存活分析及ROC：應用SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 存活分析
• ROC麯綫
• SPSS
• 醫學統計
• 生物統計
• 統計學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 臨床研究
• 生存期分析

存活分析和ROC麯綫分析是在臨床醫學研究時，不可或缺的分析工具之一。而存活分析的實驗目標不隻是要研究事件是否發生，更要求齣是何時發生，故「時間」扮演相當重要的角色，而且可以提供較多的訊息，進而提升分析之有效性！除瞭探討生存機率外，存活分析也常運用在不同領域中，例如：電子設備的壽命、投資決策的時間、企業存活時間、顧客忠誠度都是其研究範圍。
本書介紹的存活分析與ROC分析內容，包含生物醫學統計、存活資料描述性統計、Cox存活分析入門（半參數）Cox迴歸、層次迴歸、Cox模型適當性的評估、Cox模型開發的過程、時間相依型共變數、流行病學統計法。透過統計軟體SPSS探討，結閤理論、方法與統計引導，從使用者角度整理編排，讓學習和研究過程更得心應手。

本書特色：

　　◎從存活分析基礎教起、整體架構明確，即使是新手亦能快速掌握要領。
　　◎使用新版SPSS V25操作，並附上練習題，促進研究者學習效率。
　　◎完整且詳實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓報告、論文大升級！
　　◎存活分析與ROC分析適用在財務金融、會計、生産管理、生物醫學、行銷管理、教學心理、風險管理、工業工程、土木、航運管理、公共行政、社會學、法律學、經濟學等領域。

　　隨書附贈資料檔光碟

 

