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医学统计学(第2版) 版权信息
- ISBN：9787030596161
- 条形码：9787030596161 ; 978-7-03-059616-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
医学统计学(第2版) 内容简介
本书为临床医学专业类本科生的医学统计学教学用书。全书十四章内容构成临床医学生应掌握的医学统计方法基本知识体系。按章节顺序本书包含绪论、医学研究统计设计、定量变量资料统计描述、定性变量资料统计描述、统计表与统计图、参数估计、假设检验基础与t检验、方差分析、X2检验、秩和检验、直线相关与直线回归分析、诊断试验评价、临床疗效的评价和常见错误案例分析。其中，**章至第十一章介绍了医学统计学基本知识，第十二章、第十三章主要为医学统计学知识在临床上的应用，第十四章为常见错误案例分析。标注“*”章节可根据具体情况作为选学内容。
医学统计学(第2版) 目录
目录
**章 绪论 1
**节 医学统计学的内容 1
第二节 医学统计学的几个重要概念 1
一、总体与样本 2
二、观察性研究与实（试）验性研究 2
三、同质与变异 3
四、变量与资料 3
五、参数与统计量 4
六、概率与频率 4
七、随机误差与系统误差 5
第三节 医学统计工作的基本步骤 5
一、统计研究设计 5
二、搜集资料 6
三、整理资料 6
四、分析资料 6
第二章 医学研究统计设计 7
**节 实验性研究统计设计 7
一、实验性研究的基本要素 7
二、实验性研究的基本原则 9
三、系统误差与控制方法 13
第二节 临床上常用的观察性研究统计设计 14
一、观察性研究统计设计 15
二、几种常见观察性研究设计 15
第三章 定量变量资料统计描述 17
**节 频数分布 17
第二节 正态分布 19
一、正态分布的特点 19
二、标准正态分布 20
第三节 统计描述指标 21
一、对称分布资料的统计描述指标 21
二、对数正态分布资料的统计描述指标 24
三、偏态分布资料的统计描述指标 25
第四节 医学参考值范围 27
一、正态分布法 28
二、百分位数法 28
第四章 定性变量资料统计描述 29
**节 二项分布 29
第二节 相对数与率的标准化 30
一、相对数 30
二、率的标准化法 32
第五章 统计表与统计图 34
**节 统计表 34
一、统计表的结构与种类 34
二、编制统计表的注意事项 35
第二节 统计图 36
一、绘制统计图的基本要求 36
二、常用统计图绘制 36
第六章 参数估计 44
**节 样本均数的抽样分布与抽样误差 44
第二节 样本频率的抽样分布与抽样误差 45
第三节 t分布 46
第四节 点估计与区间估计 47
一、点估计 47
二、区间估计 48
第七章 假设检验基础与 t检验 51
**节 假设检验的基本思想与步骤 51
一、假设检验的基本思想 51
二、假设检验的基本步骤 52
第二节 t检验 53
一、单样本资料的 t检验 53
二、配对样本资料的 t检验 54
三、两独立样本资料的 t 检验 55
四、方差不齐时两样本资料的 t′检验 57
第三节 假设检验的两类错误 59
第四节 假设检验的注意事项 60
第八章 方差分析 62
**节 方差分析的基本思想及应用的基本条件 62
第二节 完全随机设计资料的方差分析 65
第三节 随机区组设计资料的方差分析 65
第四节 重复测量设计资料的方差分析* 68
第五节 多个样本均数的多重比较 69
第九章 χ2检验 72
**节 χ2检验的基本思想 72
第二节 四格表资料的χ2检验 73
第三节 配对四格表资料的χ2 检验 75
第四节 行×列表资料的χ2检验 76
第五节 四格表的确切概率法 78
第十章 秩和检验 80
**节 Wilcoxon符号秩和检验 80
第二节 两独立样本比较的 Wilcoxon 秩和检验 84
第三节 多个独立样本比较的秩和检验 87
第四节 多个相关样本比较的秩和检验 90
第五节 多个样本两两比较的秩和检验 91
第十一章 直线相关与直线回归分析 94
**节 直线相关分析 94
一、直线相关系数 94
二、直线相关系数的假设检验 96
三、总体相关系数 ρ的区间估计 96
四、直线相关分析中应注意的问题 97
第二节 直线回归分析 97
一、直线回归分析的原理 98
二、直线回归分析的步骤与作图 98
三、直线回归方程的假设检验 99
