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冯国双 著

图书标签:

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• 医学

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

商品参数

基本信息

书名:医学研究中的logistic回归分析及SAS实现（第2版）

定价：46.00元

作者:冯国双，刘德平主编

出版社：*大学医学出版社有限公司

出版日期：2015年05月

ISBN：9787565910180

字数：320000

页码：193

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品标识：23739338

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内容介绍

内容提要

《医学研究中的logistic回归分析及SAS实现(第2版)》内容简介：《医学研究中的logistic回归分析及SAS实现(第2版)》是作者精心为广大读者朋友们编写而成的此书。这本书很详细地对各种类型的logistlc回归分析进行了介绍，每种方法都有实例及SAS程序，另外还介绍了一些比较新的方法，比如广义可加模型。有助于深入理解各种logistic回归分析的适用场合、对结果的解释等，是很实用的*书。目录DIYI章logistic回归的基本原理 
DIYI节logistic回归模型介绍 
第二节logistic回归模型的评价与诊断 
第三节小结 
第二章病例对照研究中的logistic回归 
DIYI节病例对照研究简介 
第二节病例对照研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在病例对照研究中的应用 
第四节小结 
第三章 队列研究中的logistic回归 
DIYI节队列研究简介 
第二节 队列研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在队列研究中的应用 
第四节小结DIYI章logistic回归的基本原理 
DIYI节logistic回归模型介绍 
第二节logistic回归模型的评价与诊断 
第三节小结 
第二章病例对照研究中的logistic回归 
DIYI节病例对照研究简介 
第二节病例对照研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在病例对照研究中的应用 
第四节小结 
第三章 队列研究中的logistic回归 
DIYI节队列研究简介 
第二节 队列研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在队列研究中的应用 
第四节小结 
第四章配比设计中的条件logistic回归 
DIYI节配比设计简介 
第二节配比设计中的条件logistic回归及SAS程序 
第三节条件logistic回归在配比病例对照研究中的应用 
第四节小结 
第五章单纯病例研究中的logistic回归 
DIYI节单纯病例研究简介 
第二节单纯病例研究中的logistic回归简介 
第三节logistic回归在单纯病例研究中的应用 
第四节小结 
第六章病例交叉研究中的logistic回归 
DIYI节病例交叉研究简介 
第二节病例交叉研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在病例交叉研究中的应用 
第四节小结 
第七章诊断试验中的logistic回归 
DIYI节诊断试验简介 
第二节诊断试验中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在诊断试验中的应用 
第四节小结 
第八章多分类反应变量的logit模型 
DIYI节多项logit模型 
第二节累积比数logit模型 
第三节偏比例优势模型 
第四节小结 
第九章分层抽样资料的多层logistic回归模型 
DIYI节分层抽样资料 
第二节分层抽样资料的logistic回归模型 
第三节分层抽样资料logistic回归模型的sAs程序 
第四节多层logistic回归在分层抽样资料中的应用 
第五节小结 
第十章复杂抽样资料的logistic回归 
DIYI节复杂抽样过程与相关概念 
第二节复杂抽样资料的logistic回归模型 
第三节复杂抽样logistic回归的SAS程序 
第四节复杂抽样logistic回归在分层整群抽样中的应用 
第五节小结 
第十一章重复测量资料的广义估计方程 
DIYI节重复测量资料结构 
第二节广义估计方程及SAS程序 
第三节广义估计方程在重复测量资料中的应用 
第四节小结 
第十二章二分类反应变量的广义可加模型 
DIYI节广义可加模型及SAS程序 
第二节广义可加模型在二分类反应变量中的应用 
第三节小结 
参考文献

