包郵正版★醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）/馮國 北京大學醫 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

馮國雙 著

圖書標籤:

• 醫學研究
• Logistic迴歸
• SAS
• 統計學
• 醫學統計
• 流行病學
• 生物統計
• SPSS
• 數據分析
• 醫學

店铺： 书香斋图书专营店

出版社： 北京大学医学出版社

ISBN：9787565910180

商品编码：29493386108

开本：16

出版时间：2015-05-01

商品參數

基本信息

書名:醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現（第2版）

定價：46.00元

作者:馮國雙，劉德平主編

齣版社：*大學醫學齣版社有限公司

齣版日期：2015年05月

ISBN：9787565910180

字數：320000

頁碼：193

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品標識：23739338

編輯推薦

暫無

內容介紹

內容提要

《醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現(第2版)》內容簡介：《醫學研究中的logistic迴歸分析及SAS實現(第2版)》是作者精心為廣大讀者朋友們編寫而成的此書。這本書很詳細地對各種類型的logistlc迴歸分析進行瞭介紹，每種方法都有實例及SAS程序，另外還介紹瞭一些比較新的方法，比如廣義可加模型。有助於深入理解各種logistic迴歸分析的適用場閤、對結果的解釋等，是很實用的*書。目錄DIYI章logistic迴歸的基本原理 
DIYI節logistic迴歸模型介紹 
第二節logistic迴歸模型的評價與診斷 
第三節小結 
第二章病例對照研究中的logistic迴歸 
DIYI節病例對照研究簡介 
第二節病例對照研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在病例對照研究中的應用 
第四節小結 
第三章 隊列研究中的logistic迴歸 
DIYI節隊列研究簡介 
第二節 隊列研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在隊列研究中的應用 
第四節小結DIYI章logistic迴歸的基本原理 
DIYI節logistic迴歸模型介紹 
第二節logistic迴歸模型的評價與診斷 
第三節小結 
第二章病例對照研究中的logistic迴歸 
DIYI節病例對照研究簡介 
第二節病例對照研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在病例對照研究中的應用 
第四節小結 
第三章 隊列研究中的logistic迴歸 
DIYI節隊列研究簡介 
第二節 隊列研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在隊列研究中的應用 
第四節小結 
第四章配比設計中的條件logistic迴歸 
DIYI節配比設計簡介 
第二節配比設計中的條件logistic迴歸及SAS程序 
第三節條件logistic迴歸在配比病例對照研究中的應用 
第四節小結 
第五章單純病例研究中的logistic迴歸 
DIYI節單純病例研究簡介 
第二節單純病例研究中的logistic迴歸簡介 
第三節logistic迴歸在單純病例研究中的應用 
第四節小結 
第六章病例交叉研究中的logistic迴歸 
DIYI節病例交叉研究簡介 
第二節病例交叉研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在病例交叉研究中的應用 
第四節小結 
第七章診斷試驗中的logistic迴歸 
DIYI節診斷試驗簡介 
第二節診斷試驗中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在診斷試驗中的應用 
第四節小結 
第八章多分類反應變量的logit模型 
DIYI節多項logit模型 
第二節纍積比數logit模型 
第三節偏比例優勢模型 
第四節小結 
第九章分層抽樣資料的多層logistic迴歸模型 
DIYI節分層抽樣資料 
第二節分層抽樣資料的logistic迴歸模型 
第三節分層抽樣資料logistic迴歸模型的sAs程序 
第四節多層logistic迴歸在分層抽樣資料中的應用 
第五節小結 
第十章復雜抽樣資料的logistic迴歸 
DIYI節復雜抽樣過程與相關概念 
第二節復雜抽樣資料的logistic迴歸模型 
第三節復雜抽樣logistic迴歸的SAS程序 
第四節復雜抽樣logistic迴歸在分層整群抽樣中的應用 
第五節小結 
第十一章重復測量資料的廣義估計方程 
DIYI節重復測量資料結構 
第二節廣義估計方程及SAS程序 
第三節廣義估計方程在重復測量資料中的應用 
第四節小結 
第十二章二分類反應變量的廣義可加模型 
DIYI節廣義可加模型及SAS程序 
第二節廣義可加模型在二分類反應變量中的應用 
第三節小結 
參考文獻

