实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Jos W.R. Twisk 著，陈心广，俞斌，王培刚 编

图书标签:

• 流行病学
• 纵向数据分析
• 统计学
• 生物统计学
• 医学研究
• 数据分析
• 第二版
• 翻译版
• 增值版
• 健康科学

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117231503

版次：2

商品编码：11987229

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：253

字数：392000

内容简介

　　在很多介绍纵向数据分析的书中，数理统计理论往往是其重要组成部分，因为几乎所有的此类书由统计学家编写，但他们通常无法用一种简单、让人容易理解的方法来解释其中的内容，而研究人员往往*关注如何应用及怎样解释分析结果。乔斯·W.R.特维斯克是一位流行病学家。相对于统计学家，流行病学家很多关注如何应用统计分析方法解决实际问题，且如何解释得到的结果。《实用流行病学纵向数据分析方法(第2版)》着重介绍了纵向数据分析的统计方法的实际应用，旨在提供实用性的指导来帮助研究者处理纵向研究的数据资料，对纵向数据进行分析，得出可靠的研究结果和结论。本书同样适合于“非统计专业”研究者阅读。

作者简介

　　Jos W.R. Twisk教授，任职于荷兰阿姆斯特丹自由大学(Verij Universiteit Amsterdam)医学中心、流行病与生物统计学系。Twisk教授是应用纵向数据分析方法方面的专家，已出版关于应用纵向数据分析、多水平分析和应用生物统计概论等方面的书籍，并已发表论文400多篇。

目录

1 纵向研究概论
1.1 背景知识
1.2 统计学的基本方法原则
1.3 分析纵向数据的知识基础
1.4 本书的示例
1.5 统计分析软件
1.6 纵向研究的数据结构
1.7 统计符号
1.8 第2版的创新之处
2 研究设计
2.1 背景知识
2.2 观察性纵向研究
2.2.1 时期效应和队列效应
2.2.2 其他干扰效应
2.2.3 示例
2.3 实验性(纵向)研究
3 连续性结果变量
3.1 前后两次测量的纵向研究
3.1.1 示例
3.2 配对t检验的等价非参数检验
3.2.1 示例
3.3 多次测量的纵向研究
3.3.1 “单变量”资料分析举例
3.3.2 结果变量与时间关系的曲线
3.3.3 示例
3.3.4 示例
3.4 “单变量”或“多变量”分析
3.5 组间比较
3.5.1 “单变量”分析：示例
3.5.2 示例
3.6 评论
3.7 Post.hoc过程
3.7.1 示例
3.8 不同组之间的对比
3.8.1 示例
3.9 重复测量资料MANOVA的等价非参数检验
3.9.1 示例
4 连续性结果变量——与其他变量的关系
4.1 背景知识
4.2 “传统”分析方法
4.3 示例
4.4 纵向分析方法
4.5 广义估计方程((Generalized Estimation Equation)
4.5.1 简介
4.5.2 工作相关结构(Working correlation strcture)
4.5.3 对GEE分析得到的回归系数的解释
4.5.4 示例
4.6 混合模型分析(Mixed model analysis)
4.6.1 背景知识
4.6.2 纵向研究的混合模型
4.6.3 示例
4.6.4 评论
4.7 GEE分析和混合模型分析的比较
4.7.1 “协方差校正”的方法
4.7.2 混合模型分析的扩展
4.7.3 评论
5 时间趋势分析
5.1 随时间的变化
5.2 组间比较
5.3 时间校正
6 纵向数据分析的其他模型
6.1 简介
6.2 变通模型(alternative models)
6.2.1 时间滞后回归模型(time-lag model)
6.2.2 差分回归模型(model of changes)
6.2.3 自回归模型(autoregressive model)
6.2.4 模型总结
6.2.5 纵向回归模型分析示例
6.3 评论
6.4 示例
7 二分类结果变量.
7.1 简单的分析方法
7.1.1 两次测量
7.1.2 两次以上测量
7.1.3 组间比较
7.1.4 示例
7.2 和其他变量的关系
7.2.1 经典分析方法
7.2.2 示例
7.2.3 复杂统计方法
7.2.4 示例
7.2.5 Logistic GEE分析和Logistic混合模型分析的比较
7.2.6 其他模型
7.2.7 评论
8 多分类和“计数”结果变量
8.1 多分类结果变量
8.1.1 两次测量
8.1.2 两次以上的测量
8.1.3 组间比较
8.1.4 示例
8.1.5 和其他变量的关系
8.2 “计数”结果变量
8.2.1 示例
8.2.2 计数变量GEE分析和混合模型分析的比较
8.3 评论
9 实验性研究的数据分析
9.1 背景知识
9.2 连续性结果变量
9.2.1 只有一次随访测量的实验性研究
9.2.2 一次以上随访测量的实验研究
9.2.3 小结
9.3二分类结果变量
9.3.1 简介
9.3.2简单分析方法
9.3.3复杂分析方法
9.3.4其他方法
9.4小结
lO 纵向研究的缺失值处理
10.1 背景知识
10.2 可忽略的或能够提供信息的数据缺失
10.3 示例
10.3.1 创建含有缺失数据的数据库
10.3.2 影响数据缺失的因素分析
10.4 对含有缺失数据的数据库的分析
10.4.1 示例
10.5 插值方法
10.5.1 连续性结果变量
10.5.2 二分类和多分类结果变量
10.5.3 示例
10.5.4 小结
10.6 缺失数据数据库的CEE分析和混合模型分析的比较
10.7 小结
11 样本量的计算
11.1 背景知识
11.2 示例
12 纵向数据分析软件
12.1 背景知识
12.2 连续性结果变量的GEE分析
12.2.1 Stata
12.2.2 SAS
12.2.3 R
12.2.4 SPSS
12.2.5 小结
12.3 二分类结果变量的GEE分析
12.3.1 Stata
12.3.2 SAS
12.3.3 R
12.3.4 SPSS
12.3.5 小结
12.4 连续性结果变量的混合模型分析
12.4.1 Stata
12.4.2 SAS
12.4.3 R
12.4.4 SPSS
12.4.5 MLwiN
12.4.6小结
12.5 二分类结果变量的混合模型分析
12.5.1 简介
12.5.2 Stata
12.5.3 SAS
12.5.4 R
12.5.5 SPSS
12.5.6 MLwiN
12.5.7 小结
12.6 分类结果变量和“计数”结果变量
12.7 “协方差校正”法
12.7.1 示例
13 进一步研究
13.1 背景知识
13.2 结果变量的上限或下限的删失
13.2.1 简介
13.2.2 示例
13.2.3 评论
13.3 不同发展轨迹下的个体分类
参考文献

