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生物醫學統計:使用Stata分析

生物醫學統計:使用Stata分析

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訂購需時10-14天
9789571191416
張紹勳
五南
2017年5月10日
293.00  元
HK$ 278.35  

 $14.65





ISBN:9789571191416
  • 叢書系列:研究方法系列
  • 規格:平裝 / 760頁 / 16k
    研究方法系列


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計軟體分析











      由於電腦硬體、軟體與統計方法的日新月異,使得統計學在生物醫學領域中,扮演舉足輕重的角色,本書內容主要為下列三大類:



      一、類別資料處理。包括:二向列聯表、三向列聯表……等。



      二、存活分析。包括:Kaplan-Meier、Cox迴歸、參數存活模型、危險比例檢定、時間共變數、韋伯分配、指數分配……等。存活分析的事件時間資料也常出現在其他不同領域中,如:企業存活時間(商業)、客戶忠誠度(行銷)、法人預警分析(金融)、再就業時間(經濟)、假釋到再犯時間(法學)和可靠度分析(工業)等等。



      三、流行病學工具。包括:病例控制、Mantel-Haenszel、ROC分析……等。



      Stata操作簡便,給予使用者足夠的自訂空間。不但可使用簡單的視窗指令,還能因應需求自行修改、添加或撰寫程式,擴充性極強。在運算速度上,也比SPSS及SAS更快。

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      本書是一本非常有用的Stata工具書,對初學或想領略高等統計的讀者,相信定有很大的收獲




    本書特色



      ●Stata功能強大,可以選單操作,也可自行輸入指令,能滿足初級者到高階者的需求。



      ●本書詳盡介紹生物醫學領域必學的分析技術,包含類別資料處理、存活分析、流行病學、病例控制、篩檢工具與ROC曲線等。



      ●實用範例資料檔,搭配視覺化操作說明,讓您迅速成為Stata統計高手。



      ●完整且札實的範例解析,幫助您觸類旁通,讓您的報告、論文大升級。



      ●由於電腦與統計的日新月異,使生醫統計也延伸至以下研究領域:生態、農業、商業、社會科學……



      ◎隨書附贈資料檔光碟,建議使用Stata 14版本執行。





    Chapter 01 最小平方法(OLS) vs. 類別(Categorical) 資料分析

    1-1 Stata是地表最強大之統計軟體

    1-1-1 Stata統計功能

    1-1-2 類別資料之列聯表,Stata對應的指令

    1-1-3 Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令?

    1-2 醫學實驗設計種類、重要性

    1-2-1 流行病學的研究法:實驗性vs.觀察性?

    1-2-2 統計與實驗設計功能之對應關係

    1-2-3 OLS迴歸模型之重點整理

    1-2-4 單變量vs.多變量統計

    1-3 二個類別變數之分析

    1-3-1 類別變數之適用條件?

    1-3-2 卡方檢定:關聯性分析?

    1-3-2a 卡方檢定之介紹?

    1-3-2b 卡方檢定之Stata實作

    1-3-3 勝算比(OR)、ROC曲線、敏感度/ 特異性:logistic迴歸?

    1-3-3a Odds ratio之意義?

    1-3-3b Odds ratio之STATA實作?

    1-3-3c 二元依變數之模型:邏輯斯迴歸之實例?

    1-3-3d ROC曲線面積、敏感度/ 特異性

    1-4 流行病之類別資料統計表( 同質性檢定)?

    1-4-1 二發生率(Incidence-rate ratio)之列聯表(ir and iri指令)?

    1-4-2 世代研究風險比(Cohort study risk-ratio)之列聯表(cs、csi指令)?

    1-4-3 病例對照(case-control)列聯表(cc and cci、tabodds、mhodds指令)?

    1-4-4 分群組之失敗率(failure odds by category)列聯表(tabodds指令)?

    1-4-5 配對病例對照研究(matched case-control)(mcc、mcci指令)?

    1-5 三向列聯表(Three-Way Contingency Tables)?

    1-5-1 三向列聯表、Mantel-Haenszel同質性檢定(tab3way、cc指令)?

    1-6 類別依變數之三種迴歸,誰誤差小就誰優

    1-6-1 類別依變數之三種迴歸,誰優?(reg、logit、probit指令)?

    1-7 對數線性模型(Log linear Models)之列聯表(ipf、「glm ..., fam(pois) link(log)」指令)?

