医学和公共卫生研究常用多水平统计模型（附光盘） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨珉，李晓松 著

图书标签:

• 多水平模型
• 医学研究
• 公共卫生
• 统计学
• 数据分析
• 流行病学
• 生物统计
• 研究方法
• 健康科学
• 计量分析

出版社： 北京大学医学出版社

ISBN：9787811162394

版次：1

商品编码：10250796

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-05-01

页数：199

附件：光盘

内容简介

　　多水平统计模型又称随机效应模型，是将Ⅱ型方差分析理论与多元统计分析相结合的新技术，是分析和处理具有层次结构特征数据的有力工具，亦是当前国际上统计学研究中一个新兴而重要的领域。
　　书中针对医学和公共卫生研究中常见的数据结构，以医学和公共卫生领域的实际数据为例，介绍了各类多水平模型的基本原理、模型结构、建模方法、软件实现以及结果解释，尤其是介绍了多水平模型与常规分析方法的联系，以及各类软件的具体操作方法。
　　本书适合高等学校和科研机构具有基础统计学理论知识和统计软件应用技能的教师、科研人员和研究生做专业参考工具书，亦适合于卫生统计学、流行病学、公共卫生学和社会医学的研究生作为专业教材。

目录

1概述
1.1医疗和卫生研究中的多水平数据
1.2忽略数据多水平结构的后果
1.3多水平模型和计算程序的进展
2方差成分模型
2.1固定效应和随机效应方差分析模型
2.2带协变量的随机效应方差分析模型
2.3两水平方差成分模型
2.4模型参数估计值的假设检验和区间估计
2.5残差分析及其应用
2.5.1模型假设的诊断
2.5.2高水平单位残差的比较
2.6两水平方差成分模型的扩展
2.7各软件拟合例2.2模型的操作过程
2.7.1MLwiN
2.7.2SAS
2.7.3SPSS
3随机系数模型
3.1一个实例
3.2模型设置及参数含义
3.3模型拟合及结果解释
3.4用MLwiN拟合随机系数模型
3.5用SAS拟合随机系数模型
3.6用SPSS拟合随机系数模型
4重复测量资料的多水平模型
4.1重复测量资料的性质
4.2测量时间固定的多水平模型
4.3交叉试验资料的多水平模型
4.4两水平生长模型
4.5自相关残差模型
4.6用MLwiN软件拟合重测量资料的多水平模型
5二分类资料的多水平模型
5.1问题的背景
5.2二分类反应变量的单水平模型
5.3二分类反应变量的两水平模型
5.4一个三水平数据结构的实例
5.5参数估计方法
5.6文中实例的拟合过程及程序
5.7双反应变量的多水平模型
6Poisson分布资料的多水平模型
6.1Poisson模型简介
6.2两水平Poisson模型
6.3超Poisson方差模型
6.4两水平负二项分布模型
6.5多水平Poisson模型
6.6用MLwiN软件拟合多水平：Poisson模型
7多水平Meta分析模型
7.1传统Meta分析方法
7.2正态资料的多水平模型与Meta分析的随机效应模型
7.3疾病危险因素队列研究资料的Meta分析模型
7.4疾病危险因素病例对照研究资料的Meta分析模型
7.5组合聚集数据和个体数据的两水平Meta分析模型
7.6多水平Meta模型的拓展
7.7用统计软件拟合实例的操作
7.7.1MLwiN
7.7.2SAS
8多水平生存时间的统计模型
8.1具有多水平结构的生存时间数据
8.2对数时间模型
8.3比例风险模型
8.4生存时间模型中的随机效应解释和应用
8.5检查比例风险模型的假设
8.6离散一时间风险模型
8.7用MLwiN软件拟合多水平生存时间模型
参考文献
中英文索引
例题数据目录

前言/序言

　　

