醫學統計學(供八年制及5+3一體化臨床醫學等專業用第4版全國高等學校教材)

作者：編者:陳峰|責編:董岳
出版社：人民衛生
ISBN：9787117370295

出版日期：2024/10/01
裝幀：平裝
頁數：653

人民幣：RMB 139 元售價：元

內容大鋼

本書不僅系統介紹經典統計學理論與方法，同時結合生物醫學大數據時代的新技術、新理念介紹前沿數據挖掘技術。章節案例素材、內容與世界前沿和國際接軌。本次再版將全書分為：基礎篇、高級篇和設計與分析篇。其中，基礎篇重點介紹統計學的基本概念和基本方法，是所有學生必須要學習的內容；高級篇重點介紹常用的多因素分析和多元分析方法；設計與分析篇，根據應用的不同場景，介紹相應的設計方法與分析方法。這樣脈絡更加清晰。後面兩個內容，可以根據學生的研究內容選擇性地學習。

作者介紹

編者:陳峰|責編:董岳

第一篇  基礎篇
  第一章  緒論
    第一節  醫學統計學
    第二節  數據類型
      一、基本數據類型
      二、數據的其他分類
      三、生存時間數據
      四、資料類型的轉換
      五、結構化與非結構化數據
      六、大數據
      七、現實世界數據
    第三節  統計學中的幾個基本概念
      一、總體、個體與樣本
      二、同質與變異
      三、參數與統計量
      四、隨機事件及其概率
      五、小概率事件與小概率原理
    第四節  醫學統計工作的基本步驟
      一、統計設計
      二、數據收集與整理
      三、數據分析
      四、總結與決策建議
    第五節  建立統計學思維
    第六節  有關統計法規
    第七節  案例
    思考與練習
  第二章  醫學研究統計設計概述
    第一節  醫學研究設計
      一、醫學研究的目的與意義
      二、醫學研究的基本步驟
      三、醫學研究的選題與立項
      四、醫學研究計劃的擬定
      五、醫學研究的分類
    第二節  實驗性研究統計設計概念
      一、實驗設計的基本要素
      二、實驗設計的基本原則
      三、實驗設計的基本內容
      四、實驗設計的隨機化分組
    第三節  觀察性研究統計設計概念
      一、普查
      二、隨機抽樣調查
      三、非隨機抽樣調查
    第四節  偏倚與控制
    第五節  案例
    思考與練習
  第三章  個體變異與變數分佈
    第一節  個體變異
    第二節  變異的分佈規律
      一、定量資料的頻數分佈
      二、定性資料的頻數分佈

    第三節  變異的集中趨勢
      一、算術均數
      二、中位數與百分位數
    第四節  變異的離散趨勢
      一、極差
      二、四分位間距
      三、方差
      四、標準差
    第五節  正態分佈
      一、正態分佈的概念
      二、正態分佈的性質
      三、正態分佈曲線下面積的分佈規律
    第六節  二項分佈
      一、二項分佈的概念
      二、二項分佈的性質
    第七節  泊松分佈
      一、泊松分佈的概念
      二、泊松分佈的性質
    第八節  案例
    思考與練習
  第四章  抽樣誤差
    第一節  抽樣誤差的概念
    第二節  均數的抽樣誤差規律
    第三節  t分佈
    第四節  方差的抽樣誤差規律
    第五節  χ2分佈
    第六節  F分佈
    第七節  案例
    思考與練習
  第五章  統計描述
    第一節  概述
    第二節  統計量
      一、定量資料的統計指標
      二、定性資料的統計指標
      三、應用相對數指標的注意事項
    第三節  統計表
      一、統計表的基本結構
      二、製表的一般原則
      三、單式統計表和複式統計表
    第四節  統計圖
      一、統計圖的基本要素
      二、繪圖一般原則
      三、常用統計圖
      四、複合統計圖
      五、圖形的變換
      六、圖形的美化
      七、圖表的結合
    第五節  醫學常用統計指標
    第六節  案例
    思考與練習

