医学案例统计分析与SAS应用

章节摘录

版权页：插图：理论上，样本含量越大，越有可能得到小的P值。即使实际差别很小，大样本所得的P值也可能很小，有的人便认为统计学是数字游戏。实际上并非如此，大样本的P值小，表明大样本的结果更为稳定可靠，恰恰反映了统计学的严谨性。比如某医生治愈1人，他据此宣称治愈率为1009／6你会相信吗？但如果他治疗10000人仍然全部治愈，那他说治愈率为100％你会不会更相信？当一个人说街上有虎，魏王并不相信，当三个人说街上有虎，为什么魏王就相信？关键的问题是，当增加样本的时候，是不是还会保持原来的结果。治疗1人可以痊愈，治疗第二个人一定会痊愈吗？第一个人可以说街上有虎，第二个人一定也会这么说吗？如果不断地增加样本，而结果仍然不变，统计学就会认为这种建立在大样本基础上的结果是可靠的，而不是偶然的，就会给出一个小的P值。如果小样本的结果发现有差异，统计学会认为基于小样本的差异不一定可靠，因此会给出一个较大的P值，以提醒研究者谨慎下结论。4.单侧检验与双侧检验单侧和双侧检验多用于组间比较。如要比较A、B两种药物疗效，如果预期B药不可能不如A药，则可以采用单侧检验。这种情形也常用于新药与安慰剂比较。预期药物疗效不可能比安慰剂差，可用单侧检验。如果对两种药的疗效并不确定，B药可能优于A药，也可能劣于A药，则多采用双侧检验。一般而言，如果事先对A、B两组了解不多，没有足够的证据了解A和B孰大孰小，就可选择双侧检验。如果事先已经明确A一定不会小于B，或B一定不会小于A，就可以选择单侧检验。单侧检验和双侧检验的选择必须根据专业在数据分析之前确定。对于同一资料，单侧检验比双侧检验更容易得到“有统计学意义”的结论，也就是更容易得到阳性结果。因此，切不可得到P值后再返回来选择有利的单侧检验或双侧检验，否则就真的是在玩统计游戏了。本书中的案例分析如果没有特殊说明，均为双侧检验。5.关于把握度的理解把握度又称检验效能（power），它表示如果确实有统计学意义的话，按照现有数据能够发现这种统计学意义的概率或把握有多大。例如，两组比较中，power为0.8，表示如果两组确实有差异的话，那我们在分析中有809／6的把握能够得到“有统计学差异”的结论。把握度通常用1－P表示，卢即犯第二类错误的概率。把握度在平常的统计分析中一般不大为人所重视，但当数据出现阴性结果的时候，你就会发现它的用处了。你可以根据把握度来判断一下阴性结果是否因为例数太少，如果是，你可以继续增加样本含量，如果不是，那就只好宣布实验结果事与愿违了。

