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聰明統計學 版權信息
- ISBN：9787548722892
- 條形碼：9787548722892 ; 978-7-5487-2289-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
聰明統計學 本書特色
周支瑞、胡志德主編的《聰明統計學》共分為四個專題：統計學趣談、統計軟件實戰、大數據與科研、數據縱橫！敖y計學趣談”專題主要由胡志德醫生操刀，其中丁香園鼎鼎大名的四葉蟲——鄭煒平醫生，號稱臨床醫生中統計學*好的張天嵩醫生也加入其中，貢獻了一把火。這一專題力圖以“趣談”的形式讓艱澀深奧的統計學知識潤物細無聲。“統汁軟件實戰”專題以案例的形式講解具體統計學方法的軟件實戰，把**部分的理論知識化為實際的戰斗力，這一部分主要由上海靜安區中心醫院的張天嵩、復旦大學附屬中山醫院沈亞星、胡志德，以及我本人操刀！按髷祿c科研”專題屬于目前臨床科研領域較熱門的話題，我們也趕了趟時髦，希望能給讀者一些啟發。*后一個專題“數據縱橫”，由浙江大學金華醫院的章仲恒醫生操刀，章醫生也是我們的朋友，擅長臨床數據收集與處理、臨床數據庫構建、數據統計分析，看起來這也是他業余時間*重要的愛好。本書的四個專題逐層遞進，先易后難，但書中的案例堅持從臨床實際運用出發，相信定會讓您覺得開卷有益。
聰明統計學 內容簡介
《聰明統計學/AME科研時間系列醫學圖書》共分為四個專題：統計學趣談、統計軟件實戰、大數據與科研、數據縱橫！敖y計學趣談”專題主要由胡志德醫生操刀，其中丁香園鼎鼎大名的四葉蟲——鄭煒平醫生，號稱臨床醫生中統計學很好的張天嵩醫生也加入其中，貢獻了一把火。這一專題力圖以“趣談”的形式讓艱澀深奧的統計學知識潤物細無聲！敖y汁軟件實戰”專題以案例的形式講解具體統計學方法的軟件實戰，把**部分的理論知識化為實際的戰斗力，這一部分主要由上海靜安區中心醫院的張天嵩、復旦大學附屬中山醫院沈亞星、胡志德，以及我本人操刀。“大數據與科研”專題屬于目前臨床科研領域較熱門的話題，我們也趕了趟時髦，希望能給讀者一些啟發。*后一個專題“數據縱橫”，由浙江大學金華醫院的章仲恒醫生操刀，章醫生也是我們的朋友，擅長臨床數據收集與處理、臨床數據庫構建、數據統計分析，看起來這也是他業余時間重要的愛好！堵斆鹘y計學/AME科研時間系列醫學圖書》的四個專題逐層遞進，先易后難，但書中的案例堅持從臨床實際運用出發，相信定會讓您覺得開卷有益。
聰明統計學 目錄
叢書介紹
序(一)
序(二)
**部分 統計學趣談
**章 標準差和標準誤：兩個經常被混淆的概念
第二章 多組比較之后是否有必要進行兩組比較?
第三章 戲說卡方檢驗
第四章 四格表統計中該用Fisher確切概率法還是卡方檢驗?
第五章 OR、HR、RR：三個經常被混淆的概念
第六章 OR能否用于隊列研究?答讀者問
第七章 有病例和對照的研究就是病例對照研究?
第八章 傾向匹配(PSM)分析：觀察性研究的統計學利器
第九章 調整基線差異：協方差分析
第十章 Cox回歸、logistic回歸、多元線性回歸到底有啥區別?
第十一章 診斷準確性試驗的偏倚來源及其控制
第十二章 Ⅱ類誤差與樣本量估計
第十三章 實驗組和對照組的樣本量一定要“均衡”才行?
