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内容简介

　　《高级医学统计学/全国高等医药院校规划教材》主要定位于医学类研究生（硕士/博士）及统计或对统计要求高的本科专业（如卫生统计/生物统计/生物信息专业）参考书。内容主要涵盖多元统计分析和一些专题统计。可以作为"多元统计分析"、"高级医学统计方法"、"现场调查研究分析方法"等课程的教材或辅导书。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论 Introduction
1．1 多元统计学概况 Overview of Multivariate Statistics
1．2 多元统计方法分类与选择 Classification and Selection of Multivariate Analysis
1．3多元数据描述Description of Multivariate Data
1．4专题统计概述Outlines of Specific Statistical Methods
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第2章 多变量方差分析 Multivariate Analysis of Variance
2．1 多变量方差分析概况 Overview of Multivariate Analysis of Variance
2．2单样本多变量方差分析 One Sample Multivariate Analysis of Variance
2．3 单因素多变量方差分析 One—way Multivariate Analysis of Variance
2．4 多因素多变量方差分析 Multi．factor Multivariate Analysis of Variance
2．5 含协变量的多变量方差分析 Multivariate Analysis of Variance with Covariates
2．6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第3章 多重线性回归分析进阶 Advanced Multiple Linear Regression Analysis
3．1 多重线性回归回顾 Review of Multiple Linear Regression
3．2 加权最小二乘法一一方差不齐的处理 Weighted Least Squares—Treatment forHeterogeneity of Variance
3．3 岭回归一一共线性的处理 Ridge Regression．Treatment for Collinearity
3．4 最优尺度回归一一分类变量的数值化 Optimal Scaling Regression．Quantifying Category Variables
3．5 两阶段最小二乘回归一一因果模型构建 Two—stage Least Squares Regression—Construction of Causal Model
3．6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第4章 Logistic回归分析进阶 Advanced Logistic Regression
4．1 Logistic回归回顾 Logistic Regression Review
4．2 Logistic回归诊断 Logistic Regression Diagnosis
4．3 无序多分类Logistic回归 Muhinomial Logistic Regression
4．4 有序多分类Logistic回归 Ordinal Logistic Regression
4．5 条件Logistic回归 Conditional Logistic Regression
4．6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第5章 主成份分析与因子分析 Principal Component Analysis and Factor Analys
5．1 主成份分析Principal Component Analysis
5．2 因子分析 Factor Analysis
5．3 主成份分析与因子分析的关系 The Relationship betwcen Principal ComponcntAnalysis and Factor Analysis
5．4 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Rcadings
第6章 聚类分析 Cluster Analysis
6．1 聚类分析概况 Overview of Clustcr Analysis
6．2 系统聚类法 Hierarchical C1ustcring Mcthod
6．3 快速聚类法 Faster C1ustcring
6。4其他聚类方法 Other C1ustcring Mcthods
6．5 聚类方法的选择 Sections of C1ustering Mcthods
6。6 聚类分析注意事项 Some Notcs of Cluster Analysis
6．7 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第7章 判别分析 Discriminant Analysis
7．1 判别分析概况 OvervicW of DiSCriminant Analysis
7．2距离判别分析Distance Discriminant Analysis
7．3 Fisher判别分析 Fisher Discriminant Analysis
7．4 Bayes少0另0分析 Bayes DiSCriminant Analysis
7．5 分类资料判别分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitativc Data（Bayes Formula Method）
7．6 逐步判别分析 Stepwise Discriminant Analysis
7．7 聚类分析与判别分析的关系 The RelationshiD betWccn Clustcr Analysis andDiscriminant Analysis
7．8 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第8章 典型相关分析 Canonical Correlation Analysis
8．1 典型相关分析概况 Overview of Canonical Con-elation Analysis
8．2 典型相关分析的统计思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analvsis
……
第9章 对应分析
第10章 多维尺度分析
第11章 结构方程模型
第12章 多水平模型
第13章 线性混合效应模型
第14章 对数线性模型
第15章 广义线性模型
第16章 纵向（重复测量油料分析）
第17章 生存分析
第18章 Meta分析
第19章 多元分析的样本含量估计
第20章 量表测评常用统计方法
第21章 医学中的特殊实验设计及其分析
第22章 现场（市场）调查常用统计方法
附录

