《醫用統計方法（第2版）》是2003年復旦大學出版社出版的圖書，作者是金丕煥。
基本介紹
- 書名：醫用統計方法（第2版）
- 作者：金丕煥
- 出版社：復旦大學出版社
- 出版時間：2003年
書籍信息,內容簡介,圖書目錄,
書籍信息
作者： | 金丕煥 主編 | ||
定價： | 65.00元 | 頁數： | 684頁 |
ISBN： | ISBN7-309-03653-0/R.788 | 字數： | 1040千字 |
開本： | 16 開 | 裝幀： | 平裝 |
出版日期： | 2003年9月 | ||
內容簡介
本書主要是面向醫學工作者，並作為醫學生的統計教材。全書內容新穎、實用，文字淺顯、易懂，是一本頗具實用性的統計參考書。《醫用統計方法》（第2版）是由復旦大學公共衛生學院衛生統計與社會醫學教研室及國內外高級統計師在第1版的基礎上，根據歷年教學、科研中的套用及近年來發展十分迅速的統計理論與方法編寫而成。本書重點在於講清各種統計方法的意義、原理、計算原則、適用條件及結果解釋等，同時也增加了計算機在統計中套用的內容。 鑒於分類數據在醫學上的套用十分重要，而國內統計書籍很少介紹的情況，第2版在這方面大幅度增加了各種CMH分析方法，並對Logistic回歸分析的內容進行了很大的擴展。鑒於臨床研究工作的需要，增加了臨床試驗設計、醫學檢驗指標的正確性和一致性的分析方法以及成組序貫檢驗等內容。在多變數分析方面增加了對數線性模型、典型相關分析以及廣義線性模型（包括廣義估計方程）等。
圖書目錄
第一章 緒論
第一節 統計方法在醫學科學研究及疾病防治工作中的作用
第二節 統計研究的對象
第三節 幾個基本概念
一、 總體與樣本
二、 抽樣誤差
三、 隨機化
四、 機率
五、 統計量與參數
第四節 正確運用統計學的觀點與思想方法
第五節 統計方法的正確運用
第二章 統計資料的收集和整理
第一節 統計資料的來源
一、 報表資料
二、 報告卡(單)
三、 日常醫療衛生工作記錄
四、 實驗和試驗數據
五、 現場調查資料
第二節 統計資料的記錄和貯存
一、 資料的記錄
二、 記錄表的目視檢查
三、 數據的手工整理
四、 計算機數據管理
五、 計算機數據管理過程的記錄檔案
六、 資料的貯存
七、 資料庫管理系統軟體
八、 小結
第三章 平均數與標準差
第一節 算術均數和幾何均數
一、 算術均數
二、 幾何均數
第二節 中位數和百分位數
一、 中位數
二、 百分位數
第三節 標準差
一、 標準差的意義
二、 不分組資料的標準差計算
三、 離均差平方和的簡化計算法
四、 分組資料的標準差計算
五、 標準差的套用
第四節 標準常態分配及分布的描述
一、 標準常態分配
二、 標準常態分配表的使用
三、 關於記號ua
第四章 均數的抽樣誤差與t分布
第一節 均數的抽樣誤差
一、 抽樣與抽樣誤差
二、 均數的標準誤
第二節 總體均數的可信區間與t分布
一、 大樣本資料均數的可信區間
二、 t分布
三、 小樣本資料均數的可信區間
第五章 兩均數差別的統計意義檢驗
第一節 統計意義檢驗的基本步驟
第二節 樣本均數和總體均數差別的統計意義檢驗
第三節 配對樣本差值均數的t檢驗
一、 同體比較（自身對照比較）的t檢驗
二、 配對實驗的t檢驗
三、 同一批對象兩次檢測結果差值的t檢驗
第四節 兩樣本均數差別的統計意義檢驗
一、 兩樣本均數差別的t檢驗
二、 關於非常態分配資料均數差別的檢驗
第五節 方差不齊時兩樣本均數差別的統計意義檢驗（t′檢驗）
第六節 兩種檢驗與兩類錯誤
一、 單側檢驗與雙側檢驗
二、 第一類錯誤與第二類錯誤
三、 差別統計意義的正確理解
第七節 正態性檢驗
一、 正態機率紙法
二、 偏度與峰度檢驗
三、 W檢驗(3≤n≤50)
四、 D檢驗
第六章 方差分析（一）
第一節 方差分析的基本概念
第二節 完全隨機設計資料的方差分析
一、 各組樣本含量相等
二、 各組樣本含量不相等
第三節 隨機區組設計資料的方差分析
第四節 均數間的相互比較
一、 各組樣本含量相等
二、 各組樣本含量不相等
第五節 幾個處理組均數與一個對照組均數比較
第六節 拉丁方設計資料的方差分析
第七節 方差齊性檢驗
一、 各組樣本含量相等
二、 各組樣本含量不相等
第八節 近似F檢驗
第九節 方差分析中的數據轉換
一、 平方根轉換
二、 平方根反正弦轉換
三、 對數轉換
第七章 方差分析（二）
第一節 2×2析因實驗設計
第二節 “23設計”或“2×2×2設計”
第三節 次級組樣本含量不相等
一、 兩因素各次級組樣本含量不相等，但呈一定的比例
二、 次級組樣本含量不相等且不成比例
第四節 不同模型資料的F檢驗
第八章 正交試驗設計方差分析
第一節 兩水平正交試驗
一、 一些基本概念
二、 正交試驗及其分析的基本步驟
三、 無重複兩水平正交試驗
四、 有重複兩水平正交試驗
第二節 三水平及其他正交試驗
一、 三水平正交試驗
二、 在兩水平正交表上安排四水平的因素
第三節 正交試驗中的一些套用問題
一、 關於特定條件的選擇
二、 兩水平正交表的簡易製作法及互動作用列的確定
第九章 直線回歸與相關
第一節 直線回歸
一、 概念
二、 求直線回歸方程的基本方法
第二節 直線回歸分析中的誤差及可信區間
一、 標準估計誤差
二、 實測值圍繞回歸線的離散度
三、 回歸係數的標準誤
四、 y[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)](x i=x[ TX-*4])的標準誤
五、 μy[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)](x i= x[TX-*4])的可信區間
六、 y[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)] i的標 準誤
七、 μy[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)](x=x i)的可信區間
八、 截距α的誤差及總體參數α的可信區間
九、 單一個體y i值的範圍的預測
第三節 回歸係數和截距的統計意義檢驗
一、 回歸係數的t檢驗
二、 回歸係數的方差分析
