实用流行病学纵向数据分析方法

在很多介绍纵向数据分析的书中，数理统计理论往往是其重要组成部分，因为几乎所有的此类书由统计学家编写，但他们通常无法用一种简单、让人容易理解的方法来解释其中的内容，而研究人员往往更关注如何应用及怎样解释分析结果。本书的作者是一位流行病学家。相对于统计学家，流行病学家更多关注如何应用统计分析方法解决实际问题，且如何解释得到的结果。本书着重介绍了纵向数据分析的统计方法的实际应用，旨在提供实用性的指导来帮助研究者处理纵向研究的数据资料，对纵向数据进行分析，得出可靠的研究结果和结论。本书同样适合于"非统计专业"研究者阅读。

Jos W.R.Twisk教授，任职于荷兰阿姆斯特丹自由大学(Verij Universiteit Amsterdam)医学中心、流行病与生物统计学系。Twisk教授是应用纵向数据分析方法方面的专家，已出版关于应用纵向数据分析、多水平分析和应用生物统计概论等方面的书籍，并已发表论文400多篇。

1纵向研究概论
1.1背景知识
1.2统计学的基本方法原则
1.3分析纵向数据的知识基础
1.4本书的示例
1.5统计分析软件
1.6纵向研究的数据结构
1.7统计符号
1.8第2版的创新之处
2研究设计
2.1背景知识
2.2观察性纵向研究
2.2.1时期效应和队列效应
2.2.2其他干扰效应
2.2.3示例
2.3实验性(纵向)研究
3连续性结果变量
3.1前后两次测量的纵向研究
3.1.1示例
3.2配对t检验的等价非参数检验
3.2.1示例
3.3多次测量的纵向研究
3.3.1“单变量”资料分析举例
3.3.2结果变量与时间关系的曲线
3.3.3示例
3.3.4示例
3.4“单变量”或“多变量”分析
3.5组间比较
3.5.1“单变量”分析：示例
3.5.2示例
3.6评论
3.7Post.hoc过程
3.7.1示例
3.8不同组之间的对比
3.8.1示例
3.9重复测量资料MANOVA的等价非参数检验
3.9.1示例
4连续性结果变量——与其他变量的关系
4.1背景知识
4.2“传统”分析方法
4.3示例
4.4纵向分析方法
4.5广义估计方程((Generalized Estimation Equation)
4.5.1简介
4.5.2工作相关结构(Working correlation strcture)
4.5.3对GEE分析得到的回归系数的解释
4.5.4示例
4.6混合模型分析(Mixed model analysis)
4.6.1背景知识
4.6.2纵向研究的混合模型
4.6.3示例
4.6.4评论
4.7GEE分析和混合模型分析的比较
4.7.1“协方差校正”的方法
4.7.2混合模型分析的扩展
4.7.3评论
5时间趋势分析
5.1随时间的变化
5.2组间比较
5.3时间校正
6纵向数据分析的其他模型
6.1简介
6.2变通模型(alternative models)
6.2.1时间滞后回归模型(time-lag model)
6.2.2差分回归模型(model of changes)
6.2.3自回归模型(autoregressive model)
6.2.4模型总结
6.2.5纵向回归模型分析示例
6.3评论
6.4示例
7二分类结果变量.
7.1简单的分析方法
7.1.1两次测量
7.1.2两次以上测量
7.1.3组间比较
7.1.4示例
7.2和其他变量的关系
7.2.1经典分析方法
7.2.2示例
7.2.3复杂统计方法
7.2.4示例
7.2.5Logistic GEE分析和Logistic混合模型分析的比较
7.2.6其他模型
7.2.7评论
8多分类和“计数”结果变量
8.1多分类结果变量
8.1.1两次测量
8.1.2两次以上的测量
8.1.3组间比较
8.1.4示例
8.1.5和其他变量的关系
8.2“计数”结果变量
8.2.1示例
8.2.2计数变量GEE分析和混合模型分析的比较
8.3评论
9实验性研究的数据分析
9.1背景知识
9.2连续性结果变量
9.2.1只有一次随访测量的实验性研究
9.2.2一次以上随访测量的实验研究
9.2.3小结
9.3二分类结果变量
9.3.1简介
9.3.2简单分析方法
9.3.3复杂分析方法
9.3.4其他方法
9.4小结
lO纵向研究的缺失值处理
10.1背景知识
10.2可忽略的或能够提供信息的数据缺失
10.3示例
10.3.1创建含有缺失数据的数据库
10.3.2影响数据缺失的因素分析
10.4对含有缺失数据的数据库的分析
10.4.1示例
10.5插值方法
10.5.1连续性结果变量
10.5.2二分类和多分类结果变量
10.5.3示例
10.5.4小结
10.6缺失数据数据库的CEE分析和混合模型分析的比较
10.7小结
11样本量的计算
11.1背景知识
11.2示例
12纵向数据分析软件
12.1背景知识
12.2连续性结果变量的GEE分析
12.2.1Stata
12.2.2SAS
12.2.3R
12.2.4SPSS
12.2.5小结
12.3二分类结果变量的GEE分析
12.3.1Stata
12.3.2SAS
12.3.3R
12.3.4SPSS
12.3.5小结
12.4连续性结果变量的混合模型分析
12.4.1Stata
12.4.2SAS
12.4.3R
12.4.4SPSS
12.4.5MLwiN
12.4.6小结
12.5二分类结果变量的混合模型分析
12.5.1简介
12.5.2Stata
12.5.3SAS
12.5.4R
12.5.5SPSS
12.5.6MLwiN
12.5.7小结
12.6分类结果变量和“计数”结果变量
12.7“协方差校正”法
12.7.1示例
13进一步研究
13.1背景知识
13.2结果变量的上限或下限的删失
13.2.1简介
13.2.2示例
13.2.3评论
13.3不同发展轨迹下的个体分类
参考文献