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高級醫學統計學（簡體書）
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作者簡介
名人/編輯推薦
目次
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本書主要介紹高級統計學知識，包含常用的多元統計方法和統計模型以及一些實用的專題統計。全書共22章，包括多變量方差分析、多重線性回歸分析進階、Logistic回歸分析進階、主成份分析與因子分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析、對應分析、多維尺度分析、結構方程模型、多水平模型、線性混合效應模型、對數線性模型、廣義線性模型、縱向（重複測量）資料分析、生產分析、Meta分析、多元分析的樣本含量估計、量表測評常用統計方法、醫學中的特殊實驗設計及其分析、現場（市場）調查常用統計方法等內容。
作者簡介
萬崇華，1964年生，醫學博士，醫學/管理學雙碩士，博士/博士后導師，1999年破格教授。曾任昆明醫學院I現昆明醫科大學l公共衛生學院副院長、云南省中青年學術技術帶頭人和云南省高等學校教學科研帶頭人、中國人民政治協商會議云南省委員會第九屆委員會委員和民主促進會云南省委員會常務委員。現任廣東醫學院生命質量與應用心理研究中心主任、人文與管理學院院長。先后到澳大利亞和美國留學并到法國、意大利等二十多國訪問考察。
主要從事流行病與衛生統計學、社會醫學與衛生事業管理兩個學科的教學科研工作，研究方向是生命質量與現代心理測評、衛生改革與醫療保險、生物信息挖掘與疾病診療。主持國家級和省級自然科學基金課題多項，以第一作者或通訊作者身份發表論文近200篇，其中英文SCI刊物20多篇。主持“癌癥患者生命質量測定量表體系”和“慢性病患者生命質量測定量表體系”的研制，主著《生命質量測定與評價方法》、《癌癥患者生命質量測定與應用》和《健康測量》等多部專著。
羅家洪，男，佤族，1958年10月生，教授，碩士研究生導師，昆明醫科大學公共衛生學院流行病學與衛生統計學系主任，骨干教師。云南省民進昆醫支部副主任。中國衛生信息學會醫學統計教育專業委員會常委，云南省預防醫學會流行病學分會副主任委員。云南新型農村合作醫療專家組成員。中國衛生質量管理雜志編委，昆明醫科大學學報統計審讀員，衛生軟科學特邀審稿專家。昆明市西山區政府西山區第一屆應急管理專家組公共衛生事件類專家。
借鑒國外先進經驗創新性主編了一系列案例式教材。為全國醫學統計學和流行病學案例式教學提供了教學模式和教材。主持云南省衛生統計學精品課程建設、昆明醫科大學衛生統計學精品課程建設。主編副主編主審教材專著17部，參編參譯教材專著8部。近幾年主持參與各種科研項目16項。獲得云南省科學技術進步三等獎3個，獲得中國衛生經濟學會三等獎一個。獲得云南省教學成果獎二等獎2個，云南省優秀教材1部，自編優秀教材1部；獲昆明伍達觀獎教金二等獎和三等獎各一個，昆明醫科大學教學成果一等獎2個、二等獎1個，優秀教材二等獎2個，優秀教材2部。總計撰寫公開發表科研論文200多篇（其中SCI收錄8篇，第一作者80多篇，通訊作者30多篇）。2005—2013年公開發表科研論文132篇（其中SCI 8篇；非SCI論文：第一作者37多篇；通訊作者34篇；第二及以后作者53篇）。
研究方向：新型農村合作醫療、生命質量、艾滋病、公共衛生服務。
主要從事流行病與衛生統計學、社會醫學與衛生事業管理兩個學科的教學科研工作，研究方向是生命質量與現代心理測評、衛生改革與醫療保險、生物信息挖掘與疾病診療。主持國家級和省級自然科學基金課題多項，以第一作者或通訊作者身份發表論文近200篇，其中英文SCI刊物20多篇。主持“癌癥患者生命質量測定量表體系”和“慢性病患者生命質量測定量表體系”的研制，主著《生命質量測定與評價方法》、《癌癥患者生命質量測定與應用》和《健康測量》等多部專著。
羅家洪，男，佤族，1958年10月生，教授，碩士研究生導師，昆明醫科大學公共衛生學院流行病學與衛生統計學系主任，骨干教師。云南省民進昆醫支部副主任。中國衛生信息學會醫學統計教育專業委員會常委，云南省預防醫學會流行病學分會副主任委員。云南新型農村合作醫療專家組成員。中國衛生質量管理雜志編委，昆明醫科大學學報統計審讀員，衛生軟科學特邀審稿專家。昆明市西山區政府西山區第一屆應急管理專家組公共衛生事件類專家。
借鑒國外先進經驗創新性主編了一系列案例式教材。為全國醫學統計學和流行病學案例式教學提供了教學模式和教材。主持云南省衛生統計學精品課程建設、昆明醫科大學衛生統計學精品課程建設。主編副主編主審教材專著17部，參編參譯教材專著8部。近幾年主持參與各種科研項目16項。獲得云南省科學技術進步三等獎3個，獲得中國衛生經濟學會三等獎一個。獲得云南省教學成果獎二等獎2個，云南省優秀教材1部，自編優秀教材1部；獲昆明伍達觀獎教金二等獎和三等獎各一個，昆明醫科大學教學成果一等獎2個、二等獎1個，優秀教材二等獎2個，優秀教材2部。總計撰寫公開發表科研論文200多篇（其中SCI收錄8篇，第一作者80多篇，通訊作者30多篇）。2005—2013年公開發表科研論文132篇（其中SCI 8篇；非SCI論文：第一作者37多篇；通訊作者34篇；第二及以后作者53篇）。
研究方向：新型農村合作醫療、生命質量、艾滋病、公共衛生服務。
名人/編輯推薦
《中國科學院教材建設專家委員會規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材:高級醫學統計學》由中、美兩國中青年統計學專家共同撰寫，主要介紹高級統計學知識，包含常用的多元統計方法和統計模型以及一些實用的專題統計。全書共22章，包括多變量方差分析、多重線性回歸分析進階、Logistic回歸分析進階、主成份分析與因子分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析、對應分析、多維尺度分析、結構方程模型、多水平模型、線性混合效應模型、對數線性模型、廣義線性模型、縱向（重復測量）資料分析、生存分析、Meta分析、多元分析的樣本含量估計、量表測評常用統計方法、醫學中的特殊實驗設計及其分析、現場（市場）調查常用統計方法等內容。各章均按目的要求、內容概要、實例分析、思考練習、延伸閱讀等安排。對一些易混淆的問題多以表格的方式進行對比和歸納，以圖形的方式突出直觀性；實例分析同時使用了SPSS和SAS兩個軟件包，給fI5分析思路、操作、結果、解釋并適當引申推廣。
