基本記錄方法第一章概論1.總體(Pｏpｕｌatｉon）：根據(jù)研究目的擬定的同質(zhì)對(duì)象的全體(集合）;樣本（Ｓａmpｌe）：從總體中隨機(jī)抽取的部分具有代表性的研究對(duì)象。２.參數(shù)（Ｐaｒaｍetｅｒ）:反映總體特性的記錄指標(biāo)，如總體均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等，用希臘字母表達(dá),是固定的常數(shù)；記錄量（Statiｓtｉc）:反映樣本特性的記錄指標(biāo)，如樣本均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等,采用拉丁字字母表達(dá)，是在參數(shù)附近波動(dòng)的隨機(jī)變量。3．記錄資料分類:定量(計(jì)量）資料、定性(計(jì)數(shù))資料、等級(jí)資料。第二章計(jì)量資料記錄描述1.集中趨勢(shì):均數(shù)（算術(shù)、幾何)、中位數(shù)、眾數(shù)２.離散趨勢(shì)：極差、四分位間距（ＱR=P75-Ｐ２5）、標(biāo)準(zhǔn)差（或方差)、變異系數(shù)（CV）3.正態(tài)分布特性:①Ｘ軸上方關(guān)于Ｘ＝對(duì)稱的鐘形曲線;②X＝時(shí)，f(X）取得最大值;③有兩個(gè)參數(shù),位置參數(shù)和形態(tài)參數(shù)；④曲線下面積為１，區(qū)間±的面積為68.27％，區(qū)間±1.96的面積為９５.０0％，區(qū)間±2.58的面積為9９.０0%。4.醫(yī)學(xué)參考值范圍的制定方法：正態(tài)近似法：；百分位數(shù)法：P2.5-P97.５。第三章總體均數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢查1.抽樣誤差(SaｍplingErｒｏｒ):由個(gè)體變異產(chǎn)生、隨機(jī)抽樣導(dǎo)致的樣本記錄量與總體參數(shù)的差異。抽樣誤差不可避免,產(chǎn)生的主線因素是生物個(gè)體的變異性。2.均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤（StandaｒderroｒｏfMeａｎ,SEＭ):樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式:。反映樣本均數(shù)間的離散限度，說明抽樣誤差的大小。3．減少抽樣誤差的途徑有:①通過增長(zhǎng)樣本含量ｎ；②通過設(shè)計(jì)減少S。4.ｔ分布特性：①單峰分布,以０為中心，左右對(duì)稱;②形態(tài)取決于自由度，越小,t值越分散，ｔ分布的峰部越矮而尾部翹得越高；③當(dāng)逼近∞,逼近,t分布逼近u分布，故標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是t分布的特例。５.置信區(qū)間（CｏnfideｎｃeIntervａl,CI)：按預(yù)先給定的概率(1－）擬定的包含總體參數(shù)的一個(gè)范圍,計(jì)算公式:或。９５%CI含義：從固定樣本含量的已知總體中進(jìn)行反復(fù)抽樣實(shí)驗(yàn)，根據(jù)每個(gè)樣本可得到一個(gè)置信區(qū)間,則平均有95％的置信區(qū)間包含了總體參數(shù)。6.假設(shè)檢查的基本原理：小概率反證法的思想。①反證法：從問題的對(duì)立面(Ｈ0）出發(fā)間接判斷要解決的問題(H1)是否成立。②小概率事件：在Ｈ0成立的條件下計(jì)算檢查記錄量,根據(jù)概率分布擬定檢查水準(zhǔn)下P值大小，判斷是否為小概率事件（通常P≤視為小概率事件，通常取）,是則拒絕H0,接受Ｈ1;否則尚不能拒絕H0。7．假設(shè)檢查一般環(huán)節(jié)：①建立假設(shè)(反證法，H0和H１），擬定檢查水準(zhǔn)（)；②計(jì)算記錄量:u，t,Ｆ；③擬定概率值P,做出推斷結(jié)論。８.t檢查需滿足的條件:比較的兩個(gè)樣本互相獨(dú)立、均服從正態(tài)分布。9．P的含義：是指從H0規(guī)定的總體隨機(jī)抽樣,抽得等于及大于(或/和等于及小于)現(xiàn)有樣本獲得的檢查記錄量(如ｔ、ｕ等）值的概率。