全国高等医药院校规划教材：医学统计学计算机操作教程·案例版（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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罗家洪等著，罗家洪，郭秀花编

图书标签:

医学统计学
计算机操作
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规划教材
高等教育
案例分析
第2版
医学
统计学
SPSS

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出版社：科学出版社

ISBN：9787030333711

版次：2

商品编码：10935047

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：304

正文语种：中文

具体描述

内容简介

本教材是案例版枟医学统计学枠（第2版）的配套教材，每一章内容均包括目的要求、实例分析与电脑操作、思考练习参考答案、补充思考练习、补充思考练习参考答案。本书突破传统模式，采用案例式教学，增加易学易用的国际统计软件包SPSS操作，配合案例版枟医学统计学枠教学，结合医学科研实例、案例引导教学，由浅入深、层次分明、针对性强，突出“三基”内容、知识点明确、学生易学易懂。
本书适用于医学本科生或研究生的统计学教学，也可供医学科研人员在工作中参考。

第一章绪论
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第二章计量资料的统计描述
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第三章分类资料的统计描述
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第四章统计表与统计图
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第五章总体均数估计与假设检验
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第六章方差分析
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第七章二项分布与Poisson分布
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第八章 χ2 检验
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第九章秩和检验
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十章直线相关与回归
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十一章调查设计
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十二章实验设计
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十三章剂量反应
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习与参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十四章多因素分析
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
附录
附录一《医学统计学》期末模拟考试题(一)
附录二《医学统计学》期末模拟考试题(二)
附录三《医学统计学》期末模拟考试题(三)
附录四《医学统计学》期末模拟考试题(四)
主要参考文献