目次
目錄
前言
第1章 緒論 Introduction （1）
1.1 多元統計學概況 Overview of Multivariate Statistics （1）
1.2 多元統計方法分類與選擇 Classification and Selection of Multivariate Analysis （3）
1.3 多元數據描述 Description of Multivariate Data （7）
1.4 專題統計概述 Outlines of Specific Statistical Methods （11）
思考練習 Exercises （14）
延伸閱讀 Further Readings （14）
第2章 多變量方差分析Multivariate Analysis of Variance （16）
2.1 多變量方差分析概況 Overview of Multivariate Analysis of Variance （16）
2.2 單樣本多變量方差分析One Sample Multivariate Analysis of Variance （18）
2.3 單因素多變量方差分析One-way Multivariate Analysis of Variance （18）
2.4 多因素多變量方差分析Multi-factor Multivariate Analysis of Variance （19）
2.6 含協變量的多變量方差分析Multivariate Analysis of Variance with Covariates （20）
2.6 實例分析Examples Analysis （21）
思考練習 Exercises （39）
延伸閱讀 Further Readings （42）
第3章 多重線性回歸分析進階 Advanced Multiple Linear Regression Analysis （44）
3.1 多重線性回歸回顧 Review of Multiple Linear Regression （44）
3.2 加權最小二乘法――方差不齊的處理 Weighted Least Squares Treatment for Heterogeneity of Variance （45）
3.3 嶺回歸――共線性的處理 Ridge Regression-Treatment for Collinearity （47）
3.4 最優尺度回歸――分類變量的數值化 Optimal Scaling Regression-Quantifying Category Variables （50）
3.6 兩階段最小二乘回歸――因果模型構建 Two-stage Least Squares Regression-Construction of Causal Model （51）
3.6 實例分析Examples Analysis （52）
思考練習 Exercises （65）
延伸閱讀 Further Readings （66）
第4章 Logistic回歸分析進階 Advanced Logistic Regression （68）
4.1 Logistic回歸回顧 Logistic Regression Review （68）
4.2 Logistic回歸診斷 Logistic Regression Diagnosis （71）
4.3 無序多分類Logistic回歸Multinomial Logistic Regression （74）
4.4 有序多分類Logistic回歸Ordinal Logistic Regression （75）
4.6 條件Logistic回歸Conditional Logistic Regression （76）
4.6 實例分析Examples Analysis （79）
思考練習 Exercises （88）
延伸閱讀 Further Readings （90）
第5章 主成份分析與因子分析Principal Component Analysis and Factor Analysis （91）
5.1 主成份分析Principal Component Analysis （91）
5.2 因子分析Factor Analysis （96）
5.3 主成份分析與因子分析的關係 The Relationship between Principal ComponentAnalysis and Factor Analysis （101）
5.4 實例分析Examples Analysis （103）
思考練習 Exercises （114）
延伸閱讀 Further Readings （116）
第6章 聚類分析Cluster Analysis （119）
6.1 聚類分析概況 Overview of Cluster Analysis （119）
6.2 系統聚類法 Hierarchical Clustering Method （122）
6.3 快速聚類法 Faster Clustering （123）
6.4 其他聚類方法 Other Clustering Methods （124）
6.6 聚類方法的選擇 Sections of Clustering Methods （125）
6.6 聚類分析注意事項 Some Notes of Cluster Analysis （126）
6.7 實例分析Examples Analysis （127）
思考練習 Exercises （134）
