具体描述
内容简介
本书主要内容包括序、引论、生存时间的函数、生存数据分析的例子、估计生存函数的非参数方法、比较生存分布的非参数方法、若干著名的生存分布及其应用、拟合生存分布的图方法和拟合优度检验、生存分布的解析估计方法、比较两个生存分布的参数方法、与生存时间相关的预后因素的辩认、与二值性数据相关的风险因素的辩认、临床试验的计划和设计、临床试验的计划和设计、附录A Newton-Raphson法、附录B计算机程序GAMPLOT、附录C统计表、参考文献、索引。
作者简介
序言
生存数据一词已广泛用于涉及一定事件的时间数据，例如死亡时间、缓解时间及疾病发作时间。在过去十年里，生存数据分析的统计方法的应用已经从生物医学和可靠性研究推广到犯罪学、社会学、市场学及健康保险业务等领域。“生存数据分析的统计方法”的第二版就是满足各方面需要的一本书，书中包括了分析生存数据的各种合适的方法。这本书是为生物医学研究者、统计学家、流行病学家及其它领域需要或有兴趣分析生存数据的研究者而写的，它包括了生存分析中大多数常用的方法(参数方法和非参数方法)，可以用作参考书或教科书。此外，它对医学临床试验的计划和设计提供了指导准则。这些指导准则的一部分也可用于其它类型的研究(例如流行病学研究)。本书中所叙述的大多数统计方法可应用于临床研究、流行病研究、社会科学研究及其它领域的研究。本版仍定位于应用，保持最低程度的数学水平。在某些节里需要微积分和矩阵代数的某些知识。但是，只学过大学代数的读者可以理解本书的大部分内容。除了在正文中提供了大量实际生活的例子外，我们还在习题里提供了一些规模较大的数据，以供读者用作练习。.
本版在内容上比第一版有下列改进：
1．除了临床生命表分析外，还讨论了人口生命表。
2．介绍了标准化死亡比率(SMR)和标准化发病比率(SIR)。
3．添加了对含有删失数据的生存数据建模的拟合优度检验。..
4．对Cox比例危险率模型一节增加了内容，包括分层及比例危险率假定的验证。
5．讨论了优比(odds ratio)和线性罗辑斯提(logistic)模型的系数之间的关系。这种回归模型被推广到病症控制的研究中。还介绍了这种罗辑斯提回归方法的拟合优度检验。
6．在临床试验中确定样本量的方法也包括确定试验的截止时间。
7．介绍了重复显著性检验及分组序贯设计。
8．修订后的文献目录包含了大量近来发表的论文。
在过去十年里，生存数据分析的很多计算程序已编制出来(包括微机上用的程序)。在本版的各章里，我们向读者指出了有关的计算机程序。由于这些程序可广泛找到，我们把第一版中收录的大部分Fortran程序都去掉了。只把产生伽玛概率纸的计算机程序保留下来，因为这个程序很符合过去十年间第一版读者的需要。
我很感谢使用这本书第一版的很多研究者、教师和学生。我对那些想得到本书但在过去几年里一直未能得到的人士表示歉意，并赞赏他们在期望得到本书时所显示出的耐心。他们推动我为第二版而努力工作。我非常感谢他们对本书的支持。很多同事和读者对第二版提出了有帮助的建议，这里不可能一一指出。特别要感谢Min Lu博士、Wansu Chen先生和J．L． Yeh博士，他们帮助我研究书中所提出的例子并查找参考文献目录中所列的那些论文。John Wiley & Sons公司的Beatrice女士在她退休之前对出本书第二版很热心。Kat eRoach女士对本版不断提供支持。我高度评价并感谢他们的热情和意见。
最后，我感谢我的家庭——丈夫Sam和孩子Vivian及Jennifer——所给予的关心和支持。如果没有他们经常的可靠的帮助，这本书是不可能完成的。...
E．T． 李
(Elisa T．Lee)
目录信息
序
1 引论.
1．1 前言
1．2 删失数据
1．3 本书的范围
文献注记
2 生存时间的函数
2．1 定义
2．2 生存函数间的关系
文献注记
习题
3 生存数据分析的例子
例3．1 对两种治疗和三种饮食的比较
例3．2 利用生命表比较两种生存模式
例3．3 对缓解数据拟合生存分布
例3．4 相对死亡率和预后因素的识别
例3．5 风险因素的识别
文献注记
习题
4 估计生存函数的非参数方法
↓展开全部内容
译者序
生物和人的生存时间的评估和预测是生物学和医学的重要研究对象，这方面的研究涉及基础科学和技术科学的许多领域，其中数学方法特别是统计方法起着重要的作用。从数学角度来看，这种研究是对一个或多个非负随机变量(生存时间)进行统计分析。这种统计分析已形成现代数理统计学的重要分支——生存分析(Survival Analysis)。.
