本书根据统计教学的特点，结合大量实例以循序渐进的方式介绍MedCalc软件17.6版本的使用方法和统计应用，对软件界面、统计分析结果及统计图形均进行了详细的介绍。本书内容包括MedCalc入门、数据管理、计量资料的统计描述与正态性检验、分类资料的统计分析、相对数的估计与比较、方差齐性检验和t检验 、方差分析、非参数检验、相关分析、回归、生存分析、Meta分析、连续监测资料的序列测量分析、方法比较和评价、诊断试验的ROC曲线以及样本含量估计等，并对数据的结果和图形进行了统计学分析与推断。本书讲述的实例涵盖多个专业，能够满足不同专业读者的需要。书中的所有例题数据以及以电子书格式提供的汉英、英汉词汇对照表均可在华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载，以方便教师授课、读者进行操作练习和查询。
李志辉（微信公众号：一起学统计工具），长期从事多种统计软件应用及统计分析工作，主编或参编MedCalc、MINITAB、SPSS等多个统计软件图书多部，主要有：1.MEDCALC统计分析方法及应用，电子工业出版社，2018. 2、MINITAB统计分析方法及应用（第2版），电子工业出版社，2017. 3、SPSS 常用统计分析教程（SPSS 22.0中英文版）（第4版），电子工业出版社，2015.
目 录
第1章 MedCalc入门 1
1.1 MedCalc主要功能 1
1.1.1 资料管理与计算 1
1.1.2 统计功能 1
1.1.3 统计图形 3
1.2 MedCalc界面 3
1.2.1 主窗口 3
1.2.2 对话框 5
1.2.3 弹出对话框 6
1.2.4 中英文界面的设置 7
1.3 MedCalc支持的数据类型 7
1.4 MedCalc文件类型 8
1.5 MedCalc工作表的基本操作和数据录入 9
1.5.1 工作表介绍 9
1.5.2 数据输入实例 10
1.5.3 设置数据类型 11
第2章 数据管理 12
2.1 按行排序 12
2.2 排除数据 12
2.3 填充列 13
2.4 堆叠列 14
2.5 创建随机样本 16
2.6 创建组 17
2.6.1 创建分位数组 17
2.6.2 创建随机组 18
2.6.3 创建用户定义组 18
2.7 个案排秩 19
2.8 百分位数排秩 20
2.9 计算z得分 20
2.10 幂变换 21
2.11 病例-对照匹配 22
2.12 编辑变量列表 24
2.13 编辑筛选条件列表 25
2.14 个案标识变量 26
2.15 设定数据输入方向 27
第3章 计量资料的统计描述与正态性检验 28
3.1 计量资料的汇总统计量 28
3.1.1 原始资料的汇总统计量与正态性检验 28
3.1.2 对数变换资料的汇总统计量 35
3.2 计量资料的异常值检测 36
3.3 分布图 39
3.3.1 直方图 39
3.3.2 累积频率分布图 40
3.3.3 正态图与Q-Q图 43
3.3.4 点图 44
3.3.5 箱形图 46
第4章 分类资料的统计分析 48
4.1 χ2检验 48
4.1.1 单变量χ2拟合优度检验 48
4.1.2 两独立样本的Pearson χ2检验 50
4.1.3 有序R×2表资料的χ2趋势检验 53
4.2 四格表资料的Fisher精确检验 53
4.2.1 原始资料的Fisher精确检验 54
4.2.2 汇总资料的Fisher精确检验 54
4.3 配对四格表资料的McNemar检验 55
4.3.1 原始资料的McNemar检验 55
4.3.2 汇总资料的McNemar检验 56
4.4 完全随机区组设计二分类资料的Cochran Q检验 57
4.5 四格表资料的相对危险度与优势比 58
4.5.1 队列研究的相对危险度 58
4.5.2 临床试验的需治疗人数 60
4.5.3 病例-对照研究的优势比 62
4.6 分类资料的条图 64
4.6.1 简单条图 64
4.6.2 复式条图 65
4.6.3 分段条图 66
4.6.4 构成比条图 67
第5章 相对数的估计与比较 68
5.1 比例的估计与比较 68
