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内容简介:
本教材旨在将流行病学、医学统计学和医学数据处理软件等相关知识进行有机结合,在论述医学研究设计、数据资料收集和数据处理等相关知识的基础上,介绍目前 上常用的几种数据管理和统计分析软件的应用。将医学研究的理论和实际应用紧密结合,系统、全面地进行介绍,有利于综合性地提高学生医学研究设计、实施和评价的能力,尤其是数据处理和统计分析的应用能力。
书籍目录:
章 绪论
节 医学数据管理与分析概述
第二节 医学数据类型与统计分析方法选择
第三节 医学数据分析前的准备及结果解释
第四节 医学数据管理的标准及规范
第二章 数据处理与质量控制
节 研究中误差的可能来源及数据错误的预防
第二节 数据中错误的清理、备份与保存
第三节 数据质量的评价方法与指标
第四节 缺失数据的处理方法
第三章 数据文件格式介绍
节 数据文件概述
第二节 Excel相关数据文件介绍
第三节 Access相关数据文件介绍
第四节 数据分析常用软件数据读入方式举例
第四章 EpiData软件应用
节 EpiData软件概述
第二节 建立调查表文件
第三节 生成数据文件
第四节 建立核查文件
第五节 数据录入
第六节 数据处理
第七节 数据导出
第五章 GeoDa软件应用
节 GeoDa软件概述
第二节 GeoDa软件应用中的数据准备
第三节 GeoDa软件数据合并
第四节 空间地图展示
第五节 Moran'sI系数空间聚类分析
第六节 空间回归分析
第七节 探索性数据分析
第六章 EpiInfo软件应用
节 EpiInfo软件概述
第二节 EpiInfo软件数据管理
第三节 EpiInfo软件数据统计分析
第四节 EpiInfo软件地图绘制
第七章 R语言应用
节 R语言概述
第二节 R语言基础
第三节 R语言编程
第四节 R作图
第五节 R语言程序包
第八章 MATLAB软件应用
节 MATLAB概述与基础知识
第二节 数据读取、存储与编程基础
第三节 数据可视化与数据分析
第四节 案例分析——传染病动力学建模应用
第九章 Python应用
节 Python基础知识
第二节 Python数据处理
第三节 Python的数据可视化
第十章 SPSS应用——软件概述与基本操作
节 SPSS软件概述
第二节 SPSS软件基本操作
第十一章 SPSS应用——统计描述与均数比较
节 描述性统计分析
第二节 SPSS中t检验的基本操作
第三节 SPSS中方差分析的基本操作
第十二章 SPSS应用——卡方检验与秩和检验
节 SPSS中卡方检验的基本操作
第二节 SPSS中秩和检验的基本操作
第十三章 SPSS应用——线性相关和线性回归
节 SPSS中线性相关的基本操作
第二节 SPSS中线性回归的基本操作
第十四章 常用研究设计的数据处理
节 观察性研究
第二节 实(试)验性研究
第三节 诊断试验评价
第四节 系统综述
参考文献
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:5分
主题深度:9分
文字风格:8分
语言运用:9分
文笔流畅:3分
思想传递:4分
知识深度:7分
知识广度:7分
实用性:3分
章节划分:8分
结构布局:5分
新颖与独特:8分
情感共鸣:7分
引人入胜:8分
现实相关:4分
沉浸感:6分
事实准确性:9分
文化贡献:5分