醫(yī)學(xué)案例統(tǒng)計(jì)分析與SAS應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《醫(yī)學(xué)案例統(tǒng)計(jì)分析與SAS應(yīng)用》摒棄了以往教材中每章介紹一種方法的模式。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)分析是根據(jù)研究目的、數(shù)據(jù)類型等選擇相應(yīng)方法，而不是拿統(tǒng)計(jì)方法去套數(shù)據(jù)，所以《醫(yī)學(xué)案例統(tǒng)計(jì)分析與SAS應(yīng)用》以研究目的和數(shù)據(jù)類型為導(dǎo)向，以此作為劃分章節(jié)的依據(jù)。針對(duì)每一案例的數(shù)據(jù)，給出選用的分析方法，并說(shuō)明為什么要用這種方法，以及如何通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，對(duì)統(tǒng)計(jì)軟件輸出的結(jié)果給出詳細(xì)的解釋，使讀者掌握不同數(shù)據(jù)的分析方法，做到舉一反三。

書(shū)籍目錄

第一章 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)與SAS簡(jiǎn)介第一節(jié) 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介一、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)概述二、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的幾個(gè)概念三、統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題四、統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的幾個(gè)誤區(qū)第二節(jié) SAS簡(jiǎn)介一、SAS概述二、SAS界面介紹三、SAS常用窗口介紹四、SAS編程簡(jiǎn)介第三節(jié) 小結(jié)第二章 醫(yī)學(xué)研究設(shè)計(jì)與SAS實(shí)現(xiàn)第一節(jié) 科研設(shè)計(jì)思路及SAS命令簡(jiǎn)介一、樣本含量估計(jì)及SAS命令簡(jiǎn)介二、常用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法及SAS命令簡(jiǎn)介第二節(jié) 科研設(shè)計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)一、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)與樣本含量估計(jì)二、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)與樣本含量估計(jì)三、析因設(shè)計(jì)的隨機(jī)分組四、關(guān)系型研究的樣本含量估計(jì)第三節(jié) 小結(jié)第三章 統(tǒng)計(jì)描述與SAS分析第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)描述及SAS命令簡(jiǎn)介一、常用的統(tǒng)計(jì)描述指標(biāo)二、常用的統(tǒng)計(jì)圖表第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)描述的SAS實(shí)現(xiàn)一、定量資料的統(tǒng)計(jì)描述二、分類資料的統(tǒng)計(jì)描述第三節(jié) 小結(jié)第四章 定量資料的SAS統(tǒng)計(jì)分析第一節(jié) 定量資料常用統(tǒng)計(jì)方法及SAS命令簡(jiǎn)介一、t檢驗(yàn)及SAS命令簡(jiǎn)介二、方差分析及SAS命令簡(jiǎn)介三、秩和檢驗(yàn)及SAS命令簡(jiǎn)介四、多重檢驗(yàn)及SAS命令簡(jiǎn)介第二節(jié) 定量資料的分析思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、兩組正態(tài)分布資料的比較二、兩組非正態(tài)分布資料的比較三、多組正態(tài)分布資料的比較四、多組非正態(tài)分布資料的比較五、析因設(shè)計(jì)資料的分析六、配對(duì)設(shè)計(jì)資料的分析七、隨機(jī)區(qū)組資料的分析八、多指標(biāo)的組間比較第三節(jié) 