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生物统计学基础


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生物统计学基础
  • 书号：9787030103949
    作者：孙尚拱
  • 外文书名：Fumdamentals of Biostatistics
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：782
    字数：985000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2004-04-01
  • 所属分类：Q-3 生物科学的研究方法与技术
  • 定价： ￥198.00元
    售价： ￥156.42元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书是国外优秀教材Fundamentals of Biostatistics（第五版）的中译本，由哈佛大学具有丰富教学经验的一流教授编写。
　　本书是介绍生物统计学重要知识和基本应用的导论性教材。书中运用丰富的医学和生物学实例及流程图，生动形象地阐明了生物统计学的概念内涵和方法公式。为了便于读者自学，本书尽量贯穿初等数学讨论，而不过多涉及高等数学证明，并且每章末附摘要、练习题和参考文献，书末有习题解答、索引及数据光盘。
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    第1章 概述 1
    参考文献 4
    第2章 描述性统计 5
    2.1 绪言 5
    2.2 位置测度 7
    2.2.1 算术均数 7
    2.2.2 中位数 8
    2.2.3 算术平均与中位数的比较 10
    2.2.4 众数 11
    2.2.5 几何平均 12
    2.3 算术平均数的某些性质 13
    2.4 离散性测度 14
    2.4.1 极差 14
    2.4.2 分位数 15
    2.4.3 方差与标准差 16
    2.5 方差与标准差的某些性质 18
    2.6 变异系数 19
    2.7 分组数据 21
    2.8 图示法 24
    2.8.1 条形图 24
    2.8.2 直方图 25
    2.8.3 茎叶图 25
    2.8.4 盒形图 28
    2.9 病例研究1：儿童的神经及心理机能遭受铅暴露的效应研究 30
    2.10 病例研究2：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 31
    2.11 摘要 33
    练习题 33
    参考文献 41
    第3章 概率 42
    3.1 绪言 42
    3.2 概率的定义 42
    3.3 某些有用的概率记号 44
    3.4 概率的乘法规则 46
    3.5 概率的加法规则 48
    3.6 条件概率 50
    3.7 Bayes规则与筛选检验 53
    3.7.1 ROC曲线 57
    3.8 患病率与发病率 59
    3.9 摘要 60
    练习题 60
    参考文献 73
    第4章 离散概率分布 75
    4.1 绪言 75
    4.2 随机变量 75
    4.3 离散随机变量的概率质量函数 76
    4.3.1 概率分布与样本分布间的关系 77
    4.4 离散随机变量的期望值 78
    4.5 离散随机变量的方差 79
    4.6 离散随机变量的累加分布函数 81
    4.7 排列与组合 82
    4.8 二项分布 85
    4.8.1 使用二项分布表 87
    4.8.2 使用电子表 89
    4.9 二项分布的期望值 91
    4.10 泊松分布 92
    4.11 泊松概率的计算 96
    4.11.1 使用泊松表 96
    4.11.2 泊松分布的电子表 96
    4.12 泊松分布的期望值与方差 97
    4.13 泊松分布与二项分布的近似 98
    4.14 摘要 100
    练习题 101
    参考文献 114
    第5章 连续概率分布 115
    5.1 绪言 115
    5.2 一般概念 115
    5.3 正态分布 118
    5.4 标准正态分布的性质 121
    5.4.1 使用正态表 122
    5.5 转换N(μ，σ2)分布到N(0，1)分布 126
    5.6 随机变量的线性组合 130
    5.6.1 相依性随机变量 131
    5.7 二项分布的正态近似 134
    5.8 泊松分布的正态近似 140
    5.9 摘要 142
    练习题 142
    参考文献 154
    第6章 估计 155
    6.1 绪言 155
    6.2 总体与样本的关系 156
    6.3 随机数表 157
    6.4 随机化临床试验 161
    6.4.1 随机化临床试验的设计特性 163
    6.5 一个分布中均数的估计 165
    6.5.1 点估计 165
    6.5.2 均值的标准误差 168
    6.5.3 中心极限定理 171
    6.5.4 区间估计 173
    6.5.5 t分布 174
    6.6 疾病研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 180
    6.7 方差的估计 180
    6.7.1 点估计 180
    6.7.2 卡方分布 181
    6.7.3 区间估计 183
    6.8 二项分布的估计 185
    6.8.1 点估计 185
    6.8.2 区间估计——正态理论法 186
    6.8.3 区间估计——精确法 187
    6.9 泊松分布的估计 189
    6.9.1 点估计 189
    6.9.2 区间估计 190
    6.10 单侧置信区间 192
    6.11 摘要 194
    练习题 194
    参考文献 202
    第7章 假设检验：单样本推断 204
    7.1 绪言 204
    7.2 一般概念 204
    7.3 正态分布均值的单样本检验：单侧备择 207
    7.4 正态分布均值的单样本检验：双侧备择 214
    7.4.1 单样本的z-检验 218
    7.5 检验的功效 219
