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    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 操作介面
    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 存活曲線及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(曲線)有差嗎?
    2-3-2 對數等級檢定(log-rank test):「年齡層」存活( 曲線) 率有差嗎?
    2-3-3 對數等級檢定(log-rank test):汽車鍍膜對防鏽有效嗎?
    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/繪圖表之對應指令
    3-3 存活分析範例:除草有助幼苗存活率嗎?
    3-3-1a 生命表(life table)
    3-3-1b 生命表(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)累積危險函數
    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) 線性迴歸
    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:癌症的危險因子有那些?(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:年齡及性別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 曲線面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. 回溯性研究;縱貫面vs. 橫斷面研究
    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:判別檢驗工具的準確性
    9-2-1 流行病統計法:ROC 緣由
    9-2-2 ROC 曲線之原理: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 曲線面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
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