当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第二十章 常用综合评价方法 > 常用综合评价方法 > Video
同学们大家好
我是中南大学湘雅公共卫生学院的杨土保老师
今天我要跟大家讲述的课程是
常用综合评价方法
今天的内容主要有三个方面
第一个是常用综合评价方法的基本概念
第二是常用综合评价方法的基本步骤
第三是常用综合评价的方法有哪一些
首先我们来介绍产业综合评价方法的基本概念
评价就是通过对照某一个标准
来判断测量的结果
尤其是要对测量结果
赋予一定意义和价值的一个过程
就称之为评价
评价的指标可以是单指标的评价
也可以是多个指标的评价
对多个指标的评价就是综合评价
那么综合评价就是利用多个指标对某个评价
对象的属性进行定性定量的评价
对于单个评价对象评价
我们主要是评价他的状态
对于多个评价指标评价的对象
主要是进行择优排序
具体的应用就是为决策提供依据
综合评价可以按照多种方法来进行分类
一个是按照评价的手段来进行分类
我们可以分为定量的评价和定性的评价
一般定量的评价要通过一些工具来进行测量
相对来讲比较客观也比较可靠
第二种方式是按照评价的领域来进行分
可以分为临床评价、卫生评价和管理评价
在临床评价里面比较用的比较多的
比如说诊断试验的评价里面的
包括它的灵敏度
退路的评价
然后治疗的效果的评价
就包括了有效性和安全性的评价等等
第三种分类的方式就按照评价的方式可以分为
预评价、中期评价和终结评价
那么预评价也就是形成评价
在评价开始的时候
对涉及评价的内容的目标来进行一个评价
那么实施以后这中间的实施的过程中间的
发现的问题也进行评价
那么这个评价就称之为中期的评价
最后结果，评价完了以后
我们要对结果进行评价
那么结构的评价就是终结评价
这是刚刚讲的第一个概念
第二个就是怎么来做
这里我们就是要介绍评价的基本的步骤
主要有五个步骤
第一个步骤就是要选择适当的评价的指标
就是要建立一个评价指标体系
第二就是要对每一个指标的相对重要性
进行评定
那么这个就是要确定权重
第三就是要合理地确定每一个指标
怎么来进行测量
它的等级怎么来判断
然后利用统计学的方法建立综合评价的模型
最后就是要对指标体系的结果进行等级的划分
还有就是要不断的更新数据
对于这些综合评价的模型也进行修改
所以这里的五个步骤里面其中第一个步骤
和第二个步骤非常重要的
首先我们来看指标的挑选
指标的挑选的第一个很重要的就是原则
原则有四个方面
一定要注意指标的代表性
因为在综合评价中间
指标分很多层次
每一个层次的指标
它应该要代表相应的层次
第二是确定性
每一个指标要能够进行测量
而且能够区分它的一个确切的定义含义
第三就是要有区别的能力
或者是有灵敏度
这里主要是讲每一个指标
要有一定的波动的范围
另外一个原则就是独立性
相互指标独立
而且相互的不能替代
这是指标筛选的四个原则
那么第二
我们要介绍指标点
挑选的方法有两大类
一个是主观的方法
那么在缺乏历史资料的情况下
使用方法这种方法里面主要有两个
一个是系统分析
那么这种方法完全是凭专家的经验来进行挑选
通过专家打分的办法来进行
第二个是通过文献资料的分析的优选法
那么这个就是要查阅相关指标的文献
进行综合分析以后
从中进行比较它的优缺点
然后来再来进行选择
这是主观方法的挑选指标
那么对于客观的方法主要有三个方面的方法
一个就是通过假设检验的方法
具体的做法就是在做的过程中间
我们把指标评价的对象分成两个
至少两个组
然后进行组织进行比较
通过假设检验发现有统计学意义的指标
就作为我们的评价指标
第二大类是通过多元回归的方法
那么在这里面就是要通过各个指标得到的
标准化回归系数
根据它的绝对值的大小
绝对值大的
我们可以作为他的评价指标体系
那么在多元回归里面有一个方法
就是多元逐步回归
那么逐步回归我们可以挑选所谓最优的一些
指标来进行选择评价指标
第三个就是指标聚类的方法
实际上这是一种降维的方法
这里主要利用的就是指标聚类
从大量的指标里面就能聚成少数几个典型的指标
然后每一个典型指标又有一个指标来进行代表
那么这个代表的指标就可以作为评价指标体系
上面讲的这两种客观和主观的方法的
选择指标的方式有很多
那么在实际的工作中间往往是结合
这两方面的方法的挑选的办法来进行
使得我们挑选的指标更能够满足上面的四个原则
指标挑选以后
就要对每一个指标的重要性进行判定
那么判定的方法主要也有两种
一个是主观的确定的方法
第二个是客观的方法
那么主观的方法里面就是专家评分
还有Saaty权重
还有成对打分
客观的方法主要是模糊定权、秩和比
熵权法、相关系数法等等
但不管怎么样
在实际工作中间往往也是多种方法
来结合进行权重的确定
因为每一个方法的权重的确定
最后的结果也不一定完全一致
是往往参考多种方法
最后来决定每一个指标的相对重要性
首先我们来介绍第一种方法
这是一种主观的方法
叫做专家评分法
那么专家评分法的评价的方式有两种
一种是专家个人的判断
那么个人的判断完全是专家个人的意见
就是把一些指标我们发给专家以后
然后专家的助理在这个基础进行打分
我们进行统计分析
然后来评价相对重要性
第二个是通过专业的会议
就是确定挑选专家以后
我们召开专业的会议
以集体讨论的形式对每一个指标进行打分
当然这两个方法也各有优缺点
下面我们举一个例子
就是有六个专家对四个不同的指标
来怎么来进行定权
那么在下面的表里面每一行是代表每一个指标
这里有四个指标
每一列是代表每一个专家对四个指标打的分数
具体的计算我们就是如果不考虑专家的权威
系数的话
那么我们就可以用直接用算术平均得到了
每一个指标的算术平均数
像我们这里的A指标的平均数是70.5
B指标是56.7等等
我们可以得到这四个指标
最后我们要把这个平均数进行归一化
归一化以后就得到了咱们的权重系数
所以权重系数有这4个指标的权重系数
分别是0.41
0.31
0.18和0.10
这就是专家评分的办法来确定