三、 兩個回歸係數差別的統計意義檢驗
四、 截距的統計意義檢驗
五、 兩條回歸線高度差別的統計意義檢驗
第四節 相關
一、 相關係數的意義
二、 相關係數的計算方法
三、 相關係數的統計意義檢驗——t檢驗
四、 兩個相關係數差別的統計意義檢驗
五、 相關和回歸的關係
第十章 協方差分析
第一節 協方差分析法的意義和套用
第二節 完全隨機設計資料協方差分析
第三節 協方差分析方法簡化算法
第十一章 相對數
第一節 相對指標的種類及其定義
一、 比
二、 比例
三、 率
第二節 醫學統計中各種率的屬性
一、 真正的率
二、 名稱為率而符合比例的定義的指標
三、 名稱為率而不符合比例的定義的指標
四、 醫學中稱為率的一些指標的性質
第三節 相對指標與統計推論
第四節 構成比的套用
一、 構成比的定義
二、 構成比的套用
第五節 頻率指標的套用
一、 頻率指標
二、 頻率指標的套用
第六節 率的差別的統計意義檢驗
一、 率的標準誤
二、 總體率的可信區間
三、 樣本率與總體率差別的統計意義檢驗
四、 兩個樣本率差別的統計意義檢驗
第七節 率的標準化法
一、 標準化率的計算方法
二、 標準的選擇
三、 標準化率差別的統計意義檢驗
第八節 重複檢驗結果總陽性率的計算
一、 總陽性率的計算
二、 標準誤的計算
三、 兩個總陽性率的比較
第十二章 卡方檢驗（一）
第一節 四格表資料的χ2檢驗
一、 四格表資料的χ2檢驗
二、 四格表χ2檢驗的校正公式
三、 四格表資料χ2檢驗的專用公式
第二節 四格表精確檢驗法
一、 有實際數為零的情況
二、 單側檢驗與雙側檢驗
三、 沒有實際數為零的情況
四、 查表法
第三節 名義變數行乘列表的χ2檢驗—— Pearson χ2 檢驗
一、 變數的類型
二、 行乘列表
三、 名義變數行乘列表的χ2檢驗—— Pearson χ2檢驗160
第四節 列變數為順序變數的列聯表——行平均分差檢驗
一、 2×c表
二、 行為名義變數列為順序變數的行×列表
三、 各種評分方法
第五節 行列變數的相關檢驗
第六節 多層列聯表的分析
一、 多層2×r表
二、 符號
三、 擴展的 Mantel Haenszel 平均得分統計量——χ2SMH
第七節 配對計數資料的χ2檢驗
第十三章 卡方檢驗（二）
第一節2×c表χ2檢驗的計算公式和χ2值的分割
一、 2×c表χ2檢驗的幾種計算公式
二、 χ 2值及自由度的分割
第二節 組內分組資料的χ2檢驗
第三節 內部構成不同的兩個率差別的統計意義檢驗
一、 加權χ2檢驗法（ Cochran檢驗）
二、 χ2值相加法
三、 χ值相加法
第四節 分表理論數合併法
一、 2×2表理論數合併法
二、 行×列表理論數合併法
第五節 行×列表的分割
一、 2×k表的分割
二、 行×列表的分割
第六節 2×[HT4”]c表線性回歸的統計意義檢驗
一、 按性質分組的資料
二、 按數量分組的資料
三、 百分率很小（或很大）時的資料
四、 藥物療效比較189
第十四章 二項分布
第一節 概述
第二節 二項分布的要求
第三節 二項分布的形態
第四節 二項分布在醫學上的套用
一、 套用二項分布的展開計算機率大小以觀察療效
二、 計算總體率的可信區間
三、 研究患某病的家族集積性
四、 混合樣品的分析195
第十五章 普哇松分布197
第一節 普哇松分布的擬合
第二節 擬合適度檢驗
第三節 普哇松分布的一些特徵
一、 普哇松分布的方差
二、 普哇松分布的形態
三、 普哇松分布的可加性
四、 總數的分布
第四節 總體均數的可信區間
第五節 用普哇松分布對聚集性作研究
第六節 普哇松計數差別的統計意義檢驗
一、 樣本計數和總體均數差別的統計意義檢驗
二、 兩樣本計數差別的統計意義檢驗
三、 多個樣本計數差別的統計意義檢驗207
第七節 稀釋法估計細菌數
一、 只有一種稀釋度時細菌數的估計
二、 有幾種稀釋度時細菌數的估計
第十六章 圓分布資料分析
第一節 基本概念
第二節 位置、時間變換為角度
一、 圓周的位置以鐘點表示
二、 一天中的時間轉換為圓周上的角度
三、 一年時間以圓周表示
第三節 平均角及其假設檢驗
第四節 兩樣本的比較
第五節 多個樣本的比較
第十七章 非參數統計（一）
第一節 成對資料的檢驗
一、 符號檢驗
二、 符號等級檢驗（ Wilcoxon法）
第二節 成組資料的檢驗
一、 兩樣本等級和檢驗（Wilcoxon，Mann and Whitney法 ）
二、 中位數檢驗
第三節 完全隨機化設計資料的檢驗
一、 H檢驗（ Kruskal Wallis法）
二、 各處理組間相互比較
三、 中位數檢驗法
第四節 等級分組資料的檢驗
第五節 隨機區組設計資料的檢驗
一、 M檢驗 （Friedman法） 查表法
二、 F檢驗
三、 各組間相互比較
四、 中位數檢驗231
第十八章 非參數統計（二）
第一節 等級相關
一、 Spearman 等級相關
二、 Kendall 等級相關
三、 2×k列聯表的等級相關
四、 等級的一致性檢驗
第二節 柯爾莫哥洛夫——斯米爾諾夫檢驗
一、 樣本分布與總體分布的比較
二、 兩個樣本分布的比較241
第十九章 Ridit分析〖WTBX〗
第一節 樣本與總體比較
一、 樣本與總體差別的統計意義檢驗
二、 用S2R的近似值作統計意義檢驗
三、 多個樣本與某總體比較
四、 套用本法的注意點
第二節 兩組平均 Ridit值比較
第三節 多組平均Ridit 值比較248
第二十章 序貫檢驗
第一節 序貫檢驗的意義
第二節 單一處理效果的檢驗——單向檢驗
一、 計數資料
二、 計量資料
第三節 兩種處理的配對比較——雙向檢驗
一、 計數資料
二、 計量資料
第四節 閉鎖型序貫檢驗
一、 計數資料
二、 計量資料
第五節 成組序貫檢驗
一、 統計分析次數與統計意義水平α的關係
二、 確定中間分析次數的意義
三、 成組序貫檢驗的作圖分析
四、 成組序貫檢驗的病例數估計265 〖HT H〗
第二十一章 BAYES定理的套用〖WTBX〗
第一節 一個指標時的套用
第二節 先驗機率對後驗機率的影響
第三節 多個指標時的套用
第四節 似然度法
第五節 計量診斷表274
第二十二章 生存率統計
第一節 小樣本資料的生存率分析
