醫(yī)學統(tǒng)計學基礎（新編）

第一章 緒論
1.1 統(tǒng)計學與醫(yī)學
1.2 統(tǒng)計學的幾個基本概念
1.3 統(tǒng)計學的發(fā)展簡史
練習題

第二章 計量資料的統(tǒng)計描述
2.1 頻數(shù)分布
2.2 集中趨勢的描述
2.3 離散趨勢的描述
2.4 正態(tài)分布
2.5 醫(yī)學參考值范圍的制定

練習題
第三章 定性資料的統(tǒng)計描述
3.1 常用相對數(shù)
3.2 率的標準化法
3.3 隨機變量的概率分布
練習題

第四章 參數(shù)估計
4.1 抽樣分布
4.2 抽樣誤差
4.3 總體均數(shù)的置信區(qū)間
4.4 總體率的置信區(qū)間
練習題

第五章 假設檢驗
5.1 假設檢驗的基本概念
5.2 假設檢驗的基本步驟
5.3 Z檢驗
5.4 假設檢驗與區(qū)間估計的關系
5.5 檢驗效能與樣本含量估計
5.6 正態(tài)性檢驗
5.7 方差齊性檢驗
5.8 變量變換
5.9 假設檢驗的正確應用
練習題

第六章 t檢驗
6.1 單樣本t檢驗
6.2 配對樣本￡檢驗
6.3 兩樣本t檢驗
練習題

第七章 X2檢驗
7.1 X2統(tǒng)計量的極限定理
7.2 四格表資料的X2檢驗
7.3 配對四格表資料的X2檢驗
7.4 四格表資料的精確概率法
7.5 行×列表資料的X2檢驗
7.6 多個樣本率間的多重比較
7.7 行×列表X2檢驗的注意事項
7.8 有序分組資料的線性趨勢檢驗
7.9 頻數(shù)分布擬合優(yōu)度的X2檢驗
練習題

第八章 多個樣本均數(shù)比較的方差分析
8.1 單因素方差分析
8.2 方差分析的基本思想及其應用條件
8.3 完全隨機設計資料的方差分析
8.4 隨機區(qū)組設計資料的方差分析
8.5 拉丁方設計資料的方差分析
8.6 兩階段交叉設計資料的方差分析
8.7 多個樣本均數(shù)間的多重比較
練習題

第九章 基于秩轉換的非參數(shù)檢驗
9.1 配對樣本比較的Wilcoxon符號秩檢驗
9.2 兩個獨立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗
9.3 完全隨機設計多個樣本比較的Kruskal-Wallis H檢驗
9.4 隨機區(qū)組設計多個樣本比較的Friedman M檢驗
練習題

第十章 兩變量回歸
10.1 線性回歸的概念
10.2 線性同歸方程的建立
10.3 線性回歸分析中的統(tǒng)計推斷
10.4 曲線擬合
練習題

第十一章 線性相關
11.1 線性相關的概念
11.2 相關系數(shù)的計算和意義
11.3 相關系數(shù)的統(tǒng)計推斷
11.4 線性相關與回歸的注意事項
11.5 秩相關
練習題

第十二章 殘差分析
12.1 概述
12.2 異常值檢驗
12.3 擬合優(yōu)度檢驗
12.4 一般線性模型的診斷
練習題

附錄一 統(tǒng)計用表
附表1 標準正態(tài)分布表（φ（z）值，z≤0）
附表2 t界值表
附表3 F界值表（方差齊性檢驗用，雙側界值）
附表4 F界值表（方差分析用，單側界值）
附表5 q界值表（StLadent-Newman-Keuls法用）
附表6 （1）DLmnett-t檢驗界值表（單側）
附表6 （2）Dunnett-t檢驗界值表（雙側）
附表7 百分率的可信區(qū)間
附表8 X2界值表
附表9 丁界值表（配對比較的符號秩檢驗用）
附表10 T界值表（兩獨立樣本比較的秩和檢驗用）
附表11 H界值表（三組獨立樣本比較的秩和檢驗用）
附表12 M界值表（隨機區(qū)組比較的Friedman M檢驗用）
附表13 相關系數(shù)r界值表
附表14 Spearman秩相關系數(shù)rs界值表
附錄二 常用統(tǒng)計圖表
第一節(jié) 統(tǒng)計表
第二節(jié) 統(tǒng)計圖
附錄三 統(tǒng)計學方法實現(xiàn)——R統(tǒng)計軟件
第一節(jié) R軟件基礎知識
第二節(jié) 對象與數(shù)據(jù)類型
第三節(jié) 數(shù)據(jù)讀取與整理
第四節(jié) 程序編寫
第五節(jié) R基本統(tǒng)計方法
附錄四 Excel統(tǒng)計功能簡介
第一節(jié) Excel基本知識
第二節(jié) Excel的函數(shù)
第三節(jié) 創(chuàng)建圖表
第四節(jié) 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析T具
參考文獻