精彩书摘

第一章绪论
一、目的要求
【了解】
医学统计学的概念及主要内容。
【熟悉】
统计工作的基本步骤。
【掌握】
1.统计资料的类型及其相应的分析方法。
2.统计学的几个基本概念。
【重点难点】
1.重点是统计资料的类型和统计学的基本概念。
2.难点是正确区别统计资料的类型。
二、实例分析与电脑操作
（一） SPSS 的概述
SPSS（Statistical Package for Social Sciences ，社会科学统计软件包）是美国 SPSS 公司开发的大型统计软件包，适用于社会科学、医学、经济学、心理学等各个领域。在国际学术界有条不成文的规定：凡是用 SAS 和 SPSS 统计分析的结果，在国际学术交流中可以不必说明算法。本书的实例分析是以 SPSS Statistics 17.0 版本为基础，结合教材的例题和思考练习题，具体介绍 SPSS 的应用。
（二） SPSS 的启动
双击桌面 SPSS 快捷图标或单击开始 → 程序 → SPSS Statistics → SPSS Statistics ，即可启动（激活）SPSS 的数据编辑窗口；SPSS 数据编辑窗口的第一行是主菜单，共包含 11 个菜单项，第二行是数据编辑快捷工具栏。单击窗口左下角的 Variable View（变量视图）或 Data View（数据视图），可以在变量视图窗口（图 1-1）和数据视图窗口（图 1-2）之间互相切换。下面介绍主要菜单。
（三） File 菜单（文件操作）
1.New 新建文件，快捷键为 Ctrl+ N 。包括新建 Data（数据）、Syntax（程序）、Output（输出结果）、Draft Output（草案输出结果）、Script（手稿）。
2.Open 打开文件，快捷按钮为，快捷键为 Ctrl + O 。包括打开 Data 、Syntax 、Output 、 Script 、Other（其他类型文件）。
3.Save 保存文件，快捷按钮为，快捷键为 Ctrl + S 。保存文件时，文件的格式不同，其后缀名也不同。 SPSS 数据文件的默认后缀名为“.sav” ；程序文件的默认后缀名为“.SPS” ；输出结果的默认后缀名为“.spv” 。
4.Save as 另存为 .。若要保留原数据文件，可用 Save as 将修改过的数据以新文件名保存。可用 Save as 将 SPSS 数据文件转换为 Excel 、SAS 、Stata 等数据文件。
5.Export 导出 .。在输出结果窗口中将 SPSS 结果转换为 Word 文件，或在数据视窗中将 SPSS 数据文件导出为 Excel 、SAS 、Stata 等数据文件。
6.Exit 退出 SPSS 系统，快捷键为 Alt + F4 。
（四） Edit 菜单（编辑）
1.Undo 撤销单元输入值，快捷按钮为，快捷键为 Ctrl+ Z 。
2.Redo 恢复单元输入值，快捷按钮为，快捷键为 Ctrl+ Y 。
3.Cut/Copy/Paste/Clear 剪切/复制/粘贴/清除数据或变量，此四项既可在菜单中选择，也可以选中单元格或变量后，单击鼠标右键调出。
4.Find 查找数据，快捷按钮为，快捷键为 Ctrl+ F 。
5.Options 选项，选择 SPSS 参数。通过 Options（选项）语言选择调整，实现中英文 SPSS 统计软件包转换。
（五） View 菜单（视图）
1.Status Bar 显示或隐藏状态栏。
2.Toolbars 工具栏定义，系统默认为 Data Editor（数据编辑）工具栏。小技巧：工具栏中的为 Dialog Recall（重复调用对话框），单击之，所弹出的下拉列表中就依次列出了最近几次使用的一些过程名（包括非统计分析过程），直接从中选择需要的过程，就可重复已做过的分析。
3.Fonts 自定义字体。
4.Grid Lines 显示或隐藏表格线。
5.Value Labels 变量值标签/变量值显示切换，系统默认不显示变量值标签，快捷按钮为。变量值标签的定义方法参见例 4-1 。
6.Variables 变量视图/数据视图切换，快捷键为 Ctrl+ T ，也可点击左下角 Data/Variables 。
（六） Data 菜单（数据操作）
1.Define Dates 定义日期，主要用于时间序列模型。
2.Insert Variable 插入变量，在当前列插入新变量，快捷按钮为。
3.Insert Cases 插入个案，在当前行插入新个案，快捷按钮为。
4.Go to Case 个案定位，到达指定记录号的个案，快捷按钮为。当数据较多时，非常有用。
5.Sort Cases 过程个案排序，按个案排序，排序方式有升序（Ascending）和降序（Descending）
两种。
6.Transpose 过程数据行列转置，可以将原来的一条记录转成为一个变量，或将原来的一个变量转成为一个记录。原变量名会自动保存在系统生成的 case＿ | b | 的字符变量中。
