医学应用统计分析 医学综合 陈青山 主编 新华正版
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作者陈青山 主编
出版社人民卫生出版社
ISBN9787117208765
出版时间2015-06
版次1
装帧平装
开本16开
页数196页
字数316千字
定价45元
货号xhwx_1201150905
上书时间2024-03-12
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商品详情
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目录：
章 绪论
节 统计学的几组基本概念
一、指标与变量
二、影响变量与结果变量
三、体与样本
四、同质与变异
五、参数和统计量
六、本质差异和抽样误差
七、正态分布与偏态分布
八、频率与概率
第二节 应用统计分析的实质和基本特征
第三节 学好应用统计分析的方
一、明确分析目的
二、建好分析数据库
三、分清楚变量类型
四、正确选用统计学方
五、熟悉常用的统计分析软件
第二章 变量、数据和数据库
节 变量
一、变量的类型
二、变量的转换
第二节 数据
一、数据库数据
二、频数表数据
三、数据库数据与频数表数据的转换
第三节 数据库
一、数据库的结构
二、建立数据库的方
三、不同软件数据库文件的导入导出
四、统据库的要求
第三章 变量间关系分析的方
节 变量间关系分析的统计描述
一、数值变量的统计描述
二、分类变量的统计描述
第二节 变量间关系分析的统计推断
一、统计推断的判断准则
二、统计推断的思维方
三、统计推断中的两类错误
第三节 变量间关系分析的基本内容
一、单一变量分析
二、双变量间关系的分析
三、多变量关系的分析
第四章 单一变量的分析
节 单一变量的统计描述
一、单一数值变量的统计描述
二、单一分类变量的统计描述
第二节 单一变量的统计推断
一、单一二项分类变量的分析
二、单一多项无序分类变量的分析
三、单一多项有序分类变量的分析
四、单一数值变量的分析
第五章 二项分类变量与二项分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
一、分类特征不同时两个二项分类变量间关系分析
二、分类特征或质相似时，两个二项分类变量间关系分析
第二节 频数表数据的分析
一、分类特征或质不同时，两个二项分类变量间关系分析
二、分类特征或质相同时，两个二项分类变量间关系分析
第六章 多项无序分类变量与二项分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第七章 多项有序分类变量与二项分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第八章 数值变量与二项分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 “均数、标准差”类数据的分析
第九章 二项分类变量与多项无序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第十章 多项无序分类变量与多项无序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第十一章 多项有序分类变量与多项无序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第十二章 数值变量与多项无序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 “均数、标准差”类数据的分析
第十三章 二项分类变量与多项有序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第十四章 多项无序分类变量与多项有序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
第二节 频数表数据的分析
第十五章 多项有序分类变量与多项有序分类变量关系的分析
节 数据库数据的分析
一、分析一变量对另一变量的预测或影响作用
二、分析两个变量间相关
第二节 频数表数据的分析
一、分析一变量对另一变量的预测或影响作用
二、分析两变量间的相关
第十六章 数值变量与多项有序分类变量关系的分析
第十七章 二项分类变量与数值变量关系的分析
第十八章 多项无序分类变量与数值变量关系的分析
第十九章 多项有序分类变量与数值变量关系的分析
第二十章 数值变量与数值变量关系的分析
节 数值变量与数值变量的pearson相关
第二节 数值变量与数值变量的pearson回归
第二十一章 多变量间关系的分析
节 一个数值变量与多个数值变量之间关系的分析
第二节 一个数值变量与多个分类变量之间关系的分析
一、区组设计的方差分析
二、析因设计的方差分析
第三节 一个数值变量与混合多个变量之间的关系分析
一、协方差分析
二、cox回归模型
第四节 一个分类变量与混合多变量之间的关系分析
参文献
后记
内容简介：
本教材遵循简单、实用的原则，力避复杂的数学和公式推导，以解决实际问题为导向，以建立统据库、分清变量类型为基础，以分析变量与变量之间关系为主线阐述统计学的分析方，其思维简单清晰，其内容实用明确，作便捷、技术可行。主要包括：1）变量、数据、数据库；2）单变量分析（即统计描述，有：数值变量的统计描述、分类变量的统计描述）；3）两变量关系分析（含二项分类变量、多项无序分类变量、多项有序分类变量、数值变量4种变量排列而成的16种分析）；4）多变量关系分析（排列较多，主要有：配伍组设计方差分析、协方差分析、析因分析、logistic回归分析、cox模型等）。
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