具体描述
一、类别资料处理。包括：二向列联表、三向列联表……等。
二、存活分析。包括：Kaplan-Meier、Cox回归、参数存活模型、危险比例检定、时间共变数、韦伯分配、指数分配……等。存活分析的事件时间资料也常出现在其他不同领域中，如：企业存活时间（商业）、客户忠诚度（行销）、法人预警分析（金融）、再就业时间（经济）、假释到再犯时间（法学）和可靠度分析（工业）等等。
三、流行病学工具。包括：病例控制、Mantel-Haenszel、ROC分析……等。
Stata操作简便，给予使用者足够的自订空间。不但可使用简单的视窗指令，还能因应需求自行修改、添加或撰写程式，扩充性极强。在运算速度上，也比SPSS及SAS更快。
本书是一本非常有用的Stata工具书，对初学或想领略高等统计的读者，相信定有很大的收获
本书特色
●Stata功能强大，可以选单操作，也可自行输入指令，能满足初级者到高阶者的需求。
●本书详尽介绍生物医学领域必学的分析技术，包含类别资料处理、存活分析、流行病学、病例控制、筛检工具与ROC曲线等。
●实用范例资料档，搭配视觉化操作说明，让您迅速成为Stata统计高手。
●完整且札实的范例解析，帮助您触类旁通，让您的报告、论文大升级。
●由于电脑与统计的日新月异，使生医统计也延伸至以下研究领域：生态、农业、商业、社会科学……
◎随书附赠资料档光碟，建议使用Stata 14版本执行。
著者信息
张绍勋
学历：国立政治大学资讯管理博士
现任：国立彰化师范大学专任教授
经历：致理技术学院专任副教授
研究助理简介
张任坊
国立海洋大学商船系
张博一
国立中央大学通讯工程研究所
图书目录
1-1 Stata是地表最强大之统计软体
1-1-1 Stata统计功能
1-1-2 类别资料之列联表，Stata对应的指令
1-1-3 Stata流行病(epidemiologists)之选择表对应的指令
1-2 医学实验设计种类、重要性
1-2-1 流行病学的研究法：实验性vs.观察性
1-2-2 统计与实验设计功能之对应关系
1-2-3 OLS回归模型之重点整理
1-2-4 单变量vs.多变量统计
1-3 二个类别变数之分析
1-3-1 类别变数之适用条件
1-3-2 卡方检定：关联性分析
1-3-2a 卡方检定之介绍
1-3-2b 卡方检定之Stata实作
1-3-3 胜算比(OR)、ROC曲线、敏感度/ 特异性：logistic回归
1-3-3a Odds ratio之意义
1-3-3b Odds ratio之STATA实作
1-3-3c 二元依变数之模型：逻辑斯回归之实例
1-3-3d ROC曲线面积、敏感度/ 特异性
1-4 流行病之类别资料统计表( 同质性检定)
1-4-1 二发生率(Incidence-rate ratio)之列联表(ir and iri指令)
1-4-2 世代研究风险比(Cohort study risk-ratio)之列联表(cs、csi指令)
1-4-3 病例对照(case-control)列联表(cc and cci、tabodds、mhodds指令)
1-4-4 分群组之失败率(failure odds by category)列联表(tabodds指令)
1-4-5 配对病例对照研究(matched case-control)(mcc、mcci指令)
1-5 三向列联表(Three-Way Contingency Tables)
1-5-1 三向列联表、Mantel-Haenszel同质性检定(tab3way、cc指令)
1-6 类别依变数之三种回归，谁误差小就谁优
1-6-1 类别依变数之三种回归，谁优？(reg、logit、probit指令)
1-7 对数线性模型(Log linear Models)之列联表(ipf、「glm ..., fam(pois) link(log)」指令)
1-8 Nominal依变数：Multinomial Logistic回归之多项选择(mlogit、mlogtest、test、prchange、listcoef指令)
1-8-1 Multinomial Logistic回归之解说
1-8-2 Multinomial Logistic回归之实作