一、 原始資料的過錄
二、 壽命表的製作
三、 生存率的圖示
四、 標準誤
五、 平均生存時間
第二節 生存率差別的統計意義檢驗
一、 時序檢驗
二、 Gehan 比分檢驗
第三節 分組資料的生存率分析
一、 分組資料對中斷觀察者的處理
二、 原始資料的過錄
三、 計算步驟
四、 生存率曲線288
五、 標準誤的計算
第四節 分組資料生存率差異的時序檢驗
一、 計算方法
二、 消除其他因素影響後的比較
三、 同時消除兩個因素的影響
四、 兩個以上水平的比較
五、 趨勢檢驗293
第二十三章 半數效量
第一節 基本概念
第二節 目測法
一、 基本原理
二、 具體步驟
三、 標準誤和可信區間
四、 注意點
第三節 加權直線回歸法
一、 加權直線回歸線的求法
二、 回歸係數的χ 2檢驗
三、 誤差和可信區間
四、 關於自然死亡率
第四節 K rber 法（寇氏法）
第五節 序貫法
第六節 半數效量的有關套用
一、 效力比與毒力比
二、 兩個治療指數的比較
第二十四章 多元線性回歸和曲線回歸
第一節 多元線性回歸
一、 多元回歸分析的原理和多元回歸方程的建立
二、 多元回歸分析中的假設檢驗
三、 標準化偏回歸係數
四、 偏回歸係數的統計意義檢驗
五、 復相關係數和偏相關係數
第二節 曲線回歸
一、 概述
二、 醫學上常用曲線的配合方法
三、 曲線配合的擬合度——相關指數323
第二十五章 逐步回歸分析
第一節 基本概念
第二節 計算方法和步驟
第三節 逐步回歸分析注意點
第二十六章 Logistic 回歸分析
第一節 Logistic回歸分析的基本概念
一、 Logistic回歸方程
二、 建立Logistic回歸方程
第二節 非條件Logistic回歸
一、 兩分類反應變數的非條件Logistic回歸
二、 多分類無序自變數的Logistic回歸
三、 連續型自變數的Logistic回歸
四、 多分類有序反應變數的Logistic回歸
五、 多分類無序反應變數的Logistic回歸
六、 對於病例 對照研究資料的Logistic回歸的說明
第三節 條件Logistic回歸
一、 基本原理
二、 參數估計及假設檢驗
三、 1∶1配對的病例對照研究
第二十七章 Cox回歸模型
第一節 Cox回歸模型的構造
第二節 Cox回歸模型的擬合步驟
一、 Cox回歸模型擬合的三項基本信息
二、 實例
三、 模型擬合及分析步驟
第三節 偏似然函式及參數估計的計算方法
第四節 回歸係數的統計意義檢驗及解釋
一、 對回歸係數作統計意義檢驗
二、 對回歸係數統計意義檢驗結果的解釋
第五節 用Cox回歸模型估計病人的生存機率
一、 Cox回歸模型的生存函式
二、 任意回歸向量的病人的生存機率的估計方法
三、 利用已建立的Cox回歸模型對新病人的生存機率進行估 計
第二十八章 對數線性模型
第一節 概述
第二節 二維列聯表對數線性模型
一、 2×2表資料的分析
二、 R×C表資料的分析
第三節 三維列聯表對數線性模型
一、 舉例
二、 變數間的四種獨立性
三、 與四種獨立性相對應的對數線性模型
四、 模型的擬合
第四節 Logistic回歸模型與對數線性模型的聯繫
一、 舉例
二、 Logistic回歸
三、 對數線性模型365
第二十九章 廣義線性模型
第一節 廣義線性模型簡介
一、 一般線性模型
二、 廣義線性模型
三、 套用舉例
第二節 廣義估計方程
一、 縱向數據
二、 廣義估計方程
三、 套用舉例
四、 小結376
第三十章 判別分析
第一節 基本概念
第二節 兩類判別，兩個指標
一、 計算判別式
二、 臨界值
三、 回代
四、 判別能力的統計意義檢驗
五、 各因素的貢獻率
六、 圖示法
七、 新個體的判別
第三節 三個指標的兩類判別383
第三十一章 主成分分析
第一節 概述
第二節 二維主成分分析
第三節 主成分分析的一般步驟
第四節 主成分分析套用舉例392
第三十二章 因子分析
第一節 概述
第二節 因子分析的步驟
一、 建立模型
二、 解釋共性因子的實際意義
第三節 因子得分
第四節 因子分析套用舉例402
第三十三章 聚類分析
第一節 概述
第二節 R型聚類
第三節 Q型聚類409
第三十四章 典型相關分析
第一節 概述
第二節 典型相關變數與典型相關係數的求法
一、 數據資料的形式
二、 思想方法
三、 一般計算步驟
第三節 典型變數的性質及其實際意義的解釋
一、 典型變數的性質
二、 典型變數實際意義的解釋
第四節 典型相關係數的假設檢驗423
第三十五章 檢驗指標的正確性分析
第一節 敏感度和特異度
第二節 預測值
第三節 似然比
第四節 ROC 曲線及其曲線下面積
第五節 聯合試驗
第六節 評價檢測指標正確性的研究中應注意的問題〖JY 。〗432
第三十六章 觀察值的一致性
第一節 二分類資料
一、 K值（ Kappa ）計算
二、 K值的假設檢驗
三、 K值的簡便運算
第二節 有序分類資料
一、 加權K w值的計算
二、 K w值的假設檢驗
第三節 連續性資料
一、 單因素隨機模型資料的 ICC計算方法
二、兩因素混合模型設計資料的ICC計算方法
三、 兩因素隨機模型設計資料的ICC計算方法
第三十七章 研究設計
第一節 研究設計的基本內容
一、 確定研究目的
二、 確定研究對象
三、 確定研究對象的數量
四、 確定觀察指標
五、 設立適當的對照
六、 隨機化分組
七、 制定較好的原始記錄表
八、 考慮好統計分析的方法
第二節 不同場合的研究設計
一、 調查研究設計
二、 臨床研究設計
三、 動物實驗研究設計
第三節 研究設計的類型及隨機化方法
一、 完全隨機化設計
二、 隨機區組設計
三、 拉丁方設計
四、 序貫設計
五、 其他設計456
第三十八章 抽樣設計
第一節 單純隨機抽樣
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第二節 機械抽樣（系統抽樣）
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第三節 分層抽樣
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第四節 整群抽樣
