定性资料统计分析及应用

本书涉及一个原因和/或多个原因变量对一个和/或多个定性结果变量影响的各种定性资料统计分析问题， 相当于定性资料统计分析的“百科全书”。通常可将定性资料的统计分析分为四大类： 类为广义差异性分析[包括一般χ2检验、 校正χ2检验、 未校正的CMH χ2检验或简称为χ2MH检验及Fisher’s精确检验； 秩和检验、 一致性检验、 对称性检验、 线性趋势检验、 基于大样本定性资料的三种特殊t检验（即非劣效性检验、 等效性检验和优效性检验）、 CMH校正的χ2检验和CMH校正的秩和检验、 各种有关总体参数的置信区间估计]； 第二类为定性资料的meta分析； 第三类为相关和关联性分析（包括Spearman秩相关分析、 Kendall’sTaub秩相关分析、 Shannon信息量分析、 定性资料对应分析）； 第四类为回归和聚类分析（配对设计一元定性资料的条件多重logistic回归分析和三种表现的定性结果变量的一水平与多水平多重logistic回归分析、 项目反应模型分析、 潜在类别分析和重复测量设计多元定性资料的转移模型分析）。上述的每部分内容都按“问题与数据”、…、“主要分析结果及解释”等层次逐一展开，便于读者学以致用。

胡良平，军事医学科学院医学统计领域教授，中国现场统计研究会理事、中国生物医学统计学会副会长、《中华医学杂志》等10余种杂志编委，已出版几十本著作。

上篇 非重复测量设计定性资料统计分析方法第1章一维与二维列联表资料的常规统计分析1.1单组设计一维表资料总体率的区间估计及其假设检验1.1.1问题与数据1.1.2对数据结构的分析1.1.3分析目的与统计分析方法的选择1.1.4SAS程序中重要内容的说明1.1.5主要分析结果及解释1.2配对设计四格表资料的多种诊断指标的计算和一致性与对称性检验1.2.1问题与数据1.2.2对数据结构的分析1.2.3分析目的与统计分析方法的选择1.2.4SAS程序中重要内容的说明1.2.5主要分析结果及解释1.3一种试验方法与金标准比较的诊断试验配对设计四格表资料统计分析与ROC曲线分析1.4两种试验方法与金标准比较的诊断试验配对设计四格表资料统计分析与ROC曲线分析1.5配对设计扩大形式的方表资料一致性和对称性检验与Kendall’s Taub秩相关分析1.5.1问题与数据1.5.2对数据结构的分析1.5.3分析目的与统计分析方法的选择1.5.4SAS程序中重要内容的说明1.5.5主要分析结果及解释1.6成组设计横断面研究四格表资料一般χ2检验和Fisher’s精确检验1.6.1问题与数据1.6.2对数据结构的分析1.6.3分析目的与统计分析方法的选择1.6.4SAS程序中重要内容的说明1.6.5主要分析结果及解释1.7成组设计队列研究四格表资料一般χ2检验和相对危险度RR计算及其CMH χ2检验1.7.1问题与数据1.7.2对数据结构的分析1.7.3分析目的与统计分析方法的选择1.7.4SAS程序中重要内容的说明1.7.5主要分析结果及解释1.8成组设计病例对照研究四格表资料一般χ2检验和优势比OR计算及其CMH χ2检验1.8.1问题与数据1.8.2对数据结构的分析1.8.3分析目的与统计分析方法的选择1.8.4SAS程序中重要内容的说明1.8.5主要分析结果及解释1.9成组设计定性资料三种特殊的比较——非劣效性和等效性及优效性假设检验1.9.1成组设计定性资料非劣效性试验对应的假设检验1.9.2成组设计定性资料等效性试验对应的假设检验1.9.3成组设计定性资料优效性试验对应的假设检验1.10成组设计结果变量为多值有序变量的2×C表资料的差异性分析与线性趋势检验1.10.1问题与数据1.10.2对数据结构的分析1.10.3分析目的与统计分析方法的选择1.10.4SAS程序中重要内容的说明1.10.5主要分析结果及解释1.11成组设计结果变量为多值名义变量的2×C表资料统计分析1.11.1问题与数据1.11.2对数据结构的分析1.11.3分析目的与统计分析方法的选择1.11.4SAS程序中重要内容的说明1.11.5主要分析结果及解释1.12单因素多水平设计无序原因变量R×2表资料统计分析1.12.1问题与数据1.12.2对数据结构的分析1.12.3分析目的与统计分析方法的选择1.12.4SAS程序中重要内容的说明1.12.5主要分析结果及解释1.13单因素多水平设计有序原因变量R×2表资料的差