生存分析就是根据试验或调查得到的数据，对生物或人的生存时间进行分析和推断。和任何其它数学方法一样，生存分析的方法和理论有广泛的应用，不限于生物学和医学领域，而且可应用于工程科学(如可靠性工程)、社会学、心理学、经济学、保险精算学等等。“生存时间”一词应作广义的理解，乃指自然界、人类社会或技术过程中某种状态的持续时间。生存分析含有许多实用的方法和丰富的理论。随着医疗实践、工程实践及其它领域的推动，不断有新的统计方法出现，应用范围越来越广。
在统计教育中如何使学生易于学习和掌握生存分析的基本方法，是一项重要任务。首先要有一本好的教材。如所周知，要写出具有现代科学水平、紧密联系我国实际又适合教学需要的教材很不容易。在我国当前的形势下，国家统计局大力挑选并组织翻译外国优秀教材是一项有深远意义的重要措施，将有力地推动我们学习和借鉴外国的成功经验。
现在摆在读者面前的这本书—E．T．Lee著的“生存数据分析的统计方法”，就是一本优秀教材。该书内容丰富、选材恰当、文字通俗，层次分明。
从内容上看有下列特点：
1．突出统计方法。大力介绍生存分析中各种统计方法，讲解这些方法处理什么样的问题、如何使用以及在使用时要注意的问题。基本上不进行数学推导，但介绍统计思想使人们理解所提出的统计方法是有道理的。
2．实用性强。在正文和习题里都列举了大量的实际数据例子，以便读者学习和掌握所介绍的各种统计方法。虽然这些例子大都来自医学，相信读者会平行思考其它领域的同类问题。
3．要求的数学知识少。只要读者知道微积分和矩阵的基本知识并对概率有初步了解就可以阅读全书，并学会运用所介绍的统计方法。
应该指出，外国的生存分析教材和专著还有多种，各有特点，在本书的第一章里有所评述。总的说来，那些书与本书不同，要求读者有较高的数学基础。此外，中文教材有“生存分析与可靠性引论”(陈家鼎著，安徽教育出版社，1993)，是供概率统计专业的研究生用的，要求读者学过测度论，在内容上重点在可靠性工程与参数方法，对非参数方法介绍较少，对医学上的例子也极少论及。..
总之，这本书是生存分析的优秀入门读物，适合学生和实际工作者阅读。对统计方法的数学理论感兴趣的读者，可去看下列著作：
Fleming，T．和Harrigton，D．(1991)，Counting Processes and Survival Analysis，John Wiley．
Andersen，P．，Borgan，O．，Gill，R．和Keiding，N．(1993)，Statistical Models Based on Counting Processes，Springer-Verlag．
这两本书内容丰富，但要求读者具有测度论和现代随机过程论的知识并受过严格的数学训练。
本书译稿承蒙北京大学孙山泽教授、刘力平副教授和房祥忠博士进行审校。他们提出了许多修改意见，并帮助译者进行修改。我们在此向他们表示感谢。
限于译者的水平，译文肯定还有不当之处，欢迎专家和读者批评指正。
最后要说明的是，书中出现的外文人名一律不进行翻译，保留原来的形式。外文人名之后若附有单个年份则常常表示该人在这一年发表的论文(或书)。例如，Bolin和Greene(1986)是指Bolin和Greene这两个人发表干1986年的论文，Freireich et al．(1974)(或Frireich等人(1974))是指Freireich等人发表于1974年的论文或书。这些论文的题目 (或书的名称)和所在的刊物(或出版单位)均可从本书最后部分——参考文献目录中找到。这是读者在阅读本书时要注意的。...