四、直线回归分析应用中的三种估计 100
五、直线回归分析中应注意的问题 101
六、直线回归分析与直线相关分析的比较 101
第三节 Spearman等级相关分析 102
第十二章 诊断试验评价* 104
**节 概述 104
一、诊断试验与筛检试验 104
二、诊断试验结果与疾病状态的关系 105
三、诊断试验评价的几种情况 106
第二节 诊断试验的评价设计 106
一、评价的设计程序 106
二、诊断试验的评价内容和指标 108
第三节 ROC曲线的制作与分析 113
一、ROC曲线的基本形式和作用 113
二、ROC曲线下面积计算及其假设检验 114
第十三章 临床疗效的评价* 116
**节 临床疗效研究概述 116
一、临床疗效研究的特征 116
二、临床疗效研究常见设计类型 117
第二节 疗效评价指标与内容 118
一、临床疗效评价指标 119
二、临床疗效研究统计分析的内容 120
第三节 优效、等效和非劣效性试验及其假设检验 121
一、优效、等效和非劣效性试验的含义 121
二、优效、等效和非劣效试验中的假设检验 122
第四节 临床疗效研究设计与评价中应注意的问题 123
一、研究对象的特征和数量 123
二、分析数据集 124
三、统计学方法的正确选择 124
四、假设检验中统计学结果的正确解释 125
第十四章 常见错误案例分析* 126
**节 常见统计学错误具体表现 126
第二节 常见错误案例分析 126
附录 138
附录一 统计用表 138
附录二 汉英名词对照表 160
**章 绪论 1
**节 医学统计学的内容 1
第二节 医学统计学的几个重要概念 1
一、总体与样本 2
二、观察性研究与实（试）验性研究 2
三、同质与变异 3
四、变量与资料 3
五、参数与统计量 4
六、概率与频率 4
七、随机误差与系统误差 5
第三节 医学统计工作的基本步骤 5
一、统计研究设计 5
二、搜集资料 6
三、整理资料 6
四、分析资料 6
第二章 医学研究统计设计 7
**节 实验性研究统计设计 7
一、实验性研究的基本要素 7
二、实验性研究的基本原则 9
三、系统误差与控制方法 13
第二节 临床上常用的观察性研究统计设计 14
一、观察性研究统计设计 15
二、几种常见观察性研究设计 15
第三章 定量变量资料统计描述 17
**节 频数分布 17
第二节 正态分布 19
一、正态分布的特点 19
二、标准正态分布 20
第三节 统计描述指标 21
一、对称分布资料的统计描述指标 21
二、对数正态分布资料的统计描述指标 24
三、偏态分布资料的统计描述指标 25
第四节 医学参考值范围 27
一、正态分布法 28
二、百分位数法 28
第四章 定性变量资料统计描述 29
**节 二项分布 29
第二节 相对数与率的标准化 30
一、相对数 30
二、率的标准化法 32
第五章 统计表与统计图 34
**节 统计表 34
一、统计表的结构与种类 34
二、编制统计表的注意事项 35
第二节 统计图 36
一、绘制统计图的基本要求 36
二、常用统计图绘制 36
第六章 参数估计 44
**节 样本均数的抽样分布与抽样误差 44
第二节 样本频率的抽样分布与抽样误差 45
第三节 t分布 46
第四节 点估计与区间估计 47
一、点估计 47
二、区间估计 48
第七章 假设检验基础与 t检验 51
**节 假设检验的基本思想与步骤 51
一、假设检验的基本思想 51
二、假设检验的基本步骤 52
第二节 t检验 53
一、单样本资料的 t检验 53
二、配对样本资料的 t检验 54
三、两独立样本资料的 t 检验 55
四、方差不齐时两样本资料的 t′检验 57
第三节 假设检验的两类错误 59
第四节 假设检验的注意事项 60
第八章 方差分析 62
**节 方差分析的基本思想及应用的基本条件 62
第二节 完全随机设计资料的方差分析 65
第三节 随机区组设计资料的方差分析 65
第四节 重复测量设计资料的方差分析* 68
第五节 多个样本均数的多重比较 69
第九章 χ2检验 72
**节 χ2检验的基本思想 72
第二节 四格表资料的χ2检验 73
第三节 配对四格表资料的χ2 检验 75
第四节 行×列表资料的χ2检验 76
第五节 四格表的确切概率法 78
第十章 秩和检验 80
**节 Wilcoxon符号秩和检验 80
第二节 两独立样本比较的 Wilcoxon 秩和检验 84
第三节 多个独立样本比较的秩和检验 87
第四节 多个相关样本比较的秩和检验 90