剖析时间维度中的健康谜团：掌握流行病学纵向数据的强大洞察力 在疾病追踪、健康趋势预测以及公共卫生干预策略的制定过程中，理解“为什么”和“如何”比仅仅知道“是什么”更为关键。传统的横断面研究如同快照，捕捉某一特定时刻的健康状况，而纵向研究则如同一部延时摄影的纪录片，记录个体或群体随着时间推移的健康轨迹变化，揭示疾病的发生发展规律、风险因素的累积效应以及干预措施的长期影响。 《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》一书，正是为深度挖掘和阐释这些宝贵的纵向健康数据而生。它并非泛泛而谈的统计学理论堆砌，也不是仅限于基础模型的简单介绍，而是一本专注于解决真实世界流行病学研究中，如何有效地利用纵向数据来回答复杂健康问题的实践指南。本书旨在赋能研究者，从海量、动态的健康数据中提取出具有深远意义的洞察，从而推动科学认知，指导临床实践，并最终改善人类健康。 为何纵向数据如此重要？ 生命体征、疾病暴露、行为模式，以及与之相关的健康结局，都在不断地随时间而变化。横断面研究可能偶然捕捉到某个时间点上的关联，却难以区分因果关系。例如，一种生活方式可能在特定年龄段与某种疾病相关，但这种相关性是由于生活方式本身导致了疾病，还是因为患有该疾病的人群自然而然地采用了这种生活方式？纵向研究通过追踪同一批研究对象在不同时间点上的数据，能够更清晰地描绘出暴露与结局之间的时间先后顺序，从而为推断因果关系提供更坚实的基础。 更进一步，纵向数据允许我们研究： 个体水平的轨迹变化： 一个人从健康走向疾病，或者从疾病康复的过程中，其生理指标、症状表现、生活质量等是如何随时间动态演变的？识别不同的轨迹模式，有助于理解疾病的异质性，并为个体化治疗提供依据。 因素随时间的作用： 某些风险因素（如吸烟、饮食习惯、环境暴露）的累积效应是如何随着时间推移影响疾病风险的？特定干预措施（如药物治疗、生活方式改变）在不同时间点的效果如何？ 疾病的发生发展机制： 疾病的种子是如何在体内生根发芽，并逐渐显现的？纵向数据能够帮助我们识别疾病发生过程中的关键节点和转化时刻。 生存分析与事件发生： 研究在特定时间段内，研究对象经历某个事件（如死亡、复发、诊断）的概率，以及影响这些事件发生的因素。 本书为您带来什么？ 《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》通过系统性的阐述和详实的案例演示，帮助您掌握一系列先进且实用的纵向数据分析技术，将理论知识转化为解决实际问题的能力。本书的核心内容涵盖了： 纵向数据管理的挑战与策略： 真实世界的纵向数据往往伴随着缺失值、不规则测量、退出研究等诸多复杂性。本书将指导您如何有效地组织、清洗和管理这些数据，为后续分析奠定坚实基础。 核心纵向数据分析模型： 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 这是分析纵向数据最强大和灵活的工具之一。本书将深入讲解如何构建和解释固定效应（描述平均趋势）和随机效应（描述个体差异）的混合效应模型，以捕捉数据中的个体变异性和时间依赖性。您将学习如何处理重复测量数据，评估干预效果，以及探索协变量的影响。 广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）： 当我们关注的是平均响应而不是个体轨迹时，GEE提供了另一种有力的分析框架。