《醫(yī)學統(tǒng)計學及SAS應用（修訂版）》基于醫(yī)學資料實列，介紹了常見的統(tǒng)計學分析方法，著重于統(tǒng)計學基本理論的領悟和統(tǒng)計學思維訓練。目標是促進讀者理解醫(yī)學研究資料的數(shù)據(jù)處理過程和統(tǒng)計學校技術的應用，將統(tǒng)計學原理和技術運用醫(yī)學科研工作中�！夺t(yī)學統(tǒng)計學及SAS應用（修訂版）》在介紹了常用醫(yī)學統(tǒng)計方法的基礎上，淡化統(tǒng)計計算的復雜過程，使用SAS統(tǒng)計軟件包實現(xiàn)統(tǒng)計分析，其中包括運用SAS軟件包組織數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)文件，進行統(tǒng)計分析，并正確閱讀，解釋軟件包的輸出結(jié)果。
《醫(yī)學統(tǒng)計學及SAS應用（修訂版）》面向醫(yī)學生、醫(yī)生、醫(yī)學研究者及醫(yī)藥學相關工作人員，體現(xiàn)了實用性的特點，最終目的是促進讀者能夠?qū)︶t(yī)學科研的實際資料進行綜合的統(tǒng)計分析。
生命現(xiàn)象最突出的特征是它幾乎無限的多樣性，在有性繁殖的種群中沒有兩個個體完全相同。由于生物體都存在個體差異，生物醫(yī)學研究中變異無處不在，而在外在因素的影響下，醫(yī)學現(xiàn)象更加變化萬端，相互關系錯綜復雜。例如，某病的發(fā)生或流行是什么因素所致？可能涉及的多種因素中哪些是確實無關的？哪些是真正相關的？其中又以何者為主？何者為次？又如用某種臨床新療法治療某種疾病，有的患者治愈了而有的患者卻無效？如何客觀判斷該療法究竟是否有效？或者與常規(guī)療法相比較時新療法是否有優(yōu)勢？對于諸如此類醫(yī)學問題如何正確地開展研究？如何去獲取確切而必需的資料？如何對這些資料科學地進行分析，從而得出可靠的判斷和結(jié)論？醫(yī)學統(tǒng)計學就是幫助解決這類問題的一個強有力工具
數(shù)理統(tǒng)計學作為數(shù)學的一個分支，是公理和定理緊密結(jié)合的一個完整的數(shù)學系統(tǒng)，涉及概率論、微積分和高等代數(shù)等領域。為了使這些理論也適用于醫(yī)學研究工作者，加強概率論和數(shù)理統(tǒng)計方法在各種醫(yī)學具體問題中的應用，將統(tǒng)計學理論和方法進行簡化，在相對簡單的水平與醫(yī)學研究相結(jié)合就產(chǎn)生了醫(yī)學統(tǒng)計學。為此，筆者試圖以直觀的風格編寫此教材，強調(diào)的是統(tǒng)計學概念而不是數(shù)學細節(jié)，不注重這些方法的理論根據(jù)、數(shù)學論證，不從數(shù)學上討論統(tǒng)計概念和方法，而盡量從直覺水平進行表述，盡可能形象直觀地展示統(tǒng)計理論方法。本書編者多為生物醫(yī)學統(tǒng)計工作者，書中的表述自然反映了我們的醫(yī)學專業(yè)背景
統(tǒng)計學不是干巴巴的學術理論，不是冷冰冰的復雜公式和數(shù)據(jù)處理，而是應該滲入到醫(yī)學研究等各方面的一種思維方式。本教材不是為了使讀者成為專業(yè)統(tǒng)計學工作者，而是在于促進讀者如何從不確定性或概率的角度來思考問題，在開展醫(yī)學相關研究設計，進行數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析時具備清晰的思路。編者盡其所能幫助讀者排除形成這種思維方式時的障礙、減少學習醫(yī)學統(tǒng)計學時的困難，目的是給讀者提供如何面對不確定性的一種思考方法，建立以科學方法開展實驗與分析的邏輯觀念
可以說正確使用統(tǒng)計學方法可以使醫(yī)學研究的結(jié)果更真實可信，而且統(tǒng)計學思維至少有助于醫(yī)學工作者批判性地閱讀醫(yī)學文獻，更好地理解文獻資料中的數(shù)據(jù)
