防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
內容簡介
●Stata功能強大，可以選單操作，也可自行輸入指令，能滿足初級者到高階者的需求。
●本書詳盡介紹生物醫學領域必學的分析技術，包含類別資料處理、存活分析、流行病學、病例控制、篩檢工具與ROC曲線等。
●實用範例資料檔，搭配視覺化操作說明，讓您迅速成為Stata統計高手。
●完整且札實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓您的報告、論文大升級。
●由於電腦與統計的日新月異，使生醫統計也延伸至以下研究領域：生態、農業、商業、社會科學……
◎隨書附贈資料檔光碟，建議使用Stata 14版本執行。
由於電腦硬體、軟體與統計方法的日新月異，使得統計學在生物醫學領域中，扮演舉足輕重的角色，本書內容主要為下列三大類：
一、類別資料處理。包括：二向列聯表、三向列聯表……等。
二、存活分析。包括：Kaplan-Meier、Cox迴歸、參數存活模型、危險比例檢定、時間共變數、韋伯分配、指數分配……等。存活分析的事件時間資料也常出現在其他不同領域中，如：企業存活時間（商業）、客戶忠誠度（行銷）、法人預警分析（金融）、再就業時間（經濟）、假釋到再犯時間（法學）和可靠度分析（工業）等等。
三、流行病學工具。包括：病例控制、Mantel-Haenszel、ROC分析……等。
Stata操作簡便，給予使用者足夠的自訂空間。不但可使用簡單的視窗指令，還能因應需求自行修改、添加或撰寫程式，擴充性極強。在運算速度上，也比SPSS及SAS更快。
本書是一本非常有用的Stata工具書，對初學或想領略高等統計的讀者，相信定有很大的收獲
●本書詳盡介紹生物醫學領域必學的分析技術，包含類別資料處理、存活分析、流行病學、病例控制、篩檢工具與ROC曲線等。
●實用範例資料檔，搭配視覺化操作說明，讓您迅速成為Stata統計高手。
●完整且札實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓您的報告、論文大升級。
●由於電腦與統計的日新月異，使生醫統計也延伸至以下研究領域：生態、農業、商業、社會科學……
◎隨書附贈資料檔光碟，建議使用Stata 14版本執行。
由於電腦硬體、軟體與統計方法的日新月異，使得統計學在生物醫學領域中，扮演舉足輕重的角色，本書內容主要為下列三大類：
一、類別資料處理。包括：二向列聯表、三向列聯表……等。
二、存活分析。包括：Kaplan-Meier、Cox迴歸、參數存活模型、危險比例檢定、時間共變數、韋伯分配、指數分配……等。存活分析的事件時間資料也常出現在其他不同領域中，如：企業存活時間（商業）、客戶忠誠度（行銷）、法人預警分析（金融）、再就業時間（經濟）、假釋到再犯時間（法學）和可靠度分析（工業）等等。
三、流行病學工具。包括：病例控制、Mantel-Haenszel、ROC分析……等。
Stata操作簡便，給予使用者足夠的自訂空間。不但可使用簡單的視窗指令，還能因應需求自行修改、添加或撰寫程式，擴充性極強。在運算速度上，也比SPSS及SAS更快。
本書是一本非常有用的Stata工具書，對初學或想領略高等統計的讀者，相信定有很大的收獲
產品目錄
Chapter 01最小平方法(OLS) vs. 類別(Categorical) 資料分析
1-1Stata是地表最強大之統計軟體
1-1-1Stata統計功能
1-1-2類別資料之列聯表，Stata對應的指令
1-1-3Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令
1-2醫學實驗設計種類、重要性
1-2-1流行病學的研究法：實驗性vs.觀察性
1-2-2統計與實驗設計功能之對應關係
1-2-3OLS迴歸模型之重點整理
1-2-4單變量vs.多變量統計
1-3二個類別變數之分析
1-3-1類別變數之適用條件
1-3-2卡方檢定：關聯性分析
1-3-2a卡方檢定之介紹
1-3-2b卡方檢定之Stata實作
1-3-3勝算比(OR)、ROC曲線、敏感度/ 特異性：logistic迴歸
1-3-3aOdds ratio之意義
1-3-3bOdds ratio之STATA實作
1-3-3c二元依變數之模型：邏輯斯迴歸之實例
1-3-3dROC曲線面積、敏感度/ 特異性
1-4流行病之類別資料統計表( 同質性檢定)
1-4-1二發生率(Incidence-rate ratio)之列聯表(ir and iri指令)
1-4-2世代研究風險比(Cohort study risk-ratio)之列聯表(cs、csi指令)
1-4-3病例對照(case-control)列聯表(cc and cci、tabodds、mhodds指令)
1-4-4分群組之失敗率(failure odds by category)列聯表(tabodds指令)
1-4-5配對病例對照研究(matched case-control)(mcc、mcci指令)