1０.Ⅰ型錯(cuò)誤（TypeⅠerror）：拒絕了事實(shí)上成立的Ｈ０,這類“棄真”的錯(cuò)誤稱為Ⅰ型錯(cuò)誤,Ⅰ型錯(cuò)誤的大小為檢查水準(zhǔn)。Ⅱ型錯(cuò)誤(ＴypeⅡeｒror):接受了事實(shí)上不成立的Ｈ0,這類“存?zhèn)巍钡腻e(cuò)誤稱為Ⅱ型錯(cuò)誤，Ⅱ型錯(cuò)誤的大小用表達(dá),1-表達(dá)檢查效能。越小,越大,增大樣本量可以同時(shí)減少和。11.置信區(qū)間和假設(shè)檢查的區(qū)別和聯(lián)系：①可以通過判斷置信區(qū)間是否包含零假設(shè),判斷單樣本均數(shù)是否來自已知的總體；②置信區(qū)間不僅能回答差別有無記錄學(xué)意義，還可提醒差別有無實(shí)際意義。③假設(shè)檢查可提供置信區(qū)間不能提供的信息，如Ｐ值和檢查效能等。第四章方差分析1.方差分析的基本思想：根據(jù)研究目的和設(shè)計(jì)類型，把所有測(cè)量值的總變異按照解決因素和水平等分解成兩部分（組內(nèi)變異和組間變異)或更多部分,同時(shí)把對(duì)自由度相應(yīng)進(jìn)行分解,再進(jìn)行比較,評(píng)價(jià)由解決因素引起的變異是否具有記錄學(xué)意義。２．方差分析的應(yīng)用條件：各樣本是互相獨(dú)立的隨機(jī)樣本，均來自正態(tài)分布的總體，各樣本的總體方差相等(具有方差齊性）。３．方差分析表:變異來源ＳSνMSFＰ組間變異aｇ-１a／(g-1)MS組間/MS組內(nèi)組內(nèi)變異bN-gb/(N-ｇ）總變異ａ+ｂＮ-14.g＝2時(shí)，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析與配對(duì)設(shè)計(jì)資料ｔ檢查等價(jià),。5．多個(gè)樣本均數(shù)間的多重比較:①LSD－t檢查，即最小顯著差異t檢查,合用于一對(duì)或幾對(duì)在專業(yè)上有特殊意義的樣本均數(shù)間的比較;②Dｕnnetｔ－t檢查:合用于ｇ－1個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組均數(shù)差別的多重比較;③SNK－q檢查：合用于多個(gè)樣本均數(shù)兩兩之間的全面比較。第五章計(jì)數(shù)資料的記錄描述1.相對(duì)數(shù)的類型:強(qiáng)度相對(duì)數(shù)(率，如死亡率、發(fā)病率等）；結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)（構(gòu)成比）;相對(duì)比(如性別比等)2．應(yīng)用相對(duì)數(shù)的注意事項(xiàng)：①結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)不能代替強(qiáng)度相對(duì)數(shù);②計(jì)算相對(duì)數(shù)應(yīng)有足夠的數(shù)量；③對(duì)的計(jì)算合計(jì)率;④注意資料的可比性;⑤對(duì)比不同時(shí)期資料應(yīng)注意客觀條件是否相同;⑥樣本率(或構(gòu)成比)的抽樣誤差。3．標(biāo)準(zhǔn)化率(Sｔandardｉｚatｉoｎrate）：采用標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行計(jì)算，消除數(shù)據(jù)內(nèi)部構(gòu)成的差異，使標(biāo)化后的合計(jì)率具有可比性，這種通過標(biāo)化后的合計(jì)率稱為標(biāo)準(zhǔn)化率。４.標(biāo)準(zhǔn)化率的注意事項(xiàng)：①只合用于內(nèi)部構(gòu)成不同，影響總率的可比性的問題;②選擇的標(biāo)準(zhǔn)不同,計(jì)算得到的標(biāo)準(zhǔn)化率也不同，多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化率比較時(shí),應(yīng)選同一標(biāo)準(zhǔn)；③標(biāo)準(zhǔn)化率已經(jīng)不再反映本地的實(shí)際水平；④樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值,存在抽樣誤差。