陈家鼎 戴中维 谨识
北京大学数学学院概率统计系
1997年1月
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读后感
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用户评价
这本《生存数据分析的统计方法》是我在一次学术会议上偶然听到的推荐。当时，一位资深的统计学家在分享他的研究成果时，反复提到了生存分析在某个特定领域的强大应用。作为一名对前沿统计方法充满兴趣的研究人员，我立刻被吸引住了。然而，我之前对生存分析的了解仅限于一些零散的知识点，缺乏一个系统的、深入的认识。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白。我期待它能够从最基础的概念讲起，比如如何定义“生存时间”，如何识别和处理“截尾”数据，这些看似简单的问题，实则蕴含着不少统计学的智慧。我希望它能够清晰地介绍Kaplan-Meier生存曲线的绘制原理和统计推断，以及Log-rank检验在比较不同处理组生存率时的具体应用。更重要的是，我迫切希望它能深入讲解Cox比例风险模型，包括其核心假设、风险比（hazard ratio）的含义和解释，以及如何进行协变量的选择和模型诊断。我希望这本书能够提供一些经典的生存分析案例，并且在讲解统计方法时，能够给出严谨的数学推导，让我理解这些方法的由来和逻辑。总之，我期待这本书能够为我提供一个全面、深入的生存数据分析视角，帮助我更自信、更有效地应用这些统计工具。
评分我并非统计学的科班出身，平时的研究更多地集中在定性分析和初步的数据探索上。然而，随着研究的深入，我逐渐意识到，在处理某些类型的数据时，传统的统计方法显得力不从心。特别是当研究对象面临着“时间”这个关键变量，并且存在着“事件发生”的不确定性时，我就开始关注生存分析。这本书的出现，对我来说就像是在黑暗中点燃了一盏灯。《生存数据分析的统计方法》，这个书名本身就给我一种踏实感，暗示着它将带领我深入探索背后的统计原理。我希望这本书能够用一种清晰且循序渐进的方式，为我揭示生存分析的奥秘。我尤其期待它能够详细解释一些基础但至关重要的概念，例如“生存时间”的定义、不同类型的“截尾”（censoring）及其处理方法。我希望它能详细介绍Kaplan-Meier生存曲线的绘制原理和解读方法，以及Log-rank检验在比较不同组别生存情况时的应用。此外，Cox比例风险模型作为生存分析的核心模型之一，我希望这本书能深入讲解其统计学基础，包括风险函数的概念，协变量的引入及其对生存风险的影响，以及如何对模型进行拟合和评估。我期待通过这本书，我能够理解这些统计方法背后的数学原理，掌握如何选择合适的模型，以及如何正确地解释分析结果，从而能够将生存分析有效地应用于我的研究之中。
评分坦白说，我选择《生存数据分析的统计方法》更多的是出于一种“应试”的压力。我的研究生导师在布置研究课题时，点名要求我使用生存分析来处理实验数据，以评估某种治疗方案对患者生存期的影响。此前，我虽然学过一些基础的统计学课程，但生存分析这部分内容从未接触过，对相关的统计软件操作也一窍不通。时间紧迫，任务艰巨，我急需一本能够快速上手、并且能提供清晰指导的教材。这本书的标题听起来非常契合我的需求，它明确指出了“统计方法”，这让我觉得它会比那些纯粹介绍软件操作的书籍更有深度。我希望它能够从最根本的统计原理出发，解释为什么需要进行生存分析，它的核心思想是什么，以及有哪些主要的统计模型可以用来分析这类数据。我特别关注的是，它能否详细介绍如何对生存数据进行预处理，如何选择合适的生存模型，以及如何进行模型的诊断和解释。比如，在医学研究中，患者的入组时间、随访时间、以及最后一次随访时的状态（是否生存、是否复发等）都需要仔细处理，这本书能否提供这方面的具体指导？另外，Cox比例风险模型在生存分析中应用广泛，我希望这本书能深入讲解其背后的统计学原理，包括风险函数的概念，协变量的引入和解释，以及如何进行模型拟合和假设检验。总之，我希望这本书能成为我的“救命稻草”，帮助我尽快掌握生存分析的基本技能，顺利完成我的研究课题。