    7.5.1 单侧备择 219
    7.5.2 双侧备择 224
    7.6 样本量的决定 226
    7.6.1 单侧备择下求样本量 226
    7.6.2 双侧备择下求样本量 229
    7.6.3 基于置信区间宽度的样本量估计 231
    7.7 假设检验与置信区间的关系 232
    7.8 正态分布中方差的单样本卡方检验(H0：σ2=σ02) 234
    7.9 二项分布的单样本检验 237
    7.9.1 正态理论法 237
    7.9.2 精确方法 239
    7.9.3 功效及样本量的估计 241
    7.10 泊松分布的单样本推断 242
    7.11 病例研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 247
    7.12 摘要 248
    练习题 249
    参考文献 259
    第8章 假设检验：两样本的推断 260
    8.1 绪言 260
    8.2 匹配t检验 261
    8.3 两匹配样本均值比较的区间估计 265
    8.4 等方差的两独立样本均值比较的t检验 266
    8.5 两独立样本均值比较的区间估计（等方差情形） 269
    8.6 两方差的相等性检验 271
    8.6.1 F分布 272
    8.6.2 F检验 273
    8.7 不相同方差下两个独立样本的t检验 277
    8.8 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 282
    8.9 奇异值的处理 283
    8.10 均值比较中样本量及功效的估计 289
    8.10.1 样本量的估计 289
    8.10.2 功效的估计 290
    8.11 纵向研究中样本量的估计 291
    8.12 摘要 294
    练习题 295
    参考文献 314
    第9章 非参数检验 317
    9.1 绪言 317
    9.2 符号检验（匹配数据） 318
    9.2.1 正态化理论法 319
    9.2.2 精确方法 322
    9.3 Wilcoxon符号-秩检验（匹配数据） 323
    9.4 Wilcoxon秩-和检验 328
    9.5 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 332
    9.6 摘要 333
    练习题 333
    参考文献 339
    第10章 假设检验：类型数据 340
    10.1 绪言 340
    10.2 二项比例问题的两样本检验 340
    10.2.1 正态理论法 341
    10.2.2 列联表法 344
    10.2.3 使用列联表法做显著性检验 347
    10.2.4 2×2列联表中Yate-修正卡方检验的简单计算公式 352
    10.3 Fisher精确检验 354
    10.3.1 超几何分布 356
    10.4 两样本匹配数据中，二项比例的检验(McNemar's Test) 359
    10.4.1 正态理论检验 361
    10.4.2 精确检验 363
    10.5 在两个二项比例的比较中，样本量及功效的估计 366
    10.5.1 独立样本 366
    10.5.2 配对样本 368
    10.5.3 临床试验中的样本量及功效 370
    10.6 R×C列联表 374
    10.6.1 R×C列联表中关联性的检验 374
    10.6.2 二项比例中倾向性的卡方检验 377
    10.6.3 Wilcoxon秩-和检验与倾向性卡方检验的关系 381
    10.7 卡方拟合优度检验 383
    10.8 卡帕统计量 386
    10.9 摘要 390
    练习题 392
    参考文献 406
    第11章 回归和相关方法 408
    11.1 绪言 408
    11.2 一般概念 408
    11.3 拟合回归直线——最小二乘方法 412
    11.4 回归线中关于参数的推断 415
    11.4.1 简单线性回归的F检验 417
    11.4.2 简单线性回归的t检验 422
    11.5 线性回归的区间估计 425
    11.5.1 回归参数的区间估计 425
    11.5.2 预测值的区间估计 426
    11.6 回归线的拟合优度 428
    11.7 相关系数 432
    11.7.1 样本相关系数(r)与总体相关系数(p)之间的关系 433
    11.7.2 样本回归系数(b)与样本相关系数(r)的关系 433
    11.8 相关系数的统计推断 435
    11.8.1 对相关系数的单样本t检验 435
    11.8.2 相关系数的单样本z检验 437
    11.8.3 相关系数的区间估计 440
    11.8.4 检验相关系数的样本量估计 441
    11.8.5 相关系数的两样本检验 443
    11.9 多重线性回归 445
    11.9.1 回归方程的估计 445
    11.9.2 假设检验 448
    11.9.3 拟合的优良性准则 453
    11.10 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 464
    11.11 偏相关和多重相关 471
    11.11.1 偏相关 471
    11.11.2 多重相关 472
    11.12 秩相关 472
    11.13 摘要 477
    练习题 479
    参考文献 487
    第12章 多组样本的推断 489
    12.1 单向方差分析绪言 489
    12.2 单向方差分析——固定效应模型 489
    12.3 单向方差分析(ANOVA)的假设检验——固定效应模型 490
    12.3.1 用F检验作组间均数的综合比较 491
    12.4 单向方差分析(ANOVA)中，在指定组之间作比较 495
    12.4.1 指定两组之间作比较的t检验 495
    12.4.2 线性约束 500
    12.4.3 多重比较——Bonferroni法 502
    12.4.4 线性约束下的多重比较Scheffe法 505
    12.5 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 507
