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流行病學(xué)分析與Stata應(yīng)用(實(shí)用講義)

流行病學(xué)分析與Stata應(yīng)用(實(shí)用講義)

定 價(jià):¥35.00

作 者: 李晉磊
出版社: 中國(guó)協(xié)和醫(yī)科大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787567921306 出版時(shí)間: 2023-02-01 包裝: 無(wú)線膠訂
開(kāi)本: 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  一方面介紹流行病學(xué)基本分析方法和測(cè)量指標(biāo),使讀者了解基于數(shù)據(jù)的流行病學(xué)分析方法;另一方面對(duì)Stata統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行介紹,使讀者能夠初步掌握Stata的使用方法,熟練運(yùn)用其進(jìn)行流行病學(xué)統(tǒng)計(jì)計(jì)算。在章節(jié)設(shè)置上,節(jié)進(jìn)行Stata界面和基本命令的介紹,讓大家能夠快速入門(mén),對(duì)Stata軟件有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí);第二、三、四節(jié)進(jìn)行流行病學(xué)相關(guān)的知識(shí)和計(jì)算方法講解,并介紹對(duì)應(yīng)的Stata命令,包括圖表制作和假設(shè)檢驗(yàn)等;第五、六、七節(jié)圍繞流行病學(xué)研究中的危險(xiǎn)因素分析,介紹Stata中回歸相關(guān)的命令操作,如線性回歸、logistic回歸、Cox回歸等。

作者簡(jiǎn)介

  李晉磊,博士,中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院群醫(yī)學(xué)及公共衛(wèi)生學(xué)院,副研究員。畢業(yè)于英國(guó)約克大學(xué),健康科學(xué)博士,美國(guó)Framingham Heart Study訪問(wèn)學(xué)者,現(xiàn)擔(dān)任北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院群醫(yī)學(xué)及公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系教師,《流行病學(xué)分析與Stata應(yīng)用》課程負(fù)責(zé)人,主要從事慢性病流行病學(xué)研究及老齡化、老年癡呆等相關(guān)領(lǐng)域研究。承擔(dān)多項(xiàng)國(guó)內(nèi)外研究課題,具有豐富的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析能力,在國(guó)內(nèi)外期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。

圖書(shū)目錄

節(jié) Stata簡(jiǎn)介與基本命令介紹 1.1 Stata軟件 1.2 Stata的界面 1.3 操作方式 1.4 強(qiáng)大的HELP功能 1.5 數(shù)據(jù)錄入 1.6 常用命令介紹 第二節(jié) 流行病學(xué)與Stata中的數(shù)據(jù)描述和圖形繪制 2.1 流行病學(xué)中的疾病測(cè)量指標(biāo) 2.2 疾病測(cè)量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化 2.3 Stata疾病分布描述與圖形繪制 第三節(jié) 流行病學(xué)中的效應(yīng)測(cè)量與Stata假設(shè)檢驗(yàn) 3.1 流行病學(xué)設(shè)計(jì)和相應(yīng)的效應(yīng)測(cè)量 3.2 偏倚和混雜 3.3 Stata中的流行病學(xué)表格分析 第四節(jié) Stata中的流行病學(xué)分析與表格報(bào)告 4.1 t檢驗(yàn) 4.2 方差分析 4.3 非參數(shù)檢驗(yàn) 4.4 卡方檢驗(yàn) 第五節(jié) Stata中的相關(guān)與線性回歸 5.1 相關(guān) Correlation 5.2 線性回歸linear regression 5.3 二分變量為自變量 5.4 多元線性回歸 第六節(jié) logistic 回歸相關(guān)命令介紹 6.1 logistic回歸在流行病學(xué)中的含義 6.2 logistic回歸命令 6.3啞變量 6.4因素調(diào)整 6.5 條件logistic 回歸 6.6 do文件的建立和使用 第七節(jié) 利用Stata進(jìn)行生存分析 7.1 生存分析的含義 7.2 生存分析在Stata中的變量設(shè)置 7.3 應(yīng)用Kaplan Meier survival estimates 7.4生存曲線的比較 7.5 Cox 回歸

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