本书将阐述GEE如何处理非正态分布的纵向数据，并提供稳健的统计推断方法。 生存分析与纵向数据结合： 如何在纵向研究中有效地进行生存分析？本书将介绍Cox比例风险模型及其在纵向设置下的扩展，以及分析时间依赖性协变量的方法，以更全面地理解事件发生的动态过程。 处理复杂纵向数据的进阶技术： 缺失数据处理： 缺失值是纵向数据分析中的常见难题。本书将介绍多种处理缺失值的方法，包括多重插补（Multiple Imputation）等，帮助您最大程度地减少缺失值对分析结果的偏倚。 时间依赖性协变量的分析： 很多暴露因素本身会随着时间变化，或者其作用强度会随时间改变。本书将教您如何正确地将这些时间依赖性协变量纳入模型，以获得更准确的分析结果。 轨迹建模（Trajectory Modeling）： 识别和描述不同个体在关键健康指标上的发展轨迹。本书将介绍如何利用聚类分析等方法，将研究对象划分为具有相似纵向轨迹的亚群，从而发现疾病的异质性。 实证案例与软件应用： 理论知识的学习离不开实践。本书将提供大量的实际流行病学研究案例，并结合常用的统计软件（如R、SAS等）展示具体的代码实现和结果解释。这使得读者能够直接上手，将所学知识应用于自己的研究项目。 本书适合谁？ 如果您是： 流行病学家： 无论是慢性病、传染病、精神卫生还是其他领域的研究者，都将从本书中受益，提升分析纵向数据的能力。 公共卫生专业人士： 需要评估干预措施效果、监测疾病流行趋势、制定健康政策的研究者和实践者。 临床研究人员： 致力于理解疾病自然史、评估治疗效果、探索预后因素的医生和科学家。 生物统计学家： 寻求深入了解纵向数据分析方法的专业人士，扩展其工具箱。 研究生及相关领域学生： 希望系统学习纵向数据分析理论和实践的学生，为未来的研究打下坚实基础。 《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》是一本集理论深度、实践指导和前沿方法于一体的权威著作。通过掌握本书所传授的知识和技能，您将能够更自信、更有效地驾驭纵向数据，揭示健康与疾病在时间维度上的复杂联系，为推动科学进步和改善人类福祉贡献您的力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的公共卫生硕士研究生，平时研究中经常会遇到各种纵向健康数据，过去常常为如何有效地分析这些数据而头疼。读了《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》之后，我感觉自己像是获得了一把解锁复杂分析的钥匙。这本书的优点在于它的“实用”二字，真的做到了名副其实。它没有过多地纠缠于那些过于抽象的数学推导，而是将重点放在了如何将这些方法实际应用于流行病学研究中。我尤其欣赏的是它对不同模型（比如混合效应模型、生存分析等）的介绍，不仅仅是讲解模型的原理，更重要的是解释了在什么情况下选择哪种模型，以及如何解读模型输出的结果。书中的例子非常丰富，涵盖了从慢性病发病率、疾病进展到干预效果评估等多个方面，让我能够迅速地将所学知识与自己的研究课题联系起来。那个“配增值”的部分更是锦上添花，提供了大量的R语言和SAS代码示例，这对于我这个经常需要与数据打交道的学生来说，简直太有用了！我只需要稍作修改，就可以应用到我的实际数据分析中，大大节省了时间和精力。这本书的翻译也非常到位，语言自然流畅，没有任何理解上的障碍。

