圖書描述
一、類彆資料處理。包括：二嚮列聯錶、三嚮列聯錶……等。
二、存活分析。包括：Kaplan-Meier、Cox迴歸、參數存活模型、危險比例檢定、時間共變數、韋伯分配、指數分配……等。存活分析的事件時間資料也常齣現在其他不同領域中，如：企業存活時間（商業）、客戶忠誠度（行銷）、法人預警分析（金融）、再就業時間（經濟）、假釋到再犯時間（法學）和可靠度分析（工業）等等。
三、流行病學工具。包括：病例控製、Mantel-Haenszel、ROC分析……等。
Stata操作簡便，給予使用者足夠的自訂空間。不但可使用簡單的視窗指令，還能因應需求自行修改、添加或撰寫程式，擴充性極強。在運算速度上，也比SPSS及SAS更快。
本書是一本非常有用的Stata工具書，對初學或想領略高等統計的讀者，相信定有很大的收獲
本書特色
●Stata功能強大，可以選單操作，也可自行輸入指令，能滿足初級者到高階者的需求。
●本書詳盡介紹生物醫學領域必學的分析技術，包含類彆資料處理、存活分析、流行病學、病例控製、篩檢工具與ROC麯綫等。
●實用範例資料檔，搭配視覺化操作說明，讓您迅速成為Stata統計高手。
●完整且劄實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓您的報告、論文大升級。
●由於電腦與統計的日新月異，使生醫統計也延伸至以下研究領域：生態、農業、商業、社會科學……
◎隨書附贈資料檔光碟，建議使用Stata 14版本執行。
著者信息
張紹勛
學曆：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師範大學專任教授
經曆：緻理技術學院專任副教授
研究助理簡介
張任坊
國立海洋大學商船係
張博一
國立中央大學通訊工程研究所
圖書目錄
1-1 Stata是地錶最強大之統計軟體
1-1-1 Stata統計功能
1-1-2 類彆資料之列聯錶，Stata對應的指令
1-1-3 Stata流行病(epidemiologists)之選擇錶對應的指令
1-2 醫學實驗設計種類、重要性
1-2-1 流行病學的研究法：實驗性vs.觀察性
1-2-2 統計與實驗設計功能之對應關係
1-2-3 OLS迴歸模型之重點整理
1-2-4 單變量vs.多變量統計
1-3 二個類彆變數之分析
1-3-1 類彆變數之適用條件
1-3-2 卡方檢定：關聯性分析
1-3-2a 卡方檢定之介紹
1-3-2b 卡方檢定之Stata實作
1-3-3 勝算比(OR)、ROC麯綫、敏感度/ 特異性：logistic迴歸
1-3-3a Odds ratio之意義
1-3-3b Odds ratio之STATA實作
1-3-3c 二元依變數之模型：邏輯斯迴歸之實例
1-3-3d ROC麯綫麵積、敏感度/ 特異性
1-4 流行病之類彆資料統計錶( 同質性檢定)
1-4-1 二發生率(Incidence-rate ratio)之列聯錶(ir and iri指令)
1-4-2 世代研究風險比(Cohort study risk-ratio)之列聯錶(cs、csi指令)
1-4-3 病例對照(case-control)列聯錶(cc and cci、tabodds、mhodds指令)
1-4-4 分群組之失敗率(failure odds by category)列聯錶(tabodds指令)
1-4-5 配對病例對照研究(matched case-control)(mcc、mcci指令)
1-5 三嚮列聯錶(Three-Way Contingency Tables)
1-5-1 三嚮列聯錶、Mantel-Haenszel同質性檢定(tab3way、cc指令)
1-6 類彆依變數之三種迴歸，誰誤差小就誰優
1-6-1 類彆依變數之三種迴歸，誰優？(reg、logit、probit指令)
1-7 對數綫性模型(Log linear Models)之列聯錶(ipf、「glm ..., fam(pois) link(log)」指令)
1-8 Nominal依變數：Multinomial Logistic迴歸之多項選擇(mlogit、mlogtest、test、prchange、listcoef指令)
1-8-1 Multinomial Logistic迴歸之解說
1-8-2 Multinomial Logistic迴歸之實作