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第三十九章 臨床試驗設計
第一節 概述
一、 臨床醫學的研究內容
二、 藥品臨床試驗的定義
三、 試驗統計學家
四、 臨床試驗的步驟和臨床試驗方案
第二節 隨機雙盲對照設計
一、 隨機化
二、 雙盲試驗
三、 對照
第三節 臨床試驗的種類
一、 優效性試驗
二、 等效性試驗
三、 非劣效性試驗
第四節 各種試驗的統計檢驗
一、 優效性試驗的統計檢驗
二、 等效性試驗的統計檢驗
三、 非劣效性試驗的統計檢驗
第五節 樣本大小的估計
一、 臨床試驗中的樣本大小
二、 優效性試驗樣本大小的計算
三、 等效性試驗樣本大小的計算
四、 非劣效性試驗樣本大小計算
五、 用非等效性檢驗的方法做等效性檢驗的問題
第六節 數據管理和分析集
一、 數據管理
二、 分析集
第七節 交叉試驗設計及其統計分析
一、 病人內比較的試驗設計
二、 簡單的兩階段交叉設計
三、 交叉試驗設計中的一些問題
四、 交叉設計數據的統計分析
第四十章 流行病學調查設計與分析
第一節 成組病例對照研究資料
一、 大樣本四格表資料
二、 小樣本四格表資料
三、 幾個四格表資料的聯合分析
四、 公共比數比
五、 公共比數比的可信區間
六、 比數比的一致性檢驗
七、 比數比的趨勢檢驗
八、 多個暴露水平—— 2×k表資料的分析
第二節 配對病例對照研究資料
一、 配對的四格表
二、 1∶M配對資料
三、 對照數M不相等時的1∶M配對資料
第三節 定群研究資料分析
一、 暴露人年數的計算
二、 率的直接法標準化及其有關指標
三、 率的間接法標準化和標準化死亡比
四、 危險度分析
五、 定群研究和生存分析
第四十一章 樣本大小與極端值處理
第一節 對平均數作抽樣調查時的樣本大小
第二節 對比例作抽樣調查時的樣本大小
第三節 對樣本均數與總體均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小
第四節 成組比較即兩個樣本均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小
第五節 成對比較（或自身前後對比）作均數差別的統計意義檢驗時所需樣本大小
第六節 對兩個比例的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小
第七節 病例對照研究中的樣本大小
一、 不配對的病例對照研究所需的樣本含量
二、 配對的病例對照研究所需的樣本含量
第八節 極端值的處理
一、 常態分配數據
二、 普哇松分布數據
三、 二項分布數據
第四十二章 計算機在統計中的套用
第一節 資料庫管理系統軟體
一、 Epi Info
二、 EpiData
三、 SPSS Data Entry
四、 Access
五、 Foxpro
六、 其他數據管理軟體
第二節 常用統計軟體介紹
一、 SAS
二、 SPSS
三、 Stata
四、 S-Plus
五、 國內開發的一些統計軟體簡介
第三節 計算統計學方法簡介
一、 隨機數
二、 Monte Carlo方法
三、 Bootstrap方法
四、 MCMC方法
五、 人工神經網路
第四十三章 統計表與統計圖
第一節 統計表
一、 統計表的結構與編制要求
二、 統計表的種類
三、 統計表的審查和修改
第二節 統計圖
一、 繪製統計圖的要求
二、 常用統計圖的分類
附錄一 統計用表
附表3-1常態分配表
附表4-1 t值表
附表5-1 百分率與機率單位對照表
附表5-2 計算統計量W所必需的係數ai值
附表5-3 W檢驗統計量W的P分位數549
附表5-4 D檢驗統計量y的P分位數549
附表6-1 F值表（雙側檢驗，方差齊性檢驗用）
附表6-2 F值表（單側檢驗，方差分析用）
附表6-3 F值表（單側檢驗，方差分析用）
附表6-4 各均數間相差有統計意義時所需之Q值
附表6-5 Dunnett t表（單側檢驗）
附表6-6 Dunnett t表（雙側檢驗）
附表6-7 χ2值表
附表6-8 相當於百分比之角度
附表8-1 m=2的正交表
附表8-2 m=3的正交表
附表8-3 m=4的正交表
附表9-1 r值表
附表9-2 由r轉Z值表
附表12-1 lg n!數值表
附表12-2 四格表的統計意義檢驗用表（C值表）
附表14-1 百分率的可信區間
附表15-1 普哇松分布用的上下可信區間
附表16-1 Rayleigh's Z的臨界值表
附表16-2 Watson and Williams檢驗中校正因子
附表16-3 Watson's U2檢驗的臨界值表
附表17-1 符號等級檢驗表（ Wilcoxon成對比較用）
附表17-2 等級總和數臨界值（雙側檢驗）
附表17-3 H值與機率對照表
附表17-4 M值的界限值
附表18-1 等級相關係數的統計意義界限表
附表18 2 樣本與總體比較的 Kolmogorov Smirnov 檢驗臨界值表
附表18-3 兩樣本比較的 Kolmogorov Smirnov 檢驗臨界值表
附表20-1 計數資料單向序貫檢驗邊界係數表
附表20-2 計數資料單向序貫檢驗值表
附表20-3 配對計數資料序貫檢驗邊界係數表
附表20-4 配對計量資料序貫檢驗邊界係數表
附表20-5 計數資料閉鎖型序貫檢驗邊界（U、L）和中間線（M、M′）坐標
附表20-6 計量資料序貫檢驗閉鎖線坐標n′、y ′ n數值
附表23-1 機率單位與權重係數對照表
附表23-2 作業用機率單位之極小值、極大值及全距
附表37-1 隨機數字表
附表40-1 SMR 的95%可信區間係數表
附表41-1 對平均數作抽樣調查，S/δ取不同數值時所需樣本大小（n）
附表41-2 對平均數作抽樣調查，S/δ取不同數值時所需樣本大小（n）
附表41-3 對率作抽樣調查時所需樣本大小（n）
附表41-4 對率作抽樣調查時所需樣本大小（n）
附表41-5 對樣本均數與總體均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小(n)
