重复测量资料分析方法与SAS程序

　　重复测量是指对同一观察对象的同一观察指标在不同时间或环境下进行的多次测量，用于分析观察指标的变化趋势及有关的影响因素。重复测量资料在不同科学领域内都很常见。本书对这类资料的分析方法做了系统介绍。内容包括单组和多组重复测量资料的方差分析方法，带有协变量的重复测量资料的分析方法，分类反应变量的重复测量资料的分析方法，以及复发事件的生存分析方法等先进统计学分析技术。＜br＞本书以读者为中心。在写作方法上由浅入深，学以致用。对每一种分析方法都有理论介绍、示例引导和结果评价。由于分析重复测量资料的计算量一般比较大，对每一种方法都系统地介绍了SAS（StatisticalAnalysisSystem）程序。读者用自己的资料，在示例的引导下，运行SAS程序，即可得到所需要的结果。＜br＞本书的读者主要是自然科学与社会科学领域的研究人员、统计学工作者，也可作为大专院校统计学硕士和博士研究生的教材。

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前言
第一章 重复测量资料的特点
第一节 重复测量数据结构与独立数据结构的区别及其优缺点
第二节 重复测量值的基本模型
第三节 重复测量资料的相关类型
第四节 关于协方差阵的假设检验
第二章 单组重复测量资料的分析
第一节 概貌分析
第二节 协方差矩阵的球性检验及自由度校正
第三节 方差分析
第四节 平均值之间的两两比较
第五节 趋势分析
第三章 多组重复测量资料的分析
第一节 一个分组因素资料的概貌分析
第二节 一个分组因素资料的方差分析
第三节 时间趋势的对比分析
第四节 两个分组因素的重复测量资料分析方法
第四章 两个重复测量因素的资料分析
第一节 单纯两个重复测量因素的资料分析
第二节 2×2交叉设计资料的分析
第三节 3×3交叉设计资料的分析
第五章 高维重复测量资料的分析
第一节 高维重复测量资料的一般分析方法
第二节 一个受试者间因素和两个受试者内因素设计的资料分析
第三节 重复测量设计中的样本含量问题
第六章 多变量方差分析
第一节 多变量方差分析的基本原理
第二节 单组重复测量资料的分析
第三节 多组重复测量资料的分析
第四节 具有两个受试者间因素和一个重复测量因素资料的分析
第七章 带协变量的重复测量资料分析方法
第一节 带固定协变量的资料分析方法
第二节 带时变协变量资料的分析
第八章 生长曲线分析
第一节 多项式回归模型的配合
第二节 多组资料比较的Rao-Khatri降维分析法
第三节 带协变量资料的回归系数一致性检验
第四节 非线性生长曲线模型
第九章 混合效应线性模型
第一节 混合效应线性模型的结构
第二节 混合效应线性模型的参数估计
第三节 模型配合的步骤
第四节 不等时间距离的测量资料分析
第五节 带协变量的混合效应线性模型分析
第六节 随机系数模型
第十章 Logistic回归分析
第一节 Logistic回归的基本原理
第二节 前瞻性研究与横断面研究资料的模型配合
第三节 病例－对照研究资料的分析
第四节 匹配设计资料的分析
第五节 广义估计方程
第十一章 分类反应变量的重复测量资料分析
第一节 一个总体的二分类反应重复测量资料的分析
第二节 多组资料的分析方法
第三节 多项分类资料的分析方法
第四节 单总体生长曲线配合
第十二章 重复事件的生存分析
第一节 生存分析的基本概念
第二节 Cox比例风险模型
第三节 具有非比例风险的Cox模型
第四节 重复事件的生存分析
附录 统计用表
附表1 标准正态曲线下面积表
附表2 t界值表(尾侧概率)
附表3 X2界值表(尾侧概率)
附表4 F分布的尾侧临界值表
附表5 q临界值表
参考文献
英汉名词对照