    1-8 Nominal依變數:Multinomial Logistic迴歸之多項選擇(mlogit、mlogtest、test、prchange、listcoef指令)?

    1-8-1 Multinomial Logistic迴歸之解說

    1-8-2 Multinomial Logistic迴歸之實作

    1-9 配對資料(Matched Pairs)模型:Conditional logistic迴歸(先「clogit, group( 配對) or」指令、再tabulate指令)?

    1-10 Logit迴歸之練習題



    Chapter 02 (半參數)Cox存活分析:臨床研究最重要統計法

    2-1 存活分析(survival analysis)介紹

    2-1-1 存活分析之定義?

    2-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法?

    2-1-3 存活分析之三種研究目標

    2-1-4 存活分析之研究議題

    2-1-5 設限資料(censored data)?

    2-1-6 存活時間T之機率函數

    2-1-7 Cox存活分析vs. Logit模型� probit模型的差異

    2-2 Stata存活分析/ 繪圖表之對應指令、新增統計功能?

    2-3 存活分析範例:除草有助幼苗存活率嗎??

    2-3-1 生命表(life table)

    2-3-2 存活分析範例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]?

    2-4 Cox比例危險模型(proportional hazards model)(stcox 指令)?

    2-4-1 f(t)機率密度函數、S(t)存活函數、h(t)危險函數、H(t)累積危險函數?

    2-4-2 Cox比例危險模型之迴歸式解說?

    2-4-3 危險函數的估計(hazard function)?

    2-4-4 Cox比例危險模型之配適度檢定

    2-4-5 Cox模型之相對風險(relative risk, RR)?

    2-5 Kaplan-Meier存活模型?

    2-5-1 Kaplan-Meier估計法(product-limit Estimate)

    2-5-2 存活分析法:Kaplan-Meier vs.韋伯分布(參數存活模型)?

    2-5-3 Kaplan-Meier存活函數(依序sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)?

    2-5-4 存活分析之檢定法:Cox比例危險模型(stcox)指令

    2-6 脆弱性之Cox模型(Cox regression with shared frailty)?

    2-6-1 脆弱性之Cox模型:「stcox, shared( 脆弱變數)」指令?



    Chapter 03 參數存活分析(偏態之依變數有6種分布可搭2種脆弱模型)

    3-1 參數存活分析(parametric survival analysis)有六種模型

    3-1-1a 可靠度之品質管理(韋伯分布常搭配accelerated failure-time)?

    3-1-1b Cox比例危險模型(PHM)及加速失敗時間模型(accelerated failure time, AFT)?

    3-1-2 參數存活分析之介紹(streg指令)?

    3-1-3 6種參數存活模型:韋伯及對數分布尚可搭2種脆弱模型(streg)?

    3-2 連續隨機變數(存活時間T)的6種機率密度函數(PDF)

    3-2-1 機率密度函數(probability density function)

    3-2-2 Weibull分布(非常態分布、右偏態):存活分析最重要分布?

    3-2-3 指數(Exponential) 分布:可靠度模型之失效時間的機率分布?

    3-2-4 Gompertz分布:偏態分布?

    3-2-5 對數邏輯分布(Log-logistic):偏態分布?

    3-2-6 對數常態(Log-normal)分布:偏態分布

    3-2-7 廣義(generalized)gamma分布

    3-3 存活時間機率函數(連續型態vs.離散型態)?

    3-3-1 連續型態之存活時間機率函數

    3-3-2 離散型態之存活時間機率函數

    3-4 帶偏態之依變數:參數存活分析(streg指令)

    3-4-1 脆弱性(frailty) 模型

    3-4-2 加速失敗時間(Accelerated Failure Time)模型

    3-4-3 配對後Weibull存活模型搭配accelerated failure time:發電機壽命(streg指令)?

    3-4-4 每位病人發生多重失敗事件(multiple failures)之Weibull存活模型(streg指令)?

    3-4-5 五種參數模型(廣義Gamma、韋伯...),誰優?驗證治癌新藥效:(streg、test指令)?

    3-4-6 Weibull存活模型(帶有脆弱性gamma): 癌症死亡之個人因子(streg指令)?

    3-4-7 指數迴歸(搭配accelerated failure-time):肝癌之個人危險因子(streg指令)?



    Chapter 04 存活模型之進階

    4-1 風險模型延伸(Extensions of the Proportional Hazards Model)

    4-2 競爭風險迴歸(Competing-risks regression)(stcrreg指令)?