7.Restructure 过程数据重排，例如，进行随机区组设计资料的秩和检验时，处理组各为一个变量，但是，当对其进行两两比较时（秩变换分析方法），变量定义需按随机区组设计方差分析的形式，这时就可以调用 Restructure 过程完成这一任务（参见例 8-8）。
8.Merge Files 过程合并数据文件。
（1） Add Cases 过程：增加个案（或记录），从外部数据文件中增加个案到当前数据文件中，称为纵向合并。注意：相互合并的数据文件中应该有相同的变量；
（2） Add Variables 过程：增加变量，从外部数据文件中增加变量到当前数据中，称为横向合并。注意：横向合并时默认按照相同个案（或记录）数进行合并，否则会丢弃一部分记录。
9.Aggregate 过程数据分类汇总，分类汇总是按指定的分类变量（选入 Break Variables 框）对观察值（选入 Aggregate Variables 框）进行分组，在 Function 子对话框中定义需描述的统计量。
10.Orthogonal Design 过程正交设计，用于自动生成正交设计表格。分为 Generate （生成）、Display（显示）两个过程。
11.Split File 过程拆分数据文件，用于数据文件的分组处理，快捷按钮为。选择某分组变量（如性别、职业、实验分组等）对数据文件进行分组后，就可以对数据文件进行分组统计分析。
12.Select Cases 过程选择个案，用于选择需分析的个案，快捷按钮为。当不需要分析某变量的全部数据时，可调用该过程进行选择。
13.Weight Cases 过程个案加权或频数加权，快捷按钮为。在使用频数表格式录入数据时（如 χ2 检验），相同取值的观察（如处理、疗效）或组段只录入一次，另加一个频数变量用于记录该数值共出现了多少次，分析时需要用 Weight Cases 过程将频数加权即将频数变量的数据乘以组段（参见例 2-2 、例 7-1）。
（七） Transform 菜单（数据转换）
1.Compute 过程计算变量，用于对变量进行计算。主要特点：
（1）目标变量可以是新变量，也可以是已有的变量。
（2） Compute 过程中赋给变量的值可以是一个常数，也可以是从已有变量值或系统函数计算而得的值，系统函数可以从 Function 框中选择。
（3）操作记录既可以是所有记录，也可以设定逻辑条件。 Compute 过程可以直接调用菜单进行（参见例 5-4），也可以编写程序进行（参见例 3-1）。
2.Random Number Seed 过程随机数字种子，用于设定伪随机种子数，默认情况下随机种子随着时间在不停改变，这样所计算出的随机数值无法重复（参见例 11-1）。在临床试验等情况中，可以人为指定一个种子，结果就可重现（参见例 12-1）。
3.Count 过程计数，用于计数每个个案在多个变量中相同数值的发生次数，或某个值或某些值在某个变量取值中出现的次数，并生成一个新变量。
4.Recode 过程重新编码（或重新赋值），用于将原变量值按照某种一一对应的关系生成新变量值。
（1） Into Same Variables 过程：在相同变量中重新编码。
（2） Into Different Variables 过程：在不同变量中重新编码（参见例 2-1）。
5.Automatic Recode 过程自动重新编码，自动按原变量大小生成新变量，功能与 Rank Cases 过程类似。
6.Visual Binning 过程可视离散化，根据现存的连续变量进行分组，产生一个新的分组变量。
7.Optimal Binning 过程最优离散化，将一个或多个尺度变量的值分布到“块”中进行离散化。
8.Rank Cases 过程个案排秩，用于变量的秩变换。可根据某变量的大小进行编秩，并将秩次结果存入新变量（参见例 9-6）。
9.Create Time Series 过程建立时间系列，用于创建时间序列变量。
10.Replace Missing Value 过程替换缺失值，用于时间序列模型数据的预处理。
（八） Analyze 菜单（统计分析）
1.Reports 菜单（统计报表）
（1） Codebook 过程：显示活动数据集中所有或指定变量和多重响应集的变量信息。
（2） OLAP Cubes （Online Analytical Processing Cubes）过程：在线分层分析，用于对分组变量的各组之间或不同变量之间进行统计，可计算 Sum（总和）、Number of Case（个案例数）、Mean（均数）、Median（中位数）、分组中位数（Grouped Median）、Standard Error of Mean（标准误）等。
（3） Case Summaries 过程：个案汇总，用于计算例数（Number of Case）、Mean（均数）、Median （中位数）、Harmonic Mean（调和均数）、Geometric Mean（几何均数）、分组中位数（Grouped Median）、Standard Deviation（标准差）、Standard Error of Mean（标准误）等。注：几何均数和调和均数的计算常调用 Case Summaries 过程实现。
