描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787121402968丛书名: 统计分析系列
本书根据统计教学的特点，结合大量的实例，以循序渐进的方式介绍PASS软件15.0版本的使用方法和统计应用，对软件界面、检验功效和样本含量估计结果均进行了详细的解释。内容包括PASS检验功效和样本含量估计入门，以及定量资料、定性资料、比率和计数资料、相关、回归、生存资料、诊断试验、交叉设计、成组序贯设计、整群随机设计等统计方法的检验功效和样本含量估计。本书讲述的实例涵盖多个专业，能够满足不同专业读者的需要。本书将不定时在微信公众号“一起学统计工具”中提供更多的检验功效和样本含量估计实例及操作视频，欢迎前往阅读或观看。
目 录
第1章 PASS检验功效和样本含量估计入门 1
1.1 PASS检验功效和样本含量估计概述 1
1.2 PASS界面 3
1.2.1 主窗口 3
1.2.2 程序窗口 6
第2章 定量资料统计方法的检验功效和样本含量估计 13
2.1 单样本平均值统计方法的检验功效和样本含量估计 13
2.1.1 单样本平均值的差异性检验 13
2.1.2 单样本平均值的差异性检验(效应大小法) 15
2.1.3 单样本平均值的置信区间 17
2.1.4 指定容许概率的单样本平均值的置信区间 18
2.1.5 正态分布资料的百分位数置信区间 20
2.1.6 单样本或配对样本平均值的非劣效性检验 21
2.1.7 单样本或配对样本平均值的优效性检验 23
2.1.8 单样本或配对样本平均值的等效性检验 25
2.2 配对样本平均值统计方法的检验功效和样本含量估计 27
2.2.1 配对样本平均值的差异性检验 27
2.2.2 配对样本平均值的置信区间 29
2.2.3 配对样本平均值的等效性检验 30
2.3 两独立样本平均值统计方法的检验功效和样本含量估计 32
2.3.1 假设方差齐性的两独立样本t检验 32
2.3.2 允许方差不齐的两独立样本t检验 35
2.3.3 两独立样本t检验(效应大小法) 37
2.3.4 两独立样本平均值比的差异性检验 39
2.3.5 两独立样本平均值差的置信区间 41
2.3.6 两独立样本平均值差的等效性检验 42
2.3.7 两独立样本平均值比的等效性检验 44
2.3.8 两独立样本平均值差的优效性检验 46
2.3.9 两独立样本平均值比的优效性检验 48
2.3.10 两独立样本平均值差的非劣效性检验 50
2.3.11 两独立样本平均值比的非劣效性检验 52
2.3.12 多中心随机设计的两独立样本平均值检验 54
2.4 方差分析的检验功效和样本含量估计 55
2.4.1 单因素方差分析F检验 55
2.4.2 单因素方差分析F检验(效应大小法) 58
2.4.3 单因素方差分析对比 59
2.4.4 协方差分析 61
2.4.5 多重比较 63
2.4.6 最小有效剂量的Williams检验 65
第3章 定性资料统计方法的检验功效和样本含量估计 67
3.1 单样本比例统计方法的检验功效和样本含量估计 67
3.1.1 单样本比例的差异性检验 67
3.1.2 单样本比例的差异性检验(效应大小法) 70
3.1.3 单样本比例的置信区间 71
3.1.4 有限总体的单样本比例的置信区间 73
3.1.5 单样本比例的等效性检验 74
3.1.6 单样本比例的优效性检验 76
3.1.7 单样本比例的非劣效性检验 79
3.2 两相关或配对样本比例统计方法的检验功效和样本含量估计 81
3.2.1 配对样本比例的McNemar检验 81
3.2.2 配对样本率差的等效性检验 85
3.2.3 配对样本率差的非劣效性检验 87
3.2.4 配对样本率比的等效性检验 88
3.2.5 配对样本率比的非劣效性检验 90
3.2.6 匹配设计病例-对照设计的两相关样本比例的差异性检验 91
3.3 两独立样本比例统计方法的检验功效和样本含量估计 93
3.3.1 两独立样本比例的差异性检验 93