    12.5.1 单向ANOVA的应用 507
    12.5.2 单向ANOVA与多重回归的关系 510
    12.5.3 单向协方差分析 514
    12.6 双向方差分析 516
    12.6.1 双向ANOVA中的假设检验 517
    12.6.2 双向协方差分析 521
    12.7 Kruskal-Wallis检验 523
    12.7.1 Kruskal-Wallis检验中的两两比较 526
    12.8 单向ANOVA——随机效应模型 528
    12.9 组（或类）内相关系数 534
    12.10 摘要 538
    练习题 538
    参考文献 550
    第13章 流行病研究中的设计与分析技术 551
    13.1 绪言 551
    13.2 研究设计 551
    13.3 类型（属性）数据的效应测度 554
    13.3.1 危险率差 554
    13.3.2 危险（率）比（相对危险度） 556
    13.3.3 优势比 557
    13.3.4 优势比的区间估计 561
    13.4 混杂和分层 563
    13.4.1 混杂 563
    13.4.2 标准化 566
    13.5 分层的类型数据统计推断方法——Mentel-Haenszel检验 568
    13.5.1 分层数据中优势比的估计 572
    13.5.2 效应的修正 574
    13.5.3 匹配研究中优势比的估计 576
    13.5.4 存在混杂时，患病率有趋势性的检验——Mantel-Extension检验 577
    13.6 分层类型数据中功效及样本量的估计 580
    13.7 多重logistic回归 582
    13.7.1 绪言 582
    13.7.2 一般模型 583
    13.7.3 回归参数的解释 584
    13.7.4 假设检验 589
    13.7.5 多重logistic回归中的预测 594
    13.7.6 logistic回归模型拟合优良性的估价 597
    13.8 再分析 602
    13.8.1 优势比的齐性检验 606
    13.9 等效性研究 608
    13.9.1 绪言 608
    13.9.2 用置信区间做统计推断 608
    13.9.3 等效性研究中样本量的估计 609
    13.10 交叉设计 610
    13.10.1 处理效应的估价 611
    13.10.2 剩余效应的估价 615
    13.10.3 交叉研究中样本量的估计 617
    13.11 聚集性的二态数据 618
    13.11.1 绪言 618
    13.11.2 假设检验 619
    13.11.3 聚集性二态数据研究中样本量及功效的估计 624
    13.12 测量误差方法 627
    13.12.1 绪言 627
    13.12.2 用金标准暴露变量修正测量误差 627
    13.12.3 没有金标准暴露变量时测量误差的修正 631
    13.13 摘要 635
    练习题 636
    参考文献 645
    第14章 假设检验：人-时间数据 648
    14.1 人-时间数据中效应的测度 648
    14.2 单样本发病率数据的统计推断 650
    14.2.1 大样本检验 650
    14.2.2 精确检验 651
    14.2.3 发病率的置信区间 652
    14.3 两样本发病率数据的统计推断 653
    14.3.1 假设检验——一般性考虑 653
    14.3.2 正态理论检验 654
    14.3.3 精确检验 655
    14.3.4 率比 658
    14.4 人-时间数据的功效及样本量估计 660
    14.4.1 功效的估计 660
    14.4.2 样本量的估计 662
    14.5 分层的人-时间数据的统计推断 664
    14.5.1 假设检验 664
    14.5.2 率比的估计 667
    14.5.3 不同层间率比的齐性假设检验 670
    14.6 分层的人-时间数据中功效及样本量的估计 671
    14.6.1 样本量的估计 671
    14.6.2 功效的估计 674
    14.7 发病率数据中趋势性的检验 676
    14.8 生存分析的绪言 679
    14.9 生存曲线的估计：Kaplan-Meier估计 681
    14.9.1 失访数据的处理 683
    14.9.2 生存概率的区间估计 685
    14.9.3 危险函数的估计：乘积限方法 686
    14.10 对数-秩检验 687
    14.11 比例危险率模型 693
    14.12 比例危险率模型中功效及样本量估计 699
    14.12.1 功效的估计 699
    14.12.2 样本量的估计 701
    14.13 摘要 703
    练习题 704
    参考文献 709
    附录 710
    表1 精确的二项概率 710
    表2 精确的泊松概率 717
    表3 正态分布 721
    表4 1000个随机数字表 726
    表5 t分布的百分位数(td，u)a 727
    表6 卡方(x2d，u)分布的百分位数 728
    表7a 二项概率精确双侧100%×(1-α)置信区间(α=0.05) 729
    表7b 二项概率精确双侧100%×(1-α)置信区间(α=0.01) 730
    表8 泊松变量期望值(u)的置信区间 731
    表9 F分布的百分位数(Fd1，d2，p) 732
    表10 检验奇异值的统计量：ESD(极端学生化偏差)的临界值（ESDn，l-α，α= 0.05，0.01） 735
    表11 Wilcoxon符号-秩检验的双侧临界值 736
    表12 Wilcoxon秩和检验双侧临界值 736
    表13 Fisher z变换 739
    表14 Spearman秩-相关系数双侧上临界值(rs) 740
    表15 在已知k=3（3组）及样本量下，Kruskal-Wallis检验统计量(H)的临界值与显著性水平α的关系 740
    部分练习题答案（有*者） 742
    流程图：统计推断方法 749
    数据集索引 754
    索引 755
    应用索引 771
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