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存活分析和ROC麯綫分析是在臨床醫學研究時，不可或缺的分析工具之一。而存活分析的實驗目標不隻是要研究事件是否發生，更要求齣是何時發生，故「時間」扮演相當重要的角色，而且可以提供較多的訊息，進而提升分析之有效性！除瞭探討生存機率外，存活分析也常運用在不同領域中，例如：電子設備的壽命、投資決策的時間、企業存活時間、顧客忠誠度都是其研究範圍。
本書介紹的存活分析與ROC分析內容，包含生物醫學統計、存活資料描述性統計、Cox存活分析入門（半參數）Cox迴歸、層次迴歸、Cox模型適當性的評估、Cox模型開發的過程、時間相依型共變數、流行病學統計法。透過統計軟體SPSS探討，結閤理論、方法與統計引導，從使用者角度整理編排，讓學習和研究過程更得心應手。

本書特色：

　　◎從存活分析基礎教起、整體架構明確，即使是新手亦能快速掌握要領。
　　◎使用新版SPSS V25操作，並附上練習題，促進研究者學習效率。
　　◎完整且詳實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓報告、論文大升級！
　　◎存活分析與ROC分析適用在財務金融、會計、生産管理、生物醫學、行銷管理、教學心理、風險管理、工業工程、土木、航運管理、公共行政、社會學、法律學、經濟學等領域。

　　隨書附贈資料檔光碟

 

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士
　　現任：國立彰化師大專任教授
　　經曆：緻理技術專任副教授

林秀娟

　　學曆：國立颱灣師範大學教育心理研究所碩士
　　現職：颱北市立成功高中專任教師
 

自序

Chapter01 生物醫學統計：流行病學的研究法
1-1 事件發生時間(time-to-event) 的資料
1-2 生物醫學之模型
1-3 Cox 迴歸式(hazard ratio)vs. 邏輯斯迴歸式(odds ratio) 的比較
1-3-1 Cox 迴歸式(hazard ratio)：迴歸係數的涵意
1-3-2a 邏輯斯迴歸式(odds ratio)
1-3-2b 邏輯斯迴歸式(odds ratio)：迴歸係數的解說
1-4 醫學實驗設計種類、重要性
1-4-1 流行病學的研究法：實驗性vs. 觀察性
1-4-2 統計與實驗設計功能之對應關係
1-4-3 OLS 迴歸模型之重點整理
1-4-4 單變量vs. 多變量統計
1-5 自定SPSS 操作介麵

Chapter02 存活資料描述性統計：Kaplan-Meier 估計、log-rank 檢定
2-1 存活資料(survival data) 描述性統計：Kaplan-Meier 估計
2-1-1 Kaplan-Meier 估計：無「case-control」組
2-1-2 Kaplan-Meier 存活麯綫及95% 信賴區間
2-2 存活資料：Kaplan-Meier 存活函數的百分位(quantile)
2-2-1 Kaplan-Meier 估計：存活時間的百分位數：不分「case-control」組
2-2-2 Kaplan-Meier 估計存活機率：分「男－女」組
2-3 Cox 迴歸假定的檢定：log-rank 檢定、Wilcoxon 檢定、Tarone-Ware 檢定
2-3-1 對數等級(log-rank) 檢定、Breslow/Wilcoxon 檢定：「男－女」存活(麯綫)有差嗎？
2-3-2 對數等級檢定(log-rank test)：「年齡層」存活( 麯綫) 率有差嗎？
2-3-3 對數等級檢定(log-rank test)：汽車鍍膜對防銹有效嗎？

Chapter03 Cox 存活分析入門：臨床研究最重要統計法
3-1 存活分析(survival analysis) 介紹
3-1-1 存活分析之定義
3-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？
3-1-3 存活分析之三種研究目標
3-1-4 存活分析之研究議題
3-1-5 設限資料(censored data)
3-1-6 存活時間T 之機率函數
3-1-7 Cox 存活分析vs. logit 模型／probit 模型的差異
3-2 SPSS 存活分析／繪圖錶之對應指令
3-3 存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎?
3-3-1a 生命錶(life table)
3-3-1b 生命錶(life table)：肝病死亡(survival table 指令)
3-3-2 Cox 迴歸假定：Mantel-Haenszel 檢定
3-3-3 Cox proportional hazard 迴歸：除草有助幼苗存活率嗎?(coxreg 指令)
3-4 Cox 比例危險模型(proportional hazards model)(coxreg 指令)
3-4-1 f(t) 機率密度函數、S(t) 存活函數、h(t) 危險函數、H(t)纍積危險函數
3-4-2 Cox 比例危險模型之迴歸式解說
3-4-3 危險函數的估計(hazard function)
3-4-4 Cox 模型之相對風險(relative risk, RR)
3-5 Kaplan-Meier 存活模型
3-5-1 Kaplan-Meier 估計法(product-limit Estimate)
3-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs. 韋伯分布(參數存活模型)
3-5-3 Kaplan-Meier 存活函數(km指令)
3-6 參數存活分析( 偏態之依變數有六種分布可搭二種脆弱模型)

