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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Lui, Kung-Jong

出品人:

頁數:212

译者:

出版時間:2004-3

價格:875.00元

裝幀:HRD

isbn號碼:9780470850718

叢書系列:

圖書標籤:

Epidemiology
Statistics
Risk Assessment
Statistical Modeling
Public Health
Biostatistics
Disease Modeling
Inference
Estimation
Healthcare

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具體描述

Statistical Estimation of Epidemiological Riskprovides coverage of the most important epidemiological indices, and includes recent developments in the field.Auseful reference source for biostatisticians and epidemiologists working in disease prevention, as the chapters are self-contained and feature numerous real examples. It has been written at a level suitable for public health professionals with a limited knowledge of statistics. Other key features include: Provides comprehensive coverage of the key epidemiological indices. Includes coverage of various sampling methods, and pointers to where each should be used. Includes up-to-date references and recent developments in the field. Features many real examples, emphasising the practical nature of the book. Each chapter is self-contained, allowing the book to be used as a useful reference source. Includes exercises, enabling use as a course text.

《統計推斷與疾病監測：流行病學風險評估的理論與實踐》本書深入探討瞭流行病學風險評估背後的統計推斷原理，以及如何在實際的疾病監測工作中應用這些理論。作者旨在為讀者提供一套全麵而嚴謹的框架，以理解、量化和預測疾病的發生風險，從而指導公共衛生策略的製定與實施。第一部分：流行病學風險評估的統計學基礎本部分將從根本上剖析風險評估所依賴的統計學概念。我們將從概率論的基礎講起，詳細介紹各種概率分布在流行病學研究中的應用，例如二項分布、泊鬆分布以及它們在描述疾病發生率和事件計數時的作用。隨後，我們將聚焦於統計推斷的核心——估計，重點闡述點估計和區間估計的方法，以及它們在估計疾病發病率、患病率和暴露-疾病關聯強度中的重要性。概率與統計基礎：迴顧概率論基本概念，介紹條件概率、獨立性等，為後續風險模型構建奠定基礎。描述性統計在流行病學中的應用：學習如何使用均值、中位數、方差、百分位數等描述性統計量來概括疾病分布和人口特徵。推斷性統計：估計：深入理解點估計（如最大似然估計、矩估計）和區間估計（如置信區間）的原理和計算方法。我們將詳細探討如何利用樣本數據估計總體參數，並評估估計的可靠性。假設檢驗在風險評估中的作用：介紹統計假設檢驗的基本流程，包括零假設、備擇假設、P值、顯著性水平等。我們將展示如何利用假設檢驗來判斷暴露與疾病之間是否存在統計學上的顯著關聯。第二部分：流行病學研究設計與數據收集本部分將聚焦於設計嚴謹的流行病學研究，以確保收集到的數據能夠支持有效的風險評估。我們將詳細討論不同研究設計的優缺點，以及如何根據研究目的選擇最閤適的設計。研究設計類型：觀察性研究：深入分析隊列研究（前瞻性與迴顧性）、病例對照研究和橫斷麵研究的設計要素、優勢與局限性。重點講解如何通過這些設計來識彆和量化潛在的風險因素。實驗性研究：簡要介紹隨機對照試驗（RCT）在評估乾預措施有效性方麵的作用，並討論其在某些特定流行病學情境下的局限性。抽樣方法與代錶性：討論各種抽樣技術（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣）如何影響研究結果的外部效度，以及如何確保樣本能夠代錶目標人群。數據質量控製：強調數據收集過程中的準確性、完整性和一緻性至關重要。我們將探討偏倚的來源（如選擇偏倚、信息偏倚、混雜偏倚）及其規避策略。常用流行病學指標：詳細介紹發病率、患病率、纍積發病率、發病密度、粗死亡率、病因死亡率、相對危險度（RR）、優勢比（OR）等關鍵指標的計算、解釋及其在風險評估中的意義。第三部分：風險評估的統計模型與方法本部分將深入介紹用於量化和預測疾病風險的各種統計模型。我們將從基礎的模型開始，逐步過渡到更復雜的模型，並討論它們在實際應用中的選擇和解讀。二元結局模型：邏輯迴歸：詳細闡述邏輯迴歸模型的原理、假設、係數解釋以及如何用於估計優勢比（OR）。我們將探討模型診斷和擬閤優度檢驗的方法。 Probit迴歸：介紹Probit迴歸作為邏輯迴歸的替代方案，並討論其適用的場景。多分類和計數模型：多項邏輯迴歸：用於處理具有多個互斥結局的變量。泊鬆迴歸與負二項迴歸：適用於分析計數數據，例如疾病的發生次數或感染病例數。我們將討論泊鬆分布的局限性以及負二項迴歸如何處理過度離散現象。生存分析： Kaplan-Meier生存麯綫：介紹如何繪製和解釋生存麯綫，以及如何評估不同組彆的生存率差異。 Cox比例風險模型：深入解析Cox模型的原理，用於分析時間到事件數據，並估計暴露對疾病發生風險的影響。我們將討論協變量的引入、模型假設的檢驗以及結果的解釋。混雜因素的控製與調整：分層法：講解如何通過分層來控製混雜偏倚。多變量迴歸模型：強調多變量模型在同時控製多個混雜因素方麵的重要性。傾嚮性評分匹配（Propensity Score Matching）：介紹這一先進的統計方法，用於在觀察性研究中模擬隨機化，以減少選擇偏倚和混雜偏倚。模型選擇與評估：討論用於模型選擇的準則（如AIC、BIC），以及如何通過交叉驗證等方法評估模型的預測性能。第四部分：疾病監測與風險預警本部分將重點關注統計學方法在實際疾病監測係統中的應用，以及如何利用這些工具進行早期預警和風險管理。疾病監測係統的基本要素：討論人口注冊、病例報告係統、實驗室監測等數據來源。時間序列分析在疾病監測中的應用：趨勢分析：識彆疾病發生率隨時間變化的模式。季節性分析：分析疾病的季節性波動規律。異常檢測與預警：介紹如何利用統計模型（如CUSUM圖、泊鬆迴歸模型）檢測疾病發生率的異常升高，從而發齣預警信號。空間流行病學與風險製圖：聚類分析：識彆疾病發生的熱點區域。空間迴歸模型：將地理空間信息納入風險評估模型。疾病傳播模型簡介：簡要介紹SIR、SEIR等經典流行病學模型，以及它們如何幫助理解和預測疾病的傳播動態，並與統計風險評估方法相結閤。風險溝通與決策支持：強調將統計結果轉化為易於理解的信息，為公共衛生決策者提供支持，並有效溝通疾病風險給公眾。本書通過理論講解與案例分析相結閤的方式，力求使讀者能夠熟練掌握流行病學風險評估所需的統計學工具和方法，並能夠將其應用於實際的疾病監測和公共衛生實踐中，為改善人類健康做齣貢獻。