●前言
章 绪论 Introduction
1.1 多元统计学概况 Overview of Multivariate Statistics
1.2 多元统计方法分类与选择 Classification and Selection of Multivariate Analysis
1.3 多元数据描述 Description of Multivariate Data
1.4 专题统计概述 Outlines of Specific Statistical Methods
思考练习 Exercises
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第2章 多变量方差分析 Multivariate Analysis of Variance
2.1 多变量方差分析概况 Overview of Multivariate Analysis of Variance
2.2 单样本多变量方差分析 One Sample Multivariate Analysis of Variance
2.3 单因素多变量方差分析 One-way Multivariate Analysis of Variance
2.4 多因素多变量方差分析 Multi-factor Multivariate Analysis of Variance
2.5 含协变量的多变量方差分析 Multivariate Analysis of Variance with Covariates
2.6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第3章 多重线性回归分析进阶 Advanced Multiple Linear Regression Analysis
3.1 多重线性回归回顾 Review of Multiple Linear Regression
3.2 加权最小二乘法——方差不齐的处理 Weighted Least Squares―Treatment forHeterogeneity of Variance
3.3 岭回归——共线性的处理 Ridge Regression.Treatment for Collinearity
3.4 最优尺度回归——分类变量的数值化 Optimal Scaling Regression.Quantifying Category Variables
3.5 两阶段最小二乘回归——因果模型构建 Two―stage Least Squares Regression―Construction of Causal Model
3.6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第4章 Logistic回归分析进阶 Advanced Logistic Regression
4.1 Logistic回归回顾 Logistic Regression Review
4.2 Logistic回归诊断 Logistic Regression Diagnosis
4.3 无序多分类Logistic回归 Muhinomial Logistic Regression
4.4 有序多分类Logistic回归 Ordinal Logistic Regression
4.5 条件Logistic回归 Conditional Logistic Regression
4.6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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第5章 主成份分析与因子分析 Principal Component Analysis and Factor Analys
5.1 主成份分析Principal Component Analysis
5.2 因子分析 Factor Analysis
5.3 主成份分析与因子分析的关系 The Relationship betwcen Principal ComponcntAnalysis and Factor Analysis
5.4 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Rcadings
第6章 聚类分析 Cluster Analysis
6.1 聚类分析概况 Overview of Clustcr Analysis
6.2 系统聚类法 Hierarchical C1ustcring Mcthod
6.3 快速聚类法 Faster C1ustcring
6.4 其他聚类方法 Other C1ustcring Mcthods
6.5 聚类方法的选择 Sections of C1ustering Mcthods
6.6 聚类分析注意事项 Some Notcs of Cluster Analysis
6.7 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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第7章 判别分析 Discriminant Analysis
7.1 判别分析概况 OvervicW of DiSCriminant Analysis
7.2 距离判别分析Distance Discriminant Analysis
7.3 Fisher判别分析 Fisher Discriminant Analysis
7.4 Bayes少0另0分析 Bayes DiSCriminant Analysis
7.5 分类资料判别分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitativc Data（Bayes Formula Method）
7.6 逐步判别分析 Stepwise Discriminant Analysis
7.7 聚类分析与判别分析的关系 The RelationshiD betWccn Clustcr Analysis andDiscriminant Analysis
7.8 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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第8章 典型相关分析 Canonical Correlation Analysis
8.1 典型相关分析概况 Overview of Canonical Con-elation Analysis
8.2 典型相关分析的统计思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analvsis
8.3 典型相关分析的基本理论及模型假定 The Basics and Model Assumption of Canonical Correlation Analysis
8.4 典型相关分析的基本步骤 Basic Steps in Canonical Correlation Analysis
8.5 典型变量的性质及其意义解释 The Nature and Meaning of Canonical Variables
8.6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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第9章 对应分析 Correspondence Analysis
9.1 概念与计算 The Concept and Calculation
9.2 对应分析中的假设检验问题 Hypothesis Testing Problems in Correspondence Analysis
9.3 多重对应分析 Multiple Correspondence Analysis
9.4 对应分析用于定量变量的情况 Correspondence Analysis for Quantitative Variables
9.5 需要注意的问题 Some Notes on Correspondence Analysis
9.6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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0章 多维尺度分析 Multi-Dimensional Scaling
10.1 多维尺度分析概述 Overview of Multidimensional Scaling
10.2 多维尺度分析原理 The Principle of Multidimensional Scaling
10.3 多维尺度分析步骤 Steps in Multidimensional Scaling
10.4 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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1章 结构方程模型 Structural Equation Modeling
11.1 结构方程模型概况 Overview of Structural Equation Modeling
11.2 结构方程模型思想 The Basic Ideas of Structural Equation Modeling
11.3 结构方程模型分析步骤 Steps of the Structural Equation Modeling
11.4 均值结构模型 The Mean Structure Model
11.5 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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2章 多水平模型 Multilevel Models
12.1 多水平模型的优点 Advantages of Muhievel Models
12.2 多水平模型的基本公式表述、参数估计、模型的评估及假设检验 Basic Muhiple Level Model Formulation.Parameter Estimation，Model Fit Evaluation and Hypothesis Testing
