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  • Meta分析導論
    該商品所屬分類:自然科學 -> 數學
    【市場價】
    772-1120
    【優惠價】
    483-700
    【作者】 (美)博倫斯坦(BorensteinM)等 
    【所屬類別】 圖書  自然科學  數學  數學理論 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030355515
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平脊精裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030355515
    作者:(美)博倫斯坦(Borenstein,M.)等

    出版社:科學出版社
    出版時間:2019年04月 

        
        
    "

    編輯推薦
    統計分析,應用軟件 
    內容簡介
    近20多年來,Meta分析作為一種整合繫列獨立研究結果的方法,已經成為很多領域極其重要的研究工具,在諸如醫學、藥理學、流行病學、教育學、心理學、商業和生態學等許多學科中得到應用。由於Meta分析方法涉及較深奧的統計學知識,往往較難學習和理解,《Meta分析導論》由淺入深、簡明扼要地就有關Meta分析的相關主題進行了繫統、廣泛而深入的討論,能使讀者較快地理解和掌握該方法。《Meta分析導論》內容包括:Meta分析在研究過程中的地位和作用;效應量和干預效應的計算方法;固定和隨機效應模型整合數據的方法;研究間的變異評估分析方法和正確解釋;相關概念的案例及圖文解釋;Meta分析中共性錯誤的避免;Meta分析相關爭議的討論及進一步學習的相關資源鏈接。
    目錄
    目錄
    致謝
    前言
    **部分 簡介
    第1章 Meta分析是如何進行的 3
    引言 3
    單個研究 3
    效應量 3
    精度 4
    研究權重 4
    p值 4
    綜合效應 4
    效應量 4
    精度 5
    p值 5
    效應量的異質性 5
    本章小結 6
    第2章 為什麼要進行Meta分析 7
    引言 7
    鏈激酶的Meta分析 7
    統計學意義 8
    效應的臨床意義 9
    效應的一致性 9
    本章小結 10
    第二部分 效應量和精度
    第3章 概述 13
    療效和效應量 13
    如何選擇效應量 13
    參數和估計值 14
    效應量的計算概述 14
    第4章 基於均值的效應量 15
    引言 15
    原始(未標準化)均值差D 15
    計算獨立分組研究中的D值 15
    計算配對設計或前後設計研究中的D值 16
    從報道的信息估計效應量 18
    同一分析中包括不同設計的研究 18
    標準化均值差(d 和g) 18
    成組設計計算的d和g 19
    計算使用前後得分或配對組研究的d和g 21
    在同一分析中包含不同設計的研究 22
    反應比 23
    本章小結 24
    第5章 二分類數據的效應量 25
    引言 25
    風險比 25
    比數比 27
    風險差 29
    選擇一種效應量指標 29
    本章小結 30
    第6章 基於相關繫數的效應量 31
    引言 31
    計算r 31
    其他方案 32
    本章小結 32
    第7章 效應指標間的轉換 33
    引言 33
    比數比的對數轉換成d值 34
    d值轉換為比數比的對數 34
    r值轉換為d值 35
    d值轉換為r值 35
    本章小結 36
    第8章 影響精確性的因素 37
    引言 37
    方差、標準誤和可信區間 37
    影響精確性的因素 38
    樣本含量 38
    研究設計 39
    結語 40
    本章小結 40
    第9章 本部分小結 41
    參考文獻 41
    第三部分 固定效應與隨機效應
    第10章 概述 45
    引言 45
    術語 45
    示例 45
    第11章 固定效應模型 47
    引言 47
    真實效應值 47
    抽樣誤差的影響 47
    固定效應模型分析 49
    示例 50
    本章小結 50
    第12章 隨機效應模型 51
    引言 51
    真實效應值 51
    抽樣誤差的影響 51
    隨機效應Meta分析 53
    τ2的估計 53
    估計效應值均值 54
    例子的說明 55
    本章小結 55
    第13章 固定效應模型和隨機效應模型的比較 56
    引言 56
    定義綜合效應 56
    估計綜合效應 57
    大樣本研究或小樣本研究中**效應尺度 57
    可信區間 57
    無效假設 60
    我們應該使用哪個模型 60
    固定效應 60
    隨機效應 60
    一個警告 60
    模型不應該依賴於異質性檢驗的結果 61
    結論 61
    本章小結 61
    第14章 示例 63
    引言 63
    連續性數據示例 63
    綜合數據 63
    計算每個研究的效應量和方差 63
    采用固定效應模型計算綜合效應量 64
    計算τ2的估計值 65
    采用隨機效應模型計算綜合效應量 66
    二分類數據示例(**部分) 67
    綜合數據 67
    計算每個研究的效應量和方差 67
    采用固定效應模型計算綜合效應量 69
    計算τ2的估計值 70
    采用隨機效應模型計算綜合效應量 70
    相關繫數數據示例(**部分) 71
    綜合數據 71
    計算每個研究的效應量和方差 71
    采用固定效應模型計算綜合效應量 72
    計算τ2的估計值 74
    采用隨機效應模型計算綜合效應量 74
    本章小結 75
    第四部分 異質性
    第15章 概述 79
    簡介 79
    專業術語 79
    分析實例 80
    第16章 異質性的識別和定量 81
    引言 81
    真實效應變異的分解 81
    Q統計量 82
    基於研究內誤差Q的期望值 83
    超額變異(excess variation) 83
    觀測變異與期望變異之比 83
    檢驗異質性假設 84
    Q統計量和p值的幾點結論 85
    估計τ2 86
    T2小結 87
    Tau 87
    對T的總結 88
    I2統計量 88
    對I2的總結 89
    比較異質性指標 90
    實際應用中的異質性討論 91
