当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第二十二章 医学文献的系统综述与Meta分析 > 医学文献的系统综述与Mata分析 > 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
今天我要跟大家讲课的内容是
医学文献的系统综述与meta分析
那么在今天讲课的主要的内容有两个方面
一个是系统综述
另外一个就是meta分析
那么什么是系统综述呢
系统综述实际上就是一个文献综合评价的方法
它的基本过程就是以一个具体的问题
比如说人才的问题或者其他医学的问题为基础
去全面收集全球已经发表
或者没有发表的一些研究的结果
然后采取严格的质量评价的方法
筛选出合格的符合标准的文献
通过定性和定量
然后得出综合可靠的结论
那么系统综述的结果也还是要及时进行更新
然后随时为临床决策提供新的科学的证据
事实上在医学里面
经常会产生一些新的理论
或者说出现一些新的一些证据
那么这些证据医师能不能够采纳
那么就必须要通过一个方法
临床上的一个系统的综述
那么在系统中综述
我们就实际上寻求的就是一个证据
但是在文献的证据的可靠性方面又存在着不同的级别
目前现在认为有五个不同的级别
最好的级别就是多个随机化实验RCT的
研究结构的系统综述的结论
这个结果是最好的
其次就是单个RCT的结果
再接着就是没有随机分组的单个的结果
另外就是一些病例的观察
那么最后一级的一些专家的意见
也可以作为证据来考虑
那么系统综述和传统的叙述性综述
在很多方面是有差别的
比如说在研究的问题
文献来源解说方法
文献选择文献的评价
结果合成以及结果推断和更新方面
这都会存在着差别
这是第一个系统中枢的情况
那么今天主要的内容就是介绍一种统计学的方法
实际上这种方法它也是一个观测性的一个方法
这个方法叫做meta分析
其实meta分析最开始的并不是在医学里面用
主要是在教育学心理学里面得到了应用
那么从总体上来看
meta分析就是一个这样的一个分析
相当于一个求平均的办法
他就从文献中间收取足够的
包括发表和没有发表的一些研究结果
然后将它进行合并统计分析以后
得到一个定性的一个最后的一个结果
所以meta分析现在作为系统中枢的一个
核心的一个统计学的方法
已经在临床在预防等等各个医学方面
得到了广泛的应用
这个方法实际上是一个综合的再分析的方法
现在这种方法也可以通过很多的软件来实现
比如说 特还有 这些软件
甚至 也有统计软件也能够实现
那么首先包括meta分析
在写作的时候
现在我们形成了一个规范
那么这个规范在1996年的时候形成一个规范的规范
当时的条目是18个条目和也有一个流程图
但是在2009年的时候规范扩大了
整个的条目现在变成了27条
有一个清单
然后也有一个流程图
这个流程图就分了四个阶段
首先第一个阶段就是文献的检索
这里面就通过各种方式检查
出来我们需要的这些文献
文献检测出来以后
第二个阶段就是初筛
要筛除重复的文献以后
然后还有其他的按照的纳入标准
和排除标准以后排除的文献
最后就根据纳入的标准
要进行文献的分析
特别是质量的评价
最后进行综合的分析
整个的四个阶段
这就是个流程图
实际上每一个meta分析
包括发论文的时候
都要有这一个流程图
这是一个
另外就是他的报告的清单
prisma的清单里面
刚刚讲的是有27条涉及到这些方面
这就是说我们包括写论文的时候要按照这个格式
当然这个格式和科学研究论文
在很多方面也是相似的
我举个例子
比如说这里有题目有摘要
前沿的方法结果结论等等讨论
和其他的科学研究的论文差不多
但是对meta分析的文章
它的报告它有一些特殊的地方
这是第一个报告的规范prisma
第二个就是怎么来运行或者执行meta分析
这个方法
第一个做一些准备工作
准备工作我们就要第一个是要确定
就好像一个研究
我们要制定一个研究的目的
第二个就是要制定资料的收集的一个标准
这里面主要是包括我们的资料来源的数据库
还有文献的纳入和排除的标准
另外就是对于资料的收集
特别要注意注重完整性
