生物统计学基础

图书标准信息

• 作者 [美]伯纳德·罗斯纳（Bernard Rosner） 著；孙尚拱 译
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2004
• 版次 1
• ISBN 9787030103949
• 定价 65.00元
• 装帧 其他
• 开本 24cm
• 页数 782页
• 字数 985千字
• 正文语种 简体中文
• 原著语种 English

【内容简介】

本书是介绍生物统计学重要知识和基本应用的导论性教材，运用丰富的医学和生物学实例及程序图、生动地阐明了生物统计学的概念与方法公式。

【目录】

章 概述 1

参文献 4

第2章 描述统计 5

2.1 绪言 5

2.2 位置测度 7

2.2.1 算术均数 7

2.2.2 中位数 8

2.2.3 算术均与中位数的比较 10

2.2.4 众数 11

2.2.5 几何均 12

2.3 算术均数的某些质 13

2.4 离散测度 14

2.4.1 极差 14

2.4.2 分位数 15

2.4.3 方差与标准差 16

2.5 方差与标准差的某些质 18

2.6 变异系数 19

2.7 分组数据 21

2.8 图示 24

2.8.1 条形图 24

2.8.2 直方图 25

2.8.3 茎叶图 25

2.8.4 盒形图 28

2.9 病例研究1：的神经及心理机能遭受铅暴露的效应研究 30

2.10 病例研究2：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 31

2.11 摘要 33

练题 33

参文献 41

第3章 概率 42

3.1 绪言 42

3.2 概率的定义 42

3.3 某些有用的概率记号 44

3.4 概率的乘规则 46

3.5 概率的加规则 48

3.6 条件概率 50

3.7 bayes规则与筛选检验 53

3.7.1 roc曲线 57

3.8 患病率与发病率 59

3.9 摘要 60

练题 60

参文献 73

第4章 离散概率分布 75

4.1 绪言 75

4.2 变量 75

4.3 离散变量的概率质量函数 76

4.3.1 概率分布与样本分布间的关系 77

4.4 离散变量的期望值 78

4.5 离散变量的方差 79

4.6 离散变量的累加分布函数 81

4.7 排列与组合 82

4.8 二项分布 85

4.8.1 使用二项分布表 87

4.8.2 使用电子表 89

4.9 二项分布的期望值 91

4.10 泊松分布 92

4.11 泊松概率的计算 96

4.11.1 使用泊松表 96

4.11.2 泊松分布的电子表 96

4.12 泊松分布的期望值与方差 97

4.13 泊松分布与二项分布的近似 98

4.14 摘要 100

练题 101

参文献 114

第5章 连续概率分布 115

5.1 绪言 115

5.2 一般概念 115

5.3 正态分布 118

5.4 标准正态分布的质 121

5.4.1 使用正态表 122

5.5 转换n(μ，σ2)分布到n(0，1)分布 126

5.6 变量的线组合 130

5.6.1 相依变量 131

5.7 二项分布的正态近似 134

5.8 泊松分布的正态近似 140

5.9 摘要 142

练题 142

参文献 154

第6章 估计 155

6.1 绪言 155

6.2 体与样本的关系 156

6.3 数表 157

6.4 化临床试验 161

6.4.1 化临床试验的设计特 163

6.5 一个分布中均数的估计 165

6.5.1 点估计 165

6.5.2 均值的标准误差 168

6.5.3 中心极限定理 171

6.5.4 区间估计 173

6.5.5 t分布 174

6.6 疾病研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 180

6.7 方差的估计 180

6.7.1 点估计 180

6.7.2 卡方分布 181

6.7.3 区间估计 183

6.8 二项分布的估计 185

6.8.1 点估计 185

6.8.2 区间估计——正态理论 186

6.8.3 区间估计——准确 187

6.9 泊松分布的估计 189

6.9.1 点估计 189

6.9.2 区间估计 190

6.10 单侧置信区间 192

6.11 摘要 194

练题 194

参文献 202

第7章 设检验：单样本推断 204

7.1 绪言 204

7.2 一般概念 204

7.3 正态分布均值的单样本检验：单侧备择 207

7.4 正态分布均值的单样本检验：双侧备择 214

7.4.1 单样本的z-检验 218

7.5 检验的功效 219

7.5.1 单侧备择 219

7.5.2 双侧备择 224

7.6 样本量的决定 226

7.6.1 单侧备择下求样本量 226

7.6.2 双侧备择下求样本量 229

7.6.3 基于置信区间宽度的样本量估计 231

7.7 设检验与置信区间的关系 232

7.8 正态分布中方差的单样本卡方检验(h0：σ2=σ02) 234

7.9 二项分布的单样本检验 237

