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书名:医学统计方法及SPSS实现
定价:69.0
ISBN:9787030494115
作者:陈卉,李冬果
版次:1
出版时间:2016-08
内容提要:
本书根据医学类高级专业人才培养目标的要求以及医学研究生学习和应用医学统计学的现状编写而成,主要介绍了医学统计方法及统计软件包在医学科研中的应用。本书从医学统计学的基本原理和方法入手,在详细介绍了各种医学科研中常用的统计学方法的基本思想、适用场合以及应用条件的基础上,结合实际医学科研案例,完整地介绍了统计方法的软件实现过程,包括数据文件的建立、统计方法选择、适用条件判断、统计方法实现、输出结果解释以及统计学结论和专业结论的获得,特别强调如何利用统计软件解决实际科研工作中遇到的统计学问题。本书以IBM SPSS Statistics 21.0版本为例介绍统计软件包的操作过程,其主要步骤也适用于SPSS的其他版本。
目录:
目录
第1章 医学统计学基础 1
1.1 医学统计工作的基本步骤 1
1.1.1 统计设计 1
1.1.2 收集资料 1
1.1.3 整理资料 1
1.1.4 分析资料 2
1.2 医学统计学的几个基本概念 2
1.2.1 同质与变异 2
1.2.2 总体与样本 2
1.2.3 误差 3
1.2.4 频率与概率 3
1.2.5 参数与统计量 4
1.3 医学实验设计 4
1.3.1 实验设计的原则 4
1.3.2 常用的实验设计方案 5
1.4 统计资料的类型 6
1.5 练习题 6
第2章 在IBM SPSS Statistics中管理数据 8
2.1 IBM SPSS Statistics简介 8
2.1.1 SPSS的主要特点 8
2.1.2 SPSS窗口介绍 8
2.2 建立数据文件 12
2.2.1 设计变量 13
2.2.2 定义变量 14
2.2.3 录入数据及保存 17
2.2.4 导入Excel文件数据 17
2.3 数据整理 19
2.3.1 记录排序 19
2.3.2 重复记录识别 20
2.3.3 记录筛选 21
2.3.4 数据文件合并 24
2.4 数据转换 25
2.4.1 计算变量 26
2.4.2 重新编码 27
2.4.3 可视化分箱 29
2.5 练习题 31
第3章 基本统计描述 32
3.1 定量资料的统计描述 32
3.1.1 集中趋势 32
3.1.2 离散趋势 33
3.1.3 正态分布及其应用 35
3.2 定性资料的统计描述 38
3.2.1 常用的相对数指标 39
3.2.2 应用相对数的注意事项 39
3.3 SPSS的统计描述模块 40
3.3.1 Frequencies过程 40
3.3.2 Descriptives过程 42
3.3.3 Explore过程 42
3.3.4 Crosstabs过程 45
3.4 练习题 48
第4章 抽样误差与假设检验 49
4.1 抽样与抽样误差 49
4.2 总体参数估计 51
4.2.1 t分布 51
4.2.2 总体均数的置信区间 52
4.2.3 总体率的置信区间 54
4.3 假设检验 55
4.3.1 假设检验的意义 55
4.3.2 假设检验的基本原理和步骤 56
4.3.3 应用假设检验的注意事项 57
4.4 样本量的估计 59
4.4.1 影响样本量大小的因素 59
4.4.2 样本量的计算公式 60
4.5 练习题 62
第5章 定量资料的t检验 64
5.1 单样本t检验 64
5.1.1 单样本t检验的基本思想 64
5.1.2 单样本t检验的SPSS实现 65
5.2 配对t检验 68
5.2.1 配对t检验的基本思想 68
5.2.2 配对t检验的SPSS实现 70
5.3 独立样本t检验 73
5.3.1 独立样本t检验的基本思想 73
5.3.2 独立样本t检验的SPSS实现 75
5.4 练习题 78
第6章 定量资料的方差分析 80
6.1 方差分析的基本思想和应用条件 80
6.1.1 方差分析的基本思想 80
6.1.2 方差分析的应用条件 82
6.2 完全随机设计资料的方差分析 83
6.2.1 单因素方差分析 83
6.2.2 组间均数的多重比较 84
6.2.3 单因素方差分析的SPSS实现 85
6.3 随机区组设计资料的方差分析 89
6.3.1 随机区组方差分析 89