第五节 多个样本两两比较的秩和检验 91
第十一章 直线相关与直线回归分析 94
**节 直线相关分析 94
一、直线相关系数 94
二、直线相关系数的假设检验 96
三、总体相关系数 ρ的区间估计 96
四、直线相关分析中应注意的问题 97
第二节 直线回归分析 97
一、直线回归分析的原理 98
二、直线回归分析的步骤与作图 98
三、直线回归方程的假设检验 99
四、直线回归分析应用中的三种估计 100
五、直线回归分析中应注意的问题 101
六、直线回归分析与直线相关分析的比较 101
第三节 Spearman等级相关分析 102
第十二章 诊断试验评价* 104
**节 概述 104
一、诊断试验与筛检试验 104
二、诊断试验结果与疾病状态的关系 105
三、诊断试验评价的几种情况 106
第二节 诊断试验的评价设计 106
一、评价的设计程序 106
二、诊断试验的评价内容和指标 108
第三节 ROC曲线的制作与分析 113
一、ROC曲线的基本形式和作用 113
二、ROC曲线下面积计算及其假设检验 114
第十三章 临床疗效的评价* 116
**节 临床疗效研究概述 116
一、临床疗效研究的特征 116
二、临床疗效研究常见设计类型 117
第二节 疗效评价指标与内容 118
一、临床疗效评价指标 119
二、临床疗效研究统计分析的内容 120
第三节 优效、等效和非劣效性试验及其假设检验 121
一、优效、等效和非劣效性试验的含义 121
二、优效、等效和非劣效试验中的假设检验 122
第四节 临床疗效研究设计与评价中应注意的问题 123
一、研究对象的特征和数量 123
二、分析数据集 124
三、统计学方法的正确选择 124
四、假设检验中统计学结果的正确解释 125
第十四章 常见错误案例分析* 126
**节 常见统计学错误具体表现 126
第二节 常见错误案例分析 126
附录 138
附录一 统计用表 138
附录二 汉英名词对照表 160
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医学统计学(第2版) 节选
**章绪论 统计学（statistics）被誉为“科学”和“艺术”（The science and art of dealing with variation in data through collection，classification，and analysis in such a way as to obtain reliable results—John M.Last，A Dictionary of Epidemiology）。而医学统计学（medical statistics）则是统计学原理和方法在医学领域的应用，是一门医学科学研究方法学。从19世纪概率论与数理统计学开始应用于医学研究起，学科的形成和发展经历了200余年的历程，如今已形成了一门具有完整内容架构，理论与实践密切结合和交融的知识系统。它内蕴丰富的科学思想和方法对于指导医学科技工作者选择医学研究课题，进行医学科研设计，确定质量控制方法，学习如何搜集、清理、识别和分析资料，充分发掘资料信息，在逻辑顺畅和有充足可信依据基础上引出客观结论，以及辨偏、减误等方面都起着极其重要的作用。 **节医学统计学的内容 统计学是关于在研究设计思想指导下收集与整理资料、分析资料的方法论，其主要内容包括统计研究设计、统计描述与统计推断。 统计研究设计是医学研究计划的有机组成部分，是科研工作全过程的计划与安排，它与研究工作专业设计居同等重要地位，是医学科研方法学的重要内容之一，是研究结论可靠性、科学性、有效性的保障。根据研究工作的性质与特点，统计研究设计包括实验性研究设计与观察性研究设计。通过实验设计，缜密考虑研究因素、研究对象、效应指标等基本要素，严格遵循随机、对照、重复等基本原则（临床试验中还需考虑盲法原则），以便控制误差，排除干扰，考察效应，以*少人力、物力、时间耗费达到实验目的；通过观察性研究设计，明确调查目的，确定调查内容与调查指标，制订调查表，确定观察对象、调查方式与方法，估计样本含量，制订调查的组织计划及其整理与分析计划等，以保障观察性研究达到客观性、科学性、效益性的目的。 统计描述与统计推断是统计学的重要内容。通过统计指标、统计图表等描述数据特征，找出数据的基本规律，为统计推断奠定基础。对于如身高、血红蛋白等类型资料，计算集中位置与离散程度的统计指标。对于如疗效（有效、无效）、血型（A、B、AB、O）等类型资料，计算适宜的相对数指标。