目  錄

概述 以分析思路為導向的數據分析

第一章 數據分析基礎與常見誤區

第一節 基本概念：流行病學統計基礎

一、數據

二、變量

三、總體與樣本

四、變量的分布及其描述

五、總體均值的可信區間

第二節 回歸分析：必須理解的統計方法

一、回歸方程

二、回歸方程與t檢驗、方差分析、卡方檢驗的關系

第三節 回歸系數：效應大小是核心結果

第四節 結果解釋：理解回歸系數的意義

第五節 科研價值：將關注點從P轉移到p

第六節 獨立作用：控制混雜后的效應

第七節 混雜與交互的基本概念

一、混雜

二、交互作用

三、混雜與交互作用的區別與聯系

第八節 篩選變量：如何獲得獨立作用

一、篩選協變量步驟和標準

二、常見誤區

第九節 多個模型：從多個角度評價效應大小

第十節 方法表述：寫SCI論文參考

第二章 數據庫建立

第一節 數據結構

一、橫向數據

二、縱向數據

三、非結構化數據

第二節 數據表的制表原則

第三節 變量說明表的制表原則

第四節 數據庫構建實例

第三章 科研假設與數據挖掘

第一節 科研假設的概念

一、一篇文章只說一件事

二、選擇合適的變量

第二節 通過數據挖掘提出科研假設

一、診斷數據關聯關系

二、掃描關聯關系

三、快速掃描交互作用

第四章 數據分析思路與易儷統計軟件操作

第一節 X與y有沒有關系?是什么樣的關系?

一、平滑曲線擬合

二、閾值效應或飽和效應分析

第二節 什么因素修飾X對y的作用?

一、交互作用概念

二、交互作用檢驗

三、交互作用分析

第三節 X對y有沒有獨立作用?獨立作用大小是多少?

一、如何引入協變量作用項

二、篩選協變量一：評價獨立作用大小

三、篩選協變量二：交互作用檢驗

四、構建多個回歸方程