比較兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率，當(dāng)樣本量較小時(shí),需做假設(shè)檢查。第六章幾種離散型變量的分布及應(yīng)用1.二項(xiàng)分布X~B（n,）的合用條件:①每次實(shí)驗(yàn)只發(fā)生兩種對(duì)立的也許結(jié)果之一;②每次實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生某結(jié)果的概率固定不變；③反復(fù)實(shí)驗(yàn)是互相獨(dú)立的。2.二項(xiàng)分布的性質(zhì):①陽性次數(shù)X的總體均數(shù)（）、標(biāo)準(zhǔn)差(）;②樣本率p的均數(shù)（）、標(biāo)準(zhǔn)差（,即率的標(biāo)準(zhǔn)誤)。③二項(xiàng)分布的正態(tài)近似條件：ｎp和ｎ(1-p)均大于5。3.泊松分布X~P(）的性質(zhì):①總體均數(shù)和總體方差2相等;②當(dāng)n很大，很小,且ｎｐ＝為常數(shù)時(shí)，二項(xiàng)分布近似泊松分布;③≥20時(shí)，泊松分布近似正態(tài)分布；④泊松分布具有可加性。第七章2檢查1.2檢查的基本思想：根據(jù)2分布特性,通過比較實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差異,擬定在成立的條件下該差異由抽樣誤差導(dǎo)致是否為小概率事件，進(jìn)而判斷差異是否具有記錄學(xué)意義。2值反映了實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的吻合限度。2.R×C列聯(lián)表中的各格子T≥1，并且1≤T<5的格子數(shù)不宜超過1／５格子總數(shù)，否則也許產(chǎn)生偏差。解決方法有三種：①增長(zhǎng)樣本量,使理論頻數(shù)增大;②根據(jù)專業(yè)知識(shí),刪除或合并行列;③采用Ｆishｅｒ確切概率法分析。3.有序分組資料表線性趨勢(shì)檢查:①雙向無序的R×Ｃ列聯(lián)表:多個(gè)樣本率的比較采用R×Ｃ列聯(lián)表的２檢查;兩個(gè)分類變量的關(guān)聯(lián)性分析則采用Ｒ×C列聯(lián)表的2檢查和Peａｒsoｎ列聯(lián)系數(shù)進(jìn)行分析。②單向有序的Ｒ×C列聯(lián)表：行有序而列無序:R×C列聯(lián)表的2檢查；行無序而列有序,采用Ｗilｃｏxon秩和檢查。③雙向有序?qū)傩韵嗤腞×Ｃ列聯(lián)表：配對(duì)四格表的擴(kuò)展，采用一致性檢查（Kａｐpa檢查）。④雙向有序?qū)傩圆煌腞×C列聯(lián)表:樣本率的比較采用Wｉlcoxｏn秩和檢查；相關(guān)性分析采用Spｅａrman相關(guān)分析；線性變化趨勢(shì)分析采用有序分組資料的線性趨勢(shì)檢查或ＣMＨ2檢查等。第八章非參數(shù)檢查1．秩和檢查的合用范圍：①總體分布偏態(tài)的計(jì)量資料；②數(shù)據(jù)兩端有不擬定值；③等級(jí)資料;④各組離散限度相差懸殊，總體方差不齊的資料。2．非參數(shù)檢核對(duì)總體分布的形狀差別不敏感,只對(duì)總體分布位置差別敏感;非參數(shù)檢查沒有充足運(yùn)用資料信息，較參數(shù)檢查的檢查效低。故能用參數(shù)檢查盡量采用參數(shù)檢查,不滿足參數(shù)檢查條件才使用非參數(shù)檢查。３.不同數(shù)據(jù)類型的記錄分析途徑:（1）樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較：正態(tài)，樣本均數(shù)與總體均數(shù)的t檢查；非正態(tài)，Ｗilcoxon符號(hào)秩檢查。