內容簡介
吳建勇主編的《醫學統計與統計軟體》共分十一章，主要包括計量資料、計數資料的統計描述，參數估計和假設檢驗，方差分析，x2檢驗，秩和檢驗，線性相關與回歸，SPSS統計軟體的使用等章節。每章後都有一定數量的目標檢測題，供學生複習鞏固本章內容時選用。
圖書目錄
第一章 緒論
第一節 醫學統計學的定義
第二節 統計學的幾個基本概念
一、同質與變異
二、總體與樣本
三、變數與資料
四、誤差
五、統計量與參數
六、頻率與機率
第三節 統計工作的基本步驟
一、統計設計
二、收集資料
三、整理資料
四、分析資料
第四節 學習醫學統計學應注意的問題
第二章 計量資料的統計描述
第一節 頻數分布
一、頻數分布表
二、頻數分布圖
三、頻數分布表和頻數分布圖的用途
第二節 集中趨勢的描述
一、算術均數
二、幾何均數
三、中位數
第三節 離散趨勢的描述
一、極差
二、四分位數間距
三、方差
四、標準差
五、變異係數
第四節 常態分配及其套用
一、常態分配的概念及特徵
二、標準常態分配
三、標準常態分配的臨界值
四、常態分配的套用
第三章 總體均數的估計和假設檢驗
第一節 抽樣誤差和總體均數的估計
一、均數的抽樣誤差
二、t分布
三、總體均數的可信區間估計
第二節 假設檢驗的原理和基本步驟
一、假設檢驗的原理
二、假設檢驗的基本步驟
第三節 t檢驗
一、樣本均數與總體均數比較
二、配對設計均數比較
三、成組設計的兩樣本均數比較
第四節 假設檢驗的注意事項
一、I類錯誤和Ⅱ類錯誤
二、似設檢驗應注意的問題
第四章 方差分析
第一節 方差分析的基本思想
一、方差分析的基本思想
二、F分布
三、方差分析的套用條件與用途
第二節 完全隨機設計資料的方差分析
第三節 隨機區組設計資料的方差分析
第四節 多個樣本均數的兩兩比較
一、SNK—q檢驗
二、LSD—t檢驗（最小顯著差法）
第五章 計數資料的統計描述
第一節 常用相對數
一、強度相對數
二、結構相對數
三、相對比
第二節 套用相對數的注意事項
第三節 標準化法
一、標準化法的意義
二、標準化率的計算
三、套用標準化時的注意事項
第六章 x2檢驗
第一節 四格表資料的x2檢驗
一、x2檢驗的基本思想
二、完全隨機設計兩樣本率的比較
三、配對設計的x2檢驗
第二節 行×列表資料的x2檢驗
一、多個樣本率的比較
二、多個樣本率間的多重比較
三、兩個或多個構成比的比較
四、關聯性分析
五、行×列表x2檢驗注意事項
第七章 秩和檢驗
第一節 Wilcoxon符號秩和檢驗
一、配對設計的兩樣本比較
二、單一樣本與總體中位數比較
第二節 成組設計兩樣本比較的秩和檢驗
一、定量變數兩獨立樣本比較
二、頻數表資料（或等級資料）的兩樣本比較
第三節 成組設計多個樣本比較的秩和檢驗
一、定量變數多個獨立樣本比較
二、頻數表資料（或等級資料）的多個樣本比較
三、成組設計多個樣本資料的兩兩比較
第四節 隨機區組設計的秩和檢驗
一、M檢驗（Friedman法）查表法
二、x2分布近似法
三、隨機區組設計資料的兩兩比較
第八章 線性相關與線性回歸
第一節 線性相關
一、線性相關的基本概念
二、線性相關係數
三、線性相關係數的假設檢驗
四、線性相關分析的注意事項
第二節 線性回歸
一、線性回歸的基本概念
二、線性回歸方程的計算
三、線性回歸方程的假設檢驗
四、線性回歸分析的注意事項
第三節 線性相關和線性回歸的區別與聯繫
一、線性相關和線性回歸的區別
二、線性相關和線性回歸的聯繫
第四節 等級相關
一、等級相關係數的計算
二、等級相關係數的假設檢驗
第九章 多元線性回歸分析
第一節 多元線性回歸
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的建立
三、多元線性回歸方程的假設檢驗及其評價
第二節 多元逐步回歸
一、選擇最優回歸方程的方法
二、多元逐步回歸
第三節 多元線性回歸的套用及注意事項
一、多元線性回歸的套用
二、多元線性回歸的注意事項
第十章 統計表與統計圖
第一節 統計表
一、統計表的基本結構及要求
二、統計表的種類
三、統計表的檢查與修改
第二節 統計圖
一、繪製統計圖的基本原則及要求
二、常用統計圖的繪製
第十一章 SPSS統計軟體的套用
第一節 數據處理的一般原則和方法
一、數據的錄入
二、數據處理中的基本問題
三、統計方法選擇的基本思路
第二節 SPSS統計軟體的套用
一、SPSS基礎知識
二、t檢驗
三、方差分析
四、x2檢驗
附表
參考文獻