12.3 多水平模型的构建步骤 Steps in Building Multilevel Model
12.4 实例分析 Examples Analysis
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3章 线性混合效应模型 Linear Mixed Effects Model
13.1 线性混合效应模型的数据类型及应用条件 Data Types and Conditions of Linear Mixed Effects Model
13.2 线性混合效应模型结构 The Structure of Linear Mixed Effects Model
13.3 参数估计和假设检验 Parameter Estimation and Hypothesis Testing
13.4 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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4章 对数线性模型 Log-linear Model
14.1 对数线性模型概况 Overview of Log-linear Model
14.2 一般对数线性模型 General Log-1inear Model
14.3 Logit对数线性模型 Logit Log-linear Model
14.4 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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5章 广义线性模型 Generalized Linear Models
15.1 广义线性模型概况 Overview of Generalized Linear Models
15.2 二分类数据的广义线性模型 Generalized Linear Models for Binary Data
15.3 多分类数据的广义线性模型 Generalized Linear Models for Polytomous Data
15.4 Poisson回归模型 Poisson Regression Models
15.5 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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6章 纵向（重复测量）资料分析 Longitudinal（repeated measure）Data Analysis
16.1 纵向（重复测量）资料概况 Overview of Longitudinal（repeated measure）Data Analysis
16.2 纵向（重复测量）资料的方差分析 Longitudinal（repeated measure）Data Analysis of Variance
16.3 广义估计方程模型 Generalized Estimating Equations
16.4 潜变量增长曲线模型 Latent Grouth Curve Model
16.5 时间序列分析简介 Introduction to Time Series Analysis
16.6 实例分析 Example Analysis
思考练习 Exercises
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7章 生存分析 Survival Analysis
17.1 生存分析概况 Survival Analysis Overview
17.2 生存分析的一些基本概念 Basic Concepts of Survival Analysis
17.3 尼尔森-阿兰（Nelson-Aalen）累积危险率估计 Nelson―Aalen Estimator of Cumulative Hazard Function
17.4 生存函数的Kaplan-Meier估计 Kaplan-Meier Estimation of Survival Function
17.5 Log-rank检验 Log-rank test
17.6 Cox比例危险率模型 Cox Proportional Hazards Model
17.7 实例分析 Example Analysis
思考练习 Exercises
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8章 Meta分析 Meta Analysis
18.1 Meta分析概况 Overview of Meta Analysis
18.2 定量资料的Meta分析 Meta Analysis for Quantitative Data
18.3 定性资料的Meta分析 Meta Analysis for Qualitative Data
18.4 Meta分析的偏倚 The Bias of Meta Analysis
18.5 实例分析与RevMan软件 Examples Analysis and RevMan Software
思考练习 Exercises
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9章 多元分析的样本含量估计 Sample Size Estimation of Multivariate Analysis
19.1 样本量估计的主要参数和其他影响因素 Main Parameters and Other Influence Factors of Sample Size Estimion
19.2 基本的样本量估计 Basic Sample Size Estimation
19.3 方差膨胀因子的基本校正 The Corrections on Variance Inflation Factor
19.4 多因素回归分析的方差膨胀因子校正 The Variance Inflation Factor in Multiple Regression Analysis
19.5 实例分析 Examples Analysis
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第20章 量表测评常用统计方法 Statistical Methods Used in Measurements and Assessments of Scales。
20.1 量表研制概况 Overview of the Scale Development
20.2 信度分析常用方法 Methods Commonly Used in Reliability Analysis
20.3 效度分析常用方法 Methods Commonly Used in Validity Analysis
20.4 反应度分析常用方法 Methods Commonly Used in Responsiveness Analysis
20.5 量表资料的统计分析 Statistical Analysis for Scale Data
20.6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
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第21章 医学中的特殊实验设计及其分析 Spe Experiment Designs and Analysis in Medicine
21.1 不完全区组设计 Incomplete Block Design
21.2 嵌套设计 Nested Design
21.3 序贯设计 Sequential Design
21.4 响应曲面设计 Response Surface Design
21.5 实例分析 Example analysis
思考练习 Exercises
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第22章 现场（市场）调查常用统计方法 The Methods Commonly Used in Field（Market）Survey
22.1 特殊的调查设计 Spe Survey Designs
22.2 现场（市场）调查中的轮廓分析 The Profile Analysis in Field（Market）Survey
22.3 现场（市场）调查中的多维列联表分析 Muhidimensional Contingency Table Analysis in Field（Market）Survey
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
附录1 基础统计学方法概要
1.1 基础统计学方法概要
1.2 常用基础统计方法选择
附录2 SAS统计软件包简介
2.1 概述
2.2 SAS的安装与启动
2.3 SAS数据管理
2.4 常用统计分析
附录3 SPSS统计软件包简介
3.1 SPSS概述
3.2 SPSS的安装与启动
3.3 SPSS的菜单
3.4 SPSS的数据输入与保存（数据准备）
3.5 t检验
3.6 其他检验
内容简介
《不错医学统计学》由中、美两国中青年统计学专家共同撰写，主要介绍不错统计学知识，包含常用的多元统计方法和统计模型以及一些实用的专题统计。《不错医学统计学》共22章，包括多变量方差分析、多重线性回归分析进阶、Logistic回归分析进阶、主成份分析与因子分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析、对应分析、多维尺度分析、结构方程模型、多水平模型、线性混合效应模型、对数线性模型、广义线性模型、纵向(重复测量资料分析、生存分析、Meta分析、多元分析的样本含量估计、量表测评常用统计方法、医学中的特殊实验设计及其分析、现场(市场)调查常用统计方法等内容。各章均按目的要求、内容概要、实例分析、思考练习、延伸阅读等安排。对一些易混淆的问题多以表格的方式进行对比和归纳以图形的方式突出直观性；实例分析同时使用了SPSS和SAS两个软件包，告出分析思路、操作、结果、解释并适当引申推广。《不错医学统计学》可作为医......
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