评分说实话，当我点下购买键时，我的内心是带着一丝迷茫的。生存数据分析，这个概念对我来说既熟悉又陌生。在很多研究领域，我都能看到它被提及，比如医学、工程、可靠性等，但具体它到底是怎么做的，背后的统计原理是什么，我却知之甚少。我之前尝试过一些在线教程和零散的文章，但总感觉碎片化，无法形成一个完整的知识体系。这本书的标题，简洁明了地指出了“统计方法”，这让我觉得它应该是一本能够深入讲解原理的书籍，而不是停留在软件操作层面。我希望它能从基础概念入手，例如详细解释“生存时间”的定义，如何处理“截尾”数据（censoring）——这是生存分析中最核心也是最难理解的部分之一，各种类型的截尾数据对分析会有什么影响，以及如何进行相应的处理。我还希望它能详细介绍一些经典的生存分析模型，比如Kaplan-Meier方法，它如何估计生存函数，以及它的优缺点；Cox比例风险模型，它的核心思想是什么，风险比（hazard ratio）的含义，以及如何进行模型诊断和解释。我特别关注的是，这本书能否提供一些实际案例，并且在讲解统计方法时，能够给出详细的数学推导过程，让我理解为什么是这样，而不是仅仅给出结论。我期待这本书能帮助我建立起对生存数据分析的坚实理解，让我能够自信地在自己的研究中应用这些方法，并且能够深入地解释分析结果。
评分这是一本让我感到“有点意思”的书。我并非统计专业的背景，平日里接触的数据分析也多集中在业务层面，比如用户行为分析、市场营销效果评估等，与生存分析几乎没有交集。然而，在一次偶然的机会下，我参与了一个关于产品生命周期预测的项目，其中涉及到了“产品失效时间”的分析。当时，我感到非常困惑，因为传统的时间序列分析方法似乎并不能很好地处理这种“达到某个状态就结束”的数据。就在我四处寻找解决方案时，这本书进入了我的视野。《生存数据分析的统计方法》，这个名字听起来就很有力量，暗示着它会深入到“方法”的本质。我最期待的是，这本书能否用一种非统计学专业人士也能理解的方式，来解释生存分析的核心概念。比如，什么是“事件”？什么是“失效”？生存分析与我们常做的回归分析有什么本质区别？我希望它能通过一些贴近实际的例子，比如产品的报废率、员工的离职率、甚至设备的故障率，来阐述生存分析的应用场景。我希望它能够清晰地介绍一些基础的生存分析技术，例如Kaplan-Meier曲线是如何绘制的，它能告诉我们什么信息；而Log-rank检验又是如何进行的，它能帮助我们比较不同组别的生存差异。如果书中能包含一些对常见生存模型（如Cox模型）的直观解释，以及它们在实际问题中的应用案例，那将是锦上添花了。总之，我希望这本书能为我打开一扇新的分析思路，让我能够用更专业、更有效的方法来处理那些具有“生存”特性的数据。
评分我对生存数据分析的兴趣，源于一次偶然的阅读。在学习某个领域的最新研究进展时，我发现“生存分析”成为了一个高频出现的关键词。我意识到，许多关于“时间到事件”的复杂问题，都可以通过这一套统计方法来解答。然而，作为一个在其他统计领域已经有一定基础的研究者，我迫切需要了解生存分析的独特之处，以及它与其他统计方法的区别。《生存数据分析的统计方法》，这本书的标题直击要害，预示着它将聚焦于核心的统计原理。我希望它能够以一种严谨而清晰的风格，为我阐述生存分析的理论基础。具体来说，我非常期待它能详细解释“风险函数”（hazard function）和“累积风险函数”（cumulative hazard function）的概念，以及它们与生存函数之间的关系。我希望它能深入讲解Kaplan-Meier生存函数估计的原理，以及Log-rank检验的统计推断过程。同时，Cox比例风险模型是生存分析的基石，我希望这本书能详细解释其模型的假设条件，风险比（hazard ratio）的解释，以及如何进行变量选择和模型评估。我希望通过这本书，能够更深入地理解生存分析的统计精髓，并能够将其与我已有的统计知识体系融会贯通，从而为我处理更复杂的研究问题提供坚实的理论基础。
评分在我的职业生涯中，我经常遇到需要分析“时间到特定事件发生”的数据。这种类型的数据在很多行业都普遍存在，比如产品失效时间、客户流失时间、员工离职时间等。然而，如何用科学、严谨的统计方法来处理这些数据，并从中提取有价值的信息，一直是我思考和探索的问题。《生存数据分析的统计方法》，这本书的出现，正是我期待已久的。我希望它能够为我提供一套系统性的解决方案。我期待它能从最基础的生存分析概念讲起，比如生存时间、事件、截尾的定义，以及这些概念在不同实际场景中的具体体现。我希望它能够详细介绍Kaplan-Meier方法，让我理解如何估计生存函数，以及如何通过它来直观地展示生存概率。更重要的是，我非常希望这本书能够深入讲解Cox比例风险模型，包括其核心的统计原理，风险比（hazard ratio）的解释，以及如何将多个影响因素纳入模型进行分析。我希望书中能够提供一些实用的案例，并且在讲解统计方法时，能够用清晰易懂的语言，让我能够理解其背后的统计逻辑，并能够直接应用到我的工作中。我期待这本书能够成为我手中解决生存数据分析问题的“利器”。