通过参数估计与假设检验等统计推断，利用样本数据来推断总体特征。对于参数估计，是以统计量（表示样本特征的量）来估计参数（表示总体特征的量）。对于假设检验，则是通过对统计量与参数或统计量之间的比较，推断所比较的总体特征是否不同。 第二节医学统计学的几个重要概念 这里介绍的是在医学统计学具有共性的，经常应用的名词概念。在分章节的内容中不再做重复的含义解释。 一、总体与样本 总体（population）是依据研究目的所指向的全部同质研究对象的某项或某些专业指标（变量）测量值的集合。样本（sample）是从总体中抽取的有代表性的部分同质研究对象某项或某些对应研究指标的测量值子集合。抽样研究的目的在于了解或推断总体特征。要做到顺利了解和推断总体特征，首先要求样本对总体有代表性。什么样的样本对研究的目标总体具有好的代表性呢？这就要求样本至少具有以下三个特点： （1）随机抽样获得的样本。随机抽取样本是依据总体规模和抽样框架（sampling frame）显示的总体多种结构特征，采取相应方式使每一观察单位都有同样的机会被抽取进入样本，这样获得的样本称为随机样本（random sample）。随机抽样的目的是避免样本对总体的偏性（bias），增强代表性。 （2）样本中具有足够的研究对象数。医学研究面对的是具有变异性的研究对象和指标，且不同指标测量值变异度大小不一致。这使得医学研究必须面临样本含量（sample size）的抉择。一项研究中，若研究对象数过少，则样本指标数据水平容易偏离总体水平；若样本研究对象数过多，则又会带来成本投入的巨大和质量控制的困难。因此医学科学研究*好是做到“研究对象数的恰当和足够”。其科学含义是指能真实回答研究目的提出的问题，且具有节约的特点，样本含量是在研究者提出一定条件集合（估计或鉴别参数的误差或差别、指标变异度，获得真阳性结果的把握度，以及单、双侧分析和Ⅰ类错误概率）时，经计算得到的。因此是有条件的，可以估计的。对样本含量规模的理解没有一定的严格标准。一般在方法学研究的重复测定中，n＞30即为大样本；而在独立个体的抽样研究中，如指标变异度小，n＞50可算较大样本；若变异度较大，则至少n＞100。此外，应注意样本含量越小，越不容易发现统计量与参数或统计量之间的统计意义的差别。因此经科学计算的样本含量在研究者不期望获得具有统计学意义差别时，是足够的样本含量；在研究者期望获得具有统计学意义时，是在规定条件下的*小样本含量。 （3）样本的结构特征，特别是那些影响研究结果的结构特征应与总体的结构特征相一致，虽然随机抽样从宏观方面关注了总体与样本结构特征问题，如人群分布、地区分布、年龄分布等，更细微的问题亦需给予重点关注。进行动物实验研究时，随机分组要注意品系、性别、体重、健康状态等；研究对象为某病患者群体时，抽样要依据规定的纳入标准和排除标准，分组要注意病情、病期、病型、并发症、年龄及已治疗情况，有时亦有性别、遗传及其他社会学特征的均衡；对于社区人群而言，主要指性别、年龄、经济收入、文化程度、职业状况、民族、健康状态、所处环境条件和医保状况等。 原则上讲，非随机抽样获得的样本是不能用来对总体特征进行推断的。但有时如样本含量大，且样本结构特征在主要方面能够反映总体特征时，可谨慎地进行推断，且必须认真分析样本可能存在的偏性。 二、观察性研究与实（试）验性研究 对医学科学研究进行分类的方式很多，一般可以分为两大类，即观察性研究（observation study）和实验性研究（experimental study）或试验性研究（trial study）。研究对象为动物，一般称为实验性研究；研究对象为社会人群（包括患者人群），一般称试验性研究。试验性研究又包括临床试验研究和社区干预试验研究。观察性研究与实（试）验性研究的根本区别在于：①观察性研究中，研究者不能将随机抽取的研究对象进行主动随机分组，只能按其固有的自然和社会学特征分组。而实验（试验）性研究中，研究者可以主动地将研究对象进行随机分组，使它（他）们有同等机会被分配到观察因素各水平组和对照组。②观察性研究中，研究者只能客观地、被动地记录被研究对象的各种状况和社会、态度、行为特征，以及受到的各种因素的影响等，不能主动施加给被研究对象某种干预措施；而实验（试验）性研究中，研究者可以对研究对象施加某种干预措施，以便在一定条件下测试这种干预措施表现在不同因素水平下的客观效应指标值。 由于以上两个根本性区别，导致两种研究类型在其他方面亦会呈现出不同的倾向性特征。例如，观察性研究，研究对象所处自然环境和社会环境的影响因素较多，且研究者无法严格控制，研究中所需样本含量较大，分析方法必须包括多因素研究分析方法，亦必须重视偏性分析，归因结论较难确定。