(2）兩樣本均數(shù)比較：①獨(dú)立正態(tài):兩獨(dú)立樣本ｔ檢查;②獨(dú)立非正態(tài)：兩獨(dú)立樣本的Wｉlｃｏｘon秩和檢查;③配對(duì)設(shè)計(jì)差值正態(tài),配對(duì)t檢查；④配對(duì)設(shè)計(jì)差值非正態(tài),Wilcoxｏn符號(hào)秩檢查。（3)多樣本均數(shù)比較：①獨(dú)立正態(tài)（方差齊）,方差分析；②獨(dú)立非正態(tài)Kruskaｌ-WaiｌｓH檢查;③非獨(dú)立正態(tài),反復(fù)測(cè)量資料的方差分析；④非獨(dú)立非正態(tài)，F(xiàn)rieｄmａｎM檢查第九章雙變量回歸和相關(guān)1．直線回歸應(yīng)滿足的條件：自變量與因變量呈線性關(guān)系、觀測(cè)值之間互相獨(dú)立、因變量Y隨機(jī)正態(tài)、對(duì)任何Ｘ因變量Y的標(biāo)準(zhǔn)差相等。直線回歸方程的一般形式為:，為截距,為回歸系數(shù)，回歸系數(shù)的估計(jì)采用最小二乘法原則(LeaｓtSquaresMｅtｈod，使殘差平方和最小)進(jìn)行估計(jì)。２.決定系數(shù)（ｃoｅｆｆｉcｉentofdｅterｍinａt(yī)iｏｎ）：回歸平方和與總平方和的比值,R2=SS回/ＳＳ總。Ｒ2取值0~1之間無單位,其數(shù)值大小反映回歸奉獻(xiàn)的相對(duì)限度，即總變異中回歸模型可以解釋的比例。3.秩相關(guān)的應(yīng)用合用范圍：(1)不服從雙變量正態(tài)分布而不宜作Pｅａrｓｏn相關(guān)分析;(２）總體分布型未知;(３)等級(jí)資料的相關(guān)分析。4.相關(guān)與回歸的區(qū)別與聯(lián)系區(qū)別（1)區(qū)別:①資料：回歸分析資料規(guī)定Ｙ為正態(tài)隨機(jī)變量，X為選定變量;相關(guān)分析資料X、Y服從雙變量正態(tài)分布。②應(yīng)用：回歸分析是由一個(gè)變量值推算另一個(gè)變量值（依存關(guān)系）;相關(guān)分析只反映兩個(gè)變量間的互相關(guān)系。③回歸系數(shù)ｂ與原度量單位有關(guān)，而相關(guān)系數(shù)r無關(guān)。b的絕對(duì)值越大，回歸直線越陡,即X變化1個(gè)單位時(shí)Y的平均變化越大;r的絕對(duì)值越大,所有點(diǎn)越趨近于一條直線，兩變量的關(guān)系越密切,相關(guān)度越高。（2)聯(lián)系:①r與b值可互相換算,;②r與ｂ正負(fù)號(hào)一致；③ｒ與b的假設(shè)檢查等價(jià)：對(duì)于同一資料，檢查完全等價(jià);④回歸可解釋相關(guān)。相關(guān)系數(shù)的平方ｒ2(決定系數(shù))是回歸平方和與總的離均差平方和之比(ＳＳ回/SS總）。5.應(yīng)用直線回歸時(shí)的注意事項(xiàng)(1)作回歸分析要有實(shí)際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象作回歸分析，必須對(duì)兩種現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián)系有所結(jié)識(shí)。（2)在進(jìn)行直線回歸分析之前，應(yīng)繪制散點(diǎn)圖,當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)的分布有直線趨勢(shì)時(shí),才適宜作直線回歸分析，散點(diǎn)圖還能提醒資料有無異常點(diǎn)。異常點(diǎn)的存在往往對(duì)方程中的系數(shù)(a、b）的估計(jì)產(chǎn)生較大影響。因此，需對(duì)異常點(diǎn)進(jìn)行復(fù)查。(3)建立直線回歸方程后，要對(duì)系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢查,以擬定回歸方程有無意義。（4）直線回歸方程的合用范圍一般以自變量的取值范圍為限，避免外延。獲得自變量值的手段也應(yīng)與建立方程時(shí)相同。否則會(huì)產(chǎn)生較大偏差。第十章登記表和記錄圖１.