描述
开 本: 大16开纸 张: 胶版纸包 装: 简装是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787109158573
内容简介
《兽医流行病学研究(第2版)(精)》由多赫、马丁、斯特恩编著，这是一本兽医流行病学学科的综合性教科书，作者独具匠心，为初学者同样也为行家在流行病学学习方法上引路”。第2版则更加全面，读者可以通过本书介绍的流行病学调查和研究的实际经验而得到提高。 在第1版中作者利用丰富的调查研究经验，介绍了兽医流行病学研究的大量方法。第2版又补充了新的章节，包括过去10年中变得相当重要的一些细分领域。我特别高兴地看到，空间流行病学、生存分析和贝叶斯分析在新版中均有详细介绍，而且很多研究方法也得到了加强。 流行病学工作者是重实际的人，可以通过实例学习，并从中获益。本书尽可能为各种方法提供现实的例子，并介绍如何去使用它们，使读者在流行病学学习中“如何”以及“为什么”变得更加容易。
目 录
《世界兽医经典著作译丛》总序
译者序
原著序
前言
第1章 引言和病因概念
1.1引言
1.2多病因概念简史
1.3科学推断简史
1.4流行病学研究的关键要素
1.5寻找病因
1.6病因（因果）模型
1.7单一暴露因果关系的反事实概念
1.8因果关系的实验证据和观察证据
1.9构建因果关系图
1.10病因推断准则
参考文献
第2章 抽样
2.1引言
2.2非概率抽样
2.3概率抽样
2.4简单随机样本
2.5系统随机样本
2.6分层随机样本
2.7整群抽样
2.8多阶抽样
2.9靶向（基于风险的）抽样
2.10调查数据分析
2.11样本容量的确定
2.12检测疾病的抽样
参考文献
第3章 调查问卷设计
3.1引言
3.2问题的设计
3.3开放式提问
3.4封闭式提问
3.5调查问卷的措辞
3.6调查问卷的结构
3.7预先测试调查问卷
3.8调查问卷的验证
3.9问卷应答率
3.10资料编码和整理
参考文献
第4章 疾病频率的度量
4.1引言
4.2计数、比例、比数和率
4.3发生（率）
4.4计算风险
4.5计算发生率
4.6风险与率的关系
4.7现患率
4.8死亡统计
4.9疾病频率的其他测量指标
4.10标准误和置信区间
4.11风险和率的标准化
参考文献
第5章 筛检试验与诊断试验
5.1引言
5.2试验自身属性
5.3试验检测疾病或健康的能力
5.4预测值
5.5试验结果为连续尺度的解释
5.6多重试验的应用
5.7诊断试验的评价
5.8无金标准时的评价
5.9试验评价的其他考虑
5.10样本大小的要求
5.11群体水平试验
5.12混合样本使用
参考文献
第6章 联系的度量
6.1引言
6.2联系的度量
6.3效应度量
6.4研究设计和联系度量
6.5假设检验和置信区间
6.6联系度量的多变量估计
参考文献
第7章 观察性研究导论
7.1引言
7.2试验设计的统一方法
7.3描述性研究
7.4观察性研究
7.5现况研究
7.6重复的现况研究与队列研究
参考文献
第8章 队列研究
8.1引言
8.2研究组群
8.3暴露
8.4保证暴露组和非暴露组的可比性
8.5追踪期
8.6度量结局
8.7分析
8.8队列研究报告
参考文献
第9章 病例一对照研究
9.1引言
9.2研究的基础群体
9.3病例序列
9.4对照选择的原则
9.5基于风险设计的对照选择
9.6基于率设计的对照选择
9.7对照的其他来源
9.8每一病例的对照数目
9.9对照组的数目
9.10暴露和协变量的评估
9.11维持病例和对照的可比性
9.12病例—对照的数据分析
9.13病例—对照研究报告指南
参考文献
第10章 混合研究设计
10.1引言
10.2病例交叉研究
10.3病例—病例研究
10.4病例—序列研究
10.5病例—队列研究
10.6单纯病例研究
10.7两阶抽样设计
参考文献
第11章 对照研究（临床试验）
11.1引言
11.2目的
11.3研究组群
11.4研究动物的分配
11.5确定具体干预
11.6盲法
11.7跟踪／遵从
11.8度量结局
11.9分析
11.10传染性病原预防的临床试验设计