好的，這是一本關於生物統計學和數據分析方法的專著的簡介，重點關注生存分析方法和受試者工作特徵（ROC）麯綫分析在生物醫學研究中的應用，但完全避開瞭您提到的那本特定圖書的內容。 圖書名稱：高級生物醫學數據分析：從理論到實踐的生存與診斷評估 內容簡介 本書旨在為生物醫學研究人員、臨床醫生、生物統計學傢以及對高級統計建模感興趣的數據分析師，提供一套全麵而深入的生存分析和診斷評估方法論及其實際操作指南。本書的敘述重點在於構建清晰的理論框架，同時輔以大量的案例分析和實證數據解讀，確保讀者不僅理解“如何做”，更能洞察“為何如此做”以及“結果意味著什麼”。 第一部分：生存分析的基石與進階模型 生存分析，作為研究事件發生時間（如死亡、疾病復發、設備故障等）的核心工具，在臨床試驗、流行病學和藥物有效性評估中占據著不可或缺的地位。本書的第一部分係統地構建瞭生存分析的理論基礎，並逐步引入復雜的建模技術。 1.1 生存數據的特性與描述性統計 本章首先探討生存數據區彆於常規數據的特性，如截尾（Censoring）現象的處理。我們將詳細闡述生存函數、風險函數（Hazard Function）和纍積風險函數，並介紹Kaplan-Meier估計法及其在描述生存麯綫中的應用。重點將放在這些估計量的非參數性質及其置信區間的解讀上，指導讀者準確報告時間至事件的概率分布。 1.2 半參數模型：Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model） Cox模型是生存分析中最常用、最核心的工具。本書將深入解析其數學原理，側重於其“比例風險”的假設。我們將詳盡討論如何檢驗該假設的有效性（如使用Schoenfeld殘差檢驗），並演示如何通過協變量的納入和交互作用項的設置，來探究影響生存結局的復雜因素。對於多因素分析的結果，我們將側重於風險比（Hazard Ratio, HR）的生物學意義及其臨床解釋。 1.3 參數生存模型與加速失效時間模型（AFT Models） 為瞭應對Cox模型比例風險假設不成立或需要更精細化時間依賴性描述的場景，本書引入瞭參數生存模型。我們將介紹基於Weibull、指數和對數正態分布的參數迴歸模型，並對比其與Cox模型的優劣。AFT模型（如將時間視為響應變量的對數綫性模型）的講解，將幫助讀者理解如何從不同的統計視角解釋風險的驅動因素。 1.4 時間依賴性協變量與復閤事件分析 在實際研究中，協變量（如治療依從性、生物標誌物水平）可能隨時間變化。本章專門探討如何使用擴展的Cox模型（如 Andersen-Gill 模型）來處理時間依賴性協變量。此外，我們將涵蓋復閤事件（Competing Risks）分析，如在癌癥研究中區分“因特定疾病死亡”和“死於其他原因”的重要性，並介紹Fine-Gray模型的應用。 第二部分：診斷評估與受試者工作特徵（ROC）麯綫分析 診斷試驗的可靠性直接關係到臨床決策的質量。第二部分聚焦於評估分類器（如新的生物標誌物、影像學指標）區分健康與患病個體的效能，核心工具即為ROC麯綫分析。 2.1 診斷試驗的效能指標 本章首先奠定基礎，詳細闡述敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）、陽性預測值（PPV）和陰性預測值（NPV）。我們將重點分析這些指標如何受到疾病患病率的影響，強調其在不同臨床情境下的適用性。此外，似然比（Likelihood Ratios）的計算及其在臨床決策樹構建中的應用也將被深入討論。 2.2 ROC麯綫的構建與解讀 ROC麯綫是通過描繪不同截斷點下的真陽性率（TPR/敏感性）與假陽性率（FPR/1-特異性）關係圖。本書將係統演示如何根據連續或有序的預測變量構建ROC麯綫。重點在於麵積（Area Under the Curve, AUC）的計算、意義及其統計學解釋，包括如何評估AUC的精度和可靠性。 2.3 截斷點的優化選擇 選擇最佳的診斷閾值（截斷點）是ROC分析的關鍵步驟。本書將介紹多種選擇標準，包括：Youden指數最大化法、最接近左上角的點法、基於成本效益分析的方法，以及最小化特定誤差率的方法。我們將討論這些方法的理論依據及其對不同臨床風險偏好的適應性。 2.4 比較與分析多重ROC麯綫 在研究中，常常需要比較兩種或多種診斷工具的效能。本章將介紹如何使用統計檢驗方法（如DeLong檢驗或配對AUC比較方法）來判斷不同ROC麯綫之間是否存在顯著差異。此外，我們還將探討如何整閤多重生物標誌物，構建聯閤預測模型，並評估其相對於單一指標的增益（Incremental Value）。 第三部分：整閤應用與高級方法論 第三部分將前兩部分的內容進行綜閤，探討更貼近實際研究挑戰的分析策略。 3.1 生存模型中的診斷指標整閤 討論如何將ROC分析的結果（如最佳截斷點的敏感性/特異性）融入生存模型中。例如，如何將一個連續的生物標誌物轉化為二分類變量進行風險分組，並與直接使用連續變量進行Cox迴歸進行比較。 3.2 預測模型校準與區分度 對於生存預測模型（如基於Cox模型的生存概率估計），評估其臨床實用性至關重要。我們將詳細介紹區分度（Discrimination）的評估（如C指數，即時間依賴性AUC），以及校準（Calibration）的評估（如Hosmer-Lemeshow檢驗的生存版本），確保預測結果的準確性與可靠性。 3.3 機器學習在生存分析中的初步探討 鑒於現代生物醫學數據的高維性，本書將簡要介紹生存分析背景下的機器學習方法，例如隨機生存森林（Random Survival Forests）和生存支持嚮量機（Survival SVMs），為讀者提供探索高維數據建模的初步視角。 目標讀者 本書麵嚮具有基礎統計學知識，希望深入掌握和應用生存分析與ROC麯綫分析技術的臨床醫學研究者、流行病學傢、公共衛生專業人員以及生物醫學信息學工作者。書中的數學推導力求嚴謹，但更注重其在生物醫學情境下的實際解釋和應用指導。讀者通過學習，將能夠獨立設計閤理的分析方案，並準確地詮釋和報告生存與診斷評估的研究結果。

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士
　　現任：國立彰化師大專任教授
　　經曆：緻理技術專任副教授

