第一章绪论
第一节中医药统计学概述
一、统计学及其发展简史
二、中医药统计学的概念、内容与特点
第二节中医药统计学中的基本概念
一、同质与变异
二、总体与样本
三、参数与统计量
四、概率与频率
五、误差
第三节中医药统计工作的基本步骤
一、研究设计
二、收集资料
三、整理资料
四、分析资料
五、结果解释与表达
第四节中医药统计资料的类型
一、数值变量资料
二、分类变量资料
三、资料类型的转换
第五节学习中医药统计学的意义与方法
一、学习中医药统计学的意义
二、学习中医药统计学的方法
第二章中医药统计资料的收集与管理
第一节中医药统计资料的收集
一、资料收集的概念
二、资料来源
三、资料收集的基本要求
四、资料收集的注意事项
第二节中医药统计资料的整理
一、资料整理的概念
二、资料整理的方法
三、资料整理的注意事项
第三节数据管理
一、数据管理的概念
二、数据管理的分类
三、数据管理计划
四、常用数据管理软件
第四节SPSS数据文件的建立与管理
一、数据文件建立与编辑
二、数据文件的管理
第五节SPSS统计软件实现方法
第三章统计描述
第一节数值变量资料的统计描述
一、数值变量资料的频数分布
二、 集中趋势描述
三、离散趋势描述
第二节分类变量资料的统计描述
一、分类变量资料的频数分布
二、分类变量资料描述指标
三、 率的标准化
第三节常用统计图表
一、统计表
二、统计图
第四节SPSS软件实现方法
一、频数分布表的编制
二、统计描述指标的计算
三、统计图的制作
第四章常用概率分布
第一节正态分布
一、正态分布的概念和特征
二、正态分布面积分布规律
三、正态分布的应用
第二节二项分布
一、 二项分布的概念
二、二项分布的特征
三、二项分布的应用
第三节Poisson分布
一、 Poisson分布的概念
二、Poisson的特征
三、Poisson分布的应用
第五章参数估计
第一节抽样分布与抽样误差
一、样本均数的抽样分布与抽样误差
二、样本率的抽样分布与抽样误差
第二节t分布
一、t分布的概念
二、t分布的特征
三、t分布的应用
第三节总体均数和总体率的估计
一、总体均数的估计
二、总体率的估计
第四节SPSS软件实现方法
一、总体均数区间估计
二、总体率区间估计
第六章假设检验基础
第一节概述
一、假设检验的基本思想
二、假设检验的步骤
三、假设检验的分类
四、假设检验的两类错误与检验效能
五、假设检验的注意事项
第二节正态性检验与方差齐性检验
一、正态性检验
二、方差齐性检验
第三节单样本资料的假设检验
一、单样本数值变量资料的假设检验
二、单样本分类变量资料的假设检验
第四节SPSS软件实现方法
一、正态性检验
二、方差齐性检验
三、单样本t检验
四、单样本Wilcoxon符号秩和检验
第七章两样本数值变量资料的假设检验
第一节两独立样本数值变量资料的假设检验
一、两独立样本t检验
二、两独立样本Wilcoxon秩和检验
第二节配对设计数值变量资料的假设检验
一、配对设计t检验
二、配对Wilcoxon符号秩和检验
第三节SPSS统计软件实现方法
一、两独立样本t检验
二、两独立样本Wilcoxon秩和检验
三、配对设计t检验
四、配对设计Wilcoxon符号秩和检验
第八章多样本数值变量资料的假设检验
第一节 方差分析概述
一、方差分析的基本思想
二、方差分析的应用条件
三、多个样本的方差齐性检验
第二节完全随机设计数值变量资料的假设检验
一、完全随机设计方差分析
二、Kruskal-Wallis H检验
第三节随机区组设计资料的假设检验
一、随机区组设计方差分析
二、Friedman M检验
第四节析因设计资料的方差分析
一、基本原理
二、案例分析
第五节重复测量资料的方差分析
一、基本原理
二、案例分析
第六节SPSS软件实现方法
一、完全随机设计方差分析
二、Kruskal-Wallis H检验
三、随机区组设计方差分析
四、Friedman M检验
五、析因设计方差分析
六、重复测量资料的方差分析
第九章分类变量资料的假设检验
第一节χ2检验概述
一、χ2检验的基本思想
二、χ2分布
第二节两独立样本率比较的χ2检验
一、基本原理
二、案例分析
第三节多个独立样本率比较的χ2检验
