统计学三型理论在统计表达与描述中的应用
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作者： 胡良平 主编
出 版 社： 人民军医出版社
出版时间： 2008-6-1字数：版次： 1页数： 371印刷时间：开本： 16开印次：纸张：I S B N ： 9787509118719包装： 平装编辑推荐
本书针对“统计表达与描述”涉及的主要内容，分五篇进行阐述。第一篇基础篇，科学地总结了统计学思想，创造性地提出了统计学三型理论，提纲挈领地概述了统计学内容，深入浅出地介绍了资料类型及其错误辨析与释疑；接着围绕提高学术期刊论文统计学应用质量，阐述了如何修改“稿约”，如何撰写论文中的“统计学处理”部分，最后，还强调了如何报告统计分析结果。第二篇资料表达篇，就各种统计表和统计图的标准模式、非标准模式的修改技巧等非常实用而又很容易出错的内容，做了详细介绍。第三篇资料描述篇，就相对数、平均指标、变异指标、误差等基本统计量和基本概念、常见错误和修改技巧，做了全面而系统的讲解。第四篇基金论文错误辨析篇，对十几种国家级生物医学期刊中发表的基金资助课题写成的论文，仅从统计表达与描述角度进行分析，就揭示出很多统计表达与描述方面的错误，对反映出来的错误进行了辨析与释疑。第五篇概率分布篇，随机变量的概率分布是统计学的理论基础，也是描述统计资料变化规律的重要技术方法。但这些内容很难学习，掌握起来有一定困难。好在已编写出反映各种概率密度函数曲线图形的SAS程序，在这些程序的帮助下，绘制和理解这些随机变量的概率分布规律图就变得容易多了。
生物医学研究和论文写作离不开正确的统计表达和描述，离不开使用SAS软件，长期以来，使用SAS阮籍者需要花费大量的时间和精力，将每个SAS程序的大量语句，符号录入计算机，反复核对，调试正常后才能正确调用SAS软件包。
统计描述SAS引导程序，是我国统计学专家胡良平教授等多位统计，计算机专业工作者用近一年时间潜心钻研SAS软件包中有关概率缝补及其图形绘制方法后编写而成的，为国内专门用于统计表达与描述的第一个SAS引导程序
读者通过此光盘，可重复发挥计算机软件的功能和作用用鼠标左键双击文件名，轻松实现SAS程序的调用，用新数据替换SAS引导程序中的老数据，上级发送键即可完成统计表达，该程序可反复使用，省时省力，快捷准确，使统计表达于描述方面的问题均能得到解决，本书适于学习和使用统计学及撰写各类统计报告，文书的人员。
内容简介
统计表达与描述是统计学的基础，无论多么复杂的科研设计、数据结构、统计分析和结果解释，都需要运用一定的方法表达或报告，读者才能了解其内容。如何表达、描述和报告，是一个非常值得推敲的问题。在医学论文中，如何陈述统计学处理的内容，如何言简意赅地报告统计分析结果，是常被人们忽视且严重影响论文质量的问题。很多人辨别不清统计资料的类型，导致统计分析方法的误用；很多人将百分比与百分率混为一谈，得出荒谬的结论，很多人误用-x±s和-x±S-x表达定量资料，以假乱真；很多人编制的统计表条理不清，数据含义不明，严重地影响了读者的阅读效果；很多人绘制的统计图违反数学原则，呈现出错误的变化趋势。综上所述，不仅在生物医学科研和论文写作中离不开统计表达与描述方面的知识和技术，而且广大实际工作者迫切需要获得这方面的正确指导，统计学三型理论可以很好地完成此重任。
本书运用统计学三型理论，透过各种具体的统计表达和描述方面问题的“表现型”，揭示其“原型”，进而将“原型”正确地转变为“标准型”，使统计表达与描述方面的问题尽可能得到圆满解决。本书不仅适用于学习和使用统计学学生和工作人员，也适合撰写各种报告和文书的学者。
作者简介
