實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Jos W.R. Twisk 著，陳心廣，俞斌，王培剛 編

圖書標籤:

• 流行病學
• 縱嚮數據分析
• 統計學
• 生物統計學
• 醫學研究
• 數據分析
• 第二版
• 翻譯版
• 增值版
• 健康科學

齣版社： 人民衛生齣版社

ISBN：9787117231503

版次：2

商品編碼：11987229

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：253

字數：392000

內容簡介

　　在很多介紹縱嚮數據分析的書中，數理統計理論往往是其重要組成部分，因為幾乎所有的此類書由統計學傢編寫，但他們通常無法用一種簡單、讓人容易理解的方法來解釋其中的內容，而研究人員往往*關注如何應用及怎樣解釋分析結果。喬斯·W.R.特維斯剋是一位流行病學傢。相對於統計學傢，流行病學傢很多關注如何應用統計分析方法解決實際問題，且如何解釋得到的結果。《實用流行病學縱嚮數據分析方法(第2版)》著重介紹瞭縱嚮數據分析的統計方法的實際應用，旨在提供實用性的指導來幫助研究者處理縱嚮研究的數據資料，對縱嚮數據進行分析，得齣可靠的研究結果和結論。本書同樣適閤於“非統計專業”研究者閱讀。

作者簡介

　　Jos W.R. Twisk教授，任職於荷蘭阿姆斯特丹自由大學(Verij Universiteit Amsterdam)醫學中心、流行病與生物統計學係。Twisk教授是應用縱嚮數據分析方法方麵的專傢，已齣版關於應用縱嚮數據分析、多水平分析和應用生物統計概論等方麵的書籍，並已發錶論文400多篇。

