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第1章　统计学三型理论在口腔医学科研中的应用1

1.1　统计学三型理论的定义及各型间的相互关系1

1.1.1 什么是统计学三型理论1

1.1.2 “三型”之间的相互关系2

1.1.3 不易出错的“三型”和极易出错的“三型”2

1.1.4　破解“三型”的技巧与策略2

1.2　统计学三型理论产生的背景3

1.3　统计学三型理论提出的依据4

1.4　统计学三型理论适用的范围4

1.5　统计学三型理论应用的样例5

1.6　本章小结8

第2章　统计表达和描述错误辨析与释疑9

2.1　纵、横标目倒置9

2.2　总纵标目设置错误14

2.3　误用复式条图表达适合用线图表达的资料16

2.4　误用复式条图表达构成比资料21

2.5　用线图表达不宜用线图表达的资料21

2.6　用普通线图表达适合用半对数线图表达的资料24

2.7　计算相对数时分母太小24

2.8　“率”和“比”混淆31

2.9　误用表达呈正态分布资料的方法表达呈偏态分布的资料33

2.10　用标准误描述数据的离散程度具有欺骗性42

2.11　统计表中数据含义不清46

2.12　在同一张表中表达多个不同的内容51

2.13　统计图坐标轴上的刻度值不符合数学原则53

2.14　随意列表，横标目重复60

2.15　计算错误61

2.16　数据错误62

2.17　综合性错误63

2.18　本章小结77

第3章 实验设计及定量资料统计分析中的错误辨析与释疑78

3.1　与随机原则有关的概念及实例78

3.1.1 随机的概念与作用78

3.1.2 违背随机原则的实例78

3.2　与对照原则有关的概念及实例79

3.2.1 对照的概念与作用79

3.2.2　对照不全的概念79

3.2.3　对照不全的实例80

3.2.4　对照组的设立与实验设计目的不符的概念及后果86

3.2.5　对照组的设立与实验设计目的不符的实例86

3.2.6　重复设置对照组的概念90

3.2.7 重复设置对照组的实例90

3.2.8　盲目设置对照组的概念99

3.2.9 盲目设置对照组的实例99

3.2.10　实验分组不合理的概念102

3.2.11 实验分组不合理的实例102

3.3　与重复原则有关的概念与实例107

3.3.1 重复原则的概念与作用107

3.3.2　样本含量过小的实例107

3.4　与均衡原则有关的概念及实例108

3.4.1 均衡原则的概念108

3.4.2 违背均衡原则的实例109

3.5　与设计类型有关的概念及实例112

3.5.1　设计类型的概念112

3.5.2　误用单因素设计取代多因素设计112

3.5.3　误将某种多因素设计判断为单因素设计而误用统计分析方法113

3.6　实验设计中的其他错误实例114

3.6.1　缺乏完善的设计方案114

3.6.2 不合理的实验设计116

3.6.3 脱离实际的实验设计方案117

3.6.4　适合采用裂区设计的实验研究问题119

3.6.5 实验设计中统计学错误的综合分析119

3.7　三类常用实验设计类型的合理选用125

3.7.1　合理选用单因素设计类型125

3.7.2　合理选用多因素析因设计类型125

3.7.3　合理选用多因素重复测量设计类型126

3.8　本章小结126

第4章　定性资料统计分析错误辨析与释疑127

4.1　误将“例次”当作“例数”127

4.2　定性资料的表达与分析显得很杂乱129

4.3　列表格式和分析方法都不当130

4.4　列表格式错误导致设计类型和资料类型发生变异131

4.5　没有把调查目的如实地陈述清楚133

4.6　误用定量资料统计分析方法处理定性资料134

4.7 所交代的统计分析方法与所用的检验统计量的符号不吻合134

4.8　忽视x2检验的前提条件且计算有误136

4.9　误用t检验分析四格表资料136

4.10　用一般x2检验取代校正x2检验或Fisher精确检验138

4.11　用校正x2检验取代Fisher精确检验139

4.12　用配对x2检验分析多个横断面研究设计的2×2列联表资料140

4.13　误用一般x2检验取代McNemar x2检验141

4.14　误用x2检验、t检验处理单向有序列联表资料142

4.15　用多次两两比较随意割裂R×C表资料145

4.16　用不恰当的列表格式处置一致性评价问题146

4.17　误用x2检验处理三维列联表资料147