胡良平，教授，博士生导师，军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任、统计学教研室主任，中国现场统计研究会理事，中国生物医学统计学会副会长，中华预防医学会卫生统计专业委员会委员，北京大学口腔医学院客座教授，《中华医学杂志》等10余种杂志编委。
目录
第一篇基础篇
第1章统计学思想
一、医学统计学定义综述
二、问题的提出
三、时代呼唤更新的统计学思想
四、统计学思维模式包含的“八性”
五、统计学思维模式包含的“八思维”
六、小结
第2章统计学三型理论
一、统计学三型理论的定义及各型间的相互关系
二、统计学三型理论产生的背景
三、统计学三型理论提出的依据
四、统计学三型理论适用的范围
五、统计学三型理论应用的样例
六、小结
第3章医学统计学内容概述
一、统计研究设计概述
二、统计表达与描述概述
三、统计分析方法的合理选择与实现
四、结果的解释
五、结论的陈述
六、学习医学统计学的方法概述
七、小结
第4章资料类型及其错误辨析与释疑
一、资料类型的两种划分方法
二、资料类型识别中常犯的错误
三、误判资料类型的案例
四、小结
第5章应写入生物医学期刊“稿约”中的统计学内容
一、统计学在医学科研和医学写作中的地位和作用
二、在医学科研和医学写作中如何正确运用统计学
三、生物医学期刊“稿约”中应增加的内容
四、小结
第6章如何撰写医学论文中的统计学处理部分
一、生物医学论文中统计学部分写法的回顾
二、对上述各例错误的辨析与释疑
三、论文中统计学处理部分的一般形式及错误辨析
四、统计学处理部分究竟应该包括哪些内容
五、小结
第7章如何报告统计分析结果
一、如何报告单变量统计分析结果
二、如何报告平均值比较的结果
三、如何报告平均秩比较的结果
四、如何报告样本频率比较的结果
五、如何报告各组患者人数分布规律的分析结果
六、如何报告指标之间相关关系的分析结果
七、如何报告指标之间依赖关系的分析结果
八、小结
第二篇资料表达篇
第8章详细表达多因素设计定量资料的标准模式
一、随机区组设计
二、含一个协变量的随机区组设计
三、平衡不完全随机区组设计
四、拉丁方设计
五、交叉设计
六、无重复实验的双因素设计
七、嵌套设计
八、裂区设计
九、析因设计
十、正交设计
十一、均匀设计
十二、重复测量设计
十三、小结
第9章结果为定量资料的各种统计表的修改技巧
一、多因素析因设计定量资料对应的统计表
二、重复测量设计定量资料对应的统计表
三、多因素非平衡组合实验定量资料对应的统计表
四、特殊情况下定量资料对应的统计表
五、小结
第10章正确表达各种定性资料的标准模式
一、2x2表资料
二、2xC表资料和Rx2表资料
三、RxC表资料
四、高维列联表资料
五、具有重复测量设计的定性资料
六、小结
第11章结果为定性资料的各种统计表的修改技巧
一、表中数据含义不清
二、重复测量定性资料表达方式的修改技巧
三、多种信息混于一表的修改
四、对高维列联表的修改
五、统计表纵、横标目混乱
六、小结
第12章混合型资料的各种统计表的修改技巧
一、合理编制混合型资料统计表的重要性
二、统计表标题冗长
三、未合理安排统计表的分组标志
四、未妥善安排统计表的标目
五、统计表的表头层次过多
六、统计表内“注释内容”喧宾夺主
七、统计表中资料表达不科学
八、纵横标目安排不当且统计表过于庞杂
九、统计表中绝对数与相对数交叉出现
十、统计表层次太多且夹杂着统计计算
十一、统计表中横、竖线条过多且有斜线
十二、小结
第13章常见统计图的标准模式
一、统计图概述
二、常见统计图的应用场合及举例
三、小结
第三篇资料描述篇
第14章相对数及其错误辨析与释疑
一、相对数的应用场合
二、相对数的种类与计算
三、比和率的区别和联系
四、应用相对数时的注意事项
五、相对数应用举例