1-9 配对资料(Matched Pairs)模型：Conditional logistic回归(先「clogit, group( 配对) or」指令、再tabulate指令)
1-10 Logit回归之练习题
Chapter 02 (半参数)Cox存活分析：临床研究最重要统计法
2-1 存活分析(survival analysis)介绍
2-1-1 存活分析之定义
2-1-2 为何存活分析是临床研究最重要的统计法？
2-1-3 存活分析之三种研究目标
2-1-4 存活分析之研究议题
2-1-5 设限资料(censored data)
2-1-6 存活时间T之机率函数
2-1-7 Cox存活分析vs. Logit模型／ probit模型的差异
2-2 Stata存活分析/ 绘图表之对应指令、新增统计功能
2-3 存活分析范例：除草有助幼苗存活率吗？
2-3-1 生命表(life table)
2-3-2 存活分析范例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]
2-4 Cox比例危险模型(proportional hazards model)(stcox 指令)
2-4-1 f(t)机率密度函数、S(t)存活函数、h(t)危险函数、H(t)累积危险函数
2-4-2 Cox比例危险模型之回归式解说
2-4-3 危险函数的估计(hazard function)
2-4-4 Cox比例危险模型之配适度检定
2-4-5 Cox模型之相对风险(relative risk, RR)
2-5 Kaplan-Meier存活模型
2-5-1 Kaplan-Meier估计法(product-limit Estimate)
2-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs.韦伯分布(参数存活模型)
2-5-3 Kaplan-Meier存活函数(依序sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)
2-5-4 存活分析之检定法：Cox比例危险模型(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( 脆弱变数)」指令
Chapter 03 参数存活分析(偏态之依变数有6种分布可搭2种脆弱模型)
3-1 参数存活分析(parametric survival analysis)有六种模型
3-1-1a 可靠度之品质管理(韦伯分布常搭配accelerated failure-time)
3-1-1b Cox比例危险模型(PHM)及加速失败时间模型(accelerated failure time, AFT)
3-1-2 参数存活分析之介绍(streg指令)
3-1-3 6种参数存活模型：韦伯及对数分布尚可搭2种脆弱模型(streg)
3-2 连续随机变数(存活时间T)的6种机率密度函数(PDF)
3-2-1 机率密度函数(probability density function)
3-2-2 Weibull分布(非常态分布、右偏态)：存活分析最重要分布
3-2-3 指数(Exponential) 分布：可靠度模型之失效时间的机率分布
3-2-4 Gompertz分布：偏态分布
3-2-5 对数逻辑分布(Log-logistic)：偏态分布
3-2-6 对数常态(Log-normal)分布：偏态分布
3-2-7 广义(generalized)gamma分布
3-3 存活时间机率函数(连续型态vs.离散型态)
3-3-1 连续型态之存活时间机率函数
3-3-2 离散型态之存活时间机率函数
3-4 带偏态之依变数：参数存活分析(streg指令)
3-4-1 脆弱性(frailty) 模型
3-4-2 加速失败时间(Accelerated Failure Time)模型
3-4-3 配对后Weibull存活模型搭配accelerated failure time：发电机寿命(streg指令)
3-4-4 每位病人发生多重失败事件(multiple failures)之Weibull存活模型(streg指令)
3-4-5 五种参数模型(广义Gamma、韦伯...)，谁优？验证治癌新药效：(streg、test指令)
3-4-6 Weibull存活模型(带有脆弱性gamma): 癌症死亡之个人因子(streg指令)