登記表的基本規(guī)定(1)標(biāo)題：概括表的重要內(nèi)容（時(shí)間、地點(diǎn)、研究?jī)?nèi)容等)，放在表的上方。表編號(hào)與標(biāo)題間間隔一個(gè)漢字距離;如整個(gè)表指標(biāo)統(tǒng)一，還應(yīng)將指標(biāo)的單位標(biāo)在標(biāo)題后面。(２)標(biāo)目:分別用橫標(biāo)目和縱標(biāo)目說明每行和每列內(nèi)容或數(shù)字的意義,標(biāo)明指標(biāo)的單位。通常描述的對(duì)象為橫標(biāo)目，內(nèi)容(指標(biāo)）為縱標(biāo)目,從左向右讀可以構(gòu)成完整的一句話。(３）線條:至少用３條線：頂線、底線和縱標(biāo)目線。頂線和底線將表格與文章其他部分分隔開,縱標(biāo)目線將標(biāo)目的文字區(qū)與表格的數(shù)字區(qū)隔開,還可用橫線將合計(jì)和兩重縱標(biāo)目隔開,其他豎線和斜線一概省去。頂線和底線線條粗細(xì)一般為１.5磅，其他線條一般為0.5磅。（４)數(shù)字：用阿拉伯?dāng)?shù)字表達(dá)。無數(shù)字用“—”表達(dá),缺失數(shù)字用“…”表達(dá)，數(shù)值為０者記為“0”,不留空項(xiàng)。數(shù)字按小數(shù)點(diǎn)位數(shù)對(duì)齊,同一指標(biāo)最佳保存相同位數(shù)的小數(shù)位數(shù)。（5）備注：表中數(shù)字區(qū)不要插入文字。必須說明者表“*”,在表下方以備注的形式說明。高級(jí)記錄方法第十二章反復(fù)測(cè)量資料的方差分析1.反復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)與隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的區(qū)別：（1）反復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)中“解決”是在區(qū)組（受試者）間隨機(jī)分派，區(qū)組內(nèi)的各時(shí)間點(diǎn)是固定的,不能隨機(jī)分派;（2）反復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)區(qū)組內(nèi)實(shí)驗(yàn)單位彼此不獨(dú)立；２．球?qū)ΨQ(sphｅricｉty）：所有兩兩時(shí)間點(diǎn)變量間差值相應(yīng)的方差相等,即反復(fù)測(cè)量的誤差的協(xié)方差經(jīng)正交對(duì)比變換后與單位矩陣成比例。3．反復(fù)測(cè)量資料方差分析的資料條件:(1）正態(tài)性:解決因素的各水平樣本個(gè)體間是互相獨(dú)立的隨機(jī)樣本，其總體均數(shù)服從正態(tài)分布(個(gè)體間獨(dú)立,個(gè)體內(nèi)不獨(dú)立）；(2）方差齊性:互相比較的各解決水平的總體方差相等，即具有方差齊同;(３)各時(shí)間點(diǎn)組成的協(xié)方差陣具有球形性特性。第十五章多元線性回歸分析1.偏回歸系數(shù)(partiａlregressioncｏｅｆficienｔ）:多元線性回歸模型中自變量Xｊ的系數(shù)j，表達(dá)在其他自變量保持不變時(shí),Xj增長(zhǎng)或減少一個(gè)單位是Y的平均變化量。２.復(fù)相關(guān)系數(shù)（muｌtiplecorｒelatｉonｃoeffｉcｉent）:，表達(dá)因變量Ｙ與多個(gè)自變量的線性相關(guān)限度,也是觀測(cè)值Ｙ與估計(jì)值之間的相關(guān)限度。若只有一個(gè)自變量，。3.標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)：對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到的標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程的回歸系數(shù)即為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，,用來比較各個(gè)自變量對(duì)Y的影響強(qiáng)度,在有記錄學(xué)意義的前提下，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值越大說明相應(yīng)自變量對(duì)Ｙ的作用越大。