（4） Report summaries in Row 过程：按行报表汇总，用于按行形式表达变量或指标的统计量输出报告。可计算 Sum of Values（总和）、Mean of Values （均数）、Standard Deviation（标准差）、 Percentage above Value（高于某值的百分数）、Percentage below Value（低于某值的百分数）、Percentage inside Low .High .（界于 Low 与 High 之间的百分数）等。
（5） Report Summaries In Columns 过程：按列报表汇总，用于按列形式表达变量或指标的统计量输出报告。可计算按行报表汇总的指标。
2.Descriptive Statistics 菜单（描述性统计分析）
（1） Frequencies 过程：频数分布分析，用于生成详细的频数表，并可按要求计算描述统计量，生成常用的条图、圆图、直方图等（参见例 2-1）。
（2） Descriptive 过程：描述性分析，进行一般性的统计描述，适用于服从正态分布的计量资料。
（3） Explore 过程：探索行分析，进行数据分布状况的探索性分析，例如正态性检验。
（4） Crosstabs 过程：行列表（或列联表，或交叉表）分析，进行行列表资料的分析，用于分类资料/等级资料的统计描述及各种假设检验，例如 χ2 检验、McNemar 检验等（参见第 8 章）。
（5） Ratio 过程：比率统计分析，用于对两个连续型变量计算相对比指标。
（6） P-P Plots 过程：绘制 P-P 图。
（7） Q-Q Plots 过程：绘制 Q-Q图。
3.Tables（统计表格）菜单 Custom Tables （设定表格）、Multiple Response Set （定义多重响应集。
4.Compare Means 菜单（均数间的比较）
（1） Means 过程：平均数分析，用于对样本进行统计描述，即检验前的预分析。
（2） One-Sample T Test 过程：单样本 t 检验，进行单样本 t 检验（参见例 5-1）。
（3） Independent-Samples T Test 过程：独立样本 t 检验，进行完全随机设计两样本均数比较的 t 检验。（参见例 5-3）
（4） Paired-Samples T Test 过程：配对 t 检验，进行配对 t 检验（参见例 5-2）。
（5） One-Way ANOVA 过程：单因素方差分析，进行完全随机设计的方差分析（参见例 6-1）。
5.General Linear Model 菜单（一般线性模型）
（1） Univariate 过程：单变量方差分析，当应变量为一个时，进行随机区组设计的方差分析。（参见例 6-2）
（2） Multivariate 过程：多变量或多元方差分析，当应变量为多个时，进行多元方差分析。
（3） Repeated Measures 过程：重复测量方差分析，进行重复测量资料的方差分析。
（4） Variance Components 过程：方差成分分析，对层次数据拟合方差成分模型分析。
6.Generalized Linear Models 菜单（广义线性模型） Generalized Linear Models （广义线性模型）、Generalized Estimating Equations （广义估计方程）。
7.Mixed Models（混合模型）菜单 Linear（线性混合模型）。
8.Correlate 菜单（相关分析）
（1） Bivariate 过程：双变量相关分析，进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析。如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果（参见例 10-1 、例 10-2）。
（2） Partial 过程：偏相关分析，进行偏相关分析。如果需要进行分析的两个变量的取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数。
（3） Distances 过程：距离相关分析，可对同一变量内部各观察单位的数值或各个不同变量间进行相似性或不相似性（距离）分析。
9.Regression 菜单（回归分析）
（1） Linear 过程：线性回归分析，用于拟合线性回归模型，包括简单线性回归（1 个自变量）和多重线性回归（多个自变量）（参见例 10-3 、例 10-4）。
（2） Curve Estimation 过程：曲线参数估计法，用于拟合常用曲线。
（3） Partial Least Squares Regression 过程：部分（偏）最小平方回归。
（4） Binary Logistic 过程：二分类 Logistic 回归分析，进行二分类资料的 Logistic 回归分析。（参见问题 14-2）