延伸閱讀 Further Readings （136）
第7章 判別分析Discriminant Analysis （138）
7.1 判別分析概況 Overview of Discriminant Analysis （138）
7.2 距離判別分析Distance Discriminant Analysis （140）
7.3 Fisher 判別分析Fisher Discriminant Analysis （141）
7.4 Bayes 判別分析Bayes Discriminant Analysis （142）
7.6 分類資料判別分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitative Data （Bayes Formula Method） （143）
7.6 逐步判別分析Stepwise Discriminant Analysis （144）
7.7 聚類分析與判別分析的關係 The Relationship between Cluster Analysis and Discriminant Analysis （145）
7.8 實例分析Examples Analysis （145）
思考練習 Exercises （164）
延伸閱讀 Further Readings （168）
第8章 典型相關分析Canonical Correlation Analysis （170）
8.1 典型相關分析概況 Overview of Canonical Correlation Analysis （170）
8.2 典型相關分析的統計思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analysis （170）
8.3 典型相關分析的基本理論及模型假定 The Basics and Model Assumption of Canonical Correlation Analysis （171）
8.4 典型相關分析的基本步驟 Basic Steps in Canonical Correlation Analysis （172）
8.6 典型變量的性質及其意義解釋 The Nature and Meaning of Canonical Variables （173）
8.6 實例分析Examples Analysis （174）
思考練習 Exercises （184）
延伸閱讀 Further Readings （186）
第9章對應分析Correspondence Analysis （187）
9.1 概念與計算 The Concept and Calculation （187）
9.2對應分析中的假設檢驗問題 Hypothesis Testing Problems in Correspondence Analysis （189）
9.3 多重對應分析Multiple Correspondence Analysis （189）
9.4對應分析用於定量變量的情況 Correspondence Analysis for Quantitative Variables （190）
9.6 需要注意的問題 Some Notes on Correspondence Analysis （190）
9.6 實例分析Examples Analysis （190）
思考練習 Exercises （196）
延伸閱讀 Further Readings （198）
第10章 多維尺度分析Multi-Dimensional Scaling （199）
10.1 多維尺度分析概述 Overview of Multidimensional Scaling （199）
10.2 多維尺度分析原理 The Principle of Multidimensional Scaling （201）
10.3 多維尺度分析步驟 Steps in Multidimensional Scaling （205）
10.4 實例分析Examples Analysis （207）
思考練習 Exercises （216）
延伸閱讀 Further Readings （217）
第11章 結構方程模型 Structural Equation Modeling （218）
11.1 結構方程模型概況 Overview of Structural Equation Modeling （218）
11.2 結構方程模型思想 The Basic Ideas of Structural Equation Modeling （221）
11.3 結構方程模型分析步驟 Steps of the Structural Equation Modeling （223）
11.4 均值結構模型 The Mean Structure Model （227）
11.6 實例分析Examples Analysis （230）
思考練習 Exercises （232）
延伸閱讀 Further Readings （233）
第12章 多水平模型 Multilevel Models （235）
12.1 多水平模型的優點 Advantages of Multievel Models （235）
12.2 多水平模型的基本公式表述、參數估計、模型的評估及假設檢驗 Basic Multiple Level Model Formulation，Parameter Estimation，Model Fit Evaluat
前言
第1章 緒論 Introduction （1）
1.1 多元統計學概況 Overview of Multivariate Statistics （1）
1.2 多元統計方法分類與選擇 Classification and Selection of Multivariate Analysis （3）
1.3 多元數據描述 Description of Multivariate Data （7）
1.4 專題統計概述 Outlines of Specific Statistical Methods （11）