      三、受試者操作特徵曲線
      四、一致性評價
      五、組內相關係數
    第三節  兩種診斷試驗準確性比較
      一、成組受試者操作特徵曲線比較
      二、配對受試者操作特徵曲線比較
    第四節  診斷試驗樣本量估計
      一、單個診斷試驗準確度的樣本量估計
      二、兩種診斷方法準確度差值的樣本量估計
      三、評價兩種診斷方法非劣效的樣本量估計
      四、多位閱片者研究樣本量估計
    第五節  應用中的注意事項
    第六節  案例
    思考與練習
  第三十章  病例-對照研究設計與分析
    第一節  病例-對照研究的基本概念和原理
      一、基本概念
      二、研究對象的選擇
      三、非傳統病例-對照研究
    第二節  病例-對照研究採用的指標
    第三節  優勢比的統計推斷
      一、優勢比的置信區間
      二、優勢比的假設檢驗
      三、病例-對照研究設計的多因素統計模型
    第四節  病例-對照研究樣本量估計
      一、非匹配病例-對照設計樣本量計算
      二、匹配病例-對照設計樣本量計算
    第五節  常見偏倚及其控制
      一、選擇偏倚
      二、信息偏倚
      三、混雜偏倚
    第六節  應用中的注意事項
    第七節  案例
    思考與練習
  第三十一章  隊列研究設計與分析
    第一節  隊列研究的基本概念和原理
      一、基本概念
      二、研究對象的選擇
    第二節  隊列研究採用的指標
      一、相對危險度
      二、歸因危險度百分比
      三、率比和率差
    第三節  率比的統計推斷
      一、率比的假設檢驗
      二、率比的區間估計
    第四節  隊列研究的樣本量估計
      一、率比估計的樣本量
      二、率比假設檢驗的樣本量
    第五節  偏倚控制
      一、隊列研究中的常見偏倚

      二、偏倚的控制
    第六節  應用中的注意事項
    第七節  案例
    思考與練習
  第三十二章  循證醫學研究設計與分析
    第一節  循證醫學的基本概念
      一、系統評價與meta分析
      二、應用條件與報告規範
      三、常用循證醫學資料庫
      四、常用效應量
    第二節  循證醫學研究的步驟與內容
      一、循證醫學研究的步驟
      二、循證醫學研究的內容
    第三節  幾種常見的meta分析方法
      一、定量資料的meta分析
      二、二分類數據的meta分析
    第四節  meta分析的偏倚考察
      一、發表偏倚
      二、異質性
      三、報告規範
    第五節  案例
    思考與練習
  第三十三章  組學研究設計與分析
    第一節  組學研究的基本概念與研究
      一、組學數據來源和基本格式
      二、組學關聯研究
      三、組學預測研究
    第二節  組學研究的設計與分析
    第三節  組學數據的質控與填補
      一、基因組數據質控
      二、表觀基因組數據質控
      三、數據填補
    第四節  組學研究的常見方法與分析思路
      一、組學關聯分析思路
      二、組學預測的分析思路
    第五節  案例
    思考與練習
  第三十四章  大數據研究設計與分析
    第一節  大數據研究的基本概念
      一、大數據的定義與分類
      二、大數據的類型
      三、健康醫療大數據的特徵
      四、健康醫療大數據研究設計的要點
    第二節  大數據的採集技術
      一、健康醫療大數據的獲取方法
      二、傳統健康醫療大數據採集技術
      三、網路健康醫療大數據採集技術
    第三節  大數據的整理與優化
      一、文本數據的結構化
      二、醫學影像數據的結構化