（5） Multinomial Logistic 过程：多分类 Logistic 回归分析，进行无序多分类资料的 Logistic 回归分析。
（6） Ordial 过程：有序分类回归，进行有序分类资料的 Logistic 回归分析。
（7） Probit 过程：概率单位法，用于分析剂量反应关系（参见例 13-1 、例 13-2）。
（8） Nonlinear 过程：非线性回归，对非线性关系资料进行回归分析。
（9） Weight Estimation 过程：权重估计法，对观测值精确度不同的资料进行回归分析。
（10） 2-Stage Least Squares 过程：
（11） Optimal Scalling（CATREG）：分类回归分析，对分类资料进行回归分析。
10.Loglinear 菜单（对数线性模型分析）
（1） General 过程：广义线性模型分析，进行一般对数线性模型分析，主要用于证实性研究。
（2） Logit 过程：Logit 对数线性模型分析，当应变量为两分类时，可以用 Logit 过程提供的对数线性模型来分析。
（3） Model Selection 过程：模型选择对数线性分析，用于拟合分层对数线性模型。
11.Neural Networks（神经网络）菜单 Multilayer Perceptron（多层感知器）和 Radial Basis Function（径向基函）。
12.Classify 菜单（分类分析）
（1） TwoStep Cluster 过程：二阶段聚类分析，可进行两步聚类分析。
（2） K-Means Cluster 过程：快速聚类分析，对记录进行快速聚类，称为 K-均值聚类法（快速聚类法、逐步聚类法）。
（3） Hierarchical Cluster 过程：系统聚类分析，进行系统聚类或分层聚类分析。
（4） Tree（决策树）过程。
（5） Discriminant 过程：判别分析，进行判别分析。
（6） Nearest Neighbor Analysis（最近邻元素分析）
13.Dimension Reduction 菜单（降维分析）
（1） Factor 过程：因子分析，进行因子分析/主成分分析。
（2） Correspondence Analysis 过程：对应分析，进行简单对应分析。
（3） Optimal Scaling 过程：最优尺度分析，可进行同质性分析、最优尺度分析。
14.Scale 菜单（信度分析）
（1） Reliability Analysis 过程：可靠性分析或信度分析，进行内在的信度分析，用于评价问卷的稳定性和可靠性。
（2） Multidimensional Scaling 过程：多维尺度分析，进行多维尺度分析，反映多个研究事物间的不相似程度。
（3） Multidimensional Scaling（PROXSCAL）过程：多维邻近尺度分析，进行多维邻近尺度分析，反映多个研究事物间的相似或不相似程度。
15.Nonparametric Tests 菜单（非参数检验）
（1） Chi-Square 过程：单样本 χ2 检验，用于检验二项/多项分类变量的分布，即检验分类数据样本所在总体分布（各类别所占比例）是否与已知总体分布相同即拟合优度检验。
（2） Binomial 过程：二项式检验，用于检验二项分类变量的分布是否服从指定概率参数 P 的二项分布。
（3） Run 过程：游程检验，用于检验样本序列的随机性。
（4） 1-Sample K-S 过程：单样本 K-S 检验（1-Sample Kolmogorov-Smirnov Test ，即 1-Sample KS），用于检验样本是否服从各种常用分布，如正态分布、均匀分布、指数分布。
（5） 2 Independent Samples 过程：两独立样本秩和检验，进行完全随机设计两样本资料的秩和检验（参见例 9-3 、例 9-4）。
（6） K Independent Samples 过程：多个独立样本秩和检验，进行完全随机设计多个样本资料的秩和检验（参见例 9-5）。
（7） 2 Related Samples 过程：两个相关样本秩和检验（配对秩和检验），进行配对设计资料的秩和检验、单样本资料的秩和检验（参见例 9-1 、例 9-2）。
（8） K Related Samples 过程：多个相关样本秩和检验（随机区组秩和检验），进行随机区组设计资料的秩和检验（参见例 9-7）。
16.Forecasting 菜单（预测分析） Create Modeler（时间序列建模器）包括 Expert Modeler（专家建模器）、Exponential Smoothing （指数平滑法），Seasonal Decomposition（季节分解法），Spectral Analysis（频谱分析），Sequence Chart（系列图），Autocorrelations（自相关图），Cross-Correlations（交叉相关图）。
17.Survival 菜单（生存分析）
（1） Life Tables 过程：寿命表方法，用于分析分组生存资料，求出不同组段的生存率。当样