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第1篇 三型理论在试验设计中的应用第1章 三型理论概述3

1.1 统计学应用的现状3

1.2 三型理论是什么4

1.3 三型理论可应用于哪些领域5

第2章 科研设计要点9

2.1 什么是科研设计9

2.2 科研设计的正确指导思想是什么10

2.3 科研设计的错误指导思想是什么11

2.4 科研设计包括哪些主要内容13

2.5 三种统计研究设计的共性和个性分别是什么13

2.6 统计研究设计的要领和精髓是什么13

2.7 统计研究设计中应注意哪些问题14

第3章 试验设计要点16

3.1 试验设计的意义与原理16

3.2 试验设计的三要素17

3.3 试验设计的四原则17

3.4 试验设计类型18

第4章 试验设计四个基本原则20

4.1 与随机原则有关的问题20

4.2 与对照原则有关的问题22

4.3 与重复原则有关的问题22

4.4 与均衡原则有关的问题23

第5章 四种单因素设计26

5.1 单组设计26

5.2 配对设计27

5.3 成组设计28

5.4 单因素多水平设计30

第6章 无法考察交互作用的两因素设计33

6.1 无重复试验的随机区组设计33

6.2 平衡不完全随机区组设计35

6.3 双因素无重复试验设计36

6.4 具有一个重复测量的单因素设计37

第7章 拉丁方设计与正交拉丁方设计38

7.1 拉丁方设计38

7.2 正交拉丁方设计41

第8章 三种形式的交叉设计43

8.1 二阶段交叉设计43

8.2 三阶段交叉设计44

8.3 3×3交叉设计46

第9章 嵌套设计47

9.1 实例47

9.2 设计及特点49

第10章 裂区设计50

10.1 实例50

10.2 设计及特点53

第11章 重复测量设计54

11.1 具有一个重复测量的单因素设计54

11.2 具有一个重复测量的两因素设计55

11.3 具有一个重复测量的三因素设计56

11.4 具有两个重复测量的两因素设计57

11.5 设计及特点57

第12章 析因设计和含区组因素的析因设计59

12.1 析因设计59

12.2 含区组因素的析因设计60

第13章 分式析因设计62

13.1 实例62

13.2 设计与特点63

第14章 正交设计66

14.1 正交设计简介66

14.2 实例70

14.3 交互作用表的用法73

14.4 如何利用现成的表头设计74

第15章 均匀设计77

15.1 实例77

15.2 设计与特点79

15.3 应用场合80

第16章 几种复杂设计类型简介82

16.1 稳健设计82

16.2 回归设计83

16.3 最优设计84

16.4 混料设计85

16.5 几种复杂设计类型小结85

第17章 几种常见试验设计的SAS实现86

17.1 成组设计86

17.2 单因素多水平设计87

17.3 随机区组设计88

17.4 拉丁方设计89

17.5 2×2交叉设计90

17.6 3×3交叉设计91

17.7 析因设计91

17.8 含区组因素的析因设计92

17.9 平衡不完全区组设计94

第18章 几种复杂试验设计的SAS实现96

18.1 ADX菜单驱动系统操作方法简介96

18.2 ADX菜单驱动系统应用举例98

第19章 常见样本含量估计和检验效能分析106

19.1 估计总体均值时样本含量的估计106

19.2 估计总体率时样本含量的估计106

19.3 单组设计均值与率的检验时样本含量的估计107

19.4 配对设计均值与率的检验时样本含量的估计109

19.5 成组设计均值与率的差异性检验时样本含量的估计110

19.6 成组设计均值与率的等效性检验时样本含量的估计111

19.7 成组设计均值与率的非劣效或优效性检验时样本含量的估计112

19.8 单组、配对或交叉设计定量资料假设检验时检验效能的计算113

19.9 成组设计均值与率的差异性检验时检验效能的计算113

19.10 成组设计均值与率的等效性检验时检验效能的计算115

19.11 成组设计均值与率的非劣效或优效性检验时检验效能的计算116

第20章 试验设计错误辨析与释疑117

20.1 三要素方面常见错误的辨析与释疑117

20.2 四原则方面常见错误的辨析与释疑118

20.3 设计类型方面常见错误的辨析与释疑122

第2篇 三型理论在统计表达与描述中的应用第21章 常见统计图的标准模式127

21.1 问题、数据及统计描述方法的选择127

21.2 绘制单式条图131

21.3 绘制复式条图132

21.4 绘制百分条图133

21.5 绘制圆图134

21.6 绘制箱式图135

21.7 绘制直方图136

21.8 绘制散点图137

21.9 绘制普通线图138

21.10 绘制半对数线图139

21.11 绘制P-P图和Q-Q图140

第22章 常见离散型随机变量概率分布142

22.1 二项分布142

22.2 Poisson分布144

22.3 超几何分布146

22.4 负二项分布147

第23章 常见连续型随机变量概率分布150

23.1 正态分布150

23.2 x2分布152

23.3 t分布153

23.4 F分布155

23.5 指数分布156

23.6 威布尔分布158

第24章 相对数与分位数160

24.1 相对数的应用场合160

24.2 相对数的种类与计算160

24.3 比和率的区别和联系165

24.4 应用相对数时的注意事项166

24.5 分位数的应用场合167

