定性資料統計分析及應用（簡體書）

本書涉及一個原因和/或多個原因變數對一個和/或多個定性結果變數影響的各種定性資料統計分析問題， 相當於定性資料統計分析的“百科全書”。通常可將定性資料的統計分析分為四大類： 第一類為廣義差異性分析\[包括一般χ2檢驗、 校正χ2檢驗、 未校正的CMH χ2檢驗或簡稱為χ2MH檢驗及Fisher’s精確檢驗； 秩和檢驗、 一致性檢驗、 對稱性檢驗、 線性趨勢檢驗、 基於大樣本定性資料的三種特殊t檢驗（即非劣效性檢驗、 等效性核對總和優效性檢驗）、 CMH校正的χ2核對總和CMH校正的秩和檢驗、 各種有關總體參數的置信區間估計\]； 第二類為定性資料的meta分析； 第三類為相關和關聯性分析（包括Spearman秩相關分析、 Kendall’sTaub秩相關分析、 Shannon信息量分析、 定性資料對應分析）； 第四類為回歸和聚類分析（配對設計一元定性資料的條件多重logistic回歸分析和三種表現的定性結果變數的一水準與多水準多重logistic回歸分析、 專案反應模型分析、 潛在類別分析和重複測量設計多元定性資料的轉移模型分析）。上述的每部分內容都按“問題與資料”、…、“主要分析結果及解釋”等層次逐一展開，便於讀者學以致用。

胡良平，軍事醫學科學院醫學統計領域教授，中國現場統計研究會理事、中國生物醫學統計學會副會長、《中華醫學雜誌》等10餘種雜誌編委，已出版幾十本著作。

眾所周知， 統計資料從性質上可粗分為定量資料與定性資料兩大類， 從功能上又可分為原因變數與結果變數兩大類。在一個實際問題中， 只有原因變數及其取值的統計資料沒有什麼實用價值， 故很少有人關注它們； 而僅有結果變數及其取值或者同時具有原因變數與結果變數及其取值的統計資料是最為常見的， 也是人們最常分析的定性資料。其中， 結果變數是定量變數的統計資料， 常簡稱為“定量資料”， 而結果變數是定性變數的統計資料， 常簡稱為“定性資料”。根據每次分析的結果變數的個數來命名統計分析方法時， 又有“一元”與“多元”定量資料或定性資料統計分析之稱。現有已出版的統計學教科書涉及的內容包羅萬象（科研設計、 品質控制、 統計表達與描述、 定量和定性資料統計分析、 統計軟體的應用、 結果解釋、 結論陳述等）， 但在每個具體內容模組方面都不夠深入和全面， 這對於希望全面系統學習和掌握某一知識領域的讀者來說， 是有失偏頗、 不盡人意的。
本書從三種不同的視角， 全面系統地向讀者介紹定性資料的統計分析方法、 應用場合、 SAS實現、 輸出結果的解釋和結論的陳述： 第一， 從一水準與多水準模型統計分析角度； 第二， 從非重複測量設計與重複測量設計定性資料統計分析角度； 第三， 從一元定性資料與多元定性資料統計分析角度。依據統計分析方法的名稱來劃分， 本書所涉及的統計分析方法有定性資料的廣義差異性分析（包括ROC曲線分析）、 定性資料的廣義線性模型和非線性模型分析、 定性資料的聚類分析、 定性資料的專案反應模型分析、 定義資料的轉移模型分析、 定性資料的對應分析和Shannon信息量分析。
在本書即將出版之際， 真誠感謝北京東直門醫院高穎主任醫師、 教授， 是她將我們的研究團隊帶進了中醫藥研究的973課題， 使我們有機會接觸、 瞭解和學習到很多中醫藥方面的科學問題和寶貴的臨床資料， 使本書所介紹的定性資料統計分析方法在實際臨床應用方面如虎添翼、 生動活潑， 恰似一場及時喜雨。最後， 我們感謝直接和間接為此書付出過辛勤勞動的所有同志和朋友！
由於編者水準有限， 書中難免會出現這樣或那樣的不妥， 甚至錯誤之處， 懇請廣大讀者不吝賜教， 以便再版時修正。為便於與讀者溝通和交流， 特呈上我們的電子郵箱位址和有關網址： lphu812@sina.com； www.statwd.com； www.huasitai.com。
胡良平於北京軍事醫學科學院
2015年8月14日

上篇 非重複測量設計定性資料統計分析方法
第1章一維與二維列聯表資料的常規統計分析
1.1單組設計一維表資料總體率的區間估計及其假設檢驗
1.1.1問題與資料
1.1.2對資料結構的分析
1.1.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.1.4SAS程式中重要內容的說明
1.1.5主要分析結果及解釋
1.2配對設計四格表資料的多種診斷指標的計算和一致性與對稱性檢驗
1.2.1問題與資料
1.2.2對資料結構的分析
1.2.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.2.4SAS程式中重要內容的說明
1.2.5主要分析結果及解釋
1.3一種試驗方法與金標準比較的診斷試驗配對設計四格表資料統計分析與ROC曲線分析
1.4兩種試驗方法與金標準比較的診斷試驗配對設計四格表資料統計分析與ROC曲線分析