7.9.1 正态理论 237

7.9.2 准确方 239

7.9.3 功效及样本量的估计 241

7.10 泊松分布的单样本推断 242

7.11 病例研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 247

7.12 摘要 248

练题 249

参文献 259

第8章 设检验：两样本的推断 260

8.1 绪言 260

8.2 匹配t检验 261

8.3 两匹配样本均值比较的区间估计 265

8.4 等方差的两独立样本均值比较的t检验 266

8.5 两独立样本均值比较的区间估计（等方差情形） 269

8.6 两方差的相等检验 271

8.6.1 f分布 272

8.6.2 f检验 273

8.7 不相同方差下两个独立样本的t检验 277

8.8 病例研究：铅暴露对神经及心理机能的效应研究 282

8.9 奇异值的处理 283

8.10 均值比较中样本量及功效的估计 289

8.10.1 样本量的估计 289

8.10.2 功效的估计 290

8.11 纵向研究中样本量的估计 291

8.12 摘要 294

练题 295

参文献 314

第9章 非参数检验 317

9.1 绪言 317

9.2 符号检验（匹配数据） 318

9.2.1 正态化理论 319

9.2.2 准确方 322

9.3 wilcoxon符号-秩检验（匹配数据） 323

9.4 wilcoxon秩-和检验 328

9.5 病例研究：铅暴露对神经及心理机能的效应研究 332

9.6 摘要 333

练题 333

参文献 339

0章 设检验：类型数据 340

10.1 绪言 340

10.2 二项比例问题的两样本检验 340

10.2.1 正态理论 341

10.2.2 列联表 344

10.2.3 使用列联表做显著检验 347

10.2.4 2×2列联表中yate-修正卡方检验的简单计算公式 352

10.3 fisher准确检验 354

10.3.1 超几何分布 356

10.4 两样本匹配数据中，二项比例的检验(memars test) 359

10.4.1 正态理论检验 361

10.4.2 准确检验 363

10.5 在两个二项比例的比较中，样本量及功效的估计 366

10.5.1 独立样本 366

10.5.2 配对样本 368

10.5.3 临床试验中的样本量及功效 370

10.6 r×c列联表 374

10.6.1 r×c列联表中关联的检验 374

10.6.2 二项比例中倾向的卡方检验 377

10.6.3 wilcoxon秩-和检验与倾向卡方检验的关系 381

10.7 卡方拟合优度检验 383

10.8 卡帕统计量 386

10.9 摘要 390

练题 392

参文献 406

1章 回归和相关方 408

11.1 绪言 408

11.2 一般概念 408

11.3 拟合回归直线——小二乘方 412

11.4 回归线中关于参数的推断 415

11.4.1 简单线回归的f检验 417

11.4.2 简单线回归的t检验 422

11.5 线回归的区间估计 425

11.5.1 回归参数的区间估计 425

11.5.2 预测值的区间估计 426

11.6 回归线的拟合优度 428

11.7 相关系数 432

11.7.1 样本相关系数(r)与体相关系数(p)之间的关系 433

11.7.2 样本回归系数(b)与样本相关系数(r)的关系 433

11.8 相关系数的统计推断 435

11.8.1 对相关系数的单样本t检验 435

11.8.2 相关系数的单样本z检验 437

11.8.3 相关系数的区间估计 440

11.8.4 检验相关系数的样本量估计 441

11.8.5 相关系数的两样本检验 443

11.9 多重线回归 445

11.9.1 回归方程的估计 445

11.9.2 设检验 448

11.9.3 拟合的优良准则 453

11.10 病例研究：铅暴露对神经及心理机能的效应研究 464

11.11 偏相关和多重相关 471

11.11.1 偏相关 471

11.11.2 多重相关 472

11.12 秩相关 472

11.13 摘要 477

练题 479

参文献 487

2章 多组样本的推断 489

12.1 单向方差分析绪言 489

12.2 单向方差分析——固定效应模型 489

12.3 单向方差分析(anova)的设检验——固定效应模型 490

12.3.1 用f检验作组间均数的综合比较 491

12.4 单向方差分析(anova)中，在指定组之间作比较 495

12.4.1 指定两组之间作比较的t检验 495

12.4.2 线约束 500

12.4.3 多重比较——bonferroni 502

12.4.4 线约束下的多重比较scheffe 505

12.5 病例研究：铅暴露对神经及心理机能的效应研究 507

12.5.1 单向anova的应用 507

12.5.2 单向anova与多重回归的关系 510

12.5.3 单向协方差分析 514

12.6 双向方差分析 516

12.6.1 双向anova中的设检验 517

