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页数:162

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出版时间:2009-1

价格:16.90元

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isbn号码:9787811163124

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图书标签:

• 卫生统计学
• 流行病学
• 生物统计学
• 医学统计
• 公共卫生
• 数据分析
• 统计方法
• 研究方法
• 健康数据
• 医学研究

《现代流行病学研究方法》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代流行病学研究方法指南，涵盖从研究设计、数据收集到统计分析和结果解释的整个过程。本书不侧重于基础的统计学概念，而是聚焦于如何将统计学工具和理论应用于实际的流行病学研究中，以解决复杂的健康问题。 第一部分：研究设计与基础 流行病学研究的范式转型： 探讨从描述性研究到因果推断的演变，强调现代流行病学对证据等级的追求。 观察性研究的策略： 详细解析队列研究、病例对照研究、横断面研究以及嵌套病例对照研究的设计要点、优缺点及适用场景。重点阐述如何最大程度地减少偏倚，例如信息偏倚、选择偏倚和混杂偏倚。 实验性研究的设计： 深入介绍随机对照试验（RCT）的设计原则，包括随机化方法、盲法技术、对照组的设置以及疗效评估指标的选择。讨论临床试验中的伦理考量和数据管理。 因果推断的理论框架： 介绍潜在结果模型（Rubin Causal Model）和有向无环图（DAGs）等工具，帮助研究者理解和构建因果关系，区分相关与因果。 偏倚的识别与控制： 系统梳理各类偏倚的来源，提供在研究设计和数据分析阶段控制偏倚的实用策略。 第二部分：数据收集与质量控制 问卷设计与实施： 教授如何设计有效、可靠的问卷，包括题目措辞、量表选择、问题顺序和前测。探讨不同收集方式（面对面访谈、电话、在线）的优劣。 生物标志物的测量与应用： 介绍在流行病学研究中常用生物标志物的选择、测量方法、质量控制以及在疾病风险评估中的作用。 电子健康记录（EHR）的使用： 探讨如何利用EHR进行流行病学研究，包括数据提取、标准化、隐私保护以及EHR数据存在的局限性。 数据质量管理： 强调数据录入、清洗、验证和溯源的重要性，介绍常用的数据质量控制流程和工具。 第三部分：统计分析方法 描述性统计在流行病学中的应用： 介绍如何使用均数、中位数、标准差、百分比、比值比、优势比等描述研究对象的基线特征和疾病发生率。 参数检验与非参数检验： 讲解t检验、方差分析、卡方检验等常用参数检验的原理及适用条件，并介绍Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数检验。 回归分析模型： 线性回归： 适用于连续性结局变量，讲解模型假设、系数解释和多重共线性处理。 逻辑回归： 适用于二分类结局变量，重点讲解优势比的计算和解释，以及如何处理混杂因素。 泊松回归与负二项回归： 适用于计数型结局变量，如事件发生次数。 Cox比例风险模型： 适用于生存分析，讲解生存函数、风险函数、中位生存期，以及如何考虑协变量的影响。 多水平建模（Multilevel Modeling）： 适用于嵌套数据结构，如学生在学校，患者在医院，探讨如何处理组内和组间变异。 纵向数据分析： 重复测量方差分析（RM-ANOVA）： 适用于少数测量点的纵向数据。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 适用于不规则间隔、缺失数据较多的纵向数据。 因果推断的统计方法： 深入探讨倾向性评分（Propensity Score）方法（匹配、分层、倒向概率加权）、工具变量法、断点回归等，用于处理混杂因素，近似随机化。 系统评价与Meta分析： 介绍如何进行系统检索、文献筛选、数据提取和统计合并，以整合多项研究的结果，提高估计的精确度。 空间流行病学分析： 探讨如何分析疾病的空间聚集性、风险因子的空间分布，以及地理加权回归等方法。 机器学习在流行病学中的应用： 介绍决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等算法在疾病预测、风险分层中的潜力与挑战。 第四部分：结果解释与报告 统计显著性与临床意义： 强调区分p值和效应量的重要性，以及如何解读置信区间。 研究的局限性分析： 指导读者如何诚实地评估研究中存在的偏倚、信息不足等局限性。 结果的推广性（Generalizability）： 讨论如何评估研究结果在不同人群、不同环境下的适用性。 学术论文的撰写与发表： 提供撰写流行病学研究论文的结构建议（IMRAD），包括引言、方法、结果、讨论、结论，以及投稿过程中的注意事项。 伦理考量与数据披露： 强调研究过程中的数据保密、知情同意以及结果的负责任发布。 本书强调理论与实践相结合，通过丰富的案例研究和伪代码示例，帮助读者理解抽象的统计概念如何在实际的流行病学研究中落地。读者将学会如何批判性地评估现有文献，设计高质量的研究，并进行严谨的数据分析，从而为理解和改善人类健康做出贡献。本书适合流行病学、公共卫生、医学、生物统计学等相关领域的学生、研究人员和从业者阅读。