3.3.2 两独立样本比例的差异性检验(效应大小法) 98
3.3.3 两独立样本率差的置信区间 100
3.3.4 两独立样本相对危险度的置信区间 102
3.3.5 两独立样本优势比的置信区间 104
3.3.6 两独立样本率差的等效性检验 106
3.3.7 两独立样本率比的等效性检验 109
3.3.8 两独立样本率差的优效性检验 111
3.3.9 两独立样本率比的优效性检验 115
3.3.10 两独立样本率差的非劣效性检验 117
3.3.11 两独立样本率比的非劣效性检验 121
3.3.12 重复测量设计的两独立样本率检验 123
3.4 多样本比例统计方法的检验功效和样本含量估计 125
3.4.1 列联表的χ2检验 125
3.4.2 处理组和对照组比例的多重比较 127
3.4.3 分层设计的两样本比例的Cochran-Mantel-Haenszel检验 131
3.4.4 比例趋势的Cochran-Armitage检验 133
第4章 比率和计数资料统计方法的检验功效和样本含量估计 137
4.1 Poisson率统计方法的检验功效和样本含量估计 137
4.1.1 单样本Poisson率检验 137
4.1.2 两独立样本Poisson率差的差异性检验 138
4.1.3 两独立样本Poisson率比的差异性检验 141
4.1.4 两独立样本Poisson率比的等效性检验 143
4.1.5 两独立样本Poisson率比的优效性检验 146
4.1.6 两独立样本Poisson率比的非劣效性检验 148
4.1.7 药物上市后监测 149
4.2 负二项率统计方法的检验功效和样本含量估计 152
4.2.1 两独立样本负二项率比的差异性检验 152
4.2.2 两独立样本负二项率比的等效性检验 154
4.2.3 两独立样本负二项率比的优效性检验 156
4.2.4 两独立样本负二项率比的非劣效性检验 157
第5章 相关统计方法的检验功效和样本含量估计 160
5.1 相关系数统计方法的检验功效和样本含量估计 160
5.1.1 Pearson相关检验 160
5.1.2 两个相关系数的差异性检验 161
5.1.3 点双列相关检验 162
5.1.4 Pearson相关系数的置信区间 164
5.1.5 Spearman秩相关系数的置信区间 165
5.1.6 Kendall τ相关系数的置信区间 166
5.1.7 点双列相关系数的置信区间 167
5.2 Cronbach α系数统计方法的检验功效和样本含量估计 168
5.2.1 单个Cronbach α系数的差异性检验 168
5.2.2 两个Cronbach α系数的差异性检验 170
5.2.3 Cronbach α系数的置信区间 172
5.3 类内相关系数统计方法的检验功效和样本含量估计 173
5.3.1 类内相关系数的差异性检验 174
5.3.2 类内相关系数的置信区间 175
5.4 Kappa系数统计方法的检验功效和样本含量估计 176
5.4.1 两个评分者一致性的Kappa检验 176
5.4.2 Kappa值的置信区间 178
5.5 Lin一致性相关系数检验的检验功效和样本含量估计 181
第6章 回归统计方法的检验功效和样本含量估计 184
6.1 直线回归统计方法的检验功效和样本含量估计 184
6.1.1 直线回归斜率的假设检验 184
6.1.2 直线回归斜率的置信区间 186
6.1.3 两直线回归斜率的差异性检验 187
6.1.4 两直线回归截距的差异性检验 189
6.2 多重回归统计方法的检验功效和样本含量估计 190
6.2.1 多重回归 191
6.2.2 多重回归(效应大小法) 192
6.3 Logistic回归统计方法的检验功效和样本含量估计 194
6.3.1 单个二分类协变量Logistic回归的优势比Wald检验 194
6.3.2 两个二分类协变量Logistic回归的优势比Wald检验 195
6.3.3 两个二分类协变量Logistic回归的交互优势比Wald检验 197