医学与公共卫生领域的严谨探索：深入解析多层次统计模型 本书旨在为从事医学和公共卫生研究的学者、学生及从业人员提供一套系统、深入的多层次统计模型学习指南。在数据日益复杂化、研究设计愈发精细化的今天，理解和运用恰当的统计模型对于从海量数据中提取真实可靠的洞见至关重要。本书将聚焦于那些在医学和公共卫生研究中被广泛采用，却又常常让研究者感到棘手的多层次统计模型，并结合实际应用，力求为读者提供一个全面且实用的知识体系。 为何选择多层次统计模型？ 传统的统计方法常常假设观测数据之间是相互独立的。然而，在医学和公共卫生领域，数据常常呈现出嵌套结构，即数据点被组织在不同的层级中。例如： 个体嵌套于社区： 疾病的发病率可能受到个体健康行为的影响，同时也受到社区环境、社会经济地位等因素的影响。 患者嵌套于医院： 患者的治疗效果和预后可能受到个体健康状况、治疗方案的影响，同时也受到医院的医疗水平、资源配置等因素的影响。 学生嵌套于学校： 学生的学习成绩可能受到个体学习能力、家庭背景的影响，同时也受到学校的教学质量、师资力量等因素的影响。 重复测量嵌套于个体： 对同一个体进行多次健康指标的测量，这些测量值之间就存在依赖性。 在这种存在层级结构的数据中，如果不恰当使用传统统计方法，可能会导致： 标准误偏低，结论过于自信： 忽略了层级间的相关性，会低估模型的变异性，从而得出过于乐观的统计推断。 模型拟合不佳，解释力不足： 无法充分捕捉到不同层级因素对结果变量的独特贡献。 研究结论存在偏差： 无法准确评估某个层级的干预措施的效果，因为忽略了其他层级的潜在影响。 多层次统计模型（也称为混合效应模型、分层线性模型、随机效应模型等）正是为了解决这一挑战而生。它们能够同时考虑不同层级的信息，将观测变异分解到各个层级，从而更精确地估计效应大小，并对数据中的层级依赖性进行建模。 本书将涵盖的核心内容： 本书将以深入浅出的方式，引导读者理解多层次统计模型的基本原理、构建方法、模型选择与评估，以及在医学和公共卫生研究中的具体应用。 一、 模型基础与理论框架 多层次数据的结构与特点： 详细阐述不同层级数据的组织方式，以及层级依赖性产生的根源。 混合效应模型的核心思想： 解释固定效应与随机效应的区分，以及它们在多层次模型中的作用。 方差成分模型（Variance Components Model）： 介绍最基础的多层次模型，如何分解总变异至不同层级。 随机截距模型（Random Intercept Model）： 讲解如何在不同层级上允许截距的差异，捕捉不同群体或环境的基线差异。 随机斜率模型（Random Slope Model）： 进一步探讨如何在不同层级上允许斜率的差异，分析不同群体或环境下自变量的影响效应是否存在异质性。 二、 模型构建与实现 模型设定与参数估计： 讲解如何根据研究问题和数据特点设定模型，以及常用的参数估计方法（如最大似然法、限制性最大似然法）。 模型拟合与诊断： 介绍模型拟合的常用指标（如AIC, BIC），以及如何进行模型诊断，检查模型假设是否满足。 层级变量的处理： 讨论如何纳入和解释不同层级的解释变量（如个体水平变量、群体水平变量）。 模型比较与选择： 提供一套系统的方法论，指导读者如何比较不同模型，并选择最优模型。 三、 特殊模型与高级应用 二水平、三水平模型： 详细讲解多于两个层级的数据分析方法。 广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）： 扩展到非正态分布的响应变量，如二元变量（患病/未患病）、计数变量（发病次数）等，在医学和公共卫生领域应用极其广泛。 生存分析中的混合效应模型： 探讨如何处理存在层级结构的时间到事件数据，如考虑患者嵌套于医院的生存模型。 纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）： 深入解析多层次模型在分析个体随时间变化的健康数据中的应用，如疾病进展、治疗反应等。 测量误差模型与缺失数据处理： 讨论在多层次模型中如何处理测量误差和缺失数据，提高模型稳健性。 四、 医学与公共卫生领域的案例研究 本书将精选一系列来自医学和公共卫生领域的研究案例，涵盖但不限于： 流行病学研究： 分析不同区域或社区的疾病发病率差异，探索影响因素。 临床试验设计与分析： 评估多中心临床试验中不同治疗方案的效果，考虑医院间的异质性。 