6.3.2 随机区组方差分析的SPSS实现 90
6.4 析因设计资料的方差分析 96
6.4.1 析因设计方差分析 96
6.4.2 析因设计方差分析的SPSS实现 98
6.5 重复测量资料的方差分析 104
6.5.1 重复测量方差分析 105
6.5.2 重复测量方差分析的SPSS实现 106
6.6 练习题 113
第7章 基于秩的非参数检验 116
7.1 非参数检验概述 116
7.2 配对样本的秩和检验 117
7.2.1 Wilcoxon符号秩检验 117
7.2.2 配对秩和检验的SPSS实现 118
7.3 两个独立样本的秩和检验 121
7.3.1 Mann-Whitney,U检验 121
7.3.2 两个独立样本秩和检验的SPSS实现 122
7.4 多个独立样本的秩和检验 126
7.4.1 Kruskal-Wallis检验 127
7.4.2 多个样本的组间多重比较 128
7.4.3 多个独立样本秩和检验的SPSS实现 128
7.5 随机区组资料的秩和检验 136
7.5.1 Friedman检验 136
7.5.2 随机区组秩和检验的SPSS实现 138
7.6 练习题 143
第8章 无序定性资料的χ2检验 145
8.1χ2检验的思想 145
8.1.1χ2分布 145
8.1.2χ2检验的基本思想 145
8.2 单样本χ2检验 146
8.2.1 单样本χ2检验的基本思想 146
8.2.2 单样本χ2检验的SPSS实现 147
8.3 独立样本四格表资料的χ2检验 150
8.3.1 独立样本四格表χ2检验的基本思想 150
8.3.2 独立样本四格表χ2检验的SPSS实现 152
8.4 行×列表资料的χ2检验 155
8.4.1 行×列表资料χ2检验的基本思想 155
8.4.2 行×列表资料χ2检验的多重比较 156
8.4.3 行×列表资料χ2检验的SPSS实现 157
8.5 配对四格表资料的χ2检验 160
8.5.1 配对四格表资料χ2检验的基本思想 160
8.5.2 配对四格表资料χ2检验的SPSS实现 161
8.6 练习题 163
第9章 直线相关与回归 165
9.1 线性相关分析 165
9.1.1 线性相关的概念 165
9.1.2 相关系数 166
9.1.3 等级相关 169
9.1.4 线性相关分析的注意事项 170
9.1.5 相关分析的SPSS实现 170
9.2 线性回归分析 173
9.2.1 线性回归方程 173
9.2.2 回归系数的统计推断 174
9.2.3 线性回归分析的应用条件 176
9.2.4 应用线性回归分析的注意事项 177
9.2.5 线性回归分析的SPSS实现 177
9.3 多元线性回归分析 181
9.3.1 多元线性回归模型及其假设检验 181
9.3.2 自变量筛选 183
9.3.3 应用多元线性回归的相关问题 185
9.3.4 多元线性回归分析的SPSS实现 185
9.4 练习题 189
第10章 二分类Logistic回归分析 192
10.1 Logistic回归模型简介 192
10.2 Logistic回归的参数估计与假设检验 194
10.2.1 Logistic回归的参数估计 195
10.2.2 Logistic回归方程的假设检验 195
10.2.3 Logistic回归系数的假设检验 196
10.3 Logistic回归分析的实际应用 197
10.4 Logistic回归分析中的若干问题 198
10.4.1 基本应用条件 198
10.4.2 样本含量估计 198
10.4.3 对自变量的预处理 199
10.4.4 自变量筛选 200
10.4.5 回归模型的评价 201
10.5 Logistic回归分析的SPSS实现 202
10.5.1 示例一 202
10.5.2 示例二 210
10.6 练习题 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 生存分析的主要内容及方法 220
11.2 描述生存过程 220
11.2.1 Kaplan-Meier法 220
11.2.2 寿命表法 223
11.2.3 描述生存过程的SPSS实现 224
11.3 比较生存曲线 229
11.3.1 Log-rank检验的基本思想 230
11.3.2 Log-rank检验的SPSS实现 230