那么专家评分完了以后
他打分的结果可不可靠
可以用两个指标来进行评价
一个是擅长系数
擅长系数实际上就是评价专家打分
他正确回答的概率
用的公式就是这个公式
q是表示擅长系数
P是代表答错的概率
所以擅长系数等于1-2P
具体来讲
在实际工作中间要求擅长系数
不能够低于0.80
第二个指标是专家意见的一致性系数
这里面就是要考虑所有专家对所有指标的
评价的一致性
这里面比如我们有m个专家
有n个指标
那么在计算的时候
首先是把每一个专家的打分
打分呢，我们把它变成一个秩序
一个秩就是根据它的数字大小
你比如说在这里边
我们可以把每个专家的得分
把原始得分在它的四个指标里面大的排第一位
其次就排第二位等等
这样的话可以把他变成一个秩序
所以这里面比如说第一个指标
我们六个专家就得到了每一个的秩序
然后把这六个专利的秩加起来
得到这个7就是第一个指标的之和
然后我们可以把其他三个指标的折合
算完了以后
再按照下面这个公式来计算一致性W
如果遇到相同秩时比较多的时候
那就要对一次性系数搭配来去进行调整
那么现在我们这样一个结果里面得到的是
0.862
一致性系数的取值的范围是0到1
这个数字越大表示专家所有专家
对于指标的一致性也好
说明评价的结果也可靠
另外一大方面就是客观的定权的方法
这里主要是通过一些统计学的计算的方法
第一个就是利用多元线性回归
刚刚提到的每一个指标
都可以算出一个标准化的回归系数
那么回归系数的大小就可以作为它的权重的依据
第二就是计数资料的判别分析的判别指数
然后计量资料的方面
分析里面的各个因子的贡献率
尤其是在主成分分析里面得到的载荷因子
跟贡献率
它的大小都可以作为权重的正确的方法
另外还有一些特殊的统计学的方法
也可以定权
比如说减寿年数这个指标的也可以来作为定权的方法
因为综合评价涉及到很多的层次
每一个层次它都可以计算出权重
那么最底层的权重就要求计算组合权重
组合权重计算的方法一般有两种
一种是代数和的方法
比如说现在我们要对一个B超的质量进行评价
这里我们有两层指标
第一层指标有五个声音
图像
经济、安全、造型
然后每一个一级指标下面又有一个二级指标
二级指标也有三个
下面我们来看这个表里面的情况
首先是这里面一级指标有五个
我们首先算出每一个指标的权重
这个权重的和呢，是唯一的
这是一级指标
在一级指标里面又有三个二级指标
那么每一个二级指标我们又可以算出它的权重
第一个权重是0.4
0.3 0.3
这三个加起来也是等于1的
全都要归一嘛
然后它的组合权重怎么计算
比如说第一个指标的声音的第一个系统的
组合权重
就是等于，它的第一层的权重乘上第二种权重
得到这个数值，与此类推
然后我们可以把五个指标的权重的系数加起来
就得到了第二层指标的组合权重
第一个指标比如说声像系统0.382
与此类推
可以删除控制系统0.336
可以删除控制系统0.336
驱动系统的权重系数0.282
但是这三个权重系数加起来也是归一的
这就是代数和的方法
那么第二种方法就是乘积法
乘积法就是将各个层级的权重连乘
得到了组合权重
比如说我们对医疗质量进行评价
其中有一个是医疗工作
那么医疗工作下面最底层我们有一个指标叫做
有效率
所以有效率的权重它实际上就是上面三层的
权重相乘
就是包括医疗工作质量的权重
医疗工作的权重
医疗质量的权重和疗效的权重
具体来讲
我们通过这个图就可以看到
医疗工作的权重0.6370
然后医疗质量的权重0.5396
最后再乘上疗效的权重0.6670
那么得到的最底层这个指标就是它的权重
0.29
对于权重的估计
我们要注意这么几个方面的问题
第一个就是权重的估计
每一种方法都不一定是最好的
最完善的
所以一定要结合专业来进行解释
如果能够按照专业来进行判断
来打分。来定权的话
当然也是更好的
另外还有一个就是一定要避免过多的主观的方法
尽量的去用那些客观的方法
还有就是在定权的时候
尽量的结合多种方法来进行这样
来定的权重相对来讲比较可靠一些
最后一个问题
在我们实际过程中间
常用的统计学方法有这么几大类
第一个就是我们现有的多元统计学的方法
就是一类综合评价的方法
这里常见有多元线性回归、判别分析、因子分析
等等
第二大类就是模糊多元统计的方法
包括模糊聚类、模糊判别、模糊综合评价
第三大类就是平常我们讲的狭义的
综合评价的方法
就是这种简易的
这些方法包括综合评分、综合指数层次分析
Topsis
还有秩和比
这些方法相对来说比较简单
对于资料也没有太多的要求
但是他有的缺陷就是对于误差的估计了
缺乏科学的估计
今天我们这节内容就到这里
谢谢大家
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
--Video
-3.医学统计工作的基本步骤
--Video
-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
--Video
-5.t检验
--Video
-6.假设检验的注意事项
--Video
-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
--Video
-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
--Video
-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
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-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
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-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
