分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析及SAS編程

1 概述
1.1 分類數(shù)據(jù)
1.2 尺度
1.3 分析策略
2 2 X 2表
2.1 概述
2.2 臨床試驗實例
2.3 精確檢驗法
2.4 百分數(shù)的差數(shù)及其可信區(qū)間
2.5 Pearson相關系數(shù)
2.6 比數(shù)比與相對危險度
2.7 配對資料四格表
3 多層 2 X 2表
3.1 概述
3.2 Mantel－Haenszel檢驗
4 2 X r表和多層 2 X r表
4.1 2 X r表
4.2 結果尺度為次數(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 精確檢驗法
5.5 行＼列表中關于聯(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（Wilcoxon-Mann-Whitney法）
6.2 完全隨機化設計資料的檢驗（H檢驗）
6.3 隨機區(qū)組設計資料的檢驗（M檢驗）
6.4 隨機區(qū)組資料的調(diào)整秩和檢驗（Aligned Ranks Test）
6.5 平衡不完全區(qū)組設計資料的Durbin檢驗
6.6 協(xié)方差的秩檢驗（ANCOVA）
6.7 補充內(nèi)容
7 非條件Iogistic回歸
7.1 兩分類反應變量的logistic回歸
7.2 多分類無序自變量的logistic回歸——實例
7.3 連續(xù)型數(shù)值自變量的logistic回歸——實例
7.4 多分類有序反應變量的logistic回歸
7.5 多分類無序反應變量的logistic回歸
8 條件Iogistic回歸
8.1 概述
8.2 配對前瞻性研究
8.3 交叉設計研究
8.4 配伍回顧性研究
9 Iogistic回歸在半數(shù)效量分析中的應用
9.1 基本概念
9.2 實例
9.3 兩種藥物比較
9.4 可信區(qū)間估計
10 加權最小二來法
10.1 加權最小二乘法
10.2 模型參數(shù)化
10.3 用CATMOD過程作加權最小二乘法分析
11 重復測定數(shù)據(jù)的回歸分析
11.1 引言
11.2 二分類反應變量
11.3 兩個中心（群體）、3種藥物的試驗
11.4 兩個總體多項反應
11.5 廣義估計方程
12 對數(shù)線性模型
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)表對數(shù)線性模型
12.5 三維列聯(lián)表對數(shù)線性模型
12.6 logistic 回歸模型與對數(shù)線性模型的聯(lián)系
13 分段生存數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析
13.1 分段生存數(shù)據(jù)生存率的壽命表估計法
13.2 Mantel-Cox X2 檢驗
13.3 分段指數(shù)模型
附錄
附表 1 等級總和數(shù)臨界值（雙側檢驗）
附表 2 H值與概率對照表
附表 3 M值的界限值