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同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院
王乐三老师
今天我们给大家介绍
统计学的几个基本概念
第一个总体与样本
那我们看一下
个体
也是我们也叫观察单位或者叫样品
这是统计研究中的基本单位
要根据研究的目的而定的
变量
我们在医学统计学中间
根据我们医学的内容
也把它叫做观察的指标等等
也就是说欲研究的个体特征
例如身高体重性别血型反应
对某一种
一个治疗的一个反应
它的疗效等等
变量值
那就是我们一个变量的取值
例如
某一个个体
他的身高 1.65米
体重52公斤
性别
女性
血型 O型
这个反应
对某一种
育苗的反应
它是一个阴性
它的疗效
对这个疾病治疗的一个疗效
好转
这是一个变量的一个取值
资料
就是由多个变量值
构成一个资料
例如
这一群的
这个健康人的
他的这个身高的
一个这个值的集合
就构成了一个资料
第二个概念
我们给大家介绍一下
同质与变异
那什么是同质呢
同质就是给个体规定的一些相同的性质
使研究变量的已知因素
影响因素齐同
例如这么一个变量为身高
某市2017年七岁正常的男童
这就是我们把它就规定为是一个
同质的一个因素
变异就是
同质个体的变量值的一个差异
像我们刚才讲的
某市2017年七岁正常男童的身高
他们这个各不相同
这就是身高的一个变异
他们同质的基础
就是在这个2017年七岁
正常的一个男童
当然产生这个变异的话
我们生物学的变异很多
它的原因
有的是难以掌控的一些因素造成
比如说我们知道影响这个身高的因素
有可能有营养
有遗传有运动等因素
生物个体存在变异
这是一个普遍的一个现象
什么是总体
总体
我们在英文名称里面把它叫做population
这是根据研究目的来确定的
同质个体的变量值的全体
例如我们前面接介绍的
某市2017年七岁正常男童
他的身高值的一个全体
这就构成了一个总体
但这个总体的话
我们可以把它分为
分为有限的总体和无限的总体
有限的总体就是明确规定了空间时间
人群范围内
有限个观察单位的总体
而无限总体
就没有时间和空间范围的一个限制
及观察单位的权利数
只是理论上存在
因而可视为无限的一个总体
从总体中随机抽的的部分观察单位
及时测试的这个集合
就是构成了一个样本
例如
2017年从某市
随机抽取200名七岁正常的男童
其身高值就构成了一个样本
我们在这个大部分的情况下面
我们可能由于各种条件的限制
例如经费的限制
时间的限制
我们不可能对总体中的每一个个体
来进行一个研究
所以我们就只能从中间进行一个抽样
所以这就是叫抽样研究
抽样研究那就是说
我们通过这个抽样来获得这个样本
通过这个样本的信息
来这个推断总体的特征
所以这个获取样本信息是手段
推断总体特征证明是一个
是一个目的
我们的目的是要了解总体
但是我们的这个手段
是从总体中间来进行一个抽样
这个我们把它叫做
第二个跟大家介绍一下
变量与资料
变量分类是资料分类的基础
统计资料的类型通常是针对反应变量
第一个我们来看一下
什么是计量资料
计量资料
又称定量资料或数值变量资料
为测定每个观察单位
某些指标的大小而获得的资料
其变量值是定量的
表现为数字大小
一般的有度量衡单位
例如身高资料
它这个度量衡单位是长度单位
体重的资料
它的度量衡单位
是一个重量的单位
这一群身高值
就构成了一个计量资料
第二个
计数资料
又称定性资料或无序分类变量资料
为将观察单位
按某种属性或类别分组计数
分组汇总
各组观察单位数后而得到的资料
其变量值是定性的
表现为互不相容的属性和类别
它可以进一步分为二分类和多分类
二分类的
例如性别分成男和女
生和死
疾病的有无
多分类
例如我们讲的ABOAB血型系统
第三个
什么是等级资料
等级资料又称半定量资料
或有序分类变量资料
为将观察单位
按某种属性的不同程度分成等级后
分组计数
分类汇总
各组观察单位数后的
得到的一个资料
其变量值具有半定量的性质
表现为等级大小或属性程度
例如观察用某药治疗某病的一个疗效
以每名患者为观察单位
结果可分为治愈
显效好转
无效四级
我们这个进行统计
统计之后
能够得到
这个分级的个体数
这就是一个等级资料
我们要注意的一个问题
资料的分类
可以这个互相的一个转换
这个转换的话