3-4-7 指数回归(搭配accelerated failure-time)：肝癌之个人危险因子(streg指令)
Chapter 04 存活模型之进阶
4-1 风险模型延伸(Extensions of the Proportional Hazards Model)
4-2 竞争风险回归(Competing-risks regression)(stcrreg指令)
4-2-1 竞争风险之应用：违约及提前清偿行为模型系数估计
4-2-2 范例：竞争风险(Competing-risks)回归(stcrreg指令)
4-3 纵贯面调查法：肺癌存活模型(svy: stcox 指令)
4-4 panel-data参数存活模型[xtstreg , shared(panel变数)指令]
4-4-1 追踪资料(panel-data)
4-4-2 追踪资料(panel-data) 存活分析[xtstreg, shared (panel 变数) 指令]
4-5 多层次(multilevel)参数存活模型(mestreg指令)
4-5-1 Multilevel存活模型
4-5-2 多层次参数存活模型(mestreg...||分层变数)
Chapter 05 最小平方法(OLS)回归vs. Logistic回归
5-1 了解各类型回归分析
5-1-1 各类型回归之适用情境
5-1-2 线性回归之基本概念
5-2 最小平方法(OLS) 回归7个假定的诊断及补救法
5-3 Binary依变数：Linear Probability, Probit及Logistic回归
5-3-1 Logistic回归介绍
5-3-2 Logistic指令的事后检定
5-3-3 Logistic范例：年龄与罹患冠心病(CHD)关系
5-4 Binary依变数(失业否预测)：OLS,Probit及Logistic回归三者比较
Chapter 06 流行病学统计法：ROC曲线分析
6-1 流行病学(Epidemiology)
6-1-1 流行病学之研究法：观察法及实验法
6-1-2a 观察法：描述性vs.分析性研究
6-1-2b 观察法：前瞻性vs.回溯性研究；纵贯面vs.横断面研究
6-1-3 实验法
6-1-4 Stata流行病(epidemiologists)之选择表对应的指令
6-1-5 流行病学之ROC法的应用领域
6-1-6 临床试验常用术语解释
6-1-7 频率(frequency)的指标：生命统计测量值
6-2 Receiver operating characteristic(ROC)分析：判别检验工具的准确性
6-2-1 流行病统计法：ROC缘由
6-2-2 ROC曲线原理：2×2混淆矩阵
6-2-3a Type I误差α及Type II误差β：ROC图切断点的由来
6-2-3b 评估不同筛检工具之分类准确性(accuracy)：ROC图
6-2-4 筛检工具的绩效(performance)：同一筛检工具不同检验值切断点的选择
6-2-5 ROC法之分析步骤
6-2-6 参数的ROC
6-3 ROC分析之Stata范例
6-3-1 如何提升ROC研究设计之品质
6-3-2a 二个Logistic回归谁优？(logit、lroc、roccomp指令)
6-3-2b ROC绘图法：三个检验工具之准确度，谁优？(roccomp、rocgold指令)
6-3-3 Parametric ROC models：风险评级最佳断点？(rocfit指令)
6-3-4 Nonparametric ROC模型之风险评级最佳断点(roctab指令)
图书序言
随着21世纪生物科技资讯时代的来临，搭配STaTa是地表最强的统计软体。使得生物统计在医学上已扮演着举足轻重的角色。生物统计学（biometry, biometrics, biostatistics），综合其意，是指将统计学或数学上的方法应用于生物、医学、农学、商业，而其对于流行病学及临床试验方面，具有相当高的价值。
医学统计学系採用统计学、运筹学、经济、数学等领域之定量方法。对临床试验的设计和分析就是医学统计学在医学里最明显的应用。生物医学统计分析，依使用者及研究目的，大致分为临床与实验室资料分析、问卷资料分析、流行病学资料分析、资料库资料分析，不同之使用者及研究目的之间。事实上有许多共通之研究设计及统计分析法，都与作者在五南出版STaTa 一序书名有关，包括：
