醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型（附光盤） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊瑉，李曉鬆 著

圖書標籤:

• 多水平模型
• 醫學研究
• 公共衛生
• 統計學
• 數據分析
• 流行病學
• 生物統計
• 研究方法
• 健康科學
• 計量分析

齣版社： 北京大學醫學齣版社

ISBN：9787811162394

版次：1

商品編碼：10250796

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2007-05-01

頁數：199

附件：光盤

內容簡介

　　多水平統計模型又稱隨機效應模型，是將Ⅱ型方差分析理論與多元統計分析相結閤的新技術，是分析和處理具有層次結構特徵數據的有力工具，亦是當前國際上統計學研究中一個新興而重要的領域。
　　書中針對醫學和公共衛生研究中常見的數據結構，以醫學和公共衛生領域的實際數據為例，介紹瞭各類多水平模型的基本原理、模型結構、建模方法、軟件實現以及結果解釋，尤其是介紹瞭多水平模型與常規分析方法的聯係，以及各類軟件的具體操作方法。
　　本書適閤高等學校和科研機構具有基礎統計學理論知識和統計軟件應用技能的教師、科研人員和研究生做專業參考工具書，亦適閤於衛生統計學、流行病學、公共衛生學和社會醫學的研究生作為專業教材。

目錄

1概述
1.1醫療和衛生研究中的多水平數據
1.2忽略數據多水平結構的後果
1.3多水平模型和計算程序的進展
2方差成分模型
2.1固定效應和隨機效應方差分析模型
2.2帶協變量的隨機效應方差分析模型
2.3兩水平方差成分模型
2.4模型參數估計值的假設檢驗和區間估計
2.5殘差分析及其應用
2.5.1模型假設的診斷
2.5.2高水平單位殘差的比較
2.6兩水平方差成分模型的擴展
2.7各軟件擬閤例2.2模型的操作過程
2.7.1MLwiN
2.7.2SAS
2.7.3SPSS
3隨機係數模型
3.1一個實例
3.2模型設置及參數含義
3.3模型擬閤及結果解釋
3.4用MLwiN擬閤隨機係數模型
3.5用SAS擬閤隨機係數模型
3.6用SPSS擬閤隨機係數模型
4重復測量資料的多水平模型
4.1重復測量資料的性質
4.2測量時間固定的多水平模型
4.3交叉試驗資料的多水平模型
4.4兩水平生長模型
4.5自相關殘差模型
4.6用MLwiN軟件擬閤重測量資料的多水平模型
5二分類資料的多水平模型
5.1問題的背景
5.2二分類反應變量的單水平模型
5.3二分類反應變量的兩水平模型
5.4一個三水平數據結構的實例
5.5參數估計方法
5.6文中實例的擬閤過程及程序
5.7雙反應變量的多水平模型
6Poisson分布資料的多水平模型
6.1Poisson模型簡介
6.2兩水平Poisson模型
6.3超Poisson方差模型
6.4兩水平負二項分布模型
6.5多水平Poisson模型
6.6用MLwiN軟件擬閤多水平：Poisson模型
7多水平Meta分析模型
7.1傳統Meta分析方法
7.2正態資料的多水平模型與Meta分析的隨機效應模型
7.3疾病危險因素隊列研究資料的Meta分析模型
7.4疾病危險因素病例對照研究資料的Meta分析模型
7.5組閤聚集數據和個體數據的兩水平Meta分析模型
7.6多水平Meta模型的拓展
7.7用統計軟件擬閤實例的操作
7.7.1MLwiN
7.7.2SAS
8多水平生存時間的統計模型
8.1具有多水平結構的生存時間數據
8.2對數時間模型
8.3比例風險模型
8.4生存時間模型中的隨機效應解釋和應用
8.5檢查比例風險模型的假設
8.6離散一時間風險模型
8.7用MLwiN軟件擬閤多水平生存時間模型
參考文獻
中英文索引
例題數據目錄

前言/序言

　　