附表41-6 對兩個樣本均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小(n)
附表41-7 對兩個率的差別作統計意義檢驗時每組所需樣本大小（n）
附表41-8 對兩個率的差別作統計意義檢驗時每組所需樣本大小（n）
附表41-9 TN1的臨界值表（極端值處理用）
附表41-10 TN2的臨界值表（極端值處理用）
附表41-11 TP1的0.05水平臨界值
附表41-12 TP1的0.01水平臨界值
附表41-13 TP2的0.05水平臨界值
附表41-14 TP2的0.01水平臨界值
附表41-15 TB1的0.05，0.01水平臨界值
附錄二 統計符號表
附錄三 參考文獻與參考書
附錄四 常用統計公式證明
附錄五 求逆距陣的計算方法
附錄六 關於方差最大正交旋轉的說明
附錄七 希臘文字母表
附錄八 漢英名詞對照表
附錄九 英漢名詞對照表
第一節 統計方法在醫學科學研究及疾病防治工作中的作用
第二節 統計研究的對象
第三節 幾個基本概念
一、 總體與樣本
二、 抽樣誤差
三、 隨機化
四、 機率
五、 統計量與參數
第四節 正確運用統計學的觀點與思想方法
第五節 統計方法的正確運用
第二章 統計資料的收集和整理
第一節 統計資料的來源
一、 報表資料
二、 報告卡(單)
三、 日常醫療衛生工作記錄
四、 實驗和試驗數據
五、 現場調查資料
第二節 統計資料的記錄和貯存
一、 資料的記錄
二、 記錄表的目視檢查
三、 數據的手工整理
四、 計算機數據管理
五、 計算機數據管理過程的記錄檔案
六、 資料的貯存
七、 資料庫管理系統軟體
八、 小結
第三章 平均數與標準差
第一節 算術均數和幾何均數
一、 算術均數
二、 幾何均數
第二節 中位數和百分位數
一、 中位數
二、 百分位數
第三節 標準差
一、 標準差的意義
二、 不分組資料的標準差計算
三、 離均差平方和的簡化計算法
四、 分組資料的標準差計算
五、 標準差的套用
第四節 標準常態分配及分布的描述
一、 標準常態分配
二、 標準常態分配表的使用
三、 關於記號ua
第四章 均數的抽樣誤差與t分布
第一節 均數的抽樣誤差
一、 抽樣與抽樣誤差
二、 均數的標準誤
第二節 總體均數的可信區間與t分布
一、 大樣本資料均數的可信區間
二、 t分布
三、 小樣本資料均數的可信區間
第五章 兩均數差別的統計意義檢驗
第一節 統計意義檢驗的基本步驟
第二節 樣本均數和總體均數差別的統計意義檢驗
第三節 配對樣本差值均數的t檢驗
一、 同體比較（自身對照比較）的t檢驗
二、 配對實驗的t檢驗
三、 同一批對象兩次檢測結果差值的t檢驗
第四節 兩樣本均數差別的統計意義檢驗
一、 兩樣本均數差別的t檢驗
二、 關於非常態分配資料均數差別的檢驗
第五節 方差不齊時兩樣本均數差別的統計意義檢驗（t′檢驗）
第六節 兩種檢驗與兩類錯誤
一、 單側檢驗與雙側檢驗
二、 第一類錯誤與第二類錯誤
三、 差別統計意義的正確理解
第七節 正態性檢驗
一、 正態機率紙法
二、 偏度與峰度檢驗
三、 W檢驗(3≤n≤50)
四、 D檢驗
第六章 方差分析（一）
第一節 方差分析的基本概念
第二節 完全隨機設計資料的方差分析
一、 各組樣本含量相等
二、 各組樣本含量不相等
第三節 隨機區組設計資料的方差分析
第四節 均數間的相互比較
一、 各組樣本含量相等
二、 各組樣本含量不相等
第五節 幾個處理組均數與一個對照組均數比較
第六節 拉丁方設計資料的方差分析
第七節 方差齊性檢驗
一、 各組樣本含量相等
二、 各組樣本含量不相等
第八節 近似F檢驗
第九節 方差分析中的數據轉換
一、 平方根轉換
二、 平方根反正弦轉換
三、 對數轉換
第七章 方差分析（二）
第一節 2×2析因實驗設計
第二節 “23設計”或“2×2×2設計”
第三節 次級組樣本含量不相等
一、 兩因素各次級組樣本含量不相等，但呈一定的比例
二、 次級組樣本含量不相等且不成比例
第四節 不同模型資料的F檢驗
第八章 正交試驗設計方差分析
第一節 兩水平正交試驗
一、 一些基本概念
二、 正交試驗及其分析的基本步驟
三、 無重複兩水平正交試驗
四、 有重複兩水平正交試驗
第二節 三水平及其他正交試驗
一、 三水平正交試驗
二、 在兩水平正交表上安排四水平的因素
第三節 正交試驗中的一些套用問題
一、 關於特定條件的選擇
二、 兩水平正交表的簡易製作法及互動作用列的確定
第九章 直線回歸與相關
第一節 直線回歸
一、 概念
二、 求直線回歸方程的基本方法
第二節 直線回歸分析中的誤差及可信區間
一、 標準估計誤差
二、 實測值圍繞回歸線的離散度
三、 回歸係數的標準誤
四、 y[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)](x i=x[ TX-*4])的標準誤
五、 μy[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)](x i= x[TX-*4])的可信區間
六、 y[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)] i的標 準誤
七、 μy[DD(-*2/3][KG-*2/3]〖HT4.,9.〗∧[DD)](x=x i)的可信區間
八、 截距α的誤差及總體參數α的可信區間
九、 單一個體y i值的範圍的預測
第三節 回歸係數和截距的統計意義檢驗
一、 回歸係數的t檢驗
二、 回歸係數的方差分析
三、 兩個回歸係數差別的統計意義檢驗
四、 截距的統計意義檢驗
五、 兩條回歸線高度差別的統計意義檢驗
第四節 相關
一、 相關係數的意義
二、 相關係數的計算方法
三、 相關係數的統計意義檢驗——t檢驗
四、 兩個相關係數差別的統計意義檢驗
五、 相關和回歸的關係
第十章 協方差分析
第一節 協方差分析法的意義和套用
第二節 完全隨機設計資料協方差分析
第三節 協方差分析方法簡化算法
第十一章 相對數
第一節 相對指標的種類及其定義
一、 比
二、 比例
三、 率
第二節 醫學統計中各種率的屬性
一、 真正的率
二、 名稱為率而符合比例的定義的指標
三、 名稱為率而不符合比例的定義的指標
