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课程名称：医用多因素统计分析方法
英文：Medical Multivariate Statistics Analysis
课程简介
多因素统计分析是统计学的一个重要分支。多因素统计分析方法是处理多维数据不可缺少的重要工具，是利用统计学和数学方法，将隐没在大规模原始数据群体中的重要信息集中提炼出来，简明扼要的把握系统的本质特征，分析数据系统中的内在规律性。利用多因素分析中不同的方法还可以对研究对象进行分类和简化。多因素分析是实现做定量分析的有效工具。随着电子计算机的普及和发展，多因素统计分析方法已愈来愈多地应用于社会、经济、医药卫生等各个领域的数据分析之中。本课程从应用的角度出发，重点讲解常用的六种多因素统计分析方法：聚类分析﹑判别分析﹑主成分分析、因子分析、协方差分析和典型相关分析。
教学大纲
一、开课单位： 流行病与卫生统计学教研室
二、授课对象：硕士研究生
三、总学时数：40学时，理论授课20学时，实验/操作/辅导20学时
四、教学方式：（讲授/和实习/和研讨等）讲授/实习
五、考试方式：综合分析实际资料并通过微机实现
六、教材和/或主要参考书目：（包括主编、书名、出版社和出版年代）
1． 孙振球、医学统计学（第二版）、人民卫生出版社、2004
2． 曹素华、实用医学多因素统计方法、上海医科大学出版社、1998
3． 卢纹岱、SPSS for Windows 统计分析（第三版）、电子工业出版社、2006
4． 李志辉、SPSS for Windows 统计分析教程（第二版）2005
5．薛富波、SAS8.2 统计应用教程、兵器工业出版社、2004
七、教学目的和要求：
本课程从应用的角度出发，重点讲解常用的六种多元统计分析方法：聚类分析﹑判别分析﹑主成分分析、因子分析、协方差分析和典型相关分析，对每一种分析方法要清楚掌握它解决哪类问题、前提条件和局限性，以及它们相互之间的区别与联系；会用SAS与SPSS软件实现上述过程，对所研究的问题能做出合理推断和科学评价。
八、教学主要内容：（章、节）
第一章 绪论（理论1学时）
第一节 多因素统计分析概述
第二节 多因素分析的主要内容
第三节 多因素分析的起源和发展
第三节 多因素分析能解决的实际问题
第二章 聚类分析（理论3学时/实习4学时）
第一节 相似系数
第二节 系统聚类
第三节 动态样品聚类
第四节 有序样品聚类
第五节 聚类分析的微机实现
第三章 判别分析（理论4学时/实习4学时）
第一节Fisher判别法
第二节 最大似然判别法
第三节Bayes公式判别法
第四节Bayes判别
第五节 逐步判别
第六节 判别分析的微机实现
第四章 主成分分析（理论3学时/实习3学时）
第一节 主成分分析的基本思想
第二节 主成分分析模型及几何解释
第三节 主成分的计算
第四节 主成分分析的微机实现
第五章 因子分析（理论3学时/实习3学时）
第一节 因子分析及基本思想
第二节 因子分析的数学模型
第三节 因子载荷矩阵的求解
第四节 因子模型的旋转
第五节 因子分析的微机实现
第六章 协方差分析（理论3学时/实习3学时）
第一节 协方差分析的基本思想和步骤
第二节 完全随即设计资料的协方差分析
第三节 随机区组设计资料的协方差分析
第四节 协方差分析的微机实现
第七章 典型相关分析（理论3学时/实习3学时）
第一节 典型相关分析的基本思想
第二节 典型相关分析的数学模型
第三节 典型变量和典型相关系数的求法
第四节 典型相关系数的假设检验
第五节典型相关分析的微机实现
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