1-5三向列聯表(Three-Way Contingency Tables)
1-5-1三向列聯表、Mantel-Haenszel同質性檢定(tab3way、cc指令)
1-6類別依變數之三種迴歸，誰誤差小就誰優
1-6-1類別依變數之三種迴歸，誰優？(reg、logit、probit指令)
1-7對數線性模型(Log linear Models)之列聯表(ipf、「glm ..., fam(pois) link(log)」指令)
1-8Nominal依變數：Multinomial Logistic迴歸之多項選擇(mlogit、mlogtest、test、prchange、listcoef指令)
1-8-1Multinomial Logistic迴歸之解說
1-8-2Multinomial Logistic迴歸之實作
1-9配對資料(Matched Pairs)模型：Conditional logistic迴歸(先「clogit, group( 配對) or」指令、再tabulate指令)
1-10Logit迴歸之練習題
Chapter 02(半參數)Cox存活分析：臨床研究最重要統計法
2-1存活分析(survival analysis)介紹
2-1-1存活分析之定義
2-1-2為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？
2-1-3存活分析之三種研究目標
2-1-4存活分析之研究議題
2-1-5設限資料(censored data)
2-1-6存活時間T之機率函數
2-1-7Cox存活分析vs. Logit模型／ probit模型的差異
2-2Stata存活分析/ 繪圖表之對應指令、新增統計功能
2-3存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎？
2-3-1生命表(life table)
2-3-2存活分析範例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]
2-4Cox比例危險模型(proportional hazards model)(stcox 指令)
2-4-1f(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
2-4-2Cox比例危險模型之迴歸式解說
2-4-3危險函數的估計(hazard function)
2-4-4Cox比例危險模型之配適度檢定
2-4-5Cox模型之相對風險(relative risk, RR)
2-5Kaplan-Meier存活模型
2-5-1Kaplan-Meier估計法(product-limit Estimate)
2-5-2存活分析法：Kaplan-Meier vs.韋伯分布(參數存活模型)
2-5-3Kaplan-Meier存活函數(依序sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)
2-5-4存活分析之檢定法：Cox比例危險模型(stcox)指令
2-6脆弱性之Cox模型(Cox regression with shared frailty)
2-6-1脆弱性之Cox模型：「stcox, shared( 脆弱變數)」指令
Chapter 03參數存活分析(偏態之依變數有6種分布可搭2種脆弱模型)
3-1參數存活分析(parametric survival analysis)有六種模型
3-1-1a可靠度之品質管理(韋伯分布常搭配accelerated failure-time)
3-1-1bCox比例危險模型(PHM)及加速失敗時間模型(accelerated failure time, AFT)
3-1-2參數存活分析之介紹(streg指令)
3-1-36種參數存活模型：韋伯及對數分布尚可搭2種脆弱模型(streg)
3-2連續隨機變數(存活時間T)的6種機率密度函數(PDF)
3-2-1機率密度函數(probability density function)
3-2-2Weibull分布(非常態分布、右偏態)：存活分析最重要分布
3-2-3指數(Exponential) 分布：可靠度模型之失效時間的機率分布
3-2-4Gompertz分布：偏態分布
3-2-5對數邏輯分布(Log-logistic)：偏態分布
3-2-6對數常態(Log-normal)分布：偏態分布
3-2-7廣義(generalized)gamma分布
3-3存活時間機率函數(連續型態vs.離散型態)
3-3-1連續型態之存活時間機率函數
3-3-2離散型態之存活時間機率函數
3-4帶偏態之依變數：參數存活分析(streg指令)
3-4-1脆弱性(frailty) 模型
3-4-2加速失敗時間(Accelerated Failure Time)模型
3-4-3配對後Weibull存活模型搭配accelerated failure time：發電機壽命(streg指令)
