醫用統計方法及其SPSS軟件實現（簡體書）

《全國高等學校醫學規劃教材：醫用統計方法及其SPSS軟件實現》的SPSS軟件實現部分以SPSS16．O及以上版本為基礎，不僅簡要介紹了SPSS統計軟件的數據管理及常用菜單功能，而且較詳盡地介紹了SPSS統計軟件的基本操作和常用技巧，重點在於如何利用SPSS統計軟件分析實際的醫學問題。為了便於讀者複習鞏固和加深理解，《全國高等學校醫學規劃教材：醫用統計方法及其SPSS軟件實現》各章均有學習小結和適量的習題，並附有參考答案，方便讀者自學與提高。《全國高等學校醫學規劃教材：醫用統計方法及其SPSS軟件實現》共16章，內容主要涉及醫學領域的統計分析，既可作為高等醫學院校“統計學課程教材，也可供醫學統計研究人員學習參考。

《全國高等學校醫學規劃教材:醫用統計方法及其SPSS軟件實現》在SPSS軟件實現部分以SPSS16.0及以上版本為基礎，不僅簡要介紹了SPSS統計軟件的數據管理及常用菜單功能，而且較詳盡地介紹了SPSS統計軟件的基本操作和常用技巧，重點在于如何利用SPSS統計軟件分析實際的醫學問題。為了便于讀者復習鞏固和加深理解，《全國高等學校醫學規劃教材:醫用統計方法及其SPSS軟件實現》各章均有學習小結和適量的習題，并附有參考答案，方便讀者自學與提高。全書共16章，內容主要涉及醫學領域的統計分析，既可作為高等醫學院校“統計學”課程教材，也可供醫學統計研究人員學習參考。

第1章緒論1。1統計學的產生和發展1。2醫學統計學在醫學科研中的地位1。3醫學統計學的基本概念1。4醫學統計工作的基本步驟第2章SPSS軟件數據管理及常用菜單功能2。1SPSS軟件簡介2。2SPSS軟件的數據庫建立2。3常用菜單功能介紹2。4SPSS結果窗口的使用與編輯第3章統計描述與變量分佈3。1頻數分佈表與頻數分佈圖3。2定量資料的統計指標3。3定性資料與等級資料的統計指標3。4正態分佈及其應用3。5二項分佈和Poisson分佈及其應用3。6SPSS軟件實現第4章抽樣誤差4。1抽樣誤差的概念4。2均數的抽樣誤差及標準誤4。3￡分佈4。4頻率的抽樣誤差及標準誤4。5均數和率的參數估計4。6SPSS軟件實現第5章假設檢驗5。1假設檢驗的意義及基本原理5。2假設檢驗的基本步驟5。3假設檢驗的正確應用第6章定量資料的￡檢驗6。1單樣本均數￡的檢驗6。2配對樣本均數的￡檢驗6。3兩獨立樣本均數的￡檢驗6。4假設檢驗的兩類的兩類錯誤6。5假設檢驗應注意的問題6。6t檢驗的SPSS軟件實現方法第7章方差分析7。1完全隨機設計資料的方差分析7。2隨機區組設計資料的方差分析7。3多組均數比較方差齊性檢驗7。4多組均數間的兩兩比較7。5析因設計和重複測量設計資料的方差分析7。6SPSS軟件實現第8章定性資料的統計推斷8。1成組設計四格表資料的x2檢驗8。2配對設計四格表資料的x2檢驗8。3成組設計行乘列表資料的x2檢驗8。4似然比檢驗和確切概率法8。5X2檢驗的多重比較8。6 不同設計類型x2檢驗SPSS軟件實現第9章統計圖表9。1統計表9。2統計圖9。3SPSS軟件實現第10章有序定性資料的分析方法10。1單向有序行×列表數據的分析10。2雙向有序屬性相同行×列表數據的分析10。3雙向有序屬性不同行×列表數據的分析lO。4SPSS軟件實現第1l章秩和檢驗11。1配對設計資料的秩和檢驗11。2兩組定量數據比較的秩和檢驗11。3多組定量數據比較的秩和檢驗11。4配伍組設計資料的秩和檢驗11。5不同設計類型秩和檢驗SPSS軟件實現第12章簡單線性相關與回歸12。1線性相關12。2等級相關12。3線性回歸12。4線性回歸與相關的區別及聯繫12。5SPSS軟件實現第13章調查設計13。1調查研究的分類13。2調查設計13。3調查表的設計與考評13。4敏感問題調查方法13。5調查的質量控制13。6SPSS軟件實現第14章幾種特殊實驗設計方案及分析方法14。1實驗設計的基本原則和基本要素14。2交叉設計及其方差分析14。3拉丁方設計及其方差分析14。4正交試驗設計及其方差分析14。5臨床試驗設計及其統計分析14。6臨床隨訪研究及其統計分析14。7SPSS軟件實現第15章醫學多元統計分析15。1多元線性回歸模型15。2二分類Logistic回歸模型15。3（20x比例風險回歸模型15。4SPSS軟件實現第16章同類研究結果的Meta分析16。1Meta分析的基本思想16。2定量資料的Met：a分析16。3二分類資料的Meta分析附錄衛生統計學附表附表1標準正態分佈曲線下的面積，Φ （-z）值附表2t界值表附表3百分率的可信區間（包括附表3（1）～3（2））附表4F界值表（方差齊性檢驗界值表）（包括附表4（1）～4（2））附表5F界值表（方差分析界值表）附表6q界值表（student-Newman-Keuls法）附表7Dunnett一￡界值表（包括附表7（1）～7（2））附表8X2界值表附表9配對T界值表（配對比較的符號秩和檢驗用）附表10成組設計T界值表（兩組比較的秩和檢驗用）附表11多組設計H界值表（三組比較的秩和檢驗Kruskal-Wallis法）附表12M臨界值表（隨機區組比較的秩和檢驗用）附表13相關係數臨界值表附表14界值表