一、基本原理
二、案例分析
第四节配对设计两样本率比较的χ2检验
一、基本原理
二、案例分析
第五节两样本率比较的Fisher确切概率法
一、基本原理
二、案例分析
第六节有序分类变量资料的假设检验
一、两独立样本有序分类变量资料比较的Wilcoxon秩和检验
二、多独立样本有序分类变量资料比较的Kruskal-Wallis H检验
第七节SPSS软件实现方法
一、两独立样本率比较的 χ2检验
二、多个独立样本率比较的χ2检验
三、配对设计两样本率比较的χ2检验
四、两样本率比较的Fisher确切概率法
五、有序分类变量资料的假设检验
第十章双变量关联性分析
第一节数值变量间的相关分析
一、线性相关
二、秩相关
三、相关分析的注意事项
第二节分类变量间的关联分析
一、2×2交叉分类表资料关联性分析
二、2×2配对资料关联性分析
三、R×C表多分类资料的关联性分析
第三节SPSS软件实现方法
一、双变量线性相关分析
二、双变量秩相关分析
三、2×2交叉分类表资料关联性分析
四、2×2配对资料关联性分析
五、R×C表多分类资料的关联性分析
第十一章简单线性回归分析
第一节概述
一、基本概念
二、应用条件
第二节简单线性回归方程的建立与评价
一、简单线性回归方程的建立
二、简单线性回归方程的评价
第三节简单线性回归的应用与注意事项
一、简单线性回归方程的应用
二、应用直线回归的注意事项
第四节SPSS软件实现方法
第十二章多重线性回归分析
第一节概述
一、多重线性回归模型
二、应用条件
第二节多重线性回归模型的建立
一、参数估计
二、假设检验
第三节多重线性回归模型拟合效果的评价
一、决定系数
二、 复相关系数
三、调整决定系数
第四节自变量的筛选
一、筛选准则
二、筛选常用方法
第五节多重线性回归的应用与注意事项
一、多重线性回归的应用
二、多重线性回归的注意事项
第六节SPSS软件实现方法
第十三章Logistic回归分析
第一节概述
一、Logit变换
二、相关概念的界定
第二节非条件Logistic回归分析
一、Logistic回归模型
二、回归模型参数的意义
三、回归模型的参数估计
四、回归模型的假设检验
五、变量筛选
第三节条件Logistic回归分析
一、条件Logistic回归模型
二、案例分析
第四节Logistic回归模型的应用与注意事项
一、Logistic回归模型的应用
二、Logistic回归模型的注意事项
第五节SPSS软件实现方法
一、非条件Logistic回归分析
二、条件Logistic回归分析
第十四章生存分析
第一节生存分析的基本概念
一、终点事件
二、生存时间
三、死亡概率与生存概率
四、生存率
五、风险率
第二节生存率的估计
一、寿命表法
二、Kaplan-Meier法
三、生存率的区间估计
第三节生存曲线的比较
一、log-rank检验
二、log-rank检验的注意事项
第四节Cox比例风险回归模型
一、概述
二、Cox比例风险回归模型的应用实例
三、Cox比例风险回归模型的用途及注意事项
第五节SPSS软件实现方法
一、生存率的估计及比较的SPSS软件实现方法
二、Cox比例风险回归模型的SPSS软件实现方法
第十五章实验设计
第一节实验设计的基本要素
一、研究对象
二、处理因素
三、实验效应
第二节实验设计的基本原则
一、随机原则
二、对照原则
三、重复原则
第三节常用的实验设计方案
一、完全随机设计
二、配对设计
三、随机区组设计
四、交叉设计
五、析因设计
第四节样本含量估计
一、样本含量估计的主要参数
二、常见研究设计的样本含量估计
第五节临床试验设计
一、临床试验的特点
二、临床试验设计的原则
三、临床试验的设计类型
四、新药临床试验的分期
五、临床试验的统计分析数据集
六、临床试验疗效的统计分析
第六节SPSS软件实现方法
一、完全随机化分组
二、分层（或区组）随机化分组
第十六章调查设计
第一节调查研究设计的要点与步骤
一、调查研究的设计要点
二、调查研究设计的基本步骤
第二节常用抽样调查方法
一、概率抽样方法
二、非概率抽样方法
第三节调查问卷设计与评价
一、调查问卷设计
二、调查问卷的评价
三、调查研究的样本含量估计
第四节SPSS软件实现方法
附录