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上篇 非重复测量设计定性资料统计分析方法1

第1章 一维与二维列联表资料的常规统计分析1

1.1 单组设计一维表资料总体率的区间估计及其假设检验1

1.1.1 问题与数据1

1.1.2 对数据结构的分析1

1.1.3 分析目的与统计分析方法的选择1

1.1.4 SAS程序中重要内容的说明1

1.1.5 主要分析结果及解释2

1.2 配对设计四格表资料的多种诊断指标的计算和一致性与对称性检验2

1.2.1 问题与数据2

1.2.2 对数据结构的分析2

1.2.3 分析目的与统计分析方法的选择3

1.2.4 SAS程序中重要内容的说明3

1.2.5 主要分析结果及解释4

1.3 一种试验方法与金标准比较的诊断试验配对设计四格表资料统计分析与ROC曲线分析5

1.4 两种试验方法与金标准比较的诊断试验配对设计四格表资料统计分析与ROC曲线分析14

1.5 配对设计扩大形式的方表资料一致性和对称性检验与Kendall’s Tau-b秩相关分析17

1.5.1 问题与数据17

1.5.2 对数据结构的分析17

1.5.3 分析目的与统计分析方法的选择17

1.5.4 SAS程序中重要内容的说明17

1.5.5 主要分析结果及解释18

1.6 成组设计横断面研究四格表资料一般x2检验和Fisher’s精确检验19

1.6.1 问题与数据19

1.6.2 对数据结构的分析19

1.6.3 分析目的与统计分析方法的选择19

1.6.4 SAS程序中重要内容的说明19

1.6.5 主要分析结果及解释19

1.7 成组设计队列研究四格表资料一般x2检验和相对危险度RR计算及其CMHx2检验20

1.7.1 问题与数据20

1.7.2 对数据结构的分析20

1.7.3 分析目的与统计分析方法的选择20

1.7.4 SAS程序中重要内容的说明21

1.7.5 主要分析结果及解释21

1.8 成组设计病例对照研究四格表资料一般x2检验和优势比OR计算及其CMHx2检验22

1.8.1 问题与数据22

1.8.2 对数据结构的分析22

1.8.3 分析目的与统计分析方法的选择22

1.8.4 SAS程序中重要内容的说明23

1.8.5 主要分析结果及解释23

1.9 成组设计定性资料三种特殊的比较——非劣效性和等效性及优效性假设检验24

1.9.1 成组设计定性资料非劣效性试验对应的假设检验24

1.9.2 成组设计定性资料等效性试验对应的假设检验25

9.3 成组设计定性资料优效性试验对应的假设检验26

1.10 成组设计结果变量为多值有序变量的2×C表资料的差异性分析与线性趋势检验27

1.10.1 问题与数据27

1.10.2 对数据结构的分析27

1.10.3 分析目的与统计分析方法的选择27

1.10.4 SAS程序中重要内容的说明28

1.10.5 主要分析结果及解释29

1.11 成组设计结果变量为多值名义变量的2×C表资料统计分析29

1.11.1 问题与数据29

1.11.2 对数据结构的分析29

1.11.3 分析目的与统计分析方法的选择30

1.11.4 SAS程序中重要内容的说明30

1.11.5 主要分析结果及解释30

1.12 单因素多水平设计无序原因变量R×2表资料统计分析30

1.12.1 问题与数据30

1.12.2 对数据结构的分析31

1.12.3 分析目的与统计分析方法的选择31

1.12.4 SAS程序中重要内容的说明31

1.12.5 主要分析结果及解释31

1.13 单因素多水平设计有序原因变量R×2表资料的差异性分析与Cochran-Armitage线性趋势检验32

1.13.1 问题与数据32

1.13.2 对数据结构的分析32

1.13.3 分析目的与统计分析方法的选择32

1.13.4 SAS程序中重要内容的说明32

1.13.5 主要分析结果及解释33

1.14 单因素多水平设计双向无序R×C表资料一般x2检验和Fisher’s精确检验33

1.14.1 问题与数据33

1.14.2 对数据结构的分析33

1.14.3 分析目的与统计分析方法的选择33

1.14.4 SAS程序中重要内容的说明33

1.14.5 主要分析结果及解释34

1.15 单因素多水平设计有序结果变量R×C表资料的秩和检验34

1.15.1 问题与数据34

1.15.2 对数据结构的分析34

1.15.3 分析目的与统计分析方法的选择34

1.15.4 SAS程序中重要内容的说明35

1.15.5 主要分析结果及解释35

1.16 单因素多水平设计双向有序R×C表资料的四种不同分析目的的统计分析35

1.16.1 问题与数据35