    4-2-1 競爭風險之應用:違約及提前清償行為模型係數估計

    4-2-2 範例:競爭風險(Competing-risks)迴歸(stcrreg指令)?

    4-3 縱貫面調查法:肺癌存活模型(svy: stcox 指令)?

    4-4 panel-data參數存活模型[xtstreg , shared(panel變數)指令]?

    4-4-1 追蹤資料(panel-data)?

    4-4-2 追蹤資料(panel-data) 存活分析[xtstreg, shared (panel 變數) 指令]?

    4-5 多層次(multilevel)參數存活模型(mestreg指令)?

    4-5-1 Multilevel存活模型

    4-5-2 多層次參數存活模型(mestreg...||分層變數)?



    Chapter 05 最小平方法(OLS)迴歸vs. Logistic迴歸

    5-1 了解各類型迴歸分析?

    5-1-1 各類型迴歸之適用情境

    5-1-2 線性迴歸之基本概念

    5-2 最小平方法(OLS) 迴歸7個假定的診斷及補救法

    5-3 Binary依變數:Linear Probability, Probit及Logistic迴歸?

    5-3-1 Logistic迴歸介紹

    5-3-2 Logistic指令的事後檢定

    5-3-3 Logistic範例:年齡與罹患冠心病(CHD)關係

    5-4 Binary依變數(失業否預測):OLS,Probit及Logistic迴歸三者比較?



    Chapter 06 流行病學統計法:ROC曲線分析

    6-1 流行病學(Epidemiology)

    6-1-1 流行病學之研究法:觀察法及實驗法

    6-1-2a 觀察法:描述性vs.分析性研究

    6-1-2b 觀察法:前瞻性vs.回溯性研究;縱貫面vs.橫斷面研究

    6-1-3 實驗法

    6-1-4 Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令

    6-1-5 流行病學之ROC法的應用領域?

    6-1-6 臨床試驗常用術語解釋

    6-1-7 頻率(frequency)的指標:生命統計測量值

    6-2 Receiver operating characteristic(ROC)分析:判別檢驗工具的準確性?

    6-2-1 流行病統計法:ROC緣由?

    6-2-2 ROC曲線原理:2×2混淆矩陣

    6-2-3a Type I誤差α及Type II誤差β:ROC圖切斷點的由來?

    6-2-3b 評估不同篩檢工具之分類準確性(accuracy):ROC圖?

    6-2-4 篩檢工具的績效(performance):同一篩檢工具不同檢驗值切斷點的選擇?

    6-2-5 ROC法之分析步驟?

    6-2-6 參數的ROC

    6-3 ROC分析之Stata範例

    6-3-1 如何提升ROC研究設計之品質

    6-3-2a 二個Logistic迴歸誰優?(logit、lroc、roccomp指令)?

    6-3-2b ROC繪圖法:三個檢驗工具之準確度,誰優?(roccomp、rocgold指令)?

    6-3-3 Parametric ROC models:風險評級最佳斷點?(rocfit指令)?

    6-3-4 Nonparametric ROC模型之風險評級最佳斷點(roctab指令)









      隨著21世紀生物科技資訊時代的來臨,搭配STaTa是地表最強的統計軟體。使得生物統計在醫學上已扮演著舉足輕重的角色。生物統計學(biometry, biometrics, biostatistics),綜合其意,是指將統計學或數學上的方法應用於生物、醫學、農學、商業,而其對於流行病學及臨床試驗方面,具有相當高的價值。



      醫學統計學係採用統計學、運籌學、經濟、數學等領域之定量方法。對臨床試驗的設計和分析就是醫學統計學在醫學裡最明顯的應用。生物醫學統計分析,依使用者及研究目的,大致分為臨床與實驗室資料分析、問卷資料分析、流行病學資料分析、資料庫資料分析,不同之使用者及研究目的之間。事實上有許多共通之研究設計及統計分析法,都與作者在五南出版STaTa 一序書名有關,包括:



      一、「 STaTa與高等統計分析」一書,該書內容包括:



      描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重覆測量...。



      二、「 STaTa 在結構方程模型及試題反應理論的應用」一書,該書內容包括:



      路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析、試題反應理論...。



      三、「 STaTa在生物醫學統計分析的應用」一書,該書內容包括:



      類別資料分析( 無母數統計)、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、盛行率、發生率、相對危險率比、勝出比(Odds Ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 曲線、工具變數(2SLS)...。