评分从纯粹的好奇心出发，我开始涉猎生存数据分析这个领域。我总是觉得，那些关于“时间”、“事件”、“风险”的概念，在很多看似无关的领域都有着共通之处。医学研究中的疾病进展，工程领域的设备寿命，甚至社会科学中关于个体职业生涯的转变，都似乎与生存分析有着千丝万缕的联系。然而，理论的学习总是伴随着对实际操作的渴望。我需要知道，当面对真实的、充满挑战的生存数据时，我们究竟该如何下手。《生存数据分析的统计方法》，这个名字听起来就非常专业，它承诺的“统计方法”，正是我所急切需要的。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步地走进这个复杂的领域。我期待它能够从最基础的定义开始，比如“生存时间”的准确含义，以及在实际数据收集过程中可能遇到的各种“截尾”情况，以及如何对这些数据进行恰当的处理。我希望它能够清晰地讲解Kaplan-Meier曲线的绘制原理和统计意义，让我能够直观地理解生存概率的变化。更重要的是，我期待它能深入介绍Cox比例风险模型，解释风险函数（hazard function）的核心概念，如何纳入协变量并解释它们的作用，以及如何进行模型诊断。我希望能通过这本书，不仅理解这些方法的“是什么”，更能明白“为什么”和“怎么做”，从而能够为自己的研究提供更有力的统计支持。
评分这本书，我拿到的时候，其实是带着一种功利性的目的去翻阅的。我知道生存数据分析在很多领域都至关重要，比如医学研究中的疾病预后、工程领域的设备寿命预测、甚至是金融领域的用户流失分析。我之前接触过一些零散的资料，也尝试过一些现成的统计软件，但总觉得缺乏一个系统性的框架来理解这些分析的底层逻辑，总是感觉知其然，不知其所以然。特别是当遇到一些异常数据、或者需要进行更深入的模型选择和解释时，就感到力不从心。这本书的标题——“生存数据分析的统计方法”，听起来就非常扎实，承诺了要深入讲解统计方法的原理，而不是仅仅停留在操作层面。我期待它能像一位经验丰富的导师，一步步地引导我，从最基础的概念讲起，比如如何定义“生存时间”，如何处理截尾数据（censoring），这些看似简单的问题，实则蕴含着不少细微之处。我特别希望它能在解释模型时，不仅仅给出公式，更能说明为什么这样选择，每一步的推导有什么意义，以及这些模型在实际应用中可能遇到的挑战。例如，经典的Kaplan-Meier曲线，我知道它能直观地展示生存概率，但如何进行组间比较？Cox比例风险模型又是如何工作的？它的假设条件是什么？如何检验这些假设？这些都是我迫切想要弄清楚的问题。而且，生存数据分析中常常会遇到多种协变量的影响，如何将这些因素纳入模型，并准确解读它们对生存率的贡献，也是我非常关心的一点。我希望这本书能提供清晰的讲解和实用的案例，帮助我理解这些方法的应用边界和局限性，让我能够更加自信地在自己的研究中应用这些统计工具。
评分我购买这本《生存数据分析的统计方法》纯粹是出于一种对未知领域的探索欲。平日里，我的工作更多地涉及非生存类数据，比如横截面数据分析、时间序列预测等等，我对生存分析的了解几乎为零。但最近在阅读一些跨学科的文献时，经常会遇到“生存函数”、“风险比”、“对数秩检验”等术语，这些概念对我来说既陌生又充满吸引力。我总觉得，掌握一门新的统计分析方法，就像是打开了一扇新的世界大门，能够让我以全新的视角去审视和理解数据。这本书的出现，恰好满足了我这种“知识焦虑”和“技能拓展”的需求。我并没有预设它会解答我所有的问题，但它的存在本身就给我了一种希望：或许，这本书能够成为我进入生存分析领域的一块敲门砖。我希望它能像一个经验丰富的向导，在我初次踏入这个陌生的领域时，为我指明方向，告诉我哪些是关键的概念，哪些是必须掌握的基础。我并不奢求它能让我立刻成为专家，但如果它能让我理解生存分析的基本逻辑，能够让我看懂一些简单的生存分析图表，并且能大致明白不同统计方法之间的区别和适用场景，我就已经非常满足了。我期待它能够用一种清晰易懂的方式，将那些复杂的统计理论“翻译”成我能够理解的语言，并且通过一些生动的例子，让我感受到生存分析的魅力和实用性。
评分: Q000-332/4040
评分在生存分析之前把这本书通读了一遍，还是头几章好，后面的应用性就不强了，但总之是本好书。
评分在生存分析之前把这本书通读了一遍，还是头几章好，后面的应用性就不强了，但总之是本好书。
评分在生存分析之前把这本书通读了一遍，还是头几章好，后面的应用性就不强了，但总之是本好书。
评分在生存分析之前把这本书通读了一遍，还是头几章好，后面的应用性就不强了，但总之是本好书。
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