具体描述
《卫生统计方法与应用进展(第1卷)》共有11章，主要阐述卫生统计在各学科的应用，各章力求反映近年来卫生统计的最新进展，主要介绍了什么是信息时代的卫生统计、在信息时代卫生统计工作的任务秋使命、如何在信息时代发展卫生统计以及信息时代的卫生信息标准化研究、与健康有关的国际疾病分类，对于近几年在药物临床试验领域出现的新的统计学方法，作者参考国内外研究进展及个人经验，作了全面介绍。对于目前一些新的研究领域的卫生统计方法，如量表设计与评价、现场调查方法、医疗保险统计方法，循证医学与Meat分析、诊断试验的评价与分析从理论上加以概括，又从实际中加以应用。
卫生统计学前沿探索与实践指南 面向全球卫生健康领域专业人士与研究人员的权威参考 本书系一套多卷本的深度学术著作，旨在系统梳理与前沿探讨卫生统计学的核心理论、新兴方法及其在实际公共卫生、临床医学和健康服务研究中的应用。本卷聚焦于基础理论的深化与经典方法的现代转型，为读者提供一个坚实而富有洞察力的知识框架，用以应对日益复杂和数据驱动的现代卫生挑战。 本书结构与核心内容概览： 本卷并非对“卫生统计方法与应用进展（第1卷）”的简单重复或替代，而是侧重于介绍与该卷主题并行或互补的、但尚未被其涵盖的关键统计学分支、方法论的迭代以及跨学科的整合视角。 --- 第一部分：统计推断的严谨性与数据质量基石 (Foundations of Rigorous Inference and Data Quality) 本部分着重于确保统计分析结果可靠性的前提条件——数据质量管理与推断逻辑的精细化处理。 第一章：复杂调查设计与抽样理论的深化 深入探讨传统流行病学调查设计（如队列研究、病例对照研究）在应对现代多中心、多阶段抽样方案时的统计学挑战。重点阐述： 分层、整群与概率加权方法：如何精确计算设计效应（Design Effect）并应用于标准误（Standard Error）的估计，以确保复杂抽样下推断的有效性。 非概率抽样在特定场景下的应用与局限性：对便利抽样、目的性抽样在特定干预研究中的适用边界进行严格的统计学论证。 追踪研究（Longitudinal Studies）中的样本流失（Attrition）建模：超越简单完全分析（Complete Case Analysis），详细介绍基于机制的流失模式分类及其对应的校正方法，如模式混合模型（Pattern Mixture Models）的应用。 第二章：测量误差、偏倚控制与稳健性检验 现代卫生数据充斥着测量误差与报告偏倚。本章探讨如何从统计学角度识别、量化和校正这些误差源。 误差模型构建：引入经典测量误差模型（Classical Measurement Error Model）及其在生物标志物、自我报告数据中的应用。探讨如何通过引入验证数据（Validation Substudy）来估计误差参数。 信息偏倚（Information Bias）与校正：聚焦于信息偏差（如回忆偏倚、观察者报告偏倚）的敏感性分析框架，包括使用多源数据融合技术来增强估计的稳健性。 稳健性检验与模型诊断：强调“诊断而非仅仅报告”的统计哲学。系统介绍残差分析、影响点分析（Influence Diagnostics）以及模型不确定性量化（Model Uncertainty Quantification）的方法。 --- 第二部分：因果推断的当代方法论（Contemporary Methodologies for Causal Inference） 本部分聚焦于超越传统回归分析，致力于在观测数据中更严谨地识别和量化干预效应和风险因素的因果关系。 第三章：倾向性评分（Propensity Score）方法的进阶与替代 倾向性评分是重要的观测研究工具，但其局限性（如模型设定依赖性）促使研究者探索更强大的方法。 双重稳健估计（Doubly Robust Estimation, DRE）：深入剖析基于DRE（如双重稳健的效率加权估计，DRWE）如何通过同时对结果模型和倾向性评分模型进行正确设定来提高估计的稳健性。 协变量选择的统计决策：讨论高维数据背景下，如何利用统计学习方法（如LASSO回归）辅助选择协变量，同时评估其对倾向性评分校正效果的影响。 重叠性（Overlap）的量化与处理：评估和可视化不同样本群体间的重叠程度，并介绍基于边界（Boundary）或截断（Trimming）策略的敏感性分析。 第四章：结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）与潜在变量分析 在处理复杂的、不可直接测量的健康概念（如生活质量、健康信念、社会决定因素）时，SEM提供了一个统一的框架。 验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）：作为SEM的基础，详细阐述如何检验测量模型，评估量表的跨文化或跨时间适用性（多群组分析）。 路径分析（Path Analysis）与中介效应（Mediation）的统计检验：超越Baron与Kenny的两步法，引入Bootstrap法和Delta法进行间接效应的精确量化和显著性检验。 潜在增长曲线模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM）：应用于分析个体健康轨迹随时间的变化模式，并探索影响个体轨迹差异的协变量。 --- 第三部分：空间统计与异质性分析（Spatial Statistics and Heterogeneity Analysis） 现代卫生问题具有显著的地理和群体异质性，本部分提供了处理这些复杂结构数据的统计工具。 第五章：地理信息系统（GIS）与空间流行病学统计 将空间坐标纳入统计模型，以发现未被传统模型捕获的集聚或分散模式。 空间自相关性（Spatial Autocorrelation）的度量：详细介绍Moran's I、Geary's C等全局指标，以及Getis-Ord G等局部指标的统计解释与应用。 空间回归模型的选择：对比解释普通最小二乘法（OLS）在空间数据中的缺陷，重点阐述空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）的适用条件与参数估计方法。 疾病地图的统计学基础：介绍空间平滑技术（如核平滑、贝叶斯分层模型）如何用于生成更平滑、更可靠的风险图。 第六章：异质性处理与机器学习的融合 应对临床试验或队列研究中治疗效应或风险因素可能因人而异的现实。 条件平均处理效应（Conditional Average Treatment Effect, CATE）估计：介绍如何使用基于树的模型（如Causal Forests, Causal Additive Models）来发现并量化亚组间的效应差异。 贝叶斯分层模型（Bayesian Hierarchical Modeling）：利用分层结构自然地平衡了全局估计的精度和局部估计的特殊性，特别适用于多中心研究的元分析和整合。 混杂因素的识别与调整（Confounding Adjustment via Machine Learning）：探讨如何利用高维预测模型（如梯度提升机）来构建混杂因子得分，并将其纳入效应估计框架，以提高对复杂混杂结构的控制能力。 --- 目标读者群体： 本书专为高级研究生、博士后研究人员、生物统计学家、流行病学家、临床研究方法学家以及从事卫生政策制定的高级分析师设计。它要求读者具备扎实的统计学入门知识（如回归分析、假设检验）和一定的概率论基础，旨在将他们从方法使用者提升到方法设计与批判性评估者的层次。本书的深度和广度，使其成为一个持续参考的智力伙伴。
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