醫(yī)學(xué)科研中的統(tǒng)計(jì)方法

前言

　　21世紀(jì)是信息技術(shù)和生命科學(xué)快速發(fā)展的時(shí)代。醫(yī)學(xué)信息的正確收集、整理和分析對(duì)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、流行病學(xué)、醫(yī)院信息管理和衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將起到重要的促進(jìn)作用。醫(yī)學(xué)科研工作能夠提高醫(yī)療診斷水平和質(zhì)量，促進(jìn)醫(yī)學(xué)發(fā)展，具有巨大的社會(huì)效益。《醫(yī)學(xué)科研中的統(tǒng)計(jì)方法》作為醫(yī)學(xué)碩士研究生的必修課是非常必要的。它將全程指導(dǎo)研究生的學(xué)位科研課題，包括總體設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和論文書(shū)寫(xiě)?！　‰S著計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅猛發(fā)展，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包的日益完善和廣泛應(yīng)用，原來(lái)需要很長(zhǎng)時(shí)間才能計(jì)算出結(jié)果的內(nèi)容，現(xiàn)在使用統(tǒng)計(jì)軟件包瞬間就能準(zhǔn)確地計(jì)算出來(lái)，大大促進(jìn)了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展。對(duì)于熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和基本方法的用戶來(lái)說(shuō)，使用統(tǒng)計(jì)軟件包將為他們帶來(lái)極大的方便；但是，那些統(tǒng)計(jì)概念不清、不能正確選擇統(tǒng)計(jì)方法的用戶面對(duì)統(tǒng)計(jì)軟件包將感到困惑和不知所措?！　∫虼?，本書(shū)盡可能深入淺出地講解醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念、基本理論、基本知識(shí)和基本技術(shù)，尤其對(duì)各種統(tǒng)計(jì)方法的使用條件、使用方法及統(tǒng)計(jì)結(jié)果的理解等方面進(jìn)行了正確而詳盡的解釋，而不拘泥于大量的繁雜的計(jì)算過(guò)程?！　”緯?shū)在本科生教學(xué)的基礎(chǔ)上加強(qiáng)了多元統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容，比如，多元回歸、協(xié)方差分析、聚類分析和主成分分析等?！　”緯?shū)第三版增加了診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)、ROC曲線等內(nèi)容，并對(duì)樣本例數(shù)估計(jì)提供了按公式計(jì)算和查表兩種方法。　　限于我們的學(xué)識(shí)和能力，本書(shū)可能有許多不足之處，我們?cè)敢馓撔穆?tīng)取廣大讀者的批評(píng)和建議，以利改進(jìn)。

內(nèi)容概要

本書(shū)是醫(yī)學(xué)碩士研究生的必修課教材。內(nèi)容包括:統(tǒng)計(jì)描述，常用的t、F、X的平方、秩和、協(xié)方差分析等假設(shè)檢驗(yàn)，多元回歸、聚類分析、主成分分析、生存分析等多元統(tǒng)計(jì)，此外還有科研課題的選擇、總計(jì)設(shè)計(jì)和論文寫(xiě)作等。　　本書(shū)旨在針對(duì)研究生的論文課題選擇、總體設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計(jì)分析及論文寫(xiě)作等方面作全面的指導(dǎo)，是提高研究生的科研能力和論文水平的優(yōu)秀參考書(shū)。本書(shū)亦可作為基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)研究人員進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