4.18　误用Ridit分析处理三维列联表资料149

4.19　多重logistic回归分析未完成150

4.20　本章小结151

第5章　定性资料的统计分析152

5.1 横断面研究设计的2×2表资料及其统计分析152

5.1.1 何为横断面研究设计的2×2表资料152

5.1.2 实例分析153

5.1.3　SAS程序与结果解释153

5.2　队列研究设计的2×2表资料及其统计分析154

5.2.1　何为队列研究设计的2×2表资料154

5.2.2 实例分析155

5.2.3　SAS程序与结果解释156

5.2.4　值得注意的问题157

5.3　病例对照研究设计的2×2表资料及其统计分析157

5.3.1　何为病例对照研究设计的2×2表资料157

5.3.2 实例分析158

5.3.3　SAS程序与结果解释158

5.4　配对研究设计的2×2表资料及其统计分析160

5.4.1　何为配对研究设计的2×2表资料160

5.4.2 实例分析160

5.4.3 SAS程序与结果解释161

5.5　双向无序的R×C表资料及其统计分析163

5.5.1 何为双向无序的R×C表资料163

5.5.2 实例分析164

5.5.3　SAS程序与结果解释164

5.6　结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料及其统计分析165

5.6.1 何为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料165

5.6.2 实例分析165

5.6.3　SAS程序与结果解释166

5.7　双向有序且属性不同的R×C表资料及其统计分析168

5.7.1 何为双向有序且属性不同的R×C表资料168

5.7.2 实例分析169

5.7.3　SAS程序与结果解释169

5.8　双向有序且属性相同的R×C表资料及其统计分析173

5.8.1 何为双向有序且属性相同的R×C表资料173

5.8.2　实例分析173

5.8.3　几点说明177

5.9　2×K列联表资料的统计分析177

5.9 1 何为2×K列联表资料177

5.9.2 实例分析177

5.10　K×2列联表资料的统计分析178

5.10.1 何为K×2列联表资料178

5.10.2 实例分析179

5.11　高维列联表资料的统计分析181

5.11.1　何为高维列联表资料181

5.11.2 实例分析181

5.12　本章小结190

第6章　定量资料的统计分析191

6.1　单组设计定量资料的t检验与符号秩和检验192

6.1.1 单组设计定量资料的t检验192

6.1.1.1 单组设计的特点及资料应满足的前提条件192

6.1.1.2 用t检验实现单组设计定量资料的统计分析192

6.1.2　单组设计定量资料的符号秩和检验196

6.1.2.1 采用符号秩和检验时资料应满足的前提条件196

6.1.2.2 用符号秩和检验实现单组设计定量资料的统计分析196

6.2 配对设计定量资料的t检验与符号秩和检验199

6.2.1 配对设计定量资料的t检验199

6.2.1.1 配对设计的特点及资料应满足的前提条件199

6.2.1.2 用t检验实现配对设计定量资料统计分析200

6.2.2 配对设计定量资料的符号秩和检验202

6.2.2.1 采用符号秩和检验时资料应满足的前提条件202

6.2.2.2　用符号秩和检验实现配对设计定量资料的统计分析202

6.3　成组设计定量资料的t检验与秩和检验206

6.3.1 成组设计定量资料的t检验206

6.3.1.1 成组设计的特点及资料应满足的前提条件206

6.3.1.2 用t检验实现成组设计定量资料的统计分析206

6.3.2　成组设计定量资料的秩和检验210

6.3.2.1 采用秩和检验时资料应满足的前提条件210

6.3.2.2 用秩和检验实现成组设计定量资料的统计分析210

6.4　单因素k（k≥3）水平设计定量资料的方差分析与秩和检验215

6.4.1　单因素k（k≥3）水平设计定量资料的方差分析215

6.4.1.1 对定量资料进行方差分析的前提条件215

6.4.1.2 方差分析的基本思想215

6.4.1.3 单因素k（k≥3）水平设计定量资料的方差分析216

6.4.2 单因素k（k≥3）水平设计定量资料的秩和检验220

6.4.2.1 采用秩和检验时资料应满足的前提条件220