异性分析与CocharanArmitage线性趋势检验1.13.1问题与数据1.13.2对数据结构的分析1.13.3分析目的与统计分析方法的选择1.13.4SAS程序中重要内容的说明1.13.5主要分析结果及解释1.14单因素多水平设计双向无序R×C表资料一般χ2检验和Fisher’s精确检验1.14.1问题与数据1.14.2对数据结构的分析1.14.3分析目的与统计分析方法的选择1.14.4SAS程序中重要内容的说明1.14.5主要分析结果及解释1.15单因素多水平设计有序结果变量R×C表资料的秩和检验1.15.1问题与数据1.15.2对数据结构的分析1.15.3分析目的与统计分析方法的选择1.15.4SAS程序中重要内容的说明1.15.5主要分析结果及解释1.16 单因素多水平设计双向有序R×C表资料的四种不同分析目的的统计分析1.16.1问题与数据1.16.2对数据结构的分析1.16.3分析目的与统计分析方法的选择1.16.4SAS程序中重要内容的说明1.16.5主要分析结果及解释1.17单因素多水平设计双向变量任意性质的R×C表资料关联性Shannon信息量分析和对应分析1.17.1Shannon信息量分析1.17.2定性资料对应分析1.18单因素多水平设计R×C表资料任何两个水平组之间的两两比较1.19数据库形式表达资料的统计分析1.20本章中几类不同统计分析原理概述1.20.1单组设计一元定性资料假设检验的原理1.20.2配对设计2×2表资料的一致性检验计算原理1.20.3配对设计扩大形式方表资料的对称性检验计算原理1.20.4分析各种成组设计定性资料的计算原理1.20.5分析单因素多水平设计定性资料的计算原理1.21本章小结参考文献第2章高维列联表资料的常规统计分析2.1问题与数据2.2对数据结构的分析2.3统计分析目的与分析方法选择2.4用SAS软件对实例进行分析2.4.1用SAS软件对例2-1的资料进行加权χ2检验2.4.2用SAS软件对例2-1资料进行CMH 校正的χ2检验2.4.3用SAS软件对例2-2的资料进行meta分析2.4.4用SAS软件对例2-3的资料进行CMH χ2检验2.4.5用SAS软件对例2-4的资料进行CMH校正的秩和检验2.5高维列联表资料常规统计分析基本概念2.6高维列联表资料常规统计分析原理概述2.6.1加权χ2检验2.6.2CMH统计分析2.6.3meta分析2.7本章小结参考文献第3章对数线性模型3.1问题与数据3.2对数据结构的分析3.3统计分析目的与分析方法选择3.4用SAS软件对实例进行解析3.4.1用SAS软件对例3-1的资料进行对数线性模型分析3.4.2用SAS软件对例3-2的资料进行对数线性模型分析3.5对数线性模型基本概念3.6对数线性模型原理概述3.6.1基本模型3.6.2参数估计3.6.3模型的选择3.6.4模型评价3.7本章小结参考文献第4章非配对设计一水平多重logistic回归分析4.1问题与数据4.2对数据结构的分析4.3统计分析目的与分析方法选择4.4用SAS实现logistic回归分析4.4.1对例4-1的资料进行一般多重logistic回归分析4.4.2对例4-2的资料进行一般多重logistic回归分析4.4.3对例4-3的资料进行累积多重logistic回归分析4.4.4对例4-4的资料进行累积多重logistic回归分析4.4.5对例4-5的资料进行扩展的多重logistic回归分析4.4.6对例4-6的资料进行扩展的多重logistic回归分析4.5logistic回归分析基本概念4.6logistic回归分析原理概述4.6.1基本模型4.6.2模型估计4.6.3logistic回归方程和偏回归系数的假设检验4.6.4模型评价4.6.5变量筛选4.7本章小结参考文献第5章非配对设计二水平多重logistic回归分析5.1问题与数据5.2对数据结构的分析5.3统计分析目的与分析方法选择5.4用SAS软件对实例进行解析5.4.1用SAS软件对非配对设计二分类资料进行二水平多重logistic回归分析5.4.2用SAS软件对非配对设计多值有序分类资料进行二水平多重logistic回归分析5.4.3用SAS软件对非配对设计多值名义分类资料进行二水平多重logistic回归分析5.5多水平统计模型基本概念5.6非配对设计二水平多重logistic回归分析原理概述5.6.1结果为二值变量