一、「 STaTa与高等统计分析」一书，该书内容包括：
描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重覆测量...。
二、「 STaTa 在结构方程模型及试题反应理论的应用」一书，该书内容包括：
路径分析、结构方程模型、测量工具的信效度分析、因素分析、试题反应理论...。
三、「 STaTa在生物医学统计分析的应用」一书，该书内容包括：
类别资料分析( 无母数统计)、存活分析、流行病学、配对与非配对病例对照研究资料、盛行率、发生率、相对危险率比、胜出比(Odds Ratio) 的计算、筛检工具与ROC 曲线、工具变数(2SLS)...。
四、「 Meta 分析实作：使用 Excel 与 CMA 程式」一书，该书内容包括：
统合分析(meta-analysis)、胜出比(Odds Ratio)、风险比、4 种有名效果量(ES) 公式之单位变换等。
五、「 Panel-data回归模型：STaTa在广义时间序列的应用」一书，该书内容包括：
多层次模型、GEE、工具变数(2SLS)、动态模型...。
六、「 STaTa在财务金融与经济分析的应用」一书，该书内容包括：
误差异质性、动态模型、序列相关、时间序列分析、VAR、共整合...等。
此外，集群分析(cluster analysis)、鑑别分析...等分析，则有待作者后续再写作。
本书主要内容包含三大类内容：
1. 类别资料处理：
二因子列联表、三因子列联表...。
2. 生存分析 (Survival analysis)：
Kaplan – Meier、Cox 回归( 弱性)、参数存活模型( 弱性)、危险比例检定、时间共变数、左- 右检查、韦柏分配、指数分配...。
在医学统计中，存活分析法(survival analysis) 是用来研究或分析样本所观测到的某一段时间长度之分配。一段时间长度通常是从一特定事件起始之起始时间点算起，计算到某一特定事件发生的时间点为止，通常称为事件时间或存活时间。在我们週围，事件时间的资料常出现在不同领域中，包括：
(1) 公共卫生中的死亡率。
(2) 生物医学领域：竞争风险、参数模型等存活分析。
(3) 流行病学中的生命量表。
(4) 商业领域：客户关系管理、公司企业的存活时间。市场研究之消费者对特定商品购买时间，客户忠诚度的时间。或则商业上客户资料管理、行销、企业倒闭、员工离职。
(5) 金融领域：个人消费性贷款、法人金融预警分析等。
(6) 保险统计学及人口统计学中的生命统计资料。
(7) 社会学中的事件历史分析，研究结婚时间到离婚时间，到再婚时间，人口居住时间与流动时间。
(8) 法学研究：犯罪嫌疑人从犯罪时间到被捕时间，犯罪嫌疑人从被捕时间到起诉时间，从起诉时间到定罪时间，从假释时间到再犯时间等。
(9) 工业领域：可靠度分析、工业制成、产品cycle。
(10) 经济研究：失业，从就业时间到失业时间，到再就业时间等。
(11) 教育领域：老师离职、学生休退学/ 吸毒等。
3. 流行病学工具 (Tools for epidemiologists)：
比例标准化、病例控制、已配适病例控制、Mantel– Haenszel，药理学、ROC分析、 ICD-9-CM(icd9 指令)...。
大部分的医学统计学课程都开在公共卫生学校、医学院、林业、农业、商业、应用统计的学院是常见的课程，甚至某些美国的大学会为医学统计学设立独立学院。
迄今，由于电脑与统计的日新月异，使得生物医学统计已延伸至以下研究领域：公共卫生、流行病学、营养学和环境健康、基因组学、人口遗传学、医学、生态、生物鉴定、农业、商业、社会科学...。
最后，特感谢全杰科技公司(www.softhome.com.tw)，赞助STATA软体，晚学才有机会撰写Stata一系列的书，以嘉惠学习者。
张绍勋
敬上
图书试读