1-9 配對資料(Matched Pairs)模型：Conditional logistic迴歸(先「clogit, group( 配對) or」指令、再tabulate指令)
1-10 Logit迴歸之練習題
Chapter 02 (半參數)Cox存活分析：臨床研究最重要統計法
2-1 存活分析(survival analysis)介紹
2-1-1 存活分析之定義
2-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？
2-1-3 存活分析之三種研究目標
2-1-4 存活分析之研究議題
2-1-5 設限資料(censored data)
2-1-6 存活時間T之機率函數
2-1-7 Cox存活分析vs. Logit模型／ probit模型的差異
2-2 Stata存活分析/ 繪圖錶之對應指令、新增統計功能
2-3 存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎？
2-3-1 生命錶(life table)
2-3-2 存活分析範例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]
2-4 Cox比例危險模型(proportional hazards model)(stcox 指令)
2-4-1 f(t)機率密度函數、S(t)存活函數、h(t)危險函數、H(t)纍積危險函數
2-4-2 Cox比例危險模型之迴歸式解說
2-4-3 危險函數的估計(hazard function)
2-4-4 Cox比例危險模型之配適度檢定
2-4-5 Cox模型之相對風險(relative risk, RR)
2-5 Kaplan-Meier存活模型
2-5-1 Kaplan-Meier估計法(product-limit Estimate)
2-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs.韋伯分布(參數存活模型)
2-5-3 Kaplan-Meier存活函數(依序sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)
2-5-4 存活分析之檢定法：Cox比例危險模型(stcox)指令
2-6 脆弱性之Cox模型(Cox regression with shared frailty)
2-6-1 脆弱性之Cox模型：「stcox, shared( 脆弱變數)」指令
Chapter 03 參數存活分析(偏態之依變數有6種分布可搭2種脆弱模型)
3-1 參數存活分析(parametric survival analysis)有六種模型
3-1-1a 可靠度之品質管理(韋伯分布常搭配accelerated failure-time)
3-1-1b Cox比例危險模型(PHM)及加速失敗時間模型(accelerated failure time, AFT)
3-1-2 參數存活分析之介紹(streg指令)
3-1-3 6種參數存活模型：韋伯及對數分布尚可搭2種脆弱模型(streg)
3-2 連續隨機變數(存活時間T)的6種機率密度函數(PDF)
3-2-1 機率密度函數(probability density function)
3-2-2 Weibull分布(非常態分布、右偏態)：存活分析最重要分布
3-2-3 指數(Exponential) 分布：可靠度模型之失效時間的機率分布
3-2-4 Gompertz分布：偏態分布
3-2-5 對數邏輯分布(Log-logistic)：偏態分布
3-2-6 對數常態(Log-normal)分布：偏態分布
3-2-7 廣義(generalized)gamma分布
3-3 存活時間機率函數(連續型態vs.離散型態)
3-3-1 連續型態之存活時間機率函數
3-3-2 離散型態之存活時間機率函數
3-4 帶偏態之依變數：參數存活分析(streg指令)
3-4-1 脆弱性(frailty) 模型
3-4-2 加速失敗時間(Accelerated Failure Time)模型
3-4-3 配對後Weibull存活模型搭配accelerated failure time：發電機壽命(streg指令)
3-4-4 每位病人發生多重失敗事件(multiple failures)之Weibull存活模型(streg指令)
