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内容大纲
本书不仅系统介绍经典统计学理论与方法，同时结合生物医学大数据时代的新技术、新理念介绍前沿数据挖掘技术。章节案例素材、内容与世界前沿和国际接轨。本次再版将全书分为：基础篇、高级篇和设计与分析篇。其中，基础篇重点介绍统计学的基本概念和基本方法，是所有学生必须要学习的内容；高级篇重点介绍常用的多因素分析和多元分析方法；设计与分析篇，根据应用的不同场景，介绍相应的设计方法与分析方法。这样脉络更加清晰。后面两个内容，可以根据学生的研究内容选择性地学习。 -
作者介绍
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目录
第一篇 基础篇
第一章 绪论
第一节 医学统计学
第二节 数据类型
一、基本数据类型
二、数据的其他分类
三、生存时间数据
四、资料类型的转换
五、结构化与非结构化数据
六、大数据
七、现实世界数据
第三节 统计学中的几个基本概念
一、总体、个体与样本
二、同质与变异
三、参数与统计量
四、随机事件及其概率
五、小概率事件与小概率原理
第四节 医学统计工作的基本步骤
一、统计设计
二、数据收集与整理
三、数据分析
四、总结与决策建议
第五节 建立统计学思维
第六节 有关统计法规
第七节 案例
思考与练习
第二章 医学研究统计设计概述
第一节 医学研究设计
一、医学研究的目的与意义
二、医学研究的基本步骤
三、医学研究的选题与立项
四、医学研究计划的拟定
五、医学研究的分类
第二节 实验性研究统计设计概念
一、实验设计的基本要素
二、实验设计的基本原则
三、实验设计的基本内容
四、实验设计的随机化分组
第三节 观察性研究统计设计概念
一、普查
二、随机抽样调查
三、非随机抽样调查
第四节 偏倚与控制
第五节 案例
思考与练习
第三章 个体变异与变量分布
第一节 个体变异
第二节 变异的分布规律
一、定量资料的频数分布
二、定性资料的频数分布
第三节 变异的集中趋势
一、算术均数
二、中位数与百分位数
第四节 变异的离散趋势
一、极差
二、四分位间距
三、方差
四、标准差
第五节 正态分布
一、正态分布的概念
二、正态分布的性质
三、正态分布曲线下面积的分布规律
第六节 二项分布
一、二项分布的概念
二、二项分布的性质
第七节 泊松分布
一、泊松分布的概念
二、泊松分布的性质
第八节 案例
思考与练习
第四章 抽样误差
第一节 抽样误差的概念
第二节 均数的抽样误差规律
第三节 t分布
第四节 方差的抽样误差规律
第五节 χ2分布
第六节 F分布
第七节 案例
思考与练习
第五章 统计描述
第一节 概述
第二节 统计量
一、定量资料的统计指标
二、定性资料的统计指标
三、应用相对数指标的注意事项
第三节 统计表
一、统计表的基本结构
二、制表的一般原则
三、单式统计表和复式统计表
第四节 统计图
一、统计图的基本要素
二、绘图一般原则
三、常用统计图
四、复合统计图
五、图形的变换
六、图形的美化
七、图表的结合
第五节 医学常用统计指标
第六节 案例
思考与练习
三、受试者操作特征曲线
四、一致性评价
五、组内相关系数
第三节 两种诊断试验准确性比较
一、成组受试者操作特征曲线比较
二、配对受试者操作特征曲线比较
第四节 诊断试验样本量估计
一、单个诊断试验准确度的样本量估计
二、两种诊断方法准确度差值的样本量估计
三、评价两种诊断方法非劣效的样本量估计
四、多位阅片者研究样本量估计
第五节 应用中的注意事项
第六节 案例
思考与练习
第三十章 病例-对照研究设计与分析
第一节 病例-对照研究的基本概念和原理
一、基本概念
二、研究对象的选择
三、非传统病例-对照研究
第二节 病例-对照研究采用的指标
第三节 优势比的统计推断
一、优势比的置信区间
二、优势比的假设检验
三、病例-对照研究设计的多因素统计模型
第四节 病例-对照研究样本量估计
一、非匹配病例-对照设计样本量计算
二、匹配病例-对照设计样本量计算
