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全國衛生職業院校規劃教材:醫學統計方法(第3版)(供中高職醫學相關專業使用)

  • 作者:趙紅,封蘇琴 著 趙紅,封蘇琴 編
  • 出版社: 科學出版社
  • 出版時間:2012-08-01
  • 版次:3
  • 商品編號: 11070616

    頁數:146

    裝幀:平裝

    開本:16開

    紙張:膠版紙

    印次:13

    印刷時間:2012-08-01

    正文語種:中文


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內容簡介

《全國衛生職業院校規劃教材:醫學統計方法(第3版)(供中高職醫學相關專業使用)》以案例引導,提出實際問題,引導學生正確分析該資料屬於何種類型,應採取何種統計分析方法及其步驟,通過案例分析歸納出該統計方法的概念、步驟、應用範圍及其注意事項。每章附自測題,學生可以加深與鞏固所學統計知識,培養學生獨立思考、分析與解決科研實際問題的能力,掌握醫學科研論文撰寫能力。第1章緒論介紹醫學統計學的概念、內容,統計工作步驟,統計資料類型等。第2章、第3章、第4章分別介紹定量資料統計描述、數值變量資料的統計推斷、方差分析。第5章介紹常用非參數統計方法——秩和檢驗。第6章、第7章分別介紹常用分類資料的統計描述和統計推斷方法。第8章介紹兩變量關係的分析方法一線性相關與回歸。第9章介紹統計圖和統計表。第10章為SPSS統計軟件在醫學統計學中的應用簡介。
    《全國衛生職業院校規劃教材:醫學統計方法(第3版)(供中高職醫學相關專業使用)》適合中高職醫學相關專業學生使用,也可作為在職崗位培訓及執業護士基礎理論考試的教材和參考書。

目錄

第1章 緒論
第1節 醫學統計學的定義
一、統計學定義及特點
二、醫學統計學的定義和研究對象
三、醫學統計學的任務
第2節 醫學統計學常用的基本概念
一、總體與樣本
二、概率和頻率
三、參數與統計量
四、誤差
第3節 醫學統計資料的類型
一、定量資料(計量資料)
二、分類資料(定性資料)
第4節 醫學統計工作的基本步驟
一、統計設計
二、統計資料的蒐集
三、統計整理
四、統計分析

第2章 定量資料的統計描述
第1節 定量資料的頻數分佈
一、頻數表
二、直方圖
三、頻數分佈
第2節 定量資料集中趨勢的統計描述
一、算術均數
二、幾何均數
三、中位數
四、百分位數
第3節 定量資料離散程度的統計描述
一、全距
二、四分位數間距
三、離均差總和、平均差和離均差平方和
四、方差
五、標準差
六、變異係數
第4節 正態分佈及應用
一、正態分佈的主要特徵
二、正態分佈的應用

第3章 數值變量資料的統計推斷
第1節 均數的抽樣誤差與 標準誤
一、抽樣研究
二、均數的抽樣誤差的計算
第2節 t分佈
一、t分佈的概念
二、t分佈的圖形與特徵
第3節 總體均數置信區間的估計
一、點估計
二、區間估計
三、總體均數的區間估計
四、置信區間的確切涵義
第4節 t檢驗與u檢驗
一、假設檢驗的基本思想及步驟
二、t檢驗
三、均數的u檢驗
第5節 假設檢驗注意事項
一、Ⅰ型錯誤和Ⅱ型錯誤
二、假設檢驗應注意的問題

第4章 方差分析
第1節 方差分析簡介
第2節 單因素方差分析的應用
第3節 多個樣本均數的兩兩比較

第5章 秩和檢驗
第1節 配對設計資料的符號秩和檢驗
一、檢驗步驟
二、案例解析
第2節 完全隨機設計兩個樣本資料的秩和檢驗
一、檢驗步驟
二、案例解析
第3節 完全隨機設計多個樣本資料的秩和檢驗
一、基本步驟
二、案例解析

第6章 分類變量資料的統計描述
第1節 相對數
一、常用相對數
二、應用相對數的注意事項
第2節 率的標準化法
一、標準化法的意義
二、標準化率的計算
三、應用標準化法的注意事項

第7章 分類變量資料的統計推斷
第1節 率的抽樣誤差與u檢驗
一、率的標準誤
二、總體率的置信區間
三、率(構成比)的u檢驗
第2節 卡方(γ2)檢驗
一、X2檢驗的基本思想與基本步驟
二、四格表資料的γ2檢驗
三、配對四格表資料的γ2檢驗
四、行×列表資料的γ2檢驗

第8章 直線相關與回歸
第1節 直線相關
一、直線相關的概念
二、相關係數的意義與計算
三、應用直線相關分析時的注意事項
第2節 直線回歸
一、直線回歸的概念
二、直線回歸方程的計算
三、回歸係數的假設檢驗
四、應用直線回歸時的注意事項
第3節 直線相關與回歸的區別和聯繫
一、區別
二、聯繫
第4節 等級相關

第9章 統計表與統計圖
第1節 統計表
一、統計表的概念
二、統計表的基本結構和製作要求
三、統計表的種類
第2節 統計圖
一、統計圖的基本結構和製作要求
二、常用統計圖及其繪製
要求

第10章 SPSS統計軟件的應用簡介
第1節 原始數據的錄入與保存
第2節 SPSS基本統計方法
一、數值資料的統計學描述
二、均數比較與檢驗
三、γ2檢驗
參考文獻
自測題參考答案
附錄
英漢統計名詞對照

 


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