《诊断医学统计学》共分12个章节。前三章讨论了诊断准确度的常用指标与诊断准确度的研究设计，第1章给出了一些诊断准确度研究中的统计学问题；第2章定义了几个常用的诊断准确度指标，如灵敏度、特异度、预测价值、接受者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及其有关指标；第3章描述了避免常见诊断准确度偏倚的临床研究设计。
    第4和第5章讨论了诊断准确度的估计与假设检验方法。第4章描述了估计灵敏度、特异度预测价值和ROC曲线的方法；第5章给出了比较几个竞争试验相对准确度的方法。第6章阐明了诊断准确度研究的样本含量计算7章讨论了诊断试验研究中Meta分析的非数学问题。
    第8至第12章讨论了更高级的分析技术。第8章运用回归模型研究了患者特征对诊断试验准确度的影响；第9章探讨了比较几条相关ROC曲线（如多阅片者研究）的方法；第10章给出了校正证实偏倚的估计与推断方法；第11章讨论了采用不完善金标准时，诊断准确度的正确估计方法；第12章描述了诊断试验研究的Meta分析的统计学方法。

第1章 绪论
1.1 写这本书的目的
1.2 什么是诊断准确度
1.3 诊断医学统计学方法的历史回顾
1.4 软件
1.5 本书没有包含的主题
1.6 小结
第一篇 基本概念和方法

第2章 诊断准确度的指标
2.1 灵敏度与特异度
2.2 灵敏度与特异度相结合的指标
2.3 ROC曲线
2.4 ROC曲线下面积
2.5 固定FPR的灵敏度
2.6 部分ROC曲线下面积
2.7 似然比
2.8 其他ROC曲线指标
2.9 多个异常病灶的定位与观测
2.10 诊断试验的解释
2.11 ROC曲线的最佳决策界值
2.12 多项试验
2.13 练习

第3章 诊断准确度的研究设计
3.1 确定研究目标
3.2 识别目标患者总体
3.3 选择患者抽样计划
3.4 选择金标准
3.5 选择准确度指标
3.6 识别目标阅片者总体
3.7 选择阅片者抽样计划
3.8 计划数据收集
3.9 计划数据分析
3.10 确定样本含量
3.11 练习

第4章 简单样本的估计与假设检验
第5章 两诊断试验准确度的比较
第6章 样本含量的计算
第7章 诊断试验的Meta分析问题
第二篇 高级方法
第8章 独立ROC数据的回归分析
第9章 相关ROC数据分析
第10章 证实偏倚的校正方法
第11章 不完善标准偏倚的校正方法
第12章 Meta分析的统计方法