健康服务研究： 评估不同医疗机构提供的服务质量，以及影响患者满意度的因素。 行为科学研究： 分析个体健康行为与社会环境因素的相互作用。 遗传流行病学： 考虑家族聚集性或人群分层对基因效应的影响。 通过对真实数据的分析，读者将能够直观地理解多层次统计模型的实际应用价值，并掌握如何将理论知识转化为研究实践。 本书的特色与优势： 理论与实践紧密结合： 在深入讲解模型原理的同时，辅以大量的实际案例分析，帮助读者融会贯通。 清晰的逻辑结构： 从基础概念到高级应用，层层递进，引导读者逐步掌握复杂模型。 对医学与公共卫生研究的针对性： 所有案例和讨论都紧密围绕该领域的特点和需求展开，具有高度的实用性。 数据驱动的讲解： 强调统计模型在解决实际研究问题中的作用，而非孤立的理论罗列。 致读者： 掌握多层次统计模型是提升医学与公共卫生研究质量的关键一步。本书将为您打开一扇通往更严谨、更深入数据探索的大门，帮助您在复杂的数据世界中，发掘出有价值的科学信息，为改善人类健康贡献力量。无论您是正在进行毕业论文的研究生，还是经验丰富的研究学者，本书都将是您不可多得的参考宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字我看到的时候就觉得非常吸引人：《医学和公共卫生研究常用多水平统计模型（附光盘）》。我长期以来一直从事医学统计相关的工作，但说实话，在处理多水平数据时，我总感觉有点力不从心，尤其是在处理一些纵向研究、嵌套数据或者具有层级结构的研究设计时，传统的单水平模型显得捉襟见肘。一直以来，我都渴望能有一本既系统又实用的书籍，能够深入浅出地讲解多水平模型在实际研究中的应用。这本《医学和公共卫生研究常用多水平统计模型》恰好满足了我的这一需求。我尤其看重它“常用”和“附光盘”这两个关键词，这预示着这本书的内容会更贴近实际研究的需要，并且有配套的资源支持，这将极大地提升学习的效率和便捷性。我设想，书中会详细介绍各种经典的多水平模型，例如随机效应模型、固定效应模型、混合效应模型等，并会结合医学和公共卫生领域典型的研究案例，逐步揭示这些模型的构建逻辑、假设前提、参数解释以及结果的解读。我还期望书中能够提供如何使用主流统计软件（如R、SAS、Stata等）进行模型拟合、诊断和结果报告的详细步骤和代码示例。有了这些，我相信我能够更好地处理那些复杂的研究数据，做出更严谨的统计推断，从而提升我的研究水平。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对统计学充满兴趣，但又在医学和公共卫生研究中频繁接触复杂数据分析的从业者，我一直对多水平统计模型抱有极大的好奇和学习的热情。我深知，在诸如疾病传播、健康行为、医疗服务质量评价等众多领域，数据往往呈现出天然的层级结构，例如个体嵌套在家庭中，家庭嵌套在社区里，社区又可能嵌套在行政区域内。忽视这种层级关系，不仅会影响模型估计的准确性，还可能导致对效应量的低估或高估。因此，一本系统讲解“常用”多水平模型，并提供实践指导的书籍，对我来说具有非凡的吸引力。《医学和公共卫生研究常用多水平统计模型（附光盘）》这个书名，恰恰精准地击中了我的需求点。我非常期待书中能够提供清晰的理论阐述，让复杂的模型原理不再晦涩难懂。同时，我更看重其“常用”和“附光盘”的特点，这意味着书中很可能包含了当前在医学和公共卫生研究中最具代表性和实用价值的多水平模型，并且通过光盘提供了可执行的代码和数据，能够让我“手把手”地学会如何应用这些模型。我设想，书中会从零开始，逐步引导我理解模型构建的逻辑，进行参数的估计和解释，以及如何对模型进行有效的诊断和评估，我相信这将极大地提升我在实际研究中的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名公共卫生领域的博士生，我在撰写毕业论文的过程中，多次遇到需要处理分组数据或具有层级结构的数据。比如，我们在研究某个健康干预措施的效果时，可能会涉及到不同医院、不同科室或者不同社区的研究对象，这些研究对象本身就存在嵌套关系。传统的回归模型很难有效地处理这种数据结构，因为它们会忽视这种层级信息，导致估计的效应有偏，并且低估标准误。我一直在寻找一本能够系统讲解多水平模型（也称为混合模型或层次模型）的书籍，希望能帮助我理解其理论基础，掌握其实际操作，并正确解读其输出结果。