醫學統計學與SPPSS軟件應用（簡體書）

本書為“現代生物醫學科研技術叢書”之一。全書共分十八章，主要內容包括數據文件管理、兩個均數比較的t檢驗、多個均數比較的方差分析、重復測量設計方差分析、常用非參數檢驗、連續反應變量回歸分析、生存分析與Cox回歸、聚類分析與判別分析、時間序列分析等。 本書可單獨作為統計軟件培訓教材，也可作為統計教學的實習教材使用，主要面對非統計專業的醫學和其他相關專業科研人員使用。

第1章 SPSS概述
第一節 SPSS概述
第二節 SPSS界面
第三節 變量編輯視圖
第四節 數據編輯視圖
第2章 數據文件管理
第一節 SPSS對話框元素介紹
第二節 文件的建立、調用與保存（File菜單）
第三節 數據文件的整理（Data菜單）
第四節 數據整理（Transform菜單）
第3章 統計報表
第一節 在線分析過程（OLAP Cubes）
第二節 數據摘要過程（Case Summaries）
第三節 行形式輸出報告（Reports Summaries in Rows）
第四節 列形式輸出報告（Reports Summaries in Columns）
第4章 統計描述
第一節 統計描述方法回顧
第二節 頻數分析（Frequencies過程）
第三節 描述性分析（Descriptives過程）
第四節 探索性分析（Explore過程）
第五節 列聯表資料分析（Crosstabs過程）
第六節 比率統計分析（Ratio過程）
第5章 兩個均數比較的t檢驗
第一節 兩個均數比較的t檢驗方法概述
第二節 單樣本均數的t檢驗（One—Sample T Test）
第三節 配對樣本均數的t檢驗（Paired-Samples T Test）
第四節 兩獨立樣本均數的t檢驗（Independent-Samples T Test）
第6章 多個均數比較的方差分析
第一節 方差分析概述
第二節 單因素方差分析（Compare Means/One-Way ANOVA過程）
第三節 General Linear Model/Univariate過程
第四節 隨機區組設計方差分析
第五節 析因設計方差分析
第7章 多元方差分析
第一節 多元方差分析概述
第二節 多元方差分析（Multivariate）
第8章 協方差分析
第9章 重復測量設計方差分析
第一節 重復測量設計與分析概述
第二節 重復測量方差分析（Repeated Measures）
第10章 常用非參數檢驗
第一節 非參數檢驗概述
第二節 兩獨立樣本比較
第三節 多個獨立樣本比較
第四節 兩相關樣本比較
第五節 多個相關樣本比較
第11章 相關分析
第一節 相關分析概述
第二節 Bivariate Correlation過程
第三節 Partial過程
第四節 Distances過程
第12章 連續反應變量回歸分析
第一節 連續反應變量回歸分析概述
第二節 直線回歸
第三節 多重線性回歸
第四節 曲線擬合
第五節 非線性回歸
第13章 分類資料回歸分析
第一節 分類資料回歸分析方法概述
第二節 二分類Logistic回歸
第三節 多分類Logistic回歸
第四節 Ordinal過程
第五節 Probit過程
第14章 生存分析與Cox回歸
第一節 生存分析方法概述
第二節 Life Tables過程
第三節 Kaplan-Meier過程
第四節 Cox Regression過程
第五節 Cox w/Time-Dep Cov過程
第15章 聚類分析與判別分析
第一節 聚類分析與判別分析方法概述
第二節 Two Step Cluster過程
第三節 K均值聚類（K-means Cluster）
第四節 系統聚類（Hierarchical Cluster）
第五節 判別分析（Discriminant過程）
第16章 數據降維方法
第一節 數據降維方法概述
第二節 主成分分析與因子分析（Factor過程）
第三節 對應分析（Correspondence Analysis過程）
第17章 時間序列分析
第一節 時間序列分析概述
第二節 指數平滑方法（Exponential Smoothing過程）
第三節 自回歸分析（Autoregression過程）
第四節 ARIMA模型（ARIMA過程）
第五節 周期分解方法（Seasonal Decomposition過程）
第六節 時間序列的譜分析
第18章 統計圖
第一節 統計圖概述
第二節 統計圖繪制
第三節 統計圖編輯