全新正版现代医学统计学9787030647科学出版社

篇 R与SAS软件基础知识

章 R软件概述 3

1.1 R软件的历史 3

1.2 R软件的功能 3

1.3 R软件的获取 3

1.4 R软件的界面 5

1.5 R软件包中的函数 7

1.6 R软件的工作目录及改变工作目录 12

1.7 使用R软件的帮功能 13

第2章 在R软件环境中输入和输出数据 14

2.1 通过R软件或RStudio软件提供的控制台输入和输出数据 14

2.2 在R软件环境中以文本格式输入和输出数据 17

. 在R软件环境中以Excel格式输入和输出数据 18

2.4 在R软件环境中以SAS格式输入和输出数据 21

2.5 在R软件环境中以SPSS格式输入和输出数据 25

2.6 在R软件环境中以Stata格式输入和输出数据 26

2.7 在R软件环境中以R格式输入和输出数据 27

第3章 R语言简介 31

3.1 R语言概述 31

3.2 R语法 32

3.3 R对象 41

3.4 函数 62

第4章 SAS软件概述 72

4.1 SAS软件的历史与规模 72

4.2 SAS软件的框架与结构 72

4.3 SAS环境与SAS窗口 73

4.4 发挥SAS帮功能的作用 74

4.5 SAS过程与SAS程序的区别 74

4.6 SAS数据步与SAS过程步简介 75

4.7 SAS数据集与格式的数据简介 76

第5章 在SAS软件环境中输入和输出数据 80

5.1 概述 80

5.2 导入/导出向导 80

5.3 IMPORT和EXPORT过程 88

5.4 数据直接访问 92

第6章 基本SAS语言简介 95

6.1 SAS程序 95

6.2 SAS语句的概念 96

6.3 数据步常用语句 100

6.4 过程步常用语句 140

6.5 全程语句 143

第7章 SAS常用函数简介 147

7.1 截取函数 147

7.2 分位数函数 149

7.3 数学函数 152

7.4 概率函数 156

7.5 样本统函 160

7.6 随机数函数 163

第2篇 医学科研设计中关键技术的软件实现

第8章 医学科研设计要览 171

8.1 医学课题研究概述 171

8.2 医学科研设计方案的种类及主要内容 172

8.3 医学伦理道德 175

8.4 国际注册 176

8.5 硬件和软件条件 176

8.6 医学科研课题技术设计方案中的核心内容 177

第9章 估计样本含量与检验效能 184

9.1 估计样本含量与检验效能的概述 184

9.2 定量资料设检验时估计样本含量与检验效能 185

9.3 定资料设检验时估计样本含量与检验效能 193

0章 产生随机数与随机抽样 197

10.1 产生随机数 197

10.2 随机抽样 204

1章 随机分组与统计模拟 214

11.1 随机分组 214

11.2 统计模拟 219

第3篇 定资料广义差异分析的软件实现

2章 单组设计一元定资料区间估计与设检验 5

12.1 问题与数据 5

12.2 对数据结构的分析 5

1. 分析目的与统计分析方法的选择 5

12.4 基于R的单个率的设检验与区间估计 5

12.5 基于SAS的单个率的设检验与区间估计

3章 2×2列联表资料广义差异分析 244

13.1 配对设计四格表资料的多种诊断指标的计算 244

13.2 配对设计四格表资料的一致与对称检验 247

13.3 横断面设计2×2表资料差异分析 249

13.4 队列研究设计2×2表资料差异分析 251

13.5 病例对照研究设计2×2表资料差异分析 253

13.6 横断面设计2×2表资料非劣效分析 254

13.7 横断面设计2×2表资料等效分析 255

13.8 横断面设计2×2表资料优效分析 256

4章 R×2列联表与2×C列联表资料线趋势检验 258

14.1 R×2列联表资料线趋势检验 258

14.2 2×C列联表资料线趋势检验 261

5章 R×C列联表资料广义差异分析 265

15.1 横断面设计双向无序R×C列联表资料差异分析 265

15.2 横断面设计结果变量为有序变量单向有序R×C列联表资料秩和检验 266

15.3 横断面设计双向有序且属不同R×C列联表资料Spearman秩相关分析 268

15.4 配对设计扩大形式双向有序且属同列联表资料一致分析 271

15.5 配对设计扩大形式双向有序且属同列联表资料Kendall’s tau-b秩相关分析 273

6章 高维列联表资料广义差异分析 276

16.1 结果变量为二值变量高维列联表资料CMH校正χ2检验 276

16.2 结果变量为多值名义变量高维列联表资料CMH校正χ2检验 280

16.3 结果变量为多值有序变量高维列联表资料CMH校正秩和检验 283

第4篇 定量资料广义差异分析的软件实现

7章 定量资料参数设检验前提条件的检查 289

17.1 单组设计一元定量资料小样本正态检验 289

17.2 单组设计一元定量资料大样本正态检验 290

17.3 单因素两水平设计一元定量资料方差齐检验 292

17.4 单因素多水平设计一元定量资料方差齐检验 294

8章 单因素设计一元定量资料广义差异分析 297

18.1 单组设计一元定量资料t检验及符号秩和检验 297

18.2 配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 298

18.3 成组设计一元定量资料差异检验——t检验及秩和检验 300

18.4 成组设计一元定量资料非劣效检验 302

18.5 成组设计一元定量资料等效检验 303

18.6 成组设计一元定量资料优效检验 304

18.7 单因素多水平设计一元定量资料方差分析及秩和检验 306

18.8 多个均值之间的两两比较 309

