第 13 章 方差分析与变异分解 145
13.1 方差分析中变异分解的思想 145
13.2 为什么回归分析中也有方差分析 147
13.3 铁打的方差分析，流水的实验设计 148
13.4 方差分析后为什么要进行两两比较 152
13.5 多重比较方法的选择建议 154
13.6 所有的多组都需要做两两比较吗——兼谈固定效应和随机效应 164
13.7 重复测量方差分析详解 166
13.8 方差分析的替代——Kruskal-Wallis 秩和检验 176
13.9 多组秩和检验后的两两比较方法 178

第 14 章 卡方检验——有“卡”未必走遍天下 181
14.1 卡方检验用于分类资料组间比较的思想 181
14.2 卡方用于拟合优度评价——从Hardy-Weinberg 定律谈起 184
14.3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 与Fisher 精确检验 186
14.4 等级资料到底可不可以用卡方检验 191
14.5 卡方检验的两两比较 193
14.6 Cochran-Armitage 趋势检验 194
14.7 分类变量的赋值是如何影响分析结果的 196

第 15 章 相关分析与一致性检验 200
15.1 从协方差到线性相关系数 200
15.2 线性相关系数及其置信区间 203
15.3 如何比较两个线性相关系数有无差异 206
15.4 分类资料的相关系数 207
15.5 基于秩次的相关系数 210
15.6 相关分析中的几个陷阱 213
15.7 用ICC 和CCC 指标判断一致性 215
15.8 用Bland-Altman 图判断一致性 218
15.9 Kappa 检验在一致性分析中的应用 219

第 16 章 线性回归及其分析思路 .222
16.1 残差——识别回归模型好坏的关键 223
16.2 回归系数的正确理解 226
16.3 回归系数检验VS 模型检验 227
16.4 均值的置信区间VS 个体的预测区间 228
16.5 逐步回归筛选变量到底可不可靠——谈变量筛选策略 230
16.6 如何评价模型是好还是坏——交叉验证思路 237
16.7 线性回归的应用条件——你的数据能用线性回归吗 240
16.8 如何处理非正态——Box-Cox 变换 247
16.9 如何处理非线性——Box-Tidwell 变换 248
16.10 方差不齐怎么办——加权*小二乘法 250
16.11 当共线性导致结果异常时怎么办——岭回归、Lasso 回归 .254
16.12 发现异常值应该删除吗——谈几种处理异常值的方法 .260
16.13 如何处理缺失值——是删除还是填补 268
16.14 一个非教材的非典型案例——线性回归的综合分析 276

白话统计 作者简介

冯国双，北京大学医学部博士，具有十多年的数据统计分析经验，知名统计学平台“小白学统计”的创始者与维护者。已主编多部统计学专著，出版《小白学SAS》，同时兼任多个与统计有关的学术委员会委员。兴趣爱好：在热爱统计分析之余，还对古玩奇石、盆景制作和诗词鉴赏略有心得。

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