4．多元線性回歸模型（)應(yīng)滿足的條件:①Ｙ與Ｘ1，X2，…,Xm之間具有線性關(guān)系;②各例觀測(cè)值Ｙi互相獨(dú)立;③殘差e服從正態(tài)分布。5．啞變量(dummyｖariablｅ):在多元線性回歸模型中，當(dāng)自變量為多分類變量（ｇ個(gè)水平）時(shí)，需要將本來的多分類變量轉(zhuǎn)化為（g－1)個(gè)啞變量并進(jìn)行編碼,每個(gè)啞變量只代表兩個(gè)級(jí)別或多個(gè)級(jí)別間的差異。應(yīng)用啞變量時(shí)要注意:①啞變量同時(shí)存在,其記錄學(xué)意義是相對(duì)而言的，不能采用常規(guī)的逐步回歸進(jìn)行變量選擇；②可采用加與不加入啞變量的偏回歸平方和F檢查擬定啞變量有無意義。6．多重共線性（colliｎeａriｔy):某些自變量間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，使得一個(gè)或幾個(gè)自變量可以由此外的自變量的線性關(guān)系表達(dá),則該變量與此外的自變量間存在多重共線性。多重共線性也許導(dǎo)致回歸方程不穩(wěn)定、參數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤變得很大、t檢查不準(zhǔn)確、估計(jì)值的正負(fù)符號(hào)與實(shí)際不符等。7．交互作用：當(dāng)某一自變量對(duì)因變量的作用大小與另一自變量的取值有關(guān)，則這兩個(gè)自變量有交互作用。是否考慮交互作用重要靠專業(yè)知識(shí)判斷。為了檢查兩個(gè)自變量是否具有交互作用，普遍的做法是在模型中加入它們的乘積項(xiàng)(作為交互項(xiàng))。8．線性回歸分析的SＡS結(jié)果解釋：（1）線性回歸方程:;（２)該線性回歸模型的記錄學(xué)檢查結(jié)果：模型的方差分析記錄量F＝6.91，P=0．0303<0．05,說明該線性回歸模型具有記錄學(xué)意義。（3)Ｒ-Ｓquarｅ＝0．４6353的意義:該線性回歸模型可以解釋因變量Ｙ的總變異的46.353％;（4)回歸系數(shù)估計(jì)值ｂ=0.99733的意義:表達(dá)X對(duì)Y影響的大小,X每改變一個(gè)單位,Y改變0．99733個(gè)單位；其假設(shè)檢查結(jié)果合方差分析結(jié)果的聯(lián)系：方差分析結(jié)果說明X與Ｙ之間存在的線性關(guān)系,t檢查結(jié)果說明計(jì)算得到的回歸系數(shù)b有記錄學(xué)意義,在此問題中,兩者是等價(jià)的，均說明該回歸模型具有記錄學(xué)意義。(5）相關(guān)系數(shù)及其檢查結(jié)果并解釋該結(jié)果:ｒ=0．68０７３，對(duì)ｒ進(jìn)行t檢查得到P=0.0３03<０.０５，則該相關(guān)系數(shù)具有記錄學(xué)意義,說明X與Y之間具有中檔強(qiáng)度的正相關(guān)關(guān)系。第十六章Ｌｏｇisｔiｃ回歸分析1．logｉstic回歸模型一般形式：。將某事件的陽性與陰性結(jié)果概率之比去自然對(duì)數(shù)稱為ｌｏgit變換,記為logit（P)。2.回歸系數(shù)采用最大似然估計(jì)(maｘｉmｕmlikelihoodestｉｍatｅ，MLE,使在一次抽樣中獲得現(xiàn)有樣本的概率最大)得到表達(dá)自變量Ｘj改變一個(gè)單位時(shí)lｏgitP的改變量。多變量調(diào)整后的優(yōu)勢(shì)比，表達(dá)扣除了其他自變量的影響后危險(xiǎn)因素的作用。ＯRj=1，說明Xj對(duì)疾病發(fā)生不起作用OＲj>1，說明Xj是一個(gè)危險(xiǎn)因素;ORj<1,說明Xj是一個(gè)保護(hù)因素，ORj的可信區(qū)間為:。