的二水平多重logistic回归分析5.6.2结果为多值有序变量的二水平多重logistic回归分析5.6.3结果为多值名义变量的二水平多重logistic回归分析5.7本章小结参考文献第6章配对设计一水平多重logistic回归分析6.1问题与数据6.2对数据结构的分析6.3统计分析目的与分析方法选择6.4用SAS软件对实例进行解析6.4.1用SAS软件对11配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析6.4.2用SAS软件对12配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析6.4.3用SAS软件对mn配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析6.5条件logistic回归分析基本概念6.6条件logistic回归分析原理概述6.6.111配对设计的条件logistic回归分析6.6.21r配对设计的条件logistic回归分析6.6.3mn配对设计的条件logistic回归分析6.7本章小结参考文献第7章潜在类别分析7.1问题与数据7.2对数据结构的分析7.3统计分析目的与分析方法选择7.4用SAS软件对实例进行解析7.4.1对例7-1进行潜在类别分析7.4.2对例7-2进行潜在类别分析7.4.3对例7-3进行潜在类别分析7.5潜在类别分析基本概念7.6潜在类别分析原理概述7.6.1基本模型7.6.2模型参数7.6.3模型估计7.6.4模型评价7.6.5分类7.7本章小结参考文献第8章项目反应模型8.1问题与数据8.2对数据结构的分析8.3统计分析目的与分析方法选择8.4用Mplus软件对实例进行解析8.4.1针对内风证分量表对例8-1进行项目反应模型分析8.4.2针对内火证分量表对例8-1进行项目反应模型分析8.4.3针对痰湿证分量表对例8-1进行项目反

众所周知， 统计资料从性质上可粗分为定量资料与定性资料两大类， 从功能上又可分为原因变量与结果变量两大类。在一个实际问题中， 只有原因变量及其取值的统计资料没有什么实用价值， 故很少有人关注它们； 而仅有结果变量及其取值或者同时具有原因变量与结果变量及其取值的统计资料是为常见的， 也是人们常分析的定性资料。其中， 结果变量是定量变量的统计资料， 常简称为“定量资料”， 而结果变量是定性变量的统计资料， 常简称为“定性资料”。根据每次分析的结果变量的个数来命名统计分析方法时， 又有“一元”与“多元”定量资料或定性资料统计分析之称。现有已出版的统计学教科书涉及的内容包罗万象（科研设计、 质量控制、 统计表达与描述、 定量和定性资料统计分析、 统计软件的应用、 结果解释、 结论陈述等）， 但在每个具体内容模块方面都不够深入和全面， 这对于希望全面系统学习和掌握某一知识领域的读者来说， 是有失偏颇、 不尽人意的。 本书从三种不同的视角， 全面系统地向读者介绍定性资料的统计分析方法、 应用场合、 SAS实现、 输出结果的解释和结论的陈述： ， 从一水平与多水平模型统计分析角度； 第二， 从非重复测量设计与重复测量设计定性资料统计分析角度； 第三， 从一元定性资料与多元定性资料统计分析角度。依据统计分析方法的名称来划分， 本书所涉及的统计分析方法有定性资料的广义差异性分析（包括ROC曲线分析）、 定性资料的广义线性模型和非线性模型分析、 定性资料的聚类分析、 定性资料的项目反应模型分析、 定义资料的转移模型分析、 定性资料的对应分析和Shannon信息量分析。 在本书即将出版之际， 真诚感谢北直门医院高颖主任医师、 教授， 是她将我们的研究团队带进了中医药研究的973课题， 使我们有机会接触、 了解和学习到很多中医药方面的科学问题和宝贵的临床资料， 使本书所介绍的定性资料统计分析方法在实际临床应用方面如虎添翼、 生动活泼， 恰似一场及时喜雨。后， 我们感谢直接和间接为此书付出过辛勤劳动的所有同志和朋友！ 由于编者水平有限， 书中难免会出现这样或那样的不妥， 甚至错误之处， 恳请广大读者不吝赐教， 以便再版时修正。为便于与读者沟通和交流， 特呈上我们的电子邮箱地址和有关网址： [email protected]； www.statwd.com； www.huasitai.com。胡良平于北京军事医学科学院2015年8月14日