在試圖掌握復雜的統(tǒng)計學方法以前，必須先理解簡單的方法。我們并不試圖囊括全部統(tǒng)計學方法（事實上也不可能），而是介紹一些醫(yī)學研究中常用且經(jīng)典的統(tǒng)計學方法與技術。假若將那些受人尊敬的前輩所著的大部頭名作比作統(tǒng)計學習的“大餐”，那么這本小書僅僅是碟“素菜”，編者本著讓醫(yī)學專業(yè)讀者開胃、易消化的原則，著重介紹統(tǒng)計學基本概念及其思想原理，掌握常用統(tǒng)計方法的實質(zhì)、特點及應用條件，強調(diào)的是實際問題的處理，使統(tǒng)計分析切合問題的重心，進行有效、足夠的分析，而不是去追求統(tǒng)計分析的復雜性。
第一章 緒論
第一節(jié) 醫(yī)學統(tǒng)計學概述
第二節(jié) 概念與術語
第三節(jié) 概率分布與抽樣分布
第四節(jié) 計算機在統(tǒng)計工作中的應用簡介
第二章 SAS概述
第一節(jié) SAS基本運行環(huán)境
第二節(jié) SAS程序
第三節(jié) 建立SAS數(shù)據(jù)集
第四節(jié) 學習SAS的幾點注意事項
第三章 計算資料的統(tǒng)計描述
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 頻數(shù)分布表和頻數(shù)分布圖
第三節(jié) 集中趨勢的統(tǒng)計描述指標
第四節(jié) 離散程序的統(tǒng)計描述指標
第五節(jié) 正態(tài)分布及其應用
第六節(jié) 計量資料描述性統(tǒng)計的SAS程序
第四章 總體均數(shù)的估計和假設檢驗
第一節(jié) 總體均數(shù)的估計
第二節(jié) t檢驗
第三節(jié) 方差齊性檢驗和t檢驗
第四節(jié) 正態(tài)性檢驗
第五節(jié) 兩均數(shù)的等效檢驗
第六節(jié) 兩均數(shù)比較假設檢驗的注意事項
第七節(jié) 總體均數(shù)的估計和假設檢驗的SAS程序
第五章 方差分析
第一節(jié) 常用術語
第二節(jié) 單因素方差分析
第三節(jié) 方差齊性檢驗
第四節(jié) 均數(shù)間的多重比較
第五節(jié) 變量變換
第六節(jié) 隨機區(qū)組設計方差分析
第七節(jié) 拉丁方設計方差分析
第八節(jié) 析因設計方差分析
第九節(jié) 正交設計方差分析
第十節(jié) 平衡不完全區(qū)組設計方差分析
第六章 相關與回歸
第一節(jié) 直線相關
第二節(jié) 直線回歸分析
第三節(jié) 兩個直線回歸方程的比較
第四節(jié) 多元線性回歸
第五節(jié) 多元相關
第六節(jié) 逐步回歸
第七節(jié) 多元回歸在醫(yī)學中的應用
第七章 協(xié)方差分析
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 完全隨機設計的協(xié)方差分析
第三節(jié) 隨機區(qū)組設計的協(xié)方差分析
第四節(jié) 析因設計的協(xié)方差分析
第五節(jié) 兩個協(xié)變量完全隨機化設計的協(xié)方差分析
第八章 計數(shù)資料的統(tǒng)計分析
第一節(jié) 相對數(shù)
第二節(jié) 總體率的估計
第三節(jié) 率的假設檢驗
第四節(jié) R×C列聯(lián)表的統(tǒng)計分析
第五節(jié) 方表的統(tǒng)計分析
第六節(jié) R×C列聯(lián)表的確切概率計算法
第七節(jié) 四格表和R×C表卡方檢驗等SAS程序
第九章 非參數(shù)統(tǒng)計
第一節(jié) 配對設計資料和單樣本資料的檢驗
第二節(jié) 兩獨立樣本秩和檢驗
第三節(jié) 完全隨機設計多個獨立樣本秩和檢驗
第四節(jié) 隨機單位組設計秩和檢驗
第五節(jié) 多個樣本間的多重比較
第六節(jié) 等級分組資料的Ridit檢驗
第七節(jié) 秩相關
第十章 判別分析
第一節(jié) 判別分析的基本概念
第二節(jié) Fisher判別
第三節(jié) Bayes判別
第四節(jié) 逐步判別分析
第五節(jié) 計數(shù)判別
第十一章 危險度分析及Logistic回歸
第一節(jié) 基本的危險度分析
第二節(jié) 分層分析Mantel斗taenszel檢驗
第三節(jié) Logistic回歸
第十二章 生存分析和Cox回歸
第一節(jié) 生存分析常用指標
第二節(jié) 生存率的估計方法
第三節(jié) 生存率的比較
