医学统计学 陈炳为主编 9787576604269 东南大学出版社

1 绪论

1.1 引言

1.1.1 医学统计学的主要内容

1.1.2 学习医学统计学的目的与要求

1.1.3 如何学好医学统计学

1.2 几个基本概念

1.2.1 同质

1.2.2 变异

1.2.3 总体、个体和样本

1.2.4 变量、随机变量与资料类型

1.2.5 统计量与参数

1.2.6 抽样误差

1.2.7 频率与概率

1.2.8 小概率事件及小概率原理

2 统计资料的整理与描述

2.1 频数表

2.1.1 频数表的编制

2.1.2 频数分布的图示

2.1.3 频数分布的分析

2.2 集中趋势的描述

2.2.1 均数

2.2.2 几何均数

2.2.3 中位数与百分位数

2.3 离散程度的描述

2.3.1 极差

2.3.2 四分位数间距

2.3.3 方差与标准差

2.3.4 相对离散度

2.4 分类资料的率和比

2.4.1 比

2.4.2 构成比

2.4.3 率

2.4.4 应用相对数时应注意的问题

2.4.5 标准化法

2.5 统计表

2.5.1 统计表的结构与编制基本要求

2.5.2 统计表的种类

2.6 统计图

2.6.1 制图通则

2.6.2 条图

2.6.3 圆图

2.6.4 线图和半对数线图

2.6.5 箱式图

2.6.6 散点图

2.7 医学常用相对数指标

2.8 统计描述的SPSS操作

2.8.1 定量资料统计描述的SPSS操作

2.8.2 条图的SPSS实现

2.8.3 圆图的SPSS实现

2.8.4 普通线图与半对数线图的SPSS实现

2.8.5 箱式图的SPSS实现

2.8.6 散点图的SPSS实现

本章小结

复习思考题

3 研究设计基础

3.1 研究设计概述

3.1.1 研究设计的意义

3.1.2 实验与调查

3.2 实验设计

3.2.1 实验研究的基本要素

3.2.2 实验设计的基本原则

3.2.3 实验设计的常见类型

3.3 调查设计

3.3.1 抽样框（sampling frame）的确定

3.3.2 常用的随机抽样方法

本章小结

复习思考题

4 常用概率分布

4.1 正态分布

4.1.1 正态分布的定义

4.1.2 正态分布的性质

4.1.3 正态曲线下面积的分布规律

4.1.4 正态分布的应用

4.2 二项分布

4.2.1 二项分布的定义

4.2.2 二项分布的性质

4.2.3 二项分布的应用条件

4.2.4 二项分布的应用

4.3 泊松分布

4.3.1 泊松分布的定义

4.3.2 泊松分布的性质

4.3.3 泊松分布的应用

本章小结

复习思考题

5 统计推断基础

5.1 抽样误差与标准误

5.1.1 抽样误差

5.1.2 标准误

5.1.3 t分布

5.2 参数估计

5.2.1 参数估计的意义

5.2.2 参数估计方法

5.3 假设检验的基本思想与步骤

5.3.1 假设检验的基本思想

5.3.2 假设检验的步骤

5.4 t检验和Z检验

5.4.1 t检验

5.4.2 Z检验

5.5 正态性检验与方差齐性检验

5.5.1 正态性检验

5.5.2 方差齐性检验

5.6 假设检验与区间估计的关系

5.7 第一类错误和第二类错误

5.8 进行假设检验时应注意的问题

5.9 SPSS操作及其解释

5.9.1 样本均数与总体均数比较的t检验的SPSS实现

5.9.2 配对设计资料的t检验的SPSS实现

5.9.3 两独立样本均数的t检验的SPSS实现

5.9.4 精确概率法（Clopper-Pearson置信区间）的SPSS实现

5.9.5 正态性检验的SPSS实现

本章小结

复习思考题

6 单因素方差分析

6.1 方差分析的基本思想

……

7 多因素方差分析

8 分类资料的假设检验

9 基于秩次的非参数检验

10 简单线性相关与线性回归

11 多元线性回归与协方差分析

12 logistic 回归分析

13 医学随访资料的统计分析

14 临床试验中的统计学应用基础

15 诊断试验设计与统计分析方法

16 统计方法的综合运用

17 SPSS简介

附录 统计用表

参考文献

绪论

1.1 引言

客观世界总是处于永恒的变化之中，生物体间的差异也是客观存在的。只有从变化中去认识世界，才能对它有深刻的了解。事物的变化就其现象来说，有必然和偶然之分，且往往偶然性（不确定性)掩盖了必然性，妨碍了我们对客观规律的认识。统计学的根本任务在于揭露隐藏在偶然现象背后的必然性，是认识世界的重要手段。具体地说，统计学是研究数据的收集、整理、分析、表达及解释的科学。它基于确定数据做出科学的推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提出依据和建议。也就是说，统计不是孤立地研究各种现象，而是通过一定数量的观测，从这些现象里研究事物间的相互关系，阐明事物客观存在的规律性，从而对同类事物加以估计、推断或预测。因此，统计研究必须基于一定数量的观测。

人类实践是统计学产生的源泉，人类认识又是统计学发展的动力。统计学起源于17世纪中叶，最初的统计是一种计数活动，意指事实与数据，称为古典统计学。在西方，统计学(statistics)一词源于state，意指政府部门对国情的叙述，内容主要是人口出生和死亡信息、财富和军事等，其研究方法主要采用简单的比较法和文字记述。18世纪后叶，数字资料和图表描述受到重视，标志着近代统计学的开始，其研究方法主要是建立在大样本上的大量观察法。其间，误差理论和大数定律得到了发展。然而，大量观察法并非适用于所有情况，例如，武器的试验、某些产品的检查等不容许也不可能进行大量的试验或观察，其局限性和不足在应用中不断暴露。直到1908年，英国统计学家戈赛特（W.S.Gosset)在 Biometrika杂志上以笔名student发表了小样本统计量的经验分布(t分布)，开始了小样本统计的研究，从而使统计学由“描述统计”向“推断统计”发展，开创了现代统计学的新纪元。20世纪50年代，电子计算机技术的发展和普及促进了统计方法的应用和发展。近年来，随着互联网和信息技术的迅速发展，数据的量和多样性快速膨胀，数据挖掘（data mining)方法作为传统统计方法的延伸，迅速渗透到传统统计学方法体系中，成为发展迅速又活跃的重要交叉领域。数据产生于当今各个行业和不同领域中，成为重要的生产因素。因此，对于有效地收集数据，进行分析和推断，做出科学决策的需求日益迫切。统计学在不同领域产生了许多应用性分支，如生物统计学、经济统计学、工业统计学、农业统计学等。

医学统计学是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中数据的收集、整理、分析和推断的一门应用性科学。医学统计学、生物统计学和卫生统计学既有区别，又有交叉。三者均为统计学原理和方法在互有联系的三个学科领域的应用，其中生物统计学应用于整个生物学范畴的有关研究，卫生统计学应用于医学与卫生学领域社会性方面的有关研究(包括健康统计和卫生服务统计）。生物统计学与卫生统计学范围均比医学统计学更为广泛。

1.1.1医学统计学的主要内容

医学研究和统计学的关系日益密切。可以说，大部分医学科研项目需要统计思维与方法；同时，几乎所有的统计学原理与方法均可直接或间接地应用于医学研究。根据目前医学生学习与科研的实际需求，本书着重介绍以下主要内容：

（1)医学研究统计设计所谓统计设计，是指除了必要的医学专业