9章 无法考察交互作用的多因素设计一元定量资料方差分析 312

19.1 无重复试随区组设计一元定量资料方差分析 312

19.2 交叉设计一元定量资料方差分析 319

19.3 拉丁方设计一元定量资料方差分析 321

19.4 嵌套设计一元定量资料方差分析 3

第20章 考察全部交互作用的多因素设计一元定量资料方差分析 330

20.1 两因素析因设计一元定量资料方差分析 330

20.2 三因素析因设计一元定量资料方差分析 335

2章 考察部分交互作用的多因素设计一元定量资料方差分析 339

21.1 正交设计一元定量资料方差分析 339

21.2 裂区设计一元定量资料方差分析 347

21.3 重复测量设计一元定量资料方差分析 350

第5篇 变量间相关与回归分析的软件实现

第22章 两变量间简单线关分析 363

22.1 问题、数据及统计分析方法的选择 363

22.2 Pearson线关分析 366

2. Spearman秩相关分析 367

第章 两变量间简单线回归分析 370

.1 问题、数据及统计分析方法的选择 370

.2 简单线回归分析 370

第24章 两变量间简单曲线回归分析 373

24.1 问题与数据 373

24.2 分析与解答 374

第25章 多重线回归分析核心内容与关键技术概述 384

25.1 与多重线回归分析有关的基本概念 384

25.2 构建多重线回归分析模型的方法 390

25.3 多重线回归分析模型的设检验 393

25.4 实施多重线回归分析的重要步骤与关键技术 394

25.5 多重线回归分析模型拟合效果的评价 398

第26章 基于经典统计思想实现多重线回归分析 400

26.1 未引入派生变量并采用经典统计思想实现多重线回归分析 400

26.2 引入派生变量并采用经典统计思想实现多重线回归分析 414

26.3 基于主成分回归分析与岭回归分析实现多重线回归分析 424

第27章 基于贝叶斯统计思想实现多重线回归分析 428

27.1 MCMC方法概述 428

27.2 未引入派生变量且基于贝叶斯统计思想实现多重线回归分析 429

27.3 引入派生变量且基于贝叶斯统计思想实现多重线回归分析 433

第28章 基于机器学统计实现多重线回归分析 436

28.1 机器学习回归分析方法概述 436

28.2 未引入派生变量且基于BP神经网络回归分析建模 437

第29章 基于经典统计思想实现二值因变量的多重logistic回归分析 441

29.1 二值因变量的多重logistic回归模型的建模与求解 441

29.2 问题与数据结构 443

29.3 二值因变量的多重logistic回归分析 446

29.4 基于SAS实现ROC曲线下面积计算与比较 454

第30章 基于经典统计思想实现多值有序因变量的多重logistic回归分析 463

30.1 多值有序因变量的多重logistic回归模型的建模与求解 463

30.2 问题与数据结构 465

30.3 多值有序因变量的多重logistic回归分析 467

3章 生存资料非参数统计分析 474

31.1 概述 474

31.2 问题与数据结构 477

31.3 单因素一元生存资料非参数统计分析 478

第32章 生存资料Cox比例风险模型回归分析 483

32.1 概述 483

32.2 问题与数据结构 484

3. 基于SAS的生存资料Cox比例风险模型回归分析 487

32.4 基于R的生存资料Cox比例风险模型回归分析 490

第33章 Cox非比例风险模型回归分析 494

33.1 概述 494

33.2 问题与数据结构 494

33.3 基于SAS的生存资料Cox比例风险模型回归分析 495

第34章 生存资料的参数模型回归分析 507

34.1 概述 507

34.2 问题与数据结构 508

34.3 基于SAS的生存资料参数模型回归分析的准备 508

34.4 未引入派生变量且基于SAS的生存资料参数模型回归分析 509

34.5 引入派生变量且基于SAS的生存资料参数模型回归分析 517

34.6 模型的判定 524

34.7 基于R实现生存资料参数模型回归分析 525

第6篇 判别分析与聚类分析的软件实现

第35章 基于R软件采用支持向量机方法实现判别分析 531

35.1 三类别资料及其分类问题 531

35.2 支持向量机方法的实现 533

35.3 用支持向量机方法进行判别分析 534

……

参考文献 554

附录 556

胡良平，1955年出生，教授，博士生导师，曾任军事医学科学院部医学统计学教研室主任和生物医学统计学咨询中心主任，现任靠前一般系统论研究会中国分会概率统计系统专业理事会常务理事，第九届中国现场统计研究会理事，中国生物医学统计学会副会长，《中华医学杂志》等10余种杂志编委，北京大学口腔医学院客座教授，食药品监督管理局评审专家；主编统计学专著42部，参编统计学专著10部，总字数超过了1。5亿字；发表作者学术220余篇，发表合作150余篇，获军队科技成果和省部级科技成果多项；参加并完成三项标准撰写工作；参加两项科技重大专项课题研究工作；在从事统计学工作的近50年中，为几千名、医学科研人员、临床医生和杂志编辑讲授生物医学统计学，在全国各地作统计学学术报告100会场，举办数十期全国统计学培训班，培养多名统计学专业硕士和博士；近几年来，参加重量新药和医疗器械项目评审数十项、参加100多项全军重大重点课题的统计学检查工作；归纳并提炼出有利于透过现象看本质的“八”和“八思维”的统计学思想；了逆向统计学教学法和三型理论。擅长科研课题的科研设计、复杂科研资料的统计分析与SAS实现、各种层次的统计学教学培训和咨询工作。

本书内容涉及R与SAS软件基础知识及医学科研设计中关键技术、定与定量资料广义差异分析、变量间相关与回归分析、判别分析与聚类分析的软件实现。