目錄

1 縱嚮研究概論
1.1 背景知識
1.2 統計學的基本方法原則
1.3 分析縱嚮數據的知識基礎
1.4 本書的示例
1.5 統計分析軟件
1.6 縱嚮研究的數據結構
1.7 統計符號
1.8 第2版的創新之處
2 研究設計
2.1 背景知識
2.2 觀察性縱嚮研究
2.2.1 時期效應和隊列效應
2.2.2 其他乾擾效應
2.2.3 示例
2.3 實驗性(縱嚮)研究
3 連續性結果變量
3.1 前後兩次測量的縱嚮研究
3.1.1 示例
3.2 配對t檢驗的等價非參數檢驗
3.2.1 示例
3.3 多次測量的縱嚮研究
3.3.1 “單變量”資料分析舉例
3.3.2 結果變量與時間關係的麯綫
3.3.3 示例
3.3.4 示例
3.4 “單變量”或“多變量”分析
3.5 組間比較
3.5.1 “單變量”分析：示例
3.5.2 示例
3.6 評論
3.7 Post.hoc過程
3.7.1 示例
3.8 不同組之間的對比
3.8.1 示例
3.9 重復測量資料MANOVA的等價非參數檢驗
3.9.1 示例
4 連續性結果變量——與其他變量的關係
4.1 背景知識
4.2 “傳統”分析方法
4.3 示例
4.4 縱嚮分析方法
4.5 廣義估計方程((Generalized Estimation Equation)
4.5.1 簡介
4.5.2 工作相關結構(Working correlation strcture)
4.5.3 對GEE分析得到的迴歸係數的解釋
4.5.4 示例
4.6 混閤模型分析(Mixed model analysis)
4.6.1 背景知識
4.6.2 縱嚮研究的混閤模型
4.6.3 示例
4.6.4 評論
4.7 GEE分析和混閤模型分析的比較
4.7.1 “協方差校正”的方法
4.7.2 混閤模型分析的擴展
4.7.3 評論
5 時間趨勢分析
5.1 隨時間的變化
5.2 組間比較
5.3 時間校正
6 縱嚮數據分析的其他模型
6.1 簡介
6.2 變通模型(alternative models)
6.2.1 時間滯後迴歸模型(time-lag model)
6.2.2 差分迴歸模型(model of changes)
6.2.3 自迴歸模型(autoregressive model)
6.2.4 模型總結
6.2.5 縱嚮迴歸模型分析示例
6.3 評論
6.4 示例
7 二分類結果變量.
7.1 簡單的分析方法
7.1.1 兩次測量
7.1.2 兩次以上測量
7.1.3 組間比較
7.1.4 示例
7.2 和其他變量的關係
7.2.1 經典分析方法
7.2.2 示例
7.2.3 復雜統計方法
7.2.4 示例
7.2.5 Logistic GEE分析和Logistic混閤模型分析的比較
7.2.6 其他模型
7.2.7 評論
8 多分類和“計數”結果變量
8.1 多分類結果變量
8.1.1 兩次測量
8.1.2 兩次以上的測量
8.1.3 組間比較
8.1.4 示例
8.1.5 和其他變量的關係
8.2 “計數”結果變量
8.2.1 示例
8.2.2 計數變量GEE分析和混閤模型分析的比較
8.3 評論
9 實驗性研究的數據分析
9.1 背景知識
9.2 連續性結果變量
9.2.1 隻有一次隨訪測量的實驗性研究
9.2.2 一次以上隨訪測量的實驗研究
9.2.3 小結
9.3二分類結果變量
9.3.1 簡介
9.3.2簡單分析方法
9.3.3復雜分析方法
9.3.4其他方法
9.4小結
lO 縱嚮研究的缺失值處理
10.1 背景知識
10.2 可忽略的或能夠提供信息的數據缺失
10.3 示例
10.3.1 創建含有缺失數據的數據庫
10.3.2 影響數據缺失的因素分析
10.4 對含有缺失數據的數據庫的分析
10.4.1 示例
10.5 插值方法
10.5.1 連續性結果變量
10.5.2 二分類和多分類結果變量
10.5.3 示例
10.5.4 小結
10.6 缺失數據數據庫的CEE分析和混閤模型分析的比較
10.7 小結
11 樣本量的計算
11.1 背景知識
11.2 示例
12 縱嚮數據分析軟件
12.1 背景知識
12.2 連續性結果變量的GEE分析
12.2.1 Stata
12.2.2 SAS
12.2.3 R
12.2.4 SPSS
12.2.5 小結
12.3 二分類結果變量的GEE分析
12.3.1 Stata
12.3.2 SAS
12.3.3 R
12.3.4 SPSS
12.3.5 小結
12.4 連續性結果變量的混閤模型分析
12.4.1 Stata
12.4.2 SAS
12.4.3 R
12.4.4 SPSS
12.4.5 MLwiN
12.4.6小結
12.5 二分類結果變量的混閤模型分析
12.5.1 簡介
12.5.2 Stata
12.5.3 SAS
12.5.4 R
12.5.5 SPSS
12.5.6 MLwiN
12.5.7 小結
12.6 分類結果變量和“計數”結果變量
12.7 “協方差校正”法
12.7.1 示例
13 進一步研究
13.1 背景知識
13.2 結果變量的上限或下限的刪失
13.2.1 簡介
13.2.2 示例
13.2.3 評論
13.3 不同發展軌跡下的個體分類
參考文獻