林秀娟

　　學曆：國立颱灣師範大學教育心理研究所碩士
　　現職：颱北市立成功高中專任教師
 

自序

Chapter01 生物醫學統計：流行病學的研究法
1-1 事件發生時間(time-to-event) 的資料
1-2 生物醫學之模型
1-3 Cox 迴歸式(hazard ratio)vs. 邏輯斯迴歸式(odds ratio) 的比較
1-3-1 Cox 迴歸式(hazard ratio)：迴歸係數的涵意
1-3-2a 邏輯斯迴歸式(odds ratio)
1-3-2b 邏輯斯迴歸式(odds ratio)：迴歸係數的解說
1-4 醫學實驗設計種類、重要性
1-4-1 流行病學的研究法：實驗性vs. 觀察性
1-4-2 統計與實驗設計功能之對應關係
1-4-3 OLS 迴歸模型之重點整理
1-4-4 單變量vs. 多變量統計
1-5 自定SPSS 操作介麵

Chapter02 存活資料描述性統計：Kaplan-Meier 估計、log-rank 檢定
2-1 存活資料(survival data) 描述性統計：Kaplan-Meier 估計
2-1-1 Kaplan-Meier 估計：無「case-control」組
2-1-2 Kaplan-Meier 存活麯綫及95% 信賴區間
2-2 存活資料：Kaplan-Meier 存活函數的百分位(quantile)
2-2-1 Kaplan-Meier 估計：存活時間的百分位數：不分「case-control」組
2-2-2 Kaplan-Meier 估計存活機率：分「男－女」組
2-3 Cox 迴歸假定的檢定：log-rank 檢定、Wilcoxon 檢定、Tarone-Ware 檢定
2-3-1 對數等級(log-rank) 檢定、Breslow/Wilcoxon 檢定：「男－女」存活(麯綫)有差嗎？
2-3-2 對數等級檢定(log-rank test)：「年齡層」存活( 麯綫) 率有差嗎？
2-3-3 對數等級檢定(log-rank test)：汽車鍍膜對防銹有效嗎？

Chapter03 Cox 存活分析入門：臨床研究最重要統計法
3-1 存活分析(survival analysis) 介紹
3-1-1 存活分析之定義
3-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？
3-1-3 存活分析之三種研究目標
3-1-4 存活分析之研究議題
3-1-5 設限資料(censored data)
3-1-6 存活時間T 之機率函數
3-1-7 Cox 存活分析vs. logit 模型／probit 模型的差異
3-2 SPSS 存活分析／繪圖錶之對應指令
3-3 存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎?
3-3-1a 生命錶(life table)
3-3-1b 生命錶(life table)：肝病死亡(survival table 指令)
3-3-2 Cox 迴歸假定：Mantel-Haenszel 檢定
3-3-3 Cox proportional hazard 迴歸：除草有助幼苗存活率嗎?(coxreg 指令)
3-4 Cox 比例危險模型(proportional hazards model)(coxreg 指令)
3-4-1 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
3-4-2 Cox 比例危險模型之迴歸式解說
3-4-3 危險函數的估計(hazard function)
3-4-4 Cox 模型之相對風險(relative risk, RR)
3-5 Kaplan-Meier 存活模型
3-5-1 Kaplan-Meier 估計法(product-limit Estimate)
3-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs. 韋伯分布(參數存活模型)
3-5-3 Kaplan-Meier 存活函數(km指令)
3-6 參數存活分析( 偏態之依變數有六種分布可搭二種脆弱模型)

Chapter04 (半參數)Cox 迴歸：臨床研究最重要統計法(coxreg 指令)
4-1 Cox 比例危險模型(proportional hazard model, PHM)(coxreg 指令)
4-1-1 Cox 迴歸：實驗處理有療效嗎 + 四個共變數(危險因子)(coxreg 指令)
4-1-2 Cox 迴歸：(無實驗處理) 肝癌有二個危險因子(coxreg 指令)

Chapter05 層次(hierarchical) 迴歸：Cox 模型(coxreg 指令)
5-1 層次(hierarchical) 迴歸：比例危險Cox 迴歸(proportional hazards)
5-1-1 proportional hazards 之Cox 迴歸：解釋變數分虛擬變數(gender、case-control) 及連續變數age 有三個方式(coxreg 指令)
5-2 層次(hierarchical) 綫性迴歸
5-2-1 層次迴歸(hierarchical regression) 重點性
5-2-2 層次迴歸的概念
5-2-3 層次迴歸分析：寵物越多可增加幸福感嗎？(regression 指令)
5-3 層次(hierarchical) 迴歸：比例危險Cox 迴歸
5-3-1 層次(hierarchical)Cox 迴歸：癌癥的危險因子有那些？(coxreg 指令)
5-3-2 層次(hierarchical)Cox 迴歸(missing value)：二種藥效在年齡的交互作用？(coxreg 指令)
5-3-3 層次(hierarchical)Cox 迴歸：年齡及性彆對肝病的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)
5-3-4 層次(hierarchical) 型Cox 迴歸：二種激素(hormone) 及淋巴結(nodes)
對手術後復發的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)

