重復(fù)測(cè)量資料分析方法與SAS程序

前言
第一章 重復(fù)測(cè)量資料的特點(diǎn)
第一節(jié) 重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與獨(dú)立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的區(qū)別及其優(yōu)缺點(diǎn)
第二節(jié) 重復(fù)測(cè)量值的基本模型
第三節(jié) 重復(fù)測(cè)量資料的相關(guān)類型
第四節(jié) 關(guān)于協(xié)方差陣的假設(shè)檢驗(yàn)
第二章 單組重復(fù)測(cè)量資料的分析
第一節(jié) 概貌分析
第二節(jié) 協(xié)方差矩陣的球性檢驗(yàn)及自由度校正
第三節(jié) 方差分析
第四節(jié) 平均值之間的兩兩比較
第五節(jié) 趨勢(shì)分析
第三章 多組重復(fù)測(cè)量資料的分析
第一節(jié) 一個(gè)分組因素資料的概貌分析
第二節(jié) 一個(gè)分組因素資料的方差分析
第三節(jié) 時(shí)間趨勢(shì)的對(duì)比分析
第四節(jié) 兩個(gè)分組因素的重復(fù)測(cè)量資料分析方法
第四章 兩個(gè)重復(fù)測(cè)量因素的資料分析
第一節(jié) 單純兩個(gè)重復(fù)測(cè)量因素的資料分析
第二節(jié) 2×2交叉設(shè)計(jì)資料的分析
第三節(jié) 3×3交叉設(shè)計(jì)資料的分析
第五章 高維重復(fù)測(cè)量資料的分析
第一節(jié) 高維重復(fù)測(cè)量資料的一般分析方法
第二節(jié) 一個(gè)受試者間因素和兩個(gè)受試者內(nèi)因素設(shè)計(jì)的資料分析
第三節(jié) 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)中的樣本含量問題
第六章 多變量方差分析
第一節(jié) 多變量方差分析的基本原理
第二節(jié) 單組重復(fù)測(cè)量資料的分析
第三節(jié) 多組重復(fù)測(cè)量資料的分析
第四節(jié) 具有兩個(gè)受試者間因素和一個(gè)重復(fù)測(cè)量因素資料的分析
第七章 帶協(xié)變量的重復(fù)測(cè)量資料分析方法
第一節(jié) 帶固定協(xié)變量的資料分析方法
第二節(jié) 帶時(shí)變協(xié)變量資料的分析
第八章 生長(zhǎng)曲線分析
第一節(jié) 多項(xiàng)式回歸模型的配合
第二節(jié) 多組資料比較的Rao-Khatri降維分析法
第三節(jié) 帶協(xié)變量資料的回歸系數(shù)一致性檢驗(yàn)
第四節(jié) 非線性生長(zhǎng)曲線模型
第九章 混合效應(yīng)線性模型
第一節(jié) 混合效應(yīng)線性模型的結(jié)構(gòu)
第二節(jié) 混合效應(yīng)線性模型的參數(shù)估計(jì)
第三節(jié) 模型配合的步驟
第四節(jié) 不等時(shí)間距離的測(cè)量資料分析
第五節(jié) 帶協(xié)變量的混合效應(yīng)線性模型分析
第六節(jié) 隨機(jī)系數(shù)模型
第十章 Logistic回歸分析
第一節(jié) Logistic回歸的基本原理
第二節(jié) 前瞻性研究與橫斷面研究資料的模型配合
第三節(jié) 病例－對(duì)照研究資料的分析
第四節(jié) 匹配設(shè)計(jì)資料的分析
第五節(jié) 廣義估計(jì)方程
第十一章 分類反應(yīng)變量的重復(fù)測(cè)量資料分析
第一節(jié) 一個(gè)總體的二分類反應(yīng)重復(fù)測(cè)量資料的分析
第二節(jié) 多組資料的分析方法
第三節(jié) 多項(xiàng)分類資料的分析方法
第四節(jié) 單總體生長(zhǎng)曲線配合
第十二章 重復(fù)事件的生存分析
第一節(jié) 生存分析的基本概念
第二節(jié) Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型
第三節(jié) 具有非比例風(fēng)險(xiǎn)的Cox模型
第四節(jié) 重復(fù)事件的生存分析
附錄 統(tǒng)計(jì)用表
附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線下面積表
附表2 t界值表(尾側(cè)概率)
附表3 X2界值表(尾側(cè)概率)
附表4 F分布的尾側(cè)臨界值表
附表5 q臨界值表
參考文獻(xiàn)
英漢名詞對(duì)照