12.6.2 双向协方差分析 521

12.7 kruskal-wallis检验 523

12.7.1 kruskal-wallis检验中的两两比较 526

12.8 单向anova——效应模型 528

12.9 组（或类）内相关系数 534

12.10 摘要 538

练题 538

参文献 550

3章 流行病研究中的设计与分析技术 551

13.1 绪言 551

13.2 研究设计 551

13.3 类型（属）数据的效应测度 554

13.3.1 危险率差 554

13.3.2 危险（率）比（相对危险度） 556

13.3.3 优势比 557

13.3.4 优势比的区间估计 561

13.4 混杂和分层 563

13.4.1 混杂 563

13.4.2 标准化 566

13.5 分层的类型数据统计推断方——mentel-haenszel检验 568

13.5.1 分层数据中优势比的估计 572

13.5.2 效应的修正 574

13.5.3 匹配研究中优势比的估计 576

13.5.4 存在混杂时，患病率有趋势的检验——mantel-extension检验 577

13.6 分层类型数据效及样本量的估计 580

13.7 多重logistic回归 582

13.7.1 绪言 582

13.7.2 一般模型 583

13.7.3 回归参数的解释 584

13.7.4 设检验 589

13.7.5 多重logistic回归中的预测 594

13.7.6 logistic回归模型拟合优良的估价 597

13.8 再分析 602

13.8.1 优势比的齐检验 606

13.9 等效研究 608

13.9.1 绪言 608

13.9.2 用置信区间做统计推断 608

13.9.3 等效研究中样本量的估计 609

13.10 交设计 610

13.10.1 处理效应的估价 

13.10.2 剩余效应的估价 615

13.10.3 交研究中样本量的估计 617

13.11 聚集的二态数据 618

13.11.1 绪言 618

13.11.2 设检验 619

13.11.3 聚集二态数据研究中样本量及功效的估计 624

13.12 测量误差方 627

13.12.1 绪言 627

13.12.2 用金标准暴露变量修正测量误差 627

13.12.3 没有金标准暴露变量时测量误差的修正 631

13.13 摘要 635

练题 636

参文献 645

4章 设检验：人-时间数据 648

14.1 人-时间数据中效应的测度 648

14.2 单样本发病率数据的统计推断 650

14.2.1 大样本检验 650

14.2.2 准确检验 651

14.2.3 发病率的置信区间 652

14.3 两样本发病率数据的统计推断 653

14.3.1 设检验——一般虑 653

14.3.2 正态理论检验 654

14.3.3 准确检验 655

14.3.4 率比 658

14.4 人-时间数据的功效及样本量估计 660

14.4.1 功效的估计 660

14.4.2 样本量的估计 662

14.5 分层的人-时间数据的统计推断 664

14.5.1 设检验 664

14.5.2 率比的估计 667

14.5.3 不同层间率比的齐设检验 670

14.6 分层的人-时间数据效及样本量的估计 671

14.6.1 样本量的估计 671

14.6.2 功效的估计 674

14.7 发病率数据中趋势的检验 676

14.8 生存分析的绪言 679

14.9 生存曲线的估计：kan-meier估计 681

14.9.1 失访数据的处理 683

14.9.2 生存概率的区间估计 685

14.9.3 危险函数的估计：乘积限方 686

14.10 对数-秩检验 687

14.11 比例危险率模型 693

14.12 比例危险率模型效及样本量估计 699

14.12.1 功效的估计 699

14.12.2 样本量的估计 701

14.13 摘要 703

练题 704

参文献 709

附录 710

表1 准确的二项概率 710

表2 准确的泊松概率 717

表3 正态分布 721

表4 1000个数字表 726

表5 t分布的百分位数(td，u)a 727

表6 卡方(x2d，u)分布的百分位数 728

表7a 二项概率准确双侧×(1-α)置信区间(α=0.05) 729

表7b 二项概率准确双侧×(1-α)置信区间(α=0.01) 730

表8 泊松变量期望值(u)的置信区间 731

表9 f分布的百分位数(fd1，d2，p) 732

表10 检验奇异值的统计量：esd(特别化偏差)的临界值（esdn，l-α，α= 0.05，0.01） 735

表11 wilcoxon符号-秩检验的双侧临界值 736

表12 wilcoxon秩和检验双侧临界值 736

表13 fisher z变换 739

表14 spearman秩-相关系数双侧上临界值(rs) 740

表15 在已知k=3（3组）及样本量下，kruskal-wallis检验统计量(h)的临界值与显著水α的关系 740

部分练题（有*者） 742

流程图：统计推断方 749

数据集索引 754

索引 755

应用索引 771