这本书的标题《医学和公共卫生研究常用多水平统计模型（附光盘）》立刻引起了我的注意。我非常期待这本书能详细介绍如何构建不同层次的模型，如何处理随机效应的方差分量，以及如何进行模型选择和比较。更重要的是，我希望它能提供具体的案例分析，展示如何在公共卫生研究中应用这些模型，例如在流行病学研究、健康服务研究、社会流行病学等领域。如果书中附带的光盘包含了实际的数据集和软件代码，那么对我来说将是莫大的帮助，我可以直接跟着操作，加深理解，并将其应用到我的论文中，我相信这一定会让我的研究更加扎实和深入。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的临床研究经历中，我越来越深刻地体会到，许多医学现象和健康问题，并非孤立存在，而是受到多种因素，并且这些因素之间可能存在着层层递进的影响。例如，患者的健康结局可能受到个体特征的影响，同时又受到所在医院的医疗水平、医生的诊疗模式，甚至地区层面的社会经济发展水平等多种因素的综合作用。这种“嵌套”或“分层”的数据结构，是医学和公共卫生研究中非常普遍的现象。传统的单水平统计模型在处理这类数据时，往往会忽略这种层级信息，导致研究结论的偏差。因此，我一直非常关注多水平统计模型在医学和公共卫生领域的应用。看到这本书的题目《医学和公共卫生研究常用多水平统计模型（附光盘）》，我感到非常兴奋。我期待这本书能深入浅出地讲解多水平模型的核心概念，例如随机效应和固定效应的区分，以及如何构建不同层级的模型。更重要的是，我希望这本书能够提供大量贴近实际研究的案例，演示如何在真实的研究场景中应用这些模型，比如在纵向队列研究、社区干预研究、多中心临床试验等。附带的光盘，我猜测会包含详细的操作演示，甚至是一个工具箱，能够帮助我快速上手，解决我在实际研究中遇到的数据分析难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和排版风格，让我立刻感受到一种严谨而又充满活力的学术气息。我是一名初学者，对于多水平统计模型了解不多，但对它在医学和公共卫生研究中的重要性深有体会。我知道，很多重要的研究成果都离不开对复杂数据结构的精确建模，而多水平模型正是解决这一问题的利器。我尤其好奇的是，这本书是如何将那些相对抽象和复杂的统计理论，通过生动形象的案例，转化为易于理解和操作的实际方法。我设想，书中会从最基础的概念讲起，比如什么是“水平”，什么是“嵌套”，以及为什么我们需要多水平模型。然后，它会逐步介绍不同类型的多水平模型，并详细讲解每种模型的适用场景、模型假设以及如何解释模型中的固定效应和随机效应。我还希望能看到书中提供一些关于如何进行模型诊断的技巧，以确保模型的有效性。附带的光盘是我非常期待的一部分，我希望里面能有详细的操作指南，甚至是一些交互式的学习资源，能够让我一边学习理论，一边进行实践，从而快速掌握这些强大的统计工具，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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不错

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好

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不便宜

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很好,就是很贵!111

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，虽然不厚，但是内容挺实用。是朋友推荐给我的，还没来得及详细读，带着光盘相信学起来效果会更好。希望学习后能觉得物有所值。

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好

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书挺好的，虽然不厚，但是内容挺实用。是朋友推荐给我的，还没来得及详细读，带着光盘相信学起来效果会更好。希望学习后能觉得物有所值。

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