医学统计学及SAS应用(修订版)

　　本书基于医学资料实例，介绍了常见的统计学分析方法，着重于统计学基本理论的领悟和统计学思维训练。目标是促进读者理解医学研究资料的数据处理过程和统计学技术的应用，将统计学原理和技术运用到医学科研工作中。本书在介绍常用医学统计方法的基础上，淡化统计计算的复杂过程，使用SAS统计软件包实现统计分析，其中包括运用SAS软件包组织数据，输人数据，建立数据文件，进行统计分析，并正确阅读、解释软件包的输出结果。
　　本书面向医学生、医生、医学研究者及医药学相关工作人员，体现了实用性的特点，终目的是促进读者能够对医学科研的实际资料进行综合的统计分析。

章　绪论
　节　医学统计学概述
　第二节　概念与术语
　第三节　概率分布与抽样分布
　第四节　计算机在统计工作中的应用简介
第二章　SAS概述
　节　SAS基本运行环境
　第二节　SAS程序
　第三节　建立SAS数据集
　第四节　学习SAS的几点注意事项
第三章　计量资料的统计描述
　节　概述
　第二节　频数分布表和频数分布图
　第三节　集中趋势的统计描述指标
　第四节　离散程度的统计描述指标
　第五节　正态分布及其应用
　第六节　计量资料描述性统计的SAS程序
第四章　总体均数的估计和假设检验
　节　总体均数的估计
　第二节　t检验
　第三节　方差齐性检验和t’检验
　第四节　正态性检验
　第五节　两均数的等效检验
　第六节　两均数比较假设检验的注意事项
　第七节　总体均数的估计和假设检验的SAS程序
第五章　方差分析
　节　常用术语
　第二节　单因素方差分析
　第三节　方差齐性检验
　第四节　均数间的多重比较
　第五节　变量变换
　第六节　随机区组设计方差分析
　第七节　拉丁方设计方差分析
　第八节　析因设计方差分析
　第九节　正交设计方差分析
　第十节　平衡不完全区组设计方差分析
第六章　相关与回归
　节　直线相关
　第二节　直线回归分析
　第三节　两个直线回归方程的比较
　第四节　多元线性回归
　第五节　多元相关
　第六节　逐步回归
　　第七节　多元回归在医学中的应用
第七章　协方差分析
　节　概述
　第二节　完全随机设计的协方差分析
　第三节　随机区组设计的协方差分析
　第四节　析因设计的协方差分析
　第五节　两个协变量完全随机化设计的协方差分析
第八章　计数资料的统计分析
　节　相对数
　第二节　总体率的估计
　第三节　率的假设检验
　第四节　R×C列联表的统计分析
　第五节　方表的统计分析
　第六节　R×C列联表的确切概率计算法
　第七节　四格表和R×C表卡方检验等SAS程序
第九章　非参数统计
　节　配对设计资料和单样本资料的检验
　第二节　两独立样本秩和检验
　第三节　完全随机设计多个独立样本秩和检验
……
第十章　判别分析
第十一章　危险度分析及Logistic回归
第十二章　生存分析和Cox回归
第十三章　临床诊断试验
第十四章　医学研究资料的统计分析策略
第十五章　医学研究资料的结果表达
附录1　实习题
附录2　统计用表
附录3　例题中的数据文件内容
附录4　英汉对照统计学词汇
参考文献

章 绪论
节　医学统计学概述
统计学（statistics）是研究如何有效地搜集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题作出推断和预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议的科学。统计学方法已成为科学研究和管理工作的重要工具。医学统计学是结合医学实际需要，运用概率论和数理统计学的原理和方法，开展医学研究设计，进行数据资料的搜集、整理、分析和推断的一门学科。
医学研究的对象是功能复杂的有机生命体。不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素可以发生不同的反应，这种同质基础上个体特征值之间的差异，称为变异（variation）。而存在变异的现象正是统计学研究的对象。医学及其相关学科实践性极强，不可能完全脱离实验而仅仅依靠逻辑推理去获取新的知识，而单个实验所得到的结果几乎都带有或多或少的不确定性。统计学的介入可以帮助解决如何从这样一些不确定性中得出科学可靠、相对确切结论的问题。而且在科研工作中，常常必须根据有限的、不完全的信息作出评价或决策。例如，评价某年某地区儿童发育情况、某种新药对某病疗效如何等。限于人力、物力、时间等条件，研究人员不太可能调查到该地区所有儿童的发育情况，也不可能接收患该病的所有患者来研究该新药的疗效，仅仅能抽取有代表性的个体组成的集合来深入研究，这样获得的信息显然是有限、不完全的，这类问题需要用抽样研究（sampling research）来加以解决。统计学提供了理论和方法支持，使我们不仅能做出合理的判断与决策，而且知道判断与决策所承担风险的大小。
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