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第1章 医院管理统计设计与数据分析1

1.1 杂志近5年论文分析1

1.2 统计设计中的常见问题及案例辨析2

1.2.1 对照原则2

1.2.2 随机化原则3

1.2.3 重复原则5

1.2.4 均衡原则5

1.2.5 试验设计类型应用和判断中的错误6

1.3 定量资料统计分析中的常见问题及案例辨析8

1.3.1 未标明统计学方法8

1.3.2 两独立样本的t检验样本例数未知可能导致结果偏差8

1.3.3 未考察参数检验条件，直接选用非参数检验8

1.3.4 统计推断结果解释有误9

1.3.5 误用成组设计定量资料t检验处理配对设计定量资料9

1.3.6 方差分析结果的解释有误10

1.3.7 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料11

1.3.8 资料对比未考虑重要非试验因素的影响12

1.4 定性资料统计分析中的常见问题及案例辨析12

1.4.1 未进行统计分析直接得出结论12

1.4.2 未标明统计学方法13

1.4.3 误用χ2检验分析有序列联表资料14

1.4.4 误用t检验处理定性资料15

1.4.5 误用χ2检验回答一致性问题15

1.4.6 误用一般χ2检验说明趋势问题16

1.5 相关与回归分析中的常见问题及案例辨析17

1.5.1 不同相关分析方法应用条件上混淆不清17

1.5.2 过小的r值在下肯定相关结论时所遇到的问题18

1.5.3 用单因素分析取代多因素分析19

1.6 高级统计分析方法中的常见问题及案例辨析19

1.6.1 主成分分析——指标选择条件不满足19

1.6.2 重测信度——评价指标有误20

1.6.3 因子分析——公共因子个数选择20

1.6.4 结构方程模型——相关系数大于120

1.7 统计结果报告中的常见问题及案例辨析21

1.7.1 统计表使用的错误辨析与释疑21

1.7.2 统计图使用的错误辨析与释疑23

1.8 本章内容小结25

参考文献25

第2章 危重病急救医学统计设计与数据分析26

2.1 急救医学研究概述26

2.2 临床试验研究中常见的统计学问题及案例辨析27

2.3 观察性研究中常见的统计学问题及案例辨析32

2.4 试验研究中常见的统计学问题及案例辨析35

2.5 本章常见的统计学问题小结37

2.5.1 研究设计中常见的统计学问题38

2.5.2 统计描述和统计推断中常见的统计学问题38

2.5.3 统计结果解释中常见的统计学问题39

参考文献39

第3章 医学综合40

3.1 《中华医学杂志》论文分析40

3.2 统计设计中的常见问题及案例辨析41

3.2.1 研究设计的类型、要素与原则41

3.2.2 研究对象的选择与代表性44

3.2.3 研究设计类型应用45

3.3 统计分析中的常见问题及案例辨析46

3.3.1 资料统计分析方法的合理选用46

3.3.2 误用t检验分析多因素设计资料47

3.3.3 误用单因素方差分析处理两因素资料48

3.3.4 误用单因素方差分析处理三因素资料49

3.3.5 非参数检验与Fisher精确检验50

3.3.6 相关与回归分析误用52

3.4 统计结果报告中的常见问题及案例辨析53

3.4.1 假设检验的结果表达53

3.4.2 统计表使用的错误辨析与释疑54

3.4.3 统计图使用的错误辨析与释疑54

3.5 本章内容小结55

参考文献56

第4章 医学遗传学统计设计与数据分析57

4.1 科研设计错误辨析57

4.1.1 研究对象选择不当57

4.1.2 样本含量太少58

4.1.3 均衡原则方面存在的问题58

4.2 定量资料统计分析中存在的问题59

4.2.1 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料59

4.2.2 误用t检验和单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素析因设计定量资料61

4.2.3 误用t检验和单因素方差分析处理多因素重复测量设计定量资料62

4.2.4 本节相关知识简要回顾与小结64

4.3 定性资料统计分析中存在的问题64

4.3.1 多重比较的校正问题64

4.3.2 分层分析缺少CMHχ2检验69

4.3.3 误用χ2检验处理结果变量为有序变量的单向有序列联表资料70

4.3.4 本节相关知识简要回顾与小结71

4.4 多变量回归分析方面存在的问题71

4.4.1 多重线性回归方面存在的问题71

4.4.2 Logistic回归分析方面存在的问题72

4.4.3 本节相关知识简要回顾与小结75

参考文献75

第5章 疫苗和免疫统计设计与数据分析76

5.1 计数资料模型76

5.1.1 计数资料的特点76

5.1.2 Poisson分布与Poisson回归76

5.1.3 负二项分布与负二项回归78

5.1.4 过度离散检验78

5.2 Meta分析80

