Multilevel Modelling of Health Statistics

作者:Leyland, A. H. (EDT)/ Goldstein, H. (EDT)

页数:246

出版时间:2001-3

价格:618.00 元

isbn号码:9780471998907

具体描述

Multilevel modelling facilitates the analysis of hierarchical data where observations may be nested within higher levels of classification. In health care research, for example, a study may be undertaken to determine the variability of patient outcomes where these also vary by hospital or health care region. Inference can then be made on the efficacy of health care practices. This book provides the reader with the analytical techniques required to study such data sets. aeo First book to focus on multilevel modelling for health and medical research aeo Covers the majority of analytical techniques required by health care professionals aeo Unifies the literature on multilevel modelling for medical and health researchers aeo Each contribution comes from a specialist in that area Guiding the reader through various stages, from a basic introduction through to methodological extensions and generalised linear models, this test will show how various kinds of data can be analysed in a multilevel framework. Important statistical concepts, such as sampling and outliers, are covered specifically for multilevel data. Repeated measures, outliers, institutional performance, and spatial analysis, which have great relevance to health and medical research, are all examined for multilevel models. The book is aimed at health care professionals and public health researchers interested in the application of statistics, and will also be of interest to postgraduate students studying medical statistics. Wiley Series in Probability and Statistics

用户评价

我是一名对健康统计学充满热情的新晋研究助理，正努力熟悉各种统计方法。在阅读同行发表的文献时，我经常遇到“多层次模型”或“混合效应模型”这样的术语，但对于其具体含义和应用场景却感到十分困惑。我明白，很多健康研究数据（比如来自不同家庭、不同社区的个体健康数据）天然就具有层级结构，而传统的统计方法可能无法充分考虑这种结构带来的影响。我渴望找到一本能够以非常平实、易于理解的方式，一步步讲解多层次模型基本原理的书籍。我希望这本书能够从零开始，解释为什么需要多层次模型，它的核心思想是什么，以及在实际操作中，如何构建一个简单的模型。最好这本书能提供一些图示或者简单的模拟数据例子，来帮助我直观地理解模型的概念。我还希望它能够帮助我了解，什么时候应该选择多层次模型，而不是其他更简单的统计方法。这本书对我而言，将是开启统计学新世界的一把钥匙，让我能够更好地理解和参与到健康统计学的研究中。

作为一名长期在公共卫生领域进行数据分析的研究者，我一直深陷于如何更有效地利用复杂健康数据来揭示潜在的模式和关系。市面上关于统计建模的书籍浩如烟海，但我总觉得缺少一本能系统性地、深入浅出地阐述多层次建模在健康统计分析中的应用的书籍。尤其是在面对具有嵌套结构（例如，学生嵌套在班级，患者嵌套在医院，个体嵌套在社区）的健康数据时，传统的独立样本分析方法往往会低估标准误，导致不准确的推断。我一直在寻找一本能够引导我理解和掌握这种复杂数据结构的统计工具的书籍，一本能够让我不仅仅是“知道”有这种方法，更能“学会”如何正确应用它的。我特别希望找到一本能够涵盖从理论基础到实际操作，再到结果解读的全方位指导，帮助我克服在实际研究中遇到的各种挑战。我渴望一本能让我能够自信地构建和评估多层次模型，从而更精准地理解健康现象背后的驱动因素，并为公共卫生政策的制定提供更有力的证据支持的书籍。这本书，我期待它能成为我手中的利器，帮助我打开健康数据分析的新视角。

我是一名在健康经济学领域工作的学者，经常需要分析医疗服务利用、医疗费用以及健康结果之间的关系。这些数据往往具有时间和空间上的层级性，例如，不同时期的医疗支出，以及同一患者在不同时间点的健康状态变化。我一直希望能够找到一本能够系统性地介绍如何应用多层次模型来分析这些具有复杂时间序列和空间相关性的健康经济学数据的书籍。我特别感兴趣的是如何将经济学理论中的各种变量纳入到多层次模型框架中，以及如何解释模型中不同层级的效应。我期待这本书能够提供一些关于如何处理纵向数据（longitudinal data）和面板数据（panel data）中多层次结构的方法，并且能够展示如何在实际研究中应用这些方法来评估医疗政策的有效性或健康干预的经济学回报。这本书的出版，我希望它能够填补我在这一研究领域的知识空白，并为我提供一套坚实的分析工具，让我能够更深入地理解健康经济学中的复杂问题。

我是一名刚刚踏入流行病学研究领域的研究生，对于统计学知识的掌握程度尚在学习阶段，但很快就发现，我们收集的健康数据往往不是孤立存在的，而是存在着复杂的层级关系。例如，研究不同地区的慢性病发病率，每个地区内部又包含不同的医院，每家医院又收治不同的患者。如何在这样的层级结构下进行有效的统计建模，是我目前面临的一个巨大的难题。我之前尝试过阅读一些关于回归分析的教材，但它们对于如何处理这种嵌套结构的数据显得力不从心。我迫切需要一本能够从最基础的概念讲起，逐步引导我理解多层次模型是如何构建和工作的，并且最好能提供一些实际案例，让我能够看到这些理论如何在真实的研究中得到应用。我特别希望这本书能够用清晰易懂的语言解释那些复杂的数学公式，并且能够推荐一些常用的统计软件（如R或SAS）的操作步骤，让我能够自己动手去实践。如果这本书还能在模型诊断和模型选择方面提供一些指导，那就更完美了。我希望这本书能成为我的启蒙之作，帮助我建立起对多层次建模的扎实理解。

作为一名资深的生物统计学家，我在处理大规模、多中心临床试验数据时，经常需要面对来自不同研究中心、不同治疗组、以及个体患者的多种因素交互影响。传统的方法在考虑这些分层因素时，往往会采用一些简化的策略，但这些策略可能无法充分捕捉到数据中隐藏的真实变异来源。我一直在寻找一本能够深入探讨如何利用多层次模型来精细化地分析这类复杂数据，从而提高统计功效，并更准确地评估干预措施效果的书籍。我尤其关注的是如何处理不同层级上的协变量，以及如何进行模型比较和选择。理想中的这本书，应该能够提供严谨的理论推导，同时辅以在实际应用中可能遇到的各种“陷阱”和解决方法。我希望它能够涵盖如何处理缺失数据、如何进行模型解释，以及如何报告多层次模型的结果。此外，对于那些想要进一步探索高级话题（如随机效应的分布假设、非线性多层次模型等）的研究者，这本书能否提供一些前沿的讨论和参考文献，也将是极大的加分项。