第五节 常见偏倚及其控制
一、选择偏倚
二、信息偏倚
三、混杂偏倚
第六节 应用中的注意事项
第七节 案例
思考与练习
第三十一章 队列研究设计与分析
第一节 队列研究的基本概念和原理
一、基本概念
二、研究对象的选择
第二节 队列研究采用的指标
一、相对危险度
二、归因危险度百分比
三、率比和率差
第三节 率比的统计推断
一、率比的假设检验
二、率比的区间估计
第四节 队列研究的样本量估计
一、率比估计的样本量
二、率比假设检验的样本量
第五节 偏倚控制
一、队列研究中的常见偏倚
二、偏倚的控制
第六节 应用中的注意事项
第七节 案例
思考与练习
第三十二章 循证医学研究设计与分析
第一节 循证医学的基本概念
一、系统评价与meta分析
二、应用条件与报告规范
三、常用循证医学数据库
四、常用效应量
第二节 循证医学研究的步骤与内容
一、循证医学研究的步骤
二、循证医学研究的内容
第三节 几种常见的meta分析方法
一、定量资料的meta分析
二、二分类数据的meta分析
第四节 meta分析的偏倚考察
一、发表偏倚
二、异质性
三、报告规范
第五节 案例
思考与练习
第三十三章 组学研究设计与分析
第一节 组学研究的基本概念与研究
一、组学数据来源和基本格式
二、组学关联研究
三、组学预测研究
第二节 组学研究的设计与分析
第三节 组学数据的质控与填补
一、基因组数据质控
二、表观基因组数据质控
三、数据填补
第四节 组学研究的常见方法与分析思路
一、组学关联分析思路
二、组学预测的分析思路
第五节 案例
思考与练习
第三十四章 大数据研究设计与分析
第一节 大数据研究的基本概念
一、大数据的定义与分类
二、大数据的类型
三、健康医疗大数据的特征
四、健康医疗大数据研究设计的要点
第二节 大数据的采集技术
一、健康医疗大数据的获取方法
二、传统健康医疗大数据采集技术
三、网络健康医疗大数据采集技术
第三节 大数据的整理与优化
一、文本数据的结构化
二、医学影像数据的结构化
三、其他类型数据结构化
四、医学知识库的构建及应用
第四节 大数据的质量评价
一、数据质量的定义
二、数据质量的评价维度
三、数据质量评价维度的选择步骤
四、评价数据质量的常用指标
五、健康医疗大数据的FAIR原则
第五节 大数据研究的基本流程
一、数据预处理
二、数据挖掘方法
第六节 健康医疗大数据应用面临的主要挑战
一、数据缺乏融合共享
二、数据标准规范滞后
三、隐私保护与数据安全面临巨大挑战
四、分析方法亟待创新，复合型人才培养滞后
第七节 案例
思考与练习
第三十五章 现实世界研究设计与分析
第一节 现实世界研究的基本概念
一、现实世界数据
二、现实世界研究
三、现实世界证据
第二节 现实世界研究设计
一、现实世界数据标准
二、现实世界数据的质量评估
三、现实世界研究设计类型
四、现实世界研究设计的一般步骤
第三节 现实世界研究的数据分析
一、描述性分析方法
二、疗效分析方法
第四节 现实世界证据评估
一、现实世界证据评估的基本原则
二、现实世界证据评估的内容
第五节 案例
思考与练习
第三十六章 统计思维与统计分析策略
第一节 统计思维
第二节 数据的质量控制
一、数据来源与数据集
二、数据录入
三、数据核查与清洗
第三节 数据处理中的几个常见问题
一、可疑数据的处理
二、缺失值的处理
第四节 统计方法选择
一、单变量定量资料的假设检验
二、单变量定性资料的假设检验
三、单变量等级资料的假设检验
四、双变量资料的分析
第五节 统计分析的结果与表达
一、统计量
二、个体值
三、假设检验的结果表达
四、统计图
五、统计表
六、数据精确度
七、混杂的控制
第六节 案例
思考与练习
附录 统计用表
附表1 随机数字表
附表2 标准正态分布曲线下的面积Φ（-u）值
附表3 t界值表
附表4 χ2界值表
附表5 F界值表（单尾面积，方差分析用）
附表6 F界值表（双尾面积，方差齐性检验用）
附表7 百分率的置信区间
附表8 泊松分布λ的置信区间
附表9 q界值表（SNK-q检验法）
附表10 Dunnett-t检验t界值表
