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| 內容簡介： |
《医学统计与科研设计》对医学统计方法的科学概念有正确而简明的阐述，对统计方法的使用和计算有较详尽的说明，对统计分析结论的注意事项和使用条件均有较通俗易懂的介绍。还系统介绍了医学科研设计的基本概念、基本知识与基本原则，详述了实验设计、调查设计、临床试验设计、病因学设计等的基本原理和分析方法以及科研论文撰写的基本要求、基本格式与写作。本书实例充足，便于理解；列有附表，可供查阅；附有习题，以帮助练习。
《医学统计与科研设计》可供高等医药院校选用教材，也是广大医务卫生工作者的理想参考书。
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| 目錄：
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上篇 医学统计
第一章 绪论
第一节 统计学的概念和意义
第二节 统计工作的基本步骤
第三节 统计资料的基本类型与统计处理方法
第四节 统计学的几个基本概念
第二章 统计表与统计图
第一节 统计表
第二节 统计图
第三章 计量资料的统计指标
第一节 计量资料的频数分布
第二节 计量资料频数分布的两个基本特征
第三节 集中趋势的指标
第四节 离散趋势的指标
第五节 正态分布与参考值范围的估计
第四章 计量资料的统计分析
第一节 均数的抽样误差与标准误
第二节 T分布
第三节 总体均数的区间估计
第四节 假设检验的基本思想和步骤
第五章 方差分析
第一节 方差分析基本思想
第二节 完全随机设计与分析
第三节 随机区组设计的方差分析
第四节 多个样本均数的两两比较
第六章 计数资料的统计指标
第一节 相对数的概念
第二节 常用的相对数
第三节 应用相对数应注意的问题
第四节 率的标准化法
第七章 计数资料的统计分析
第一节 率的抽样误差与标准误
第二节 总体率的可信区间
第三节 计数资料的U检验和X2检验
第八章 秩和检验
第一节 配对资料的符号秩和检验（wilcoxon配对法）
第二节 两样本比较的秩和检验（wilcoxon两样本比较法）
第九章 直线回归与相关
第一节 直线回归
第二节 直线相关
第三节 相关与回归的关系
第四节 应用直线相关与回归分析时应注意的问题
第十章 反映人群健康状况的统计指标
第一节 疾病统计指标
第二节 人口生育统计
第十一章 多元统计简介
第一节 多元线性回归分析
第二节 Logitic回归
第三节 Cox回归
第十二章 医学统计学习题
下篇 医学科研设计
第十三章 医学科研设计概述
第一节 医学科研设计的意义和特点
第二节 医学科研的任务
第三节 医学科研的分类
第四节 医学科研的基本程序
第十四章 医学科研的基本知识
第一节 医学科研的基本要素
第二节 医学科研的基本原则
第三节 医学科研数据的统计方法选择
第四节 医学科研中的误差与控制
第十五章 常用的实验设计及其分析方法
第一节 完全随机设计与方差分析
第二节 随机区组设计与方差分析
第三节 拉丁方设计与方差分析
第四节 配对实验设计与分析
第五节 交叉实验设计与分析
第六节 析因实验设计与分析
第七节 正交实验设计与分析
第八节 序贯实验设计与分析
第十六章 临床流行病学调查设计及其分析方法
第一节 临床流行病学调查研究方法概述
第二节 现况调查设计与分析
第三节 病例对照研究的设计与分析
第十七章 临床试验设计与评价
第一节 临床试验设计的基本概念
第二节 诊断试验研究设计与评价
第三节 医学参考值及其确定
第四节 防治效果研究的设计与评价
第五节 预后研究与评价
第十八章 病因学研究设计
第一节 病因的概念
第二节 病因研究的方法
第三节 病因与疾病的联系
第四节 病因研究中的偏倚与控制
第五节 判断因果联系的标准
第十九章 循证医学概述
第一节 循证医学的概念
第二节 循证医学产生的历史
第三节 循证医学开展的现况
第四节 循证医学与临床实践
第二十章 医学科研论文的撰写
第一节 医学论文的基本要求
第二节 医学论文的基本格式
第三节 常见医学论文的写作
附录A
附录B 统计用表
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| 內容試閱：
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被试因素作用于受试对象所引起的效应，总是通过具体的效应指标来反映的，因而观测指标的选择至关重要。所选用的指标必须与研究目的有本质的联系，必须能确切反映所施加的处理因素的效应，即观测指标必须与研究目的有关联性。关联性较强的指标尤其是特异性指标易于揭示事物的本质，并且不易受其他因素的干扰。例如，用一般的肝功能作为原发性肝癌的检测指标，显然是不正确的，而用甲胎蛋白则要特异得多。
观测指标的数目主要取决于研究内容及其需要，不宜过多亦不宜过少，凡无助于增强结论或与结论无密切关系者都是多余的。所选用的指标应有相当的灵敏度，能充分反映出处理因素的真正效果。原则上而言，客观指标优于主观指标，计量指标优于计数指标，动态指标优于静态指标。
随着医学科学的进步，新发现、新手段、新技术层出不穷，为观测指标的选择提供了有力的支持。所选用的指标应具备先进性，能更特异更灵敏地研究效应。如用游离T3或T4测定作为研究甲亢的指标，就比吸I率或总Ts或总T4的测定可靠。
（二）观测对象的同质性
进行动物实验应使用合格的动物。根据实验的性质和目的，对动物在遗传学和微生物学控制上有不同要求。进行科研至少要用清洁动物，根据实验的特殊要求也可选用无特殊病原体动物（sPF）、无菌动物（GF）或悉生动物（cN）。应根据动物的生物学特性选择不同种属不同品系的动物，同时要考虑动物的性别、年龄、体重、饲养情况、有无感染症等因素对结果的影响，并尽量减少动物的个体差异，以保证实验的可重复性。动物的病理模型应力求与人类疾病相似。
离体器官、组织、细胞和体液应注意采取部位、采取条件、新鲜程度、保存方式和培养条件等因素对结果的影响。
研究对象为人体时，可为病人亦可为正常人。所谓“正常人”与“健康人”并非同一概念。正常人不是没有任何疾病的人。只要不存在对研究主题产生影响的因素，即可视为合格的观测对象。一般选用正常人的标准是：心、肝、肾等主要器官功能以及外周血象皆为正常者。而对于病人，明确认定其病种、病型、病程、病情等乃是头等重要的问题。首先是诊断标准必须明确可靠，应参照公认的、权威的统一诊断标准，客观地准确地认定观测对象，保证病例挑选的同质性和同类研究的可比性。应充分考虑观测对象的各种有关因素，如年龄、性别、职业、生活习惯、治疗用药情况等，保证同组内样本的一致性和组问的可比性。
（三）实验方法的可靠性
实验结果来自于实验方法：只有可靠的方法才能取得可靠的结果。在测定实验效应时，首先要考虑的是所用方法能否观测所要研究的指标，方法是否先进，其方法学上的精密度、准确度、特异性和灵敏度如何，方法本身有何缺陷。从试样的采集、预处理、仪器与试剂的核准与标定、操作和实验数据的处理等整个测量过程是否进行了质量控制。
被试因素的施加方法应实现标准化，以保证因素的强度频率和持续时间在整个实验过程中始终保持一致。
（四）统计学的合理性
所研究对象的数量应是以保证实验结果的可靠性又要避免不必要的浪费为原则。估计样本含量的大小，应根据研究对象的同质性程度、组间效应的差异大小、实验条件的控制程度、观测指标的性质等因素综合考虑，同时可参考前人的经验或查阅统计学文献中有关样本含量的表和计算公式。
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