具体描述
存活分析和ROC曲线分析是在临床医学研究时，不可或缺的分析工具之一。而存活分析的实验目标不只是要研究事件是否发生，更要求出是何时发生，故「时间」扮演相当重要的角色，而且可以提供较多的讯息，进而提升分析之有效性！除了探讨生存机率外，存活分析也常运用在不同领域中，例如：电子设备的寿命、投资决策的时间、企业存活时间、顾客忠诚度都是其研究范围。
本书介绍的存活分析与ROC分析内容，包含生物医学统计、存活资料描述性统计、Cox存活分析入门（半参数）Cox回归、层次回归、Cox模型适当性的评估、Cox模型开发的过程、时间相依型共变数、流行病学统计法。透过统计软体SPSS探讨，结合理论、方法与统计引导，从使用者角度整理编排，让学习和研究过程更得心应手。
本书特色：
◎从存活分析基础教起、整体架构明确，即使是新手亦能快速掌握要领。
◎使用新版SPSS V25操作，并附上练习题，促进研究者学习效率。
◎完整且详实的范例解析，帮助您触类旁通，让报告、论文大升级！
◎存活分析与ROC分析适用在财务金融、会计、生产管理、生物医学、行销管理、教学心理、风险管理、工业工程、土木、航运管理、公共行政、社会学、法律学、经济学等领域。
随书附赠资料档光碟
本书介绍的存活分析与ROC分析内容，包含生物医学统计、存活资料描述性统计、Cox存活分析入门（半参数）Cox回归、层次回归、Cox模型适当性的评估、Cox模型开发的过程、时间相依型共变数、流行病学统计法。透过统计软体SPSS探讨，结合理论、方法与统计引导，从使用者角度整理编排，让学习和研究过程更得心应手。
本书特色：
◎从存活分析基础教起、整体架构明确，即使是新手亦能快速掌握要领。
◎使用新版SPSS V25操作，并附上练习题，促进研究者学习效率。
◎完整且详实的范例解析，帮助您触类旁通，让报告、论文大升级！
◎存活分析与ROC分析适用在财务金融、会计、生产管理、生物医学、行销管理、教学心理、风险管理、工业工程、土木、航运管理、公共行政、社会学、法律学、经济学等领域。
随书附赠资料档光碟
著者信息
作者简介
张绍勋
学历：国立政治大学资讯管理博士
现任：国立彰化师大专任教授
经历：致理技术专任副教授
林秀娟
学历：国立台湾师范大学教育心理研究所硕士
现职：台北市立成功高中专任教师
张绍勋
学历：国立政治大学资讯管理博士
现任：国立彰化师大专任教授
经历：致理技术专任副教授
林秀娟
学历：国立台湾师范大学教育心理研究所硕士
现职：台北市立成功高中专任教师
图书目录
自序
Chapter01 生物医学统计：流行病学的研究法
1-1 事件发生时间(time-to-event) 的资料
1-2 生物医学之模型
1-3 Cox 回归式(hazard ratio)vs. 逻辑斯回归式(odds ratio) 的比较
1-3-1 Cox 回归式(hazard ratio)：回归系数的涵意
1-3-2a 逻辑斯回归式(odds ratio)
1-3-2b 逻辑斯回归式(odds ratio)：回归系数的解说
1-4 医学实验设计种类、重要性
1-4-1 流行病学的研究法：实验性vs. 观察性
1-4-2 统计与实验设计功能之对应关系
1-4-3 OLS 回归模型之重点整理
1-4-4 单变量vs. 多变量统计
1-5 自定SPSS 操作介面
Chapter02 存活资料描述性统计：Kaplan-Meier 估计、log-rank 检定
2-1 存活资料(survival data) 描述性统计：Kaplan-Meier 估计
2-1-1 Kaplan-Meier 估计：无「case-control」组
2-1-2 Kaplan-Meier 存活曲线及95% 信赖区间
2-2 存活资料：Kaplan-Meier 存活函数的百分位(quantile)
2-2-1 Kaplan-Meier 估计：存活时间的百分位数：不分「case-control」组
2-2-2 Kaplan-Meier 估计存活机率：分「男－女」组
2-3 Cox 回归假定的检定：log-rank 检定、Wilcoxon 检定、Tarone-Ware 检定
2-3-1 对数等级(log-rank) 检定、Breslow/Wilcoxon 检定：「男－女」存活(曲线)有差吗？
2-3-2 对数等级检定(log-rank test)：「年龄层」存活( 曲线) 率有差吗？
2-3-3 对数等级检定(log-rank test)：汽车镀膜对防锈有效吗？
Chapter03 Cox 存活分析入门：临床研究最重要统计法
3-1 存活分析(survival analysis) 介绍
3-1-1 存活分析之定义
3-1-2 为何存活分析是临床研究最重要的统计法？
3-1-3 存活分析之三种研究目标
3-1-4 存活分析之研究议题
3-1-5 设限资料(censored data)
3-1-6 存活时间T 之机率函数
3-1-7 Cox 存活分析vs. logit 模型／probit 模型的差异
3-2 SPSS 存活分析／绘图表之对应指令
3-3 存活分析范例：除草有助幼苗存活率吗?