第四節(jié) 估計和比較生存函數(shù)的SAS程序
第五節(jié) Cox回歸
第十三章 臨床診斷試驗
第一節(jié) 試驗設計中的基本概念
第二節(jié) 常用診斷試驗的評價指標
第三節(jié) ROC曲線的應用
第十四章 醫(yī)學研究資料的統(tǒng)計分析策略
第一節(jié) 醫(yī)學研究的求真目的及統(tǒng)計學的作用
第二節(jié) 醫(yī)學研究資料的統(tǒng)計分析步驟
第三節(jié) 統(tǒng)計分析方法的正確選用
第四節(jié) 統(tǒng)計分析中其他有關事項
第十五章 醫(yī)學研究資料的結(jié)果表達
第一節(jié) 常用統(tǒng)計表
第二節(jié) 常用統(tǒng)計圖
附錄1 實習題
實習1
實習2（上機）
實習3（上機）
實習4（上機）
實習5（上機）
實習6（上機）
實習7（上機）
實習8（上機）
實習9（上機）
實習10（上機）
實習11（上機）
實習12（上機）
實習13（上機）
實習14（上機）
實習15（上機）
附錄2 統(tǒng)計用表
附表1 標準正態(tài)分布曲線下的面積
附表2 t分布的分位數(shù)表（t界值表）
附表3 X2分布的分位數(shù)表（X2界值表）
附表4 F分布的分位數(shù)表一（F界值表）
附表5 F分布的分位數(shù)表二（F界值表）
附表6 Newman-Keuls檢驗用q界值表
附表7 相關系數(shù)r界值表
附表8 相當于概率5％與1％之，r值與R值
附表9 二項分布率的95％可信區(qū)間
附表10 符號秩和檢驗用T界值表
附表11 秩和檢驗用丁界值表
附表12 完全隨機化設計秩和檢驗H界值表
附表13 隨機單位組設計秩和檢驗H界值表
附表14 等級相關系數(shù)r1界值表
附錄3 例題中的數(shù)據(jù)文件內(nèi)容
附錄4 英漢對照統(tǒng)計學詞匯
參考文獻
第一節(jié) 醫(yī)學統(tǒng)計學概述
統(tǒng)計學（statistics）是研究如何有效地搜集、整理和分析帶有隨機性的數(shù)據(jù)，以對所考察的問題作出推斷和預測，直至為采取一定的決策和行動提供依據(jù)和建議的科學。統(tǒng)計學方法已成為科學研究和管理工作的重要工具。醫(yī)學統(tǒng)計學是結(jié)合醫(yī)學實際需要，運用概率論和數(shù)理統(tǒng)計學的原理和方法，開展醫(yī)學研究設計，進行數(shù)據(jù)資料的搜集、整理、分析和推斷的一門學科。
醫(yī)學研究的對象是功能復雜的有機生命體。不同的個體在相同的條件下，對外界環(huán)境因素可以發(fā)生不同的反應，這種同質(zhì)基礎上個體特征值之間的差異，稱為變異（variation）。而存在變異的現(xiàn)象正是統(tǒng)計學研究的對象。醫(yī)學及其相關學科實踐性極強，不可能完全脫離實驗而僅僅依靠邏輯推理去獲取新的知識，而單個實驗所得到的結(jié)果幾乎都帶有或多或少的不確定性。統(tǒng)計學的介入可以幫助解決如何從這樣一些不確定性中得出科學可靠、相對確切結(jié)論的問題。而且在科研工作中，常常必須根據(jù)有限的、不完全的信息作出評價或決策。例如，評價某年某地區(qū)兒童發(fā)育情況、某種新藥對某病療效如何等。限于人力、物力、時間等條件，研究人員不太可能調(diào)查到該地區(qū)所有兒童的發(fā)育情況，也不可能接收患該病的所有患者來研究該新藥的療效，僅僅能抽取有代表性的個體組成的集合來深入研究，這樣獲得的信息顯然是有限、不完全的，這類問題需要用抽樣研究（samp ling research）來加以解決。統(tǒng)計學提供了理論和方法支持，使我們不僅能做出合理的判斷與決策，而且知道判斷與決策所承擔風險的大小。
醫(yī)學統(tǒng)計學的主要內(nèi)容有統(tǒng)計研究設計、統(tǒng)計描述、統(tǒng)計推斷、研究聯(lián)系、分類和檢測等。本章將就醫(yī)學統(tǒng)計學作一概要性介紹，后續(xù)章節(jié)將會陸續(xù)介紹醫(yī)學科研實踐中常用的統(tǒng)計學方法，屆時可以回顧本章以加深對統(tǒng)計學基本思想及相關概念的理解和領會。
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