图书介绍
应用R软件和Epicalc程序包分析流行病学数据PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- Virasakdichongsrvivatwong主编；蔡乐主译 著
- 出版社： 北京：人民卫生出版社
- ISBN：9787117102964
- 出版时间：2008
- 标注页数：239页
- 文件大小：82MB
- 文件页数：254页
- 主题词：流行病学－应用软件
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图书目录
第1章 开始使用R软件1
安装1
Crimson编辑器2
Tinn-R2
开始使用R软件2
R的程序库和程序包3
Epicalc程序包4
更新程序包4
Rprofile.site4
在线帮助5
R作为计算器6
R命令的语法6
R对象7
字符或字符串对象8
在命令行中加入注释8
逻辑型：TRUE和FALSE8
使用＆（逻辑与）进行逻辑连接9
使用|（逻辑或）进行逻辑连接9
TRUE和FALSE的值9
参考文献10
练习10
第2章 向量11
历史记录和对象保存11
连接对象12
系统数字向量12
通过一个索引向量来得到子集向量13
使用下标向量选择一个子集14
与批处理向量有关的函数14
非数值向量15
对向量中的元素排序16
从已有的向量创建一个因子变量16
缺失值18
练习19
第3章 数组、矩阵和表格20
数组20
将向量折叠起来放到数组中20
使用下标提取元素、行、列和子矩阵21
向量捆绑21
数组转置22
数组的基本统计分析22
字符型数组23
具有相同长度的两个向量的隐含数组23
矩阵24
表格24
表格和数组的归纳25
列表26
练习27
第4章 数据集28
数组与数据框架的比较28
从文本文件中获取数据框架28
数据录入和分析29
清空内存和读入数据30
包含在Epicalc内的数据框架30
读入数据30
查看数据框架的内容31
归纳数据框架的特征31
Codebook函数32
从数据框架中抽取子集33
在数据框架中添加一个变量34
从数据框架中删除变量35
把数据框架调入搜索路径35
使用Epicalc中的“use”命令37
“.data”与命令zap（）相抵触38
练习39
第5章 简单数据探索40
使用Epicalc进行数据探索40
点图46
练习47
第6章 日期和时间49
与日期有关的计算函数49
读入日期变量51
处理时间变量52
在同一个图形中显示两个变量55
年龄和difftime56
练习58
第7章 暴发调查：时间的描述59
快速浏览59
病例的定义60
暴露时间60
发作时间62
潜伏期64
配对图64
参考文献66
练习66
第8章 暴发调查：风险评估67
缺失值的重新编码67
风险的比较：危险度比和归因危险度69
剂量—反应关系70
练习71
第9章 优势比、混杂和交互作用72
优势和优势比72
混杂及其机制74
交互作用和修正效应76
练习77
第10章 基础数据管理78
一个未经整理的数据集78
识别重复的ID78
缺失值80
在数据集中替换数值81
通过抽取或索引改变值82
在数据框架里转换变量82
使用Epicalc对数值编码83
使用“label.var”对变量加标签84
对分类变量作标签86
增加一个新变量到数据框架里87
单向表格的顺序88
伸缩类别89
小结90
第11章 散点图与线性回归91
例子：钩虫与失血91
散点图92
线性模型的组成93
方差分析表，确定系数和调整确定系数94
F检验95
线性回归，拟合值和残差95
检查残差的正态性96
采用“regress.display”显示回归结果97
最终结论98
练习98
第12章 分层线性回归99
例：食盐对收缩压的影响99
把缺失值编码为另一个类别100
练习105
第13章 曲线相关106
例：随身携带的钱数和年龄的关系106
二次模型中的最大值109
分层曲线模型110
从年龄到年龄组111
用分类自变量建模112
练习113
第14章 广义线性模型114
从线性模型到广义线性模型114
模型的属性115
模型归纳的属性116
协方差矩阵116
标准误、t值和95％可信区间的计算117
广义线性模型glm的其他部分118
参考文献119
练习119
第15章 Logistic回归120
二分类结果的分布120
二元自变量的Logistic回归123
交互作用125
自变量的逐步选择126
优势比的解释127
其他数据格式128
多于2层的数据129
改变参照水平132
参考文献132
练习133
第16章 配对病例对照研究134
1∶n配对136
1∶1配对的Logistic回归分析137
条件Logistic回归139
练习140
第17章 多项分类Logistic回归141
作表格141
采用R软件进行多项分类的Logistic回归142
显示多项分类Logistic回归结果144
参照组的选择146
练习146
第18章 有序分类Logistic回归148
有序分类因素148
使用多项分类Logistic回归149
有序分类模型150
“ordinal.or.display”函数151
参考文献151
练习152
第19章 Poisson和负二项回归153
Poisson分布153
Poisson回归153
Poisson回归模型的优点153
例子：Montana冶炼厂研究154
按年龄和时期划分发病率155
用Poisson回归建模156
Poisson拟合优度检验156
线性剂量反应关系157
发病密度（ID）158
发病密度比（IDR）159
用“idr.display”命令得到IDR的95％的可信区间（CI）159
负二项回归160
参考文献162
练习162
第20章 多水平模型简介163
从分层分析到随机效应模型163
例子：畸齿矫正测量164
随机截距模型165
模型的属性和作图166
具有随机斜率的模型168
Ime4程序包的注解172
练习172
第21章 生存分析174
例：结婚年龄174
R软件中的生存对象177
寿命表178
Kaplan-Meier曲线179
累计风险率180
生存曲线间的统计学比较181
分层比较181
参考文献182
练习182
第22章 Cox回归183
Cox比例风险模型183
比例风险假定的检验184
风险比率的时间趋势185
分层Cox回归187
参考文献190
练习190
第23章 样本含量的估计191
计算样本含量的函数191
现场调查191
两个率的比较193
病例对照研究中p1、p2和比值比的关系195
队列研究和随机化对照试验196
横断面研究：检验一个假设196
两个均数的比较197
确保质量的抽样198
两个率比较的功效199
两个均数比较的功效200
练习201
第24章 文件202
开始交互式分析202
读入数据文件202
Crimson编辑器203
Tinn-R203
编辑命令文件204
控制流205
在命令文件的中间断开205
仅运行命令文件的一部分205
在命令文件里绕过一些行206
保存结果文本206
保存图形207
第25章 处理大型数据集的策略208
清除R内存208
模拟一个大型数据集208
描述变量的子集209
仅保留一个子样本209
剔除数据210
第26章 处理有关态度方面的数据211
“Attitudes”数据集211
“tableStack”用于逻辑型和因子变量212
克朗巴赫α213
归纳处理态度数据集的基本策略216
第27章 为撰写论文准备表格217
“tableStack”的概念217
“tableStack”举例218
更多的例子219
把“tableStack”得到的结果放入论文中220
Epicalc函数221
Epicalc数据集223
练习参考答案224