六、相对数应用中常犯的错误及错误辨析
七、小结
第15章平均与变异指标的应用及其错误辨析与释疑
一、平均指标的概念与应用
二、变异指标的概念与应用
三、参考值范围与置信区间的概念与应用
四、平均与变异指标结合应用中常见错误的辨析与释疑
五、小结
第16章各种误差及其发现和处理方法
一、误差的概念
二、研究误差的目的与意义
三、误差的分类，
四、误差的数学表达
五、系统误差的发现与消除
六、随机抽样误差的控制
七、过失误差的发现与消除
八、有效数字与数字舍入规则
九、常见的变量变换方法
十、小结
第四篇基金论文错误辨析篇
第17章基金论文中描述性统计错误辨析与释疑(1)
一、统计表内表达的内容含糊不清
二、纵、横标目颠倒
三、同一统计表中表达多项内容
四、统计图坐标轴刻度值标注不符合数学原则
五、统计图类型选择不当
六、小结
第18章基金论文中描述性统计错误辨析与释疑(2)
一、统计图坐标轴上的刻度值标注不符合数学原则
二、误用正态分布法描述呈偏态分布的资料
三、计算相对数时分母太小
四、用条图表达适合用线图表达的资料
五、纵、横标目颠倒
六、统计表内表达的内容含混不清
七、统计表的编制与实验设计类型不吻合
八、统计表纵标目含混不清
九、以率代替比
十、同一统计表中表达多项内容
十一、小结
第五篇概率分布篇
第19章常见离散型随机变量概率分布
一、离散型随机变量及其常见类型
二、二项分布
三、Poisson分布
四、超几何分布
五、应用
六、负二项分布
七、小结
第20章常见连续型随机变量概率分布
一、连续型随机变量的概念
二、连续型随机变量的概率分布
三、正态分布
四、r分布
五、X2分布
六、t分布
七、F分布
八、指数分布
九、威布尔分布
十、均匀分布
十一、小结
附录A 胡良平专著及配套软件简介
书摘插图
第2章 统计学三型理论
很多人反复学习统计学，一到用时就出错！这是什么原因呢？道理很简单，很多统计学教科书上所写的内容都是“标准型”，即常见的统计表有哪几种、常见的统计图有哪几类、标准的设计类型有哪些、标准的分析方法有哪些等。当实际工作者使用统计学来解决实际问题时，遇到的绝大多数都不是统计学教科书上能找到的那些“标准模式”，而是千奇百怪的。这些活生生的实际问题按实际工作者的理解呈现出来，就是所谓的“表现型”。只要“表现型”与“标准型”稍有出入，简单地根据“表现型”的外观去盲目套用处理类似“标准型”的方法，就很容易出错。
大量实践告诉人们，要想正确使用统计学解决科研中的实际问题，必须弄清实际问题的本质，即“原型”。任何一个与统计学有关的实际问题都存在着“三型”，即“表现型”“原型”和“标准型”。弄清每个实际问题的“三型”，再有的放矢地去应用统计学，才能用对统计学。这就是笔者论述的“统计学三型理论”。本章将介绍此理论的产生背景、依据和适用范围以及三型之间的相互关系，并举例说明如何正确运用此理论解决生物医学科研中的实际问题。
一、统计学三型理论的定义及各型间的相互关系
（一）什么是统计学三型理论
统计学三型理论（简称“三型理论”）就是把科研工作中与统计学有关的问题归结为“表现型”、“原型”和“标准型”，在运用统计学解决具体问题之前，弄清与每个实际问题对应的“三型”是什么，从而有利于深刻揭示问题的本质，科学合理地运用统计学解决各种实际问题的一种新理论。
笔者通过阐述“三型理论”的客观存在性及各型之间的相互关系，提出破解三型的技巧与策略，为人们编写高质量的统计学教材、巧妙地讲授统计学、轻松地学习统计学和正确地应用统计学提供一种新的理念。统计学三型理论可以使实际工作者在实验设计类型的识别和统计分析方法的合理选用上起到举一反三、触类旁通的效果。
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