1 緒論
1.1 引言
1.1.1 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要內(nèi)容
1.1.2 學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的與要求
1.1.3 如何學(xué)好醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.2 幾個(gè)基本概念
1.2.1 同質(zhì)
1.2.2 變異
1.2.3 總體、個(gè)體和樣本
1.2.4 變量、隨機(jī)變量與資料類型
1.2.5 統(tǒng)計(jì)量與參數(shù)
1.2.6 抽樣誤差
1.2.7 頻率與概率
1.2.8 小概率事件及小概率原理
2 統(tǒng)計(jì)資料的整理與描述
2.1 頻數(shù)表
2.1.1 頻數(shù)表的編制
2.1.2 頻數(shù)分布的圖示
2.1.3 頻數(shù)分布的分析
2.2 集中趨勢(shì)的描述
2.2.1 均數(shù)
2.2.2 幾何均數(shù)
2.2.3 中位數(shù)與百分位數(shù)
2.3 離散程度的描述
2.3.1 極差
2.3.2 四分位數(shù)間距
2.3.3 方差與標(biāo)準(zhǔn)差
2.3.4 相對(duì)離散度
2.4 分類資料的率和比
2.4.1 比
2.4.2 構(gòu)成比
2.4.3 率
2.4.4 應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)應(yīng)注意的問題
2.4.5 標(biāo)準(zhǔn)化法
2.5 統(tǒng)計(jì)表
2.5.1 統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu)與編制基本要求
2.5.2 統(tǒng)計(jì)表的種類
2.6 統(tǒng)計(jì)圖
2.6.1 制圖通則
2.6.2 條圖
2.6.3 圓圖
2.6.4 線圖和半對(duì)數(shù)線圖
2.6.5 箱式圖
2.6.6 散點(diǎn)圖
2.7 醫(yī)學(xué)常用相對(duì)數(shù)指標(biāo)
2.8 統(tǒng)計(jì)描述的SPSS操作
2.8.1 定量資料統(tǒng)計(jì)描述的SPSS操作
2.8.2 條圖的SPSS實(shí)現(xiàn)
2.8.3 圓圖的SPSS實(shí)現(xiàn)
2.8.4 普通線圖與半對(duì)數(shù)線圖的SPSS實(shí)現(xiàn)
2.8.5 箱式圖的SPSS實(shí)現(xiàn)
2.8.6 散點(diǎn)圖的SPSS實(shí)現(xiàn)
本章小結(jié)
復(fù)習(xí)思考題
3 研究設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
3.1 研究設(shè)計(jì)概述
3.1.1 研究設(shè)計(jì)的意義
3.1.2 實(shí)驗(yàn)與調(diào)查
3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
3.2.1 實(shí)驗(yàn)研究的基本要素
3.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則
3.2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的常見類型
3.3 調(diào)查設(shè)計(jì)
3.3.1 抽樣框（sampling frame）的確定
3.3.2 常用的隨機(jī)抽樣方法
本章小結(jié)
復(fù)習(xí)思考題
4 常用概率分布
4.1 正態(tài)分布
4.1.1 正態(tài)分布的定義
4.1.2 正態(tài)分布的性質(zhì)
4.1.3 正態(tài)曲線下面積的分布規(guī)律
4.1.4 正態(tài)分布的應(yīng)用
4.2 二項(xiàng)分布
4.2.1 二項(xiàng)分布的定義
4.2.2 二項(xiàng)分布的性質(zhì)
4.2.3 二項(xiàng)分布的應(yīng)用條件
4.2.4 二項(xiàng)分布的應(yīng)用
4.3 泊松分布
4.3.1 泊松分布的定義
4.3.2 泊松分布的性質(zhì)
4.3.3 泊松分布的應(yīng)用
本章小結(jié)
復(fù)習(xí)思考題
5 統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)
5.1 抽樣誤差與標(biāo)準(zhǔn)誤
5.1.1 抽樣誤差
5.1.2 標(biāo)準(zhǔn)誤
5.1.3 t分布
5.2 參數(shù)估計(jì)
5.2.1 參數(shù)估計(jì)的意義
5.2.2 參數(shù)估計(jì)方法
5.3 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想與步驟
5.3.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
5.3.2 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟
5.4 t檢驗(yàn)和Z檢驗(yàn)
5.4.1 t檢驗(yàn)
5.4.2 Z檢驗(yàn)
5.5 正態(tài)性檢驗(yàn)與方差齊性檢驗(yàn)
5.5.1 正態(tài)性檢驗(yàn)
5.5.2 方差齊性檢驗(yàn)
5.6 假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)的關(guān)系
5.7 第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤
5.8 進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)應(yīng)注意的問題
5.9 SPSS操作及其解釋
5.9.1 樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn)
5.9.2 配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn)
5.9.3 兩獨(dú)立樣本均數(shù)的t檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn)
5.9.4 精確概率法（Clopper-Pearson置信區(qū)間）的SPSS實(shí)現(xiàn)
5.9.5 正態(tài)性檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn)
本章小結(jié)
復(fù)習(xí)思考題
6 單因素方差分析
6.1 方差分析的基本思想
……
7 多因素方差分析
8 分類資料的假設(shè)檢驗(yàn)
9 基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)
10 簡(jiǎn)單線性相關(guān)與線性回歸
11 多元線性回歸與協(xié)方差分析
12 logistic 回歸分析
13 醫(yī)學(xué)隨訪資料的統(tǒng)計(jì)分析
14 臨床試驗(yàn)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用基礎(chǔ)
15 診斷試驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析方法
16 統(tǒng)計(jì)方法的綜合運(yùn)用
17 SPSS簡(jiǎn)介
附錄 統(tǒng)計(jì)用表
參考文獻(xiàn)