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第1章 引言和病因概念1

1.1 引言2

1.2 多病因概念简史2

1.3 科学推断简史4

1.4 流行病学研究的关键要素6

1.5 寻找病因7

1.6 病因（因果）模型8

1.7 单一暴露因果关系的反事实概念13

1.8 因果关系的实验证据和观察证据15

1.9 构建因果关系图17

1.10 病因推断准则18

参考文献21

第2章 抽样25

2.1 引言26

2.2 非概率抽样28

2.3 概率抽样28

2.4 简单随机样本29

2.5 系统随机样本29

2.6 分层随机样本29

2.7 整群抽样29

2.8 多阶抽样30

2.9 靶向（基于风险的）抽样31

2.10 调查数据分析32

2.11 样本容量的确定34

2.12 检测疾病的抽样40

参考文献41

第3章 调查问卷设计43

3.1 引言44

3.2 问题的设计45

3.3 开放式提问46

3.4 封闭式提问46

3.5 调查问卷的措辞48

3.6 调查问卷的结构49

3.7 预先测试调查问卷50

3.8 调查问卷的验证50

3.9 问卷应答率51

3.10 资料编码和整理51

参考文献52

第4章 疾病频率的度量55

4.1 引言56

4.2 计数、比例、比数和率56

4.3 发生（率）57

4.4 计算风险57

4.5 计算发生率58

4.6 风险与率的关系59

4.7 现患率60

4.8 死亡统计62

4.9 疾病频率的其他测量指标62

4.10 标准误和置信区间62

4.11 风险和率的标准化63

参考文献66

第5章 筛检试验与诊断试验67

5.1 引言68

5.2 试验自身属性68

5.3 试验检测疾病或健康的能力74

5.4 预测值76

5.5 试验结果为连续尺度的解释78

5.6 多重试验的应用83

5.7 诊断试验的评价85

5.8 无金标准时的评价87

5.9 试验评价的其他考虑91

5.10 样本大小的要求92

5.11 群体水平试验92

5.12 混合样本使用95

参考文献96

第6章 联系的度量101

6.1 引言102

6.2 联系的度量102

6.3 效应度量105

6.4 研究设计和联系度量107

6.5 假设检验和置信区间107

6.6 联系度量的多变量估计111

参考文献112

第7章 观察性研究导论113

7.1 引言114

7.2 试验设计的统一方法115

7.3 描述性研究117

7.4 观察性研究118

7.5 现况研究118

7.6 重复的现况研究与队列研究121

参考文献122

第8章 队列研究125

8.1 引言126

8.2 研究组群127

8.3 暴露128

8.4 保证暴露组和非暴露组的可比性130

8.5 追踪期131

8.6 度量结局131

8.7 分析132

8.8 队列研究报告132

参考文献134

第9章 病例-对照研究137

9.1 引言138

9.2 研究的基础群体138

9.3 病例序列139

9.4 对照选择的原则139

9.5 基于风险设计的对照选择140

9.6 基于率设计的对照选择141

9.7 对照的其他来源144

9.8 每一病例的对照数目145

9.9 对照组的数目145

9.10 暴露和协变量的评估146

9.11 维持病例和对照的可比性146

9.12 病例-对照的数据分析146

9.13 病例-对照研究报告指南147

参考文献147

第10章 混合研究设计149

10.1 引言150

10.2 病例交叉研究150

10.3 病例-病例研究152

10.4 病例-序列研究153

10.5 病例-队列研究154

10.6 单纯病例研究155

10.7 两阶抽样设计156

参考文献157

第11章 对照研究（临床试验）159

11.1 引言160

11.2 目的161

11.3 研究组群162

11.4 研究动物的分配165

11.5 确定具体干预167

11.6 盲法167

11.7 跟踪／遵从168

11.8 度量结局169

11.9 分析169

11.10 传染性病原预防的临床试验设计171

11.11 伦理考虑173

11.12 报告临床试验174

参考文献175

第12章 观察性研究的真实性179

12.1 引言180

12.2 选择偏倚180

12.3 选择偏倚举例182

12.4 减少选择偏倚187

12.5 信息偏倚188

12.6 分类错误偏倚189

12.7 纠正错误分类的验证研究194

12.8 度量误差194

12.9 暴露代用度量的误差195

12.10 信息偏倚对样本大小的影响196

参考文献196

第13章 混杂：检测和控制199

13.1 引言200

13.2 数据分析前混杂的控制202

13.3 混杂因素匹配202

13.4 倾向记分匹配206

13.5 检测混杂208

13.6 混杂的分析控制212

13.7 控制混杂和估计因果效应的其他方法217

13.8 控制混杂的多变量建模221

13.9 控制混杂的工具变量222

13.10 未度量混杂因素的外部调整和敏感性分析223

13.11 理解因果关系224

13.12 外来变量的总效应232

参考文献233

第14章 线性回归237

14.1 引言238

14.2 回归分析238

14.3 假设检验和效应估计240

14.4 X变量的性质244

14.5 高度相关（共线性）变量的检测248

14.6 交互作用的检测和建模250

14.7 多变量线性模型的因果解释251

14.8 最小二乘模型的评价253

14.9 主要假设的评价256

14.10 个体观察值的评价262

14.11 时间序列数据266

参考文献268

第15章 建模策略269

15.1 引言270

15.2 建模步骤270

15.3 建立因果模型271