5.2.1 Meta分析的概念80

5.2.2 Meta分析的基本步骤80

5.2.3 固定效应和随机效应模型81

5.2.4 贝叶斯Meta分析81

5.3 实例分析84

5.3.1 计数资料分析84

5.3.2 贝叶斯Meta分析86

5.3.3 SAS程序89

参考文献92

第6章 高血压病统计设计与数据分析94

6.1 论著统计方法应用情况94

6.2 试验设计中的常见问题及案例辨析94

6.3 统计分析中的常见问题及案例辨析98

6.3.1 偏态分布误按正态分布处理98

6.3.2 未标明所采用的统计分析方法98

6.3.3 误用统计描述结果作出统计推断解释99

6.3.4 误用单因素方差分析处理重复测量资料99

6.3.5 误用随机区组设计方差分析处理完全随机设计资料，并进行两两比较99

6.3.6 误用t检验和单因素多水平设计定量资料方差分析处理具有一个重复测量两因素设计定量资料100

参考文献101

第7章 病理研究中的统计设计与数据分析102

7.1 杂志近5年论文分析102

7.2 试验设计和资料收集中存在的问题103

7.2.1 设计不全面，资料收集混乱，分析不清楚103

7.2.2 受试对象少，样本代表性差103

7.3 定量资料统计分析中存在的问题104

7.4 定性资料统计分析中存在的问题105

7.4.1 误用一般四格表资料χ2检验分析配对设计四格表资料105

7.4.2 误用多次一般四格表资料χ2检验分析多组比较定性资料106

7.5 等级资料统计分析中存在的问题107

7.5.1 误用χ2检验分析等级资料107

7.5.2 误用多次两样本秩和检验分析单因素多水平设计有序资料108

7.5.3 误用Mann-Whitney U检验分析配对设计资料108

7.5.4 误用Wilcoxon秩和检验分析配对设计有序资料109

7.6 预后分析常见错误109

7.6.1 分析结果意义不明确109

7.6.2 结果描述过于简单，表述不清110

7.7 资料表达与结果描述中存在的统计学错误110

7.7.1 错误定义检验水准110

7.7.2 统计量标识不准确111

7.7.3 P值表达错误111

7.7.4 相关性分析符号使用混乱111

7.7.5 图表错误112

7.8 统计学分析方法小结和SPSS菜单驱动的实现113

7.8.1 定量资料的分析方法113

7.8.2 定性资料的分析方法113

7.8.3 有序资料的分析方法114

7.8.4 多因素分析114

7.8.5 用SPSS软件（菜单驱动法）实现常用统计分析115

参考文献116

第8章 细胞与分子免疫学统计设计与数据分析117

8.1 统计设计错误辨析117

8.1.1 对照不全和采用的统计学分析方法错误117

8.1.2 随机原则方面存在的问题119

8.2 定量资料统计分析中存在的问题119

8.2.1 误用成组设计定量资料t检验处理配对设计定量资料119

8.2.2 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料120

8.2.3 误用单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素析因设计定量资料121

8.2.4 误用t检验处理具有一个重复测量单因素设计定量资料123

8.2.5 误用t检验处理具有一个重复测量两因素设计定量资料124

8.2.6 误用t检验和单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素重复测量设计定量资料125

8.2.7 本节相关知识简要回顾与小结128

8.3 定性资料统计分析中存在的问题129

8.3.1 多重比较的校正问题129

8.3.2 误用一般χ2检验实现趋势分析131

8.3.3 误用χ2检验处理结果变量为有序变量的单向有序列联表资料132

8.3.4 误用χ2检验处理双向有序列联表资料133

8.3.5 本节相关知识简要回顾与小结134

8.4 相关与回归分析方面存在的问题134

8.4.1 误用均值间差异比较处理相关性问题134

8.4.2 Cox回归分析方面存在的问题135

8.4.3 本节相关知识简要回顾与小结136

参考文献136

第9章 血液学统计设计和数据分析137

9.1 杂志近5年论文分析137

9.2 科研设计中的常见问题及案例辨析138

9.2.1 回顾性描述资料及未进行统计分析直接下结论138

9.2.2 组间均衡性差140

9.2.3 样本例数太少140

9.2.4 对照不全141

9.2.5 本节相关知识简要回顾141

9.3 定量资料统计分析中的常见问题及案例辨析142

9.3.1 忽略参数检验的前提条件142

9.3.2 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料143

9.3.3 误用析因设计定量资料方差分析和成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量两因素设计定量资料144