11.11伦理考虑
11.12报告临床试验
参考文献
第12章 观察性研究的真实性
12.1引言
12.2选择偏倚
12.3选择偏倚举例
12.4减少选择偏倚
12.5信息偏倚
12.6分类错误偏倚
12.7纠正错误分类的验证研究
12.8度量误差
12.9暴露代用度量的误差
12.10信息偏倚对样本大小的影响
参考文献
第13章 混杂：检测和控制
13.1引言
13.2数据分析前混杂的控制
13.3混杂因素匹配
13.4倾向记分匹配
13.5检测混杂
13.6混杂的分析控制
13.7控制混杂和估计因果效应的其他方法
13.8控制混杂的多变量建模
13.9控制混杂的工具变量
13.10未度量混杂因素的外部调整和敏感性分析
13.11理解因果关系
13.12外来变量的总效应
参考文献
第14章 线性回归
14.1引言
14.2回归分析
14.3假设检验和效应估计
14.4X变量的性质
14.5高度相关（共线性）变量的检测
14.6交互作用的检测和建模
14.7多变量线性模型的因果解释
14.8最小二乘模型的评价
14.9主要假设的评价
14.10个体观察值的评价
14.11时间序列数据
参考文献
第15章 建模策略
15.1引言
15.2建模步骤
15.3建立因果模型
15.4减少预测变量的数目
15.5缺失值问题
15.6连续预测变量的效应
15.7确定有关的交互项
15.8建立模型
15.9模型的可靠性评价
15.10结果表述
参考文献
第16章 Logistic回归
16.1引言
16.2Logistic模型
16.3比数和比数比
16.4拟合logistic回归模型
16.5logistic回归假设
16.6似然比统计量
16.7Wald检验
16.8系数的解释
16.9交互作用和混杂的评价
16.10建模
16.11广义线性模型
16.12评价Logistic回归模型
16.13样本大小
16.14精确logistic回归
16.15配对研究的条件logistic回归
参考文献
第17章 等级数据和多项数据建模
17.1引言
17.2模型概述
17.3多项Logistic回归
17.4等级数据建模
17.5比数比模型（累计约束Logit模型）
17.6相邻类别模型
17.7连续比模型
参考文献
第18章 计数数据和率数据的建模
18.1引言
18.2Poisson分布
18.3Poisson回归模型
18.4系数解释
18.5评价Poisson回归模型
18.6负二项回归
18.7零计数问题
参考文献
第19章 生存数据建模
19.1引言
19.2非参数分析
19.3精算寿命表
19.4生存函数Kaplan—Meier估计
19.5累积危害函数Nelson—Aalen估计
19.6非参数分析的统计推断
19.7生存函数、寿终函数和危害函数
19.8半参数分析
19.9参数模型
19.10加速寿终时间模型
19.11脆弱模型与聚集
19.12多结果事件数据
19.13离散时间生存分析
19.14生存分析的样本容量
参考文献
第20章 集群数据简介
20.1引言
20.2由数据结构引起的集群
20.3集群数据的效应
20.4集群影响的模拟研究
20.5处理集群的方法引论
参考文献
第21章 连续型数据的混合模型
21.1引言
21.2线性混合模型
21.3随机斜率
21.4关联效应
21.5线性混合模型的统计分析
参考文献
第22章 离散数据的混合模型
22.1引言
22.2随机效应Logistic回归
22.3随机效应Poisson回归
22.4广义线性混合模型
22.5广义线性混合模型的统计分析
22.6离散数据集分析的总结
参考文献
……
第23章 重复测量数据
第24章 贝叶斯分析介绍
第25章 空间数据分析：引言和可视化
第26章 空间数据分析
第27章 传染病流行病学概述
第28章 系统评述和荟萃分析
第29章 生态学与组群水平研究
第30章 结构化数据分析方法
第31章 数据集描述
词汇和术语
译者序
原著序
前言
第1章 引言和病因概念
1.1引言
1.2多病因概念简史
1.3科学推断简史