３.logisｔic回歸模型假設(shè)檢查的方法:似然比法（，適合單個(gè)和多個(gè)自變量的假設(shè)檢查）、Wald檢查(或,適合單個(gè)自變量的假設(shè)檢查）和計(jì)分檢查（適合樣本量較小的情況)。變量篩選的方法：前進(jìn)法、后退法、逐步法。４．條件lｏgistic回歸:合用于1:Ｍ配對(duì)設(shè)計(jì)資料，條件似然函數(shù)估計(jì)的是在M+1個(gè)觀測(cè)對(duì)象中恰好第一個(gè)觀測(cè)對(duì)象屬于病例組的條件概率，它只估計(jì)了表達(dá)危險(xiǎn)因素作用的，表達(dá)匹配組效應(yīng)的常數(shù)項(xiàng)被消去。5.有序logistic回歸基于累積概率構(gòu)建回歸模型,g個(gè)類別的因變量Y的有序ｌｏｇｉstiｃ回歸涉及ｇ-1個(gè)方程，這些方程的回歸系數(shù)均相同，差別重要體現(xiàn)在各方程的常數(shù)項(xiàng)不同。在對(duì)因變量Y賦值時(shí)，應(yīng)將專業(yè)上最不利的等級(jí)賦最小值，最有利的等級(jí)賦最大值。6．多分類logｉstic回歸是二分類loｇistic回歸的擴(kuò)展，即選擇一個(gè)參照類別，擬合剩余各類別相對(duì)于參照類別的ｌogisｔic回歸模型。第十七章生存分析1.生存分析的數(shù)據(jù)特點(diǎn):（１)同時(shí)考慮生存時(shí)間和生存結(jié)局;（2)通常具有刪失數(shù)據(jù)(censｏriｎg，也許的因素:①研究截止但終點(diǎn)事件仍未出現(xiàn)；②失去聯(lián)系或其他因素導(dǎo)致失訪；③死于其他“事件”);(3）生存時(shí)間的分布通常不服從正態(tài)分布。２.記錄學(xué)分析方法:由于生存時(shí)間一般不呈正態(tài)分布,且需考慮是否為刪失值，所以生存分析有其獨(dú)特的記錄方法。（１）非參數(shù)法:①生存率的估計(jì)采用Kaｐlaｎ-Meｉer法、壽命表法（頻數(shù)表資料);②兩組或多組生存率的比較,常用log－rａnk檢查（時(shí)序法,權(quán)重,對(duì)觀測(cè)后期差別敏感）和Brｅsloｗ檢查(權(quán)重,為期初人數(shù),隨生存時(shí)間增大而逐漸減小，Ｂresｌｏw檢查給觀測(cè)初期差別更大權(quán)重，故對(duì)觀測(cè)初期差別敏感）。(2)半?yún)?shù)法：多因素生存分析常采用Cｏx比例風(fēng)險(xiǎn)模型（前提條件:假定風(fēng)險(xiǎn)比值ｈ(t)/ｈ0（t)為固定值，即協(xié)變量對(duì)生存率的影響不隨時(shí)間的改變而改變。檢查此前提的方法：①分類協(xié)變量每組的Ｋ-Ｍ生存曲線無交叉；②協(xié)變量與生存時(shí)間的交互項(xiàng)無記錄學(xué)意義等。其參數(shù)估計(jì)方法為最大似然法）。(３）參數(shù)法:指數(shù)分布法、Weｉｂuｌl分布法等回歸模型。３.多元線性回歸、lｏgisｔｉｃ回歸和Cox回歸的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)(１)相同點(diǎn):①自變量可為連續(xù)變量和多分類變量，多分類變量需啞變量化,啞變量在模型中是一個(gè)整體，必須同時(shí)“進(jìn)”同時(shí)“出”；②自變量間存在較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系時(shí)也許導(dǎo)致多重共線性問題；③自變量間也許存在交互作用，模型中通常采用自變量的乘積作為交互項(xiàng);④均可采用逐步回歸篩選變量；⑤均可進(jìn)行影響因素分析、混雜因素校正、預(yù)測(cè)分析等。(2）不同點(diǎn)：第十八、十九章判別分析和聚類分析１.判別分析(disｃｒimiｎａntａnaｌysｉｓ):根據(jù)一批分類明確的樣本在若干指標(biāo)上的觀測(cè)值,建立一個(gè)關(guān)于指標(biāo)的判別函數(shù)和判別準(zhǔn)則,然后根據(jù)這個(gè)判別函數(shù)和判別準(zhǔn)則對(duì)新的樣本進(jìn)行分類，并且根據(jù)回代判別的準(zhǔn)確率評(píng)估它的實(shí)用性。