中医研究中的统计方法

目前，统计学方法在医学领域研究中的重要性日益受到重视。作为我国传统医学的代表，中医研究过程中存在大量具有自身特色的统计问题。目前，尚无一本从统计方法学角度展开专门针对中医研究中统计问题讨论的论著。本书以作者十数年来从事中医数据研究的经验为基础，针对中医学研究过程中的统计问题展开方法讨论，以期为国内生物卫生统计从业人员提供研究思路，并可作为中医研究者的参考书目。

本书是在作者多年参与中医科研项目以及临床实际问题解决的基础上，对研究实践进行的一些梳理，试图将一些常用的统计方法在实际应用中需要注意的问题加以归纳。本书内容包括这些基本常用方法，第1章为基本统计方法，第2章为属性数据的分析，第3章为存在混杂因素的处理方法，第4章为重复测量数据的模型处理方法，第5章涉及在众多影响因素中寻找重要因素的变量选择方法，第6章是多结局的综合评价问题。
本书尝试为从事中医药临床研究需要运用统计方法、为中医药临床研究进行统计学分析的实际工作者提供参考，以求给读者一些启示，避免在实际应用中统计方法的错用。统计方法具有共性，本书也可以作为统计学专业研究生的参考书目。

易丹辉，教授，主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域应用的研究，出版专著五部，主持国家自然科学基金、国家社会科学基金等纵、横向科研课题数十项。

第1章中医研究中的基本统计方法
1.1数据的基本描述
1.1.1数据分布特征的基本描述
1.1.2分组已知的描述
1.1.3分组未知的描述
1.2数据的基本处理
1.2.1连续变量离散化
1.2.2数据的筛选
1.2.3离群值的发现与处理
1.2.4数据的正态性检验
1.3运用方法时需注意的问题
1.3.1代表值的正确使用
1.3.2检验的正确使用
1.4数据缺失的处理
1.4.1缺失的类型
1.4.2缺失模式
1.4.3缺失数据处理方法
1.5其他一些统计方法的运用
1.5.1关联规则的运用
1.5.2Lasso方法的运用
1.5.3纵向数据分析方法运用
1.5.4联合模型的运用
参考文献
第2章属性数据的分析
2.1列联分析
2.1.1交互分类和列联表
2.1.2列联表的相关测量
2.1.3列联分析使用的条件
2.2对数线性模型
2.2.1使用对数线性模型分析中医数据的原因
2.2.2模型的基本形式
2.2.3模型参数估计与检验
2.2.4应用示例
2.2.5使用对数线性模型分析的局限性
2.3Logistic回归模型
2.3.1二维响应变量的logistic模型
2.3.2多分类无序的logistic模型
2.3.3多分类有序的logistic模型
2.3.4建立logistic回归模型须注意的问题
参考文献
第3章混杂因素的处理
3.1混杂因素处理的基本问题
3.1.1混杂因素与混杂偏倚
3.1.2混杂因素处理的常用方法
3.1.3混杂因素处理的倾向评分法
3.2倾向值的估计
3.2.1倾向评分的基本原理
3.2.2二分类logistic回归估计倾向值
3.2.3GBM法
3.3匹配和匹配后分析
3.3.1倾向评分匹配的原理
3.3.2倾向评分匹配常用方法
3.3.3匹配的评价
3.3.4匹配时注意的问题
3.3.5匹配后的分析
3.4使用倾向值分析
3.4.1倾向评分加权分析
3.4.2使用非参数回归的倾向值分析
3.5倾向评分法的评价与应用
3.5.1倾向性评分法的优势
3.5.2局限性
3.5.3敏感性分析
3.5.4应用示例
参考文献
第4章重复测量数据的纵向分析
4.1研究背景与意义
4.2纵向数据分析的基本问题
4.2.1一般线性模型与广义线性模型
4.2.2边际模型
4.2.3混合效应模型
4.2.4转移模型
4.3边际模型及其应用
4.3.1数据的初步分析
4.3.2建立边际模型
4.3.3参数估计、检验和模型的评价
4.4边际转移模型及其应用
4.4.1研究背景
4.4.2研究思路
4.4.3边际转移模型的形式及假定
4.4.4数据背景及初步分析
4.4.5边际转移模型构建
4.4.6模型参数的解释
参考文献
第5章疾病影响因素的变量选择
5.1研究背景与意义
5.2变量选择的基本思路
5.2.1概述
5.2.2收缩罚方法
5.2.3机器学习方法
5.3影响因素筛选的成组变量选择
5.3.1骨质疏松症状筛选研究背景
5.3.2研究方法
5.3.3应用分析与讨论
5.4不平衡数据的变量选择
5.4.1数据说明与分析
5.4.2基于不平衡数据网络罚变量选择模型分析
参考文献
第6章多结局指标的综合评价
6.1研究背景与意义
6.2综合评价的基本方法
6.2.1德尔菲法
6.2.2层次分析法
6.2.3结构方程模型法
6.3综合评价潜变量的构造方法
6.3.1肝气逆综合征评价研究背景
6.3.2研究方法
6.3.3应用分析与讨论
6.4重复观测数据的综合评价方法
参考文献
附录分布表