24.6 分位数的种类与计算167

第25章 平均与变异指标170

25.1 平均指标的定义与计算170

25.2 平均指标的应用171

25.3 变异指标的定义与计算172

25.4 变异指标的应用174

25.5 参考值范围与置信区间的概念与应用174

第26章 统计表达与描述对差错的辨析与释疑176

26.1 编制统计表时常见错误的辨析与释疑176

26.2 编制统计图时常见错误的辨析与释疑180

26.3 相对数应用中常见错误的辨析与释疑182

26.4 平均与变异指标结合应用中常见错误的辨析与释疑184

第3篇 三型理论在定量资料统计分析中的应用第27章 单因素设计定量资料的假设检验189

27.1 单组设计定量资料的假设检验189

27.2 配对设计定量资料的假设检验191

27.3 单因素两水平设计（成组设计）定量资料的假设检验193

27.4 单因素多水平（k≥3）设计定量资料的假设检验196

第28章 不便考察交互作用效应的多因素设计定量资料的假设检验200

28.1 随机区组设计定量资料的假设检验200

28.2 具有一个重复测量的单因素设计定量资料的假设检验202

28.3 双因素无重复试验设计定量资料的假设检验202

28.4 平衡不完全随机区组设计定量资料的假设检验204

28.5 拉丁方设计定量资料的假设检验206

28.6 交叉设计定量资料的假设检验208

28.7 嵌套（或系统分组）设计定量资料的假设检验209

第29章 可以考察交互作用效应的多因素设计定量资料的假设检验212

29.1 析因设计定量资料的假设检验212

29.2 正交设计定量资料的假设检验217

29.3 重复测量设计定量资料的假设检验221

第30章 多个成组设计定量资料的Meta分析225

30.1 问题的提出225

30.2 Meta分析的基本概念226

30.3 Meta分析的目的与作用226

30.4 Meta分析的基本步骤226

30.5 Meta分析的缺陷与不足227

30.6 Meta分析的注意事项227

30.7 Meta分析的常用统计模型和统计分析方法227

30.8 多个成组设计定量资料的Meta分析229

30.9 实现多个成组设计定量资料Meta分析的SAS程序230

30.10 应用举例232

第31章 定量资料统计分析错误辨析与释疑235

31.1 忽视定量资料的前提条件盲目套用参数检验法235

31.2 误用t检验或单因素方差分析处理多因素析因设计定量资料236

31.3 误用t检验或单因素方差分析处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料237

31.4 误用t检验或单因素方差分析处理具有一个重复测量三因素设计定量资料239

31.5 误用t检验或单因素方差分析处理具有两个重复测量三因素设计定量资料240

31.6 误用t检验或单因素方差分析处理多因素非平衡组合实验定量资料241

第4篇 三型理论在定性资料统计分析中的应用第32章 2×2列联表资料的假设检验247

32.1 横断面研究设计2×2列联表资料的假设检验247

32.2 队列研究设计的2×2列联表资料的假设检验248

32.3 病例-对照研究设计的2×2列联表资料的假设检验250

32.4 配对研究设计的2×2列联表资料的假设检验251

第33章 诊断试验资料的统计分析255

33.1 诊断试验的常用统计指标255

33.2 诊断试验ROC分析262

第34章 特殊R×2列联表与2×C列联表资料的假设检验268

34.1 问题、数据及统计分析方法的选择268

34.2 R×2列联表资料的线性趋势检验271

34.3 2×C列联表资料的线性趋势检验272

第35章 R×C列联表资料的假设检验274

35.1 双向无序R×C列联表资料的标准型及其假设检验274

35.2 结果变量为有序变量的单向有序R×C列联表资料的标准型及其假设检验276

35.3 双向有序且属性不同的R×C列联表资料的标准型及其假设检验278

35.4 双向有序且属性相同的R×C列联表资料的标准型及其假设检验281

第36章 结果为二值变量的多因素定性资料统计分析284

36.1 结果变量为二值变量的高维列联表资料简介284

36.2 加权x2检验285

36.3 CMH x2检验287

36.4 对数线性模型289

36.5 因变量为二值变量的多重logistic回归分析290

第37章 结果为多值有序变量的多因素定性资料的统计分析294

37.1 实例294

37.2 CMH校正的秩和检验295

37.3 有序变量多重logistic回归分析296

37.4 原理或方法概述298

第38章 结果为多值名义变量的多因素定性资料的统计分析302

38.1 问题、数据及统计分析方法的选择302

38.2 结果为多值名义变量的多因素定性资料的CMH x2检验304

38.3 扩展的多重logistic回归分析306

第39章 具有重复测量设计定性资料的假设检验311

39.1 实例311

39.2 SAS程序及结果解释314

第40章 定性资料统计分析错误辨析与释疑320

40.1 2×2列联表资料统计分析错误辨析与释疑320

40.2 2×C列联表资料统计分析错误辨析与释疑320

40.3 R×2列联表资料统计分析错误辨析与释疑322

40.4 R×C列联表资料统计分析错误辨析与释疑323

第5篇 三型理论在现代回归分析中的应用第41章 两变量简单线性回归分析327

41.1 问题、数据及统计分析方法的选择327

41.2 简单线性回归分析328

第42章 两变量可直线化曲线回归分析333