小結(jié)一、定量數(shù)據(jù)組間比較的分析方法小結(jié)二、定量資料分析中需注意的幾個(gè)問(wèn)題第五章 分類資料的SAS統(tǒng)計(jì)分析第一節(jié) 分類資料常用統(tǒng)計(jì)方法及SAS命令簡(jiǎn)介一、y2檢驗(yàn)及SAS命令簡(jiǎn)介第二節(jié) 分類資料的分析思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、四格表資料的分析二、R×2表資料的分析三、2×C表無(wú)序資料的分析四、2×C表有序資料的分析五、配對(duì)資料的分析六、多層分類資料的分析第三節(jié) 小結(jié)第六章 相關(guān)分析及SAS實(shí)現(xiàn)第一節(jié) 相關(guān)分析及SAS命令簡(jiǎn)介一、定量資料相關(guān)分析及SAS命令簡(jiǎn)介二、分類資料相關(guān)分析及SAS命令簡(jiǎn)介第二節(jié) 相關(guān)分析的思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、線性相關(guān)分析二、分類資料的相關(guān)性分析三、配對(duì)分類資料的相關(guān)性分析四、多分類指標(biāo)的相關(guān)性分析第三節(jié) 小結(jié)一、相關(guān)分析方法小結(jié)二、相關(guān)分析應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題第七章 線性回歸與SAS分析第一節(jié) 線性回歸及SAS命令簡(jiǎn)介一、線性回歸簡(jiǎn)介二、線性回歸的應(yīng)用條件三、線性回歸模型的分析過(guò)程四、線性回歸模型診斷與評(píng)價(jià)五、線性回歸的SAS程序第二節(jié) 線性回歸的分析思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、簡(jiǎn)單線性回歸分析二、多重線性回歸分析第三節(jié) 線性回歸的替代方法及SAS實(shí)現(xiàn)一、主成分回歸二、偏最小二乘回歸三、穩(wěn)健回歸四、非參數(shù)回歸第四節(jié) 小結(jié)第八章 logistic回歸與SAS分析第一節(jié) logistic回歸及SAS命令簡(jiǎn)介一、logistic回歸簡(jiǎn)介二、logistic回歸模型的分析過(guò)程三、logistic回歸的SAS程序第二節(jié) logistic回歸的分析思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、單因素logistic回歸分析二、多因素logistic回歸分析第三節(jié) logistic回歸的擴(kuò)展及SAS實(shí)現(xiàn)一、多項(xiàng)logistic回歸二、有序logistic回歸第四節(jié) 小結(jié)第九章 生存分析與SAS分析第一節(jié) 生存分析及SAS命令簡(jiǎn)介一、生存分析中的常見(jiàn)名詞二、生存分析方法簡(jiǎn)介第二節(jié) 生存分析思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、生存曲線的比較二、等比例風(fēng)險(xiǎn)的Cox回歸三、非等比例風(fēng)險(xiǎn)的Cox回歸第三節(jié) 小結(jié)第十章 一般線性模型與廣義線性模型第一節(jié) 一般線性模型與廣義線性模型簡(jiǎn)介一、一般線性模型及SAS命令簡(jiǎn)介二、廣義線性模型及SAS命令簡(jiǎn)介第二節(jié) 一般線性模型與廣義線性模型的SAS實(shí)現(xiàn)一、協(xié)方差分析二、Poisson回歸分析第三節(jié) 小結(jié)第十一章 多水平數(shù)據(jù)的SAS分析第一節(jié) 多水平數(shù)據(jù)常用統(tǒng)計(jì)方法及SAS命令簡(jiǎn)介一、多水平模型及SAS命令簡(jiǎn)介二、廣義估計(jì)方程及SAS命令簡(jiǎn)介第二節(jié) 多水平數(shù)據(jù)的分析思路及SAS實(shí)現(xiàn)一、定量資料的多水平數(shù)據(jù)分析二、分類資料的多水平數(shù)據(jù)分析第三節(jié) 小結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：理論上，樣本含量越大，越有可能得到小的P值。即使實(shí)際差別很小，大樣本所得的P值也可能很小，有的人便認(rèn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)字游戲。