醫學與公共衛生領域的嚴謹探索：深入解析多層次統計模型 本書旨在為從事醫學和公共衛生研究的學者、學生及從業人員提供一套係統、深入的多層次統計模型學習指南。在數據日益復雜化、研究設計愈發精細化的今天，理解和運用恰當的統計模型對於從海量數據中提取真實可靠的洞見至關重要。本書將聚焦於那些在醫學和公共衛生研究中被廣泛采用，卻又常常讓研究者感到棘手的多層次統計模型，並結閤實際應用，力求為讀者提供一個全麵且實用的知識體係。 為何選擇多層次統計模型？ 傳統的統計方法常常假設觀測數據之間是相互獨立的。然而，在醫學和公共衛生領域，數據常常呈現齣嵌套結構，即數據點被組織在不同的層級中。例如： 個體嵌套於社區： 疾病的發病率可能受到個體健康行為的影響，同時也受到社區環境、社會經濟地位等因素的影響。 患者嵌套於醫院： 患者的治療效果和預後可能受到個體健康狀況、治療方案的影響，同時也受到醫院的醫療水平、資源配置等因素的影響。 學生嵌套於學校： 學生的學習成績可能受到個體學習能力、傢庭背景的影響，同時也受到學校的教學質量、師資力量等因素的影響。 重復測量嵌套於個體： 對同一個體進行多次健康指標的測量，這些測量值之間就存在依賴性。 在這種存在層級結構的數據中，如果不恰當使用傳統統計方法，可能會導緻： 標準誤偏低，結論過於自信： 忽略瞭層級間的相關性，會低估模型的變異性，從而得齣過於樂觀的統計推斷。 模型擬閤不佳，解釋力不足： 無法充分捕捉到不同層級因素對結果變量的獨特貢獻。 研究結論存在偏差： 無法準確評估某個層級的乾預措施的效果，因為忽略瞭其他層級的潛在影響。 多層次統計模型（也稱為混閤效應模型、分層綫性模型、隨機效應模型等）正是為瞭解決這一挑戰而生。它們能夠同時考慮不同層級的信息，將觀測變異分解到各個層級，從而更精確地估計效應大小，並對數據中的層級依賴性進行建模。 本書將涵蓋的核心內容： 本書將以深入淺齣的方式，引導讀者理解多層次統計模型的基本原理、構建方法、模型選擇與評估，以及在醫學和公共衛生研究中的具體應用。 一、 模型基礎與理論框架 多層次數據的結構與特點： 詳細闡述不同層級數據的組織方式，以及層級依賴性産生的根源。 混閤效應模型的核心思想： 解釋固定效應與隨機效應的區分，以及它們在多層次模型中的作用。 方差成分模型（Variance Components Model）： 介紹最基礎的多層次模型，如何分解總變異至不同層級。 隨機截距模型（Random Intercept Model）： 講解如何在不同層級上允許截距的差異，捕捉不同群體或環境的基綫差異。 隨機斜率模型（Random Slope Model）： 進一步探討如何在不同層級上允許斜率的差異，分析不同群體或環境下自變量的影響效應是否存在異質性。 二、 模型構建與實現 模型設定與參數估計： 講解如何根據研究問題和數據特點設定模型，以及常用的參數估計方法（如最大似然法、限製性最大似然法）。 模型擬閤與診斷： 介紹模型擬閤的常用指標（如AIC, BIC），以及如何進行模型診斷，檢查模型假設是否滿足。 層級變量的處理： 討論如何納入和解釋不同層級的解釋變量（如個體水平變量、群體水平變量）。 模型比較與選擇： 提供一套係統的方法論，指導讀者如何比較不同模型，並選擇最優模型。 三、 特殊模型與高級應用 二水平、三水平模型： 詳細講解多於兩個層級的數據分析方法。 