3-3-1a 生命表(life table)
3-3-1b 生命表(life table)：肝病死亡(survival table 指令)
3-3-2 Cox 回归假定：Mantel-Haenszel 检定
3-3-3 Cox proportional hazard 回归：除草有助幼苗存活率吗?(coxreg 指令)
3-4 Cox 比例危险模型(proportional hazards model)(coxreg 指令)
3-4-1 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
3-4-2 Cox 比例危险模型之回归式解说
3-4-3 危险函数的估计(hazard function)
3-4-4 Cox 模型之相对风险(relative risk, RR)
3-5 Kaplan-Meier 存活模型
3-5-1 Kaplan-Meier 估计法(product-limit Estimate)
3-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs. 韦伯分布(参数存活模型)
3-5-3 Kaplan-Meier 存活函数(km指令)
3-6 参数存活分析( 偏态之依变数有六种分布可搭二种脆弱模型)
Chapter04 (半参数)Cox 回归：临床研究最重要统计法(coxreg 指令)
4-1 Cox 比例危险模型(proportional hazard model, PHM)(coxreg 指令)
4-1-1 Cox 回归：实验处理有疗效吗 + 四个共变数(危险因子)(coxreg 指令)
4-1-2 Cox 回归：(无实验处理) 肝癌有二个危险因子(coxreg 指令)
Chapter05 层次(hierarchical) 回归：Cox 模型(coxreg 指令)
5-1 层次(hierarchical) 回归：比例危险Cox 回归(proportional hazards)
5-1-1 proportional hazards 之Cox 回归：解释变数分虚拟变数(gender、case-control) 及连续变数age 有三个方式(coxreg 指令)
5-2 层次(hierarchical) 线性回归
5-2-1 层次回归(hierarchical regression) 重点性
5-2-2 层次回归的概念
5-2-3 层次回归分析：宠物越多可增加幸福感吗？(regression 指令)
5-3 层次(hierarchical) 回归：比例危险Cox 回归
5-3-1 层次(hierarchical)Cox 回归：癌症的危险因子有那些？(coxreg 指令)
5-3-2 层次(hierarchical)Cox 回归(missing value)：二种药效在年龄的交互作用？(coxreg 指令)
5-3-3 层次(hierarchical)Cox 回归：年龄及性别对肝病的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)
5-3-4 层次(hierarchical) 型Cox 回归：二种激素(hormone) 及淋巴结(nodes)
对手术后复发的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)
Chapter 06 Cox 模型适当性的评估(assessment of model adequacy)
6-1 比例风险假定的三种检定之一：Schoenfeld residuals 法6-2 Cox 模型的诊断：离群值(dfbet值)
6-3 Cox 模型的诊断：likelihood displacement 对martingale residuals (coxreg、matrix指令)
Chapter07 cox模型开发的过程(model development)
7-1 单变量vs. 多变量的建模过程：Cox 回归(coxreg 指令)
7-2 共变数系数调整法：fractional polynomial regression (coxreg 指令)
Chapter08 时间相依型共变数(time-dependent covariate)的Cox 回归
8-1 时间相依型共变数的Cox 回归
8-2 时间相依型共变数的原理
8-3 时间相依型共变数的Cox 回归分析(coxreg 指令)
Chapter09 流行病学统计法：ROC 曲线面积来对比二个逻辑斯回归谁优？
9-1 流行病学(epidemiology)
9-1-1 流行病学之研究法：观察法及实验法
9-1-2a 观察法：描述性vs. 分析性研究
9-1-2b 观察法：前瞻性vs. 回溯性研究；纵贯面vs. 横断面研究
9-1-3 实验法
9-1-4 流行病学之ROC 法的应用领域
9-1-5 临床试验常用术语解释
9-1-6 频率(frequency) 的指标：生命统计测量值
9-2 接受者作业特征(receiver operating characteristic, ROC) 分析：判别检验工具的准确性
9-2-1 流行病统计法：ROC 缘由
9-2-2 ROC 曲线之原理：2×2 混淆矩阵
9-2-3a Type I 误差α 及Type II 误差β：ROC 图切断点的由来