3-4-5 五種參數模型(廣義Gamma、韋伯...)，誰優？驗證治癌新藥效：(streg、test指令)
3-4-6 Weibull存活模型(帶有脆弱性gamma): 癌癥死亡之個人因子(streg指令)
3-4-7 指數迴歸(搭配accelerated failure-time)：肝癌之個人危險因子(streg指令)
Chapter 04 存活模型之進階
4-1 風險模型延伸(Extensions of the Proportional Hazards Model)
4-2 競爭風險迴歸(Competing-risks regression)(stcrreg指令)
4-2-1 競爭風險之應用：違約及提前清償行為模型係數估計
4-2-2 範例：競爭風險(Competing-risks)迴歸(stcrreg指令)
4-3 縱貫麵調查法：肺癌存活模型(svy: stcox 指令)
4-4 panel-data參數存活模型[xtstreg , shared(panel變數)指令]
4-4-1 追蹤資料(panel-data)
4-4-2 追蹤資料(panel-data) 存活分析[xtstreg, shared (panel 變數) 指令]
4-5 多層次(multilevel)參數存活模型(mestreg指令)
4-5-1 Multilevel存活模型
4-5-2 多層次參數存活模型(mestreg...||分層變數)
Chapter 05 最小平方法(OLS)迴歸vs. Logistic迴歸
5-1 瞭解各類型迴歸分析
5-1-1 各類型迴歸之適用情境
5-1-2 綫性迴歸之基本概念
5-2 最小平方法(OLS) 迴歸7個假定的診斷及補救法
5-3 Binary依變數：Linear Probability, Probit及Logistic迴歸
5-3-1 Logistic迴歸介紹
5-3-2 Logistic指令的事後檢定
5-3-3 Logistic範例：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-4 Binary依變數(失業否預測)：OLS,Probit及Logistic迴歸三者比較
Chapter 06 流行病學統計法：ROC麯綫分析
6-1 流行病學(Epidemiology)
6-1-1 流行病學之研究法：觀察法及實驗法
6-1-2a 觀察法：描述性vs.分析性研究
6-1-2b 觀察法：前瞻性vs.迴溯性研究；縱貫麵vs.橫斷麵研究
6-1-3 實驗法
6-1-4 Stata流行病(epidemiologists)之選擇錶對應的指令
6-1-5 流行病學之ROC法的應用領域
6-1-6 臨床試驗常用術語解釋
6-1-7 頻率(frequency)的指標：生命統計測量值
6-2 Receiver operating characteristic(ROC)分析：判彆檢驗工具的準確性
6-2-1 流行病統計法：ROC緣由
6-2-2 ROC麯綫原理：2×2混淆矩陣
6-2-3a Type I誤差α及Type II誤差β：ROC圖切斷點的由來
6-2-3b 評估不同篩檢工具之分類準確性(accuracy)：ROC圖
6-2-4 篩檢工具的績效(performance)：同一篩檢工具不同檢驗值切斷點的選擇
6-2-5 ROC法之分析步驟
6-2-6 參數的ROC
6-3 ROC分析之Stata範例
6-3-1 如何提升ROC研究設計之品質
6-3-2a 二個Logistic迴歸誰優？(logit、lroc、roccomp指令)
6-3-2b ROC繪圖法：三個檢驗工具之準確度，誰優？(roccomp、rocgold指令)
6-3-3 Parametric ROC models：風險評級最佳斷點？(rocfit指令)
6-3-4 Nonparametric ROC模型之風險評級最佳斷點(roctab指令)
圖書序言
隨著21世紀生物科技資訊時代的來臨，搭配STaTa是地錶最強的統計軟體。使得生物統計在醫學上已扮演著舉足輕重的角色。生物統計學（biometry, biometrics, biostatistics），綜閤其意，是指將統計學或數學上的方法應用於生物、醫學、農學、商業，而其對於流行病學及臨床試驗方麵，具有相當高的價值。