目錄

目錄

DIYI章logistic迴歸的基本原理 
DIYI節logistic迴歸模型介紹 
第二節logistic迴歸模型的評價與診斷 
第三節小結 
第二章病例對照研究中的logistic迴歸 
DIYI節病例對照研究簡介 
第二節病例對照研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在病例對照研究中的應用 
第四節小結 
第三章 隊列研究中的logistic迴歸 
DIYI節隊列研究簡介 
第二節 隊列研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在隊列研究中的應用 
第四節小結DIYI章logistic迴歸的基本原理 
DIYI節logistic迴歸模型介紹 
第二節logistic迴歸模型的評價與診斷 
第三節小結 
第二章病例對照研究中的logistic迴歸 
DIYI節病例對照研究簡介 
第二節病例對照研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在病例對照研究中的應用 
第四節小結 
第三章 隊列研究中的logistic迴歸 
DIYI節隊列研究簡介 
第二節 隊列研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在隊列研究中的應用 
第四節小結 
第四章配比設計中的條件logistic迴歸 
DIYI節配比設計簡介 
第二節配比設計中的條件logistic迴歸及SAS程序 
第三節條件logistic迴歸在配比病例對照研究中的應用 
第四節小結 
第五章單純病例研究中的logistic迴歸 
DIYI節單純病例研究簡介 
第二節單純病例研究中的logistic迴歸簡介 
第三節logistic迴歸在單純病例研究中的應用 
第四節小結 
第六章病例交叉研究中的logistic迴歸 
DIYI節病例交叉研究簡介 
第二節病例交叉研究中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在病例交叉研究中的應用 
第四節小結 
第七章診斷試驗中的logistic迴歸 
DIYI節診斷試驗簡介 
第二節診斷試驗中的logistic迴歸及SAS程序 
第三節logistic迴歸在診斷試驗中的應用 
第四節小結 
第八章多分類反應變量的logit模型 
DIYI節多項logit模型 
第二節纍積比數logit模型 
第三節偏比例優勢模型 
第四節小結 
第九章分層抽樣資料的多層logistic迴歸模型 
DIYI節分層抽樣資料 
第二節分層抽樣資料的logistic迴歸模型 
第三節分層抽樣資料logistic迴歸模型的sAs程序 
第四節多層logistic迴歸在分層抽樣資料中的應用 
第五節小結 
第十章復雜抽樣資料的logistic迴歸 
DIYI節復雜抽樣過程與相關概念 
第二節復雜抽樣資料的logistic迴歸模型 
第三節復雜抽樣logistic迴歸的SAS程序 
第四節復雜抽樣logistic迴歸在分層整群抽樣中的應用 
第五節小結 
第十一章重復測量資料的廣義估計方程 
DIYI節重復測量資料結構 
第二節廣義估計方程及SAS程序 
第三節廣義估計方程在重復測量資料中的應用 
第四節小結 
第十二章二分類反應變量的廣義可加模型 
DIYI節廣義可加模型及SAS程序 
第二節廣義可加模型在二分類反應變量中的應用 
第三節小結 
參考文獻顯示全部信息