      三、其他類型數據結構化
      四、醫學知識庫的構建及應用
    第四節  大數據的質量評價
      一、數據質量的定義
      二、數據質量的評價維度
      三、數據質量評價維度的選擇步驟
      四、評價數據質量的常用指標
      五、健康醫療大數據的FAIR原則
    第五節  大數據研究的基本流程
      一、數據預處理
      二、數據挖掘方法
    第六節  健康醫療大數據應用面臨的主要挑戰
      一、數據缺乏融合共享
      二、數據標準規範滯后
      三、隱私保護與數據安全面臨巨大挑戰
      四、分析方法亟待創新，複合型人才培養滯后
    第七節  案例
    思考與練習
  第三十五章  現實世界研究設計與分析
    第一節  現實世界研究的基本概念
      一、現實世界數據
      二、現實世界研究
      三、現實世界證據
    第二節  現實世界研究設計
      一、現實世界數據標準
      二、現實世界數據的質量評估
      三、現實世界研究設計類型
      四、現實世界研究設計的一般步驟
    第三節  現實世界研究的數據分析
      一、描述性分析方法
      二、療效分析方法
    第四節  現實世界證據評估
      一、現實世界證據評估的基本原則
      二、現實世界證據評估的內容
    第五節  案例
    思考與練習
  第三十六章  統計思維與統計分析策略
    第一節  統計思維
    第二節  數據的質量控制
      一、數據來源與數據集
      二、數據錄入
      三、數據核查與清洗
    第三節  數據處理中的幾個常見問題
      一、可疑數據的處理
      二、缺失值的處理
    第四節  統計方法選擇
      一、單變數定量資料的假設檢驗
      二、單變數定性資料的假設檢驗
      三、單變數等級資料的假設檢驗
      四、雙變數資料的分析

    第五節  統計分析的結果與表達
      一、統計量
      二、個體值
      三、假設檢驗的結果表達
      四、統計圖
      五、統計表
      六、數據精確度
      七、混雜的控制
    第六節  案例
    思考與練習
附錄  統計用表
  附表1  隨機數字表
  附表2  標準正態分佈曲線下的面積Φ（-u）值
  附表3  t界值表
  附表4  χ2界值表
  附表5  F界值表（單尾面積，方差分析用）
  附表6  F界值表（雙尾面積，方差齊性檢驗用）
  附表7  百分率的置信區間
  附表8  泊松分佈λ的置信區間
  附表9  q界值表（SNK-q檢驗法）
  附表10  Dunnett-t檢驗t界值表
  附表10/1  Dunnett-t檢驗t界值表（單側）
  附表10/2  Dunnett-t檢驗t界值表（雙側）
  附表11  T界值表（兩樣本比較的秩和檢驗用）
  附表12  H界值表（三組比較的秩和檢驗用）
  附表13  T界值表（配對比較的秩和檢驗用）
  附表14  M界值表（隨機區組比較的秩和檢驗用）
  附表15  rS界值表
  附表16  W檢驗統計用表
  附表16/1  W檢驗中統計量的係數表ai（W）
  附表16/2  W檢驗臨界值表Wα
   附表17  Kolmogorov-Smirnov檢驗臨界值表Dα
參考文獻
中英文名詞對照索引
統計軟體數據包

  第六章  參數估計
    第一節  參數估計的概念
      一、點估計
      二、區間估計
      三、置信區間的兩個要素
    第二節  均數的置信區間
      一、總體均數的置信區間
      二、兩均數之差的區間估計
    第三節  率的置信區間
      一、率的抽樣誤差及標準誤
      二、總體率π的區間估計
      三、兩總體率之差π1-π2的區間估計
    第四節  事件數的置信區間
      一、正態近似法
      二、直接計算概率法
    第五節  方差的置信區間
    第六節  置信區間的正確應用
      一、正確理解置信區間的含義
      二、單側置信區間
      三、區間和的區別
      四、置信區間與容許區間的區別
    第七節  案例
    思考與練習
  第七章  假設檢驗
    第一節  假設檢驗的基本思路
      一、假設檢驗的基本原理
      二、原假設與備擇假設
    第二節  假設檢驗的基本步驟
      一、建立假設，確定檢驗水準
      二、計算相應的檢驗統計量
      三、確定P值並作出推斷結論
    第三節  假設檢驗中的幾個關鍵問題
      一、雙側檢驗與單側檢驗
      二、Ⅰ型錯誤與Ⅱ型錯誤
      三、檢驗效能
      四、P值的合理解釋與應用
    第四節  假設檢驗的正確應用
      一、假設檢驗的統計意義
      二、假設檢驗的實際意義
      三、假設檢驗與區間估計的關係
    第五節  案例
    思考與練習
  第八章  定量資料的假設檢驗
    第一節  單樣本均數的t檢驗
    第二節  配對樣本均數的t檢驗
    第三節  兩獨立樣本均數的t檢驗
      一、兩總體方差相等時的均數比較t檢驗
      二、兩總體方差不等時的均數比較t'檢驗
    第四節  多個獨立樣本均數的方差分析
      一、方差分析的基本思想

