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序1

第一篇 总论3

第一章 计算机在流行病学中的应用3

第一节 数据处理3

第二节 统计处理5

第三节 图形处理10

第四节 数学模拟和数理模型13

第五节 分子流行病学研究14

第六节 记录联动系统的应用16

第七节 其他方面应用情况和前景17

第二章 流行病学数据和常用统计方法19

第一节 算术均数、调和均数和几何均数19

第二节 几何均数在血清流行病学上的应用20

第三节 中位数25

第四节 数据分布的研究27

第五节 控制图在流行病学上的应用33

第六节 发病（死亡）率数据的年龄标化35

第三章 流行病学研究方法与调查设计41

第一节 流行病学的研究方法41

第二节 流行病学的病因调查及其调查设计类型42

第三节 流行病学常用试验设计和处理分类的综合图示45

第四节 队列和现况调查46

第五节 病例对照调查分析方法51

第六节 干预研究58

第四章 趋势检验、归因危险度及可预防比61

第一节 趋势检验在流行病学中的应用61

第二节 率差与归因危险度65

第三节 可预防比72

第五章 图形处理74

第一节 数据类型和文件结构与图形类别74

第二节 应用SPSS生成流行病学统计图81

第三节 应用Excel生成流行病学统计图85

第四节 其他软件生成流行病学统计图85

第五节 图形所需数据实例88

结语89

第六章 数学、数理模型在流行病学中的应用举例91

第一节 传染病数学模型92

第二节 肝癌年龄别曲线拟合97

第三节 APC年龄时期队列模型99

第四节 筛检时确定子宫颈癌高危人群和吸烟人群的数理模型100

第五节 计算机在子宫颈癌细胞图像分析中的应用104

第六节 广义线性模型及相对危险度模型105

第七节 广义线性混合模型108

第七章 疾病地理信息系统116

第一节 地理信息系统基础116

第二节 地理信息系统软件MapInfo简介118

第三节 MapInfo的应用121

第四节 应用实例129

第八章 疾病负担的测量指标——DALY132

第一节 基本概念132

第二节 DALY的构成133

第三节 健康生命年的时间相对值137

第四节 DALY的应用138

第五节 DALY的计算程序142

第九章 人工神经网络在医学中的应用149

第一节 生物神经网络149

第二节 人工神经网络150

第三节 BP人工神经网络的原理151

第四节 BP网络算法的改进154

第五节 BP网络的设计考虑156

第六节 BP人工神经网络的应用157

第十章 计算机在营养流行病学上的应用164

第一节 营养流行病学简介164

第二节 膳食测量方法164

第三节 膳食分析方法169

第四节 膳食营养成分SAS计算程序170

第五节 营养素计算系统软件175

第十一章 分子遗传流行病学研究方法简介177

第一节 Hardy-Weinsberg平衡定律177

第二节 关联分析179

第三节 分离分析182

第四节 遗传度计算186

第二篇 实践191

第十二章 样本大小及抽样方法191

第一节 利用CPEPI程序计算样本大小191

第二节 批量质量保证抽样法在疫苗接种率判定时的应用193

第三节 代入公式计算样本大小197

第四节 基因研究时样本大小202

第五节 复杂抽样方法202

第十三章 生存分析204

第一节 生存分析的概念204

第二节 生存分析的资料结构205

第三节 生存分布的模型206

第四节 生存分析的方法207

第五节 SAS程序在生存分析中的一些具体应用216

第六节 相对生存率的计算及应用220

第十四章 多变量分析在流行病学上的应用222

第一节 多变量分析常见问题——混杂、交互、机遇、偏倚222

第二节 回归分析224

第三节 判别函数226

第四节 趋势面分析228

第五节 多变量分层分析法与逐步回归法229

第六节 主成分分析230

第七节 聚类分析232

第十五章 流行病学决策分析235

第一节 进行决策所需的资料和方法236

第二节 用决策树的方法来进行决策分析239

第三节 费用效益分析241

第四节 卫生评估243

第五节 循证医学在决策上的应用245

第十六章 Meta分析在流行病学上的应用247

第一节 Meta分析的历史247

第二节 文献的收集和质量评估248

第三节 Meta分析的固定效应模式248

第四节 随机效应模式252

第五节 Meta分析的计算和程序介绍253

第六节 Meta分析今后发展261

第三篇 程序265

第十七章 CPEPI和PEPI流行病学统计处理软件265

第一节 流行病学统计计算程序集的发展265

第二节 CPEPI和PEPI流行病学统计程序266

第三节 CPEPI程序示范272

第四节 结语280

第十八章 GLIM广义线性模型软件281

第一节 前言281

第二节 数据的计算、整理与显示282

第三节 广义线性模型基础287

第四节 应用291

第十九章 流行病学资料分析中常用的SAS过程310

第一节 四格表资料的X2和相对危险度（OR或RR）估计方法310

第二节 四格表资料的一致性分析方法（Kappa及其95％可信限）313

第三节 分层资料X2和相对危险度（OR或RR）的估计方法316

第四节 成组病例对照研究或队列研究资料的logistic回归分析318

第五节 1:1配对资料的logisic回归分析320

第六节 1:n和m:n配比资料的条件logistic回归分析324

第七节 Cox模型分析327

第八节 GEE模型分析329

第九节 本章应用的SAS过程简介332

第二十章 logistic回归分析336

第一节 基本原理336

第二节 二进制数据logistic回归模型的拟合341

第三节 以糖尿病为例进行logistic回归计算343

第四节 计算预测概率及其应用348

第五节 用logistic回归进行ROC曲线分析353

第六节 用不同方法进行logistic回归模型拟合355

第二十一章 Epi Info 2000使用简介358

第一节 概述358

第二节 Epi Info 2000的新功能358

第三节 Epi Info 2000中各程序简介361

第二十二章 Epi Data软件应用介绍371

第一节 建立调查表文件371

第二节 Epi Data中变量名称的形成与编辑373

第三节 数据文件的创建和维护375

第四节 数据双输入和核对377

第五节 数据的输出387

第六节 Epi Data和Epi Info的兼容性389

第二十三章 遗传流行病学分析方法与SAS Genetics模块391

第一节 Hardy-Weinberg平衡检验392

第二节 连锁不平衡分析393

第三节 显性模型与隐性模型、相乘模型与相加模型394

第四节 单体型分析396

第五节 传递不平衡检验398