9-2-3b 评估不同筛检工具之分类准确性(accuracy)：ROC 图
9-2-4 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
9-2-5 ROC 法之分析步骤
9-2-6 参数的ROC
9-3 ROC 曲线面积来对比二个逻辑斯回归谁优？(roc、logistic regression 指令)
9-3-1 如何提升ROC 研究设计之品质
9-3-2 二个logistic 回归谁优？(ROC、logistic regression 指令)
参考文献
Chapter01 生物医学统计：流行病学的研究法
1-1 事件发生时间(time-to-event) 的资料
1-2 生物医学之模型
1-3 Cox 回归式(hazard ratio)vs. 逻辑斯回归式(odds ratio) 的比较
1-3-1 Cox 回归式(hazard ratio)：回归系数的涵意
1-3-2a 逻辑斯回归式(odds ratio)
1-3-2b 逻辑斯回归式(odds ratio)：回归系数的解说
1-4 医学实验设计种类、重要性
1-4-1 流行病学的研究法：实验性vs. 观察性
1-4-2 统计与实验设计功能之对应关系
1-4-3 OLS 回归模型之重点整理
1-4-4 单变量vs. 多变量统计
1-5 自定SPSS 操作介面
Chapter02 存活资料描述性统计：Kaplan-Meier 估计、log-rank 检定
2-1 存活资料(survival data) 描述性统计：Kaplan-Meier 估计
2-1-1 Kaplan-Meier 估计：无「case-control」组
2-1-2 Kaplan-Meier 存活曲线及95% 信赖区间
2-2 存活资料：Kaplan-Meier 存活函数的百分位(quantile)
2-2-1 Kaplan-Meier 估计：存活时间的百分位数：不分「case-control」组
2-2-2 Kaplan-Meier 估计存活机率：分「男－女」组
2-3 Cox 回归假定的检定：log-rank 检定、Wilcoxon 检定、Tarone-Ware 检定
2-3-1 对数等级(log-rank) 检定、Breslow/Wilcoxon 检定：「男－女」存活(曲线)有差吗？
2-3-2 对数等级检定(log-rank test)：「年龄层」存活( 曲线) 率有差吗？
2-3-3 对数等级检定(log-rank test)：汽车镀膜对防锈有效吗？
Chapter03 Cox 存活分析入门：临床研究最重要统计法
3-1 存活分析(survival analysis) 介绍
3-1-1 存活分析之定义
3-1-2 为何存活分析是临床研究最重要的统计法？
3-1-3 存活分析之三种研究目标
3-1-4 存活分析之研究议题
3-1-5 设限资料(censored data)
3-1-6 存活时间T 之机率函数
3-1-7 Cox 存活分析vs. logit 模型／probit 模型的差异
3-2 SPSS 存活分析／绘图表之对应指令
3-3 存活分析范例：除草有助幼苗存活率吗?
3-3-1a 生命表(life table)
3-3-1b 生命表(life table)：肝病死亡(survival table 指令)
3-3-2 Cox 回归假定：Mantel-Haenszel 检定
3-3-3 Cox proportional hazard 回归：除草有助幼苗存活率吗?(coxreg 指令)
3-4 Cox 比例危险模型(proportional hazards model)(coxreg 指令)
3-4-1 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
3-4-2 Cox 比例危险模型之回归式解说
3-4-3 危险函数的估计(hazard function)
3-4-4 Cox 模型之相对风险(relative risk, RR)
3-5 Kaplan-Meier 存活模型
3-5-1 Kaplan-Meier 估计法(product-limit Estimate)
3-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs. 韦伯分布(参数存活模型)
3-5-3 Kaplan-Meier 存活函数(km指令)
3-6 参数存活分析( 偏态之依变数有六种分布可搭二种脆弱模型)
Chapter04 (半参数)Cox 回归：临床研究最重要统计法(coxreg 指令)
4-1 Cox 比例危险模型(proportional hazard model, PHM)(coxreg 指令)
4-1-1 Cox 回归：实验处理有疗效吗 + 四个共变数(危险因子)(coxreg 指令)
4-1-2 Cox 回归：(无实验处理) 肝癌有二个危险因子(coxreg 指令)
Chapter05 层次(hierarchical) 回归：Cox 模型(coxreg 指令)
5-1 层次(hierarchical) 回归：比例危险Cox 回归(proportional hazards)
5-1-1 proportional hazards 之Cox 回归：解释变数分虚拟变数(gender、case-control) 及连续变数age 有三个方式(coxreg 指令)