在实（试）验性研究中，由于研究者可以严格控制对比组间均衡性，明确干预处理因素方式、时间、剂量和水平等，故其他混杂（confounder）因素影响较少，研究精确度相对较高，所需样本含量较少，分析方法多采用单因素分析法，在均衡组间对比条件下，归因结论较易确定。 观察性研究和实（试）验性研究还可以进一步细分为许多指导实际工作的研究方式类别。 三、同质与变异 同质（homogeneity）是指符合研究目的规定的总体特征的研究对象条件组合。这种条件组合同时亦是随机抽样中样本对象的纳入标准和排除标准。不同研究目的对总体和样本同质性的规定是不一样的，各具针对性。这在研究不同疾病患者群的治疗试验中是明确而突出的。研究对象的“同质性”不满足，必然给研究过程和结果带来观察因素以外的混杂因素干扰，可能导致研究结果的偏性。因此，在临床试验研究和结果报告中十分强调对比组间的均衡性分析，这是为了避免将抽样中的某种“不同质”进一步带到对比组中去，造成对比组条件的不同，给分析结果时的“归因”造成混淆。 变异（variation）是指同质研究对象某效应指标测量值的波动性描述同一总体下不同个体单位间指标测量值的差异。变异是统计学存在的基础，统计学就是研究变异的科学。这里的变异不是绝对的含义，而是相对的含义。 四、变量与资料 变量（variable）在数理统计学中称为“随机变量”（random variable）。随机变量按其取值形式的不同，一般可分为离散型随机变量（discrete random variable）和连续型随机变量（continuous random variable）。 医学统计学中可以按三种情况对变量命名。**，按其所起的作用命名，可有原因变量、结果变量、混杂变量、协变量；第二，按其性质命名，可有定量变量（数值变量）、定性变量（分类变量、等级变量）；第三，按其直接可测性，可有表象变量、潜变量。 变量的观测值被称为数据（data）或资料。对于按性质分类的资料中，定性变量资料可细分为对立的二值分类变量资料、互不相容的多值分类变量资料、有序等级分类变量资料。对资料性质不熟悉的医务工作者或学生经常受到三种误导而曲解资料的性质。**种是受到数学概念的约束，即认为凡连续型随机变量取值集合都是定量变量资料，而离散型随机变量取值必为定性变量资料；第二种是受到医学研究对象某指标测定量纲（理解为度、量、衡单位）的影响，认为有明确量纲的，一定是定量变量资料，而表面上无直观量纲的，一定是定性变量资料（其实“量纲”的含义可以很广泛，它可以表现为某计数值/某观察单位）；第三种是受到医学指标通俗名称的影响，如听到或看到诸如“××率”或“××比”，即认为一定是定性变量资料，殊不知这种情况体现在群体就会出现一群N个“率或比”，它仍为定量变量资料。因此识别资料性质的主要依据是否客观存在“明确的数或值/每一个观察单位”，或“类别属性/每一个观察单位”。前者在群体即构成定量变量资料，后者在群体经归类点数即构成定性变量资料。如果属于后者情况且类别属性为有序的等级分类，则群体归类点数即取得等级资料。在特殊情况下，必要时可以按需要将定量变量资料转化为等级资料或二分类定性变量资料。 五、参数与统计量 医学统计学中的参数（parameter）是指描述总体或总体分布的特征数，常用希腊字母表示，如总体均数。统计量（statistics）是指描述样本或样本分布的特征数，常以拉丁字母表示。 在实际医学研究中，目的总体往往无穷大或具可变性，无法获得其确切真值，这就必然提出如何通过随机样本统计量估计相应参数的问题。统计量是样本特征数，它不等于参数，二者间存在着误差。 六、概率与频率 对于离散型随机变量而言，随机事件出现的可能性大小的度量称为概率（probability）。对于连续型随机变量而言，随机事件只具有一定的概率密度（probability density），只有随机变量在一定的区间取值时，才具有分布概率。 历史上人们对概率的认识和理解主要有三个方面。一是古典概型的认识，它起源于17世纪对赌博输赢的估计。它假定样本空间中的样本点只有有限个，而且每个样本点出现的概率完全相同。*典型的实例是投掷质地均匀的骰子。它仅有6种点数可能，且每种点数出现的概率完全相同。二是从频率（frequency）来认识概率。如果存在完全相同的条件，可进行多次重复试验的情况。若重复试验n次，试验者感兴趣的有利事件A发生m次，则记m/n为事件A
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