3-4-4每位病人發生多重失敗事件(multiple failures)之Weibull存活模型(streg指令)
3-4-5五種參數模型(廣義Gamma、韋伯...)，誰優？驗證治癌新藥效：(streg、test指令)
3-4-6Weibull存活模型(帶有脆弱性gamma): 癌症死亡之個人因子(streg指令)
3-4-7指數迴歸(搭配accelerated failure-time)：肝癌之個人危險因子(streg指令)
Chapter 04存活模型之進階
4-1風險模型延伸(Extensions of the Proportional Hazards Model)
4-2競爭風險迴歸(Competing-risks regression)(stcrreg指令)
4-2-1競爭風險之應用：違約及提前清償行為模型係數估計
4-2-2範例：競爭風險(Competing-risks)迴歸(stcrreg指令)
4-3縱貫面調查法：肺癌存活模型(svy: stcox 指令)
4-4panel-data參數存活模型[xtstreg , shared(panel變數)指令]
4-4-1追蹤資料(panel-data)
4-4-2追蹤資料(panel-data) 存活分析[xtstreg, shared (panel 變數) 指令]
4-5多層次(multilevel)參數存活模型(mestreg指令)
4-5-1Multilevel存活模型
4-5-2多層次參數存活模型(mestreg...||分層變數)
Chapter 05最小平方法(OLS)迴歸vs. Logistic迴歸
5-1了解各類型迴歸分析
5-1-1各類型迴歸之適用情境
5-1-2線性迴歸之基本概念
5-2最小平方法(OLS) 迴歸7個假定的診斷及補救法
5-3Binary依變數：Linear Probability, Probit及Logistic迴歸
5-3-1Logistic迴歸介紹
5-3-2Logistic指令的事後檢定
5-3-3Logistic範例：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-4Binary依變數(失業否預測)：OLS,Probit及Logistic迴歸三者比較
Chapter 06流行病學統計法：ROC曲線分析
6-1流行病學(Epidemiology)
6-1-1流行病學之研究法：觀察法及實驗法
6-1-2a觀察法：描述性vs.分析性研究
6-1-2b觀察法：前瞻性vs.回溯性研究；縱貫面vs.橫斷面研究
6-1-3實驗法
6-1-4Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令
6-1-5流行病學之ROC法的應用領域
6-1-6臨床試驗常用術語解釋
6-1-7頻率(frequency)的指標：生命統計測量值
6-2Receiver operating characteristic(ROC)分析：判別檢驗工具的準確性
6-2-1流行病統計法：ROC緣由
6-2-2ROC曲線原理：2×2混淆矩陣
6-2-3aType I誤差α及Type II誤差β：ROC圖切斷點的由來
6-2-3b評估不同篩檢工具之分類準確性(accuracy)：ROC圖
6-2-4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
6-2-5ROC法之分析步驟
6-2-6參數的ROC
6-3ROC分析之Stata範例
6-3-1如何提升ROC研究設計之品質
6-3-2a二個Logistic迴歸誰優？(logit、lroc、roccomp指令)
6-3-2bROC繪圖法：三個檢驗工具之準確度，誰優？(roccomp、rocgold指令)
6-3-3Parametric ROC models：風險評級最佳斷點？(rocfit指令)
6-3-4Nonparametric ROC模型之風險評級最佳斷點(roctab指令)
1-1Stata是地表最強大之統計軟體
1-1-1Stata統計功能
1-1-2類別資料之列聯表，Stata對應的指令
1-1-3Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令
1-2醫學實驗設計種類、重要性
1-2-1流行病學的研究法：實驗性vs.觀察性
1-2-2統計與實驗設計功能之對應關係
1-2-3OLS迴歸模型之重點整理
1-2-4單變量vs.多變量統計
1-3二個類別變數之分析
1-3-1類別變數之適用條件
1-3-2卡方檢定：關聯性分析
1-3-2a卡方檢定之介紹
1-3-2b卡方檢定之Stata實作
1-3-3勝算比(OR)、ROC曲線、敏感度/ 特異性：logistic迴歸
1-3-3aOdds ratio之意義
1-3-3bOdds ratio之STATA實作
1-3-3c二元依變數之模型：邏輯斯迴歸之實例