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**评价一：** 这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调配合着简洁的字体排版，立刻就能给人一种专业而又沉稳的感觉。我拿起它的时候，脑海中浮现的不是枯燥的公式和数据，而是一种对知识的敬畏。它的装帧质量也让人惊喜，纸张的触感温润细腻，即便是长时间阅读也不会让人感到疲惫。书中的插图和图表简直是艺术品，每一个细节都处理得恰到好处，不是那种为了凑页数而堆砌的低劣图形，而是真正有助于理解复杂概念的精妙可视化表达。阅读的过程就像是在欣赏一幅精心绘制的蓝图，让人心旷神怡，充满了探索未知的渴望。那种对细节的极致追求，让我确信作者在内容上也投入了同样的心血。我非常期待深入挖掘这本书的内涵，相信它能为我的学习之旅带来一次高质量的体验。

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**评价五：** 这本书散发着一股浓郁的学术气息，但这种气息并非拒人于千里之外的冰冷，而是一种经过时间沉淀后的睿智和洞察力。我注意到书的参考文献部分非常详尽和权威，这表明作者在撰写过程中进行了极为深入和广泛的调研，其论述的每一个环节都建立在坚实可靠的研究基础之上，让人对其内容的可靠性深信不疑。这种对学术严谨性的坚守，是衡量一本优秀参考书的关键指标。它不仅仅是在传授既有的知识点，更是在培养读者一种批判性思考的习惯——鼓励你去质疑、去探索、去验证作者提出的每一个观点背后的逻辑链条。读完这本书，我相信我获得的将不仅仅是一堆信息，更是一种严谨治学的态度和方法论。

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**评价四：** 这本书的排版设计简直体现了当代印刷技术的最高水准。字体选择优雅而清晰，行距和字间距的把握达到了黄金比例，即便是面对大段文字，眼睛也不会感到酸涩或跳行。更值得称赞的是，它在关键信息和引述部分的视觉处理上非常讲究，例如那些重要的定义、公式或者被强调的理论，都被赋予了独特的版式处理，使其在整体阅读流中能够自然地跳脱出来，形成视觉焦点，这对于知识的快速吸收和记忆是极其重要的辅助。此外，书本的整体装帧有一种低调的奢华感，无论是作为案头参考书，还是放在书架上作为收藏，都显得非常得体。这不仅仅是一本工具书，更是一件值得珍藏的知识载体。

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**评价三：** 说实话，我一开始对这类偏理论性的书籍抱持着怀疑态度，总怕会陷入晦涩难懂的泥潭。然而，这本书的语言风格却出乎意料地平易近人，它没有那种高高在上的学究腔调，反而像一位和蔼可亲的导师在耳边细细讲解。那些原本让我望而生畏的专业术语，经过作者的妙笔点化，瞬间变得清晰易懂，仿佛一层迷雾被轻轻拂开，露出了事物本来的面貌。作者似乎深谙读者的困惑点，总能在关键时刻提供恰到好处的类比或生活化的例子，让抽象的概念瞬间落地生根。这种“润物细无声”的教学手法，极大地降低了学习的门槛，让我感到自己真的有能力去掌握这些知识，而不是被它们拒之门外。这是一次非常舒适的阅读体验，充满了被理解和被引导的温暖感。

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**评价二：** 拿到手掂了掂分量，就知道这不是一本可以轻易啃完的“快餐读物”。它的厚度和内容密度让我感到既兴奋又有些许压力——这分量十足的知识储备，预示着一次深刻的智力挑战。我快速翻阅了目录，那种逻辑的递进感简直是大师级的布局。从基础概念的铺垫，到复杂模型的构建，再到实际应用的分析，每一步都走得踏实而有力，仿佛有一位经验丰富的向导在前方引路，清晰地标示出每一步的意义和目的。我尤其欣赏它在章节过渡时所使用的那种自然的衔接方式，完全没有生硬的跳跃感，读起来酣畅淋漓，一气呵成，让人忍不住想要一口气读完，去揭开下一个知识点的神秘面纱。这本书的结构严谨性，无疑是教科书级别的典范。

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