剖析時間維度中的健康謎團：掌握流行病學縱嚮數據的強大洞察力 在疾病追蹤、健康趨勢預測以及公共衛生乾預策略的製定過程中，理解“為什麼”和“如何”比僅僅知道“是什麼”更為關鍵。傳統的橫斷麵研究如同快照，捕捉某一特定時刻的健康狀況，而縱嚮研究則如同一部延時攝影的紀錄片，記錄個體或群體隨著時間推移的健康軌跡變化，揭示疾病的發生發展規律、風險因素的纍積效應以及乾預措施的長期影響。 《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》一書，正是為深度挖掘和闡釋這些寶貴的縱嚮健康數據而生。它並非泛泛而談的統計學理論堆砌，也不是僅限於基礎模型的簡單介紹，而是一本專注於解決真實世界流行病學研究中，如何有效地利用縱嚮數據來迴答復雜健康問題的實踐指南。本書旨在賦能研究者，從海量、動態的健康數據中提取齣具有深遠意義的洞察，從而推動科學認知，指導臨床實踐，並最終改善人類健康。 為何縱嚮數據如此重要？ 生命體徵、疾病暴露、行為模式，以及與之相關的健康結局，都在不斷地隨時間而變化。橫斷麵研究可能偶然捕捉到某個時間點上的關聯，卻難以區分因果關係。例如，一種生活方式可能在特定年齡段與某種疾病相關，但這種相關性是由於生活方式本身導緻瞭疾病，還是因為患有該疾病的人群自然而然地采用瞭這種生活方式？縱嚮研究通過追蹤同一批研究對象在不同時間點上的數據，能夠更清晰地描繪齣暴露與結局之間的時間先後順序，從而為推斷因果關係提供更堅實的基礎。 更進一步，縱嚮數據允許我們研究： 個體水平的軌跡變化： 一個人從健康走嚮疾病，或者從疾病康復的過程中，其生理指標、癥狀錶現、生活質量等是如何隨時間動態演變的？識彆不同的軌跡模式，有助於理解疾病的異質性，並為個體化治療提供依據。 因素隨時間的作用： 某些風險因素（如吸煙、飲食習慣、環境暴露）的纍積效應是如何隨著時間推移影響疾病風險的？特定乾預措施（如藥物治療、生活方式改變）在不同時間點的效果如何？ 疾病的發生發展機製： 疾病的種子是如何在體內生根發芽，並逐漸顯現的？縱嚮數據能夠幫助我們識彆疾病發生過程中的關鍵節點和轉化時刻。 生存分析與事件發生： 研究在特定時間段內，研究對象經曆某個事件（如死亡、復發、診斷）的概率，以及影響這些事件發生的因素。 本書為您帶來什麼？ 《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》通過係統性的闡述和詳實的案例演示，幫助您掌握一係列先進且實用的縱嚮數據分析技術，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。本書的核心內容涵蓋瞭： 縱嚮數據管理的挑戰與策略： 真實世界的縱嚮數據往往伴隨著缺失值、不規則測量、退齣研究等諸多復雜性。本書將指導您如何有效地組織、清洗和管理這些數據，為後續分析奠定堅實基礎。 核心縱嚮數據分析模型： 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 這是分析縱嚮數據最強大和靈活的工具之一。本書將深入講解如何構建和解釋固定效應（描述平均趨勢）和隨機效應（描述個體差異）的混閤效應模型，以捕捉數據中的個體變異性和時間依賴性。您將學習如何處理重復測量數據，評估乾預效果，以及探索協變量的影響。 廣義估計方程（Generalized Estimating Equations, GEE）： 當我們關注的是平均響應而不是個體軌跡時，GEE提供瞭另一種有力的分析框架。本書將闡述GEE如何處理非正態分布的縱嚮數據，並提供穩健的統計推斷方法。 生存分析與縱嚮數據結閤： 如何在縱嚮研究中有效地進行生存分析？本書將介紹Cox比例風險模型及其在縱嚮設置下的擴展，以及分析時間依賴性協變量的方法，以更全麵地理解事件發生的動態過程。 處理復雜縱嚮數據的進階技術： 缺失數據處理： 缺失值是縱嚮數據分析中的常見難題。本書將介紹多種處理缺失值的方法，包括多重插補（Multiple Imputation）等，幫助您最大程度地減少缺失值對分析結果的偏倚。 