生存分析自学指南（英文原版 第三版）

简介：
《生存分析自学指南》(第三版)为初学者提供了全面而深入的生存数据分析方法介绍，涵盖统计理论与实际应用案例。原文英文版，适合自学者及专业人士参考使用。 生存分析是统计学中的一个分支领域，专注于研究从特定初始事件（如疾病诊断、手术或暴露于某种风险因素）到某一结果事件（例如复发或死亡）之间的时间长度的分布特征及影响因素。《生存分析自学手册》英文原版第三版由David G. Kleinbaum和Mitchel Klein合著，是针对该领域专业学习者的权威参考书。 本书强调了生存分析的核心概念及其实际应用，并涵盖了描述性方法、概率模型以及主要数据分析技术等内容。书中详细介绍了如何使用Kaplan-Meier估计器来估算生存函数，计算风险比（hazard ratio），构建和解析Cox比例风险模型，运用图形表示法展示数据特征等技巧。 除了非参数性的Kaplan-Meier方法之外，《手册》还讨论了多种适用于不同情况的参数性分布模型如指数分布与Weibull分布。这些模型有助于理解生存时间的概率特性，并据此推断出相应的生存曲线。 Cox比例风险模型作为半参数化工具，在实际应用中尤为广泛，因为它不需要对基础概率密度函数做出明确假设。通过该方法能够分析协变量如何影响相对危险度的变化情况，进而评估其对于个体寿命预期的影响程度与方向性指标——即风险比的大小。 另外，《手册》还介绍了Log-rank检验等比较不同群体间生存曲线差异性的统计手段，并探讨了处理删失数据和时间依赖型自变量时所面临的挑战及解决策略。这些问题在实际研究中普遍存在，正确应对它们是提高分析准确性的重要环节之一。 为了帮助读者更好地掌握这些理论知识，《手册》还提供了使用SAS、SPSS或STATA等常用统计软件进行生存数据分析的具体指导方法。例如，在SAS环境中可以利用PROC LIFETEST过程来执行Kaplan-Meier估计和Log-rank检验；而在SPSS中则可以通过其内置的生存分析模块实现相同功能；对于使用STATA的研究人员来说，stset命令用于准备数据集而stcox则是构建Cox模型的关键指令。 《生存分析自学手册》英文原版第三版是一部全面介绍该领域理论与实践内容的重要参考书籍。它不仅适合流行病学、生物医学统计及公共卫生领域的研究人员和学生阅读学习，同时也为他们提供了处理复杂现实问题的有效工具和技术支持。