思考練習 Exercises （14）
延伸閱讀 Further Readings （14）
第2章 多變量方差分析Multivariate Analysis of Variance （16）
2.1 多變量方差分析概況 Overview of Multivariate Analysis of Variance （16）
2.2 單樣本多變量方差分析One Sample Multivariate Analysis of Variance （18）
2.3 單因素多變量方差分析One-way Multivariate Analysis of Variance （18）
2.4 多因素多變量方差分析Multi-factor Multivariate Analysis of Variance （19）
2.6 含協變量的多變量方差分析Multivariate Analysis of Variance with Covariates （20）
2.6 實例分析Examples Analysis （21）
思考練習 Exercises （39）
延伸閱讀 Further Readings （42）
第3章 多重線性回歸分析進階 Advanced Multiple Linear Regression Analysis （44）
3.1 多重線性回歸回顧 Review of Multiple Linear Regression （44）
3.2 加權最小二乘法――方差不齊的處理 Weighted Least Squares Treatment for Heterogeneity of Variance （45）
3.3 嶺回歸――共線性的處理 Ridge Regression-Treatment for Collinearity （47）
3.4 最優尺度回歸――分類變量的數值化 Optimal Scaling Regression-Quantifying Category Variables （50）
3.6 兩階段最小二乘回歸――因果模型構建 Two-stage Least Squares Regression-Construction of Causal Model （51）
3.6 實例分析Examples Analysis （52）
思考練習 Exercises （65）
延伸閱讀 Further Readings （66）
第4章 Logistic回歸分析進階 Advanced Logistic Regression （68）
4.1 Logistic回歸回顧 Logistic Regression Review （68）
4.2 Logistic回歸診斷 Logistic Regression Diagnosis （71）
4.3 無序多分類Logistic回歸Multinomial Logistic Regression （74）
4.4 有序多分類Logistic回歸Ordinal Logistic Regression （75）
4.6 條件Logistic回歸Conditional Logistic Regression （76）
4.6 實例分析Examples Analysis （79）
思考練習 Exercises （88）
延伸閱讀 Further Readings （90）
第5章 主成份分析與因子分析Principal Component Analysis and Factor Analysis （91）
5.1 主成份分析Principal Component Analysis （91）
5.2 因子分析Factor Analysis （96）
5.3 主成份分析與因子分析的關係 The Relationship between Principal ComponentAnalysis and Factor Analysis （101）
5.4 實例分析Examples Analysis （103）
思考練習 Exercises （114）
延伸閱讀 Further Readings （116）
第6章 聚類分析Cluster Analysis （119）
6.1 聚類分析概況 Overview of Cluster Analysis （119）
6.2 系統聚類法 Hierarchical Clustering Method （122）
6.3 快速聚類法 Faster Clustering （123）
6.4 其他聚類方法 Other Clustering Methods （124）
6.6 聚類方法的選擇 Sections of Clustering Methods （125）
6.6 聚類分析注意事項 Some Notes of Cluster Analysis （126）
6.7 實例分析Examples Analysis （127）
思考練習 Exercises （134）
延伸閱讀 Further Readings （136）
第7章 判別分析Discriminant Analysis （138）
7.1 判別分析概況 Overview of Discriminant Analysis （138）
7.2 距離判別分析Distance Discriminant Analysis （140）
7.3 Fisher 判別分析Fisher Discriminant Analysis （141）
7.4 Bayes 判別分析Bayes Discriminant Analysis （142）
7.6 分類資料判別分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitative Data （Bayes Formula Method） （143）
7.6 逐步判別分析Stepwise Discriminant Analysis （144）
7.7 聚類分析與判別分析的關係 The Relationship between Cluster Analysis and Discriminant Analysis （145）