醫學統計學前沿與實踐：基於R語言的高級迴歸模型應用 本書旨在為醫學研究人員、統計學傢、公共衛生專業人士以及對高級醫學數據分析感興趣的讀者，提供一套全麵且深入的統計建模實踐指南。本書聚焦於當代醫學和生物醫學研究中至關重要的迴歸分析技術，特彆是那些超越基礎綫性模型的復雜工具，並完全采用當前業界主流的R統計軟件環境進行演示和實踐。 第一部分：醫學統計學基礎迴顧與R環境搭建 (約200字) 本部分首先對現代醫學統計學的核心理念進行係統迴顧，重點強調數據類型、假設檢驗的局限性，並為讀者搭建穩健的R編程與數據管理環境。內容包括： 1. R語言基礎與醫學數據結構： 介紹R的基礎語法、數據框（Data Frame）操作，以及如何高效導入、清洗和整理來自電子病曆係統（EHR）、隊列研究或臨床試驗的異構數據。 2. 統計推斷的嚴謹性： 重新審視P值、置信區間（Confidence Intervals）的實際解釋，並引入信息論指標（如AIC、BIC）在模型選擇中的應用。 3. 數據可視化作為分析的起點： 利用`ggplot2`包進行探索性數據分析（EDA），識彆潛在的異常值、缺失模式和變量間的非綫性關係，為後續建模打下堅實基礎。 第二部分：廣義綫性模型（GLMs）的深化應用 (約400字) 本書將廣義綫性模型視為連接傳統綫性迴歸與復雜非正態數據分析的橋梁，並深入探討其在特定醫學場景下的優化應用。 1. 泊鬆迴歸與計數數據： 詳細講解如何使用泊鬆迴歸（Poisson Regression）分析事件發生頻率數據，例如特定疾病的年發病率或住院次數。特彆關注模型的過度離散（Overdispersion）問題，並引入負二項迴歸（Negative Binomial Regression）作為解決方案，結閤實例演示如何選擇和擬閤更恰當的模型。 2. 邏輯迴歸的進階技巧： 在介紹基礎邏輯迴歸（Logistic Regression）的基礎上，重點剖析多分類邏輯迴歸（Multinomial Logistic Regression）在分析多個互斥結局（如疾病分期I、II、III、IV）時的應用。同時，深入探討如何處理交互項的解釋，特彆是當交互項涉及連續變量或非綫性效應時，采用邊緣效應（Marginal Effects）的計算方法來提高臨床可解釋性。 3. 生存分析的基石：非參數與半參數方法： 區彆於僅停留在Kaplan-Meier估計的層麵，本書專注於Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）。詳細闡述如何檢驗比例風險假設，如何納入時間依賴性協變量（Time-Dependent Covariates），並使用`rms`或`survival`包進行模型構建和結果可視化。 第三部分：混閤效應模型（Mixed-Effects Models）處理復雜數據結構 (約450字) 現代醫學研究（尤其是縱嚮研究、多中心試驗和遺傳學研究）的數據往往具有嵌套結構或重復測量，本書對此類數據的處理給予瞭核心篇幅。 1. 綫性混閤效應模型（LMMs）： 講解LMMs如何有效處理重復測量數據，例如在藥物療效跟蹤研究中，既能估計總體平均效應，又能捕捉個體間的差異（隨機截距和隨機斜率）。詳細區分固定效應（Fixed Effects）和隨機效應（Random Effects）的理論意義和在R中的語法設置。 2. 廣義綫性混閤效應模型（GLMMs）： 當因變量是非正態分布（如二元結局、計數）且數據存在聚集性時，GLMMs是關鍵。本書通過臨床試驗中患者依從性或不良事件發生率的重復測量實例，演示如何擬閤包含隨機效應的邏輯迴歸或泊鬆迴歸，並討論貝葉斯方法作為GLMMs替代或補充的優勢。 3. 多層次建模（Multilevel Modeling）： 聚焦於嵌套數據，例如學生健康數據嵌套在學校內，或患者數據嵌套在不同醫院內。通過多層次模型，可以量化不同層級（如醫院級彆特徵）對個體結局的獨立影響，解決傳統迴歸中方差估計偏差的問題。 第四部分：因果推斷與高級建模方法 (約450字) 本部分麵嚮追求更高統計嚴謹性、旨在從關聯性推導齣因果效應的研究者，並介紹現代機器學習在生物醫學預測中的角色。 1. 傾嚮性評分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 詳細介紹如何構建傾嚮性評分模型（通常是邏輯迴歸），用於平衡觀察性研究中處理組（乾預組）和對照組之間的基綫混雜因素。演示如何進行1:1匹配、卡鉗匹配，並驗證匹配後的平衡性。同時，引入逆概率加權（IPW）方法作為更穩健的替代方案。 2. 結構方程模型（SEM）的應用： 對於涉及潛在變量（如“生活質量”、“疾病負擔”）或復雜路徑依賴關係的理論模型，SEM提供瞭一種整閤驗證測量模型和結構模型的方法。本書將SEM的應用集中在驗證臨床量錶效度和探索復雜的中介與調節效應。 3. 機器學習預測模型導論： 雖然不側重於黑箱優化，但本書引入瞭提升樹（Gradient Boosting Machines, GBMs）和隨機森林（Random Forests）在生物標誌物發現和疾病風險分層中的應用。重點在於如何使用交叉驗證評估模型泛化能力（AUC、特異度和敏感性），以及如何從復雜模型中提取可解釋的特徵重要性，以指導臨床實踐。 --- 本書特色： 完全基於R： 所有代碼示例均在當前穩定版R環境中運行，並提供瞭可供下載的完整項目文件。 