所以在meta分析的时候
要求我们的资料是要查全查询怎么查
包括各种语言的发表和没有发表的文献
我们都有收集过来
收集完了文献再接的时候对它进行质量评价
这个职能评价主要体现在两个方面
一个是对每一篇文章的设计类型来进行评价
第二是它的样本量的大小
要进行估计要去了解
这是第一个方面的工作
那么具体来讲
它的统计的方法有两个大的方面
一个是定性的合并
那么定性的合并
其实我们就是直接把p值进行合并
这里主要的方法有两个
一个就是Fisher
一个是stouffer这两个方法
因为在平时的这些原始的文献里面
有的作者报过来的
可能就只有一个统计量或者是个坯子
没有一个具体的数据
这样的话我们只能够完成一个定性的一个综合的分析
比如说第一个方法分析的方法
它就是按照得到的P值用这么一个公式
我们把相应的卡方值算出来
最后得到一个定性的一个结果
看他是不是有统计学意义
第二个方法是stouffer
这个是用这样一个公式可以把它计算出来以后
如果计算以后它也可以下结论
有没有统计学意义
不管怎么样
这两种方法都是定性的
那么定性的可能会受到一些其他的因素的影响
也许结果不是太稳定
那么第二个大类的方法
我们就所谓的定量了
定量主要就是效应量的效应值的合并
对效应值的合并
不同的资料的类型
它的效应的测量的度量的指标是不一样的
比如说分类的技术的质量
那么效应测量的尺度的指标有
OR值RrR值还有RD
这些都是一些对于计数值而言的
对于计量值而言
我们可以比较它的所谓的标准化的均数差
这点这个指标
或者说有一些计量值的相关系数
回归系数等等
我们都可以来做
下面我们就来讲几种比较常见的
效应处理指标的合并的方法
具体操作的过程中间
其实合并在定点分析就是两步
第一步就对各个抽样得到的研究要进行齐性检验
齐性检查完了以后
根据齐性检验结果来选择
第二步选择统计模型
那么怎么来写
如果第一步我们在做的时候
发现各个指标是齐性的
那么利用的统计模型就是固定效应模型
固定效应模型
如果不齐
那么利用的就是随机效应模型
具体来讲
我们在合并的过程中间就是这两个统计模型
那么第一个效应指标
就是激素治疗的OR值怎么来合并
比如说我们这是一个病例对照研究
那么这里面我们就可以算出它的OR值
这个OR值就是一个交叉成绩比
就是这个的交叉成绩比
然后我们把这个指标它的相应测量的尺度
我可以去一个log
那么怎么来合并
这里面就是首先我们要计算
出来每一个研究的OR值
然后来计算它们的权重系数
还有它的标准误
标准差等等这些东西计算出来
比如说这里我们纳入了符合标准的9个研究
那么9个研究
我们可以把每一个研究的
每一个研究的OR值和它的效应尺度
这是每一个的
然后我们要把每一个的要进行合并
但这个合并不是简单的相加
而是要采取
看是齐性和不齐性
首先要去判断
然后看是选择固定效应模型
还是选择随机效应模型
首先第一步我们就要去计算它的Q检验的值
那么通过齐性检验这个Q值
我们得到的是这个Q值是13点几
最后差的结果是P大于0:05
就说明这九个研究之间是齐性的
所以我们选择的模型是固定效应模型
那么固定效应模型的时候
当然我们在做的过程中还要注意一个问题
前面讲的假设检验它是一个定性的
他有没有齐性
另外我们还可以另外一个
A平方指数来定量的评价他的意志性
一般来说这个指标如果大于五十六百分之五十六
就说明各个研究之间的异质性是比较大的
那么这个时候就不能够用固定效应模型了
就要用随机效应模型
但是我们现在这个结果得的是固定效应模型
首先我们要把加权的方差把它求出来
那么然后合并的OR值就按照这个公式
求它的均数以后再取反对数
最后得到的是就是他的OR值
所以整个九个相当于一个平均的
就是合并的OR值是1.6
最后也可以求它的95%的执行区间
得到的结果就执行区间
执行区间里面没有包括依据
说明低暴露人群的暴露组的危险度还是比较高的
也就是说儿童的白血病的发生
和极低频电磁场的暴露是有关联的
这就是固定效应模型
另外也可以通过随机效应模型来分析
那么当我们在计算的过程中间
如果是齐性检验时
统计量算的Q值小于EM0减一的时候