      二、多個獨立樣本均數的檢驗
      三、多個樣本均數間的多重比較
    第五節  方差的齊性檢驗
      一、F檢驗
      二、Bartlett檢驗
      三、Levene檢驗
    第六節  注意事項
      一、數據變換
      二、u檢驗
      三、多樣本均數比較常見的資料或設計類型
      四、本章節其他需要注意的事項
    第七節  案例
    思考與練習
  第九章  定性資料的假設檢驗
    第一節  樣本率與總體率的比較
      一、正態近似法
      二、直接法
    第二節  兩個率的比較
      一、兩樣本率比較的u檢驗
      二、成組設計兩樣本率比較的χ2檢驗
      三、配對設計四格表資料的χ2檢驗
    第三節  行×列表資料的檢驗
      一、多個樣本率的比較
      二、兩組或多組構成比的比較
    第四節  多個樣本率的多重比較
    第五節  Cochran-Mantel-Haenszelχ2檢驗
      一、Cochran-Mantel-Haenszelχ2檢驗
      二、Cochran-Armitage趨勢檢驗
    第六節  行×列表資料χ2檢驗的注意事項
    第七節  確切概率法
    第八節  案例
    思考與練習
  第十章  等級資料的假設檢驗
    第一節  秩次與秩和
    第二節  兩組資料比較的秩和檢驗
      一、基本思想
      二、方法步驟
    第三節  多組資料比較的秩和檢驗
      一、方法步驟
      二、多個獨立樣本兩兩比較的檢驗（擴展的t檢驗法）
    第四節  配對設計資料的秩和檢驗
      一、基本思想
      二、方法步驟
    第五節  隨機區組設計資料的秩和檢驗
      一、基本思想
      二、方法步驟
      三、兩兩比較（q檢驗法）
    第六節  秩和檢驗的正確應用
      一、秩和檢驗的適用範圍
      二、秩和檢驗的優缺點

    第七節  案例
    思考與練習
  第十一章  生存資料的統計推斷
    第一節  生存分析的基本概念
      一、生存數據的特點
      二、生存數據的統計描述
    第二節  生存率的估計
      一、Kaplan-Meier估計
      二、壽命表法
    第三節  log-rank檢驗
    第四節  分層假設檢驗
    第五節  趨勢檢驗
    第六節  應用中的注意事項
    第七節  案例
    思考與練習
  第十二章  簡單相關分析
    第一節  定量資料的直線相關
      一、直線相關的意義
      二、樣本直線相關係數的計算
      三、總體相關係數ρ的抽樣分佈
      四、相關係數的假設檢驗
      五、總體相關係數的置信區間
      六、兩總體相關係數的比較
    第二節  等級資料的相關分析
      一、Spearman等級相關
      二、等級相關的假設檢驗
    第三節  定性資料的相關分析
      一、四格表資料的相關分析
      二、列聯表資料的相關分析
      三、列聯相關係數的假設檢驗
    第四節  案例
    思考與練習
  第十三章  簡單線性回歸
    第一節  線性回歸的基本理論
      一、線性回歸的概念
      二、回歸參數的估計
      三、參數的統計推斷
      四、線性回歸擬合效果的評價
    第二節  線性回歸的應用
      一、總體均數μY|X的95%置信區間
      二、個體Y值的容許區間
    第三節  殘差分析
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第十四章  曲線擬合
    第一節  曲線擬合概論
      一、曲線回歸模型
      二、曲線擬合的作用
      三、曲線擬合的步驟

