分類(lèi)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及SAS編程

1 概述
1.1 分類(lèi)數(shù)據(jù)
1.2 尺度
1.3 分析策略
2 2 X 2表
2.1 概述
2.2 臨床試驗(yàn)實(shí)例
2.3 精確檢驗(yàn)法
2.4 百分?jǐn)?shù)的差數(shù)及其可信區(qū)間
2.5 Pearson相關(guān)系數(shù)
2.6 比數(shù)比與相對(duì)危險(xiǎn)度
2.7 配對(duì)資料四格表
3 多層 2 X 2表
3.1 概述
3.2 Mantel－Haenszel檢驗(yàn)
4 2 X r表和多層 2 X r表
4.1 2 X r表
4.2 結(jié)果尺度為次數(shù)的數(shù)據(jù)
4.3 多層 2 X r表
5 行X列表
5.1 行和列變量都是名義變量
5.2 行為名義變量列為順序變量
5.3 行與列都是順序變量
5.4 精確檢驗(yàn)法
5.5 行＼列表中關(guān)于聯(lián)系的尺度
5.6 多層行X列表
6 非參數(shù)方法的 CMH解法
6.1 兩樣本秩和檢驗(yàn)（Wilcoxon-Mann-Whitney法）
6.2 完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)資料的檢驗(yàn)（H檢驗(yàn)）
6.3 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的檢驗(yàn)（M檢驗(yàn)）
6.4 隨機(jī)區(qū)組資料的調(diào)整秩和檢驗(yàn)（Aligned Ranks Test）
6.5 平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)資料的Durbin檢驗(yàn)
6.6 協(xié)方差的秩檢驗(yàn)（ANCOVA）
6.7 補(bǔ)充內(nèi)容
7 非條件Iogistic回歸
7.1 兩分類(lèi)反應(yīng)變量的logistic回歸
7.2 多分類(lèi)無(wú)序自變量的logistic回歸——實(shí)例
7.3 連續(xù)型數(shù)值自變量的logistic回歸——實(shí)例
7.4 多分類(lèi)有序反應(yīng)變量的logistic回歸
7.5 多分類(lèi)無(wú)序反應(yīng)變量的logistic回歸
8 條件Iogistic回歸
8.1 概述
8.2 配對(duì)前瞻性研究
8.3 交叉設(shè)計(jì)研究
8.4 配伍回顧性研究
9 Iogistic回歸在半數(shù)效量分析中的應(yīng)用
9.1 基本概念
9.2 實(shí)例
9.3 兩種藥物比較
9.4 可信區(qū)間估計(jì)
10 加權(quán)最小二來(lái)法
10.1 加權(quán)最小二乘法
10.2 模型參數(shù)化
10.3 用CATMOD過(guò)程作加權(quán)最小二乘法分析
11 重復(fù)測(cè)定數(shù)據(jù)的回歸分析
11.1 引言
11.2 二分類(lèi)反應(yīng)變量
11.3 兩個(gè)中心（群體）、3種藥物的試驗(yàn)
11.4 兩個(gè)總體多項(xiàng)反應(yīng)
11.5 廣義估計(jì)方程
12 對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型
12.1 概述
12.2 2 X 2表資料的分析
12.3 R X C表資料的分析
12.4 二維列聯(lián)表對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型
12.5 三維列聯(lián)表對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型
12.6 logistic 回歸模型與對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型的聯(lián)系
13 分段生存數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析
13.1 分段生存數(shù)據(jù)生存率的壽命表估計(jì)法
13.2 Mantel-Cox X2 檢驗(yàn)
13.3 分段指數(shù)模型
附錄
附表 1 等級(jí)總和數(shù)臨界值（雙側(cè)檢驗(yàn)）
附表 2 H值與概率對(duì)照表
附表 3 M值的界限值