四、 醫學中稱為率的一些指標的性質
第三節 相對指標與統計推論
第四節 構成比的套用
一、 構成比的定義
二、 構成比的套用
第五節 頻率指標的套用
一、 頻率指標
二、 頻率指標的套用
第六節 率的差別的統計意義檢驗
一、 率的標準誤
二、 總體率的可信區間
三、 樣本率與總體率差別的統計意義檢驗
四、 兩個樣本率差別的統計意義檢驗
第七節 率的標準化法
一、 標準化率的計算方法
二、 標準的選擇
三、 標準化率差別的統計意義檢驗
第八節 重複檢驗結果總陽性率的計算
一、 總陽性率的計算
二、 標準誤的計算
三、 兩個總陽性率的比較
第十二章 卡方檢驗（一）
第一節 四格表資料的χ2檢驗
一、 四格表資料的χ2檢驗
二、 四格表χ2檢驗的校正公式
三、 四格表資料χ2檢驗的專用公式
第二節 四格表精確檢驗法
一、 有實際數為零的情況
二、 單側檢驗與雙側檢驗
三、 沒有實際數為零的情況
四、 查表法
第三節 名義變數行乘列表的χ2檢驗—— Pearson χ2 檢驗
一、 變數的類型
二、 行乘列表
三、 名義變數行乘列表的χ2檢驗—— Pearson χ2檢驗160
第四節 列變數為順序變數的列聯表——行平均分差檢驗
一、 2×c表
二、 行為名義變數列為順序變數的行×列表
三、 各種評分方法
第五節 行列變數的相關檢驗
第六節 多層列聯表的分析
一、 多層2×r表
二、 符號
三、 擴展的 Mantel Haenszel 平均得分統計量——χ2SMH
第七節 配對計數資料的χ2檢驗
第十三章 卡方檢驗（二）
第一節2×c表χ2檢驗的計算公式和χ2值的分割
一、 2×c表χ2檢驗的幾種計算公式
二、 χ 2值及自由度的分割
第二節 組內分組資料的χ2檢驗
第三節 內部構成不同的兩個率差別的統計意義檢驗
一、 加權χ2檢驗法（ Cochran檢驗）
二、 χ2值相加法
三、 χ值相加法
第四節 分表理論數合併法
一、 2×2表理論數合併法
二、 行×列表理論數合併法
第五節 行×列表的分割
一、 2×k表的分割
二、 行×列表的分割
第六節 2×[HT4”]c表線性回歸的統計意義檢驗
一、 按性質分組的資料
二、 按數量分組的資料
三、 百分率很小（或很大）時的資料
四、 藥物療效比較189
第十四章 二項分布
第一節 概述
第二節 二項分布的要求
第三節 二項分布的形態
第四節 二項分布在醫學上的套用
一、 套用二項分布的展開計算機率大小以觀察療效
二、 計算總體率的可信區間
三、 研究患某病的家族集積性
四、 混合樣品的分析195
第十五章 普哇松分布197
第一節 普哇松分布的擬合
第二節 擬合適度檢驗
第三節 普哇松分布的一些特徵
一、 普哇松分布的方差
二、 普哇松分布的形態
三、 普哇松分布的可加性
四、 總數的分布
第四節 總體均數的可信區間
第五節 用普哇松分布對聚集性作研究
第六節 普哇松計數差別的統計意義檢驗
一、 樣本計數和總體均數差別的統計意義檢驗
二、 兩樣本計數差別的統計意義檢驗
三、 多個樣本計數差別的統計意義檢驗207
第七節 稀釋法估計細菌數
一、 只有一種稀釋度時細菌數的估計
二、 有幾種稀釋度時細菌數的估計
第十六章 圓分布資料分析
第一節 基本概念
第二節 位置、時間變換為角度
一、 圓周的位置以鐘點表示
二、 一天中的時間轉換為圓周上的角度
三、 一年時間以圓周表示
第三節 平均角及其假設檢驗
第四節 兩樣本的比較
第五節 多個樣本的比較
第十七章 非參數統計（一）
第一節 成對資料的檢驗
一、 符號檢驗
二、 符號等級檢驗（ Wilcoxon法）
第二節 成組資料的檢驗
一、 兩樣本等級和檢驗（Wilcoxon，Mann and Whitney法 ）
二、 中位數檢驗
第三節 完全隨機化設計資料的檢驗
一、 H檢驗（ Kruskal Wallis法）
二、 各處理組間相互比較
三、 中位數檢驗法
第四節 等級分組資料的檢驗
第五節 隨機區組設計資料的檢驗
一、 M檢驗 （Friedman法） 查表法
二、 F檢驗
三、 各組間相互比較
四、 中位數檢驗231
第十八章 非參數統計（二）
第一節 等級相關
一、 Spearman 等級相關
二、 Kendall 等級相關
三、 2×k列聯表的等級相關
四、 等級的一致性檢驗
第二節 柯爾莫哥洛夫——斯米爾諾夫檢驗
一、 樣本分布與總體分布的比較
二、 兩個樣本分布的比較241
第十九章 Ridit分析〖WTBX〗
第一節 樣本與總體比較
一、 樣本與總體差別的統計意義檢驗
二、 用S2R的近似值作統計意義檢驗
三、 多個樣本與某總體比較
四、 套用本法的注意點
第二節 兩組平均 Ridit值比較
第三節 多組平均Ridit 值比較248
第二十章 序貫檢驗
第一節 序貫檢驗的意義
第二節 單一處理效果的檢驗——單向檢驗
一、 計數資料
二、 計量資料
第三節 兩種處理的配對比較——雙向檢驗
一、 計數資料
二、 計量資料
第四節 閉鎖型序貫檢驗
一、 計數資料
二、 計量資料
第五節 成組序貫檢驗
一、 統計分析次數與統計意義水平α的關係
二、 確定中間分析次數的意義
三、 成組序貫檢驗的作圖分析
四、 成組序貫檢驗的病例數估計265 〖HT H〗
第二十一章 BAYES定理的套用〖WTBX〗
第一節 一個指標時的套用
第二節 先驗機率對後驗機率的影響
第三節 多個指標時的套用
第四節 似然度法
第五節 計量診斷表274
第二十二章 生存率統計
第一節 小樣本資料的生存率分析
一、 原始資料的過錄
二、 壽命表的製作
三、 生存率的圖示
四、 標準誤
五、 平均生存時間
第二節 生存率差別的統計意義檢驗
一、 時序檢驗
二、 Gehan 比分檢驗
第三節 分組資料的生存率分析
一、 分組資料對中斷觀察者的處理
二、 原始資料的過錄
三、 計算步驟
四、 生存率曲線288
五、 標準誤的計算
第四節 分組資料生存率差異的時序檢驗
一、 計算方法
二、 消除其他因素影響後的比較
三、 同時消除兩個因素的影響
四、 兩個以上水平的比較
五、 趨勢檢驗293
第二十三章 半數效量
第一節 基本概念
第二節 目測法
一、 基本原理
二、 具體步驟
三、 標準誤和可信區間
四、 注意點