假設檢驗（hypothesistest），亦稱顯著性檢驗（significancetest），它是用樣本信息推斷總體特征（統計推斷）的一個重要方面：一般先對未知或不完全明確的總體給出某些假設，借以說明總體可能具備某種性質，如正態分布的假設、總體均數的假設等，這種假設稱為統計假設。
統計假設是否成立，需要通過計算樣本統計量進行考察與驗證，依據概率原則，并最終做出判斷：是接受還是拒絕假設，這個過程稱為假設檢驗。
假設檢驗方法很多，常用的有：正態性檢驗、方差齊性檢驗、t檢驗、方差分析、X2。檢驗、秩和檢驗等。
5.1假設檢驗的意義及基本原理
先讓我們借用下面例題來說明假設檢驗的意義及基本原理。
（例5.1）根據大量調查，已知健康成年男子脈搏均數為72次／分，某醫生在一山區隨機調查了25名健康成年男子，求得其脈搏均數為74.2次／分，標準差為6.0次／分。能否據此認為該山區成年男子的脈搏均數高于一般成年男子的脈搏均數？
我們知道：由于個體差異的客觀存在，從總體中獲取樣本，必然會導致樣本（均數）統計量與總體（均數）參數有差別，這種差別叫抽樣誤差，它不可避免。顯然，本例題中，72次／分（總體均數）與74.2次／分（樣本均數）具有差別，那么這種差別是否就只可能是不可避免的抽樣誤差造成的？答案是否定的，因為從醫學角度上講，也有可能抽取的25名成年男子生活的這個山區（即環境條件）使其脈搏代償地升高到74.2次／分。
那么，該山區25名健康成年男子脈搏均數為74.2次／分有兩種可能性：①25名山區健康男子（樣本）就是從一般健康成年男子（總體）中抽樣獲得的，即該樣本是來自于已知的總體，74.2次／分與72次／分不等的原因是抽樣誤差引起的。②25名山區健康男子不是來自一般健康成年男子這個總體，而是來自于總體為山區的健康成年男子（不同于一般健康成年男子），它的總體均數本就應高于72次／分。
哪一種可能造成了這兩者的差別呢？這就需要統計學中的假設檢驗來完成。
基于這兩種可能，建立相應假設，其中以“它們來自同一總體（本質上無差別），樣本與總體的（或樣本之間）差別是由抽樣誤差引起”作為基本假設（因而有人也稱假設檢驗為反證法檢驗），并且作為假設檢驗的前提基礎，同時建立與基本假設對立的假設，即以第二種可能作為選擇性假設。依據研究目的、設計類型、資料類型、分布類型甚至樣本大小等，選擇相應的統計檢驗方法，計算相應統計量，并可以得出該統計量對應的概率，也就是在基本假設成立的條件。