主要是从定量的转化为半定量的
在转换为一个二分类的
当然这个从定量的转化为半定量的
或者这个二分类的
我们是在这个按照医学的一定的
一个理论
或者实践来进行一个转换
例如我们这个五个人的白细胞
白细胞数如下
这个是某个人的白细胞
3000 6000 5000 8000 12000
这五个人的这个值
它是有单位的
所以他们这五个人的在一起
就构成了是一个数字的变量
这是我们在医学的
一个专业知识的指导下面
我们知道正常的一个参考值范围
是以4000 到10000
作为我们一个正常的一个参考
所以第一个人他为3000
实际过低了
6000 这个正常
5000也是正常
8000也是正常
12000就属于过高了
那我们把这个数据
把这个按照
按正常人和异常人
来进行一个分组
那我们可以得到
正常的有三个人
异常的有两个人
这就是一个
两分类的一个变量
我们可以得到正常三个
异常的两个
这个资料就是构成的是一个
计数的资料
如果我们再进一步的把它分成
过低有一个人正常三个人过高一个人
这个时候的白细胞
它就构成了一个
它就是一个有序分类的变量资料
我们可以看到
过低有一人
正常人有三个人过高一人
这就是构成了一个等级的资料
这个也提示我们在
收集资料的过程中间
能够收集到定量的
我们尽量收集到定量的
当然根据我们的这个目的不同
我们可以将定量的资料
在医学专业的理论
指导下面
把它相应的可以转化为等级资料
和这么一个技术资料
而我们讲的统计分析方法的选用
是与资料类型密切联系的
我们再给大家介绍一个
这个概念
这就是误差
误差的话
我们就是讲的是实测值与真值之差
我们就把它叫做是一个误差
误差的话
我们把它分为随机误差和非随机误差
非随机误差又可以分为
系统误差和非系统误差
我们首先来看一看什么是随机误差
随机误差就是说是一类不恒定的
随机变化的误差
有多种上无法控制的因素引起
它没有方向性
主要指重复测量
产生的测量误差和抽样过程产生的抽样误差
通常
测量误差远小于这个抽样误差
所以我们统计学主要考虑的
就是一个抽样误差
在非随机误差中间一类
我们把它叫做系统误差
实验过程中产生的误差
它的值或恒定不变
或遵循一定的变化规律
其产生的原因往往是可知的
或可能掌握的 大小变化有方向性
这个大小变化它有方向性
这是第二类
第三个
就是我们讲的是一个非系统误差中间的
过失误差
就是研究者偶尔失误而造成的误差
好
我们再给大家介绍第四个概念
就是频率与概率
频率是假设在相同条件下
独立地重复做N次实验
A在N次实验中出现了M次
则比值底M/N就称为
随机事件A在N次实验中出现的频率
概率
我们叫做probability
概率我们是度量随机事件发生
可能性大小的一个数值
当A逐渐增大的时候
频率M/N就出现一个常数
我们就从这个常数
为随机事件A的一个概率
我们就记为p(A)
有时候简记为p
那我们可以看到
一个A足够大的时候
他的这么一个值
这个值就趋近于它的概率
所以通过这样一个式子
我们可以客观地感受到
这个概率
它是在0和1之间
如果这个某个事件发生的概率等于1
我们就把它称为
这个必然发生事件
如果A这个事件它发生的概率等于0
我们叫必然不发生事件
这两个事件我们都是一个非随机事件
就是一个确定性的事件
当一个事情的
它的发生的概率在0和1之间
就是我们就称之为随机事件
这个频率 M/N
这个是就样本而言的
而概率是从总体的意义上说的
频率M/N是概率P（A）的一个估计值
实验次数越多
估计越可靠
我们再跟大家介绍一下
小概率事件
统计分析中的很多结论
都是基于一定置信程度下的概率推断
习惯上面
将某个事情发生的一个概率
小于等于0.05
或者小于等于0.01
成为一个小概率事件
表示在一次实验和观察中
该事件发生的可能性很小
可视为很可能不发生
在我们的一个决策中间
我们就把它作为一个不发生的
来进行一个考虑
我们也把它称作叫做小概率事件的
实际不可能性原理
好
今天的内容我们就到这里
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
--Video
-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
--Video
-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