附表10/1 Dunnett-t检验t界值表（单侧）
附表10/2 Dunnett-t检验t界值表（双侧）
附表11 T界值表（两样本比较的秩和检验用）
附表12 H界值表（三组比较的秩和检验用）
附表13 T界值表（配对比较的秩和检验用）
附表14 M界值表（随机区组比较的秩和检验用）
附表15 rS界值表
附表16 W检验统计用表
附表16/1 W检验中统计量的系数表ai（W）
附表16/2 W检验临界值表Wα
附表17 Kolmogorov-Smirnov检验临界值表Dα
参考文献
中英文名词对照索引
统计软件数据包
第六章 参数估计
第一节 参数估计的概念
一、点估计
二、区间估计
三、置信区间的两个要素
第二节 均数的置信区间
一、总体均数的置信区间
二、两均数之差的区间估计
第三节 率的置信区间
一、率的抽样误差及标准误
二、总体率π的区间估计
三、两总体率之差π1-π2的区间估计
第四节 事件数的置信区间
一、正态近似法
二、直接计算概率法
第五节 方差的置信区间
第六节 置信区间的正确应用
一、正确理解置信区间的含义
二、单侧置信区间
三、区间和的区别
四、置信区间与容许区间的区别
第七节 案例
思考与练习
第七章 假设检验
第一节 假设检验的基本思路
一、假设检验的基本原理
二、原假设与备择假设
第二节 假设检验的基本步骤
一、建立假设，确定检验水准
二、计算相应的检验统计量
三、确定P值并作出推断结论
第三节 假设检验中的几个关键问题
一、双侧检验与单侧检验
二、Ⅰ型错误与Ⅱ型错误
三、检验效能
四、P值的合理解释与应用
第四节 假设检验的正确应用
一、假设检验的统计意义
二、假设检验的实际意义
三、假设检验与区间估计的关系
第五节 案例
思考与练习
第八章 定量资料的假设检验
第一节 单样本均数的t检验
第二节 配对样本均数的t检验
第三节 两独立样本均数的t检验
一、两总体方差相等时的均数比较t检验
二、两总体方差不等时的均数比较t'检验
第四节 多个独立样本均数的方差分析
一、方差分析的基本思想
二、多个独立样本均数的检验
三、多个样本均数间的多重比较
第五节 方差的齐性检验
一、F检验
二、Bartlett检验
三、Levene检验
第六节 注意事项
一、数据变换
二、u检验
三、多样本均数比较常见的资料或设计类型
四、本章节其他需要注意的事项
第七节 案例
思考与练习
第九章 定性资料的假设检验
第一节 样本率与总体率的比较
一、正态近似法
二、直接法
第二节 两个率的比较
一、两样本率比较的u检验
二、成组设计两样本率比较的χ2检验
三、配对设计四格表资料的χ2检验
第三节 行×列表资料的检验
一、多个样本率的比较
二、两组或多组构成比的比较
第四节 多个样本率的多重比较
第五节 Cochran-Mantel-Haenszelχ2检验
一、Cochran-Mantel-Haenszelχ2检验
二、Cochran-Armitage趋势检验
第六节 行×列表资料χ2检验的注意事项
第七节 确切概率法
第八节 案例
思考与练习
第十章 等级资料的假设检验
第一节 秩次与秩和
第二节 两组资料比较的秩和检验
一、基本思想
二、方法步骤
第三节 多组资料比较的秩和检验
一、方法步骤
二、多个独立样本两两比较的检验（扩展的t检验法）
第四节 配对设计资料的秩和检验
一、基本思想
二、方法步骤
第五节 随机区组设计资料的秩和检验
一、基本思想
二、方法步骤
三、两两比较（q检验法）
第六节 秩和检验的正确应用
一、秩和检验的适用范围
二、秩和检验的优缺点
第七节 案例
思考与练习
第十一章 生存资料的统计推断
第一节 生存分析的基本概念
一、生存数据的特点
二、生存数据的统计描述
第二节 生存率的估计
一、Kaplan-Meier估计
二、寿命表法
第三节 log-rank检验
第四节 分层假设检验
第五节 趋势检验
第六节 应用中的注意事项
第七节 案例
思考与练习
第十二章 简单相关分析
第一节 定量资料的直线相关
一、直线相关的意义