醫學統計學係採用統計學、運籌學、經濟、數學等領域之定量方法。對臨床試驗的設計和分析就是醫學統計學在醫學裏最明顯的應用。生物醫學統計分析，依使用者及研究目的，大緻分為臨床與實驗室資料分析、問捲資料分析、流行病學資料分析、資料庫資料分析，不同之使用者及研究目的之間。事實上有許多共通之研究設計及統計分析法，都與作者在五南齣版STaTa 一序書名有關，包括：
一、「 STaTa與高等統計分析」一書，該書內容包括：
描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重覆測量...。
二、「 STaTa 在結構方程模型及試題反應理論的應用」一書，該書內容包括：
路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析、試題反應理論...。
三、「 STaTa在生物醫學統計分析的應用」一書，該書內容包括：
類彆資料分析( 無母數統計)、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、盛行率、發生率、相對危險率比、勝齣比(Odds Ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 麯綫、工具變數(2SLS)...。
四、「 Meta 分析實作：使用 Excel 與 CMA 程式」一書，該書內容包括：
統閤分析(meta-analysis)、勝齣比(Odds Ratio)、風險比、4 種有名效果量(ES) 公式之單位變換等。
五、「 Panel-data迴歸模型：STaTa在廣義時間序列的應用」一書，該書內容包括：
多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型...。
六、「 STaTa在財務金融與經濟分析的應用」一書，該書內容包括：
誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整閤...等。
此外，集群分析(cluster analysis)、鑑彆分析...等分析，則有待作者後續再寫作。
本書主要內容包含三大類內容：
1. 類彆資料處理：
二因子列聯錶、三因子列聯錶...。
2. 生存分析 (Survival analysis)：
Kaplan – Meier、Cox 迴歸( 弱性)、參數存活模型( 弱性)、危險比例檢定、時間共變數、左- 右檢查、韋柏分配、指數分配...。
在醫學統計中，存活分析法(survival analysis) 是用來研究或分析樣本所觀測到的某一段時間長度之分配。一段時間長度通常是從一特定事件起始之起始時間點算起，計算到某一特定事件發生的時間點為止，通常稱為事件時間或存活時間。在我們週圍，事件時間的資料常齣現在不同領域中，包括：
(1) 公共衛生中的死亡率。
(2) 生物醫學領域：競爭風險、參數模型等存活分析。
(3) 流行病學中的生命量錶。
(4) 商業領域：客戶關係管理、公司企業的存活時間。市場研究之消費者對特定商品購買時間，客戶忠誠度的時間。或則商業上客戶資料管理、行銷、企業倒閉、員工離職。
(5) 金融領域：個人消費性貸款、法人金融預警分析等。
(6) 保險統計學及人口統計學中的生命統計資料。
(7) 社會學中的事件曆史分析，研究結婚時間到離婚時間，到再婚時間，人口居住時間與流動時間。
(8) 法學研究：犯罪嫌疑人從犯罪時間到被捕時間，犯罪嫌疑人從被捕時間到起訴時間，從起訴時間到定罪時間，從假釋時間到再犯時間等。
(9) 工業領域：可靠度分析、工業製成、産品cycle。
(10) 經濟研究：失業，從就業時間到失業時間，到再就業時間等。
(11) 教育領域：老師離職、學生休退學/ 吸毒等。
3. 流行病學工具 (Tools for epidemiologists)：
比例標準化、病例控製、已配適病例控製、Mantel– Haenszel，藥理學、ROC分析、 ICD-9-CM(icd9 指令)...。
大部分的醫學統計學課程都開在公共衛生學校、醫學院、林業、農業、商業、應用統計的學院是常見的課程，甚至某些美國的大學會為醫學統計學設立獨立學院。
迄今，由於電腦與統計的日新月異，使得生物醫學統計已延伸至以下研究領域：公共衛生、流行病學、營養學和環境健康、基因組學、人口遺傳學、醫學、生態、生物鑒定、農業、商業、社會科學...。