1-3-3dROC曲線面積、敏感度/ 特異性
1-4流行病之類別資料統計表( 同質性檢定)
1-4-1二發生率(Incidence-rate ratio)之列聯表(ir and iri指令)
1-4-2世代研究風險比(Cohort study risk-ratio)之列聯表(cs、csi指令)
1-4-3病例對照(case-control)列聯表(cc and cci、tabodds、mhodds指令)
1-4-4分群組之失敗率(failure odds by category)列聯表(tabodds指令)
1-4-5配對病例對照研究(matched case-control)(mcc、mcci指令)
1-5三向列聯表(Three-Way Contingency Tables)
1-5-1三向列聯表、Mantel-Haenszel同質性檢定(tab3way、cc指令)
1-6類別依變數之三種迴歸，誰誤差小就誰優
1-6-1類別依變數之三種迴歸，誰優？(reg、logit、probit指令)
1-7對數線性模型(Log linear Models)之列聯表(ipf、「glm ..., fam(pois) link(log)」指令)
1-8Nominal依變數：Multinomial Logistic迴歸之多項選擇(mlogit、mlogtest、test、prchange、listcoef指令)
1-8-1Multinomial Logistic迴歸之解說
1-8-2Multinomial Logistic迴歸之實作
1-9配對資料(Matched Pairs)模型：Conditional logistic迴歸(先「clogit, group( 配對) or」指令、再tabulate指令)
1-10Logit迴歸之練習題
Chapter 02(半參數)Cox存活分析：臨床研究最重要統計法
2-1存活分析(survival analysis)介紹
2-1-1存活分析之定義
2-1-2為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？
2-1-3存活分析之三種研究目標
2-1-4存活分析之研究議題
2-1-5設限資料(censored data)
2-1-6存活時間T之機率函數
2-1-7Cox存活分析vs. Logit模型／ probit模型的差異
2-2Stata存活分析/ 繪圖表之對應指令、新增統計功能
2-3存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎？
2-3-1生命表(life table)
2-3-2存活分析範例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]
2-4Cox比例危險模型(proportional hazards model)(stcox 指令)
2-4-1f(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
2-4-2Cox比例危險模型之迴歸式解說
2-4-3危險函數的估計(hazard function)
2-4-4Cox比例危險模型之配適度檢定
2-4-5Cox模型之相對風險(relative risk, RR)
2-5Kaplan-Meier存活模型
2-5-1Kaplan-Meier估計法(product-limit Estimate)
2-5-2存活分析法：Kaplan-Meier vs.韋伯分布(參數存活模型)
2-5-3Kaplan-Meier存活函數(依序sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)
2-5-4存活分析之檢定法：Cox比例危險模型(stcox)指令
2-6脆弱性之Cox模型(Cox regression with shared frailty)
2-6-1脆弱性之Cox模型：「stcox, shared( 脆弱變數)」指令
Chapter 03參數存活分析(偏態之依變數有6種分布可搭2種脆弱模型)
3-1參數存活分析(parametric survival analysis)有六種模型
3-1-1a可靠度之品質管理(韋伯分布常搭配accelerated failure-time)
3-1-1bCox比例危險模型(PHM)及加速失敗時間模型(accelerated failure time, AFT)
3-1-2參數存活分析之介紹(streg指令)
3-1-36種參數存活模型：韋伯及對數分布尚可搭2種脆弱模型(streg)
3-2連續隨機變數(存活時間T)的6種機率密度函數(PDF)
3-2-1機率密度函數(probability density function)
3-2-2Weibull分布(非常態分布、右偏態)：存活分析最重要分布
3-2-3指數(Exponential) 分布：可靠度模型之失效時間的機率分布
3-2-4Gompertz分布：偏態分布