      四、非線性最小二乘估計
      五、曲線擬合優度
    第二節  醫學常見曲線及其擬合
      一、指數曲線
      二、對數曲線
      三、雙曲線
      四、logistic曲線
      五、周期性曲線
      六、簡單拋物線
      七、微分動力學模型曲線
      八、米-曼曲線
      九、其他特殊類型曲線
    第三節  曲線回歸的參數估計
      一、曲線直線化方法
      二、非線性最小二乘估計
      三、非線性模型參數的置信區間
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第十五章  分佈檢驗與擬合優度檢驗
    第一節  正態分佈的檢驗法
      一、矩法
      二、W檢驗法（Shapiro-Wilk檢驗）
      三、圖形法
    第二節  任意分佈的檢驗方法
      一、Pearsonχ2檢驗
      二、Kolmogorov-Smirnov檢驗
    第三節  案例
    思考與練習
第二篇  高級篇
  第十六章  多因素線性回歸模型分析
    第一節  多因素線性回歸
      一、多因素線性回歸模型的概念及其建立
      二、多因素線性回歸模型的假設檢驗
      三、模型評價
    第二節  回歸分析中自變數的選擇
      一、全局擇優法
      二、逐步回歸
    第三節  多因素線性回歸的應用
      一、影響因素分析
      二、估計和預測
      三、統計控制
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第十七章  多因素logistic回歸分析
    第一節  二分類因變數的logistic回歸
      一、二分類因變數的logistic回歸模型
      二、logistic回歸模型的係數估計
      三、logistic回歸模型的參數含義

      四、logistic回歸模型的統計推斷
      五、logistic回歸模型的擬合優度檢驗
      六、自變數的選擇
    第二節  條件logistic回歸
    第三節  無序多分類因變數的logistic回歸模型
    第四節  有序多分類因變數的logistic回歸模型
    第五節  應用中的注意事項
      一、logistic回歸的應用
      二、logistic回歸的注意事項
    第六節  案例
    思考與練習
  第十八章  多因素泊松回歸分析
    第一節  泊松回歸的概念
    第二節  泊松回歸
      一、模型的參數估計和假設檢驗
      二、模型的選擇與評價
    第三節  負二項回歸
      一、過離散
      二、模型
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第十九章  Cox比例風險回歸模型
    第一節  Cox比例風險回歸
      一、模型概述
      二、參數的意義與解釋
      三、Cox比例風險模型的假定
    第二節  參數的統計推斷
      一、回歸係數的估計和假設檢驗
      二、Cox模型實例
      三、Cox回歸應用中的注意事項
    第三節  應用中的注意事項
    第四節  案例
    思考與練習
  第二十章  分位數回歸與其他回歸
    第一節  分位數回歸
      一、基本概念
      二、分位數回歸模型
      三、分位數回歸與經典線性回歸
      四、應用實例
    第二節  非參數回歸
      一、模型簡介
      二、廣義可加模型
      三、應用實例
    第三節  懲罰回歸方法
      一、LASSO回歸
      二、彈性網演算法
      三、Group LASSO回歸
      四、應用實例
    第四節  案例

    思考與練習
  第二十一章  主成分分析
    第一節  主成分的概念
    第二節  主成分的提取
      一、主成分的計算
      二、主成分的性質
      三、相關統計量
    第三節  主成分分析的應用
      一、降維
      二、主成分回歸
      三、探索變數間關聯模式
      四、綜合評價
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第二十二章  因子分析
    第一節  因子分析的概念
      一、因子模型
      二、相關統計量
    第二節  因子載荷矩陣的求解
      一、因子載荷矩陣的求解
      二、約相關矩陣的估計
      三、保留公因子的注意事項
    第三節  因子旋轉
      一、因子旋轉的目的和定義
      二、正交旋轉與斜交旋轉
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第二十三章  聚類分析
    第一節  相似性度量
      一、統計距離
      二、相似係數
      三、列聯繫數
    第二節  類與類間的距離定義
    第三節  系統聚類
    第四節  應用中的注意事項
    第五節  案例
    思考與練習
  第二十四章  判別分析
    第一節  Fisher判別
      一、兩類判別
      二、判別效果的評價
      三、多類判別
    第二節  Bayes判別
      一、基本原理
      二、判別規則
    第三節  距離判別
      一、基本原理
      二、判別規則