Chapter 06 Cox 模型適當性的評估(assessment of model adequacy)
6-1 比例風險假定的三種檢定之一：Schoenfeld residuals 法6-2 Cox 模型的診斷：離群值(dfbet值)
6-3 Cox 模型的診斷：likelihood displacement 對martingale residuals (coxreg、matrix指令)

Chapter07 cox模型開發的過程(model development)
7-1 單變量vs. 多變量的建模過程：Cox 迴歸(coxreg 指令)
7-2 共變數係數調整法：fractional polynomial regression (coxreg 指令)

Chapter08 時間相依型共變數(time-dependent covariate)的Cox 迴歸
8-1 時間相依型共變數的Cox 迴歸
8-2 時間相依型共變數的原理
8-3 時間相依型共變數的Cox 迴歸分析(coxreg 指令)

Chapter09 流行病學統計法：ROC 麯綫麵積來對比二個邏輯斯迴歸誰優？
9-1 流行病學(epidemiology)
9-1-1 流行病學之研究法：觀察法及實驗法
9-1-2a 觀察法：描述性vs. 分析性研究
9-1-2b 觀察法：前瞻性vs. 迴溯性研究；縱貫麵vs. 橫斷麵研究
9-1-3 實驗法
9-1-4 流行病學之ROC 法的應用領域
9-1-5 臨床試驗常用術語解釋
9-1-6 頻率(frequency) 的指標：生命統計測量值
9-2 接受者作業特徵(receiver operating characteristic, ROC) 分析：判彆檢驗工具的準確性
9-2-1 流行病統計法：ROC 緣由
9-2-2 ROC 麯綫之原理：2×2 混淆矩陣
9-2-3a Type I 誤差α 及Type II 誤差β：ROC 圖切斷點的由來
9-2-3b 評估不同篩檢工具之分類準確性(accuracy)：ROC 圖
9-2-4 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
9-2-5 ROC 法之分析步驟
9-2-6 參數的ROC
9-3 ROC 麯綫麵積來對比二個邏輯斯迴歸誰優？(roc、logistic regression 指令)
9-3-1 如何提升ROC 研究設計之品質
9-3-2 二個logistic 迴歸誰優？(ROC、logistic regression 指令)
參考文獻

序

　　SPSS是國際知名的統計軟體，在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學／心理係、風險管理係、社會係、法學院、經濟係⋯⋯領域應用已深受肯定。最新版SPSS v25，與舊版的畫麵及指令都已大幅改變。

　　本書挑選生物醫學、財經及社會研究最熱門統計方法，包括：「google scholar學術搜尋」，查詢「survival analysis」會齣現4,080,000 篇以上論文；查詢「receiver operating characteristic curve」齣現991,000 篇論文。可見存活分析係非常熱門的統計法。

　　本書適閤的科係包括：財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學／心理係、風險管理係、社會係、法學院、經濟係⋯⋯。

　　其中，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，為不同研究目的之分析。隨書並附上範例資料檔供讀者實作。

　　一、《高等統計：應用SPSS 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、重復測量⋯⋯。

　　二、《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS 分析》，該書內容包括：平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判彆分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多嚮度量尺／多維標度法。

　　三、《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson 迴歸、負二項迴歸⋯⋯。

　　四、《多層次模型(HLM) 及重復測量：使用SPSS 分析》一書，該書內容包括：綫性多層次模型、panel-data 迴歸⋯⋯。

　　五、《存活分析及ROC：應用SPSS》一書，該書內容包括：類彆資料分析(無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、勝齣比（Odds Ratio）的計算、篩檢工具與ROC 麯綫、Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、時間相依共變數之Cox 迴歸、邏輯斯迴歸搭配ROC⋯⋯。

　　此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，也是本書撰寫的目的之一。為瞭讓研究者能正確且精準使用邏輯斯迴歸及ROC，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。