6.4.2.2 用秩和检验实现单因素k（k≥3）水平设计定量资料的统计分析221

6.5　析因设计定量资料的方差分析227

6.5.1　析因设计的概念及特点227

6.5.2　析因设计定量资料的方差分析实例228

6.6　重复测量设计定量资料的方差分析231

6.6.1 重复测量设计的概念及特点231

6.6.2　重复测量设计定量资料的方差分析实例231

6.6.2.1 实例、统计分析及结果解释232

6.6.2.2 需要特别说明的问题240

6.7　本章小结241

第7章　相关与回归分析错误辨析与释疑243

7.1 将接受不同处理或条件不同的几组受试对象放在一起进行相关分析243

7.2　滥用直线相关分析得出没有实际意义的结论245

7.3　散布图并不反映直线趋势，仍做直线相关分析245

7.4　误用x2检验来说明相关回归问题246

7.5　误用直线相关分析代替Spearman等级相关分析248

7.6　误用x2检验回答相关性问题、误用简单相关分析取代多元分析250

7.7 多重线性回归变量筛选策略错误及误用简单相关分析取代复相关分析251

7.8　多重logistic回归分析错误辨析与释疑253

7.8.1 多重logistic回归分析中自变量的赋值错误253

7.8.2 多重logistic回归模型中包含无统计学意义的自变量254

7.8.3 多重logistic回归分析变量筛选策略错误256

7.9　COX模型回归分析错误辨析与释疑258

7.9.1　COX模型回归分析中自变量的赋值错误258

7.9.2　COX模型回归分析中变量筛选策略错误259

7.10　多重回归分析方法描述不明确260

7.11 多重回归分析中变量筛选方法的描述错误260

7.12　相关或回归分析问题综合性错误的辨析与释疑261

7.13　本章小结268

第8章　简单相关与回归分析270

8.1　简单线性相关与回归分析概述270

8.1.1 简单线性相关与回归分析的概念270

8.1.2 直线相关与回归分析的正确步骤270

8.2　简单线性相关分析的计算272

8.2.1 定量资料的Pearson直线相关分析272

8.2.2　定性资料的Spearman秩相关分析273

8.3　简单线性回归分析的计算274

8.3.1 截距α和斜率b的计算274

8.3.2　截距α和斜率b的假设检验274

8.3.3 总体截距α和斜率β的置信区间275

8.3.4 简单线性回归分析中其他有关的区间估计问题275

8.3.5 简单线性回归分析的作用276

8.4　直线相关与回归分析的异同点277

8.4.1 不同点277

8.4.2　相同点277

8.4.3 内在联系277

8.5 简单线性相关与回归分析的实践与应用277

8.6　本章小结283

第9章 多重线性回归分析和多重logistic回归分析285

9.1　多重线性回归分析285

9.1.1 多重线性回归分析的应用场合285

9.1.2　多重线性回归分析的概念和任务285

9.1.3 多重回归模型中变量筛选的方法286

9.1.4　回归诊断方法288

9.1.5 多重回归模型优劣的评价标准289

9.1.6 多重回归模型中各自变量作用大小的评价290

9.1.7 多重线性回归分析应用实例290

9.2　多重logistic回归分析296

9.2.1 多重logistic回归分析的应用场合296

9.2.2 多重logistic回归分析的概念、分类及任务296

9.2.3　logistic回归方程的参数估计及假设检验296

9.2.4　logistic回归方程变量筛选的方法297

9.3　多重回归模型的合理选用与正确解释297

9.4　多重回归分析的应用条件297

9.4.1 多重线性回归分析的应用条件297

9.4.2 多重logistic回归分析的应用条件297

9.5　变量的数量化297

9.6　多重logistic回归分析的实践与应用298

9.7　本章小结302

第10章　常见多因素实验设计类型辨析304

10.1　生物医学科研中三种最常见的多因素实验设计类型概述304

10.2　多因素非平衡的组合实验305

10.3　多因素重复测量设计309

10.3.1 对称部位充当“重复测量因素”309

10.3.2 处理前后充当“重复测量因素”310

10.4　多因素析因设计与重复测量设计交织在一起310

10.5　本章小结319

参考文献320

附录A　胡良平专著简介323

附录B　常用统计用表325