11.4 分析生存时间的影响因素 232
11.4.1 Cox回归模型 232
11.4.2 Cox回归分析的SPSS实现 233
11.5 练习题 236
第12章 诊断试验评价 237
12.1 诊断试验的准确性评价 237
12.1.1 诊断试验准确性评价的常用指标 237
12.1.2 诊断试验准确性评价应注意的问题 241
12.2 ROC曲线及其应用 242
12.2.1 ROC曲线的含义 242
12.2.2 绘制ROC曲线 243
12.2.3 计算ROC曲线下面积 244
12.2.4 比较ROC曲线下面积 245
12.2.5 ROC曲线分析的SPSS实现 246
12.3 诊断试验的一致性评价 254
12.3.1 定性指标的一致性评价 254
12.3.2 定量指标的一致性评价 258
12.4 练习题 265
第13章 Meta分析简介 269
13.1 系统评价与Meta分析 269
13.2 Meta分析的过程 269
13.2.1 确定效应量 269
13.2.2 异质性分析 271
13.2.3 合并效应量 272
13.2.4 识别发表性偏倚 274
13.3 Meta分析软件及实例 275
13.3.1 Meta分析常用软件 275
13.3.2 二分类资料的Meta分析 277
13.3.3 连续型资料的Meta分析 281
第14章 绘制统计图 288
14.1 统计图概述 288
14.1.1 统计图的构成 288
14.1.2 常用的统计图 289
14.2 生成统计图 292
14.2.1 绘制条图 293
14.2.2 绘制线图 296
14.2.3 绘制散点图 298
14.2.4 绘制直方图和箱式图 301
14.2.5 绘制饼图和百分条图 304
14.3 编辑统计图 306
14.3.1 编辑条图 306
14.3.2 编辑线图 310
14.3.3 编辑散点图 313
14.4 应用GraphPad Prism绘图 317
14.4.1 GraphPad Prism简介 317
14.4.2 绘制和编辑统计图形 319
14.4.3 导出图形 331
14.5 练习题 332
附录 部分练习题参考答案 335
定价:69.0
ISBN:9787030494115
作者:陈卉,李冬果
版次:1
出版时间:2016-08
内容提要:
本书根据医学类高级专业人才培养目标的要求以及医学研究生学习和应用医学统计学的现状编写而成,主要介绍了医学统计方法及统计软件包在医学科研中的应用。本书从医学统计学的基本原理和方法入手,在详细介绍了各种医学科研中常用的统计学方法的基本思想、适用场合以及应用条件的基础上,结合实际医学科研案例,完整地介绍了统计方法的软件实现过程,包括数据文件的建立、统计方法选择、适用条件判断、统计方法实现、输出结果解释以及统计学结论和专业结论的获得,特别强调如何利用统计软件解决实际科研工作中遇到的统计学问题。本书以IBM SPSS Statistics 21.0版本为例介绍统计软件包的操作过程,其主要步骤也适用于SPSS的其他版本。
目录:
目录
第1章 医学统计学基础 1
1.1 医学统计工作的基本步骤 1
1.1.1 统计设计 1
1.1.2 收集资料 1
1.1.3 整理资料 1
1.1.4 分析资料 2
1.2 医学统计学的几个基本概念 2
1.2.1 同质与变异 2
1.2.2 总体与样本 2
1.2.3 误差 3
1.2.4 频率与概率 3
1.2.5 参数与统计量 4
1.3 医学实验设计 4
1.3.1 实验设计的原则 4
1.3.2 常用的实验设计方案 5
1.4 统计资料的类型 6
1.5 练习题 6
第2章 在IBM SPSS Statistics中管理数据 8
2.1 IBM SPSS Statistics简介 8
2.1.1 SPSS的主要特点 8
2.1.2 SPSS窗口介绍 8
2.2 建立数据文件 12
2.2.1 设计变量 13
2.2.2 定义变量 14
2.2.3 录入数据及保存 17
2.2.4 导入Excel文件数据 17
2.3 数据整理 19
2.3.1 记录排序 19
2.3.2 重复记录识别 20
2.3.3 记录筛选 21
2.3.4 数据文件合并 24
2.4 数据转换 25
2.4.1 计算变量 26
2.4.2 重新编码 27
2.4.3 可视化分箱 29
2.5 练习题 31