精彩书摘

　　6．神经网络分析
　　“人工神经网络”（adicial neural nel．work，ANN）是在对人脑组织和运行机制的认识理解基础上模拟其机构和智能行为的一种工程系统．人工神经网络的研究中，有两种随机优化算法很常用，它们分别是．nel。ropolis提出的模拟退火算法（simtJlated annealing，SA）和Hol—land提出的遗传算法（genetic algorithm，CA）。
　　7．特殊的实验设计与分析
　　（1）不完全区组设计（incomplete：block design）：不完全区组设计在现实中常常遇到．当处理的数目太大时，要将全部处理安排在一个区组内是有困难的，因为区组的规模太大，就不能保证区组内的均匀性。由此，费希尔的合作者F．耶茨提出：将全部处理分成若干组，每组形成一个区组，使区组的“体积”缩小以保证区组内的均匀性由于各个区组不包含全部处理。这种设计叫不完全区组设计。
　　（2）嵌套设计或分级设计（nested design）：实验中涉及两个或多个实验因素，且依据专业知识可以认为各实验因素对观测指标的影响有主次之分，主要因素各水平下嵌套着次要因素，次要因素各水平下又嵌套着更次要的因素，这样的实验设计称为嵌套设计．此类设计有两种情形：第一种情形是，受试对象本身具有分组再分组的各种分组因素，处理（即最终的实验条件）是各因素各水平的全面组合，且因素之间在专业上有主次之分（如年龄与性别对心室射血时间的影响，性别的影响大于年龄），第二种情形是，受试对象本身并非具有分组再分组的各种分组因素，处理不是各因素各水平的全面组合，而是各因素按其隶属关系系统分组．且因素之间在专业上有主次之分（如研究不同代次不同家庭成年男性的身高资料，不同家庭之间的差别大于同一个家庭内部不同代次之间的差别）。
　　（3）序贯设计（sequentil design）：序贯试验是一种边试验边统计的方法，按照观察对象进入试验的次序。每得到一例或一个阶段的观察结果就进行一次统计分析，一旦得出拒绝0．的结论，就可停止试验，否则，根据具体情况作出继续或停止试验的决定。
　　序贯设计的分类：1975年，英国统计学专家Peter Armitage．系统地描述了临床试验中不同类型的序贯设计．序贯设计按其开放与否，可分为开放性序贯设计和闭锁性序贯设计；按其单双向。可分为单向序贯设计和双向序贯设计；按其分析资料的类型，可分为质反应型序贯设计（定性资料）和量反应型序贯设计（定量资料）。
　　序贯试验设计的基本步骤：①规定试验标准：试验的灵敏度、有效及无效的水平、第一、第二类错误的概率0和B．②利用公式或工具绘出序贯试验图，即试验的边界线．③逐一将试验结果在序贯图上绘出试验线．④根据试验线触及不同边界做出结论，试验线触及有效线认为试验有效，触及无效线认为试验无效。
……