目录

目录

DIYI章logistic回归的基本原理 
DIYI节logistic回归模型介绍 
第二节logistic回归模型的评价与诊断 
第三节小结 
第二章病例对照研究中的logistic回归 
DIYI节病例对照研究简介 
第二节病例对照研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在病例对照研究中的应用 
第四节小结 
第三章 队列研究中的logistic回归 
DIYI节队列研究简介 
第二节 队列研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在队列研究中的应用 
第四节小结DIYI章logistic回归的基本原理 
DIYI节logistic回归模型介绍 
第二节logistic回归模型的评价与诊断 
第三节小结 
第二章病例对照研究中的logistic回归 
DIYI节病例对照研究简介 
第二节病例对照研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在病例对照研究中的应用 
第四节小结 
第三章 队列研究中的logistic回归 
DIYI节队列研究简介 
第二节 队列研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在队列研究中的应用 
第四节小结 
第四章配比设计中的条件logistic回归 
DIYI节配比设计简介 
第二节配比设计中的条件logistic回归及SAS程序 
第三节条件logistic回归在配比病例对照研究中的应用 
第四节小结 
第五章单纯病例研究中的logistic回归 
DIYI节单纯病例研究简介 
第二节单纯病例研究中的logistic回归简介 
第三节logistic回归在单纯病例研究中的应用 
第四节小结 
第六章病例交叉研究中的logistic回归 
DIYI节病例交叉研究简介 
第二节病例交叉研究中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在病例交叉研究中的应用 
第四节小结 
第七章诊断试验中的logistic回归 
DIYI节诊断试验简介 
第二节诊断试验中的logistic回归及SAS程序 
第三节logistic回归在诊断试验中的应用 
第四节小结 
第八章多分类反应变量的logit模型 
DIYI节多项logit模型 
第二节累积比数logit模型 
第三节偏比例优势模型 
第四节小结 
第九章分层抽样资料的多层logistic回归模型 
DIYI节分层抽样资料 
第二节分层抽样资料的logistic回归模型 
第三节分层抽样资料logistic回归模型的sAs程序 
第四节多层logistic回归在分层抽样资料中的应用 
第五节小结 
第十章复杂抽样资料的logistic回归 
DIYI节复杂抽样过程与相关概念 
第二节复杂抽样资料的logistic回归模型 
第三节复杂抽样logistic回归的SAS程序 
第四节复杂抽样logistic回归在分层整群抽样中的应用 
第五节小结 
第十一章重复测量资料的广义估计方程 
DIYI节重复测量资料结构 
第二节广义估计方程及SAS程序 
第三节广义估计方程在重复测量资料中的应用 
第四节小结 
第十二章二分类反应变量的广义可加模型 
DIYI节广义可加模型及SAS程序 
第二节广义可加模型在二分类反应变量中的应用 
第三节小结 
参考文献显示全部信息