那我们就用固定效应模型
但是它大于K减一的时候那就要注意了
通过这样一个方法对它的权重系数进行调整
调整以后
其他的方法就跟固定效应模型是一样的了
所以在这里要特别注意
对于OR值的合并
对于OR值的合并还有RR的合并都是一样的
那么在做的过程中间就要注意
一个是齐性检验
第二是选择不同的模型
那么这是一个统计分析完了以后
结构的一个表达的方式
这个方式叫做森林图
森林图里面有一个一这个线
这一条线是表示无效线
如果是对于类似于OR
这样的一个比值的测量的尺度线
这条线的速度是一
对于标准化均数差的值它就是零
好了那么这里的每一每一条线
就是代表每一个研究的执行区间
中间的每一个方块就表示它的点估计值
OR值点估计值
最后这里是表示合并的
这是表示合并的OR值
这就是表示它的执行区间
所以通过森林图都可以简单而直观的描述最后的结果
第二个是两个率差的合并
也就是RD值的合并
首先我们可以把比如说这里我们有几个方法
我们把每一个组的阳性率把它算出来
然后可以也可以算出它的OR值
算出完了以后
比如说这里
我们现在是选择了有四个
那么现在我们要把每一个样本的RD值
就是率差算出来
算出来以后我们再来进行合并
那么这里是它的合并的率
这个是计算的一个过程
首先一样的也是做齐性检验
用的是这样一个卡方
最后算得的结果是2.7
这个值呢不是很大
所以P是大于0:05的
那么是齐性
所以我们要求用的是过滤效应模型来进行合并
这个就是它的 效应值的合并的值
所以总体来讲是得到这个结果是12.0
然后我们可以算出它的误差以后
就可以去估计它的这个95%的执行区间
95%的执行区间
最后得到的结果是2.3%到21.9%
也就是说通过这样一个治疗以后的比较
药物的至少的愈合率是提高了2.3%
最多提高了21.9%
就说明这个药物还是有效的
另外两个均数差的合并
这就是对于剂量治疗而言的
那么计量像现在我们这里
也是选择了四个研究
那么四个研究首先我们要把它的插值求出来
就这里面合并的差值求出来
然后求出它们的相应的这些统计量
求出统计量以后
我们就可以计算它的合并了
这是合并的方差等等
因此首先就可以计算它的效应的量
得到它们的效应的量
最后带着这些表里面
我们就可以算出它的这个结果
所以最后得到的效应的合并的数值
是这个数值就得了这个数值
那么我们也可以求它的方差
求完了方差以后
我们也可以分别去求
标准化均数差的95%的置信区间
当然这里边一样的要做齐性检验
那么卡方的齐性检验现在结构是等于3.1
这都等于这么东西
所以最后得到的结果是P小于0:01
小于0.01就说明这个是不齐的
不齐的应该选择的
这个模型就是随机效应模型了
那么它的95%的可行区间
要有相应的模式来进行做
在计算合并值的95%的置信区间的时候
这里有两个不同的公式
大家可以看到
如果说齐性的时候
满足就是用固定效应模型
它的置信区间加的标准物是这个数字
如果是不齐性的来选择随机效应模型
它的标准未来用的是这个公式
所以大家看就是固定效应模型和随机效应模型
算出的执行区间会存在出差别
但是我们要看到本地的结果
发现最后得到的结果是这么一个数字
这么一个数字
大家看这个数字里边怎么来判断它有没有意义
就看这个区间里面是不是包含了阿拉伯数字零
因为无效值就是两个组的差别的无效值就是零
如果是零的话就说明这个就没有统计学意义
如果这里不包括零
就说明这两个结果就实验组
和对照组的结果是有差别的
今天我们的课就讲到这里
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
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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
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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