7.8 實例分析Examples Analysis （145）
思考練習 Exercises （164）
延伸閱讀 Further Readings （168）
第8章 典型相關分析Canonical Correlation Analysis （170）
8.1 典型相關分析概況 Overview of Canonical Correlation Analysis （170）
8.2 典型相關分析的統計思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analysis （170）
8.3 典型相關分析的基本理論及模型假定 The Basics and Model Assumption of Canonical Correlation Analysis （171）
8.4 典型相關分析的基本步驟 Basic Steps in Canonical Correlation Analysis （172）
8.6 典型變量的性質及其意義解釋 The Nature and Meaning of Canonical Variables （173）
8.6 實例分析Examples Analysis （174）
思考練習 Exercises （184）
延伸閱讀 Further Readings （186）
第9章對應分析Correspondence Analysis （187）
9.1 概念與計算 The Concept and Calculation （187）
9.2對應分析中的假設檢驗問題 Hypothesis Testing Problems in Correspondence Analysis （189）
9.3 多重對應分析Multiple Correspondence Analysis （189）
9.4對應分析用於定量變量的情況 Correspondence Analysis for Quantitative Variables （190）
9.6 需要注意的問題 Some Notes on Correspondence Analysis （190）
9.6 實例分析Examples Analysis （190）
思考練習 Exercises （196）
延伸閱讀 Further Readings （198）
第10章 多維尺度分析Multi-Dimensional Scaling （199）
10.1 多維尺度分析概述 Overview of Multidimensional Scaling （199）
10.2 多維尺度分析原理 The Principle of Multidimensional Scaling （201）
10.3 多維尺度分析步驟 Steps in Multidimensional Scaling （205）
10.4 實例分析Examples Analysis （207）
思考練習 Exercises （216）
延伸閱讀 Further Readings （217）
第11章 結構方程模型 Structural Equation Modeling （218）
11.1 結構方程模型概況 Overview of Structural Equation Modeling （218）
11.2 結構方程模型思想 The Basic Ideas of Structural Equation Modeling （221）
11.3 結構方程模型分析步驟 Steps of the Structural Equation Modeling （223）
11.4 均值結構模型 The Mean Structure Model （227）
11.6 實例分析Examples Analysis （230）
思考練習 Exercises （232）
延伸閱讀 Further Readings （233）
第12章 多水平模型 Multilevel Models （235）
12.1 多水平模型的優點 Advantages of Multievel Models （235）
12.2 多水平模型的基本公式表述、參數估計、模型的評估及假設檢驗 Basic Multiple Level Model Formulation，Parameter Estimation，Model Fit Evaluat
書摘/試閱
2.均值結構模型的多組比較
（1）結構方程模型多組比較分類：無論是中心化模型還是非中心化模型，都可以進行多組比較，多組比較可分為兩個階段：第一階段是多組的因子分析或路徑分析，其目的是檢驗各組的因子結構是否相同，或檢驗某些路徑上的參數在不同的組是否有差異，這與比較多組的回歸系數是否相同類似；第二階段是進一步檢驗各組的因子均值是否相同，這與傳統的方差分析類似，做第二階段分析前通常要先做第一階段分析。
（2）中心化模型的多組比較：對于中心化模型的多組比較，應做第一階段的分析，第一階段分析首先要進行測量的為等同性（ measurement equivalence／invariance）檢驗，所謂等同性是指同一測量施于不同的對象或在不同時點上使用時，測量分數應具有一定的恒定性，即當研究者利用一組測量題目測得一個心理概念并應用于組間比較，研究者必須假設項目分數與尺度對不同的受試對象（如不同性別、職業等）具有相同的意義，測量的等同性檢驗一般要經過以下幾個步驟，其主要目的是要確定各組的協方差矩陣是否相同，具體步驟如下
1）基準模型（base model）的確定：例如利用抑郁障礙臨床問卷調查中的社會支持評定量表（ SSS）的10個題目測量主觀支持（SU）、客觀支持（OB）和對支持的利用度（USE）3個維度，探討病例組與對照組的上述三因子有無差異，在沒有檢驗病例組與對照組的哪個影響因素更大之前，首先要作測量的等同性（ measurement equivalence）檢驗。
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