15.4 减少预测变量的数目272

15.5 缺失值问题276

15.6 连续预测变量的效应277

15.7 确定有关的交互项282

15.8 建立模型283

15.9 模型的可靠性评价287

15.10 结果表述287

参考文献289

第16章 Logistic回归291

16.1 引言292

16.2 Logistic模型292

16.3 比数和比数比293

16.4 拟合logistic回归模型293

16.5 logistic回归假设294

16.6 似然比统计量295

16.7 Wald检验296

16.8 系数的解释296

16.9 交互作用和混杂的评价300

16.10 建模301

16.11 广义线性模型302

16.12 评价Logistic回归模型303

16.13 样本大小311

16.14 精确logistic回归311

16.15 配对研究的条件logistic回归312

参考文献315

第17章 等级数据和多项数据建模317

17.1 引言318

17.2 模型概述318

17.3 多项Logistic回归321

17.4 等级数据建模324

17.5 比数比模型（累计约束Logit模型）325

17.6 相邻类别模型328

17.7 连续比模型329

参考文献330

第18章 计数数据和率数据的建模331

18.1 引言332

18.2 Poisson分布333

18.3 Poisson回归模型334

18.4 系数解释334

18.5 评价Poisson回归模型336

18.6 负二项回归338

18.7 零计数问题342

参考文献346

第19章 生存数据建模349

19.1 引言350

19.2 非参数分析354

19.3 精算寿命表354

19.4 生存函数Kaplan-Meier估计355

19.5 累积危害函数Nelson-Aalen估计358

19.6 非参数分析的统计推断358

19.7 生存函数、寿终函数和危害函数360

19.8 半参数分析364

19.9 参数模型378

19.10 加速寿终时间模型381

19.11 脆弱模型与聚集384

19.12 多结果事件数据389

19.13 离散时间生存分析391

19.14 生存分析的样本容量394

参考文献395

第20章 集群数据简介397

20.1 引言398

20.2 由数据结构引起的集群398

20.3 集群数据的效应402

20.4 集群影响的模拟研究405

20.5 处理集群的方法引论407

参考文献413

第21章 连续型数据的混合模型415

21.1 引言416

21.2 线性混合模型416

21.3 随机斜率421

21.4 关联效应424

21.5 线性混合模型的统计分析425

参考文献433

第22章 离散数据的混合模型435

22.1 引言436

22.2 随机效应Logistic回归436

22.3 随机效应Poisson回归439

22.4 广义线性混合模型441

22.5 广义线性混合模型的统计分析446

22.6 离散数据集分析的总结453

参考文献454

第23章 重复测量数据457

23.1 引言458

23.2 重复测量数据的单变量和多变量方法459

23.3 有协相关结构线性混合模型464

23.4 不连续重复测量数据的混合模型469

23.5 广义估计方程472

参考文献476

第24章 贝叶斯分析介绍479

24.1 引言480

24.2 贝叶斯分析480

24.3 马尔可夫蒙特卡罗（MCMC）估计483

24.4 MCMC估计的统计分析486

24.5 贝叶斯和MCMC模型的拓展489

参考文献495

第25章 空间数据分析：引言和可视化497

25.1 引言498

25.2 空间数据498

25.3 空间数据分析500

25.4 附加语505

参考文献507

第26章 空间数据分析509

26.1 引言510

26.2 空间数据统计分析的特异问题510

26.3 探查性空间分析512

26.4 全局空间聚集518

26.5 局部空间聚集检测523

26.6 空间-时间联系525

26.7 建模528

参考文献532

第27章 传染病流行病学概述535

27.1 引言536

27.2 感染与疾病537

27.3 传播538

27.4 传染病传播的数学模型539

27.5 R0和其他传染病参数的估计543

参考文献551

第28章 系统评述和荟萃分析553

28.1 引言554

28.2 叙述性评述554

28.3 系统评述555

28.4 荟萃分析概述557

28.5 固定效应模型和随机效应模型559

28.6 结果表述561

28.7 异质性561

28.8 发表偏倚568

28.9 有影响力的研究570

28.10 结果尺度和数据问题570

28.11 观察性研究的荟萃分析573

28.12 诊断试验的荟萃分析574

28.13 荟萃分析应用575

参考文献575

第29章 生态学与组群水平研究579

29.1 引言580

29.2 组群水平研究的原理580

29.3 生态变量的类型581

29.4 生态研究中与建模方法相关的问题582

29.5 与推断有关的问题583

29.6 生态偏倚的来源583

29.7 非生态组群水平研究586

参考文献589

第30章 结构化数据分析方法591

30.1 引言592

30.2 数据收集592

30.3 数据编码592

30.4 数据输入593

30.5 文档跟踪593

30.6 变量跟踪594

30.7 程序式与交互式数据处理594

30.8 数据编辑594

30.9 数据验证596

30.10 数据处理—结果变量596

30.11 数据处理—预测变量596

30.12 数据处理—多水平数据597

30.13 无条件联系597

30.14 分析跟踪597

第31章 数据集描述599

词汇和术语638