评分☆☆☆☆☆

多年来，我一直从事流行病学领域的研究，但对于纵向数据分析这一块，总感觉自己欠缺一些系统性的训练，特别是近些年随着研究方法的发展，传统的一些方法已经越来越难以满足需求。这次拿到《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》，我抱着试试看的心态去阅读，没想到给了我极大的惊喜。这本书的视角非常独特，它不仅仅是罗列各种模型，而是深入浅出地解释了不同分析方法背后的逻辑和适用场景，让我对纵向数据的理解上升到了一个新的层次。翻译的质量非常出色，我读起来丝毫没有感觉到是翻译过来的，语言组织得非常自然，逻辑清晰，完全符合学术著作的要求。更令人称道的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量精心挑选的实例，向读者展示了如何在真实的流行病学研究中应用这些方法。而那个“配增值”的部分，更是让我惊叹不已，它提供了丰富的资源，比如各种统计软件的实现代码，以及对这些代码的详细解释，这对于像我这样需要将理论转化为实践的研究者来说，是无价之宝。这本书的内容深度和广度都恰到好处，既有足够的前沿性，又不失实用性。

评分☆☆☆☆☆

这本《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》绝对是我近期读到的最令人振奋的学术著作之一。作为一名经验尚浅的流行病学研究者，我在处理纵向数据时常常感到力不从心，特别是当数据结构变得复杂，或者需要进行更深入的时间序列分析时，常常会陷入瓶颈。这本书的出现，就像一束光照亮了前方的道路。它的结构安排非常合理，循序渐进，从基础概念讲到高级模型，让我这个初学者也能逐步建立起对纵向数据分析的系统性认识。我特别喜欢书中对于模型假设的讨论，以及如何通过诊断图和统计检验来评估模型的拟合优度，这在很多其他书籍中都可能被一带而过。翻译质量是毋庸置疑的高，语言精准且通俗易懂，即使是一些复杂的统计术语，在翻译的帮助下也变得容易理解。而那个“配增值”的内容，可以说是这本书最大的亮点之一。它提供了大量的实操代码和详细的步骤指导，让我可以毫不费力地将书中的方法应用到我的实际研究中。我可以通过对照书中的例子，一步步地学习如何用软件实现复杂的统计分析，这种即学即用的体验真的非常棒，极大地提升了我的学习效率和研究信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了新世界的大门！作为一名刚刚接触流行病学研究的新手，我之前一直觉得纵向数据分析是那么遥不可及，各种复杂的模型、统计软件的操作让我望而却步。然而，当我拿到这本《实用流行学病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》时，那种压迫感瞬间烟消云散。翻译质量是真的没话说，读起来一点都不像生硬的直译，很多地方都考虑到了国内读者的阅读习惯，逻辑清晰，语言流畅，就像是国内专家写的书一样。更惊喜的是，它不仅仅是理论的堆砌，而是真正地将理论与实践紧密结合。书中的案例分析非常贴合实际，每一个步骤都拆解得很细致，从数据预处理到模型选择，再到结果解读，感觉就像有一个经验丰富的导师在手把手地教我。尤其是那些“配增值”的内容，简直是神器！我不用再花额外的时间去网上搜集零散的补充材料，这里面应有尽有，从代码示例到软件操作指南，应有尽有。这让我能够更专注于理解方法本身，而不是被繁琐的技术细节所困扰。我敢说，这本书绝对是想在纵向数据分析领域有所作为的学者、研究人员以及在读学生的必备参考书，强烈推荐！

评分☆☆☆☆☆

作为一名对流行病学充满热情但又苦于数据分析技巧不足的研究助理，这本书《实用流行病学纵向数据分析方法（翻译版/配增值 第2版）》对我来说简直是雪中送炭。我过去接触的纵向数据分析往往局限于一些基础的统计方法，但随着研究项目的深入，我发现需要掌握更高级、更灵活的分析工具。这本书正好弥补了我的这一短板。它的翻译非常到位，使得那些原本可能晦涩难懂的统计概念变得清晰明了，语言流畅自然，完全消除了阅读障碍。我特别喜欢书中对各种方法的解释，它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”以及“什么时候用”。例如，在讲解混合效应模型时，它不仅说明了模型的构建，还详细阐述了随机效应和固定效应的选择依据，以及如何解释系数。而那个“配增值”的内容，绝对是这本书的一大亮点！我可以通过书中提供的现成代码，直接应用到我的数据分析中，并且能够通过详细的注释理解每一行代码的作用。这极大地缩短了我学习和掌握新分析方法的时间，让我的研究工作能够更加高效地推进。这本书的编排结构也很清晰，层层递进，即使是初学者也能轻松上手。

评分☆☆☆☆☆

根本没有配增值，完全是欺诈行为！

评分☆☆☆☆☆

对工作有帮助，很好的书

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

对工作有帮助，很好的书

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

根本没有配增值，完全是欺诈行为！

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

印刷质量很好，是正版。