第3章 基本统计描述 32
3.1 定量资料的统计描述 32
3.1.1 集中趋势 32
3.1.2 离散趋势 33
3.1.3 正态分布及其应用 35
3.2 定性资料的统计描述 38
3.2.1 常用的相对数指标 39
3.2.2 应用相对数的注意事项 39
3.3 SPSS的统计描述模块 40
3.3.1 Frequencies过程 40
3.3.2 Descriptives过程 42
3.3.3 Explore过程 42
3.3.4 Crosstabs过程 45
3.4 练习题 48
第4章 抽样误差与假设检验 49
4.1 抽样与抽样误差 49
4.2 总体参数估计 51
4.2.1 t分布 51
4.2.2 总体均数的置信区间 52
4.2.3 总体率的置信区间 54
4.3 假设检验 55
4.3.1 假设检验的意义 55
4.3.2 假设检验的基本原理和步骤 56
4.3.3 应用假设检验的注意事项 57
4.4 样本量的估计 59
4.4.1 影响样本量大小的因素 59
4.4.2 样本量的计算公式 60
4.5 练习题 62
第5章 定量资料的t检验 64
5.1 单样本t检验 64
5.1.1 单样本t检验的基本思想 64
5.1.2 单样本t检验的SPSS实现 65
5.2 配对t检验 68
5.2.1 配对t检验的基本思想 68
5.2.2 配对t检验的SPSS实现 70
5.3 独立样本t检验 73
5.3.1 独立样本t检验的基本思想 73
5.3.2 独立样本t检验的SPSS实现 75
5.4 练习题 78
第6章 定量资料的方差分析 80
6.1 方差分析的基本思想和应用条件 80
6.1.1 方差分析的基本思想 80
6.1.2 方差分析的应用条件 82
6.2 完全随机设计资料的方差分析 83
6.2.1 单因素方差分析 83
6.2.2 组间均数的多重比较 84
6.2.3 单因素方差分析的SPSS实现 85
6.3 随机区组设计资料的方差分析 89
6.3.1 随机区组方差分析 89
6.3.2 随机区组方差分析的SPSS实现 90
6.4 析因设计资料的方差分析 96
6.4.1 析因设计方差分析 96
6.4.2 析因设计方差分析的SPSS实现 98
6.5 重复测量资料的方差分析 104
6.5.1 重复测量方差分析 105
6.5.2 重复测量方差分析的SPSS实现 106
6.6 练习题 113
第7章 基于秩的非参数检验 116
7.1 非参数检验概述 116
7.2 配对样本的秩和检验 117
7.2.1 Wilcoxon符号秩检验 117
7.2.2 配对秩和检验的SPSS实现 118
7.3 两个独立样本的秩和检验 121
7.3.1 Mann-Whitney,U检验 121
7.3.2 两个独立样本秩和检验的SPSS实现 122
7.4 多个独立样本的秩和检验 126
7.4.1 Kruskal-Wallis检验 127
7.4.2 多个样本的组间多重比较 128
7.4.3 多个独立样本秩和检验的SPSS实现 128
7.5 随机区组资料的秩和检验 136
7.5.1 Friedman检验 136
7.5.2 随机区组秩和检验的SPSS实现 138
7.6 练习题 143
第8章 无序定性资料的χ2检验 145
8.1χ2检验的思想 145
8.1.1χ2分布 145
8.1.2χ2检验的基本思想 145
8.2 单样本χ2检验 146
8.2.1 单样本χ2检验的基本思想 146
8.2.2 单样本χ2检验的SPSS实现 147
8.3 独立样本四格表资料的χ2检验 150
8.3.1 独立样本四格表χ2检验的基本思想 150
8.3.2 独立样本四格表χ2检验的SPSS实现 152
8.4 行×列表资料的χ2检验 155
8.4.1 行×列表资料χ2检验的基本思想 155
8.4.2 行×列表资料χ2检验的多重比较 156
8.4.3 行×列表资料χ2检验的SPSS实现 157
8.5 配对四格表资料的χ2检验 160
8.5.1 配对四格表资料χ2检验的基本思想 160
8.5.2 配对四格表资料χ2检验的SPSS实现 161
8.6 练习题 163
第9章 直线相关与回归 165
9.1 线性相关分析 165
9.1.1 线性相关的概念 165
9.1.2 相关系数 166
9.1.3 等级相关 169
9.1.4 线性相关分析的注意事项 170