5.1.1 单个比例的区间估计与检验 68
5.1.2 两个独立样本比例的比较 69
5.2 比率的区间估计与检验 69
5.2.1 比率的置信区间 69
5.2.2 两个独立样本比率的比较 71
第6章 方差齐性检验和t检验 72
6.1 独立样本方差齐性的F检验 72
6.1.1 原始资料方差齐性的F检验 72
6.1.2 汇总资料方差齐性的F检验 73
6.2 单样本t检验 74
6.2.1 原始资料的单样本t检验 74
6.2.2 汇总资料的单样本t检验 75
6.3 独立样本t检验 76
6.3.1 方差齐性资料的独立样本t检验 76
6.3.2 方差不齐资料的独立样本t＇ 检验 79
6.3.3 几何平均值的独立样本t检验 80
6.3.4 汇总资料的独立样本t检验 82
6.4 配对样本t检验 83
第7章 方差分析 86
7.1 完全随机设计资料的单因素方差分析 86
7.2 A×B析因设计资料的方差分析 89
7.2.1 无交互效应的A×B析因设计资料的方差分析 90
7.2.2 有交互效应的A×B析因设计资料的方差分析 94
7.3 协方差分析 96
7.3.1 完全随机设计资料的协方差分析 96
7.3.2 A×B析因设计资料的协方差分析 99
7.3.2 多元协方差分析 100
7.4 重复测量设计资料的方差分析 102
7.4.1 单组重复测量资料的方差分析 102
7.4.2 无交互效应两因素重复测量设计资料的方差分析 105
7.4.2 有交互效应两因素重复测量设计资料的方差分析 107
第8章 非参数检验 111
8.1 单样本符号秩和检验 111
8.2 独立样本的Mann-Whitney 检验 112
8.3 配对样本的Wilcoxon符号秩和检验 114
8.4 两个或多个独立样本的Kruskal-Wallis检验 116
8.5 多个有序分类样本的Jonckheere-Terpstra趋势检验 119
8.6 随机化区组设计资料的Friedman检验 120
第9章 相关分析 123
9.1 散点图 123
9.1.1 包含回归线的简单散点图 123
9.1.2 包含LOESS平滑趋势线的散点图 125
9.1.3 包含回归线的复式散点图 127
9.2 Pearson相关分析 128
9.3 两个独立样本相关系数差异的假设检验 130
9.4 偏相关分析 131
9.5 等级相关分析 133
9.5.1 Spearman等级相关分析 133
9.5.2 Kendall系数一致性评价 134
第10章 回归 136
10.1 带回归线的散点图 136
10.1.1 带简单回归线的散点图 136
10.1.2 带曲线回归线的散点图 138
10.2 两变量间的回归分析 144
10.2.1 两变量的线性回归分析 144
10.2.2 两条回归直线的比较 146
10.2.3 曲线拟合 148
10.3 多重线性回归 148
10.3.1 强迫引入法 149
10.3.2 逐步回归法 151
10.4 二值Logistic回归 153
10.5 剂量反应的概率单位回归 157
10.5.1 原始资料的概率单位回归 158
10.5.2 汇总资料的概率单位回归 160
10.6 非线性回归 162
第11章 生存分析 166
11.1 Kaplan-Meier生存分析 167
11.1.1 单样本生存资料的Kaplan-Meier法 167
11.1.2 生存曲线比较的log rank检验 169
11.1.3 生存曲线的log rank趋势检验 171
11.2 Cox比例风险回归模型 173
11.2.1 Cox回归PH假定的判定方法 173
11.2.2 建立Cox比例风险回归模型 175
第12章 Meta分析 180
12.1 Meta分析概述 180
12.2 连续型资料的Meta分析 181
12.3 相关系数的Meta分析 185
12.4 比例的Meta分析 187
12.5 相对危险度的Meta分析 188
12.6 风险差的Meta分析 191
12.7 优势比的Meta分析 192
12.8 ROC曲线下面积的Meta分析 194