2．Ｆisher判別準(zhǔn)則:它使得類間點(diǎn)的距離最大,而類內(nèi)點(diǎn)的距離最小，適合于兩類的判別分析；Bayes判別準(zhǔn)則：它使得每一類中的每個(gè)樣本都以最大的概率進(jìn)入該類,適合于多類的判別分析。3.評(píng)估判別函數(shù)的判別效能：原始數(shù)據(jù)的分類要可靠準(zhǔn)確;指標(biāo)變量對(duì)判別函數(shù)的作用要顯著；判別函數(shù)的回代錯(cuò)判率和事后概率錯(cuò)誤率要小。4.聚類分析(CluｓterAnaｌｙｓis):對(duì)于總體分類未知的一群事物依照“物以類聚”思想,把性質(zhì)相近的事物歸入同一類,而把性質(zhì)相差較大的事物歸入不同類的一種記錄分析方法。5.聚類分析和判別分析的區(qū)別和聯(lián)系（1）區(qū)別：①聚類分析可以對(duì)樣本進(jìn)行分類,也可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分類；而判別分析只能對(duì)樣本進(jìn)行分類;②聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道應(yīng)分幾類;而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道應(yīng)分幾類;③聚類分析不需要分類的歷史資料,能直接對(duì)樣本進(jìn)行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數(shù)，然后才干對(duì)樣本進(jìn)行分類。（２）聯(lián)系：先采用聚類分析獲得各個(gè)個(gè)體的類別(ｃlａssiｆicａｔiｏn)；然后采用判別分析建立判別函數(shù),對(duì)新個(gè)體進(jìn)行類型辨認(rèn)(（iｄenｔｉficａt(yī)ioｎ）第二十章主成分分析和因子分析1.主成分的性質(zhì)（１)主成分互不相關(guān);(2）主成分的奉獻(xiàn)率和累積奉獻(xiàn)率:奉獻(xiàn)率越大，表白主成分綜合原始指標(biāo)信息的能力越強(qiáng)；累積奉獻(xiàn)率越高，說明前k個(gè)主成分綜合原始資料信息的比例越高；(３)主成分個(gè)數(shù)的選取:①以累計(jì)奉獻(xiàn)率擬定:累積奉獻(xiàn)率≥７０%為宜;②以特性根值大小擬定:特性根值≥1。(4)因子荷載:因子荷載反映主成分與原始指標(biāo)間密切限度與作用方向；(5)樣品的主成分得分：根據(jù)主成分表達(dá)式計(jì)算樣品的主成分值，推斷和評(píng)價(jià)樣品的特性。2.因子模型的性質(zhì)：（1)公共度:共性方差hi2反映全體原始指標(biāo)Ｘｉ對(duì)所有（2)因子奉獻(xiàn)及因子奉獻(xiàn)率：gj2的值越大,則F(3）因子荷載及因子荷載矩陣：因子荷載反映公因子與原始指標(biāo)間密切限度與作用方向;2.主成分分析和因子分析的區(qū)別和聯(lián)系(1）聯(lián)系：①都是根據(jù)變量之間內(nèi)部相關(guān)性來提取重要信息,獲得新的變量（公因子變量和主成分變量),達(dá)成減少變量個(gè)數(shù)（降維)的目的;②主成分分析模型兩端同時(shí)乘以,則有,即為無特殊因子的公因子模型;③因子分析的結(jié)果（主成分解)即為主成分分析的結(jié)果,因子分析的主因子解也經(jīng)常由主成分分析的結(jié)果作為hi2（2)區(qū)別:主成分分析是將m個(gè)原變量提取I(I≤m)個(gè)互不相關(guān)的主成分，準(zhǔn)確計(jì)算各主成分的得分，其分析重點(diǎn)在于通過主成分綜合原始變量的信息;因子分析是提取I(I≤ｍ)個(gè)支配原變量的共性因子和1個(gè)特殊因子,各因子之間可以互不相關(guān)或相關(guān)，根據(jù)共性因子得分系數(shù)估計(jì)因子得分,其分析重點(diǎn)是通過尋找共性因子解釋原始變量之間的關(guān)系。第二十一章典型相關(guān)分析１.典型相關(guān)（ＣanonicａlＣorｒe