9.3.4 未用统计方法分析具有一个重复测量三因素设计定量资料145

9.3.5 未用统计方法分析两因素析因设计定量资料146

9.3.6 误用单因素设计定量资料方差分析处理两因素析因设计定量资料147

9.3.7 本节相关知识简要回顾147

9.4 定性资料统计分析中的常见问题及案例辨析148

9.4.1 计算率时分母过小不合适148

9.4.2 误用Fisher确切概率法处理单向有序的列联表资料149

9.4.3 误用χ2检验分析结果变量为有序变量的列联表资料149

9.4.4 误用χ2检验取代多重logistic回归分析149

9.4.5 本节相关知识简要回顾150

9.5 相关回归分析中的常见问题及案例辨析151

9.5.1 性质不同的数据合并进行相关分析151

9.5.2 相关分析未画散点图及相关系数过小151

9.5.3 用单因素分析取代多因素分析152

9.5.4 筛选变量的方法有误153

9.5.5 本节相关知识简要回顾154

9.6 统计结果报告中的常见问题及案例辨析154

9.6.1 统计结论写法有误154

9.6.2 统计表有误，P值一般写在表外155

9.6.3 用“均值±标准误差”描述正态分布资料的分布特征156

9.6.4 用“均值±标准差”描述偏态分布资料的分布特征156

9.6.5 误用条图表达适合用线图表达的资料——横轴上的变量为时间且横轴刻度表达有误156

9.6.6 误用条图表达适合用线图表达的资料——横轴上的变量为浓度157

9.6.7 本节相关知识简要回顾157

9.7 本章内容小结158

参考文献158

第10章 连续型随机变量概率分布与基因数据分析159

10.1 常用统计分布159

10.1.1 正态分布159

10.1.2 χ2分布160

10.1.3 t分布160

10.1.4 F分布162

10.2 置信区间和P值162

10.2.1 基本概念162

10.2.2 区间估计162

10.2.3 P值163

10.2.4 贝叶斯统计和频率统计164

10.2.5 置信区间和P值的频率统计解释164

10.3 微阵列差别表达分析和多重假设检验166

10.3.1 P值和假阳性率166

10.3.2 多重假设检验和总体错误率167

10.3.3 错误发现率168

10.3.4 贝叶斯错误发现率168

10.3.5 FDR和总体错误率的关系169

10.3.6 对相关的敏感程度169

10.3.7 无效分布169

10.3.8 软件执行171

10.4 实例分析和结果报告171

10.4.1 前列腺癌微阵列数据实例172

10.4.2 t检验和总体错误率172

10.4.3 错误发现率控制172

10.4.4 错误发现率估计173

10.4.5 结果报告173

10.4.6 前列腺癌FDR分析的程序173

参考文献175

第11章 科研设计方法及要点的把握178

11.1 科研设计概述178

11.1.1 科研设计的概念178

11.1.2 科研设计整体架构178

11.2 科研设计要点179

11.2.1 基本常识与专业知识在科研设计中的作用179

11.2.2 统计研究设计及其内在关系179

11.2.3 完善的科研设计的标志以及获得完善科研设计方案的途径180

11.3 试验设计要点181

11.3.1 广义、狭义及简易型试验设计分别是什么181

11.3.2 试验设计三要素及把握的要领182

11.3.3 试验设计四原则及把握的要领190

11.3.4 试验设计类型及把握的要领195

11.3.5 如何进行试验过程中的质量控制199

11.4 临床试验设计要点200

11.4.1 临床试验中的法律与法规简介200

11.4.2 临床试验的特点与分期及伦理道德问题200

11.4.3 如何制定出合理的诊断、纳入和排除标准202

11.4.4 如何确定主要疗效与安全性指标203

11.4.5 如何遵循随机、对照、重复和均衡原则203

11.4.6 如何实施盲法与降低偏性及多中心临床试验的中心效应207