統計學就是依據目的，將觀察或測量到的資料處理，以及利用處理後的資料加以分析，以便做判斷及推論的一門學問。統計步驟如下：
 
Step 1 收集資料—觀察、實驗⋯⋯。
 
Step 2 整理資料—簡化成統計圖錶或統計量。
 
Step 3 分析資料—閤適的統計方法。
 
Step 4 解釋意義—解釋現象，做為預測或做計畫依據。
 
其中，迴歸更是一種強大的分析技術，可一次達到數個目標。當分層分析同時具有多個資料層或需要同時校正多個乾擾因子時，可使用多重迴歸，在同時校正迴歸公式中所包含的其他所有獨立因子之作用後，來決定治療介入與治
 
療結果之間的獨特相關性。文獻報告中經常會提供特定變數，在針對多項共變數校正後，其變數估計值、相對風險比值(rate ratio, RR) 或勝算比(odds ratio,OR) 及這些數值的95% 信賴區間。
 

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我第一眼看到就覺得很吸引人，那個配色跟字體搭配的恰到好處，給人的感覺既專業又不會太嚴肅，很有親切感。我一直覺得學習統計分析，尤其是像存活分析這種比較進階的技巧，光看文字介紹很容易感到枯燥乏味，所以書籍的視覺呈現就變得格外重要。這本書的封麵就成功地做到瞭這一點，讓我有瞭翻開它一探究竟的衝動。而且“存活分析及ROC”這個主題本身就很有實用價值，無論是在醫學研究、工程可靠性分析，還是在金融風險評估等領域，都是不可或缺的工具。我特彆期待書中能通過一些生動的案例，來展示這些復雜概念是如何被SPSS這款強大的統計軟件所實踐的。SPSS對我來說，一直是一個既熟悉又有點畏懼的存在，功能強大，但有時候操作起來總覺得不夠直觀。所以，如果這本書能將存活分析和ROC麯綫的SPSS操作步驟講解得既清晰又詳細，那就太棒瞭。我尤其在意的是，它能否提供一些從數據導入、預處理，到模型構建、結果解讀的完整流程示範，而不是零散的知識點堆砌。畢竟，對於許多像我這樣的讀者來說，學以緻用纔是最重要的。希望這本書能成為我手中那把打開SPSS統計分析大門的金鑰匙，讓我能夠自信地應用這些方法來解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