1.5配對設計擴大形式的方表資料一致性和對稱性檢驗與Kendall’s Taub秩相關分析
1.5.1問題與資料
1.5.2對資料結構的分析
1.5.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.5.4SAS程式中重要內容的說明
1.5.5主要分析結果及解釋
1.6成組設計橫斷面研究四格表資料一般χ2核對總和Fisher’s精確檢驗
1.6.1問題與資料
1.6.2對資料結構的分析
1.6.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.6.4SAS程式中重要內容的說明
1.6.5主要分析結果及解釋
1.7成組設計佇列研究四格表資料一般χ2核對總和相對危險度RR計算及其CMH χ2檢驗
1.7.1問題與資料
1.7.2對資料結構的分析
1.7.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.7.4SAS程式中重要內容的說明
1.7.5主要分析結果及解釋
1.8成組設計病例對照研究四格表資料一般χ2核對總和優勢比OR計算及其CMH χ2檢驗
1.8.1問題與資料
1.8.2對資料結構的分析
1.8.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.8.4SAS程式中重要內容的說明
1.8.5主要分析結果及解釋
1.9成組設計定性資料三種特殊的比較——非劣效性和等效性及優效性假設檢驗
1.9.1成組設計定性資料非劣效性試驗對應的假設檢驗
1.9.2成組設計定性資料等效性試驗對應的假設檢驗
1.9.3成組設計定性資料優效性試驗對應的假設檢驗
1.10成組設計結果變數為多值有序變數的2×C表資料的差異性分析與線性趨勢檢驗
1.10.1問題與數據
1.10.2對資料結構的分析
1.10.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.10.4SAS程式中重要內容的說明
1.10.5主要分析結果及解釋
1.11成組設計結果變數為多值名義變數的2×C表資料統計分析
1.11.1問題與資料
1.11.2對資料結構的分析
1.11.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.11.4SAS程式中重要內容的說明
1.11.5主要分析結果及解釋
1.12單因素多水準設計無序原因變數R×2表資料統計分析
1.12.1問題與資料
1.12.2對資料結構的分析
1.12.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.12.4SAS程式中重要內容的說明
1.12.5主要分析結果及解釋
1.13單因素多水準設計有序原因變數R×2表資料的差異性分析與CocharanArmitage線性趨勢檢驗
1.13.1問題與資料
1.13.2對資料結構的分析
1.13.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.13.4SAS程式中重要內容的說明
1.13.5主要分析結果及解釋
1.14單因素多水準設計雙向無序R×C表資料一般χ2核對總和Fisher’s精確檢驗
1.14.1問題與資料
1.14.2對資料結構的分析
1.14.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.14.4SAS程式中重要內容的說明
1.14.5主要分析結果及解釋
1.15單因素多水準設計有序結果變數R×C表資料的秩和檢驗
1.15.1問題與資料
1.15.2對資料結構的分析
1.15.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.15.4SAS程式中重要內容的說明
1.15.5主要分析結果及解釋
1.16 單因素多水準設計雙向有序R×C表資料的四種不同分析目的的統計分析
1.16.1問題與資料
1.16.2對資料結構的分析
1.16.3分析目的與統計分析方法的選擇
1.16.4SAS程式中重要內容的說明
1.16.5主要分析結果及解釋
1.17單因素多水準設計雙向變數任意性質的R×C表資料關聯性Shannon信息量分析和對應分析
1.17.1Shannon信息量分析
1.17.2定性資料對應分析
1.18單因素多水準設計R×C表資料任何兩個水準組之間的兩兩比較
1.19資料庫形式表達資料的統計分析
1.20本章中幾類不同統計分析原理概述
1.20.1單組設計一元定性資料假設檢驗的原理
1.20.2配對設計2×2表資料的一致性檢驗計算原理
1.20.3配對設計擴大形式方表資料的對稱性檢驗計算原理