1.4流行病学研究的关键要素
1.5寻找病因
1.6病因（因果）模型
1.7单一暴露因果关系的反事实概念
1.8因果关系的实验证据和观察证据
1.9构建因果关系图
1.10病因推断准则
参考文献
第2章 抽样
2.1引言
2.2非概率抽样
2.3概率抽样
2.4简单随机样本
2.5系统随机样本
2.6分层随机样本
2.7整群抽样
2.8多阶抽样
2.9靶向（基于风险的）抽样
2.10调查数据分析
2.11样本容量的确定
2.12检测疾病的抽样
参考文献
第3章 调查问卷设计
3.1引言
3.2问题的设计
3.3开放式提问
3.4封闭式提问
3.5调查问卷的措辞
3.6调查问卷的结构
3.7预先测试调查问卷
3.8调查问卷的验证
3.9问卷应答率
3.10资料编码和整理
参考文献
第4章 疾病频率的度量
4.1引言
4.2计数、比例、比数和率
4.3发生（率）
4.4计算风险
4.5计算发生率
4.6风险与率的关系
4.7现患率
4.8死亡统计
4.9疾病频率的其他测量指标
4.10标准误和置信区间
4.11风险和率的标准化
参考文献
第5章 筛检试验与诊断试验
5.1引言
5.2试验自身属性
5.3试验检测疾病或健康的能力
5.4预测值
5.5试验结果为连续尺度的解释
5.6多重试验的应用
5.7诊断试验的评价
5.8无金标准时的评价
5.9试验评价的其他考虑
5.10样本大小的要求
5.11群体水平试验
5.12混合样本使用
参考文献
第6章 联系的度量
6.1引言
6.2联系的度量
6.3效应度量
6.4研究设计和联系度量
6.5假设检验和置信区间
6.6联系度量的多变量估计
参考文献
第7章 观察性研究导论
7.1引言
7.2试验设计的统一方法
7.3描述性研究
7.4观察性研究
7.5现况研究
7.6重复的现况研究与队列研究
参考文献
第8章 队列研究
8.1引言
8.2研究组群
8.3暴露
8.4保证暴露组和非暴露组的可比性
8.5追踪期
8.6度量结局
8.7分析
8.8队列研究报告
参考文献
第9章 病例一对照研究
9.1引言
9.2研究的基础群体
9.3病例序列
9.4对照选择的原则
9.5基于风险设计的对照选择
9.6基于率设计的对照选择
9.7对照的其他来源
9.8每一病例的对照数目
9.9对照组的数目
9.10暴露和协变量的评估
9.11维持病例和对照的可比性
9.12病例—对照的数据分析
9.13病例—对照研究报告指南
参考文献
第10章 混合研究设计
10.1引言
10.2病例交叉研究
10.3病例—病例研究
10.4病例—序列研究
10.5病例—队列研究
10.6单纯病例研究
10.7两阶抽样设计
参考文献
第11章 对照研究（临床试验）
11.1引言
11.2目的
11.3研究组群
11.4研究动物的分配
11.5确定具体干预
11.6盲法
11.7跟踪／遵从
11.8度量结局
11.9分析
11.10传染性病原预防的临床试验设计
11.11伦理考虑
11.12报告临床试验
参考文献
第12章 观察性研究的真实性
12.1引言
12.2选择偏倚
12.3选择偏倚举例
12.4减少选择偏倚
12.5信息偏倚
12.6分类错误偏倚
12.7纠正错误分类的验证研究
12.8度量误差
12.9暴露代用度量的误差
12.10信息偏倚对样本大小的影响
参考文献
第13章 混杂：检测和控制
13.1引言
13.2数据分析前混杂的控制
13.3混杂因素匹配
13.4倾向记分匹配
13.5检测混杂
13.6混杂的分析控制
13.7控制混杂和估计因果效应的其他方法
13.8控制混杂的多变量建模
13.9控制混杂的工具变量
13.10未度量混杂因素的外部调整和敏感性分析
13.11理解因果关系
13.12外来变量的总效应
参考文献
第14章 线性回归
14.1引言
14.2回归分析
14.3假设检验和效应估计
14.4X变量的性质
14.5高度相关（共线性）变量的检测
14.6交互作用的检测和建模
14.7多变量线性模型的因果解释
14.8最小二乘模型的评价
14.9主要假设的评价
14.10个体观察值的评价
14.11时间序列数据
参考文献
