Statistical Methods in Environmental Epidemiology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Thomas, Duncan C.

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 56.50

装帧:

isbn号码:9780199232901

丛书系列:

图书标签:

• Epidemiology
• Environmental Health
• Statistics
• Public Health
• Environmental Epidemiology
• Statistical Modeling
• Data Analysis
• Risk Assessment
• Biostatistics
• Exposure Assessment

环境流行病学中的统计方法：深入解析与实践指南 本书并非一本关于“Statistical Methods in Environmental Epidemiology”的书籍，而是旨在提供一个更为宽泛且深入的视角，探讨在环境流行病学领域，统计方法扮演的关键角色及其如何被应用于理解和解决复杂的环境健康问题。我们将从宏观的学科背景出发，逐步细化至具体的统计工具和应用策略，旨在为研究人员、学生以及政策制定者提供一个全面且实用的参考框架。 第一部分：环境流行病学的基石——理解核心概念与挑战 在深入统计方法之前，有必要建立对环境流行病学基本概念的清晰认识。环境流行病学是一门跨学科的领域，它关注环境因素（如空气污染、饮用水质量、职业暴露、生活方式等）与人群健康之间的因果关系。这项研究的复杂性在于，环境暴露往往是多因素、低剂量、长期且难以精确测量的，而疾病的发生也受到遗传、社会经济、行为等多种因素的干扰。 环境暴露的定义与测量： 我们将探讨环境暴露的不同层面，从宏观的环境介质（空气、水、土壤）到微观的生物标志物。不同测量方法（如空气质量监测站数据、个人暴露监测、生物标志物检测、问卷调查等）的优缺点，以及它们在数据质量和解释上的影响。理解暴露测量的不确定性，是后续统计分析的关键起点。 疾病结局的界定与评估： 环境暴露可能导致多种健康结局，包括但不限于呼吸系统疾病、心血管疾病、癌症、神经系统发育异常、生殖健康问题等。我们将讨论如何准确定义和诊断这些疾病，以及不同疾病的流行病学特征。 偏倚与混杂： 在环境流行病学研究中，偏倚（如选择偏倚、信息偏倚）和混杂（如吸烟、职业、社会经济地位等）是普遍存在的挑战。清晰地理解这些概念，是设计和分析研究时避免得出错误结论的前提。 第二部分：环境流行病学研究的设计——统计思维的早期介入 优秀的研究设计是获得可靠统计结果的基础。统计思维需要在研究设计的早期阶段就被充分融入，以最大程度地减少偏倚、提高效率并确保分析的可行性。 研究类型的选择： 从生态学研究、横断面研究、病例对照研究到队列研究，我们将分析不同研究设计的特点、适用场景及其在评估环境暴露与健康结局关系时的优势和局限性。例如，队列研究因其能够按时间顺序评估暴露和结局，通常被认为是评估因果关系的金字塔顶端，但其成本和周期也相对较长。 样本量估算与抽样策略： 合理的样本量是保证研究统计效度的关键。我们将介绍如何根据预期的效应大小、统计功效、显著性水平以及研究设计来估算所需的样本量。同时，讨论不同抽样方法（如随机抽样、分层抽样）对研究结果代表性的影响。 数据收集计划的制定： 详细的数据收集计划需要考虑如何获取准确的环境暴露信息、健康结局信息以及潜在的混杂因素信息。这包括标准化的问卷、仪器校准、实验室检测流程等，所有这些都直接关系到后续统计分析的质量。 第三部分：核心统计模型与方法——解锁数据背后的规律 统计方法是环境流行病学研究的核心工具。本部分将系统介绍在环境流行病学研究中最常用、最有效的统计模型和方法。 描述性统计与初步探索： 在进行复杂模型分析之前，必须通过描述性统计（如均值、中位数、标准差、百分比、分布图等）来了解数据的基本特征。数据可视化（如散点图、箱线图、柱状图、地图等）是发现潜在模式、异常值和变量间关系的重要手段。 关联性分析： 二元变量分析： 对于二分类暴露或结局，我们将介绍卡方检验、Fisher精确检验等方法。 连续变量分析： 对于连续变量，如空气污染物浓度与肺功能指标，我们将介绍t检验、方差分析（ANOVA）等。 