计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导PDF电子书下载
其他书籍
- 作 者：时松和，施学忠，李颖琰主编
- 出 版 社：兰州市：兰州大学出版社
- 出版年份：2005
- ISBN：7311026423
- 页数：303 页
图书介绍：SPSS是国际公认的统计软件包，作为第四代计算机语言的代表，具有实现较为复杂的统计学计算的能力。本书按照《卫生统计学》的有关内容，介绍其中例题的数据处理方法。本书详细介绍了SPSS的功能、使用方法与其他数据管理软件的接口。本书是大中专教材。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：思想俄国下一篇：政治经济学考研真题与典型题详解 《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导》目录 标签：统计学 数据分析 主编 实习 指导
………………………………第1章 SPSS的概述1
1.1SPSSforWindows的特点1
1.2SPSS的运行环境与安装2
1.3SPSS窗口的组成4
第2章 SPSS数据文件的建立与编辑12
2.1建立数据文件12
2.2数据文件的编辑与管理20
3.1数据的运算39
第3章 数据的转换39
3.2观察值（案例）的常用操作51
第4章 统计分析报告60
4.1数据分析概述60
4.2变量分层报告61
4.3观察值（案例）概述63
4.4行形式概述数据报告66
4.5列形式输出数据报告71
第5章 描述性统计76
5.1频数分布分析76
5.2描述性分析81
5.3数据探索性分析84
5.4正态性检验90
第6章 均数的比较93
6.1均值比较93
6.2单样本资料T检验96
6.3配对资料T检验98
6.4成组资料T检验100
6.5两几何均数比较的T检验102
6.6单因素方差分析104
第7章 广义线性模型111
7.1单因变量方差分析111
7.2重复测量设计的方差分析119
7.3完全随机设计的协方差分析125
7.4随机配伍组设计的协方差分析129
第8章 相关回归分析134
8.1二元变量的相关分析134
8.2二元变量的等级相关分析…………………………………………………………（136)138
8.3偏相关分析138
8.4线形回归141
8.5曲线估计150
8.6二分变量Logistic回归分析155
8.7多分类变量的Logistic回归分析161
8.81:M配对Logistic回归分析170
8.9Probit回归与LD50173
第9章 χ2检验176
9.1列联表统计分析176
9.2配对χ2检验185
10.1卡方检验188
第10章 非参数检验188
10.2二项分布统计分析192
10.3两独立样本秩和检验194
10.4两组有序变量资料的秩和检验197
10.5游程检验199
10.6多个独立样本秩和检验201
10.7多组有序变量资料的秩和检验204
10.8两个相关样本秩和检验206
10.9多个相关样本资料的秩和检验209
10.10Ridit分析211
第11章 统计图形215
11.1条形图215
11.2图形编辑219
11.3饼图225
11.4线图230
11.5欹点图233
11.6ROC曲线235
第12章 聚类与判别分析239
12.1快速聚类分析239
12.2系统聚类分析245
12.3判别分析252
第13章 因子分析与主成分分析264
13.1因子分析与主成分分析过程264
13.2结果及解释271
第14章 生存分析及信度分析279
14.1生命表分析279
14.2Kaplan-Meier生存分析284
14.3Cox回归分析289
14.4信度分析295
相关图书
- 《水面舰艇编队作战运筹分析》谭安胜着 2009
- 《建筑施工企业统计》杨淑芝主编 2008
- 《SQL与关系数据库理论》（美）戴特（C.J.Date） 2019
- 《分析化学》陈怀侠主编 2019
- 《数据库技术与应用 Access 2010 微课版 第2版》刘卫国主编 2020
- 《影响葡萄和葡萄酒中酚类特征的因素分析》朱磊 2019
- 《仪器分析技术 第2版》曹国庆 2018
- 《全国普通高等中医药院校药学类专业十三五规划教材 第二轮规划教材 分析化学实验 第2版》池玉梅 2018
- 《大数据Hadoop 3.X分布式处理实战》吴章勇，杨强 2020
- 《Power BI数据清洗与可视化交互式分析》陈剑 2020
作者其它书籍
- 《电子测量与仪器》人力资源和社会保障部教材办公室组织编写 2009
- 《高考快速作文指导》张吉武，鲍志伸主编 2002
- 《建筑施工企业统计》杨淑芝主编 2008
- 《钒产业技术及应用》高峰，彭清静，华骏主编 2019
- 《近代旅游指南汇刊二编 16》王强主编 2017
- 《汉语词汇知识与习得研究》邢红兵主编 2019
- 《黄遵宪集 4》陈铮主编 2019
- 《孙诒让集 1》丁进主编 2016
- 《近代世界史文献丛编 19》王强主编 2017
- 《激光加工实训技能指导理实一体化教程 下》王秀军，徐永红主编；刘波，刘克生副主编 2017