书籍目录

第一章  医学统计学与SAS简介  第一节  医学统计学简介    一、医学统计学概述    二、医学统计学中常用的几个概念    三、统计分析中应注意的几个问题    四、统计学应用的几个误区  第二节  SAS简介    一、SAS概述    二、SAS界面介绍    三、SAS常用窗口介绍    四、SAS编程简介  第三节  小结第二章  医学研究设计与SAS实现  第一节  科研设计思路及SAS命令简介    一、样本含量估计及SAS命令简介    二、常用实验设计方法及SAS命令简介  第二节  科研设计的SAS实现    一、完全随机设计与样本含量估计    二、随机区组设计与样本含量估计    三、析因设计的随机分组    四、关系型研究的样本含量估计  第三节  小结第三章  统计描述与SAS分析  第一节  统计描述及SAS命令简介    一、常用的统计描述指标    二、常用的统计图表  第二节  统计描述的SAS实现    一、定量资料的统计描述    二、分类资料的统计描述  第三节  小结第四章  定量资料的SAS统计分析  第一节  定量资料常用统计方法及SAS命令简介    一、t检验及SAS命令简介    二、方差分析及SAS命令简介    三、秩和检验及SAS命令简介    四、多重检验及SAS命令简介  第二节  定量资料的分析思路及SAS实现    一、两组正态分布资料的比较    二、两组非正态分布资料的比较    三、多组正态分布资料的比较    四、多组非正态分布资料的比较    五、析因设计资料的分析    六、配对设计资料的分析    七、随机区组资料的分析    八、多指标的组间比较  第三节  小结    一、定量数据组间比较的分析方法小结    二、定量资料分析中需注意的几个问题第五章  分类资料的SAS统计分析  第一节  分类资料常用统计方法及SAS命令简介    一、y2检验及SAS命令简介  第二节  分类资料的分析思路及SAS实现    一、四格表资料的分析    二、R×2表资料的分析    三、2×C表无序资料的分析    四、2×C表有序资料的分析    五、配对资料的分析    六、多层分类资料的分析  第三节  小结第六章  相关分析及SAS实现  第一节  相关分析及SAS命令简介    一、定量资料相关分析及SAS命令简介    二、分类资料相关分析及SAS命令简介  第二节  相关分析的思路及SAS实现    一、线性相关分析    二、分类资料的相关性分析    三、配对分类资料的相关性分析    四、多分类指标的相关性分析  第三节  小结    一、相关分析方法小结    二、相关分析应注意的几个问题第七章  线性回归与SAS分析  第一节  线性回归及SAS命令简介    一、线性回归简介    二、线性回归的应用条件    三、线性回归模型的分析过程    四、线性回归模型诊断与评价    五、线性回归的SAS程序  第二节  线性回归的分析思路及SAS实现    一、简单线性回归分析    二、多重线性回归分析  第三节  线性回归的替代方法及SAS实现    一、主成分回归    二、偏最小二乘回归    三、稳健回归    四、非参数回归  第四节  小结第八章  logistic回归与SAS分析  第一节  logistic回归及SAS命令简介    一、logistic回归简介    二、logistic回归模型的分析过程    三、logistic回归的SAS程序  第二节  logistic回归的分析思路及SAS实现    一、单因素logistic回归分析    二、多因素logistic回归分析  第三节  logistic回归的扩展及SAS实现    一、多项logistic回归    二、有序logistic回归  第四节  小结第九章  生存分析与SAS分析  第一节  生存分析及SAS命令简介    一、生存分析中的常见名词    二、生存分析方法简介  第二节  生存分析思路及SAS实现    一、生存曲线的比较    二、等比例风险的Cox回归    三、非等比例风险的Cox回归  第三节  小结第十章  一般线性模型与广义线性模型  第一节  一般线性模型与广义线性模型简介    一、一般线性模型及SAS命令简介    二、广义线性模型及SAS命令简介  第二节  一般线性模型与广义线性模型的SAS实现    一、协方差分析    二、Poisson回归分析  第三节  小结第十一章  多水平数据的SAS分析  第一节  多水平数据常用统计方法及SAS命令简介    一、多水平模型及SAS命令简介    二、广义估计方程及SAS命令简介  第二节  多水平数据的分析思路及SAS实现    一、定量资料的多水平数据分析    二、分类资料的多水平数据分析  第三节  小结参考文献

编辑推荐

《医学案例统计分析与SAS应用》是由北京大学医学出版社出版的。

作者简介

《医学案例统计分析与SAS应用》摒弃了以往教材中每章介绍一种方法的模式。因为统计分析是根据研究目的、数据类型等选择相应方法，而不是拿统计方法去套数据，所以《医学案例统计分析与SAS应用》以研究目的和数据类型为导向，以此作为划分章节的依据。针对每一案例的数据，给出选用的分析方法，并说明为什么要用这种方法，以及如何通过统计软件来实现，对统计软件输出的结果给出详细的解释，使读者掌握不同数据的分析方法，做到举一反三。

图书封面

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