世代研究又称追踪性研究、前瞻性研究或纵贯性研究，是一种探索病因的流行病学研究方法。其做法是在人群中抽取一个样本，按是否暴露(expose) 于某种可疑病因( 危险因子) 或暴露程度分组，经过一段追踪观察，最后比较各组的发病率或死亡率，对因果关系作出估计。世代研究适用于发病率较高的疾病，也适用于环境污染对健康影响的评价。该方法的优点是在两组对比中( 开始时的健康状况一样) 直接观察致病因子与发病的关系，不存在回忆性偏差，且能计算发病率、死亡率和相对危险性。缺点是观察时间长，可发生失访偏差；如观察发病率低的疾病则需大量人力，费用高、时间长。
世代研究是研究一开始将研究对象( 不一定是有病的人) 随机地分派至两组，其中一组是暴露组(exposed group) 另一组则是未暴露组(unexposed group)，至于暴露的因子则是研究者关心的变数，例如抽菸与肺癌的关系或居住在高压电附近与脑部病变的关系。然后往后追踪一段期间，就会观察到暴露组与未暴露组都有人发生事件(event，例如疾病)，此时就可计算两组发生事件比例的比较，例如追踪10 年后抽菸组发生肺癌的比例为3% 而未抽菸组罹患肺癌比例为1%，接着进而透过统计分析评估究竟暴露因子( 抽菸) 是否与事件( 肺癌) 有所关联。
世代研究是非常具有因果推论效力的研究设计，但是非常耗时也非常耗费成本，以抽菸跟肺癌来说，可能至少的追踪期要10 年以上才有意义。另外一方面也因为追踪期很长，研究参与对象会有失去追踪(lost to follow up) 的问题。
1-4-3 病例对照(case-control) 列联表(cc and cci、tabodds、mhodds 指令)
流行病学的研究设计类型包括：个案报告(case report)、病例分析(case analysis)、现况调查(cross section study)、病例对照研究(case control study)、世代研究(cohort study)、临床试验(clinical trial)。这些方法的论证因果递增强度，由小到大依序为：个案报告 < 病例分析 < 现况调查 < 病例对照研究 < 世代研究 < 临床试验，并以「同期随机对照试验」论证强度最高。
病例对照研究是流行病学的其中一种研究设计。它是一种较廉宜及惯常使用的流行病学研究，只需少数的研究人员( 甚至只是一个) 及单一的设备，且不涉及有结构的试验。它的方法是指向一系列的重要发现及先例，其可信性却有受质疑的地方，但因它过往的成功，现时广泛被医学界所接受。
用户评价
读完《生物医学统计：使用Stata分析》的目录，我真的有种眼前一亮的感觉，感觉作者好像真的懂我们这些在台湾做研究的学子和研究人员的痛点！过去，我们常常会在做研究报告、撰写论文，甚至准备口头发表时，遇到一些棘手的统计问题。比如说，如何正确地选择适合我们研究设计和数据类型的统计模型？Stata里那些复杂的命令，比如`regress`、`logit`、`probit`、`coxph`等等，到底有什么区别？什么时候应该用哪个？更不用说，当出现多重共线性、模型拟合不佳、或者需要处理缺失值时，又该如何应对？这本书的出现，简直是解决了我们多年的困扰。我非常欣赏作者在讲解每个统计方法时，都会先从其研究背景和基本概念入手，然后引出Stata的具体实现步骤，最后再强调如何解读输出结果，并指出潜在的陷阱。这种循序渐进的教学方式，对于初学者来说非常友好，也能够帮助有一定基础的读者巩固和深化理解。尤其是在书中关于生存分析的部分，我一直觉得这是生医统计中最具挑战性的内容之一，因为涉及到时间依赖性、删失数据等复杂概念。希望这本书能够提供清晰的指导，让我能够准确地分析纵向随访数据，并为临床试验结果的解读提供更坚实的统计基础。我个人对于书中关于倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）的介绍也非常期待，因为在观察性研究中，如何尽可能地模拟随机对照试验的效果，是衡量研究质量的关键，而PSM是常用的方法之一。