医学统计学前沿与实践：基于R语言的高级回归模型应用 本书旨在为医学研究人员、统计学家、公共卫生专业人士以及对高级医学数据分析感兴趣的读者，提供一套全面且深入的统计建模实践指南。本书聚焦于当代医学和生物医学研究中至关重要的回归分析技术，特别是那些超越基础线性模型的复杂工具，并完全采用当前业界主流的R统计软件环境进行演示和实践。 第一部分：医学统计学基础回顾与R环境搭建 (约200字) 本部分首先对现代医学统计学的核心理念进行系统回顾，重点强调数据类型、假设检验的局限性，并为读者搭建稳健的R编程与数据管理环境。内容包括： 1. R语言基础与医学数据结构： 介绍R的基础语法、数据框（Data Frame）操作，以及如何高效导入、清洗和整理来自电子病历系统（EHR）、队列研究或临床试验的异构数据。 2. 统计推断的严谨性： 重新审视P值、置信区间（Confidence Intervals）的实际解释，并引入信息论指标（如AIC、BIC）在模型选择中的应用。 3. 数据可视化作为分析的起点： 利用`ggplot2`包进行探索性数据分析（EDA），识别潜在的异常值、缺失模式和变量间的非线性关系，为后续建模打下坚实基础。 第二部分：广义线性模型（GLMs）的深化应用 (约400字) 本书将广义线性模型视为连接传统线性回归与复杂非正态数据分析的桥梁，并深入探讨其在特定医学场景下的优化应用。 1. 泊松回归与计数数据： 详细讲解如何使用泊松回归（Poisson Regression）分析事件发生频率数据，例如特定疾病的年发病率或住院次数。特别关注模型的过度离散（Overdispersion）问题，并引入负二项回归（Negative Binomial Regression）作为解决方案，结合实例演示如何选择和拟合更恰当的模型。 2. 逻辑回归的进阶技巧： 在介绍基础逻辑回归（Logistic Regression）的基础上，重点剖析多分类逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）在分析多个互斥结局（如疾病分期I、II、III、IV）时的应用。同时，深入探讨如何处理交互项的解释，特别是当交互项涉及连续变量或非线性效应时，采用边缘效应（Marginal Effects）的计算方法来提高临床可解释性。 3. 生存分析的基石：非参数与半参数方法： 区别于仅停留在Kaplan-Meier估计的层面，本书专注于Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。详细阐述如何检验比例风险假设，如何纳入时间依赖性协变量（Time-Dependent Covariates），并使用`rms`或`survival`包进行模型构建和结果可视化。 第三部分：混合效应模型（Mixed-Effects Models）处理复杂数据结构 (约450字) 现代医学研究（尤其是纵向研究、多中心试验和遗传学研究）的数据往往具有嵌套结构或重复测量，本书对此类数据的处理给予了核心篇幅。 1. 线性混合效应模型（LMMs）： 讲解LMMs如何有效处理重复测量数据，例如在药物疗效跟踪研究中，既能估计总体平均效应，又能捕捉个体间的差异（随机截距和随机斜率）。详细区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）的理论意义和在R中的语法设置。 2. 广义线性混合效应模型（GLMMs）： 当因变量是非正态分布（如二元结局、计数）且数据存在聚集性时，GLMMs是关键。本书通过临床试验中患者依从性或不良事件发生率的重复测量实例，演示如何拟合包含随机效应的逻辑回归或泊松回归，并讨论贝叶斯方法作为GLMMs替代或补充的优势。 3. 多层次建模（Multilevel Modeling）： 聚焦于嵌套数据，例如学生健康数据嵌套在学校内，或患者数据嵌套在不同医院内。通过多层次模型，可以量化不同层级（如医院级别特征）对个体结局的独立影响，解决传统回归中方差估计偏差的问题。 第四部分：因果推断与高级建模方法 (约450字) 本部分面向追求更高统计严谨性、旨在从关联性推导出因果效应的研究者，并介绍现代机器学习在生物医学预测中的角色。 1. 倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细介绍如何构建倾向性评分模型（通常是逻辑回归），用于平衡观察性研究中处理组（干预组）和对照组之间的基线混杂因素。演示如何进行1:1匹配、卡钳匹配，并验证匹配后的平衡性。同时，引入逆概率加权（IPW）方法作为更稳健的替代方案。 2. 结构方程模型（SEM）的应用： 对于涉及潜在变量（如“生活质量”、“疾病负担”）或复杂路径依赖关系的理论模型，SEM提供了一种整合验证测量模型和结构模型的方法。本书将SEM的应用集中在验证临床量表效度和探索复杂的中介与调节效应。 3. 机器学习预测模型导论： 虽然不侧重于黑箱优化，但本书引入了提升树（Gradient Boosting Machines, GBMs）和随机森林（Random Forests）在生物标志物发现和疾病风险分层中的应用。重点在于如何使用交叉验证评估模型泛化能力（AUC、特异度和敏感性），以及如何从复杂模型中提取可解释的特征重要性，以指导临床实践。 --- 本书特色： 完全基于R： 所有代码示例均在当前稳定版R环境中运行，并提供了可供下载的完整项目文件。 