中醫藥統計學（簡體書）

《全國中醫藥行業高等教育“十二五”規劃教材．全國高等中醫藥院校規劃教材（第9版）：中醫藥統計學》堅持以育人為本，重視發揮教材在人才培養中的基礎性作用，充分展現我國中醫藥教育、醫療、保健、科研、產業、文化等方面取得的新成就，以期成為符合教育規律和人才成長規律的科學性、先進性、適用性的優秀教材。
《全國中醫藥行業高等教育“十二五”規劃教材．全國高等中醫藥院校規劃教材（第9版）：中醫藥統計學》具有以下主要特色：1.繼續採用“政府指導，學會主辦，院校聯辦，出版社協辦”的運作機制。2.整體規劃，優化結構，強化特色。3.充分發揮高等中醫藥院校在教材建設中的主體作用。4.公開招標，專家評議，健全主編遴選制度。

《全國中醫藥行業高等教育"十二五"規劃教材?全國高等中醫藥院校規劃教材(第9版):中醫藥統計學》供中醫藥學類、中藥學類、藥學類、中西醫臨床醫學等專業用。

第一章 中醫藥統計學概論
第一節 統計學概述
第二節 統計數據類型
一、計量資料
二、計數資料
三、等級資料
第三節 統計學的幾個基本概念
一、總體與樣本
二、概率與頻率
三、參數與統計量
四、變異與抽樣誤差
第四節 統計學在中醫藥科研中的應用
一、統計學在中醫文獻研究中的應用
二、統計學在中藥學研究中的應用
第五節 實例分析：中藥注射劑不良反應的評價
一、中藥注射劑概念
二、中藥注射劑發展歷程
三、數據處理與統計分析

第二章 隨機事件和概率
第一節 隨機事件及其運算
一、隨機試驗和隨機事件
二、隨機事件的關係和運算
第二節 事件的概率
一、古典概率
二、幾何概率
三、統計概率
第三節 概率的性質與運算法則
一、概率公理化定義
二、概率的重要性質
第四節 條件概率和事件的獨立性
一、條件概率
二、乘法公式
三、事件的獨立性
第五節 全概率公式和貝葉斯公式
一、全概率公式
二、貝葉斯公式（逆概率公式）

第三章 隨機變量的統計描述
第一節 隨機變量及其分佈
一、隨機變量
二、常用概率分佈
三、頻數表和頻數圖
第二節 隨機變量的趨勢描述
一、隨機變量的數字特徵
二、隨機變量的相對標準差（變異係數）
第三節 中心極限定理

第四章 隨機抽樣和抽樣分佈
第一節 簡單隨機抽樣及樣本晦數字特徵
一、簡單隨機抽樣
二、統計量
三、樣本的數字特徵
第二節 樣本均數和樣本率的抽樣分佈
一、正態總體樣本均數的抽樣分佈
二、樣本率的抽樣分佈
第三節 常用的抽樣分佈
一、X2分佈
二、X2分佈的特徵
三、t分佈
四、t分佈的特徵
五、F分佈
六、F分佈的特徵
第四節 實例分析：健康成人男性脈搏普查抽樣誤差分析
第五節 基本概念辨析
一、標準誤與標準差
二、變量的概率分佈和統計量的抽樣分佈
三、概率分佈與頻率（直方）圖

第五章 計量資料的參數估計
第一節 計量資料的參數區間
二、區間估計的概念
二、正態總體均數μ的區間估計
三、正態總體方差σ2的區間估計
第二節 計量資料的假設檢驗
一、假設檢驗的基本思想
二、假設檢驗的一般步驟
第三節 單組資料的假設檢驗
一、單個正態總體均數μ的假設檢驗
二、正態總體方差σ2的假設檢驗
第四節 兩組資料的假設檢驗
一、兩個正態總體的配對比較
二、兩個正態總體的成組比較
第五節 實例分析：縣鎮級醫療單位藥品配送現狀調查
一、藥品配送概況
二、藥品配送現狀調查數據分析
第六節 常見問題分析
一、置信區間的實際意義
二、假設檢驗的實際意義
三、假設檢驗的兩類錯誤

第六章 計數資料的參數估計
第七章 其他資料分析
第八章 相關與回歸
第九章 試驗設計方法
第十章 Excel軟件常見的統計分析

附錄一 統計用表
附錄二 思考與練習參考答案

2.增強藥品進價信息透明度
藥品規格及價格等信息由配送企業掌握，衛生行業和衛生行政主管部門對此缺乏有效的監督手段。有的價廉物美的藥品由于公司利潤低，經常缺貨或斷貨，公司則向醫院提供價格較高的藥品取代。調查顯示，24個鎮級醫療單位中均出現缺貨現象，其中12.5％的單位表示缺貨現象常發生，而缺貨品種最多的是價格低廉藥品，62.5％的單位發現此問題。限于藥品信息的不對等，醫療機構在采購藥品時往往無法按需選擇，常處于被動局面。
3.配送要及時可到
一方面醫療機構臨床用藥范圍很廣，部分藥品用量小，配送成本較高，相當一部分鄉村醫療機構距離中心城區較遠，這對配送企業的實力、成本控制能力提出了較高要求。另一方面藥品經銷企業難以備齊所有品種規格的藥品，且部分配送企業自身實力有限，只在成都市城區設立配送站，在區縣未設立分站，沒有足夠資金儲備盡可能多的不同品種規格的藥品，特別是一些偏遠地方且用藥量小的醫療機構，藥品供應不及時的問題常影響到醫院各種臨床治療的開展，客觀上造成了鄉鎮衛生院一般患者的流失，形成了鄉鎮衛生院與患者有醫無藥的惡性循環。
*第六節 常見問題分析
一、置信區間的實際意義
置信區間又稱估計區間，是用來估計參數的取值范圍的。置信區問給出的是被測量參數的測量值。舉例來說，如果在一次大選中某人的支持率為55％，而置信水平95％的置信區問是（50％，60％），那么他的真實支持率有95％的幾率落在50％和60％之間，因此他的真實支持率不足50％～60％的可能性小于5％。
窄的置信區間比寬的置信區間能提供更多的有關總體參數的信息。例如，假設全班考試成績置信水平95％的置信區間是（0，100），等于什么信息也沒告訴你；置信區間是（60，70），你幾乎能判定全班的平均分大多數為65。在置信水平固定的情況下，樣本量越多，置信區間越窄；在樣本量相同的情況下，置信水平越高，置信區間越寬。