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第一节 学习统计学知识的必要性与迫切性1

第二节 统计学的研究对象及其主要内容1

第一章 引言1

第三节 阅读本书的方法及应注意的问题2

第二章 医学科学研究概述4

第一节 医学科学研究的四个阶段4

第二节 医学科学研究的类型4

第三节 专业设计与统计设计5

第四节 影响科研结果可靠性的主要因素与对策5

第五节 常用的观察性研究与实(试)验性研究方法9

第六节 调查方法选用指南10

第一节 医学科研的设计思路12

第三章 医学科研的设计12

第二节 制定抽样调查计划时应明晰的问题13

第三节 制定实(试)验研究计划时应明晰的问题18

附：一项描述性研究设计的开题报告摘要22

第四章 调查表的设计25

第一节 调查表的格式、调查项目与答案25

第二节 调查项目的拟定与计算机编码26

第三节 拟定调查表的一些原则27

第四节 编排调查表中各项目顺序的原则与技巧27

第五节 引言与注释28

第一节 统计资料的类型29

第二节 计量资料常用的统计分析方法29

第五章 统计资料的类型与统计分析方法29

第三节 计数资料常用的统计分析方法30

第四节 等级资料常用的统计分析方法31

第六章 计量资料的探索性分析32

第一节 资料的核查32

第二节 设计分组与归纳汇总32

第三节 频数分布--揭示资料的分布特征35

第四节 正态分布--最重要的一种频数分布36

第五节 正态性检验--介绍一种巧妙的计算方法38

第六节 统计学家们无意中构筑的误区39

第七章 计量资料的描述性统计分析41

第一节 描述频数分布特征的指标41

第二节 应用X±S法描述频数分布特征与可疑值的取舍49

第三节 平均分析法50

第八章 计量资料的推断性统计分析--总体均数的估计与两样本均数的比较52

第一节 由样本推论总体的必要性与可行性52

第二节 均数的抽样误差与标准误52

第三节 抽样分布的规律54

第四节 由样本均数估计总体均数56

第五节 计量资料的假设检验58

第六节 样本均数与某一已知总体均数的比较--t检验与u检验61

第七节 配对样本的比较--t检验63

第八节 两样本的比较--u检验与t检验65

第九节 正态性检验--矩法70

第十节 假设检验的误判--Ⅰ型错误与Ⅱ型错误70

第十一节 假设检验时应注意的问题72

第九章 计量资料的推断性统计分析--两个以上样本均数的比较73

第一节 概述73

第二节 F检验的原理73

第三节 成组设计的多个样本均数比较的新方法74

第四节 配伍组设计的多个样本均数比较的新方法77

第五节 多个样本均数间的两两比较--q检验79

第十章 秩和检验81

第一节 配对设计的符号秩和检验81

第二节 成组设计的两样本比较的秩和检验83

第三节 成组设计的多个样本比较的秩和检验86

第四节 配伍组设计的多个样本比较的秩和检验87

第五节 多个样本两两比较的秩和检验89

第十一章 计数资料的描述性统计分析92

第一节 按类别或属性计数--整理成频数表92

第二节 描述计数资料的指标与相对分析法92

第三节 相对指标应用中的“常见病”94

第四节 标准化法96

第五节 动态数列及其分析指标98

第六节 寿命表法100

第十二章 计数资料的推断性统计分析108

第一节 率的抽样误差108

第二节 由样本率估计总体率的理论基础--二项分布与泊松分布108

第三节 由样本率估计总体率111

第四节 样本率与已知总体率的比较112

第五节 两样本率的比较--u检验114

第六节 两样本率或构成比的比较--卡方检验115

第七节 多个样本率或构成比的比较--行×列表的卡方检验118

第八节 配对资料的卡方检验122

第九节 关联强度的度量--列联系数123

第十节 四格表的确切概率法124

第十一节 频数分布的卡方检验127

第十三章 描述两个变量间的关系--直线回归与相关129

第一节 概述129

第二节 直线相关130

第三节 直线回归133

第四节 相关与回归分析的关系135

第五节 应用直线相关与回归分析的注意事项136

第十四章 描述多个变量间的关系--多元线性回归与相关137

第一节 概述137

第二节 多元线性回归方程的求法138

第三节 二元回归方程的线性假设检验与偏回归系数的假设检验141

第四节 多元线性相关142

第五节 简单相关系数、偏相关系数与复相关系数的关系145

第六节 偏相关系数与偏回归系数的关系145