评分作为一个在台湾从事医疗数据分析的从业者，我一直深感统计工具的重要性，但同时也在寻找一本能够真正与实际工作场景深度结合的教材。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，从书名上看就非常有针对性，它直接点出了“生物医学统计”和“Stata分析”这两个核心要素，这让我感到非常亲切。在实际工作中，我们经常需要处理来自医院病历、流行病学调查、临床试验等各种不同来源的数据，这些数据往往具有复杂的结构和潜在的偏倚。而Stata作为一款强大的统计分析软件，在医疗和生物统计领域有着广泛的应用。过去，我可能更多地依赖于一些零散的教程或在线资源来学习Stata，但总感觉不够系统和全面。这本书的出现，填补了这一空白。我特别期待书中关于处理不平衡设计（unbalanced designs）、重复测量数据（repeated measures data）的章节，因为这些在现实的临床研究和公共卫生调查中非常常见，但往往处理起来比较棘手。同时，我也会关注书中关于多变量分析技术（multivariate analysis techniques）的介绍，比如因子分析（factor analysis）、聚类分析（cluster analysis）等，这些技术在探索性数据分析和寻找隐藏的模式方面非常有价值。而且，书中如果能提供一些实际案例的Stata代码，并详细解释每一步的逻辑，那将极大地提高我的学习效率和实际操作能力。我很想知道这本书是否会涵盖一些关于统计报告的规范和建议，因为在实际工作中，清晰、准确的统计报告是与临床医生和管理者有效沟通的关键。
评分随着生物医学研究的不断深入，数据分析的重要性愈发凸显，尤其是在台湾这样的科技前沿地区，掌握先进的统计工具和方法是必不可少的。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，正好契合了这一需求。我一直觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式，它帮助我们客观地认识世界，并做出明智的决策。Stata作为一款强大的统计分析软件，为这种思维方式提供了实现平台。我非常期待书中能够提供关于如何处理缺失数据（missing data）的全面指导。缺失值在生物医学数据中非常常见，而不同的处理方法可能会对研究结果产生显著影响。希望书中能够详细介绍插补法（imputation methods），如多重插补（multiple imputation），并解释其在Stata中的具体实现和注意事项。同时，我对书中关于多中心研究（multi-center studies）的数据分析方法也非常感兴趣。在多中心研究中，不同中心的差异性是一个需要重点考虑的问题，如何利用Stata来评估和调整这些中心效应，将对我进行跨机构合作的研究非常有帮助。此外，关于统计学在药物研发（drug discovery and development）和生物标记物发现（biomarker discovery）中的应用，也是我非常关注的领域，希望书中能提供一些相关的案例和指导。
评分在我接触的台湾的生物医学研究圈子里，Stata的出现频率之高，几乎可以用“无处不在”来形容。然而，很多时候，我们只是在使用它，而对其背后更深层次的统计原理和更高级的应用技巧，了解却相对有限。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，恰好可以满足这种对“知其然”更要“知其所以然”的需求。我特别想知道，书中是否会深入探讨如何使用Stata进行模型验证（model validation），以及如何评估和改进模型的预测能力。例如，在开发一个疾病预测模型时，我们如何利用交叉验证（cross-validation）来避免过拟合？如何解读ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）和AUC值（Area Under the Curve）？这些都是在实际应用中非常关键的环节。此外，我对书中关于因果推断（causal inference）的讨论非常感兴趣，特别是在处理观察性研究中的混杂因素（confounding factors）时，Stata是否提供了有效的工具和方法？例如，如何利用倾向性评分（propensity score）来调整混杂？或者，是否会介绍一些更先进的因果推断方法？最后，如果书中能够提供一些关于如何进行统计报告的规范化建议，例如在论文中如何准确描述统计分析过程、如何呈现统计结果，那将是非常实用的。
