第一节 试验设计概述 第二节 动物试验计划 第三节 试验设计的基本原则 第四节 完全随机设计 第五节 随机单位组设计 第六节 拉丁方设计 *第七节 交叉设计

第一节两独立样本差别的秩和检验 第二节配对设计资料的秩和检验 第三节完全随机设计多组差别的秩和检验 第四节多组差别秩和检验的注意事项 第五节 Spearman秩相关

(1)可疑数据的取舍——过失误差的判断方法:Q检验法;格鲁布斯( Grubbs)检验法。确定某个数据是否可用。 (2)分析方法的准确性———系统误差的判断显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的数据是否存在统计上的显著性差异

第一节 多元线性回归分析 *第二节 复相关分析 *第三节 偏相关分析 *第四节 多项式回归 *第五节 通径分析

第一节 定性变量的分布特征 第二节 死亡率的标准化 第三节 动态数列及其分析指标 第四节 医学常用的相对数指标

第一节 显著性检验的基本原理 第二节 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节 两个样本平均数差异显著性检验 第四节 百分数资料差异显著性检验 第五节 总体参数的区间估计

一、问题 某部队野营训练,发生中暑12人,北方籍战士10人,南方籍战士2人,结论:北方籍战士容易中暑。 某单位现有10000人,其中对1000人检测某项指标,10人阳性,问阳性率?

假设检验过去称显著性检验。它是利 用小概率反证法思想,从问题的对立面 (H)出发间接判断要解决的问题(H1)是否 成立。然后在H成立的条件下计算检验 统计量,最后获得P值来判断

第一节 常用相对数及其应用 第二节 应用相对数需注意的问题 第三节 动态数列及其应用 第四节 率的标准化

第一节 生存分析的基本概念 第二节 生存率的估计与生存曲线* 第三节 生存曲线的Log-rank检验 第四节 COX比例风险回归模型