第15章 建模策略
15.1引言
15.2建模步骤
15.3建立因果模型
15.4减少预测变量的数目
15.5缺失值问题
15.6连续预测变量的效应
15.7确定有关的交互项
15.8建立模型
15.9模型的可靠性评价
15.10结果表述
参考文献
第16章 Logistic回归
16.1引言
16.2Logistic模型
16.3比数和比数比
16.4拟合logistic回归模型
16.5logistic回归假设
16.6似然比统计量
16.7Wald检验
16.8系数的解释
16.9交互作用和混杂的评价
16.10建模
16.11广义线性模型
16.12评价Logistic回归模型
16.13样本大小
16.14精确logistic回归
16.15配对研究的条件logistic回归
参考文献
第17章 等级数据和多项数据建模
17.1引言
17.2模型概述
17.3多项Logistic回归
17.4等级数据建模
17.5比数比模型（累计约束Logit模型）
17.6相邻类别模型
17.7连续比模型
参考文献
第18章 计数数据和率数据的建模
18.1引言
18.2Poisson分布
18.3Poisson回归模型
18.4系数解释
18.5评价Poisson回归模型
18.6负二项回归
18.7零计数问题
参考文献
第19章 生存数据建模
19.1引言
19.2非参数分析
19.3精算寿命表
19.4生存函数Kaplan—Meier估计
19.5累积危害函数Nelson—Aalen估计
19.6非参数分析的统计推断
19.7生存函数、寿终函数和危害函数
19.8半参数分析
19.9参数模型
19.10加速寿终时间模型
19.11脆弱模型与聚集
19.12多结果事件数据
19.13离散时间生存分析
19.14生存分析的样本容量
参考文献
第20章 集群数据简介
20.1引言
20.2由数据结构引起的集群
20.3集群数据的效应
20.4集群影响的模拟研究
20.5处理集群的方法引论
参考文献
第21章 连续型数据的混合模型
21.1引言
21.2线性混合模型
21.3随机斜率
21.4关联效应
21.5线性混合模型的统计分析
参考文献
第22章 离散数据的混合模型
22.1引言
22.2随机效应Logistic回归
22.3随机效应Poisson回归
22.4广义线性混合模型
22.5广义线性混合模型的统计分析
22.6离散数据集分析的总结
参考文献
……
第23章 重复测量数据
第24章 贝叶斯分析介绍
第25章 空间数据分析：引言和可视化
第26章 空间数据分析
第27章 传染病流行病学概述
第28章 系统评述和荟萃分析
第29章 生态学与组群水平研究
第30章 结构化数据分析方法
第31章 数据集描述
词汇和术语
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21.5.9样本量
一个常见的问题是：多层次分析时每个层次水平需要多少个单位？最高（第二）水平参数估计（Maas和Hox，2004）单位数影响的模拟研究提供了以下规则：“如果一个人只对固定效应感兴趣，10组可以产生良好的估计。如果一个人对关联效应也有兴趣，那么就需要30个组。如果一个人还想正确地估计标准误，取50组是必要的。”对于集群的大小，Rabe—Hesketh和Skrondal（2008）在3.8节告诉我们如果有许多集群，集群的大小为2就够了。
对于多水平模型，为了达到期望的精度或者假设检验的理想幂次而所需的样本量的计算是十分困难的问题，因为复杂性涉及多个水平的效应。设计效应（第20.3.3节）的固有方差膨胀只适用于组水平的预测变量。对于2水平设置，PinT共享软件程序（Snijders和Bosker，1993）多年来一直是多层次分析的标准参考。最近，WilliamBrowne和同事（MLPowSim，在多层次建模的网站上可以找到）将基于模拟的幂次计算方法推广到复杂的多层次设计，包括交叉分组。
……
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