课题设计与数据分析

第1章 课题设计

1.1 课题设计概述

1.2 课题设计方案的框架

1.3 三类课题统计设计方案中的错误辨析与释疑

1.4 三类课题统计设计方案应重点撰写的内容

1.5 制定三类课题统计设计方案必需的关键技术

第2章 知源TM临床研究执行平台

2.1 概述

2.2 临床研究执行平台的设计理念和架构体系

2.3 临床研究执行平台子系统

2.4 临床研究执行平台子系统功能介绍

2.5 附录

第3章 临床试验样本含量估计

3.1 估计样本含量的前提条件

3.2 成组设计差异性检验样本含量估计

3.3 成组设计非劣效性检验样本含量估计

3.4 成组设计等效性检验样本含量估计

3.5 成组设计优效性检验样本含量估计

第4章 临床试验随机化方法

4.1 随机化方法的种类

4.2 完全随机分组

4.3 分层随机分组

4.4 动态随机分组

第5章 临床试验数据管理

5.1 数据管理操作规程

5.2 数据管理质量控制

5.3 数据管理具体流程

5.4 临床试验数据分析集定义

5.5 建立数据库的方法

5.6 本章附录——四期临床试验的概念

第6章 统计表达与描述

6.1 统计表达与描述方法介绍

6.2 临床试验定量资料的统计表达与描述

6.3 临床试验定性资料的统计表达与描述

6.4 统计表达与描述方面常见错误辨析

第7章 临床试验数据差异性分析SAS自动化实现

7.1 单因素设计一元定量资料差异性分析

7.2 单因素设计一元定性资料差异性分析

7.3 成组设计定量和定性资料的三种特殊检验

7.4 二值和多值有序高维列联表资料的CMH分析

第8章 重复测量设计一元定量资料统计分析SAS自动化实现

8.1 具有一个重复测量单因素设计一元定量资料方差分析

8.2 具有一个重复测量两因素设计一元定量资料方差分析

8.3 具有一个重复测量三因素设计一元定量资料方差分析

8.4 具有两个重复测量两因素设计一元定量资料方差分析

8.5 具有两个重复测量三因素设计一元定量资料方差分析

第9章 多重线性回归分析SAS自动化实现

9.1 多重线性回归分析方法概述

9.2 多重logistic回归分析方法概述

9.3 多重COX模型回归分析方法概述

9.4 多重线性回归分析SAS自动化实现

附录 胡良平统计学专著及配套软件简介

《课题设计与数据分析：关键技术与标准模板》以“如何做好科研课题”为出发点和落脚点，开门见山，直奔主题，第1章从正反两种不同的视角，全面介绍了课题设计的基本概念、关键技术、具体做法和常见错误的辨析与释疑；第2章介绍了知源TM临床研究执行平台，它是一个智能化很高的数据管理和数据分析软件平台，集数据网络平台录入、随机分组、逻辑核查、与国际著名统计分析软件SAS实现无缝对接等功能于一身；第3章和第4章介绍了临床试验研究中不可缺少的两个关键技术，即样本含量估计和随机化的SAS实现；第5章介绍了临床试验数据管理的标准操作规程、质量控制、具体流程和建立数据库的多款软件；第6章至第9章介绍了与高质量完成科研课题密切相关的两部分内容，即对资料的统计表达与描述和各种统计分析。与众不同的是，书中所介绍的统计分析方法几乎都可采用SAS智能化实现，免去了使用者在分析过程中很多不必要的担心和麻烦。
　　《课题设计与数据分析：关键技术与标准模板》特别适合于广大科研工作者、硕士和博士研究生、临床医护人员做科研课题，撰写高水平的SC[论文和学位论文，使用SAS软件处理各种科研资料时参考；也适合于希望从课题设计开始就能正确、巧妙地运用统计思想和技术，并最终获得经得起时间和实践检验的结果和结论的人员学习和借鉴。