最後，特感謝全傑科技公司(www.softhome.com.tw)，贊助STATA軟體，晚學纔有機會撰寫Stata一係列的書，以嘉惠學習者。
張紹勛
敬上
圖書試讀
世代研究又稱追蹤性研究、前瞻性研究或縱貫性研究，是一種探索病因的流行病學研究方法。其做法是在人群中抽取一個樣本，按是否暴露(expose) 於某種可疑病因( 危險因子) 或暴露程度分組，經過一段追蹤觀察，最後比較各組的發病率或死亡率，對因果關係作齣估計。世代研究適用於發病率較高的疾病，也適用於環境汙染對健康影響的評價。該方法的優點是在兩組對比中( 開始時的健康狀況一樣) 直接觀察緻病因子與發病的關係，不存在迴憶性偏差，且能計算發病率、死亡率和相對危險性。缺點是觀察時間長，可發生失訪偏差；如觀察發病率低的疾病則需大量人力，費用高、時間長。
世代研究是研究一開始將研究對象( 不一定是有病的人) 隨機地分派至兩組，其中一組是暴露組(exposed group) 另一組則是未暴露組(unexposed group)，至於暴露的因子則是研究者關心的變數，例如抽菸與肺癌的關係或居住在高壓電附近與腦部病變的關係。然後往後追蹤一段期間，就會觀察到暴露組與未暴露組都有人發生事件(event，例如疾病)，此時就可計算兩組發生事件比例的比較，例如追蹤10 年後抽菸組發生肺癌的比例為3% 而未抽菸組罹患肺癌比例為1%，接著進而透過統計分析評估究竟暴露因子( 抽菸) 是否與事件( 肺癌) 有所關聯。
世代研究是非常具有因果推論效力的研究設計，但是非常耗時也非常耗費成本，以抽菸跟肺癌來說，可能至少的追蹤期要10 年以上纔有意義。另外一方麵也因為追蹤期很長，研究參與對象會有失去追蹤(lost to follow up) 的問題。
1-4-3 病例對照(case-control) 列聯錶(cc and cci、tabodds、mhodds 指令)
流行病學的研究設計類型包括：個案報告(case report)、病例分析(case analysis)、現況調查(cross section study)、病例對照研究(case control study)、世代研究(cohort study)、臨床試驗(clinical trial)。這些方法的論證因果遞增強度，由小到大依序為：個案報告 < 病例分析 < 現況調查 < 病例對照研究 < 世代研究 < 臨床試驗，並以「同期隨機對照試驗」論證強度最高。
病例對照研究是流行病學的其中一種研究設計。它是一種較廉宜及慣常使用的流行病學研究，隻需少數的研究人員( 甚至隻是一個) 及單一的設備，且不涉及有結構的試驗。它的方法是指嚮一係列的重要發現及先例，其可信性卻有受質疑的地方，但因它過往的成功，現時廣泛被醫學界所接受。
用户评价
在我接觸的颱灣的生物醫學研究圈子裏，Stata的齣現頻率之高，幾乎可以用“無處不在”來形容。然而，很多時候，我們隻是在使用它，而對其背後更深層次的統計原理和更高級的應用技巧，瞭解卻相對有限。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，恰好可以滿足這種對“知其然”更要“知其所以然”的需求。我特彆想知道，書中是否會深入探討如何使用Stata進行模型驗證（model validation），以及如何評估和改進模型的預測能力。例如，在開發一個疾病預測模型時，我們如何利用交叉驗證（cross-validation）來避免過擬閤？如何解讀ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC值（Area Under the Curve）？這些都是在實際應用中非常關鍵的環節。此外，我對書中關於因果推斷（causal inference）的討論非常感興趣，特彆是在處理觀察性研究中的混雜因素（confounding factors）時，Stata是否提供瞭有效的工具和方法？例如，如何利用傾嚮性評分（propensity score）來調整混雜？或者，是否會介紹一些更先進的因果推斷方法？最後，如果書中能夠提供一些關於如何進行統計報告的規範化建議，例如在論文中如何準確描述統計分析過程、如何呈現統計結果，那將是非常實用的。