1.16.2 对数据结构的分析36

1.16.3 分析目的与统计分析方法的选择36

1.16.4 SAS程序中重要内容的说明36

1.16.5 主要分析结果及解释36

1.17 单因素多水平设计双向变量任意性质的R×C表资料关联性Shannon信息量分析和对应分析37

1.17.1 Shannon信息量分析37

1.17.2 定性资料对应分析39

1.18 单因素多水平设计R×C表资料任何两个水平组之间的两两比较40

1.19 数据库形式表达资料的统计分析40

1.20 本章中几类不同统计分析原理概述42

1.20.1 单组设计一元定性资料假设检验的原理42

1.20.2 配对设计2×2表资料的一致性检验计算原理43

1.20.3 配对设计扩大形式方表资料的对称性检验计算原理43

1.20.4 分析各种成组设计定性资料的计算原理44

1.20.5 分析单因素多水平设计定性资料的计算原理47

1.21 本章小结52

参考文献52

第2章 高维列联表资料的常规统计分析53

2.1 问题与数据53

2.2 对数据结构的分析54

2.3 统计分析目的与分析方法选择54

2.4 用SAS软件对实例进行分析55

2.4.1 用SAS软件对例2-1的资料进行加权x2检验55

2.4.2 用SAS软件对例2-1资料进行CMH校正的x2检验56

2.4.3 用SAS软件对例2-2的资料进行meta分析58

2.4.4 用SAS软件对例2-3的资料进行CMHx2检验60

2.4.5 用SAS软件对例2-4的资料进行CMH校正的秩和检验61

2.5 高维列联表资料常规统计分析基本概念63

2.6 高维列联表资料常规统计分析原理概述63

2.6.1 加权x2检验63

2.6.2 CMH统计分析64

2.6.3 meta分析65

2.7 本章小结68

参考文献68

第3章 对数线性模型69

3.1 问题与数据69

3.2 对数据结构的分析70

3.3 统计分析目的与分析方法选择70

3.4 用SAS软件对实例进行解析70

3.4.1 用SAS软件对例3-1的资料进行对数线性模型分析70

3.4.2 用SAS软件对例3-2的资料进行对数线性模型分析72

3.5 对数线性模型基本概念75

3.6 对数线性模型原理概述75

3.6.1 基本模型75

3.6.2 参数估计75

3.6.3 最优模型的选择75

3.6.4 模型评价76

3.7 本章小结76

参考文献76

第4章 非配对设计一水平多重logistic回归分析77

4.1 问题与数据77

4.2 对数据结构的分析80

4.3 统计分析目的与分析方法选择80

4.4 用SAS实现logistic回归分析81

4.4.1 对例4-1的资料进行一般多重logistic回归分析81

4.4.2 对例4-2的资料进行一般多重logistic回归分析83

4.4.3 对例4-3的资料进行累计多重logistic回归分析86

4.4.4 对例4-4的资料进行累计多重logistic回归分析89

4.4.5 对例4-5的资料进行扩展的多重logistic回归分析91

4.4.6 对例4-6的资料进行扩展的多重logistic回归分析93

4.5 logistic回归分析基本概念95

4.6 logistic回归分析原理概述95

4.6.1 基本模型95

4.6.2 模型估计95

4.6.3 logistic回归方程和偏回归系数的假设检验96

4.6.4 模型评价96

4.6.5 变量筛选96

4.7 本章小结97

参考文献97

第5章 非配对设计二水平多重logistic回归分析98

5.1 问题与数据98

5.2 对数据结构的分析100

5.3 统计分析目的与分析方法选择100

5.4 用SAS软件对实例进行解析100

5.4.1 用SAS软件对非配对设计二分类资料进行二水平多重logistic回归分析100

5.4.2 用SAS软件对非配对设计多值有序分类资料进行二水平多重logistic回归分析105

5.4.3 用SAS软件对非配对设计多值名义分类资料进行二水平多重logistic回归分析110

5.5 多水平统计模型基本概念114

5.6 非配对设计二水平多重logistic回归分析原理概述114

5.6.1 结果为二值变量的二水平多重logistic回归分析114

5.6.2 结果为多值有序变量的二水平多重logistic回归分析116

5.6.3 结果为多值名义变量的二水平多重logistic回归分析117

5.7 本章小结118

参考文献118

第6章 配对设计一水平多重logistic回归分析119

6.1 问题与数据119

6.2 对数据结构的分析123

6.3 统计分析目的与分析方法选择123