我對於這類統計分析書籍的評價，很大程度上取決於它的實用性和易懂性。這本書的書名“存活分析及ROC：應用SPSS”就非常明確地指齣瞭它的核心內容和目標讀者，這對我來說是一個很好的開始。我希望這本書能夠以一種非常係統的方式來講解存活分析，從最基礎的概念，比如刪失數據的處理，到更復雜的模型，如Cox比例風險模型。SPSS作為操作平颱，我期望書中能夠提供非常詳細的截圖和操作步驟，確保即使是SPSS新手也能輕鬆跟隨。對於ROC麯綫，我也希望它能從其基本原理講起，逐步深入到如何利用SPSS進行繪製、如何解讀AUC值，以及如何與其他統計指標結閤來評估模型的性能。我尤其希望這本書能夠涵蓋一些實際的應用案例，最好是來自不同的研究領域，這樣可以讓我看到這些統計方法在實際工作中的靈活性和普適性。例如，如果書中能展示如何用存活分析來評估新藥的療效，或者如何用ROC麯綫來評估一個診斷模型的準確性，那將是非常有啓發性的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的定位非常清晰，就是要教授如何在SPSS中進行存活分析和繪製ROC麯綫。對我來說，這是非常有價值的，因為在很多的研究領域，特彆是醫學和生物學研究中，這兩種分析方法是必不可少的。我希望這本書能夠不僅僅是停留在理論的講解，而是能夠提供大量實際操作的指導。也就是說，我希望書中能包含大量的SPSS截圖，並且詳細地解釋每一步操作的意義。從數據的導入、清洗、變量的設定，到Kaplan-Meier麯綫的繪製、Log-rank檢驗的應用，再到Cox比例風險模型的建立和參數解釋，我都希望得到清晰、完整的指導。對於ROC麯綫，我也希望它能教會我如何利用SPSS來繪製齣美觀且有信息量的麯綫圖，以及如何解讀AUC值、敏感度、特異度等指標。我特彆期待書中能提供一些案例研究，能夠真實地展示如何在SPSS中應用這些方法來解決實際的研究問題，並且能指導我如何對分析結果進行科學的解釋和報告。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，我腦海中立刻浮現齣過去在學術研究中遇到的許多挑戰。存活分析和ROC麯綫是分析時間依賴性事件和評估模型性能的強大工具，而SPSS又是許多研究者熟悉的統計軟件。我希望這本書能提供一個完整的框架，係統地講解這兩個主題，並且將理論與實踐緊密結閤。我期待它能從存活分析的基本概念講起，比如刪失數據處理、Kaplan-Meier生存麯綫、Log-rank檢驗，並逐步深入到Cox比例風險模型，包括模型的建立、參數解釋、模型假設檢驗以及模型預測能力的評估。同時，對於ROC麯綫，我希望它能清晰地解釋其原理，如敏感度、特異度、AUC值，並詳細指導如何在SPSS中繪製ROC麯綫、計算AUC，以及進行不同麯綫的比較。我尤其看重書中能否提供一些具有代錶性的案例，能夠涵蓋不同領域的研究問題，並且在SPSS操作方麵做到詳盡易懂，讓讀者能夠真正掌握這些分析方法，並將其應用於自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我接觸SPSS已經有一段時間瞭，也用它做過一些基礎的數據分析。但是，對於存活分析和ROC這兩個更專業的領域，我的瞭解還停留在非常皮毛的階段。我經常在文獻中看到這些分析方法，但自己實際操作起來卻感到無從下手。所以，當我看到這本書的書名時，就覺得它正是我需要的。我非常期待書中能詳細地講解如何使用SPSS實現這些分析，包括具體的菜單選項、參數設置，甚至是宏命令的使用。我特彆希望它能涵蓋一些比較進階的內容，比如如何處理刪失數據，如何進行多因素Cox迴歸分析，如何比較不同組彆的存活麯綫，以及如何評估模型的擬閤優度。對於ROC麯綫，我不僅希望它能教會我如何繪製，更希望它能教我如何正確地解讀AUC值，如何進行ROC麯綫的比較，以及在不同的研究場景下，如何選擇閤適的截斷點。如果書中還能提供一些關於SPSS命令窗口的代碼示例，那對我來說就更完美瞭，因為我一直覺得熟悉SPSS的語法對提高分析效率非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名非常直接，點明瞭它所涵蓋的核心內容——存活分析和ROC麯綫，並且明確瞭實現工具是SPSS。這一點對我來說非常重要，因為我過去的學習經曆和工作需求都集中在SPSS這款統計軟件上。我希望這本書能夠成為一本實用的操作手冊，而不僅僅是理論知識的堆砌。我期待書中能夠詳細地介紹如何在SPSS中執行存活分析的各種步驟，例如從數據準備、變量定義，到Kaplan-Meier麯綫的繪製、Log-rank檢驗的應用，再到Cox比例風險模型的建立和參數解釋。我尤其看重它是否能清晰地闡述Cox模型中各個協變量的含義以及它們對生存結局的影響。對於ROC麯綫，我希望書中能夠詳細講解其原理，並展示如何在SPSS中繪製齣美觀且信息量豐富的ROC麯綫圖，以及如何解釋AUC（Area Under the Curve）的含義，以及如何判斷一個模型或一個指標的診斷效能。如果書中還能提供一些在不同研究領域（比如醫學、社會學、工程學等）的實際應用案例，並且詳細說明如何在SPSS中一步一步完成這些分析，那將大大提升這本書的實用性。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我最先關注的就是它的內容結構是否邏輯清晰，有沒有一個循序漸進的學習路徑。存活分析涉及的概念，比如Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗、Cox迴歸模型，還有ROC麯綫的繪製和解釋，這些都是相當深入的統計學內容。如果這本書一開始就拋齣一大堆理論公式，那肯定會讓人望而卻步。我更希望的是，它能從最基礎的概念講起，一步一步地引導讀者理解這些方法背後的邏輯。比如，為什麼需要存活分析？它能迴答哪些關鍵問題？在什麼情況下，我們應該選擇Kaplan-Meier，又在什麼情況下，Cox迴歸會更閤適？對於ROC麯綫，我同樣好奇它如何清晰地解釋敏感度、特異度、AUC值的含義，以及如何利用SPSS繪製齣既美觀又信息量豐富的ROC麯綫圖。我個人比較喜歡那種帶有大量圖示和實例講解的書籍，因為通過實際操作的演示，比單純的文字描述更容易理解和記憶。我希望能看到書中提供一些實際數據集的例子，帶領讀者一步一步完成SPSS的操作，看到結果的生成，並對結果進行深入的分析和解讀。這樣，纔能真正把知識內化，變成自己的技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一個在生物統計領域工作的研究者，平時會接觸到不少與時間相關的生存數據，比如病人的生存時間、藥物的療效持續時間等。存活分析對我來說，是分析這類數據最重要的一種統計工具。但坦白講，我在SPSS中運用存活分析的經驗並不豐富，很多時候都是對著軟件的界麵發呆，不知道該如何下手。這本書的齣現，無疑給瞭我一個非常及時的幫助。我非常希望這本書能夠深入淺齣地講解存活分析的理論基礎，比如Kaplan-Meier估計、Log-rank檢驗，以及Cox比例風險模型。更重要的是，我期望它能提供詳細的SPSS操作指南，一步一步地演示如何在SPSS中實現這些分析。我特彆關注它能否講解如何處理不同類型的刪失數據，如何構建Cox模型，如何解釋模型的迴歸係數，以及如何對模型進行診斷和評估。同時，ROC麯綫在評價診斷試驗或預測模型的性能方麵有著至關重要的作用。我希望書中也能提供關於ROC麯綫繪製和解釋的詳細指導，包括如何計算敏感度、特異度和AUC值，以及如何進行ROC麯綫的比較。如果書中能提供一些在生物統計領域常見的案例，並且詳細分析如何用SPSS來解決這些問題，那將對我非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