临床导向： 案例数据来源于真实的临床试验、队列研究和生物医学实验室数据，确保分析结果具有高度的临床相关性。 批判性思维： 鼓励读者超越“模型拟合”，关注模型假设的检验、残差分析以及结果的可解释性和稳健性，培养严谨的医学统计实践观。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟Logistic回归这个主题已经有太多相关的书籍。然而，这本书却给了我极大的惊喜。它的编排方式非常人性化，从最基础的概念开始，逐步引入复杂的模型，让即使是对统计学不太熟悉的读者也能轻松上手。我特别喜欢书中用图文并茂的方式解释一些抽象的概念，比如Odds Ratio的几何意义，这比枯燥的文字描述要直观得多。而且，书中提供的SAS代码非常具有实操性，我可以直接将代码复制到SAS软件中运行，然后对照书中的解释来理解输出结果。这极大地缩短了我从理论到实践的学习周期。我记得有一次，我在处理一个关于疾病风险预测的数据集时，遇到了模型拟合不佳的问题，翻看这本书，找到了关于模型诊断和改进的章节，按照书中的方法进行调整，最终得到了满意的结果。这本书不仅仅教会了我如何“做”Logistic回归，更教会了我“为什么”要这样做，以及如何在遇到问题时“如何解决”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在临床研究领域摸爬滚打多年的研究者，我深知数据分析的重要性，也尝试过不少统计学书籍，但真正能打动我、让我觉得“就该是这样的”的，屈指可数。这本书无疑是其中的佼佼者。它以一种非常沉稳、扎实的风格，带领读者深入Logistic回归的“心脏”。我喜欢它对理论阐述的严谨性，每一个公式的推导、每一个假设的解读都经过深思熟虑，让人信服。但更让我惊喜的是，它在理论和实践之间找到了完美的平衡点。书中给出的SAS代码，并非简单罗列，而是经过精心设计，能够清晰地展示模型建立、参数估计、结果解读以及模型诊断的全过程。我尤其欣赏书中对于多重共线性、离群点等实际应用中常见问题的处理方法，这往往是很多基础教材所忽略的。通过学习这本书，我不仅能够熟练运用SAS进行Logistic回归分析，更重要的是，我开始能够批判性地审视分析结果，理解模型背后的逻辑，从而做出更科学的判断。这是一本能够提升研究者“内功”的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对统计学研究的认识有了质的飞跃的书。我一直觉得统计学就像一门神秘的语言，虽然我懂得一些基本的词汇，但想要用它来清晰地表达复杂的科学思想，总是感到力不从心。这本书的出现，就像一位循循善诱的老师，将原本晦涩难懂的Logistic回归分析，拆解成易于理解的逻辑和步骤。从最基础的概念入手，层层递进，深入浅出地讲解了Logistic回归的原理、假设以及在医学研究中的应用场景。尤其让我印象深刻的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重实践，提供了大量的SAS实现案例。这些案例不仅代码清晰，注释详细，而且紧密结合了医学研究的实际问题，让我能够一步步跟着操作，将理论知识转化为实际技能。在阅读过程中，我曾经对某个模型参数的解释感到困惑，尝试了很久才找到思路，但当我看到书中对这个问题的深入剖析时，豁然开朗。这种“授人以渔”的教学方式，让我深深受益。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个能够陪伴我进行研究的工具书，每当我遇到Logistic回归相关的问题时，都能从中找到答案和启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量，可以说超出了我的预期。它以一种非常精炼而又全面的方式，梳理了Logistic回归在医学研究中的应用。我最欣赏的是其对细节的关注，无论是对模型假设的详细解释，还是对SAS代码的精益求精，都体现了作者的严谨态度。书中关于如何进行模型诊断和模型选择的部分，尤其让我受益匪浅。在实际研究中，我们常常会遇到模型拟合不佳或者选择不恰当模型的情况，而这本书为我们提供了系统性的解决方案。它不仅仅是教会我们如何运行SAS，更是教会我们如何思考，如何用统计学工具来解决实际的医学问题。每次翻阅这本书，都能在其中找到新的启发，让我对Logistic回归分析的理解更加深刻。这本“宝典”级的著作，已经成为了我案头的常客，它不仅提升了我的研究能力，也让我对医学统计学产生了更浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在医学统计学领域的影响力确实不容小觑。它所提供的视角非常独特，将Logistic回归分析与医学研究的实际需求紧密结合。我之前学习Logistic回归时，总觉得有些理论知识过于抽象，难以应用到实际的研究中。而这本书，则通过大量的医学案例，将这些理论“落地”。比如，书中对于如何选择协变量、如何解释交互项以及如何评估模型性能等问题，都给出了非常详细的指导，并且这些指导都是基于丰富的医学研究经验。我尤其欣赏书中对于SAS实现的详尽讲解，它不仅仅是简单地给出代码，而是深入剖析了每一行代码的含义，以及如何根据研究问题来调整代码。这使得我在实际工作中，能够更加自信地运用SAS进行Logistic回归分析，并且能够对结果进行更深入、更准确的解读。对于想要深入理解Logistic回归在医学研究中应用的同行们来说，这本书绝对是一本不可多得的参考书。