评分在台湾的医学研究领域，统计学扮演着举足轻重的角色，而Stata作为一款功能强大且用户友好的统计软件，更是被广泛应用。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书的出现，无疑为我们这些在第一线从事研究的人员提供了一份珍贵的学习资源。我一直觉得，统计学的魅力在于它能够用严谨的数学语言来揭示数据背后的规律，但同时，如何将这些规律转化为实际可用的研究结论，则需要精湛的统计分析技巧。这本书，通过将Stata的操作与生物医学的实际应用相结合，正是在做这样一件事情。我特别关注书中关于时间依赖性协变量（time-dependent covariates）在生存分析中的处理方法，这在很多临床试验和队列研究中都非常重要，但往往容易被忽视。同时，我也期待书中能够深入探讨如何利用Stata进行模型诊断（model diagnostics）和模型选择（model selection），比如如何评估模型的拟合优度，以及如何选择最能解释研究现象的模型。此外，关于因果推断（causal inference）的一些进阶方法，例如倾向性评分（propensity score）的多种应用方式，以及如何利用Stata进行敏感性分析（sensitivity analysis），来评估结果的稳健性，如果书中能够有所介绍，那将非常有价值。
评分坦白说，在台湾的学术圈里，Stata的普及程度和其在生物医学领域的应用深度，早已是不争的事实。然而，对于许多研究生和初级研究人员而言，如何从零开始掌握Stata，并将其娴熟地应用于生物医学研究，依然是一个不小的挑战。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，正好抓住了这个关键点。我曾多次在实验室里看到师兄师姐们对着Stata的命令窗口挠头，或者在文献里看到令人望而生畏的统计图表，却不知如何复现。这本书，通过提供详尽的Stata操作指南，并将其与生物医学的实际研究问题相结合，无疑为我们提供了一条清晰的学习路径。我尤其关注书中关于贝叶斯统计（Bayesian statistics）的应用部分，虽然传统的频率学派统计方法仍是主流，但贝叶斯方法在处理先验信息、模型比较以及在某些复杂模型中的应用，越来越受到重视。希望这本书能够为我们揭开贝叶斯统计在生物医学领域的神秘面纱，并教会我们如何在Stata中进行贝叶斯分析。另外，关于时间序列分析（time series analysis）在生物医学中的应用，例如分析传染病的流行趋势、监测环境因素对健康的影响等，也是我非常感兴趣的方面。如果书中能够提供这方面的实例，将极大地拓宽我的研究思路。
评分在我看来，一本优秀的统计学教材，不仅要讲授理论，更要传授如何解决实际问题。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，从书名就透露出一种“实战导向”的风格，这正是我所需要的。作为一名在台湾的公共卫生领域的研究助理，我经常需要处理来自社区健康调查、疾病监测系统等多样化的数据。很多时候，研究的核心问题是如何从这些数据中推断出人群健康状况的真实情况，以及哪些干预措施是最有效的。《生物医学统计：使用Stata分析》如果能提供关于抽样调查设计（survey sampling designs）和数据分析的详细指导，比如如何计算抽样误差、如何处理分层抽样（stratified sampling）和整群抽样（cluster sampling）的数据，那将对我非常有帮助。此外，关于流行病学研究中常用的统计模型，如逻辑回归（logistic regression）、泊松回归（Poisson regression）和负二项回归（negative binomial regression），书中是如何深入讲解其在Stata中的实现和解释的，我非常期待。我也希望书中能够涵盖一些关于质量控制（quality control）和数据清洗（data cleaning）的实用技巧，因为在实际数据分析中，往往会遇到各种各样的数据质量问题，而这些问题如果不妥善处理，会严重影响分析结果的准确性。