1.20.4分析各種成組設計定性資料的計算原理
1.20.5分析單因素多水準設計定性資料的計算原理
1.21本章小結
參考文獻
第2章高維列聯表資料的常規統計分析
2.1問題與資料
2.2對資料結構的分析
2.3統計分析目的與分析方法選擇
2.4用SAS軟體對實例進行分析
2.4.1用SAS軟體對例2-1的資料進行加權χ2檢驗
2.4.2用SAS軟體對例2-1資料進行CMH 校正的χ2檢驗
2.4.3用SAS軟體對例2-2的資料進行meta分析
2.4.4用SAS軟體對例2-3的資料進行CMH χ2檢驗
2.4.5用SAS軟體對例2-4的資料進行CMH校正的秩和檢驗
2.5高維列聯表資料常規統計分析基本概念
2.6高維列聯表資料常規統計分析原理概述
2.6.1加權χ2檢驗
2.6.2CMH統計分析
2.6.3meta分析
2.7本章小結
參考文獻
第3章對數線性模型
3.1問題與資料
3.2對資料結構的分析
3.3統計分析目的與分析方法選擇
3.4用SAS軟體對實例進行解析
3.4.1用SAS軟體對例3-1的資料進行對數線性模型分析
3.4.2用SAS軟體對例3-2的資料進行對數線性模型分析
3.5對數線性模型基本概念
3.6對數線性模型原理概述
3.6.1基本模型
3.6.2參數估計
3.6.3最優模型的選擇
3.6.4模型評價
3.7本章小結
參考文獻
第4章非配對設計一水準多重logistic回歸分析
4.1問題與資料
4.2對資料結構的分析
4.3統計分析目的與分析方法選擇
4.4用SAS實現logistic回歸分析
4.4.1對例4-1的資料進行一般多重logistic回歸分析
4.4.2對例4-2的資料進行一般多重logistic回歸分析
4.4.3對例4-3的資料進行累積多重logistic回歸分析
4.4.4對例4-4的資料進行累積多重logistic回歸分析
4.4.5對例4-5的資料進行擴展的多重logistic回歸分析
4.4.6對例4-6的資料進行擴展的多重logistic回歸分析
4.5logistic回歸分析基本概念
4.6logistic回歸分析原理概述
4.6.1基本模型
4.6.2模型估計
4.6.3logistic回歸方程和偏回歸係數的假設檢驗
4.6.4模型評價
4.6.5變數篩選
4.7本章小結
參考文獻
第5章非配對設計二水準多重logistic回歸分析
5.1問題與資料
5.2對資料結構的分析
5.3統計分析目的與分析方法選擇
5.4用SAS軟體對實例進行解析
5.4.1用SAS軟體對非配對設計二分類資料進行二水準多重logistic回歸分析
5.4.2用SAS軟體對非配對設計多值有序分類資料進行二水準多重logistic回歸分析
5.4.3用SAS軟體對非配對設計多值名義分類資料進行二水準多重logistic回歸分析
5.5多水準統計模型基本概念
5.6非配對設計二水準多重logistic回歸分析原理概述
5.6.1結果為二值變數的二水準多重logistic回歸分析
5.6.2結果為多值有序變數的二水準多重logistic回歸分析
5.6.3結果為多值名義變數的二水準多重logistic回歸分析
5.7本章小結
參考文獻
第6章配對設計一水準多重logistic回歸分析
6.1問題與資料
6.2對資料結構的分析
6.3統計分析目的與分析方法選擇
6.4用SAS軟體對實例進行解析
6.4.1用SAS軟體對11配對設計二分類結果變數進行多重logistic回歸分析
6.4.2用SAS軟體對12配對設計二分類結果變數進行多重logistic回歸分析
6.4.3用SAS軟體對mn配對設計二分類結果變數進行多重logistic回歸分析
6.5條件logistic回歸分析基本概念
6.6條件logistic回歸分析原理概述
6.6.111配對設計的條件logistic回歸分析
6.6.21r配對設計的條件logistic回歸分析
6.6.3mn配對設計的條件logistic回歸分析
6.7本章小結
參考文獻
第7章潛在類別分析
7.1問題與資料
7.2對資料結構的分析
7.3統計分析目的與分析方法選擇
7.4用SAS軟體對實例進行解析
7.4.1對例7-1進行潛在類別分析
7.4.2對例7-2進行潛在類別分析
7.4.3對例7-3進行潛在類別分析
7.5潛在類別分析基本概念
7.6潛在類別分析原理概述
7.6.1基本模型
7.6.2模型參數
7.6.3模型估計
7.6.4模型評價
7.6.5分類
7.7本章小結
參考文獻
第8章專案反應模型
8.1問題與資料
8.2對資料結構的分析
8.3統計分析目的與分析方法選擇
8.4用Mplus軟體對實例進行解析
8.4.1針對內風證分量表對例8-1進行專案反應模型分析
8.4.2針對內火證分量表對例8-1進行專案反應模型分析
8.4.3針對痰濕證分量表對例8-1進行項目反