第三節 加權直線回歸法
一、 加權直線回歸線的求法
二、 回歸係數的χ 2檢驗
三、 誤差和可信區間
四、 關於自然死亡率
第四節 K rber 法（寇氏法）
第五節 序貫法
第六節 半數效量的有關套用
一、 效力比與毒力比
二、 兩個治療指數的比較
第二十四章 多元線性回歸和曲線回歸
第一節 多元線性回歸
一、 多元回歸分析的原理和多元回歸方程的建立
二、 多元回歸分析中的假設檢驗
三、 標準化偏回歸係數
四、 偏回歸係數的統計意義檢驗
五、 復相關係數和偏相關係數
第二節 曲線回歸
一、 概述
二、 醫學上常用曲線的配合方法
三、 曲線配合的擬合度——相關指數323
第二十五章 逐步回歸分析
第一節 基本概念
第二節 計算方法和步驟
第三節 逐步回歸分析注意點
第二十六章 Logistic 回歸分析
第一節 Logistic回歸分析的基本概念
一、 Logistic回歸方程
二、 建立Logistic回歸方程
第二節 非條件Logistic回歸
一、 兩分類反應變數的非條件Logistic回歸
二、 多分類無序自變數的Logistic回歸
三、 連續型自變數的Logistic回歸
四、 多分類有序反應變數的Logistic回歸
五、 多分類無序反應變數的Logistic回歸
六、 對於病例 對照研究資料的Logistic回歸的說明
第三節 條件Logistic回歸
一、 基本原理
二、 參數估計及假設檢驗
三、 1∶1配對的病例對照研究
第二十七章 Cox回歸模型
第一節 Cox回歸模型的構造
第二節 Cox回歸模型的擬合步驟
一、 Cox回歸模型擬合的三項基本信息
二、 實例
三、 模型擬合及分析步驟
第三節 偏似然函式及參數估計的計算方法
第四節 回歸係數的統計意義檢驗及解釋
一、 對回歸係數作統計意義檢驗
二、 對回歸係數統計意義檢驗結果的解釋
第五節 用Cox回歸模型估計病人的生存機率
一、 Cox回歸模型的生存函式
二、 任意回歸向量的病人的生存機率的估計方法
三、 利用已建立的Cox回歸模型對新病人的生存機率進行估 計
第二十八章 對數線性模型
第一節 概述
第二節 二維列聯表對數線性模型
一、 2×2表資料的分析
二、 R×C表資料的分析
第三節 三維列聯表對數線性模型
一、 舉例
二、 變數間的四種獨立性
三、 與四種獨立性相對應的對數線性模型
四、 模型的擬合
第四節 Logistic回歸模型與對數線性模型的聯繫
一、 舉例
二、 Logistic回歸
三、 對數線性模型365
第二十九章 廣義線性模型
第一節 廣義線性模型簡介
一、 一般線性模型
二、 廣義線性模型
三、 套用舉例
第二節 廣義估計方程
一、 縱向數據
二、 廣義估計方程
三、 套用舉例
四、 小結376
第三十章 判別分析
第一節 基本概念
第二節 兩類判別，兩個指標
一、 計算判別式
二、 臨界值
三、 回代
四、 判別能力的統計意義檢驗
五、 各因素的貢獻率
六、 圖示法
七、 新個體的判別
第三節 三個指標的兩類判別383
第三十一章 主成分分析
第一節 概述
第二節 二維主成分分析
第三節 主成分分析的一般步驟
第四節 主成分分析套用舉例392
第三十二章 因子分析
第一節 概述
第二節 因子分析的步驟
一、 建立模型
二、 解釋共性因子的實際意義
第三節 因子得分
第四節 因子分析套用舉例402
第三十三章 聚類分析
第一節 概述
第二節 R型聚類
第三節 Q型聚類409
第三十四章 典型相關分析
第一節 概述
第二節 典型相關變數與典型相關係數的求法
一、 數據資料的形式
二、 思想方法
三、 一般計算步驟
第三節 典型變數的性質及其實際意義的解釋
一、 典型變數的性質
二、 典型變數實際意義的解釋
第四節 典型相關係數的假設檢驗423
第三十五章 檢驗指標的正確性分析
第一節 敏感度和特異度
第二節 預測值
第三節 似然比
第四節 ROC 曲線及其曲線下面積
第五節 聯合試驗
第六節 評價檢測指標正確性的研究中應注意的問題〖JY 。〗432
第三十六章 觀察值的一致性
第一節 二分類資料
一、 K值（ Kappa ）計算
二、 K值的假設檢驗
三、 K值的簡便運算
第二節 有序分類資料
一、 加權K w值的計算
二、 K w值的假設檢驗
第三節 連續性資料
一、 單因素隨機模型資料的 ICC計算方法
二、兩因素混合模型設計資料的ICC計算方法
三、 兩因素隨機模型設計資料的ICC計算方法
第三十七章 研究設計
第一節 研究設計的基本內容
一、 確定研究目的
二、 確定研究對象
三、 確定研究對象的數量
四、 確定觀察指標
五、 設立適當的對照
六、 隨機化分組
七、 制定較好的原始記錄表
八、 考慮好統計分析的方法
第二節 不同場合的研究設計
一、 調查研究設計
二、 臨床研究設計
三、 動物實驗研究設計
第三節 研究設計的類型及隨機化方法
一、 完全隨機化設計
二、 隨機區組設計
三、 拉丁方設計
四、 序貫設計
五、 其他設計456
第三十八章 抽樣設計
第一節 單純隨機抽樣
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第二節 機械抽樣（系統抽樣）
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第三節 分層抽樣
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第四節 整群抽樣
一、 抽樣方法
二、 優缺點
三、 抽樣誤差
第三十九章 臨床試驗設計
第一節 概述
一、 臨床醫學的研究內容
二、 藥品臨床試驗的定義
三、 試驗統計學家
四、 臨床試驗的步驟和臨床試驗方案
第二節 隨機雙盲對照設計
一、 隨機化
二、 雙盲試驗
三、 對照
第三節 臨床試驗的種類
一、 優效性試驗
二、 等效性試驗
三、 非劣效性試驗
第四節 各種試驗的統計檢驗
一、 優效性試驗的統計檢驗
二、 等效性試驗的統計檢驗
三、 非劣效性試驗的統計檢驗
第五節 樣本大小的估計
一、 臨床試驗中的樣本大小
二、 優效性試驗樣本大小的計算
三、 等效性試驗樣本大小的計算
四、 非劣效性試驗樣本大小計算