相关性分析： Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等用于衡量两个变量之间的线性或单调关系。 回归模型——量化暴露与结局的关系： 线性回归： 用于分析连续暴露与连续健康结局之间的线性关系，并能够纳入其他协变量进行调整。 逻辑回归： 用于分析暴露与二分类健康结局（如患病/未患病）之间的关系，计算优势比（OR）并控制混杂因素。 泊松回归与负二项回归： 用于分析暴露与计数型健康结局（如疾病发病率、死亡率）之间的关系，尤其适用于分析计数数据，并能处理过度离散（overdispersion）问题。 Cox比例风险模型： 用于生存分析，评估环境暴露对疾病发生时间（生存时间）的影响，适用于队列研究中随访一定时间后分析疾病发生情况。 处理时间和空间数据的特殊模型： 时间序列分析： 当关注短期环境暴露（如单日空气污染峰值）对短期健康事件（如急诊就诊人数）的影响时，时间序列模型（如ARIMA模型）至关重要。 空间统计模型： 环境暴露和疾病在地理空间上往往存在聚集性。空间回归模型（如条件自回归模型、条件马尔可夫随机场模型）能够有效处理空间自相关性，并估计空间异质性效应。 时空模型： 结合时间和空间的双重影响，时空模型能够更全面地揭示环境因素与健康之间的动态关系。 处理特定类型暴露与结局的模型： 混合效应模型（多层模型）： 当数据存在嵌套结构时（例如，个体嵌套在社区中，社区受到不同的环境政策影响），混合效应模型能够同时分析个体水平和群体水平的效应，并考虑组内相关性。 剂量-反应关系建模： 探索暴露水平与疾病风险之间的函数关系，例如使用非线性模型来描述阈值效应或饱和效应。 暴露-反应-风险链模型： 建立从环境暴露到健康结局，再到健康影响的完整链条，从而进行更全面的风险评估。 第四部分：高级统计方法与专题——应对复杂场景 随着研究的深入和数据的复杂化，需要采用更高级的统计方法来解决特定的挑战。 处理测量误差： 环境暴露的测量误差可能导致估计效应的偏倚（通常是朝着零效应方向）。我们将介绍误差在变量（EIV）模型、贝叶斯层次模型等方法来处理暴露测量误差。 多重暴露与健康效应： 人体同时暴露于多种环境因素，如何同时评估这些暴露的累积效应、交互效应（synergistic or antagonistic effects）是重要课题。我们将探讨多变量回归、加性模型、交互项分析等方法。 中介效应与效应修饰： 了解环境暴露如何通过生物机制（中介效应）或在不同人群亚组（效应修饰，如年龄、性别、基因型）中产生不同的健康影响，有助于更深入地理解疾病的发生机制。 因果推断方法： 尽管回归模型可以控制混杂，但其因果解释仍需谨慎。因果图（DAGs）、倾向性评分匹配（PSM）、逆概率加权（IPW）等因果推断方法，旨在更严谨地识别环境暴露的因果效应。 环境流行病学中的大数据与机器学习： 随着大数据时代的到来，利用机器学习方法（如随机森林、支持向量机、神经网络）来处理大规模、高维度的环境与健康数据，发现隐藏的模式，进行疾病预测，正变得越来越重要。 整合分析（Meta-analysis）： 将来自多个独立研究的结果进行统计整合，以获得更精确、更可靠的效应估计，并评估研究间异质性。 第五部分：统计分析的实践与伦理——从数据到政策 统计分析不仅仅是技术操作，更需要结合实际应用和伦理考量。 统计软件的选择与使用： 介绍常用的统计软件（如R, SAS, Stata, SPSS）及其在环境流行病学中的应用。 结果的解释与报告： 如何清晰、准确地解释统计结果，撰写研究报告，并遵循学术界的报告规范（如CONSORT声明）。 统计不确定性的沟通： 如何在研究报告和政策建议中恰当地传达统计估计的置信区间和不确定性。 研究的伦理考量： 隐私保护、数据安全、知情同意等在环境流行病学研究中至关重要。 政策建议与公共卫生实践： 将统计研究结果转化为有意义的公共卫生政策和行动，以改善环境质量和保护人群健康。 结语： 本书将致力于提供一个结构清晰、内容充实、深入浅出的统计方法指南。通过理论讲解、实例分析和实践指导，我们希望能够帮助读者掌握在环境流行病学研究中运用统计方法的必要技能，从而更有效地揭示环境与健康的复杂联系，为环境保护和公共健康决策提供科学依据。我们关注的是如何通过严谨的统计分析，为理解和解决我们身边的环境健康挑战贡献力量，而不是一本具体介绍“Statistical Methods in Environmental Epidemiology”的书籍内容。

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