具体描述
The goal of this book is to provide an overview of statistical models and methods that are useful in the analysis of longitudinal data; that is, data in the form of repeated measurements on the same experimental unit over time. The intended audience is a combination of non- statistics graduate students who have taken an applied methods course covering linear regression and Analysis of Variance and masters-level statistics students looking for an applied intro course.
纵向数据分析：洞察变化中的规律 在当今科学研究日益复杂化的时代，理解个体或系统随时间推移而发生的变化，是揭示深层规律、做出精准预测的关键。本书《纵向数据分析》（Applied Longitudinal Data Analysis）正是为应对这一挑战而生的权威指南。它深入浅出地阐释了如何有效地收集、管理和分析纵向数据，帮助读者掌握一套强大的工具，以应对跨越时间维度的研究难题。 何为纵向数据？ 与横截面数据（在单一时间点收集的数据）不同，纵向数据是指在不同时间点，对同一研究单元（如个体、家庭、组织、国家等）进行重复测量所获得的数据集。这种设计允许研究者直接观察和量化个体随时间的变化轨迹，捕捉其动态演变过程，并探究导致这些变化的因素。无论是生物医学领域跟踪患者病情进展、心理学研究探讨儿童发展规律，还是经济学分析评估政策效果、社会学研究观察群体态度变迁，纵向数据都提供了无与伦比的洞察力。 本书核心内容概览： 本书系统地介绍了纵向数据分析的理论基础、核心方法以及实践应用，内容详实，涵盖了从初步的数据处理到复杂的统计建模，力求为读者构建一个全面而深入的知识体系。 数据收集与管理： 纵向研究的设计和数据收集过程至关重要。本书首先强调了研究设计中的关键要素，如样本选择、测量工具的可靠性和有效性、以及时间点的设置。同时，它也详细讨论了如何有效地管理纵向数据集，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换以及数据存档等，确保数据的质量和分析的可靠性。 描述性分析与可视化： 在深入建模之前，对纵向数据的初步探索性分析是必不可少的。本书介绍了多种描述性统计方法，用于概括数据的基本特征，例如平均变化、个体差异、变化速率等。同时，它也强调了数据可视化的重要性，通过各种图表（如时间序列图、散点图矩阵、轨迹图等）直观地展示个体和群体的变化模式，帮助研究者形成初步的假设。 线性混合效应模型 (Linear Mixed-Effects Models)： 这是纵向数据分析中最核心、最灵活的工具之一。本书将线性混合效应模型置于重要位置，详细讲解了其理论基础，包括固定效应（群体平均效应）和随机效应（个体差异效应）。读者将学习如何构建适合不同研究问题的混合模型，例如，如何解释固定效应参数以理解平均变化趋势，如何解释随机效应以量化个体间的变异性，以及如何纳入协变量来探索影响变化的因素。本书将涵盖模型拟合、参数估计、假设检验以及模型诊断等各个方面，并提供大量的实际案例演示。 广义线性混合效应模型 (Generalized Linear Mixed-Effects Models)： 许多纵向数据并非连续变量，而是计数、比例或二元变量。本书将在此基础上，深入介绍广义线性混合效应模型，适用于分析非正态分布的响应变量。读者将学习如何针对不同类型的纵向数据选择合适的连接函数和分布，并掌握相应的模型构建与解释方法。 事件史分析/生存分析 (Event History Analysis / Survival Analysis)： 当研究关注的是事件发生的时间（如疾病复发、客户流失、技术采用等）时，事件史分析是不可或缺的工具。本书将介绍处理截尾数据、竞争风险以及时间依赖性协变量等纵向事件史分析中的关键技术，如Cox比例风险模型及其在纵向数据中的扩展应用。 潜变量增长模型 (Latent Growth Curve Models)： 潜变量增长模型是另一种强大的纵向数据分析方法，尤其适用于描述和建模个体变化轨迹的潜在结构。本书将介绍如何通过潜变量来表示个体在不同时间点的状态，并分析这些潜变量随时间的变化模式。读者将学习如何构建和检验线性的、二次的以及其他形式的增长模型，并探讨影响增长模式的因素。 其他高级主题： 除了上述核心方法，本书还可能涉及纵向数据分析中的其他重要议题，例如： 缺失数据处理策略： 深入探讨多重插补（Multiple Imputation）等现代缺失数据处理技术在纵向数据中的应用。 时间依赖性协变量的处理： 如何在模型中有效地纳入随时间变化的自变量。 模型比较与选择： 如何根据研究目标和数据特征选择最合适的统计模型。 软件实现： 结合主流统计软件（如R、SAS、Stata等）的实际操作，演示如何运用本书介绍的方法进行数据分析。 本书的价值与目标读者： 《纵向数据分析》是一本理论严谨、实践导向的著作。它旨在为以下领域的学者和研究人员提供坚实的理论基础和实用的分析技能： 学术研究人员： 无论是在生命科学、社会科学、行为科学、教育学、经济学还是其他任何需要跟踪变化的研究领域，本书都将是您进行纵向数据分析的必备参考。 研究生和博士后： 对于正在进行或即将进行与纵向数据相关的研究的在读研究生和博士后来说，本书提供了系统性的学习路径和深入的指导。 数据分析师和统计师： 即使您已经具备一定的统计学背景，本书也将帮助您拓展在纵向数据分析领域的知识和应用范围。 通过本书的学习，您将能够： 理解纵向数据研究的优势和挑战。 掌握多种适用于纵向数据的统计建模技术。 能够独立完成纵向数据的分析流程，从数据准备到模型解释。 批判性地评估和理解他人发表的纵向研究结果。 设计更有效、更具洞察力的纵向研究。 掌握纵向数据分析，意味着您能够更深入地理解世界随时间演变的复杂性。本书将是您探索变化、揭示规律的得力助手。
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