醫(yī)學統(tǒng)計方法及SPSS實現(xiàn)
定 價：59 元
叢書名：提升綜合素質面向醫(yī)學生的生物信息類教材
- 作者：陳卉，李冬果主編
- 出版時間：2016/8/1
- ISBN：9787030494115
- 出 版 社：科學出版社
- 中圖法分類：R195.1-39
- 頁碼：334
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
本書根據(jù)醫(yī)學類高級專業(yè)人才培養(yǎng)目標的要求以及醫(yī)學研究生學習和應用醫(yī)學統(tǒng)計學的現(xiàn)狀編寫而成，主要介紹了各種常用的醫(yī)學統(tǒng)計方法及統(tǒng)計軟件包在醫(yī)學科研中的應用。本書從醫(yī)學統(tǒng)計學的基本原理和方法入手，在詳細介紹了各種醫(yī)學科研中常用的統(tǒng)計學方法的基本思想、適用場合以及應用條件的基礎上，結合實際醫(yī)學科研案例，完整地介紹了統(tǒng)計方法的軟件實現(xiàn)過程，包括數(shù)據(jù)文件的建立、統(tǒng)計方法選擇、適用條件判斷、統(tǒng)計方法實現(xiàn)、輸出結果解釋以及統(tǒng)計學結論和專業(yè)結論的獲得，特別強調如何利用統(tǒng)計軟件解決實際科研工作中遇到的統(tǒng)計學問題。
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醫(yī)學統(tǒng)計學對于醫(yī)學博士研究生來說是一個十分重要、不可或缺的科研工具，它不僅在學生博士學習期間發(fā)揮著重要作用，也將一直伴隨著學生今后的臨床工作和基礎研究。
本書從醫(yī)學統(tǒng)計學的基本原理和方法入手，在詳細介紹了各種醫(yī)學科研中常用的統(tǒng)計學方法的基本思想、適用場合以及應用條件的基礎上，結合實際醫(yī)學科研案例，完整地介紹了統(tǒng)計方法的軟件實現(xiàn)過程，包括數(shù)據(jù)文件建立、統(tǒng)計方法選擇、適用條件判斷、統(tǒng)計方法實現(xiàn)、輸出結果解釋以及統(tǒng)計學結論和專業(yè)結論的獲得，特別強調如何利用統(tǒng)計軟件解決實際科研工作中遇到的統(tǒng)計學問題。本書以IBM SPSS Statistics 21.0版本為例介紹統(tǒng)計軟件包的操作過程，其主要步驟也適用于SPSS的其他版本。
全書共分14章，包括醫(yī)學統(tǒng)計學基礎、在IBM SPSS Statistics中管理數(shù)據(jù)、基本統(tǒng)計描述、抽樣誤差與x2-檢驗、定量資料的t檢驗、定量資料的方差分析、基于秩的非參數(shù)檢驗、定性資料的假設檢驗、直線相關與回歸、二分類Logistic回歸分析、生存分析、診斷試驗評價和Meta分析簡介。為了便于讀者加深對統(tǒng)計學基本原理的理解，熟練軟件的操作過程，本書各章均配有適量的思考題和上機操作題。
本書思路清晰，內(nèi)容翔實，圖文并茂，案例豐富，實用性強，適合作為基礎醫(yī)學、臨床醫(yī)學等醫(yī)學專業(yè)碩士和博士研究生統(tǒng)計學相關課程的教材，也可作為臨床醫(yī)務工作者在科研過程中進行統(tǒng)計分析的參考書。
本書的編寫得到了首都醫(yī)科大學和校生物醫(yī)學工程學院領導的大力支持。參加本書編寫的教師均多年從事研究生統(tǒng)計課教學，積累了十余年博士研究生統(tǒng)計學課程的教學經(jīng)驗與體會。本書由陳卉、李冬果負責策劃，具體編寫工作如下：第1章由武文芳編寫，第2章由王宇、楊秋英編寫，第3章由周震、趙相坤編寫，第4～12章由陳卉編寫，第13章由華琳編寫，第14章由李冬果編寫，全書由陳卉統(tǒng)稿。朱碧云同學、陳婕卿同學對全書進行了認真的排版和校對，并驗證了所有例題。感謝科學出版社的編輯，他們的認真負責和熱情幫助使本書得以順利出版。
由于編者水平有限，書中難免有一些不妥之處，歡迎讀者批評指正。
目錄
第1章醫(yī)學統(tǒng)計學基礎1
1.1醫(yī)學統(tǒng)計工作的基本步驟1
1.1.1統(tǒng)計設計1
1.1.2收集資料1
1.1.3整理資料1
1.1.4分析資料2
1.2醫(yī)學統(tǒng)計學的幾個基本概念2
1.2.1同質與變異2
1.2.2總體與樣本2
1.2.3誤差3
1.2.4頻率與概率3
1.2.5參數(shù)與統(tǒng)計量4
1.3醫(yī)學實驗設計4
1.3.1實驗設計的原則4
1.3.2常用的實驗設計方案5
1.4統(tǒng)計資料的類型6
1.5練習題6