第二部分 統計軟件實戰
第十四章 隨機區組方差分析在SPSS軟件中的實現
第十五章 重復測量資料的方差分析在SPSS軟件中的實現
第十六章 析因設計資料方差分析在SPSS軟件中的實現
第十七章 多重線性回歸的SPSS軟件實現
第十八章 二分類Logistic回歸在SPSS軟件中的實現
第十九章 cox回歸的SPSS軟件實現
第二十章 隨訪資料的生存分析——基于Stata軟件的統計學實現
第二十一章 生存數據的Logrank檢驗——基于MedCalc軟件實現
第二十二章 生存數據的cox回歸——基于MedCalc軟件實現
第二十三章 診斷準確性試驗數據處理——基于MedCalc軟件實現
第二十四章 如何利用Sigmaplot和SPSS作聯合診斷
第二十五章 實例演示Stata軟件實現傾向性匹配得分(PSM)分析
第二十六章 循證雜談20——兩樣本均數比較的樣本量計算——基于PASS軟件實現
第二十七章 循證雜談21——兩樣本率比較的樣本量計算——基于PASS軟件實現
第二十八章 循證雜談22——診斷準確性研究的樣本量計算——基于PASS軟件實現
第二十九章 循證雜談23——有關生存資料預后研究樣本量計算(LogrankTest)——基于PASS軟件實現
第三十章 如何用Sigmaplot進行簡單的樣本量估計
第三十一章 如何用圖形完美展示臨床研究中亞組分析的結果
第三部分 大數據與科研
第三十二章 大數據與臨床科研
第三十三章 “RCT研究”與“接力賽”
第三十四章 再談大數據臨床研究
第三十五章 三談BCT(大數據臨床研究)
第三十六章 四談BCT：臨床診療行為相關的數據是否應該被采集?
第四部分 數據縱橫
第三十七章 Logistic回歸的模型建立方法：協變量的目的性選擇
第三十八章 逐步回歸法和*佳子集法進行變量選擇
第三十九章 通過R語言進行大數據臨床研究：創建新變量、重編碼和重命名
第四十章 R語言巾處理缺失值的一些基本技能
第四十一章 一圖抵千言：缺失數據的可視化方法
第四十二章 缺失數據的單一插補
第四十三章 MICE程輯包進行多重數據插補
序(一)
序(二)
**部分 統計學趣談
**章 標準差和標準誤：兩個經常被混淆的概念
第二章 多組比較之后是否有必要進行兩組比較?
第三章 戲說卡方檢驗
第四章 四格表統計中該用Fisher確切概率法還是卡方檢驗?
第五章 OR、HR、RR：三個經常被混淆的概念
第六章 OR能否用于隊列研究?答讀者問
第七章 有病例和對照的研究就是病例對照研究?
第八章 傾向匹配(PSM)分析：觀察性研究的統計學利器
第九章 調整基線差異：協方差分析
第十章 Cox回歸、logistic回歸、多元線性回歸到底有啥區別?
第十一章 診斷準確性試驗的偏倚來源及其控制
第十二章 Ⅱ類誤差與樣本量估計
第十三章 實驗組和對照組的樣本量一定要“均衡”才行?
第二部分 統計軟件實戰
第十四章 隨機區組方差分析在SPSS軟件中的實現
第十五章 重復測量資料的方差分析在SPSS軟件中的實現
第十六章 析因設計資料方差分析在SPSS軟件中的實現
第十七章 多重線性回歸的SPSS軟件實現
第十八章 二分類Logistic回歸在SPSS軟件中的實現
第十九章 cox回歸的SPSS軟件實現
第二十章 隨訪資料的生存分析——基于Stata軟件的統計學實現
第二十一章 生存數據的Logrank檢驗——基于MedCalc軟件實現
第二十二章 生存數據的cox回歸——基于MedCalc軟件實現
第二十三章 診斷準確性試驗數據處理——基于MedCalc軟件實現
第二十四章 如何利用Sigmaplot和SPSS作聯合診斷
第二十五章 實例演示Stata軟件實現傾向性匹配得分(PSM)分析
第二十六章 循證雜談20——兩樣本均數比較的樣本量計算——基于PASS軟件實現
第二十七章 循證雜談21——兩樣本率比較的樣本量計算——基于PASS軟件實現
第二十八章 循證雜談22——診斷準確性研究的樣本量計算——基于PASS軟件實現
第二十九章 循證雜談23——有關生存資料預后研究樣本量計算(LogrankTest)——基于PASS軟件實現
第三十章 如何用Sigmaplot進行簡單的樣本量估計
第三十一章 如何用圖形完美展示臨床研究中亞組分析的結果
第三部分 大數據與科研
第三十二章 大數據與臨床科研
第三十三章 “RCT研究”與“接力賽”
第三十四章 再談大數據臨床研究
第三十五章 三談BCT(大數據臨床研究)
第三十六章 四談BCT：臨床診療行為相關的數據是否應該被采集?
第四部分 數據縱橫
第三十七章 Logistic回歸的模型建立方法：協變量的目的性選擇
第三十八章 逐步回歸法和*佳子集法進行變量選擇
第三十九章 通過R語言進行大數據臨床研究：創建新變量、重編碼和重命名
第四十章 R語言巾處理缺失值的一些基本技能
第四十一章 一圖抵千言：缺失數據的可視化方法
第四十二章 缺失數據的單一插補
第四十三章 MICE程輯包進行多重數據插補
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