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附帶光盤一張。 多水平統計模型又稱隨機效應模型，是將Ⅱ型方差分析理論與多元統計分析相結合的新技術，是分析和處理具有層次結構特徵數據的有力工具，亦是當前國際上統計學研究中一個新興而重要的領域。 書中針對醫學和公共衛生研究中常見的數據結構，以醫學和公共衛生領域的實際數據為例，介紹了各類多水平模型的基本原理、模型結構、建模方法、軟件實現以及結果解釋，尤其是介紹了多水平模型與常規分析方法的聯系，以及各類軟件的具體操作方法。 本書適合高等學校和科研機構具有基礎統計學理論知識和統計軟件應用技能的教師、科研人員和研究生做專業參考工具書，亦適合于衛生統計學、流行病學、公共衛生學和社會醫學的研究生作為專業教材。
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1概述 1.1醫療和衛生研究中的多水平數據 1.2忽略數據多水平結構的后果 1.3多水平模型和計算程序的進展 2方差成分模型 2.1固定效應和隨機效應方差分析模型 2.2帶協變量的隨機效應方差分析模型 2.3兩水平方差成分模型 2.4模型參數估計值的假設檢驗和區間估計 2.5殘差分析及其應用 2.5.1模型假設的診斷 2.5.2高水平單位殘差的比較 2.6兩水平方差成分模型的擴展 2.7各軟件擬合例2.2模型的操作過程 2.7.1MLwiN 2.7.2SAS 2.7.3SPSS 3隨機系數模型 3.1一個實例 3.2模型設置及參數含義 3.3模型擬合及結果解釋 3.4用MLwiN擬合隨機系數模型 3.5用SAS擬合隨機系數模型 3.6用SPSS擬合隨機系數模型 4重復測量資料的多水平模型 4.1重復測量資料的性質 4.2測量時間固定的多水平模型 4.3交叉試驗資料的多水平模型 4.4兩水平生長模型 4.5自相關殘差模型 4.6用MLwiN軟件擬合重測量資料的多水平模型 5二分類資料的多水平模型 5.1問題的背景 5.2二分類反應變量的單水平模型 5.3二分類反應變量的兩水平模型 5.4一個三水平數據結構的實例 5.5參數估計方法 5.6文中實例的擬合過程及程序 5.7雙反應變量的多水平模型 6Poisson分布資料的多水平模型 6.1Poisson模型簡介 6.2兩水平Poisson模型 6.3超Poisson方差模型 6.4兩水平負二項分布模型 6.5多水平Poisson模型 6.6用MLwiN軟件擬合多水平：Poisson模型 7多水平Meta分析模型 7.1傳統Meta分析方法 7.2正態資料的多水平模型與Meta分析的隨機效應模型 7.3疾病危險因素隊列研究資料的Meta分析模型 7.4疾病危險因素病例對照研究資料的Meta分析模型 7.5組合聚集數據和個體數據的兩水平Meta分析模型 7.6多水平Meta模型的拓展 7.7用統計軟件擬合實例的操作 7.7.1MLwiN 7.7.2SAS 8多水平生存時間的統計模型 8.1具有多水平結構的生存時間數據 8.2對數時間模型 8.3比例風險模型 8.4生存時間模型中的隨機效應解釋和應用 8.5檢查比例風險模型的假設 8.6離散一時間風險模型 8.7用MLwiN軟件擬合多水平生存時間模型 參考文獻 中英文索引 例題數據目錄
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