二、样本直线相关系数的计算
三、总体相关系数ρ的抽样分布
四、相关系数的假设检验
五、总体相关系数的置信区间
六、两总体相关系数的比较
第二节 等级资料的相关分析
一、Spearman等级相关
二、等级相关的假设检验
第三节 定性资料的相关分析
一、四格表资料的相关分析
二、列联表资料的相关分析
三、列联相关系数的假设检验
第四节 案例
思考与练习
第十三章 简单线性回归
第一节 线性回归的基本理论
一、线性回归的概念
二、回归参数的估计
三、参数的统计推断
四、线性回归拟合效果的评价
第二节 线性回归的应用
一、总体均数μY|X的95%置信区间
二、个体Y值的容许区间
第三节 残差分析
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第十四章 曲线拟合
第一节 曲线拟合概论
一、曲线回归模型
二、曲线拟合的作用
三、曲线拟合的步骤
四、非线性最小二乘估计
五、曲线拟合优度
第二节 医学常见曲线及其拟合
一、指数曲线
二、对数曲线
三、双曲线
四、logistic曲线
五、周期性曲线
六、简单抛物线
七、微分动力学模型曲线
八、米-曼曲线
九、其他特殊类型曲线
第三节 曲线回归的参数估计
一、曲线直线化方法
二、非线性最小二乘估计
三、非线性模型参数的置信区间
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第十五章 分布检验与拟合优度检验
第一节 正态分布的检验法
一、矩法
二、W检验法（Shapiro-Wilk检验）
三、图形法
第二节 任意分布的检验方法
一、Pearsonχ2检验
二、Kolmogorov-Smirnov检验
第三节 案例
思考与练习
第二篇 高级篇
第十六章 多因素线性回归模型分析
第一节 多因素线性回归
一、多因素线性回归模型的概念及其建立
二、多因素线性回归模型的假设检验
三、模型评价
第二节 回归分析中自变量的选择
一、全局择优法
二、逐步回归
第三节 多因素线性回归的应用
一、影响因素分析
二、估计和预测
三、统计控制
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第十七章 多因素logistic回归分析
第一节 二分类因变量的logistic回归
一、二分类因变量的logistic回归模型
二、logistic回归模型的系数估计
三、logistic回归模型的参数含义
四、logistic回归模型的统计推断
五、logistic回归模型的拟合优度检验
六、自变量的选择
第二节 条件logistic回归
第三节 无序多分类因变量的logistic回归模型
第四节 有序多分类因变量的logistic回归模型
第五节 应用中的注意事项
一、logistic回归的应用
二、logistic回归的注意事项
第六节 案例
思考与练习
第十八章 多因素泊松回归分析
第一节 泊松回归的概念
第二节 泊松回归
一、模型的参数估计和假设检验
二、模型的选择与评价
第三节 负二项回归
一、过离散
二、模型
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第十九章 Cox比例风险回归模型
第一节 Cox比例风险回归
一、模型概述
二、参数的意义与解释
三、Cox比例风险模型的假定
第二节 参数的统计推断
一、回归系数的估计和假设检验
二、Cox模型实例
三、Cox回归应用中的注意事项
第三节 应用中的注意事项
第四节 案例
思考与练习
第二十章 分位数回归与其他回归
第一节 分位数回归
一、基本概念
二、分位数回归模型
三、分位数回归与经典线性回归
四、应用实例
第二节 非参数回归
一、模型简介
二、广义可加模型
三、应用实例
第三节 惩罚回归方法
一、LASSO回归
二、弹性网算法
三、Group LASSO回归
四、应用实例
第四节 案例
思考与练习
第二十一章 主成分分析
第一节 主成分的概念
第二节 主成分的提取
一、主成分的计算