前言第一章 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的基本概念　第一節(jié) 緒論　第二節(jié) 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)工作的內(nèi)容及資料類型　第三節(jié) 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中常用的基本概念第二章 統(tǒng)計(jì)描述　第一節(jié) 頻數(shù)表與直方圖　第二節(jié) 平均水平　第三節(jié) 變異程度第三章 正態(tài)分布　第一節(jié) 正態(tài)分布的概念和特性　第二節(jié) 正態(tài)分布的應(yīng)用第四章 抽樣誤差與假設(shè)檢驗(yàn)　第一節(jié) 抽樣誤差與總體均數(shù)估計(jì)　第二節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)第五章 計(jì)量資料的f檢驗(yàn)　第一節(jié) ￡檢驗(yàn)　第二節(jié) 校正的￡檢驗(yàn)　第三節(jié) 兩類錯(cuò)誤　第四節(jié) 使用￡檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)第六章 方差分析　第一節(jié) 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析　第二節(jié) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析　第三節(jié) 多個(gè)樣本均數(shù)的兩兩(多重)比較　第四節(jié) 析因設(shè)計(jì)的方差分析第七章 z。檢驗(yàn)　第一節(jié) 行×列x0檢驗(yàn)　第二節(jié) 四格表資料的)[。檢驗(yàn)_　第三節(jié) 配對(duì)計(jì)數(shù)資料的)[。檢驗(yàn)　第四節(jié) 使用)c。檢驗(yàn)注意事項(xiàng)第八章 秩和檢驗(yàn)　第一節(jié) 配對(duì)比較的秩和檢驗(yàn)　第二節(jié) 兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn)　第三節(jié) 多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)　第四節(jié) 多個(gè)樣本間的兩兩比較的秩和檢驗(yàn)　第五節(jié) 使用秩和檢驗(yàn)注意事項(xiàng)""第九章 直線相關(guān)與回歸　第一節(jié) 直線相關(guān)　第二節(jié) 直線回歸　第三節(jié) 等級(jí)相關(guān)　第四節(jié) 應(yīng)用直線相關(guān)與回歸的注意事項(xiàng)第十章 協(xié)方差分析　第一節(jié) 協(xié)方差分析的基本思想　第二節(jié) 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的協(xié)方差分析　第三節(jié) 配伍組設(shè)計(jì)的協(xié)方差分析　第四節(jié) 協(xié)方差分析的應(yīng)用條件及注意事項(xiàng)第十一章 多元回歸與多元逐步回歸　第一節(jié) 多元線性回歸的一般解法　第二節(jié) 線性回歸方程的計(jì)算實(shí)例　第三節(jié) 多元逐步回歸　第四節(jié) 使用多元回歸的注意事項(xiàng)第十二章 相對(duì)數(shù)及其應(yīng)用　第一節(jié) 相對(duì)數(shù)的意義　第二節(jié) 應(yīng)用相對(duì)數(shù)的注意事項(xiàng)　第三節(jié) 標(biāo)準(zhǔn)化法　第四節(jié) 相對(duì)數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)第十三章 正態(tài)性檢驗(yàn)　第一節(jié) 矩法　第二節(jié) D檢驗(yàn)法第十四章 樣本含量的估計(jì)　第一節(jié) 兩組資料均數(shù)差別的假設(shè)檢驗(yàn)所需樣本含量的估計(jì)　第二節(jié) 配對(duì)資料均數(shù)差別的假設(shè)檢驗(yàn)所需樣本含量的估計(jì)　第三節(jié) 兩個(gè)率的差別的假設(shè)檢驗(yàn)所需樣本含量的估計(jì)第十五章 生存率分析　第一節(jié) 盲棒法第十六章 診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)與一致性檢驗(yàn)　第一節(jié) 診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)　第二節(jié) 診斷試驗(yàn)的一致性檢驗(yàn)--Kappa　第三節(jié) ROC曲線及其曲線下面積第十七章 聚類分析　第一節(jié) 常用的聚類統(tǒng)計(jì)重　第二節(jié) 樣品聚類　第三節(jié) 對(duì)指標(biāo)聚類第十八章 主成分分析簡(jiǎn)介　第一節(jié) 主成分分析　第二節(jié) 因子分析附表

章節(jié)摘錄

　　影響抽樣誤差大小的因素有兩個(gè)：一是總體內(nèi)各個(gè)個(gè)體問(wèn)的變異程度，另一個(gè)是樣本含量N的大小?！　★@然，若個(gè)體間變異大，則標(biāo)準(zhǔn)差大，那么抽樣誤差也大；反之，若個(gè)體間變異小，則標(biāo)準(zhǔn)差小，那么抽樣誤差也小。如果樣本含量N小，那么被抽到的個(gè)體集中于大的一端或小的一端的可能性較大，即抽樣誤差可能較大；反之，如果樣本含量N大，那么被抽到的個(gè)體就可能較廣泛地分布在觀察值的全范圍內(nèi)，在計(jì)算均數(shù)時(shí)，較大的值與較小的值的作用可能互相抵消，從而使抽樣誤差較小。這個(gè)道理不僅在實(shí)驗(yàn)中得到證實(shí)，在生活實(shí)踐中也完全可以體會(huì)到。例如，研究成年男性的紅細(xì)胞的正常值，如果只測(cè)1例，顯然不能代表成年男性的紅細(xì)胞的正常值；如果只測(cè)少數(shù)幾例，求得的平均值也代表不了所有健康成年男性的紅細(xì)胞平均水平，因?yàn)樗泻艽蟮呐既恍?；如果增加測(cè)量例數(shù)，那么樣本均數(shù)就會(huì)接近總體均數(shù)。但是無(wú)限增大例數(shù)，在實(shí)際操作中是有很大困難的，所以我們只要使抽樣誤差足夠小，達(dá)到樣本基本上能代表總體的程度也就夠了。　　標(biāo)準(zhǔn)差是表示個(gè)體間變異程度的。標(biāo)準(zhǔn)差大，即個(gè)體差異大，那么，抽樣測(cè)得的數(shù)值波動(dòng)性也就大，即抽樣誤差大。如果成年男性的紅細(xì)胞數(shù)沒(méi)有個(gè)體差異，即標(biāo)準(zhǔn)差為零，那么任意抽查1例，其數(shù)值就能代表總體，抽樣誤差必然為零。但是，客觀上存在個(gè)體變異，所以也就有標(biāo)準(zhǔn)差，也就有抽樣誤差，而且抽樣誤差的大小與標(biāo)準(zhǔn)差成正比?！　　?/pre>








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