6.3.4 单个二分类协变量Logistic回归优势比的置信区间 199
6.3.5 两个二分类协变量Logistic回归优势比的置信区间 201
6.3.6 两个二分类协变量Logistic回归的交互优势比的置信区间 202
6.3.7 单因素或多重Logistic回归 203
6.3.8 二分类协变量条件Logistic回归的优势比检验 207
6.3.9 单个定量协变量条件Logistic回归的优势比检验 209
6.4 概率单位分析的检验功效和样本含量估计 210
6.5 Poisson回归的检验功效和样本含量估计 212
6.6 临床与医学实验室参考区间的样本含量估计 215
第7章 生存资料统计方法的检验功效和样本含量估计 218
7.1 单样本生存曲线的检验功效和样本含量估计 218
7.1.1 单样本Logrank检验 218
7.1.2 单样本参数治愈模型检验 221
7.2 两样本生存曲线的检验功效和样本含量估计 223
7.2.1 无模型假设的两样本Logrank检验 223
7.2.2 非劣效性Logrank检验 227
7.2.3 使用Cox比例风险模型的两生存曲线检验 229
7.2.4 使用Cox比例风险模型的两生存曲线的等效性检验 230
7.2.5 使用Cox比例风险模型的两生存曲线的优效性检验 232
7.2.6 使用Cox比例风险模型的两生存曲线的非劣效性检验 234
7.2.7 假设指数模型的两风险率差检验 235
7.2.8 假设指数模型的两风险率差的等效性检验 238
7.2.9 假设指数模型的两风险率差的优效性检验 240
7.2.10 假设指数模型的两风险率差的非劣效性检验 242
7.2.11 计算竞争风险的Logrank检验 245
7.2.12 Logrank检验(Freedman法) 248
7.2.13 Logrank检验(Lachin和Foulkes法) 250
7.3 Cox回归的检验功效和样本含量估计 252
第8章 诊断试验统计方法的检验功效和样本含量估计 255
8.1 ROC曲线的检验功效和样本含量估计 255
8.1.1 单样本ROC曲线检验 255
8.1.2 两样本ROC曲线检验 259
8.1.3 ROC曲线AUC的置信区间 260
8.2 灵敏度和特异度检验的检验功效和样本含量估计 262
8.2.1 单样本灵敏度与特异度检验 262
8.2.2 两独立样本的灵敏度和特异度检验 264
8.2.3 配对样本的灵敏度检验 266
第9章 交叉设计统计方法的检验功效和样本含量估计 269
9.1 交叉设计概述 269
9.1.1 2×2交叉设计 269
9.1.2 高阶交叉设计 269
9.2 2×2交叉设计的检验功效和样本含量估计 270
9.2.1 2×2交叉设计的两个平均值差的差异性检验 270
9.2.2 2×2交叉设计的两个平均值比的差异性检验 272
9.2.3 2×2交叉设计的两个平均值差的等效性检验 274
9.2.4 2×2交叉设计的两个平均值比的等效性检验 275
9.2.5 2×2交叉设计的两个平均值差的优效性检验 276
9.2.6 2×2交叉设计的两个平均值比的优效性检验 278
9.2.7 2×2交叉设计的两个平均值差的非劣效性检验 279
9.2.8 2×2交叉设计的两个平均值比的非劣效性检验 280
9.3 高阶交叉设计的检验功效和样本含量估计 281
9.3.1 高阶交叉设计的两个平均值差的差异性检验 281
9.3.2 高阶交叉设计的两个平均值比的差异性检验 283
9.3.3
前 言