廣義綫性混閤模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）： 擴展到非正態分布的響應變量，如二元變量（患病/未患病）、計數變量（發病次數）等，在醫學和公共衛生領域應用極其廣泛。 生存分析中的混閤效應模型： 探討如何處理存在層級結構的時間到事件數據，如考慮患者嵌套於醫院的生存模型。 縱嚮數據分析（Longitudinal Data Analysis）： 深入解析多層次模型在分析個體隨時間變化的健康數據中的應用，如疾病進展、治療反應等。 測量誤差模型與缺失數據處理： 討論在多層次模型中如何處理測量誤差和缺失數據，提高模型穩健性。 四、 醫學與公共衛生領域的案例研究 本書將精選一係列來自醫學和公共衛生領域的研究案例，涵蓋但不限於： 流行病學研究： 分析不同區域或社區的疾病發病率差異，探索影響因素。 臨床試驗設計與分析： 評估多中心臨床試驗中不同治療方案的效果，考慮醫院間的異質性。 健康服務研究： 評估不同醫療機構提供的服務質量，以及影響患者滿意度的因素。 行為科學研究： 分析個體健康行為與社會環境因素的相互作用。 遺傳流行病學： 考慮傢族聚集性或人群分層對基因效應的影響。 通過對真實數據的分析，讀者將能夠直觀地理解多層次統計模型的實際應用價值，並掌握如何將理論知識轉化為研究實踐。 本書的特色與優勢： 理論與實踐緊密結閤： 在深入講解模型原理的同時，輔以大量的實際案例分析，幫助讀者融會貫通。 清晰的邏輯結構： 從基礎概念到高級應用，層層遞進，引導讀者逐步掌握復雜模型。 對醫學與公共衛生研究的針對性： 所有案例和討論都緊密圍繞該領域的特點和需求展開，具有高度的實用性。 數據驅動的講解： 強調統計模型在解決實際研究問題中的作用，而非孤立的理論羅列。 緻讀者： 掌握多層次統計模型是提升醫學與公共衛生研究質量的關鍵一步。本書將為您打開一扇通往更嚴謹、更深入數據探索的大門，幫助您在復雜的數據世界中，發掘齣有價值的科學信息，為改善人類健康貢獻力量。無論您是正在進行畢業論文的研究生，還是經驗豐富的研究學者，本書都將是您不可多得的參考寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對統計學充滿興趣，但又在醫學和公共衛生研究中頻繁接觸復雜數據分析的從業者，我一直對多水平統計模型抱有極大的好奇和學習的熱情。我深知，在諸如疾病傳播、健康行為、醫療服務質量評價等眾多領域，數據往往呈現齣天然的層級結構，例如個體嵌套在傢庭中，傢庭嵌套在社區裏，社區又可能嵌套在行政區域內。忽視這種層級關係，不僅會影響模型估計的準確性，還可能導緻對效應量的低估或高估。因此，一本係統講解“常用”多水平模型，並提供實踐指導的書籍，對我來說具有非凡的吸引力。《醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型（附光盤）》這個書名，恰恰精準地擊中瞭我的需求點。我非常期待書中能夠提供清晰的理論闡述，讓復雜的模型原理不再晦澀難懂。同時，我更看重其“常用”和“附光盤”的特點，這意味著書中很可能包含瞭當前在醫學和公共衛生研究中最具代錶性和實用價值的多水平模型，並且通過光盤提供瞭可執行的代碼和數據，能夠讓我“手把手”地學會如何應用這些模型。我設想，書中會從零開始，逐步引導我理解模型構建的邏輯，進行參數的估計和解釋，以及如何對模型進行有效的診斷和評估，我相信這將極大地提升我在實際研究中的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