第七节 分类变量在回归分析中的处理方法145

第八节 t检验、方差分析、协方差分析与回归分析的内在联系及应用线性回归方程剔除混杂因素的原理146

第九节 多元线性回归与相关分析的注意事项148

第十五章 统计表与统计图的编绘149

第一节 统计表149

第二节 统计图152

第一节 概述160

第二节 敏感性问题的调查方法160

第十六章 敏感性问题的调查方法160

第三节 注意事项162

第十七章 常用的几种随机抽样方法163

第一节 概述163

第二节 单纯随机抽样163

第三节 系统抽样164

第四节 整群抽样165

第五节 分层抽样167

第二节 不同的抽样方法所需样含量的计算169

第十八章 随机抽样调查所需样本含量的估计169

第一节 估计样本含量应具备的条件169

第十九章 常用实验设计方法175

第一节 两样本比较或配对比较的设计175

第二节 多个样本均数或多个样本率(构成比)比较的设计177

第二十章 实验研究中所需样本含量的估计180

第一节 实验研究中所需样本含量的估计180

第二节 常用的假设检验方法所需样本含量的计算180

第二十一章 实验研究中的随机分配方法184

第一节 常用的随机分配方法184

第二节 随机表在不同实验设计的随机分配中的应用184

第一节 电子计算器的初步知识189

第二十二章 电子计算器的使用方法与技巧189

第二节 一般计算与函数计算191

第三节 统计计算196

第四节 程序编写入门200

第五节 计算器的操作与保养203

第二十三章 “SPSS/PC+”(4.0)使用方法概要205

第一节 使用SPSS/PC+的初步知识简表205

第二节 最常用的功能键208

第三节 建立命令文件的几种常用方法209

1.数据直接嵌入命令文件中(用于数据较少的情况)209

2.从外部的数据文件读取数据(用于数据较多的情况)210

第四节 数据处理的几个最重要的方法211

1.挑选符合限定条件的CASE组成子数据集211

3.读取用SAVE命令存储的系统文件211

5.读取dsurvey的数据文件211

4.直接读取dBASEⅢ数据文件211

2.挑选所需的变量建立数据集212

3.从一个较大的数据集中抽样212

4.创建新变量、数据转换与分组213

5.排序214

6.文件的连接214

第五节 最常用的统计处理过程215

1.描述变量的频数或频数分布215

4.两样本均数的显著性检验216

5.配对样本的显著性检验216

3.计算分组变量特征值的简便方法216

2.计算连续变量的特征值(如均数，标准差等)216

6.样本均数与总体均数的显著性检验217

7.方差分析217

8.协方差分析218

9.线性相关与回归218

10.卡方检验219

第二十四章 “SAS(6.03)使用方法概要221

第一节 SAS使用的初步知识简表221

第二节 最常用的功能键及用法222

1.大键盘上的功能键222

3.在命令行使用的命令223

2.在PGM窗口内的行号上常用的编辑命令223

4.小键盘上的功能键224

第三节 建SAS数据集的常用方法224

1.由键盘输入(观察值较少时应用)224

2.调用外部的非SAS数据集(较常用)225

3.调用已建立的SAS数据集(较常用)226

4.建立SAS永久性数据集(较常用)226

5.从一个SAS过程中输出数据(较常用)227

第四节 建数据集时，DO END循环语句的应用228

第五节 标签，标题与注释229

1.变量标签、数值标签与标题229

2.修改变量与更改变量名230

1.创立新变量230

第六节 整理数据集的方法230

2.注释语句230

3.挑选所需的变量创建新数据集231

4.挑选符合条件的CASE创建数据集231

5.数据重新编码的方法232

6.数据集的连接与合并232

第七节 常用的统计过程233

1.显示数据233

2.累加求和233

5.t检验234

3.对计量资料做描述性统计234

4.对计量资料做进一步的描述性统计234

6.方差分析235

7.协方差分析237

8.直线相关与回归分析237

9.多元线性回归分析238

10.秩和检验238

11.频数表、列联表与卡方检验239

第八节 应用线性回归方法进行两组或多组间的比较240

第九节 填充过程画面的应用240

附录Ⅰ 统计用表242

附录Ⅱ 实习题266

6.dBASEⅢ文件转换成SAS永久性文件(较常用)277

附录Ⅲ 常用英汉统计学词汇287

附录Ⅳ 医学科技论文的撰写291

参考文献296