Chapter04 (半參數)Cox 迴歸：臨床研究最重要統計法(coxreg 指令)
4-1 Cox 比例危險模型(proportional hazard model, PHM)(coxreg 指令)
4-1-1 Cox 迴歸：實驗處理有療效嗎 + 四個共變數(危險因子)(coxreg 指令)
4-1-2 Cox 迴歸：(無實驗處理) 肝癌有二個危險因子(coxreg 指令)

Chapter05 層次(hierarchical) 迴歸：Cox 模型(coxreg 指令)
5-1 層次(hierarchical) 迴歸：比例危險Cox 迴歸(proportional hazards)
5-1-1 proportional hazards 之Cox 迴歸：解釋變數分虛擬變數(gender、case-control) 及連續變數age 有三個方式(coxreg 指令)
5-2 層次(hierarchical) 綫性迴歸
5-2-1 層次迴歸(hierarchical regression) 重點性
5-2-2 層次迴歸的概念
5-2-3 層次迴歸分析：寵物越多可增加幸福感嗎？(regression 指令)
5-3 層次(hierarchical) 迴歸：比例危險Cox 迴歸
5-3-1 層次(hierarchical)Cox 迴歸：癌癥的危險因子有那些？(coxreg 指令)
5-3-2 層次(hierarchical)Cox 迴歸(missing value)：二種藥效在年齡的交互作用？(coxreg 指令)
5-3-3 層次(hierarchical)Cox 迴歸：年齡及性彆對肝病的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)
5-3-4 層次(hierarchical) 型Cox 迴歸：二種激素(hormone) 及淋巴結(nodes)
對手術後復發的主要效果及交互作用？(coxreg 指令)

Chapter 06 Cox 模型適當性的評估(assessment of model adequacy)
6-1 比例風險假定的三種檢定之一：Schoenfeld residuals 法6-2 Cox 模型的診斷：離群值(dfbet值)
6-3 Cox 模型的診斷：likelihood displacement 對martingale residuals (coxreg、matrix指令)

Chapter07 cox模型開發的過程(model development)
7-1 單變量vs. 多變量的建模過程：Cox 迴歸(coxreg 指令)
7-2 共變數係數調整法：fractional polynomial regression (coxreg 指令)

Chapter08 時間相依型共變數(time-dependent covariate)的Cox 迴歸
8-1 時間相依型共變數的Cox 迴歸
8-2 時間相依型共變數的原理
8-3 時間相依型共變數的Cox 迴歸分析(coxreg 指令)

Chapter09 流行病學統計法：ROC 麯綫麵積來對比二個邏輯斯迴歸誰優？
9-1 流行病學(epidemiology)
9-1-1 流行病學之研究法：觀察法及實驗法
9-1-2a 觀察法：描述性vs. 分析性研究
9-1-2b 觀察法：前瞻性vs. 迴溯性研究；縱貫麵vs. 橫斷麵研究
9-1-3 實驗法
9-1-4 流行病學之ROC 法的應用領域
9-1-5 臨床試驗常用術語解釋
9-1-6 頻率(frequency) 的指標：生命統計測量值
9-2 接受者作業特徵(receiver operating characteristic, ROC) 分析：判彆檢驗工具的準確性
9-2-1 流行病統計法：ROC 緣由
9-2-2 ROC 麯綫之原理：2×2 混淆矩陣
9-2-3a Type I 誤差α 及Type II 誤差β：ROC 圖切斷點的由來
9-2-3b 評估不同篩檢工具之分類準確性(accuracy)：ROC 圖
9-2-4 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
9-2-5 ROC 法之分析步驟
9-2-6 參數的ROC
9-3 ROC 麯綫麵積來對比二個邏輯斯迴歸誰優？(roc、logistic regression 指令)
9-3-1 如何提升ROC 研究設計之品質
9-3-2 二個logistic 迴歸誰優？(ROC、logistic regression 指令)
參考文獻

統計學就是依據目的，將觀察或測量到的資料處理，以及利用處理後的資料加以分析，以便做判斷及推論的一門學問。統計步驟如下：
 
Step 1 收集資料—觀察、實驗⋯⋯。
 
Step 2 整理資料—簡化成統計圖錶或統計量。
 
Step 3 分析資料—閤適的統計方法。
 
Step 4 解釋意義—解釋現象，做為預測或做計畫依據。
 
其中，迴歸更是一種強大的分析技術，可一次達到數個目標。當分層分析同時具有多個資料層或需要同時校正多個乾擾因子時，可使用多重迴歸，在同時校正迴歸公式中所包含的其他所有獨立因子之作用後，來決定治療介入與治
 
療結果之間的獨特相關性。文獻報告中經常會提供特定變數，在針對多項共變數校正後，其變數估計值、相對風險比值(rate ratio, RR) 或勝算比(odds ratio,OR) 及這些數值的95% 信賴區間。
 

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