    τ2的置信區間 92
    I2的可信區間 94
    本章小結 94
    第17章 預測區間 96
    引言 96
    原始研究中的預測區間 96
    Meta分析中的預測區間 97
    可信區間與預測區間 99
    比較可信區間與預測區間 99
    本章小結 100
    第18章 實例分析2 101
    引言 101
    連續性資料實例分析2 101
    計算I2的可信區間 103
    二分類資料實例分析2 104
    計算I2的可信區間 106
    相關繫數資料實例分析2 107
    計算I2的可信區間 109
    本章小結 110
    第19章 亞組分析 111
    引言 111
    本章節如何組織? 111
    亞組間的固定效應模型 112
    計算綜合效應 113
    效應比較 116
    A組與B組比較:Z檢驗(方法一) 116
    A組與B組比較:基於方差分析的Q 檢驗(方法二) 117
    A組和B組的比較:異質性的Q 檢驗(方法三) 118
    小結 119
    定量差異大小 119
    計算模型 120
    在亞組內需計算τ2 121
    綜合還是不綜合 121
    總結 122
    τ2的單獨估計隨機效應模型 122
    計算效應 122
    計算A組研究(隨機效應,分別估計τ2值)122
    計算B組研究(隨機效應,分別估計τ2值) 124
    對10個研究進行計算(隨機效應,獨立估計τ2值) 124
    效應的比較 125
    A組和B組的比較:Z檢驗(方法一) 125
    A組和B組的比較:基於方差分析的Q 檢驗(方法二) 126
    A組和B組的比較:Q 檢驗檢測異質性(方法三) 128
    綜合效應差計算 128
    τ2的綜合估計隨機效應模型 129
    估計綜合τ2值的公式 129
    效應計算 129
    A組的計算(隨機效應,綜合估計τ2值) 131
    B組的計算(隨機效應,綜合估計τ2值) 131
    所有10組研究的計算(隨機效應,綜合估計τ2值) 132
    效應比較 132
    A組和B組比較:Z檢驗(方法一) 133
    A組和B組比較:基於方差分析的Q 檢驗(方法二) 134
    A組和B組的比較:異質性Q 檢驗(方法三)135
    綜合效應差的計算 136
    解釋方差的比例 136
    混合效應模型 138
    在亞組間獲得一個總效應 139
    應該報告所有亞組間的總效應嗎? 139
    選擇1:聯合組間均值且忽略組間差異 139
    選擇2:聯合組間均值且將組間差異建模型 140
    選擇3:在整個研究中采用獨立的隨機效應分析140
    選擇間的比較 140
    本章小結 141
    第20章 Meta回歸 142
    引言 142
    固定效應模型 142
    BCG數據集 142
    評價斜率的影響 144
    Z檢驗和Q 檢驗 145
    關聯程度的定量 145
    不能解釋的異質性,固定或隨機效應模型 146
    隨機效應模型 148
    評估斜率的影響 149
    關聯強度的定量 150
    可以解釋的方差比例 151
    注意 152
    本章小結 154
    第21章 再論亞組分析和Meta回歸 155
    引言 155
    計算模型 155
    選擇模型需要避免的錯誤 155
    模型的不同 155
    不同模型的零假設 156
    隨機效應Meta回歸的一些技術考慮 156
    多重比較 157
    軟件 157
    亞組分析和回歸分析是觀察性研究 157
    亞組分析和Meta分析的統計學效能 158
    本章小結 159
    參考文獻 159
    第五部分 復雜資料結構
    第22章 概述 163
    研究內多個獨立的子集 163
    研究內多個結局或時間點 163
    研究內多個比較組 163
    本章結構 163
    第23章 研究內獨立亞組 165
    引言 165
    亞組綜合效應的合並 165
    亞組作為分析單位(方法1a) 166
    研究作為分析單位(方法1b) 166
    計算研究別的亞組結合效應 166
    重新生成所有研究的綜合指標(方法2) 168
    比較亞組 169
    本章小結 169
    第24章 研究內多個結局或多個時間點 170
    引言 170
    合並結局或時間點 170
    基於結局變量的綜合效應計算 171
    多於兩個結局的情形 173
    相關對於綜合效應的影響 174
    相關繫數未知的情形 175
    研究內結局或時間點的比較 176
    計算相關結局的方差 176
    計算不同結局間的差 177
    每個研究多個結局的情形 178
    相關對於結合效應的影響 178
    相關繫數未知的情形 179
    本章小結 179
    參考文獻 179
    第25章 研究內的多組比較 180
    引言 180
    研究內多重比較的綜合 180
    處理組間的差別 181
    本章小結 181
    參考文獻 182
    第26章 關於復雜結構的評論 183
    引言 183
    綜合效應 183
    效應差別 183
    第六部分 其他問題
    第27章 概述 187
    第28章 唱票法(vote counting)——老問題的新名字 188
    引言 188
    為何唱票法是錯誤的? 188
    唱票法是一個普遍的問題 189
    無效假設之外 190
    本章小結 190
    第29章 Meta分析的檢驗效能分析 191
    引言 191
    概念性問題 191
    背景 191
    Meta分析與原始研究的效能分析 192
    固定效應模型下的效能 193
    隨機效應模型下的效能 193
    檢驗的不同情形 194
    檢驗主效應的效能 194
    亞組比較和Meta回歸的效能 194
    異質性檢驗或擬合優度檢驗的效能 194
    何時進行效能分析 194
    考慮精度而不是效能 195
    原始研究中的效能分析 195
    確定效應量的範圍 196
    確定精度的範圍 197
    確定檢驗水準的範圍 197
    實例 197
    Meta分析的效能分析 198
    主效應的效能分析 198
    固定效應模型 199
    實例 199
    隨機效應模型 200
    實例 201
    關於隨機效應模型 202
    異質性檢驗的效能分析 203
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