5-2 层次(hierarchical) 线性回归
5-2-1 层次回归(hierarchical regression) 重点性
5-2-2 层次回归的概念
5-2-3 层次回归分析：宠物越多可增加幸福感吗？(regression 指令)
5-3 层次(hierarchical) 回归：比例危险Cox 回归
5-3-1 层次(hierarchical)Cox 回归：癌症的危险因子有那些？(coxreg 指令)
5-3-2 层次(hierarchical)Cox 回归(missing value)：二种药效在年龄的交互作用？(coxreg 指令)
5-3-3 层次(hierarchical)Cox 回归：年龄及性别对肝病的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)
5-3-4 层次(hierarchical) 型Cox 回归：二种激素(hormone) 及淋巴结(nodes)
对手术后复发的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)
Chapter 06 Cox 模型适当性的评估(assessment of model adequacy)
6-1 比例风险假定的三种检定之一：Schoenfeld residuals 法6-2 Cox 模型的诊断：离群值(dfbet值)
6-3 Cox 模型的诊断：likelihood displacement 对martingale residuals (coxreg、matrix指令)
Chapter07 cox模型开发的过程(model development)
7-1 单变量vs. 多变量的建模过程：Cox 回归(coxreg 指令)
7-2 共变数系数调整法：fractional polynomial regression (coxreg 指令)
Chapter08 时间相依型共变数(time-dependent covariate)的Cox 回归
8-1 时间相依型共变数的Cox 回归
8-2 时间相依型共变数的原理
8-3 时间相依型共变数的Cox 回归分析(coxreg 指令)
Chapter09 流行病学统计法：ROC 曲线面积来对比二个逻辑斯回归谁优？
9-1 流行病学(epidemiology)
9-1-1 流行病学之研究法：观察法及实验法
9-1-2a 观察法：描述性vs. 分析性研究
9-1-2b 观察法：前瞻性vs. 回溯性研究；纵贯面vs. 横断面研究
9-1-3 实验法
9-1-4 流行病学之ROC 法的应用领域
9-1-5 临床试验常用术语解释
9-1-6 频率(frequency) 的指标：生命统计测量值
9-2 接受者作业特征(receiver operating characteristic, ROC) 分析：判别检验工具的准确性
9-2-1 流行病统计法：ROC 缘由
9-2-2 ROC 曲线之原理：2×2 混淆矩阵
9-2-3a Type I 误差α 及Type II 误差β：ROC 图切断点的由来
9-2-3b 评估不同筛检工具之分类准确性(accuracy)：ROC 图
9-2-4 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
9-2-5 ROC 法之分析步骤
9-2-6 参数的ROC
9-3 ROC 曲线面积来对比二个逻辑斯回归谁优？(roc、logistic regression 指令)
9-3-1 如何提升ROC 研究设计之品质
9-3-2 二个logistic 回归谁优？(ROC、logistic regression 指令)
参考文献
图书序言
统计学就是依据目的，将观察或测量到的资料处理，以及利用处理后的资料加以分析，以便做判断及推论的一门学问。统计步骤如下：
Step 1 收集资料—观察、实验⋯⋯。
Step 2 整理资料—简化成统计图表或统计量。
Step 3 分析资料—合适的统计方法。
Step 4 解释意义—解释现象，做为预测或做计画依据。
其中，回归更是一种强大的分析技术，可一次达到数个目标。当分层分析同时具有多个资料层或需要同时校正多个干扰因子时，可使用多重回归，在同时校正回归公式中所包含的其他所有独立因子之作用后，来决定治疗介入与治
疗结果之间的独特相关性。文献报告中经常会提供特定变数，在针对多项共变数校正后，其变数估计值、相对风险比值(rate ratio, RR) 或胜算比(odds ratio,OR) 及这些数值的95% 信赖区间。
Step 1 收集资料—观察、实验⋯⋯。
Step 2 整理资料—简化成统计图表或统计量。
Step 3 分析资料—合适的统计方法。
Step 4 解释意义—解释现象，做为预测或做计画依据。
其中，回归更是一种强大的分析技术，可一次达到数个目标。当分层分析同时具有多个资料层或需要同时校正多个干扰因子时，可使用多重回归，在同时校正回归公式中所包含的其他所有独立因子之作用后，来决定治疗介入与治
疗结果之间的独特相关性。文献报告中经常会提供特定变数，在针对多项共变数校正后，其变数估计值、相对风险比值(rate ratio, RR) 或胜算比(odds ratio,OR) 及这些数值的95% 信赖区间。
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