在我多年的臨床研究經曆中，我越來越深刻地體會到，許多醫學現象和健康問題，並非孤立存在，而是受到多種因素，並且這些因素之間可能存在著層層遞進的影響。例如，患者的健康結局可能受到個體特徵的影響，同時又受到所在醫院的醫療水平、醫生的診療模式，甚至地區層麵的社會經濟發展水平等多種因素的綜閤作用。這種“嵌套”或“分層”的數據結構，是醫學和公共衛生研究中非常普遍的現象。傳統的單水平統計模型在處理這類數據時，往往會忽略這種層級信息，導緻研究結論的偏差。因此，我一直非常關注多水平統計模型在醫學和公共衛生領域的應用。看到這本書的題目《醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型（附光盤）》，我感到非常興奮。我期待這本書能深入淺齣地講解多水平模型的核心概念，例如隨機效應和固定效應的區分，以及如何構建不同層級的模型。更重要的是，我希望這本書能夠提供大量貼近實際研究的案例，演示如何在真實的研究場景中應用這些模型，比如在縱嚮隊列研究、社區乾預研究、多中心臨床試驗等。附帶的光盤，我猜測會包含詳細的操作演示，甚至是一個工具箱，能夠幫助我快速上手，解決我在實際研究中遇到的數據分析難題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名公共衛生領域的博士生，我在撰寫畢業論文的過程中，多次遇到需要處理分組數據或具有層級結構的數據。比如，我們在研究某個健康乾預措施的效果時，可能會涉及到不同醫院、不同科室或者不同社區的研究對象，這些研究對象本身就存在嵌套關係。傳統的迴歸模型很難有效地處理這種數據結構，因為它們會忽視這種層級信息，導緻估計的效應有偏，並且低估標準誤。我一直在尋找一本能夠係統講解多水平模型（也稱為混閤模型或層次模型）的書籍，希望能幫助我理解其理論基礎，掌握其實際操作，並正確解讀其輸齣結果。這本書的標題《醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型（附光盤）》立刻引起瞭我的注意。我非常期待這本書能詳細介紹如何構建不同層次的模型，如何處理隨機效應的方差分量，以及如何進行模型選擇和比較。更重要的是，我希望它能提供具體的案例分析，展示如何在公共衛生研究中應用這些模型，例如在流行病學研究、健康服務研究、社會流行病學等領域。如果書中附帶的光盤包含瞭實際的數據集和軟件代碼，那麼對我來說將是莫大的幫助，我可以直接跟著操作，加深理解，並將其應用到我的論文中，我相信這一定會讓我的研究更加紮實和深入。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字我看到的時候就覺得非常吸引人：《醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型（附光盤）》。我長期以來一直從事醫學統計相關的工作，但說實話，在處理多水平數據時，我總感覺有點力不從心，尤其是在處理一些縱嚮研究、嵌套數據或者具有層級結構的研究設計時，傳統的單水平模型顯得捉襟見肘。一直以來，我都渴望能有一本既係統又實用的書籍，能夠深入淺齣地講解多水平模型在實際研究中的應用。這本《醫學和公共衛生研究常用多水平統計模型》恰好滿足瞭我的這一需求。我尤其看重它“常用”和“附光盤”這兩個關鍵詞，這預示著這本書的內容會更貼近實際研究的需要，並且有配套的資源支持，這將極大地提升學習的效率和便捷性。我設想，書中會詳細介紹各種經典的多水平模型，例如隨機效應模型、固定效應模型、混閤效應模型等，並會結閤醫學和公共衛生領域典型的研究案例，逐步揭示這些模型的構建邏輯、假設前提、參數解釋以及結果的解讀。我還期望書中能夠提供如何使用主流統計軟件（如R、SAS、Stata等）進行模型擬閤、診斷和結果報告的詳細步驟和代碼示例。有瞭這些，我相信我能夠更好地處理那些復雜的研究數據，做齣更嚴謹的統計推斷，從而提升我的研究水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和排版風格，讓我立刻感受到一種嚴謹而又充滿活力的學術氣息。我是一名初學者，對於多水平統計模型瞭解不多，但對它在醫學和公共衛生研究中的重要性深有體會。我知道，很多重要的研究成果都離不開對復雜數據結構的精確建模，而多水平模型正是解決這一問題的利器。我尤其好奇的是，這本書是如何將那些相對抽象和復雜的統計理論，通過生動形象的案例，轉化為易於理解和操作的實際方法。我設想，書中會從最基礎的概念講起，比如什麼是“水平”，什麼是“嵌套”，以及為什麼我們需要多水平模型。然後，它會逐步介紹不同類型的多水平模型，並詳細講解每種模型的適用場景、模型假設以及如何解釋模型中的固定效應和隨機效應。我還希望能看到書中提供一些關於如何進行模型診斷的技巧，以確保模型的有效性。附帶的光盤是我非常期待的一部分，我希望裏麵能有詳細的操作指南，甚至是一些交互式的學習資源，能夠讓我一邊學習理論，一邊進行實踐，從而快速掌握這些強大的統計工具，為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

是好書，適閤有一定基礎的人閱讀。

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

是好書，適閤有一定基礎的人閱讀。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，雖然不厚，但是內容挺實用。是朋友推薦給我的，還沒來得及詳細讀，帶著光盤相信學起來效果會更好。希望學習後能覺得物有所值。

評分☆☆☆☆☆

正品，摺扣又多，內容很好看

評分☆☆☆☆☆

不便宜

評分☆☆☆☆☆

是好書，適閤有一定基礎的人閱讀。