前言/序言

　　统计学是研究数据的收集、整理、分析、解释和表达的原理和方法的一门综合学科，目前已经形成许多分支学科。如生物统计学、社会统计学、医学统计学等。《管子》中曾有过这样的阐述“不明数欲单人事，如船之无橹而欲行于人海也”。意思是说在不清楚相关数据的情况下．想做人事，无疑像没有橹的船航行于汪洋人海之中一样。可见，古代先贤早已知道了统计的重要性．无论是“结绳记事”．还是土地丈量、国势描述等无不体现着统计的存在。而如今什么都能“数字化”的时代更是如此，统计“无处不在，无时不有”。我们每天看新闻、读报纸会看到大量的统计数据。如全球到2020年将会有100亿人口、道琼斯指数又涨了30点、我国人均GDP比去年同期增长了7．7％，等等。
　　随着计算机网络的发展，人类在各个领域所涉猎的深度和广度都已今非昔比，需要处理的问题千头万绪．筹划决策、科学管理等理论和方法备受瞩目。这些理论和方法的基础就在于正确地分析各种信息和数据，为充分合理地利用各种资源提供科学依据。作为卫生信息处理与分析的理论和技艺的医学统计学也就成为不可或缺的重要工具。其作用与地位与日俱增．先后被列为医科院校本专科生和硕士甚至博士研究生的必修课程。对于医学类研究生或对统计要求高的一些本科专业的学生而言，在学习了一些基本统计学知识和原理后，必须有一些高级统计学知识来帮助进行科学研究。为此，不少院校在研究生中纷纷开设了“多元统计分析…‘高级医学统计学”等课程。为便于广大科技工作者进一步学习统计学，我们集多年的教学经验编著了这本《高级医学统计学》。可作为医学类研究生（硕士／博士）及统计或对统计要求高的本科专业（如卫生统计／生物统计／生物信息专业）参考书，也可以作为“多元统计分析…高级医学统计方法”“现场调查研究分析方法”等课程的教材或辅导用书。
　　本书力图体现以下特色：
　　1．兼顾专著与教材性质。本书具有一定的深度和广度，知识性强，体现了认知与学术水平等专著的性质：同时也具备教材的特点，突出“深入浅出、循序渐进”，将案例式教学及参与式教学融入了本书中，是编著者多年来教学经验的总结及教学改革的成果体现。
　　2．内容丰富．实用性强。本书主要介绍高级统计学知识，包含了常用的多元统计方法和统计模型，还介绍了一些实用的专题统计。各章均按目的要求、內容概要、实例分析、思考练习、延伸阅读等安排。 目的要求指明了学习的方向和重点；內容概要则简要地概括了应掌握的基本知识，尤其对一些易混淆的问题多以表格的方式进行对比和归纳，以图形的方式突出直观性：实例分析给出分析思路、操作、结果、解释并适当引申推广，便于学生单一反三的学习：思考练习部分，给出少量思考题和一定数量的应用分析题，供学生上机练习用，通过练习帮助学生掌握基本概念和方法。延伸阅读给出了大量被引用或相关的文献，供学生进一步查阅和学习。
　　3．核心与特异模块结合。本书的编撰思路采用的是核心与特异模块结合的方式，核心模块包括了常用的多元统计方法和常用统计模型如结构方程模型、多水平模型、广义线性模型等．特异模块主要是一些专题统计，各高校结合自己科研采用的一些特色高级统计方法．如量表测评中的统计方法。
　　4。操作以菜单点菜式为主，并兼顾常用的统计软件包。本书另一特色就是对实例分析同时使用了SPSS和SAS两个软件包，每个方法均以其中一个软件的菜单操作为主，同时简单介绍另一个软件的不同之处。不能通过菜单实现的方法，也给出了相应的程序（如SAS程序），读者可以根据自己的喜好及自己已经具备的基础来进行选择。
　　本书编撰者是中、关两国从事医学统计工作多年的中青年学者，全部是统计学博士或高级职称。本书既是其教学经验的总结，也是其相关科研的反映。尽管如此，限于水平，不足之处敬请同行专家读者不吝赐教！
　　在本书编撰和出版过程中，我国著名的统计学专家方积乾教授、金水高教授、孙振球教授等给予了诸多的帮助指导。广东医学院江文富书记、郑学宝院长、杨云滨副院长．昆明医科大学姜润生校长、李燕副校长，东莞市石龙博爱医院黄新萍以及本书的责任编辑给予了大力的支持和帮助。卫生部信息统计中心主任孟群教授和广东医学院副院长丁元林教授在百忙中审阅了全书并提出了许多宝贵的修改意见。在此一并致谢！
　　万崇华 于广东医学院
　　罗家洪 于昆明医科大学
　　2013年02日
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是软皮封面哦～

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真心不错，也不算贵，呵呵

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