出版社其它书籍
- 《大学计算机实验指导及习题解答》曹成志，宋长龙 2019
- 《大学生心理健康与人生发展》王琳责任编辑；（中国）肖宇 2019
- 《大学英语四级考试全真试题 标准模拟 四级》汪开虎主编 2012
- 《大学英语教学的跨文化交际视角研究与创新发展》许丽云，刘枫，尚利明着 2020
- 《复旦大学新闻学院教授学术丛书 新闻实务随想录》刘海贵 2019
- 《大学英语综合教程 1》王佃春，骆敏主编 2015
- 《大学物理简明教程 下 第2版》施卫主编 2020
- 《大学化学实验》李爱勤，侯学会主编 2016
- 《中国十大出版家》王震，贺越明着 1991
- 《近代民营出版机构的英语函授教育 以“商务、中华、开明”函授学校为个案 1915年-1946年版》丁伟 2017
本类热门
- 1变通 受用一生的学问
- 2额尔古纳河右岸
- 3易经真的很容易
- 4海蒂怀孕大百科 全新第4版
- 5八次危机 中国的真实经验1949-2009
- 6法治的细节
- 7你是你吃出来的
- 8蛤蟆先生的希望
- 9杀死一只知更鸟
- 10天幕红尘
摘要：随着医学领域的不断发展，计算机在医学数据分析中的应用越来越广泛。本文以《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从数据采集、数据分析、结果展示和实际应用四个方面详细阐述了计算机在医学数据分析中的应用，旨在为医学研究者提供有益的参考。
1、数据采集
在医学研究中，数据采集是至关重要的环节。计算机在数据采集方面的应用主要体现在以下几个方面：首先，计算机可以快速、准确地收集大量医学数据，如病例信息、实验室检测结果等；其次，计算机可以自动识别和提取数据中的关键信息，提高数据处理的效率；最后，计算机还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和可靠性。
《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导.pdf电子书版文档下载》中详细介绍了数据采集的方法和技巧，包括数据来源、数据格式、数据清洗等，为医学研究者提供了实用的指导。
此外，书中还强调了数据采集过程中的伦理问题，提醒研究者要尊重患者隐私，确保数据的安全性和保密性。
2、数据分析
数据分析是医学研究的核心环节，计算机在数据分析方面的应用主要体现在以下几个方面：首先，计算机可以运用统计学方法对数据进行处理和分析，如描述性统计、推断性统计等；其次，计算机可以运用机器学习、深度学习等人工智能技术对数据进行挖掘和预测；最后，计算机还可以对分析结果进行可视化展示，使研究者更直观地了解数据背后的规律。
《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导.pdf电子书版文档下载》详细介绍了各种数据分析方法和工具，如SPSS、R、Python等，为医学研究者提供了丰富的选择。
此外，书中还强调了数据分析过程中的注意事项，如数据质量、模型选择、结果解释等，帮助研究者提高数据分析的准确性和可靠性。
3、结果展示
结果展示是医学研究的重要环节，计算机在结果展示方面的应用主要体现在以下几个方面：首先，计算机可以生成各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图等，使结果更直观易懂；其次，计算机可以制作报告和演示文稿，提高研究结果的传播效果；最后，计算机还可以将结果发布到互联网上，方便研究者交流和分享。
《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导.pdf电子书版文档下载》详细介绍了结果展示的方法和技巧，如图表制作、报告撰写等，为医学研究者提供了实用的指导。
此外，书中还强调了结果展示过程中的注意事项，如数据可视化、结果解释、报告格式等，帮助研究者提高结果展示的质量和效果。
4、实际应用
计算机在医学数据分析中的应用具有广泛的前景，主要体现在以下几个方面：首先，计算机可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；其次，计算机可以用于医学研究，提高研究效率和质量；最后，计算机还可以用于公共卫生管理，为政策制定提供科学依据。
《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导.pdf电子书版文档下载》详细介绍了计算机在医学数据分析中的实际应用案例，如疾病预测、药物研发、公共卫生管理等，为医学研究者提供了有益的参考。
此外，书中还探讨了计算机在医学数据分析中面临的挑战和机遇，为研究者提供了有益的启示。
总结：
本文从数据采集、数据分析、结果展示和实际应用四个方面详细阐述了计算机在医学数据分析中的应用，以《计算机在医学数据分析中的应用 卫生统计学实习指导.pdf电子书版文档下载》为研究对象，为医学研究者提供了有益的参考。随着计算机技术的不断发展，计算机在医学数据分析中的应用将越来越广泛，为医学研究带来更多可能性。
本文由nayona.cn整理
联系我们
关注公众号
微信扫一扫
支付宝扫一扫
