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    简介:

    [第1课] 公共卫生课程简介

    第一课:主要介绍了课程内容,课程安排等内容。通过统计学的方法分析公共健康,如出生率、死亡率、患病率等问题,通过改变危险因素来观察数据变化,以及对疾病不同阶段进行干扰以控制疾病。

    [第2课] 二元结果数据和发病率

    公共健康——数据统计分析2:第二课

    [第3课] 发病率详解--区间,风险函数

    发病率详解--区间,风险函数

    [第4课] 二元属性和风险因素,发病比

    二元属性和风险因素,发病比

    [第5课] 接触与非接触组别,相对风险

    接触与非接触组别,相对风险

    [第6课] 归因风险度和抽样

    归因风险度和抽样

    [第7课] 队列研究和病例对照研究

    队列研究和病例对照研究

    [第8课] 病例对照研究和队列研究的抽样

    病例对照研究和队列研究的抽样

    [第9课] 卡方检验

    卡方检验

    [第10课] 队列研究和病例对照研究的效能比较

    进一步讲解定群研究,并针对定群研究、母体研究和病理对照研究以及它们各自的检力进行比较

    [第11课] 队列研究和病例对照研究的效能比较,显著性差异

    以母体为基础的队列研究和病历对照,通过卡方统计来研究效能,以及效能和独立程度的关系。

    [第12课] 对数在计算比值比中的应用

    第十二课的内容包括二元风险因素或二元结果之间的相关性评估,对数在计算比值比中的应用,卡方检验,置信区间以及喝咖啡和患有胰腺癌之间的关系。

    [第13课] 归因危险度和超额风险的置信区间及估值

    第13讲主要包含归因危险度,小样本调整等内容。

    [第14课] 利用统计知识推理因果关系

    本节课主要讲了利用统计知识推理因果关系的内容

    [第15课] 混杂变量,因果图和碰撞

    混杂变量,因果图和碰撞

    [第16课] 混杂,因果图和相依性指标

    混杂,因果图和相依性指标

    [第17课] 可压缩性,基于分层表格的独立性检验

    可压缩性,基于分层表格的独立性检验

    [第18课] Wee表格,层级,零假设,CMH检验

    本节主要涉及了Wee表格,层级,零假设,CMH检验的概念;以及卡方检验,混淆效应,自由度以及CMH检验在冠心病和行为(按体重分层)的例子。

    [第19课] woolf估计和Mantel-Haenszel估计

    本节课主要介绍了woolf估计,Mantel-Haenszel估计,层级的平衡,匹配设计和逻辑回归等内容。

    [第20课] 协同作用和拮抗作用

    本节课主要是举例讲解了协同作用和拮抗作用的。

    [第21课] 齐性检验和齐性woolf法检验

    第21讲主要讲了齐性检验,齐性woolf法检验等内容。

    [第22课] 总体检验,剂量响应,趋势检验和适合度

    第22讲主要讲解了总体检验,剂量响应,趋势检验和适合度等概念。

    [第23课] 罗吉斯回归

    公共健康——数据统计分析23:第二十三课,主要讲述新内容,罗吉斯回归。

    [第24课] 线性模型、对数线性模型和罗吉斯回归模型的比较

    通过举例,主要对线性模型、对数线性模型和罗吉斯模型进行了比较。

    [第25课] 线性模型、对数线性模型和罗吉斯回归模型

    第25讲通过举例,主要对线性模型、对数线性模型和罗吉斯回归模型进行了比较。

    [第26课] 对风险因素的罗吉斯回归模型

    第26讲主要讨论了含有超过两个风险因素的罗吉斯回归模型,离散暴露中的指标变量或虚拟变量,以及虚拟变量的斜率参数含义等内容。

    [第27课] 最大似然法

    主要介绍了最大似然法的原理,比较了似然函数和对数似然函数,以及如何选取置信区间。

    [第28课] 变量连续变化、不分组的逻辑回归模型

    本课通过举例,详细介绍了如何利用微积分求导来计算似然函数的最大估计值,从而判断逻辑是回归模型的匹配度。

    [第29课] 似然函数的性质

    第29讲主要讨论了似然函数的性质,并对多种罗吉斯回归模型进行了比较。

    [第30课] 几种逻辑回归模型,嵌套模型,并比较

    第30讲继续讨论几种逻辑回归模型、嵌套模型以及通过似然比检验进行模型之间的比较

    [第31课] 似然比检验,线性假设的趋势检验

    第31讲主要讨论似然比检验、抽样对逻辑回归模型的影响以及线性假设的趋势检验。

    [第32课] 混杂因素的测量、控制以及分层分析解决混杂问题

    这一讲主要介绍了混杂因素的测量、控制以及分层分析解决混杂问题,并简单介绍了交互作用。

    播放中

    [第33课]交互作用及其检验

    第33讲继续介绍交互作用以及交互作用的检验。

    [第34课] 共线性及其影响,以及降低影响的方法

    这节课主要介绍了共线性,并通过举例讲解了如何在模型中发现共线性问题,共线性造成的影响以及降低其影响的办法。

    [第35课] 在模型中引入二次项所造成的共线性及其影响

    统计35继续介绍共线性,并详细讨论了在模型中引入二次项所造成的共线性及其影响。

    [第36课] 构建多变量回归模型

    第36讲主要介绍了平滑线散点图,并与线性模型比较,还有多变量回归模型的构建。

    [第37课] 配比设计

    统计37介绍了使用配比来控制混杂因素,主要讲了频数配比的方法,简单介绍了成对配比数据。

    [第38课] 成对配比数据

    第38讲继续介绍成对配比数据,并举例介绍了成对配比数据概率的估计。

    [第39课] 成对配比数据的概率估计以及非配比

    本节课继续介绍成对配比数据概率的估计以及成对配比数据中非配比因素的检验。

    [第40课] 配比数据的逻辑回归模型

    统计40主要讲了配比数据的逻辑回归模型。

    [第41课] 广义相加模型、分类树和Cox比例风险

    本节内容首先通过分析一个西部合作小组(WCGS)的研究案例简单介绍了广义相加模型,它可对部分或全部的自变量采用平滑函数的方法建立模型,函数可以是非参数的形式,适用于多种分布类型、多种复杂非线性关系的分析。然后,由此引申出对分类树方法的运用讲解。在最后又介绍了Cox比例风险模型,这是一种允许“删失”数据存在的,可以同时分析众多因素对生存时间影响的多变量生存分析方法。

    [第42课] 事件发生时间数据的逻辑回归模型和C...

    本节内容主要分析比较了事件发生时间(time to event)数据的逻辑回归模型和Cox比例风险模型,后者是利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度,尤其是当影响因素的作用不满足不随时间改变这一条件时,我们则应使用含有依时协变量的Cox回归模型。

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