12.9 通用逆方差法的Meta分析 195
第13章 连续监测资料的序列测量分析 198
第14章 医学参考值范围的制定 202
14.1 一般资料的医学参考值范围制定 202
14.2 年龄别参考值范围的制定 205
第15章 方法比较和评价 209
15.1 连续变量一致性评价的Bland-Altman图 209
15.1.1 两个连续变量一致性评价的Bland-Altman图 210
15.1.2 两种测量方法多次测量结果的Bland-Altman图 212
15.1.3 多个连续变量一致性评价的Bland-Altman图 215
15.2 连续变量一致性评价的山形图 217
15.2.1 多个连续变量一致性评价的山形图 217
15.2.2 三个连续变量一致性评价的山形图 218
15.3 两个连续变量一致性评价的Deming回归 219
15.3.1 两种方法单次测量结果的Deming回归 219
15.3.2 两种方法重复两次测量结果的Deming回归 221
15.4 两个连续变量一致性评价的Passing-Bablok回归 222
15.5 两次测量中的变异系数 226
15.6 多个连续变量或有序变量一致性评价的类内相关系数 227
15.6.1 单因素随机模型设计资料的ICC 227
15.6.2 两因素混合模型设计资料的ICC 229
15.6.3 两因素随机模型设计资料的ICC 229
15.7 两个连续变量的一致性相关系数 230
15.8 两个分类变量一致性的Kappa系数 231
15.8.1 原始资料的Kappa系数 231
15.8.2 汇总资料的Kappa系数 232
15.9 Cronbach α系数 234
15.10 响应能力分析 236
15.10.1 配对样本资料的响应能力分析 236
15.10.2 独立样本资料的响应能力分析 237
第16章 诊断试验的ROC曲线 239
16.1 ROC曲线分析概述 239
16.2 ROC曲线分析 241
16.2.1 连续型资料的ROC曲线 242
16.2.2 有序分类型资料的ROC曲线 245
16.3 交互点图 246
16.3 参考值图 248
16.4 预测值计算 250
16.5 区间似然比 251
16.5.1 原始资料的区间似然比 251
16.5.2 汇总资料的区间似然比 253
16.6 ROC曲线比较 253
16.6.1 相依ROC曲线比较 254
16.6.2 独立ROC曲线比较 255
16.7 2×2列联表的诊断试验 256
第17章 样本含量估计 258
17.1 样本含量估计概述 258
17.2 平均值比较的样本含量估计 260
17.2.1 样本平均值与总体平均值比较的样本含量估计 260
17.2.2 两独立样本平均值比较的样本含量估计 261
17.2.3 配对样本t检验的样本含量估计 262
17.3 比例比较的样本含量估计 263
17.3.1 样本比例与总体比例比较的样本含量估计 263
17.3.2 两独立样本比例比较的样本含量估计 264
17.3.2 两相关样本比例比较的样本含量估计 265
17.4 相关系数的样本含量估计 266
17.5 生存分析对数秩检验的样本含量估计 267
17.6 Bland-Altman图的样本含量估计 268
17.7 ROC曲线的样本含量估计 269
17.7.1 两独立样本ROC曲线下面积比较的样本含量估计 269
17.7.2 两相关样本ROC曲线下面积比较的样本含量估计 271
17.8 置信区间估计与精确度的样本含量估计 272
17.8.1 单样本平均值置信区间的样本含量估计 272
17.8.2 两独立样本平均值差的置信区间的样本含量估计 273
17.8.3 配对样本平均差的置信区间的样本含量估计 274
17.8.4 单样本比例的置信区间的样本含量估计 275
17.8.5 独立样本比例的置信区间的样本含量估计 275
17.8.6 配对样本比例的置信区间的样本含量估计 276
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