6.4 用SAS软件对实例进行解析123

6.4.1 用SAS软件对1：1配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析123

6.4.2 用SAS软件对1：2配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析127

6.4.3 用SAS软件对m：n配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析131

6.5 条件logistic回归分析基本概念135

6.6 条件logistic回归分析原理概述135

6.6.1 1：1配对设计的条件logistic回归分析135

6.6.2 1：r配对设计的条件logistic回归分析135

6.6.3 m：n配对设计的条件logistic回归分析136

6.7 本章小结137

参考文献137

第7章 潜在类别分析138

7.1 问题与数据138

7.2 对数据结构的分析139

7.3 统计分析目的与分析方法选择139

7.4 用SAS软件对实例进行解析139

7.4.1 对例7-1进行潜在类别分析139

7.4.2 对例7-2进行潜在类别分析144

7.4.3 对例7-3进行潜在类别分析147

7.5 潜在类别分析基本概念150

7.6 潜在类别分析原理概述151

7.6.1 基本模型151

7.6.2 模型参数152

7.6.3 模型估计152

7.6.4 模型评价153

7.6.5 分类154

7.7 本章小结154

参考文献154

第8章 项目反应模型155

8.1 问题与数据155

8.2 对数据结构的分析155

8.3 统计分析目的与分析方法选择156

8.4 用Mplus软件对实例进行解析156

8.4.1 针对内风证分量表对例8-1进行项目反应模型分析156

8.4.2 针对内火证分量表对例8-1进行项目反应模型分析159

8.4.3 针对痰湿证分量表对例8-1进行项目反应模型分析161

8.4.4 针对血瘀证分量表对例8-1进行项目反应模型分析164

8.4.5 针对气虚证分量表对例8-1进行项目反应模型分析166

8.4.6 针对阴虚证分量表对例8-1进行项目反应模型分析168

8.5 项目反应模型基本概念170

8.6 项目反应模型原理概述171

8.6.1 几个基本概念171

8.6.2 基本假设172

8.6.3 基本模型173

8.6.4 参数估计174

8.6.5 模型评价175

8.7 本章小结176

参考文献177

下篇 重复测量设计定性资料统计分析方法178

第9章 重复测量设计一元定性资料广义估计方程分析178

9.1 问题与数据178

9.2 对数据结构的分析179

9.3 统计分析目的与分析方法选择179

9.4 用SAS软件对实例进行解析180

9.4.1 将时间作为分类变量对例9-1进行分析180

9.4.2 将时间作为连续变量对例9-1进行分析188

9.4.3 对例9-2进行分析196

9.5 广义估计方程基本概念199

9.6 原理概述200

9.6.1 简要介绍200

9.6.2 作业相关矩阵201

9.6.3 参数估计202

9.6.4 模型评价203

9.7 本章小结203

参考文献204

第10章 重复测量设计一元定性资料加权最小二乘法分析205

10.1 问题与数据205

10.2 对数据结构的分析207

10.3 统计分析目的与分析方法选择207

10.4 用SAS软件对实例进行解析208

10.4.1 对例10-1进行加权最小二乘分析208

10.4.2 对例10-2进行加权最小二乘分析210

10.4.3 对例10-3进行加权最小二乘分析211

10.5 加权最小二乘法基本概念213

10.6 加权最小二乘法原理概述213

10.6.1 简要介绍213

10.6.2 资料结构213

10.6.3 基本模型213

10.6.4 模型评价214

10.7 本章小结214

参考文献214

第11章 重复测量设计多元定性资料潜在转移模型分析215

11.1 问题与数据215

11.2 对数据结构的分析216

11.3 统计分析目的与分析方法选择216

11.4 用SAS软件对实例进行解析216

11.5 潜在转移模型分析基本概念242

11.6 潜在转移模型分析原理概述242

11.6.1 基本模型242

11.6.2 模型参数243

11.6.3 模型估计244

11.6.4 模型评价245

11.7 本章小结245

参考文献245

附录A 中风病证候要素评价量表备选条目247

附录B 胡良平统计学专著及配套软件简介253