作為一個長期在學術界深耕的學者，我深知統計方法在科研中的重要性。存活分析和ROC麯綫是處理時間依賴性事件和評估診斷/預測模型性能的關鍵工具，而SPSS又是許多研究者常用的統計軟件。因此，一本能將這兩者結閤起來，並以SPSS為平颱進行講解的書籍，對我來說具有極大的吸引力。我非常期待這本書能夠提供嚴謹的理論基礎，並輔以清晰易懂的SPSS操作步驟。我希望它能詳細闡述Kaplan-Meier生存函數、Log-rank檢驗的原理及SPSS實現，特彆是Cox比例風險模型的理論推導和參數解釋。在ROC麯綫方麵，我期望書中能深入講解敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值等概念，以及如何利用SPSS繪製ROC麯綫、計算AUC值，並進行麯綫的比較。更重要的是，我希望書中能包含一些具有挑戰性的案例分析，例如如何處理多因素的Cox迴歸、如何進行模型驗證，以及如何在SPSS中進行敏感性分析。如果能提供一些關於統計圖錶美化和報告撰寫的建議，那就更錦上添花瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我眼前一亮，因為它準確地擊中瞭我的學習痛點。我是一名在臨床研究領域工作的醫生，平時需要處理大量關於患者生存時間和治療效果的數據。存活分析和ROC麯綫對我來說是進行這些分析的必備工具，而SPSS則是我最熟悉的統計軟件。但是，我常常覺得自己在SPSS中應用這些方法時，總是差點意思，要麼操作不夠熟練，要麼對結果的解讀不夠深入。所以，我特彆希望這本書能提供詳細的SPSS操作指南，從數據的準備和錄入開始，一步一步地教會我如何在SPSS中完成Kaplan-Meier麯綫的繪製、Log-rank檢驗的應用，以及Cox比例風險模型的建立。我尤其關注它是否能詳細講解Cox模型中各個變量的係數如何解讀，以及如何評估模型的擬閤優度。對於ROC麯綫，我也希望它能教我如何清晰地繪製齣ROC麯綫圖，如何計算AUC值，以及如何解讀AUC值的意義，並能告訴我如何在SPSS中進行不同模型或不同閾值的ROC麯綫比較。如果書中能提供一些與臨床研究相關的實際案例，並且詳細分析如何在SPSS中運用這些方法來解決實際的臨床問題，那將對我非常有幫助。