Secondary Data Sources for Public Health pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Sarah Boslaugh

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:2007-4-9

价格:GBP 77.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521870016

丛书系列:

图书标签:

公共卫生
二级数据
数据来源
研究方法
流行病学
统计学
数据分析
公共卫生研究
信息资源
数据管理

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具体描述

Secondary data play an increasingly important role in epidemiology and public health research and practice; examples of secondary data sources include national surveys such as the BRFSS and NHIS, claims data for the Medicare and Medicaid systems, and public vital statistics records. Although a wealth of secondary data is available, it is not always easy to locate and access appropriate data to address a research or policy question. This practical guide circumvents these difficulties by providing an introduction to secondary data and issues specific to its management and analysis, followed by an enumeration of major sources of secondary data in the United States. Entries for each data source include the principal focus of the data, years for which it is available, history and methodology of the data collection process, and information about how to access the data and supporting materials, including relevant details about file structure and format.

深入洞察：构建全面公共卫生知识体系的基石图书名称：公共卫生实践中的数据采集与管理：从基础到前沿图书简介本书旨在为公共卫生专业人员、研究人员、政策制定者以及相关领域的学生提供一套全面、深入且极具操作性的指南，专注于一手数据（Primary Data）的采集、管理、质量控制与有效利用。我们认识到，构建扎实的公共卫生干预措施和精准的疾病监测体系，其基础是对特定人群、特定环境下真实、未经过滤的原始数据的掌握。本书将避开对现有二手资料的过度依赖，转而聚焦于如何系统性地从“源头”获取信息，确保决策的科学性和及时性。第一部分：一手数据采集的理论基石与伦理框架本部分首先确立了进行实地数据采集的理论基础。我们将探讨公共卫生研究范式（如描述性研究、分析性研究、评估性研究）与数据需求之间的关系。重点解析了不同类型一手数据——包括定性数据（如深度访谈、焦点小组讨论）和定量数据（如调查问卷、生物监测数据）——的内在特性、适用场景及其采集策略的差异。核心内容包括： 1. 研究设计与抽样策略的精妙结合：详细阐述了随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等概率抽样方法，以及目的性抽样、滚雪球抽样等非概率抽样方法在不同公共卫生情境下的优势与局限。如何根据研究目标和资源限制，设计出最具代表性和效力的抽样方案。 2. 问卷与访谈工具的构建与预测试：聚焦于工具的信度和效度。我们将教授如何运用认知预测试（Cognitive Pretesting）、现场预测试（Field Pretesting）来识别和修正问卷中的模糊、偏见或文化不敏感的表述。深入探讨量表的开发与验证过程，例如李克特量表在评估健康信念和行为意向中的应用。 3. 实地操作的伦理规范与知情同意：详细解读了保护弱势群体、确保数据匿名性和保密性的全球及地方法规要求。重点讲解如何在跨文化环境中，以尊重和有效的方式获取知情同意，特别是在进行涉及敏感健康信息（如艾滋病病毒状态、心理健康问题）的访谈时，操作层面的细节与风险规避。第二部分：现场数据采集的流程管理与质量保证成功的现场工作依赖于严谨的流程控制和持续的质量监控。本部分是本书的操作核心。 1. 现场团队的招募、培训与监督：阐述如何建立一支高效、专业的现场数据采集团队。培训内容不仅限于数据采集技巧，更侧重于建立统一的“标准操作程序”（SOPs）。探讨激励机制设计，以减少访员的疲劳和数据录入错误。 2. 生物样本采集与生物标志物测量：针对需要采集血液、尿液或唾液样本的流行病学调查，本书详细描述了标准化的样本采集、处理、储存和运输流程（Cold Chain Management）。介绍常用公共卫生生物标志物（如血压、体重指数、特定感染指标）的精确测量技术与校准要求。 3. 数据录入系统的设计与实施：避开传统纸质数据转录的弊端，本书大力推广电子数据采集（EDC）系统，如使用Open Data Kit (ODK)、REDCap 等工具。教授如何设计逻辑跳转、内置校验（Range Checks, Consistency Checks）以在数据产生的第一时间就捕获错误。 4. 质量控制的实时干预：讲解如何利用远程监控和现场回访机制，对数据质量进行主动干预。例如，设定数据一致性阈值，一旦访员数据偏离平均水平过多，系统自动触发复核机制。第三部分：数据资产的管理、清理与初步分析准备采集到的原始数据是宝贵的资产，但其“原始”的特性意味着往往是混乱、不完整或存在异常值的。本部分教授如何将这些原始数据转化为可供分析的清洁数据集。 1. 数据清洗的系统化方法论：详细介绍了处理缺失数据（Missing Data）的策略，包括完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的识别，以及诸如多重插补法（Multiple Imputation）等高级处理技术。 2. 异常值（Outliers）的检测与处理：教授使用统计工具（如箱线图、Z-分数、Cook's距离）识别数据中的极端值。更重要的是，探讨在公共卫生情境下，区分真正的生物学异常与记录错误的重要性，并制定相应的处理决策流程。 3. 数据合并与转换：针对跨时间点或多中心研究中数据的整合，讲解如何使用唯一的标识符（Unique Identifiers）进行安全合并。教授数据结构转换（例如，从长格式到宽格式的转换）以适应不同的统计分析软件要求。 4. 元数据（Metadata）的创建与维护：强调创建详尽的元数据文档的重要性，包括变量定义、代码本（Codebook）、数据字典和采集协议的详细记录。这不仅是良好科学实践的要求，也是确保数据长期可重复使用和共享的关键。结语本书的最终目标是赋能读者，使其能够独立规划、执行和管理严格的现场数据采集项目，从而确保其公共卫生研究、监测和项目评估建立在最坚实、最可靠的原始信息基础之上。我们坚信，对一手数据的精益求精，是实现有效公共卫生干预的决定性步骤。本书将作为您在实地调研和数据科学前沿领域中不可或缺的实践手册。