    第四節  逐步判別
      一、基本原理
      二、篩選步驟
    第五節  最大似然判別法
      一、基本原理
      二、判別規則
    第六節  Bayes公式判別法
      一、基本原理
      二、判別規則
    第七節  應用中的注意事項
    第八節  案例
    思考與練習
第三篇  設計與分析篇
  第二十五章  樣本量估計
    第一節  最小樣本量的意義
    第二節  影響樣本量估計的因素
    第三節  參數估計時的樣本量估計
      一、估計總體均數
      二、估計總體率
    第四節  兩個均數比較時的樣本量估計
      一、樣本均數與已知總體均數比較（或配對設計均數比較）
      二、完全隨機設計兩樣本均數比較
    第五節  兩個率比較時的樣本量估計
      一、樣本率與已知總體率的比較
      二、兩獨立樣本率的比較
    第六節  兩個生存率比較時的樣本量估計
    第七節  相關係數檢驗的樣本量估計
    第八節  案例
    思考與練習
  第二十六章  常用實驗研究設計與分析
    第一節  單因素實驗設計基本方法
      一、完全隨機設計
      二、配對設計
      三、隨機區組設計
      四、拉丁方設計
      五、交叉設計
    第二節  多因素實驗設計
      一、析因設計
      二、裂區設計
      三、正交設計
    第三節  案例
    思考與練習
  第二十七章  隨機對照試驗設計與分析
    第一節  臨床隨機對照試驗概述
      一、臨床試驗的特點
      二、臨床試驗的分期
      三、臨床試驗的管理規範
    第二節  隨機對照試驗的設計
      一、臨床試驗的對照設置
      二、臨床試驗常見的設計類型

      三、適應性設計
    第三節  臨床試驗的比較類型及統計推斷
      一、臨床試驗的比較類型及等效性/非劣效性界值的確定
      二、等效性和非劣效性的假設檢驗
      三、等效性和非劣效性的置信區間估計
      四、臨床試驗比較類型的轉換
    第四節  等效性和非劣效性試驗的樣本量估計
      一、兩組均數比較的樣本量估計
      二、兩組率比較的樣本量估計
      三、兩組生存資料比較的樣本量估計
    第五節  臨床試驗的估計目標
      一、意向性治療原則
      二、伴發事件及其處理策略
      三、估計目標框架及敏感性分析
    第六節  臨床試驗的偏倚控制
      一、隨機化方法及實施
      二、盲法及實施
      三、偏倚控制的統計分析方法
    第七節  臨床試驗中的幾個統計分析專題
      一、協變數、中心因素、隨機分層因素校正分析
      二、亞組分析
      三、交互作用分析
    第八節  案例
    思考與練習
  第二十八章  抽樣調查研究設計與分析
    第一節  抽樣研究的基本概念
    第二節  基本步驟與內容
      一、調查研究的步驟
      二、調查研究的目的
    第三節  基本抽樣方法
      一、簡單隨機抽樣
      二、系統抽樣
      三、分層抽樣
      四、整群抽樣
    第四節  多階段抽樣設計
      一、二階段抽樣
      二、概率比例抽樣
      三、二重抽樣
    第五節  抽樣調查的樣本量估計
      一、簡單隨機抽樣時的樣本量估計
      二、系統抽樣時的樣本量估計
      三、分層抽樣時的樣本量估計
      四、整群抽樣時的樣本量估計
    第六節  案例
    思考與練習
  第二十九章  診斷試驗研究設計與分析
    第一節  診斷試驗設計
    第二節  診斷試驗準確性評價指標
      一、靈敏度與特異度
      二、預測值

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