评分在我看來，一本優秀的統計學教材，不僅要講授理論，更要傳授如何解決實際問題。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，從書名就透露齣一種“實戰導嚮”的風格，這正是我所需要的。作為一名在颱灣的公共衛生領域的研究助理，我經常需要處理來自社區健康調查、疾病監測係統等多樣化的數據。很多時候，研究的核心問題是如何從這些數據中推斷齣人群健康狀況的真實情況，以及哪些乾預措施是最有效的。《生物醫學統計：使用Stata分析》如果能提供關於抽樣調查設計（survey sampling designs）和數據分析的詳細指導，比如如何計算抽樣誤差、如何處理分層抽樣（stratified sampling）和整群抽樣（cluster sampling）的數據，那將對我非常有幫助。此外，關於流行病學研究中常用的統計模型，如邏輯迴歸（logistic regression）、泊鬆迴歸（Poisson regression）和負二項迴歸（negative binomial regression），書中是如何深入講解其在Stata中的實現和解釋的，我非常期待。我也希望書中能夠涵蓋一些關於質量控製（quality control）和數據清洗（data cleaning）的實用技巧，因為在實際數據分析中，往往會遇到各種各樣的數據質量問題，而這些問題如果不妥善處理，會嚴重影響分析結果的準確性。
评分作為一個對生物醫學統計充滿熱情但又常常感到力不從心的研究生，我在颱灣尋找一本真正能夠指引我方嚮的書籍。《生物醫學統計：使用Stata分析》這個書名，就像給我指明瞭一盞燈。我深知，統計學知識的掌握，不僅僅是理論的理解，更重要的是實踐能力的提升。Stata在生物醫學統計領域應用的廣泛性，使得掌握它成為瞭進行高質量研究的必備技能。我非常期待書中能夠提供關於如何進行文獻迴顧（literature review）時，識彆和應用恰當的統計方法的指導。比如，當我們閱讀一篇關於某種疾病風險因素的論文時，作者是如何選擇迴歸模型的？模型的假設是什麼？我們又該如何在Stata中復現並檢驗這些假設？我尤其關注書中關於縱嚮數據分析（longitudinal data analysis）的章節，因為許多疾病的發生和發展是一個時間纍積的過程，而縱嚮數據分析能夠更好地捕捉這種動態變化。希望這本書能夠清晰地講解混閤效應模型（mixed-effects models）或廣義估計方程（generalized estimating equations, GEE）在Stata中的實現和解釋。另外，關於統計功效分析（power analysis）和樣本量計算（sample size calculation），這在研究設計階段至關重要，如果書中能夠提供詳細的指導和Stata的應用，那將極大幫助我進行更科學的研究設計。
评分坦白說，在颱灣的學術圈裏，Stata的普及程度和其在生物醫學領域的應用深度，早已是不爭的事實。然而，對於許多研究生和初級研究人員而言，如何從零開始掌握Stata，並將其嫻熟地應用於生物醫學研究，依然是一個不小的挑戰。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，正好抓住瞭這個關鍵點。我曾多次在實驗室裏看到師兄師姐們對著Stata的命令窗口撓頭，或者在文獻裏看到令人望而生畏的統計圖錶，卻不知如何復現。這本書，通過提供詳盡的Stata操作指南，並將其與生物醫學的實際研究問題相結閤，無疑為我們提供瞭一條清晰的學習路徑。我尤其關注書中關於貝葉斯統計（Bayesian statistics）的應用部分，雖然傳統的頻率學派統計方法仍是主流，但貝葉斯方法在處理先驗信息、模型比較以及在某些復雜模型中的應用，越來越受到重視。希望這本書能夠為我們揭開貝葉斯統計在生物醫學領域的神秘麵紗，並教會我們如何在Stata中進行貝葉斯分析。另外，關於時間序列分析（time series analysis）在生物醫學中的應用，例如分析傳染病的流行趨勢、監測環境因素對健康的影響等，也是我非常感興趣的方麵。如果書中能夠提供這方麵的實例，將極大地拓寬我的研究思路。
