Biostatistical Methods in Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Newman, Stephen C.

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2001-8

价格:378.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471369141

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Epidemiology
• Statistical Methods
• Public Health
• Research Methods
• Data Analysis
• Medical Statistics
• Study Design
• Causal Inference
• Quantitative Methods

流行病学与生物统计学前沿进展：理论、方法与应用 图书简介 本书旨在为流行病学研究人员、生物统计学家、公共卫生专业人士以及相关领域的学生提供一个全面、深入且与时俱进的知识平台，探讨在现代流行病学研究中至关重要的生物统计学方法论。本书的撰写立足于当前学科交叉融合的最新趋势，强调理论基础的扎实性与实际应用的可操作性，力求涵盖从基础概念到复杂模型构建的全过程。 第一部分：流行病学研究设计与基础统计回顾 本部分作为全书的基石，首先对现代流行病学研究的范式进行系统梳理，重点阐述观察性研究（如队列研究、病例对照研究、横断面研究）和实验性研究（如随机对照试验，RCTs）的设计原理、优势与局限性。我们深入讨论了选择偏倚（Selection Bias）、信息偏倚（Information Bias）和混杂（Confounding）等核心挑战，并介绍了传统的削弱和调整方法，如分层分析和匹配。 在统计学基础回顾方面，本书超越了基础的描述性统计和假设检验，着重于解释在流行病学背景下，为什么某些特定的统计工具比其他工具更为适用。我们详细讲解了概率论在疾病风险估计中的作用，着重分析了相对风险（RR）、优势比（OR）和比值比（Rate Ratio）的精确估计与置信区间构建。此外，我们探讨了截尾数据（如生存数据）的特殊处理方式，为后续的生存分析打下基础。重点强调了统计功效（Power）的计算及其在样本量确定中的关键作用，确保研究设计具有足够的统计学支撑。 第二部分：广义线性模型（GLMs）在流行病学中的应用 广义线性模型是现代流行病学统计分析的核心工具。本部分将详细介绍如何超越传统的线性回归模型来处理非正态分布的流行病学数据。 首先，我们对逻辑回归（Logistic Regression）进行了深入的剖析，不仅限于二分类结局（如疾病有无），还扩展到多分类结局和有序结局的处理。我们探讨了模型拟合优度（Goodness-of-Fit）的评估，如Hosmer-Lemeshow检验，并详细阐述了交互作用（Interaction）的引入与解释，强调在流行病学中，效应修饰（Effect Modification）的生物学意义远大于纯粹的统计学发现。 其次，针对计数数据（如发病率、死亡率），本书详细介绍了泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）。我们特别关注率比（Rate Ratio）的解释，并探讨了过度分散（Overdispersion）现象的处理，这是计数数据分析中常见的难题，负二项模型的引入为解决此问题提供了坚实的理论依据。我们还对比了率回归与标准回归系数的差异，以避免在解释率数据时产生误导。 第三部分：生存分析的进阶方法 生存分析是评估疾病自然史、干预效果和预后判断的关键技术。本部分系统地涵盖了从基础到前沿的生存数据分析方法。 我们从非参数方法开始，详细介绍了卡普兰-迈尔（Kaplan-Meier）估计和日志秩检验（Log-Rank Test）在比较不同组别生存曲线上的应用。随后，重点转向半参数模型，即Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。本书不仅教授如何计算风险比（Hazard Ratio, HR），更侧重于对“比例风险”假设的检验（如Schoenfeld残差法）及其违反时的处理策略，例如引入时间依赖性协变量。 为应对复杂的研究设计，本部分引入了加速失效时间模型（Accelerated Failure Time Models, AFTs）和参数生存模型，为研究者提供了在Cox模型假设不成立时的替代方案。此外，我们探讨了竞争风险（Competing Risks）分析的必要性，详细讲解了累积发生率（Cumulative Incidence Function, CIF）的估计与基于Fine-Gray模型的回归分析，这对于癌症和心血管疾病研究至关重要。 第四部分：处理复杂协变量与模型修正 现代流行病学研究的复杂性要求统计模型具备处理高度相关、缺失数据和非线性关系的强大能力。 本部分聚焦于混杂因素的深入处理。除了传统的调整方法，我们详述了倾向性评分（Propensity Score, PS）方法的原理与实践，包括PS匹配、分层和逆概率权重（Inverse Probability Weighting, IPW）。我们强调了IPW在观察性研究中模拟随机化过程的优势，并讨论了模型选择与PS估计模型设定误差的敏感性分析。 缺失数据（Missing Data）是流行病学数据分析中的普遍问题。本书系统介绍了处理缺失数据的策略，从完全信息最大似然法（FIML）到多重插补（Multiple Imputation, MI）。我们详细解释了MI的理论基础——“数据缺失机制”（MCAR, MAR, NMAR），并提供了在不同分析场景下实施稳健MI的实践指南。 第五部分：空间流行病学与新兴统计方法 随着地理信息系统（GIS）和大数据技术的发展，空间统计学在识别疾病聚集（Clusters）和理解环境暴露效应方面扮演着日益重要的角色。本部分引入了空间回归模型，例如空间误差模型（Spatial Error Model）和空间滞后模型（Spatial Lag Model），用于解决空间自相关问题。 此外，本书也展望了因果推断的前沿进展，包括工具变量（Instrumental Variables, IV）方法在处理未测量混杂因素方面的应用，以及因果图（DAGs）在识别必要调整集方面的指导作用。我们还探讨了纵向数据分析的挑战，例如使用随机效应模型（Random Effects Models）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）来解释重复测量数据的相关性结构。 结论 本书的最终目标是培养读者将统计学理论严谨性与流行病学实践洞察力相结合的能力。通过对这些先进工具的掌握，研究人员将能够设计出更具稳健性的研究，分析出更可靠的疾病风险因素，并最终为公共卫生政策的制定提供坚实的科学证据。本书结构严谨，案例丰富，旨在成为从业者案头必备的、具有高度参考价值的工具书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