五、 用非等效性檢驗的方法做等效性檢驗的問題
第六節 數據管理和分析集
一、 數據管理
二、 分析集
第七節 交叉試驗設計及其統計分析
一、 病人內比較的試驗設計
二、 簡單的兩階段交叉設計
三、 交叉試驗設計中的一些問題
四、 交叉設計數據的統計分析
第四十章 流行病學調查設計與分析
第一節 成組病例對照研究資料
一、 大樣本四格表資料
二、 小樣本四格表資料
三、 幾個四格表資料的聯合分析
四、 公共比數比
五、 公共比數比的可信區間
六、 比數比的一致性檢驗
七、 比數比的趨勢檢驗
八、 多個暴露水平—— 2×k表資料的分析
第二節 配對病例對照研究資料
一、 配對的四格表
二、 1∶M配對資料
三、 對照數M不相等時的1∶M配對資料
第三節 定群研究資料分析
一、 暴露人年數的計算
二、 率的直接法標準化及其有關指標
三、 率的間接法標準化和標準化死亡比
四、 危險度分析
五、 定群研究和生存分析
第四十一章 樣本大小與極端值處理
第一節 對平均數作抽樣調查時的樣本大小
第二節 對比例作抽樣調查時的樣本大小
第三節 對樣本均數與總體均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小
第四節 成組比較即兩個樣本均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小
第五節 成對比較（或自身前後對比）作均數差別的統計意義檢驗時所需樣本大小
第六節 對兩個比例的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小
第七節 病例對照研究中的樣本大小
一、 不配對的病例對照研究所需的樣本含量
二、 配對的病例對照研究所需的樣本含量
第八節 極端值的處理
一、 常態分配數據
二、 普哇松分布數據
三、 二項分布數據
第四十二章 計算機在統計中的套用
第一節 資料庫管理系統軟體
一、 Epi Info
二、 EpiData
三、 SPSS Data Entry
四、 Access
五、 Foxpro
六、 其他數據管理軟體
第二節 常用統計軟體介紹
一、 SAS
二、 SPSS
三、 Stata
四、 S-Plus
五、 國內開發的一些統計軟體簡介
第三節 計算統計學方法簡介
一、 隨機數
二、 Monte Carlo方法
三、 Bootstrap方法
四、 MCMC方法
五、 人工神經網路
第四十三章 統計表與統計圖
第一節 統計表
一、 統計表的結構與編制要求
二、 統計表的種類
三、 統計表的審查和修改
第二節 統計圖
一、 繪製統計圖的要求
二、 常用統計圖的分類
附錄一 統計用表
附表3-1常態分配表
附表4-1 t值表
附表5-1 百分率與機率單位對照表
附表5-2 計算統計量W所必需的係數ai值
附表5-3 W檢驗統計量W的P分位數549
附表5-4 D檢驗統計量y的P分位數549
附表6-1 F值表（雙側檢驗，方差齊性檢驗用）
附表6-2 F值表（單側檢驗，方差分析用）
附表6-3 F值表（單側檢驗，方差分析用）
附表6-4 各均數間相差有統計意義時所需之Q值
附表6-5 Dunnett t表（單側檢驗）
附表6-6 Dunnett t表（雙側檢驗）
附表6-7 χ2值表
附表6-8 相當於百分比之角度
附表8-1 m=2的正交表
附表8-2 m=3的正交表
附表8-3 m=4的正交表
附表9-1 r值表
附表9-2 由r轉Z值表
附表12-1 lg n!數值表
附表12-2 四格表的統計意義檢驗用表（C值表）
附表14-1 百分率的可信區間
附表15-1 普哇松分布用的上下可信區間
附表16-1 Rayleigh's Z的臨界值表
附表16-2 Watson and Williams檢驗中校正因子
附表16-3 Watson's U2檢驗的臨界值表
附表17-1 符號等級檢驗表（ Wilcoxon成對比較用）
附表17-2 等級總和數臨界值（雙側檢驗）
附表17-3 H值與機率對照表
附表17-4 M值的界限值
附表18-1 等級相關係數的統計意義界限表
附表18 2 樣本與總體比較的 Kolmogorov Smirnov 檢驗臨界值表
附表18-3 兩樣本比較的 Kolmogorov Smirnov 檢驗臨界值表
附表20-1 計數資料單向序貫檢驗邊界係數表
附表20-2 計數資料單向序貫檢驗值表
附表20-3 配對計數資料序貫檢驗邊界係數表
附表20-4 配對計量資料序貫檢驗邊界係數表
附表20-5 計數資料閉鎖型序貫檢驗邊界（U、L）和中間線（M、M′）坐標
附表20-6 計量資料序貫檢驗閉鎖線坐標n′、y ′ n數值
附表23-1 機率單位與權重係數對照表
附表23-2 作業用機率單位之極小值、極大值及全距
附表37-1 隨機數字表
附表40-1 SMR 的95%可信區間係數表
附表41-1 對平均數作抽樣調查，S/δ取不同數值時所需樣本大小（n）
附表41-2 對平均數作抽樣調查，S/δ取不同數值時所需樣本大小（n）
附表41-3 對率作抽樣調查時所需樣本大小（n）
附表41-4 對率作抽樣調查時所需樣本大小（n）
附表41-5 對樣本均數與總體均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小(n)
附表41-6 對兩個樣本均數的差別作統計意義檢驗時所需樣本大小(n)
附表41-7 對兩個率的差別作統計意義檢驗時每組所需樣本大小（n）
附表41-8 對兩個率的差別作統計意義檢驗時每組所需樣本大小（n）
附表41-9 TN1的臨界值表（極端值處理用）
附表41-10 TN2的臨界值表（極端值處理用）
附表41-11 TP1的0.05水平臨界值
附表41-12 TP1的0.01水平臨界值
附表41-13 TP2的0.05水平臨界值
附表41-14 TP2的0.01水平臨界值
附表41-15 TB1的0.05，0.01水平臨界值
附錄二 統計符號表
附錄三 參考文獻與參考書
附錄四 常用統計公式證明
附錄五 求逆距陣的計算方法
附錄六 關於方差最大正交旋轉的說明
附錄七 希臘文字母表
附錄八 漢英名詞對照表
附錄九 英漢名詞對照表