评分讀完《生物醫學統計：使用Stata分析》的目錄，我真的有種眼前一亮的感覺，感覺作者好像真的懂我們這些在颱灣做研究的學子和研究人員的痛點！過去，我們常常會在做研究報告、撰寫論文，甚至準備口頭發錶時，遇到一些棘手的統計問題。比如說，如何正確地選擇適閤我們研究設計和數據類型的統計模型？Stata裏那些復雜的命令，比如`regress`、`logit`、`probit`、`coxph`等等，到底有什麼區彆？什麼時候應該用哪個？更不用說，當齣現多重共綫性、模型擬閤不佳、或者需要處理缺失值時，又該如何應對？這本書的齣現，簡直是解決瞭我們多年的睏擾。我非常欣賞作者在講解每個統計方法時，都會先從其研究背景和基本概念入手，然後引齣Stata的具體實現步驟，最後再強調如何解讀輸齣結果，並指齣潛在的陷阱。這種循序漸進的教學方式，對於初學者來說非常友好，也能夠幫助有一定基礎的讀者鞏固和深化理解。尤其是在書中關於生存分析的部分，我一直覺得這是生醫統計中最具挑戰性的內容之一，因為涉及到時間依賴性、刪失數據等復雜概念。希望這本書能夠提供清晰的指導，讓我能夠準確地分析縱嚮隨訪數據，並為臨床試驗結果的解讀提供更堅實的統計基礎。我個人對於書中關於傾嚮性評分匹配（Propensity Score Matching）的介紹也非常期待，因為在觀察性研究中，如何盡可能地模擬隨機對照試驗的效果，是衡量研究質量的關鍵，而PSM是常用的方法之一。
评分隨著生物醫學研究的不斷深入，數據分析的重要性愈發凸顯，尤其是在颱灣這樣的科技前沿地區，掌握先進的統計工具和方法是必不可少的。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，正好契閤瞭這一需求。我一直覺得，統計學不僅僅是一門學科，更是一種思維方式，它幫助我們客觀地認識世界，並做齣明智的決策。Stata作為一款強大的統計分析軟件，為這種思維方式提供瞭實現平颱。我非常期待書中能夠提供關於如何處理缺失數據（missing data）的全麵指導。缺失值在生物醫學數據中非常常見，而不同的處理方法可能會對研究結果産生顯著影響。希望書中能夠詳細介紹插補法（imputation methods），如多重插補（multiple imputation），並解釋其在Stata中的具體實現和注意事項。同時，我對書中關於多中心研究（multi-center studies）的數據分析方法也非常感興趣。在多中心研究中，不同中心的差異性是一個需要重點考慮的問題，如何利用Stata來評估和調整這些中心效應，將對我進行跨機構閤作的研究非常有幫助。此外，關於統計學在藥物研發（drug discovery and development）和生物標記物發現（biomarker discovery）中的應用，也是我非常關注的領域，希望書中能提供一些相關的案例和指導。
评分作為一個在颱灣從事醫療數據分析的從業者，我一直深感統計工具的重要性，但同時也在尋找一本能夠真正與實際工作場景深度結閤的教材。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，從書名上看就非常有針對性，它直接點齣瞭“生物醫學統計”和“Stata分析”這兩個核心要素，這讓我感到非常親切。在實際工作中，我們經常需要處理來自醫院病曆、流行病學調查、臨床試驗等各種不同來源的數據，這些數據往往具有復雜的結構和潛在的偏倚。而Stata作為一款強大的統計分析軟件，在醫療和生物統計領域有著廣泛的應用。過去，我可能更多地依賴於一些零散的教程或在綫資源來學習Stata，但總感覺不夠係統和全麵。這本書的齣現，填補瞭這一空白。我特彆期待書中關於處理不平衡設計（unbalanced designs）、重復測量數據（repeated measures data）的章節，因為這些在現實的臨床研究和公共衛生調查中非常常見，但往往處理起來比較棘手。同時，我也會關注書中關於多變量分析技術（multivariate analysis techniques）的介紹，比如因子分析（factor analysis）、聚類分析（cluster analysis）等，這些技術在探索性數據分析和尋找隱藏的模式方麵非常有價值。而且，書中如果能提供一些實際案例的Stata代碼，並詳細解釋每一步的邏輯，那將極大地提高我的學習效率和實際操作能力。我很想知道這本書是否會涵蓋一些關於統計報告的規範和建議，因為在實際工作中，清晰、準確的統計報告是與臨床醫生和管理者有效溝通的關鍵。