      四、「 Meta 分析實作:使用 Excel 與 CMA 程式」一書,該書內容包括:



      統合分析(meta-analysis)、勝出比(Odds Ratio)、風險比、4 種有名效果量(ES) 公式之單位變換等。



      五、「 Panel-data迴歸模型:STaTa在廣義時間序列的應用」一書,該書內容包括:



      多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型...。



      六、「 STaTa在財務金融與經濟分析的應用」一書,該書內容包括:



      誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整合...等。



      此外,集群分析(cluster analysis)、鑑別分析...等分析,則有待作者後續再寫作。



      本書主要內容包含三大類內容:



      1. 類別資料處理:



      二因子列聯表、三因子列聯表...。



      2. 生存分析 (Survival analysis):



      Kaplan – Meier、Cox 回歸( 弱性)、參數存活模型( 弱性)、危險比例檢定、時間共變數、左- 右檢查、韋柏分配、指數分配...。



      在醫學統計中,存活分析法(survival analysis) 是用來研究或分析樣本所觀測到的某一段時間長度之分配。一段時間長度通常是從一特定事件起始之起始時間點算起,計算到某一特定事件發生的時間點為止,通常稱為事件時間或存活時間。在我們週圍,事件時間的資料常出現在不同領域中,包括:



      (1) 公共衛生中的死亡率。



      (2) 生物醫學領域:競爭風險、參數模型等存活分析。



      (3) 流行病學中的生命量表。



      (4) 商業領域:客戶關係管理、公司企業的存活時間。市場研究之消費者對特定商品購買時間,客戶忠誠度的時間。或則商業上客戶資料管理、行銷、企業倒閉、員工離職。



      (5) 金融領域:個人消費性貸款、法人金融預警分析等。



      (6) 保險統計學及人口統計學中的生命統計資料。



      (7) 社會學中的事件歷史分析,研究結婚時間到離婚時間,到再婚時間,人口居住時間與流動時間。



      (8) 法學研究:犯罪嫌疑人從犯罪時間到被捕時間,犯罪嫌疑人從被捕時間到起訴時間,從起訴時間到定罪時間,從假釋時間到再犯時間等。



      (9) 工業領域:可靠度分析、工業製成、產品cycle。



      (10) 經濟研究:失業,從就業時間到失業時間,到再就業時間等。



      (11) 教育領域:老師離職、學生休退學/ 吸毒等。



      3. 流行病學工具 (Tools for epidemiologists):



      比例標準化、病例控制、已配適病例控制、Mantel– Haenszel,藥理學、ROC分析、 ICD-9-CM(icd9 指令)...。



      大部分的醫學統計學課程都開在公共衛生學校、醫學院、林業、農業、商業、應用統計的學院是常見的課程,甚至某些美國的大學會為醫學統計學設立獨立學院。



      迄今,由於電腦與統計的日新月異,使得生物醫學統計已延伸至以下研究領域:公共衛生、流行病學、營養學和環境健康、基因組學、人口遺傳學、醫學、生態、生物鑒定、農業、商業、社會科學...。



      最後,特感謝全傑科技公司(www.softhome.com.tw),贊助STATA軟體,晚學才有機會撰寫Stata一系列的書,以嘉惠學習者。


    張紹勳

    敬上




    其 他 著 作
    1. 偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM):應用SmartPLS
    2. 機器學習(Lasso推論模型):使用Stata、Python分析
    3. Meta分析實作:使用Stata
    4. Meta分析實作:使用Excel與CMA程式(2版)
    5. 研究方法:社會科學與生醫方法論
    6. 大數據分析概論
    7. 物聯網概論?
    8. 人工智慧(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整合:應用STaTa分析
    9. 邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型:應用SPSS
    10. 存活分析及ROC:應用SPSS
    11. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用SPSS分析
    12. 多變量統計之線性代數基礎:應用SPSS分析
    13. 高等統計:應用SPSS分析
    14. 多變量統計之線性代數基礎:應用STaTa分析
    15. 有限混合模型(FMM):STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)
    16. 邏輯斯迴歸及離散選擇模型:應用STaTa統計
    17. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用STaTa
    18. Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用
    19. STATA在財務金融與經濟分析的應用
    20. Panel-data迴歸模型:Stata在廣義時間序列的應用
    21. Stata與高等統計分析
    22. Meta分析實作:使用Excel與CMA程式
    23. 計量經濟及高等研究法(附光碟)
    24. 模糊多準則評估法及統計