臨床導嚮： 案例數據來源於真實的臨床試驗、隊列研究和生物醫學實驗室數據，確保分析結果具有高度的臨床相關性。 批判性思維： 鼓勵讀者超越“模型擬閤”，關注模型假設的檢驗、殘差分析以及結果的可解釋性和穩健性，培養嚴謹的醫學統計實踐觀。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在醫學統計學領域的影響力確實不容小覷。它所提供的視角非常獨特，將Logistic迴歸分析與醫學研究的實際需求緊密結閤。我之前學習Logistic迴歸時，總覺得有些理論知識過於抽象，難以應用到實際的研究中。而這本書，則通過大量的醫學案例，將這些理論“落地”。比如，書中對於如何選擇協變量、如何解釋交互項以及如何評估模型性能等問題，都給齣瞭非常詳細的指導，並且這些指導都是基於豐富的醫學研究經驗。我尤其欣賞書中對於SAS實現的詳盡講解，它不僅僅是簡單地給齣代碼，而是深入剖析瞭每一行代碼的含義，以及如何根據研究問題來調整代碼。這使得我在實際工作中，能夠更加自信地運用SAS進行Logistic迴歸分析，並且能夠對結果進行更深入、更準確的解讀。對於想要深入理解Logistic迴歸在醫學研究中應用的同行們來說，這本書絕對是一本不可多得的參考書。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我並沒有抱太高的期望，畢竟Logistic迴歸這個主題已經有太多相關的書籍。然而，這本書卻給瞭我極大的驚喜。它的編排方式非常人性化，從最基礎的概念開始，逐步引入復雜的模型，讓即使是對統計學不太熟悉的讀者也能輕鬆上手。我特彆喜歡書中用圖文並茂的方式解釋一些抽象的概念，比如Odds Ratio的幾何意義，這比枯燥的文字描述要直觀得多。而且，書中提供的SAS代碼非常具有實操性，我可以直接將代碼復製到SAS軟件中運行，然後對照書中的解釋來理解輸齣結果。這極大地縮短瞭我從理論到實踐的學習周期。我記得有一次，我在處理一個關於疾病風險預測的數據集時，遇到瞭模型擬閤不佳的問題，翻看這本書，找到瞭關於模型診斷和改進的章節，按照書中的方法進行調整，最終得到瞭滿意的結果。這本書不僅僅教會瞭我如何“做”Logistic迴歸，更教會瞭我“為什麼”要這樣做，以及如何在遇到問題時“如何解決”。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在臨床研究領域摸爬滾打多年的研究者，我深知數據分析的重要性，也嘗試過不少統計學書籍，但真正能打動我、讓我覺得“就該是這樣的”的，屈指可數。這本書無疑是其中的佼佼者。它以一種非常沉穩、紮實的風格，帶領讀者深入Logistic迴歸的“心髒”。我喜歡它對理論闡述的嚴謹性，每一個公式的推導、每一個假設的解讀都經過深思熟慮，讓人信服。但更讓我驚喜的是，它在理論和實踐之間找到瞭完美的平衡點。書中給齣的SAS代碼，並非簡單羅列，而是經過精心設計，能夠清晰地展示模型建立、參數估計、結果解讀以及模型診斷的全過程。我尤其欣賞書中對於多重共綫性、離群點等實際應用中常見問題的處理方法，這往往是很多基礎教材所忽略的。通過學習這本書，我不僅能夠熟練運用SAS進行Logistic迴歸分析，更重要的是，我開始能夠批判性地審視分析結果，理解模型背後的邏輯，從而做齣更科學的判斷。這是一本能夠提升研究者“內功”的寶典。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對統計學研究的認識有瞭質的飛躍的書。我一直覺得統計學就像一門神秘的語言，雖然我懂得一些基本的詞匯，但想要用它來清晰地錶達復雜的科學思想，總是感到力不從心。這本書的齣現，就像一位循循善誘的老師，將原本晦澀難懂的Logistic迴歸分析，拆解成易於理解的邏輯和步驟。從最基礎的概念入手，層層遞進，深入淺齣地講解瞭Logistic迴歸的原理、假設以及在醫學研究中的應用場景。尤其讓我印象深刻的是，書中並沒有僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實踐，提供瞭大量的SAS實現案例。這些案例不僅代碼清晰，注釋詳細，而且緊密結閤瞭醫學研究的實際問題，讓我能夠一步步跟著操作，將理論知識轉化為實際技能。在閱讀過程中，我曾經對某個模型參數的解釋感到睏惑，嘗試瞭很久纔找到思路，但當我看到書中對這個問題的深入剖析時，豁然開朗。這種“授人以漁”的教學方式，讓我深深受益。這本書不僅僅是一本教材，更像是一個能夠陪伴我進行研究的工具書，每當我遇到Logistic迴歸相關的問題時，都能從中找到答案和啓發。

评分☆☆☆☆☆

這本書的質量，可以說超齣瞭我的預期。它以一種非常精煉而又全麵的方式，梳理瞭Logistic迴歸在醫學研究中的應用。我最欣賞的是其對細節的關注，無論是對模型假設的詳細解釋，還是對SAS代碼的精益求精，都體現瞭作者的嚴謹態度。書中關於如何進行模型診斷和模型選擇的部分，尤其讓我受益匪淺。在實際研究中，我們常常會遇到模型擬閤不佳或者選擇不恰當模型的情況，而這本書為我們提供瞭係統性的解決方案。它不僅僅是教會我們如何運行SAS，更是教會我們如何思考，如何用統計學工具來解決實際的醫學問題。每次翻閱這本書，都能在其中找到新的啓發，讓我對Logistic迴歸分析的理解更加深刻。這本“寶典”級的著作，已經成為瞭我案頭的常客，它不僅提升瞭我的研究能力，也讓我對醫學統計學産生瞭更濃厚的興趣。