9.1.5 相关分析的SPSS实现 170
9.2 线性回归分析 173
9.2.1 线性回归方程 173
9.2.2 回归系数的统计推断 174
9.2.3 线性回归分析的应用条件 176
9.2.4 应用线性回归分析的注意事项 177
9.2.5 线性回归分析的SPSS实现 177
9.3 多元线性回归分析 181
9.3.1 多元线性回归模型及其假设检验 181
9.3.2 自变量筛选 183
9.3.3 应用多元线性回归的相关问题 185
9.3.4 多元线性回归分析的SPSS实现 185
9.4 练习题 189
第10章 二分类Logistic回归分析 192
10.1 Logistic回归模型简介 192
10.2 Logistic回归的参数估计与假设检验 194
10.2.1 Logistic回归的参数估计 195
10.2.2 Logistic回归方程的假设检验 195
10.2.3 Logistic回归系数的假设检验 196
10.3 Logistic回归分析的实际应用 197
10.4 Logistic回归分析中的若干问题 198
10.4.1 基本应用条件 198
10.4.2 样本含量估计 198
10.4.3 对自变量的预处理 199
10.4.4 自变量筛选 200
10.4.5 回归模型的评价 201
10.5 Logistic回归分析的SPSS实现 202
10.5.1 示例一 202
10.5.2 示例二 210
10.6 练习题 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 生存分析的主要内容及方法 220
11.2 描述生存过程 220
11.2.1 Kaplan-Meier法 220
11.2.2 寿命表法 223
11.2.3 描述生存过程的SPSS实现 224
11.3 比较生存曲线 229
11.3.1 Log-rank检验的基本思想 230
11.3.2 Log-rank检验的SPSS实现 230
11.4 分析生存时间的影响因素 232
11.4.1 Cox回归模型 232
11.4.2 Cox回归分析的SPSS实现 233
11.5 练习题 236
第12章 诊断试验评价 237
12.1 诊断试验的准确性评价 237
12.1.1 诊断试验准确性评价的常用指标 237
12.1.2 诊断试验准确性评价应注意的问题 241
12.2 ROC曲线及其应用 242
12.2.1 ROC曲线的含义 242
12.2.2 绘制ROC曲线 243
12.2.3 计算ROC曲线下面积 244
12.2.4 比较ROC曲线下面积 245
12.2.5 ROC曲线分析的SPSS实现 246
12.3 诊断试验的一致性评价 254
12.3.1 定性指标的一致性评价 254
12.3.2 定量指标的一致性评价 258
12.4 练习题 265
第13章 Meta分析简介 269
13.1 系统评价与Meta分析 269
13.2 Meta分析的过程 269
13.2.1 确定效应量 269
13.2.2 异质性分析 271
13.2.3 合并效应量 272
13.2.4 识别发表性偏倚 274
13.3 Meta分析软件及实例 275
13.3.1 Meta分析常用软件 275
13.3.2 二分类资料的Meta分析 277
13.3.3 连续型资料的Meta分析 281
第14章 绘制统计图 288
14.1 统计图概述 288
14.1.1 统计图的构成 288
14.1.2 常用的统计图 289
14.2 生成统计图 292
14.2.1 绘制条图 293
14.2.2 绘制线图 296
14.2.3 绘制散点图 298
14.2.4 绘制直方图和箱式图 301
14.2.5 绘制饼图和百分条图 304
14.3 编辑统计图 306
14.3.1 编辑条图 306
14.3.2 编辑线图 310
14.3.3 编辑散点图 313
14.4 应用GraphPad Prism绘图 317
14.4.1 GraphPad Prism简介 317
14.4.2 绘制和编辑统计图形 319
14.4.3 导出图形 331
14.5 练习题 332
附录 部分练习题参考答案 335
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