3-2-5對數邏輯分布(Log-logistic)：偏態分布
3-2-6對數常態(Log-normal)分布：偏態分布
3-2-7廣義(generalized)gamma分布
3-3存活時間機率函數(連續型態vs.離散型態)
3-3-1連續型態之存活時間機率函數
3-3-2離散型態之存活時間機率函數
3-4帶偏態之依變數：參數存活分析(streg指令)
3-4-1脆弱性(frailty) 模型
3-4-2加速失敗時間(Accelerated Failure Time)模型
3-4-3配對後Weibull存活模型搭配accelerated failure time：發電機壽命(streg指令)
3-4-4每位病人發生多重失敗事件(multiple failures)之Weibull存活模型(streg指令)
3-4-5五種參數模型(廣義Gamma、韋伯...)，誰優？驗證治癌新藥效：(streg、test指令)
3-4-6Weibull存活模型(帶有脆弱性gamma): 癌症死亡之個人因子(streg指令)
3-4-7指數迴歸(搭配accelerated failure-time)：肝癌之個人危險因子(streg指令)
Chapter 04存活模型之進階
4-1風險模型延伸(Extensions of the Proportional Hazards Model)
4-2競爭風險迴歸(Competing-risks regression)(stcrreg指令)
4-2-1競爭風險之應用：違約及提前清償行為模型係數估計
4-2-2範例：競爭風險(Competing-risks)迴歸(stcrreg指令)
4-3縱貫面調查法：肺癌存活模型(svy: stcox 指令)
4-4panel-data參數存活模型[xtstreg , shared(panel變數)指令]
4-4-1追蹤資料(panel-data)
4-4-2追蹤資料(panel-data) 存活分析[xtstreg, shared (panel 變數) 指令]
4-5多層次(multilevel)參數存活模型(mestreg指令)
4-5-1Multilevel存活模型
4-5-2多層次參數存活模型(mestreg...||分層變數)
Chapter 05最小平方法(OLS)迴歸vs. Logistic迴歸
5-1了解各類型迴歸分析
5-1-1各類型迴歸之適用情境
5-1-2線性迴歸之基本概念
5-2最小平方法(OLS) 迴歸7個假定的診斷及補救法
5-3Binary依變數：Linear Probability, Probit及Logistic迴歸
5-3-1Logistic迴歸介紹
5-3-2Logistic指令的事後檢定
5-3-3Logistic範例：年齡與罹患冠心病(CHD)關係
5-4Binary依變數(失業否預測)：OLS,Probit及Logistic迴歸三者比較
Chapter 06流行病學統計法：ROC曲線分析
6-1流行病學(Epidemiology)
6-1-1流行病學之研究法：觀察法及實驗法
6-1-2a觀察法：描述性vs.分析性研究
6-1-2b觀察法：前瞻性vs.回溯性研究；縱貫面vs.橫斷面研究
6-1-3實驗法
6-1-4Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令
6-1-5流行病學之ROC法的應用領域
6-1-6臨床試驗常用術語解釋
6-1-7頻率(frequency)的指標：生命統計測量值
6-2Receiver operating characteristic(ROC)分析：判別檢驗工具的準確性
6-2-1流行病統計法：ROC緣由
6-2-2ROC曲線原理：2×2混淆矩陣
6-2-3aType I誤差α及Type II誤差β：ROC圖切斷點的由來
6-2-3b評估不同篩檢工具之分類準確性(accuracy)：ROC圖
6-2-4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
6-2-5ROC法之分析步驟
6-2-6參數的ROC
6-3ROC分析之Stata範例
6-3-1如何提升ROC研究設計之品質
6-3-2a二個Logistic迴歸誰優？(logit、lroc、roccomp指令)
6-3-2bROC繪圖法：三個檢驗工具之準確度，誰優？(roccomp、rocgold指令)
6-3-3Parametric ROC models：風險評級最佳斷點？(rocfit指令)
6-3-4Nonparametric ROC模型之風險評級最佳斷點(roctab指令)
規格
誠品貨碼 / 2681461895008
ISBN13 / 9789571191416
ISBN10 / 9571191418
EAN貨碼 / 9789571191416
頁數 / 760
開數 / 16K
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
付款/配送