11.4.7 如何正确把握临床试验中的四种比较类型208

11.5 调查设计要点208

11.5.1 如何正确把握调查设计中的几个关键环节208

11.5.2 常用抽样方法210

11.5.3 如何进行调查质量控制212

11.5.4 如何编制一份具有可操作性的调查表213

11.5.5 调查资料信度与效度的评价及SAS实现214

参考文献215

第12章 制订试验设计方案的关键技术216

12.1 随机化的种类和SAS实现方法216

12.1.1 随机化的体现216

12.1.2 常用随机抽样方法的种类与SAS实现216

12.1.3 常用随机分组方法的种类与SAS实现218

12.2 样本含量和检验效能估计的SAS实现223

12.2.1 估计样本含量的意义223

12.2.2 确定样本含量时应具备的条件224

12.2.3 估计总体均值时样本含量估计的SAS实现224

12.2.4 估计总体率时样本含量估计的SAS实现225

12.2.5 单组设计均值与率的检验时样本含量估计的SAS实现226

12.2.6 配对设计均值与率的检验时样本含量估计的SAS实现227

12.2.7 成组设计均值与率的差异性检验时样本含量估计的SAS实现229

12.2.8 单因素多水平设计均值与率的检验时样本含量估计的SAS实现230

12.2.9 检验效能分析概述231

12.2.1 0单组、配对设计定量资料假设检验时检验效能的SAS实现231

12.2.1 1成组设计均值与率的差异性检验时检验效能的SAS实现232

12.3 多因素试验设计类型的构造及辨析233

12.3.1 随机区组设计和具有一个重复测量的单因素设计233

12.3.2 平衡不完全随机区组设计与双因素无重复试验设计234

12.3.3 拉丁方设计与交叉设计235

12.3.4 嵌套（系统分组）设计、裂区（分割）设计及重复测量设计236

12.3.5 析因设计及含区组因素的析因设计239

12.3.6 多因素试验设计类型的辨析241

12.4 如何用SAS产生多因素试验设计类型245

12.4.1 试验设计方案包含哪些内容245

12.4.2 用SAS实现随机区组设计246

12.4.3 用SAS实现拉丁方设计247

12.4.4 用SAS实现2×2交叉设计248

12.4.5 用SAS实现3×3交叉设计250

12.4.6 用SAS实现析因设计251

12.4.7 用SAS实现含区组因素的析因设计252

12.4.8 用SAS实现平衡不完全区组设计254

参考文献255

第13章 统计表达与描述的关键技术256

13.1 以简化形式表达多组定量资料的关键技术256

13.1.1 用“-x±s”的形式表达析因设计定量资料256

13.1.2 用“M（Q1～Q3）”的形式表达裂区设计定量资料257

13.2 编制常用统计表的关键技术257

13.2.1 表达定性资料的统计表257

13.2.2 表达原始定量资料的统计表262

13.3 绘制用于直观判断定量变量分布情况的统计图的关键技术263

13.3.1 直方图（Histogram）应用场合及实例263

13.3.2 P-P图、Q-Q图及概率图应用场合及实例264

参考文献266

第14章 统计分析方法合理选择的关键技术267

14.1 合理选择统计分析方法的一般步骤267

14.2 合理选择统计分析方法处理一元定量资料的关键技术268

14.3 合理选择统计分析方法处理一元定性资料的关键技术273

14.4 合理选择统计分析方法处理多元定量资料的关键技术279

14.5 合理选择统计分析方法处理多元定性资料的关键技术281

参考文献282

第15章 如何用SAS实现常用统计分析的关键技术283

15.1 用SAS实现统计分析的简便快捷的方法283

15.2 用SAS实现一元定量资料的统计分析284

15.3 用SAS实现一元定性资料的统计分析289

15.4 用SAS实现多元定量资料的统计分析294

15.5 用SAS实现多元定性资料的统计分析296

参考文献296

附录A胡良平统计学专著及配套软件简介297