艾滋病高危行为人群基数估计方法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:110

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出版时间:2007-5

价格:14.00元

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isbn号码:9787117085373

丛书系列:

图书标签:

• 艾滋病
• 高危人群
• 基数估计
• 流行病学
• 公共卫生
• 统计学
• 行为科学
• 疾病预防控制
• 研究方法
• 模型构建

好的，这是一本关于人类行为、社会统计学和流行病学基础方法的专著简介，重点阐述了如何在缺乏精确普查数据的情况下，构建严谨的群体基数估算模型，并将其应用于公共卫生干预措施的规划与评估。 --- 聚焦群体行为分析与统计推断：人群特征建模与量化评估方法 图书名称：《人口群体特征的复杂性建模：基于间接指标的基数估算与动态评估技术》 内容概要 本书深入探讨了在社会科学、公共卫生以及市场调研等多个领域中，如何针对那些难以通过直接普查获取精确数量的特定人群（即“高危”或“隐蔽”群体）进行科学、可靠的基数（Population Size Estimation, PSE）估算。全书摒弃了传统的简单外推或基于小样本的粗略估计，转而构建了一套多层次、多方法的集成框架，旨在提升估计结果的精确度和方法论的透明度。 本书的核心价值在于系统梳理和创新性地整合了多种成熟且经过实证检验的间接估算技术，并详细论述了如何根据目标人群的特性选择最适宜的方法组合。内容覆盖了从理论基础构建到实际数据收集、模型校验和结果解释的全过程。 第一部分：理论基础与方法论框架的建立 本部分首先界定了“隐蔽群体”的统计学特征，强调了由于自报偏差、社会污名化和流动性等因素对传统抽样调查带来的严峻挑战。 第一章：隐蔽群体界定与统计学挑战 详细分析了在特定社会背景下，某些群体的“不可见性”是如何产生的，包括法律、文化和心理因素的综合作用。探讨了误差来源的分类：测量误差（如遗漏、重叠）与抽样误差（如代表性不足）。 第二章：间接估算方法的理论基石 系统回顾了间接估算方法学（Indirect Estimation Methods）的历史发展与核心逻辑。重点介绍了基于捕获-再捕获（Capture-Recapture, C-R）模型的扩展应用。书中不仅涵盖了经典的Petersen-Lincoln模型，更深入阐述了多源数据捕获（Multiple-Source Capture）的概率模型，以及如何利用时间序列数据构建半马尔可夫链（Semi-Markov Chain）模型来应对群体动态变化。 第三章：社会网络映射与锚点技术（Linkage and Multiplier Methods） 本章详述了如何利用已知的、相对容易接触的“锚点群体”（如特定服务机构的登记数据或已知关键意见领袖的覆盖率）来推算未知目标群体的规模。书中详细阐述了序列链式扩散模型（Serpentine Diffusion Models），该模型着重分析信息或行为在次级网络中的传播速度和饱和度，从而推导目标群体的绝对规模。 第二部分：数据驱动的量化模型与应用 第二部分转向实践操作层面，详细介绍了如何将理论模型转化为可操作的量化工具，并针对不同应用场景进行调整。 第四章：基于服务覆盖率的比例推算法（Coverage Ratio Estimation） 重点介绍如何利用已知的、针对目标人群提供的特定服务（如特定的健康干预材料分发点、心理支持热线的使用频率）的覆盖率数据，结合专业机构的渗透率调查，构建推算模型。书中引入了贝叶斯分层模型（Bayesian Hierarchical Models），用于整合来自地理信息系统（GIS）的空间数据和时间序列的干预效果数据，以校正不同区域间的异质性。 第五章：融合多源异构数据的集成估计框架 现代基数估计越来越依赖大数据和非传统数据源。本章阐述了如何使用模糊逻辑集（Fuzzy Set Theory）来处理来自社交媒体分析、匿名搜索查询日志等非结构化数据。构建了一个综合证据模型（Triangulation Evidence Model），通过为不同来源的证据分配权重和信任度，生成一个加权平均的最终估计区间，而非单一数值点估计。 第六章：模型敏感性分析与不确定性量化 任何估算都伴随着不确定性。本章强调了报告估计结果时，必须清晰界定其误差范围。详细介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在评估模型参数变动对最终基数估计影响中的应用。同时，提供了如何撰写“不确定性报告”，帮助决策者理解不同估计值背后的风险程度。 第三部分：应用、干预规划与评估 本部分将抽象的估算技术与实际的公共政策制定紧密结合。 第七章：基数估计在资源分配中的作用 阐述了准确的基数估计如何直接影响财政预算、物资储备和人力资源的合理配置。以区域性疾病预防项目为例，展示了如何利用模型推算出的动态基数变化，实时调整干预资源投送的地理焦点和时间窗口。 第八章：基数动态监测与干预效果的反馈回路 群体基数并非静态不变。本章探讨了如何建立一个持续的监测系统，利用间隔数月或数年的估计结果，构建群体规模的增长、收缩或迁移趋势模型。特别是，分析了特定干预措施（如大规模宣传活动或法律支持政策的推行）对目标群体“可见性”和“流动性”的反向影响，从而修正后续的估计模型。 第九章：伦理考量与数据治理 针对涉及敏感信息群体的估计工作，本书的最后一章聚焦于数据收集和使用的伦理边界。强调了最小化识别风险（Minimizing Identifiability Risk）的原则，以及如何确保研究结果的报告方式不会加剧目标人群面临的社会污名或法律风险。 --- 本书的受众对象包括： 公共卫生领域的流行病学家、生物统计学家 社会学、人口学研究人员 政府部门（如疾病控制机构、社会福利部门）的政策分析师 致力于解决复杂社会问题的非政府组织（NGOs）的项目规划人员和评估专家。 本书提供了一套严谨、可复制且具有高度实证价值的工具箱，用以精确量化那些隐藏在社会结构深处的关键群体，为制定精准、高效的干预策略奠定坚实的科学基础。

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