42.1 问题、数据及统计分析方法的选择333

42.2 对数函数、幂函数和双曲函数曲线回归分析334

42.3 指数函数曲线回归分析339

42.4 logistic函数曲线回归分析341

第43章 各种复杂曲线回归分析344

43.1 多项式曲线回归分析344

43.2 logistic曲线回归分析346

43.3 Gompertz曲线回归分析349

第44章 多重线性回归分析353

44.1 问题、数据及统计分析方法的选择353

44.2 多重线性回归分析355

44.3 REG过程语法简介358

第45章 主成分回归分析362

45.1 问题、数据及统计分析方法的选择362

45.2 单组设计多元定量资料主成分回归分析363

第46章 用SAS实现岭回归分析373

46.1 问题、数据及统计分析方法的选择373

46.2 岭回归分析374

46.3 与岭回归分析有关的SAS语句说明378

第47章 Poisson回归分析380

47.1 问题、数据及统计分析方法的选择380

47.2 Poisson回归分析382

第48章 负二项回归分析389

48.1 问题、数据及统计分析方法的选择389

48.2 负二项回归分析390

第49章 Probit回归分析395

49.1 问题、数据及统计分析方法的选择395

49.2 对例49-1资料进行Probit回归分析396

49.3 对例49-2资料进行Probit回归分析399

第50章 非配对设计定性资料多重logistic回归分析406

50.1 问题、数据及统计分析方法的选择406

50.2 二值变量的多重logistic回归分析408

50.3 多值有序变量的多重logistic回归分析411

50.4 多值名义变量的多重logistic回归分析414

第51章 配对设计定性资料多重logistic回归分析417

51.1 问题、数据及统计分析方法的选择417

51.2 1∶1配对设计定性资料的多重logistic回归分析418

51.3 m∶n配对设计定性资料的多重logistic回归分析421

第52章 生存资料Cox模型回归分析424

52.1 实例424

52.2 生存资料Cox模型回归分析简介425

52.3 生存资料Cox模型回归分析425

第53章 生存资料参数模型回归分析430

53.1 实例430

53.2 生存资料参数模型回归分析简介431

53.3 生存资料参数模型回归分析431

第54章 时间序列分析436

54.1 指数平滑法应用实例436

54.2 ARIMA模型应用实例438

54.3 谱分析应用实例440

54.4 X12方法应用实例442

第55章 相关与回归分析错误辨析与释疑447

55.1 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447

55.2 滥用直线相关分析得出没有实际意义的结论447

55.3 散布图并不反映直线趋势，仍作直线相关分析448

55.4 误用x2检验回答相关性问题、误用简单相关分析取代多因素分析448

55.5 多重回归分析错误辨析与释疑449

第6篇 三型理论在多元统计分析中的应用第56章 变量聚类分析455

56.1 实例455

56.2 变量聚类分析456

第57章 主成分分析461

57.1 实例461

57.2 主成分分析简介462

57.3 主成分分析462

第58章 探索性因子分析468

58.1 实例468

58.2 因子分析简介469

58.3 探索性因子分析469

第59章 路径分析477

59.1 问题与数据结构477

59.2 用REG过程实现路径分析479

59.3 用CALIS过程实现路径分析482

第60章 证实性因子分析486

60.1 实例486

60.2 证实性因子分析简介487

60.3 证实性因子分析487

第61章 结构方程模型分析492

61.1 实例492

61.2 结构方程模型简介493

61.3 结构方程模型分析494

第62章 典型相关分析499

62.1 实例499

62.2 典型相关分析概述500

62.3 典型相关分析500

第63章 无序样品聚类分析505

63.1 实例505

63.2 无序样品聚类分析简介506

63.3 无序样品聚类分析506

第64章 有序样品聚类分析513

64.1 实例513

64.2 有序样品聚类分析概述514

64.3 用编程法实现有序样品聚类分析514

第65章 原因变量为定量变量的判别分析519

65.1 实例519

65.2 原因变量为定量变量的判别分析简介520

65.3 原因变量为定量变量的判别分析521

第66章 原因变量为定性变量的判别分析530

66.1 实例530

66.2 原因变量为定性变量的判别分析简介531

66.3 原因变量为定性变量的判别分析531

第67章 多维尺度分析534

67.1 实例534

67.2 多维尺度分析简介535

67.3 多维尺度分析535

第68章 定量资料对应分析540

68.1 实例540

68.2 对应分析简介540

68.3 定量资料对应分析541

68.4 用SAS实现对应分析所需要的数据结构543

第69章 定性资料对应分析546

69.1 实例546

69.2 定性资料对应分析547

第70章 多元统计分析错误辨析与释疑552

70.1 主成分分析时，资料不满足同质性552

70.2 误用路径分析处理变量间没有顺序关系的资料555

70.3 路径分析结果解释错误558

参考文献560