第2章在IBMSPSSStatistics中管理數(shù)據(jù)8
2.1IBMSPSSStatistics簡介8
2.1.1SPSS的主要特點8
2.1.2SPSS窗口介紹8
2.2建立數(shù)據(jù)文件12
2.2.1設計變量13
2.2.2定義變量14
2.2.3錄入數(shù)據(jù)及保存17
2.2.4導入Excel文件數(shù)據(jù)17
2.3數(shù)據(jù)整理19
2.3.1記錄排序19
2.3.2重復記錄識別20
2.3.3記錄篩選21
2.3.4數(shù)據(jù)文件合并24
2.4數(shù)據(jù)轉換25
2.4.1計算變量26
2.4.2重新編碼27
2.4.3可視化分箱29
2.5練習題31
第3章基本統(tǒng)計描述32
3.1定量資料的統(tǒng)計描述32
3.1.1集中趨勢32
3.1.2離散趨勢33
3.1.3正態(tài)分布及其應用35
3.2定性資料的統(tǒng)計描述38
3.2.1常用的相對數(shù)指標39
3.2.2應用相對數(shù)的注意事項39
3.3SPSS的統(tǒng)計描述模塊40
3.3.1Frequencies過程40
3.3.2Descriptives過程42
3.3.3Explore過程42
3.3.4Crosstabs過程45
3.4練習題48
第4章抽樣誤差與假設檢驗49
4.1抽樣與抽樣誤差49
4.2總體參數(shù)估計51
4.2.1t分布51
4.2.2總體均數(shù)的置信區(qū)間52
4.2.3總體率的置信區(qū)間54
4.3假設檢驗55
4.3.1假設檢驗的意義55
4.3.2假設檢驗的基本原理和步驟56
4.3.3應用假設檢驗的注意事項57
4.4樣本量的估計59
4.4.1影響樣本量大小的因素59
4.4.2樣本量的計算公式60
4.5練習題62
第5章定量資料的t檢驗64
5.1單樣本t檢驗64
5.1.1單樣本t檢驗的基本思想64
5.1.2單樣本t檢驗的SPSS實現(xiàn)65
5.2配對t檢驗68
5.2.1配對t檢驗的基本思想68
5.2.2配對t檢驗的SPSS實現(xiàn)70
5.3獨立樣本t檢驗73
5.3.1獨立樣本t檢驗的基本思想73
5.3.2獨立樣本t檢驗的SPSS實現(xiàn)75
5.4練習題78
第6章定量資料的方差分析80
6.1方差分析的基本思想和應用條件80
6.1.1方差分析的基本思想80
6.1.2方差分析的應用條件82
6.2完全隨機設計資料的方差分析83
6.2.1單因素方差分析83
6.2.2組間均數(shù)的多重比較84
6.2.3單因素方差分析的SPSS實現(xiàn)85
6.3隨機區(qū)組設計資料的方差分析89
6.3.1隨機區(qū)組方差分析89
6.3.2隨機區(qū)組方差分析的SPSS實現(xiàn)90
6.4析因設計資料的方差分析96
6.4.1析因設計方差分析96
6.4.2析因設計方差分析的SPSS實現(xiàn)98
6.5重復測量資料的方差分析104
6.5.1重復測量方差分析105
6.5.2重復測量方差分析的SPSS實現(xiàn)106
6.6練習題113
第7章基于秩的非參數(shù)檢驗116
7.1非參數(shù)檢驗概述116
7.2配對樣本的秩和檢驗117
7.2.1Wilcoxon符號秩檢驗117
7.2.2配對秩和檢驗的SPSS實現(xiàn)118
7.3兩個獨立樣本的秩和檢驗121
7.3.1Mann-WhitneyU檢驗121
7.3.2兩個獨立樣本秩和檢驗的SPSS實現(xiàn)122
7.4多個獨立樣本的秩和檢驗126
7.4.1Kruskal-Wallis檢驗127
7.4.2多個樣本的組間多重比較128
7.4.3多個獨立樣本秩和檢驗的SPSS實現(xiàn)128
7.5隨機區(qū)組資料的秩和檢驗136
7.5.1Friedman檢驗136
7.5.2隨機區(qū)組秩和檢驗的SPSS實現(xiàn)138
7.6練習題143
第8章無序定性資料的χ2檢驗145
8.1χ2檢驗的思想145
8.1.1χ2分布145
8.1.2χ2檢驗的基本思想145
8.2單樣本χ2檢驗146
8.2.1單樣本χ2檢驗的基本思想146
8.2.2單樣本χ2檢驗的SPSS實現(xiàn)147
8.3獨立樣本四格表資料的χ2檢驗150
8.3.1獨立樣本四格表χ2檢驗的基本思想150
8.3.2獨立樣本四格表χ2檢驗的SPSS實現(xiàn)152
8.4行×列表資料的χ2檢驗155
8.4.1行×列表資料χ2檢驗的基本思想155
8.4.2行×列表資料χ2檢驗的多重比較156
8.4.3行×列表資料χ2檢驗的SPSS實現(xiàn)157