评分作为一个对生物医学统计充满热情但又常常感到力不从心的研究生，我在台湾寻找一本真正能够指引我方向的书籍。《生物医学统计：使用Stata分析》这个书名，就像给我指明了一盏灯。我深知，统计学知识的掌握，不仅仅是理论的理解，更重要的是实践能力的提升。Stata在生物医学统计领域应用的广泛性，使得掌握它成为了进行高质量研究的必备技能。我非常期待书中能够提供关于如何进行文献回顾（literature review）时，识别和应用恰当的统计方法的指导。比如，当我们阅读一篇关于某种疾病风险因素的论文时，作者是如何选择回归模型的？模型的假设是什么？我们又该如何在Stata中复现并检验这些假设？我尤其关注书中关于纵向数据分析（longitudinal data analysis）的章节，因为许多疾病的发生和发展是一个时间累积的过程，而纵向数据分析能够更好地捕捉这种动态变化。希望这本书能够清晰地讲解混合效应模型（mixed-effects models）或广义估计方程（generalized estimating equations, GEE）在Stata中的实现和解释。另外，关于统计功效分析（power analysis）和样本量计算（sample size calculation），这在研究设计阶段至关重要，如果书中能够提供详细的指导和Stata的应用，那将极大帮助我进行更科学的研究设计。
评分对于我这样的生物信息学研究者来说，统计学一直是横亘在理论与实际应用之间的一道重要桥梁。《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，恰恰提供了一个非常实用的工具和方法论。我们经常需要处理高通量的基因组学、转录组学数据，这些数据量庞大且维度极高，传统的统计方法往往难以直接应用。Stata作为一款功能强大的统计软件，在处理这类复杂数据时有着独特的优势。我非常期待书中关于维度缩减技术（dimensionality reduction techniques），例如主成分分析（principal component analysis, PCA）和因子分析（factor analysis）在生物医学数据分析中的应用。这些技术对于从海量数据中提取关键信息、发现潜在的生物标志物至关重要。同时，我也会密切关注书中关于机器学习（machine learning）在生物医学统计中的融合应用。诸如随机森林（random forest）、支持向量机（support vector machine, SVM）等算法，在疾病预测、药物筛选等领域展现出巨大的潜力。如果这本书能够清晰地介绍如何在Stata中实现这些高级的统计和机器学习方法，并辅以生物医学的实际案例，那将极大地帮助我提升研究能力。此外，对于一些因果推断（causal inference）的方法，如工具变量（instrumental variables）和断点回归（regression discontinuity design），在生物医学领域扮演着越来越重要的角色，我希望书中也能有所提及。
评分这本书的出现，简直是造福了所有在台湾念书、研究或者工作的生医统计小白！我自己在念研究所时，就曾被统计软件的各种指令和概念折磨得够呛，文献里的统计方法看得云里雾里，真正要自己跑分析时更是手忙脚乱。过去，我们常常需要翻阅厚重的英文原版教材，虽然内容扎实，但语言上的隔阂总是让人觉得力不从心，尤其是在理解一些比较细微的统计假设或解释结果时，总会担心自己是否领会错了意思。市面上也有一些中文的统计学书籍，但往往不够贴近生医研究的实际应用，介绍的软件也可能不是我们实验室最常用的。而《生物医学统计：使用Stata分析》这本书，就像及时雨一样，它直接将Stata这个在生医统计领域极为普及且功能强大的软件，与我们熟悉的生物医学研究情境结合起来，用非常贴近在地读者的语言，一步一步地讲解统计理论和实际操作。书中不仅涵盖了从基础的描述性统计，到进阶的回归分析、生存分析等核心内容，更重要的是，它将每一个统计方法的概念、假设、适用条件，以及如何在Stata中进行实现，都做了非常详尽且逻辑清晰的阐述。让我印象最深刻的是，作者在解释一些较为复杂的统计模型时，并没有回避其背后的数学原理，但同时又能巧妙地通过生动的例子和直观的图表来帮助我们理解，而不是仅仅堆砌公式。这种理论与实践的完美结合，对于想在生医领域深入研究的同学来说，绝对是一本不可或缺的宝典。我特别期待书中关于多层次模型和纵向数据分析的章节，这在流行病学和临床试验设计中是非常常用的，但往往在入门教材中涉及不多，希望这本书能提供更深入的指导。
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