在各种科学研究中，特别是生物学、医学科学研究、药物和医疗器械临床试验中，所需的样本含量应具有足够大的检验功效，才能得到研究提出假设的可靠结论。样本含量过小，结果将不稳定，如因检验功效不足，未能检测出总体实际存在的差异，从而不能真实地反映总体规律；样本含量过大，会增大研究的难度，导致投入更多的人力、物力、财力及时间，甚至产生不必要的伦理问题。因此，在研究设计中必须确定多少试验对象或观察对象参与研究，当研究得到阴性的检验结果时，应估计其检验功效是否充足。然而，对于很多科研工作者，检验功效和样本含量估计是他们的痛点问题，由于国内关于检验功效和样本含量估计方法的介绍绝大多数基于理论和计算公式层面，个别书籍虽然介绍了基于SAS和STATA等软件进行检验功效和样本含量估计的方法，但由于这两个软件的学习曲线较长，对于大多数非统计专业的科研工作者来说仍然是一道难以逾越的坎。笔者的微信公众号“一起学统计工具”中，常有读者、网友留言或私信咨询检验功效和样本含量估计的方法，也有很多网友建议笔者写一本PASS的工具书，在广大网友和读者的支持与鼓励下，终于完成了本书的编写。
PASS 是目前功能最强大、方法最多、应用最广和最权威的检验功效和样本含量估计软件，涵盖了各种统计学检验的检验功效和样本含量估计，功能包括平均值、标准差、比例等的区间估计，平均值比较、方差比较、比例比较、事件率比较、相关与回归分析、生存分析、诊断试验等情形，设计类型涵盖各种差异性、非劣效性、等效性、优效性检验、成组序贯设计、整群随机设计、2×2(高阶)交叉设计及析因设计等常用试验设计情形。此外，PASS除了提供使用统计公式估计功效和样本含量的传统方法以外，还提供了大量模拟方法，并紧跟科研的最新进展，及时更新各种检验功效和样本含量估计功能。PASS 界面友好、操作简便，用户不需要精通统计学知识，只要确定研究设计方案，并提供相关信息，就可通过简单的菜单操作实现检验功效和样本含量估计。PASS既可广泛应用于生物学、医学科学研究、药物和医疗器械临床试验，又可用于其他需要检验功效和样本含量估计的调查和研究。
截至本书交稿之日，笔者尚未发现国内有较全面介绍PASS的公开销售的出版物，本书在PASS 15.0版本的基础上系统和全面介绍该软件的常用功能，其出版将填补国内空白。通过本书的学习，读者可实现对PASS从入门到精通的进阶。
本书特色
1．涵盖内容丰富：全书共详细介绍163种方法，共171个实例操作，能够满足广大科研工作者的科研课题设计和论文写作需求。
2．内容解释详尽：根据统计教学的特点，结合大量的实例，以循序渐进的方式介绍PASS的使用方法，对所有界面、结果都进行了详尽的解释。
3．语言通俗易懂：全书力求以通俗易懂的语言介绍软件的使用方法，尽量避免晦涩难懂的统计公式。
4．中英文对照：所有界面及统计结果的介绍均采用英汉对照的方式，英文专业词汇均与PASS 15.0软件界面及结果一致，中文专业词汇均参考《新编英汉?汉英统计大词典》(中国统计出版社2014年5月出版)进行逐一勘正。
5．适用于软件各类版本：由于PASS具有向下兼容的特点，经多位读者试读，对于PASS 15.0版的前后几个版本的软件，均不影响本书的阅读。
本书内容
全书共分11章，第1章介绍PASS的入门基础知识，第2章介绍定量资料统计方法的检验功效和样本含量估计，第3章和第4章介绍定性资料和比率/计数资料统计方法的检验功效和样本含量估计，第5章和第6章介绍相关和回归统计方法的检验功效和样本含量估计，第7章介绍生存资料统计方法的检验功效和样本含量估计，第8章介绍诊断试验统计方法的检验功效和样本含量估计，第9章介绍交叉设计统计方法的检验功效和样本含量估计，第10章和第11章介绍成组序贯设计和整群随机设计统计方法的检验功效和样本含量估计。
本书由李志辉、刘日辉和刘汉江主编。
由于编者的水平有限，编写时间仓促，书中可能存在不尽如人意的地方，敬请读者批评指正。另外，因为版面有限，难以对各种统计理论及统计基础知识一一介绍，为了便于和读者们沟通，弥补书籍的不足，编委会开设了微信公众号“一起学统计工具”。公众号提供大量的统计学习资源、各种统计及统计软件教学视频、海量的统计基础知识与技巧，还有公众号历史文章及免费咨询，敬请读者关注。此外，我们还计划在微信公众号“一起学统计工具”中更新更多的实例和操作视频，以便读者能够快速入门。读者朋友如有反馈意见，请发电子邮件至[email protected]。
一起学统计工具
编 者
2020年6月于广州
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