二、主成分的性质
三、相关统计量
第三节 主成分分析的应用
一、降维
二、主成分回归
三、探索变量间关联模式
四、综合评价
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第二十二章 因子分析
第一节 因子分析的概念
一、因子模型
二、相关统计量
第二节 因子载荷矩阵的求解
一、因子载荷矩阵的求解
二、约相关矩阵的估计
三、保留公因子的注意事项
第三节 因子旋转
一、因子旋转的目的和定义
二、正交旋转与斜交旋转
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第二十三章 聚类分析
第一节 相似性度量
一、统计距离
二、相似系数
三、列联系数
第二节 类与类间的距离定义
第三节 系统聚类
第四节 应用中的注意事项
第五节 案例
思考与练习
第二十四章 判别分析
第一节 Fisher判别
一、两类判别
二、判别效果的评价
三、多类判别
第二节 Bayes判别
一、基本原理
二、判别规则
第三节 距离判别
一、基本原理
二、判别规则
第四节 逐步判别
一、基本原理
二、筛选步骤
第五节 最大似然判别法
一、基本原理
二、判别规则
第六节 Bayes公式判别法
一、基本原理
二、判别规则
第七节 应用中的注意事项
第八节 案例
思考与练习
第三篇 设计与分析篇
第二十五章 样本量估计
第一节 最小样本量的意义
第二节 影响样本量估计的因素
第三节 参数估计时的样本量估计
一、估计总体均数
二、估计总体率
第四节 两个均数比较时的样本量估计
一、样本均数与已知总体均数比较（或配对设计均数比较）
二、完全随机设计两样本均数比较
第五节 两个率比较时的样本量估计
一、样本率与已知总体率的比较
二、两独立样本率的比较
第六节 两个生存率比较时的样本量估计
第七节 相关系数检验的样本量估计
第八节 案例
思考与练习
第二十六章 常用实验研究设计与分析
第一节 单因素实验设计基本方法
一、完全随机设计
二、配对设计
三、随机区组设计
四、拉丁方设计
五、交叉设计
第二节 多因素实验设计
一、析因设计
二、裂区设计
三、正交设计
第三节 案例
思考与练习
第二十七章 随机对照试验设计与分析
第一节 临床随机对照试验概述
一、临床试验的特点
二、临床试验的分期
三、临床试验的管理规范
第二节 随机对照试验的设计
一、临床试验的对照设置
二、临床试验常见的设计类型
三、适应性设计
第三节 临床试验的比较类型及统计推断
一、临床试验的比较类型及等效性/非劣效性界值的确定
二、等效性和非劣效性的假设检验
三、等效性和非劣效性的置信区间估计
四、临床试验比较类型的转换
第四节 等效性和非劣效性试验的样本量估计
一、两组均数比较的样本量估计
二、两组率比较的样本量估计
三、两组生存资料比较的样本量估计
第五节 临床试验的估计目标
一、意向性治疗原则
二、伴发事件及其处理策略
三、估计目标框架及敏感性分析
第六节 临床试验的偏倚控制
一、随机化方法及实施
二、盲法及实施
三、偏倚控制的统计分析方法
第七节 临床试验中的几个统计分析专题
一、协变量、中心因素、随机分层因素校正分析
二、亚组分析
三、交互作用分析
第八节 案例
思考与练习
第二十八章 抽样调查研究设计与分析
第一节 抽样研究的基本概念
第二节 基本步骤与内容
一、调查研究的步骤
二、调查研究的目的
第三节 基本抽样方法
一、简单随机抽样
二、系统抽样
三、分层抽样
四、整群抽样
第四节 多阶段抽样设计
一、二阶段抽样
二、概率比例抽样
三、二重抽样
第五节 抽样调查的样本量估计
一、简单随机抽样时的样本量估计
二、系统抽样时的样本量估计
三、分层抽样时的样本量估计
四、整群抽样时的样本量估计
第六节 案例
思考与练习
第二十九章 诊断试验研究设计与分析
第一节 诊断试验设计
第二节 诊断试验准确性评价指标
一、灵敏度与特异度
二、预测值
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