评分這本書的齣現，簡直是造福瞭所有在颱灣念書、研究或者工作的生醫統計小白！我自己在念研究所時，就曾被統計軟件的各種指令和概念摺磨得夠嗆，文獻裏的統計方法看得雲裏霧裏，真正要自己跑分析時更是手忙腳亂。過去，我們常常需要翻閱厚重的英文原版教材，雖然內容紮實，但語言上的隔閡總是讓人覺得力不從心，尤其是在理解一些比較細微的統計假設或解釋結果時，總會擔心自己是否領會錯瞭意思。市麵上也有一些中文的統計學書籍，但往往不夠貼近生醫研究的實際應用，介紹的軟件也可能不是我們實驗室最常用的。而《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，就像及時雨一樣，它直接將Stata這個在生醫統計領域極為普及且功能強大的軟件，與我們熟悉的生物醫學研究情境結閤起來，用非常貼近在地讀者的語言，一步一步地講解統計理論和實際操作。書中不僅涵蓋瞭從基礎的描述性統計，到進階的迴歸分析、生存分析等核心內容，更重要的是，它將每一個統計方法的概念、假設、適用條件，以及如何在Stata中進行實現，都做瞭非常詳盡且邏輯清晰的闡述。讓我印象最深刻的是，作者在解釋一些較為復雜的統計模型時，並沒有迴避其背後的數學原理，但同時又能巧妙地通過生動的例子和直觀的圖錶來幫助我們理解，而不是僅僅堆砌公式。這種理論與實踐的完美結閤，對於想在生醫領域深入研究的同學來說，絕對是一本不可或缺的寶典。我特彆期待書中關於多層次模型和縱嚮數據分析的章節，這在流行病學和臨床試驗設計中是非常常用的，但往往在入門教材中涉及不多，希望這本書能提供更深入的指導。
评分對於我這樣的生物信息學研究者來說，統計學一直是橫亙在理論與實際應用之間的一道重要橋梁。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書，恰恰提供瞭一個非常實用的工具和方法論。我們經常需要處理高通量的基因組學、轉錄組學數據，這些數據量龐大且維度極高，傳統的統計方法往往難以直接應用。Stata作為一款功能強大的統計軟件，在處理這類復雜數據時有著獨特的優勢。我非常期待書中關於維度縮減技術（dimensionality reduction techniques），例如主成分分析（principal component analysis, PCA）和因子分析（factor analysis）在生物醫學數據分析中的應用。這些技術對於從海量數據中提取關鍵信息、發現潛在的生物標誌物至關重要。同時，我也會密切關注書中關於機器學習（machine learning）在生物醫學統計中的融閤應用。諸如隨機森林（random forest）、支持嚮量機（support vector machine, SVM）等算法，在疾病預測、藥物篩選等領域展現齣巨大的潛力。如果這本書能夠清晰地介紹如何在Stata中實現這些高級的統計和機器學習方法，並輔以生物醫學的實際案例，那將極大地幫助我提升研究能力。此外，對於一些因果推斷（causal inference）的方法，如工具變量（instrumental variables）和斷點迴歸（regression discontinuity design），在生物醫學領域扮演著越來越重要的角色，我希望書中也能有所提及。
评分在颱灣的醫學研究領域，統計學扮演著舉足輕重的角色，而Stata作為一款功能強大且用戶友好的統計軟件，更是被廣泛應用。《生物醫學統計：使用Stata分析》這本書的齣現，無疑為我們這些在第一綫從事研究的人員提供瞭一份珍貴的學習資源。我一直覺得，統計學的魅力在於它能夠用嚴謹的數學語言來揭示數據背後的規律，但同時，如何將這些規律轉化為實際可用的研究結論，則需要精湛的統計分析技巧。這本書，通過將Stata的操作與生物醫學的實際應用相結閤，正是在做這樣一件事情。我特彆關注書中關於時間依賴性協變量（time-dependent covariates）在生存分析中的處理方法，這在很多臨床試驗和隊列研究中都非常重要，但往往容易被忽視。同時，我也期待書中能夠深入探討如何利用Stata進行模型診斷（model diagnostics）和模型選擇（model selection），比如如何評估模型的擬閤優度，以及如何選擇最能解釋研究現象的模型。此外，關於因果推斷（causal inference）的一些進階方法，例如傾嚮性評分（propensity score）的多種應用方式，以及如何利用Stata進行敏感性分析（sensitivity analysis），來評估結果的穩健性，如果書中能夠有所介紹，那將非常有價值。
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