實(shí)際上并非如此，大樣本的P值小，表明大樣本的結(jié)果更為穩(wěn)定可靠，恰恰反映了統(tǒng)計(jì)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性。比如某醫(yī)生治愈1人，他據(jù)此宣稱治愈率為1009／6你會(huì)相信嗎？但如果他治療10000人仍然全部治愈，那他說(shuō)治愈率為100％你會(huì)不會(huì)更相信？當(dāng)一個(gè)人說(shuō)街上有虎，魏王并不相信，當(dāng)三個(gè)人說(shuō)街上有虎，為什么魏王就相信？關(guān)鍵的問(wèn)題是，當(dāng)增加樣本的時(shí)候，是不是還會(huì)保持原來(lái)的結(jié)果。治療1人可以痊愈，治療第二個(gè)人一定會(huì)痊愈嗎？第一個(gè)人可以說(shuō)街上有虎，第二個(gè)人一定也會(huì)這么說(shuō)嗎？如果不斷地增加樣本，而結(jié)果仍然不變，統(tǒng)計(jì)學(xué)就會(huì)認(rèn)為這種建立在大樣本基礎(chǔ)上的結(jié)果是可靠的，而不是偶然的，就會(huì)給出一個(gè)小的P值。如果小樣本的結(jié)果發(fā)現(xiàn)有差異，統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)認(rèn)為基于小樣本的差異不一定可靠，因此會(huì)給出一個(gè)較大的P值，以提醒研究者謹(jǐn)慎下結(jié)論。4.單側(cè)檢驗(yàn)與雙側(cè)檢驗(yàn)單側(cè)和雙側(cè)檢驗(yàn)多用于組間比較。如要比較A、B兩種藥物療效，如果預(yù)期B藥不可能不如A藥，則可以采用單側(cè)檢驗(yàn)。這種情形也常用于新藥與安慰劑比較。預(yù)期藥物療效不可能比安慰劑差，可用單側(cè)檢驗(yàn)。如果對(duì)兩種藥的療效并不確定，B藥可能優(yōu)于A藥，也可能劣于A藥，則多采用雙側(cè)檢驗(yàn)。一般而言，如果事先對(duì)A、B兩組了解不多，沒(méi)有足夠的證據(jù)了解A和B孰大孰小，就可選擇雙側(cè)檢驗(yàn)。如果事先已經(jīng)明確A一定不會(huì)小于B，或B一定不會(huì)小于A，就可以選擇單側(cè)檢驗(yàn)。單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)的選擇必須根據(jù)專業(yè)在數(shù)據(jù)分析之前確定。對(duì)于同一資料，單側(cè)檢驗(yàn)比雙側(cè)檢驗(yàn)更容易得到“有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”的結(jié)論，也就是更容易得到陽(yáng)性結(jié)果。因此，切不可得到P值后再返回來(lái)選擇有利的單側(cè)檢驗(yàn)或雙側(cè)檢驗(yàn)，否則就真的是在玩統(tǒng)計(jì)游戲了。本書(shū)中的案例分析如果沒(méi)有特殊說(shuō)明，均為雙側(cè)檢驗(yàn)。5.關(guān)于把握度的理解把握度又稱檢驗(yàn)效能（power），它表示如果確實(shí)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的話，按照現(xiàn)有數(shù)據(jù)能夠發(fā)現(xiàn)這種統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的概率或把握有多大。例如，兩組比較中，power為0.8，表示如果兩組確實(shí)有差異的話，那我們?cè)诜治鲋杏?09／6的把握能夠得到“有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異”的結(jié)論。把握度通常用1－P表示，盧即犯第二類錯(cuò)誤的概率。把握度在平常的統(tǒng)計(jì)分析中一般不大為人所重視，但當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)陰性結(jié)果的時(shí)候，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)它的用處了。你可以根據(jù)把握度來(lái)判斷一下陰性結(jié)果是否因?yàn)槔龜?shù)太少，如果是，你可以繼續(xù)增加樣本含量，如果不是，那就只好宣布實(shí)驗(yàn)結(jié)果事與愿違了。

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《醫(yī)學(xué)案例統(tǒng)計(jì)分析與SAS應(yīng)用》是由北京大學(xué)醫(yī)學(xué)出版社出版的。

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