8.5配對四格表資料的χ2檢驗160
8.5.1配對四格表資料χ2檢驗的基本思想160
8.5.2配對四格表資料χ2檢驗的SPSS實現(xiàn)161
8.6練習題163
第9章直線相關與回歸165
9.1線性相關分析165
9.1.1線性相關的概念165
9.1.2相關系數(shù)166
9.1.3等級相關169
9.1.4線性相關分析的注意事項170
9.1.5相關分析的SPSS實現(xiàn)170
9.2線性回歸分析173
9.2.1線性回歸方程173
9.2.2回歸系數(shù)的統(tǒng)計推斷174
9.2.3線性回歸分析的應用條件176
9.2.4應用線性回歸分析的注意事項177
9.2.5線性回歸分析的SPSS實現(xiàn)177
9.3多元線性回歸分析181
9.3.1多元線性回歸模型及其假設檢驗181
9.3.2自變量篩選183
9.3.3應用多元線性回歸的相關問題185
9.3.4多元線性回歸分析的SPSS實現(xiàn)185
9.4練習題189
第10章二分類Logistic回歸分析192
10.1Logistic回歸模型簡介192
10.2Logistic回歸的參數(shù)估計與假設檢驗194
10.2.1Logistic回歸的參數(shù)估計195
10.2.2Logistic回歸方程的假設檢驗195
10.2.3Logistic回歸系數(shù)的假設檢驗196
10.3Logistic回歸分析的實際應用197
10.4Logistic回歸分析中的若干問題198
10.4.1基本應用條件198
10.4.2樣本含量估計198
10.4.3對自變量的預處理199
10.4.4自變量篩選200
10.4.5回歸模型的評價201
10.5Logistic回歸分析的SPSS實現(xiàn)202
10.5.1示例一202
10.5.2示例二210
10.6練習題216
第11章生存分析218
11.1生存分析概述218
11.1.1生存分析中的基本概念218
11.1.2生存分析的主要內(nèi)容及方法220
11.2描述生存過程220
11.2.1Kaplan-Meier法220
11.2.2壽命表法223
11.2.3描述生存過程的SPSS實現(xiàn)224
11.3比較生存曲線229
11.3.1Log-rank檢驗的基本思想230
11.3.2Log-rank檢驗的SPSS實現(xiàn)230
11.4分析生存時間的影響因素232
11.4.1Cox回歸模型232
11.4.2Cox回歸分析的SPSS實現(xiàn)233
11.5練習題236
第12章診斷試驗評價237
12.1診斷試驗的準確性評價237
12.1.1診斷試驗準確性評價的常用指標237
12.1.2診斷試驗準確性評價應注意的問題241
12.2ROC曲線及其應用242
12.2.1ROC曲線的含義242
12.2.2繪制ROC曲線243
12.2.3計算ROC曲線下面積244
12.2.4比較ROC曲線下面積245
12.2.5ROC曲線分析的SPSS實現(xiàn)246
12.3診斷試驗的一致性評價254
12.3.1定性指標的一致性評價254
12.3.2定量指標的一致性評價258
12.4練習題265
第13章Meta分析簡介269
13.1系統(tǒng)評價與Meta分析269
13.2Meta分析的過程269
13.2.1確定效應量269
13.2.2異質性分析271
13.2.3合并效應量272
13.2.4識別發(fā)表性偏倚274
13.3Meta分析軟件及實例275
13.3.1Meta分析常用軟件275
13.3.2二分類資料的Meta分析277
13.3.3連續(xù)型資料的Meta分析281
第14章繪制統(tǒng)計圖288
14.1統(tǒng)計圖概述288
14.1.1統(tǒng)計圖的構成288
14.1.2常用的統(tǒng)計圖289
14.2生成統(tǒng)計圖292
14.2.1繪制條圖293
14.2.2繪制線圖296
14.2.3繪制散點圖298
14.2.4繪制直方圖和箱式圖301
14.2.5繪制餅圖和百分條圖304
14.3編輯統(tǒng)計圖306
14.3.1編輯條圖306
14.3.2編輯線圖310
14.3.3編輯散點圖313
14.4應用GraphPadPrism繪圖317
14.4.1GraphPadPrism簡介317
14.4.2繪制和編輯統(tǒng)計圖形319
14.4.3導出圖形331
14.5練習題332
附錄部分練習題參考答案335
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