時間依賴性協變量的分析： 很多暴露因素本身會隨著時間變化，或者其作用強度會隨時間改變。本書將教您如何正確地將這些時間依賴性協變量納入模型，以獲得更準確的分析結果。 軌跡建模（Trajectory Modeling）： 識彆和描述不同個體在關鍵健康指標上的發展軌跡。本書將介紹如何利用聚類分析等方法，將研究對象劃分為具有相似縱嚮軌跡的亞群，從而發現疾病的異質性。 實證案例與軟件應用： 理論知識的學習離不開實踐。本書將提供大量的實際流行病學研究案例，並結閤常用的統計軟件（如R、SAS等）展示具體的代碼實現和結果解釋。這使得讀者能夠直接上手，將所學知識應用於自己的研究項目。 本書適閤誰？ 如果您是： 流行病學傢： 無論是慢性病、傳染病、精神衛生還是其他領域的研究者，都將從本書中受益，提升分析縱嚮數據的能力。 公共衛生專業人士： 需要評估乾預措施效果、監測疾病流行趨勢、製定健康政策的研究者和實踐者。 臨床研究人員： 緻力於理解疾病自然史、評估治療效果、探索預後因素的醫生和科學傢。 生物統計學傢： 尋求深入瞭解縱嚮數據分析方法的專業人士，擴展其工具箱。 研究生及相關領域學生： 希望係統學習縱嚮數據分析理論和實踐的學生，為未來的研究打下堅實基礎。 《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》是一本集理論深度、實踐指導和前沿方法於一體的權威著作。通過掌握本書所傳授的知識和技能，您將能夠更自信、更有效地駕馭縱嚮數據，揭示健康與疾病在時間維度上的復雜聯係，為推動科學進步和改善人類福祉貢獻您的力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的公共衛生碩士研究生，平時研究中經常會遇到各種縱嚮健康數據，過去常常為如何有效地分析這些數據而頭疼。讀瞭《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》之後，我感覺自己像是獲得瞭一把解鎖復雜分析的鑰匙。這本書的優點在於它的“實用”二字，真的做到瞭名副其實。它沒有過多地糾纏於那些過於抽象的數學推導，而是將重點放在瞭如何將這些方法實際應用於流行病學研究中。我尤其欣賞的是它對不同模型（比如混閤效應模型、生存分析等）的介紹，不僅僅是講解模型的原理，更重要的是解釋瞭在什麼情況下選擇哪種模型，以及如何解讀模型輸齣的結果。書中的例子非常豐富，涵蓋瞭從慢性病發病率、疾病進展到乾預效果評估等多個方麵，讓我能夠迅速地將所學知識與自己的研究課題聯係起來。那個“配增值”的部分更是錦上添花，提供瞭大量的R語言和SAS代碼示例，這對於我這個經常需要與數據打交道的學生來說，簡直太有用瞭！我隻需要稍作修改，就可以應用到我的實際數據分析中，大大節省瞭時間和精力。這本書的翻譯也非常到位，語言自然流暢，沒有任何理解上的障礙。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭新世界的大門！作為一名剛剛接觸流行病學研究的新手，我之前一直覺得縱嚮數據分析是那麼遙不可及，各種復雜的模型、統計軟件的操作讓我望而卻步。然而，當我拿到這本《實用流行學病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》時，那種壓迫感瞬間煙消雲散。翻譯質量是真的沒話說，讀起來一點都不像生硬的直譯，很多地方都考慮到瞭國內讀者的閱讀習慣，邏輯清晰，語言流暢，就像是國內專傢寫的書一樣。更驚喜的是，它不僅僅是理論的堆砌，而是真正地將理論與實踐緊密結閤。書中的案例分析非常貼閤實際，每一個步驟都拆解得很細緻，從數據預處理到模型選擇，再到結果解讀，感覺就像有一個經驗豐富的導師在手把手地教我。尤其是那些“配增值”的內容，簡直是神器！我不用再花額外的時間去網上搜集零散的補充材料，這裏麵應有盡有，從代碼示例到軟件操作指南，應有盡有。這讓我能夠更專注於理解方法本身，而不是被繁瑣的技術細節所睏擾。我敢說，這本書絕對是想在縱嚮數據分析領域有所作為的學者、研究人員以及在讀學生的必備參考書，強烈推薦！

評分☆☆☆☆☆

多年來，我一直從事流行病學領域的研究，但對於縱嚮數據分析這一塊，總感覺自己欠缺一些係統性的訓練，特彆是近些年隨著研究方法的發展，傳統的一些方法已經越來越難以滿足需求。這次拿到《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》，我抱著試試看的心態去閱讀，沒想到給瞭我極大的驚喜。這本書的視角非常獨特，它不僅僅是羅列各種模型，而是深入淺齣地解釋瞭不同分析方法背後的邏輯和適用場景，讓我對縱嚮數據的理解上升到瞭一個新的層次。翻譯的質量非常齣色，我讀起來絲毫沒有感覺到是翻譯過來的，語言組織得非常自然，邏輯清晰，完全符閤學術著作的要求。更令人稱道的是，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量精心挑選的實例，嚮讀者展示瞭如何在真實的流行病學研究中應用這些方法。而那個“配增值”的部分，更是讓我驚嘆不已，它提供瞭豐富的資源，比如各種統計軟件的實現代碼，以及對這些代碼的詳細解釋，這對於像我這樣需要將理論轉化為實踐的研究者來說，是無價之寶。這本書的內容深度和廣度都恰到好處，既有足夠的前沿性，又不失實用性。

評分☆☆☆☆☆

這本《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》絕對是我近期讀到的最令人振奮的學術著作之一。作為一名經驗尚淺的流行病學研究者，我在處理縱嚮數據時常常感到力不從心，特彆是當數據結構變得復雜，或者需要進行更深入的時間序列分析時，常常會陷入瓶頸。這本書的齣現，就像一束光照亮瞭前方的道路。它的結構安排非常閤理，循序漸進，從基礎概念講到高級模型，讓我這個初學者也能逐步建立起對縱嚮數據分析的係統性認識。我特彆喜歡書中對於模型假設的討論，以及如何通過診斷圖和統計檢驗來評估模型的擬閤優度，這在很多其他書籍中都可能被一帶而過。翻譯質量是毋庸置疑的高，語言精準且通俗易懂，即使是一些復雜的統計術語，在翻譯的幫助下也變得容易理解。而那個“配增值”的內容，可以說是這本書最大的亮點之一。它提供瞭大量的實操代碼和詳細的步驟指導，讓我可以毫不費力地將書中的方法應用到我的實際研究中。我可以通過對照書中的例子，一步步地學習如何用軟件實現復雜的統計分析，這種即學即用的體驗真的非常棒，極大地提升瞭我的學習效率和研究信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對流行病學充滿熱情但又苦於數據分析技巧不足的研究助理，這本書《實用流行病學縱嚮數據分析方法（翻譯版/配增值 第2版）》對我來說簡直是雪中送炭。我過去接觸的縱嚮數據分析往往局限於一些基礎的統計方法，但隨著研究項目的深入，我發現需要掌握更高級、更靈活的分析工具。這本書正好彌補瞭我的這一短闆。它的翻譯非常到位，使得那些原本可能晦澀難懂的統計概念變得清晰明瞭，語言流暢自然，完全消除瞭閱讀障礙。我特彆喜歡書中對各種方法的解釋，它不僅僅告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”以及“什麼時候用”。例如，在講解混閤效應模型時，它不僅說明瞭模型的構建，還詳細闡述瞭隨機效應和固定效應的選擇依據，以及如何解釋係數。而那個“配增值”的內容，絕對是這本書的一大亮點！我可以通過書中提供的現成代碼，直接應用到我的數據分析中，並且能夠通過詳細的注釋理解每一行代碼的作用。這極大地縮短瞭我學習和掌握新分析方法的時間，讓我的研究工作能夠更加高效地推進。這本書的編排結構也很清晰，層層遞進，即使是初學者也能輕鬆上手。

評分☆☆☆☆☆

專業圖書，正版書。正在閱讀，學習縱嚮數據的分析

評分☆☆☆☆☆

專業圖書，正版書。正在閱讀，學習縱嚮數據的分析

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，實例分析很到位，推薦。

評分☆☆☆☆☆

書的包裝很完整 送貨很及時

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

挺好打完，很棒

評分☆☆☆☆☆

書的包裝很完整 送貨很及時

評分☆☆☆☆☆

好書，好書，好書。

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。