醫學統計快速學習口袋書(Medical Statistics Made Easy) (1版)
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醫學統計快速學習口袋書(Medical Statistics Made Easy)
ISBN
9789861267081
作者/出版社
*朱學彥 ／ 合記
出版年代/版次
2010／1
內容簡介
重量：0.1kg 頁數：240 裝訂：平裝 開數：64K 印刷：黑白
圖 16 張
表 10 張
簡介
醫用統計學是一門讓學生耗費心思且難以精通的學科。第二版的【醫學統計快速學習口袋書】，除更新「統計學實戰練習」章節外，依舊保有內容連貫、精闢且利於使用的風格。書中介紹的每一種統計學方法，依難易度、主流醫學論文中出現的頻率作為分級，再輔以常見統計相關知訊作系統性之整理，藉由不同案例以表格和曲線圖呈現，有助於讀者融會貫通。對日常忙於臨床醫療的工作者與醫學相關科系之學生，這是一本值得反覆閱讀與熟練醫用統計的工具書。
序言 (Preface)
本書是寫給健康照護體系的學生和專業人員，以助其了解常見的統計詞彙用法與含意。
不論你喜歡或討厭統計學，如果你想要評判一篇論文，你都必須要對統計學有一定程度的瞭解。但你並不需要知道如何統計分析，而只需瞭解為何使用某種檢定方法以及如何解釋結果。
本書的作者並不假設你有統計學的知識，然而不論你的數學或統計學的基礎為何，你將會發現書中的一切都被解釋地相當清楚。
有些讀者可能會覺得某些章節是極度地簡單，但有些人可能會覺得十分地困難。本書的「大拇指難易度分級 (thumb up grading)」有助於你挑選適合自己程度的概念。
「星號系統 (star system)」是設計來幫助你在短時間內挑選最重要的概念。
本書也是為了在考試時可能會遇到統計問題的人而出版的，時間緊迫時請閱讀「考試小訣竅 (exam tip)」單元。
透過本書的「統計學實戰演練 (statistics at work)」單元所節錄的期刊原文，你可以用來測試自己的學習成果。
審閱者序
每一位教師經常會面臨到的問題，即是如何有效能地與學生進行知識分享，引領學生進行思考，培養邏輯推理能力，並且將所得的知識落實於生活中。更重要的是，在探索知識之美時，我們也要避免被偽善給蒙蔽真相；而對於進行生命科學學習與研究者，醫學統計學即可幫助我們探討生命的本質，從權威中解放，追求思想自主而遠離錯誤利誘。
事實上，醫學統計學在生命醫學領域是重要的。它可幫助我們收集與分析資料、閱讀與判斷資料、進而運用資料，使我們更清楚解析所面對的問題，並且提供解決問題的依據。然而，多數人對於醫學統計學的瞭解是不夠深的，並且是畏懼的；如果把醫學統計學斷章取義地視為是抽象或推理的數學，那麼醫學統計學便會變得煩瑣無味，並且會有工具化、封閉與武斷傾向的流弊。相反地，如果可以對於醫學統計學擁有客觀的瞭解，這將有助於學習者在知性上的成熟，進於增進探討生命問題的感動。
本書對於醫學統計學學習者而言，是一個友善親近的學習教材；最大的特點是它免除了令人畏懼的數理公式，並且廣陳了在研究實務上必須運用到的統計詞彙，清楚說明它的涵意與用法；也提供了實際的例題給予讀者參考。這是一本簡潔實用的好書，值得推薦給學生與醫療從事人員來使用。
翁瑞宏
台灣大學職業醫學與工業衛生研究所博士
中山醫學大學公共衛生學系暨研究所教授
譯者序
統計學是門高深的學問，而醫用統計學在學生時代也是讓人耗費心思卻又難以精通的課程。本書作者以淺顯易懂的方式，提綱挈領地把平時閱讀論文期刊時所會遇到的統計相關知識做出整理，並搭配實戰練習來測試讀者是否融合貫通書中內容。這對平時忙碌於臨床工作的醫療從業人員，甚至是求學中的學生而言，都是一本值得閱讀的書。
朱學彥
國立陽明大學醫學士
林口長庚紀念醫院住院醫師
目錄:
縮寫 ix
前言 xi
如何使用本書 1
本書如何設計 7
敘述資料的統計學
˙百分比 (Percentages) 13
˙平均數 (Mean) 17
˙中位數 (Median) 21
˙眾數 (Mode) 27
˙標準差 (Standard deviation) 31
檢定信賴值的統計學
˙信賴區間 (Confidence intervals) 39
˙P值 (P values) 47
檢定差異程度的統計學
˙t檢定和其他母數檢定
(t tests and other parametric tests) 55
˙曼-惠特尼和其他非母數檢定
(Mann-Whitney and other non-parametric tests) 59
˙卡方檢定 (Chi-squared test) 63
比較危險的統計學
˙危險比 (Risk ratio) 69
˙勝算比 (Odds ratio) 73
˙危險降低程度和治療所需人數
(Risk reduction and numbers needed to treat) 79
分析相關性的統計學
˙相關 (Correlation) 89
˙迴歸 (Regression) 97
分析存活的統計學
˙存活分析：生命表和卡普蘭-梅爾圖 (Survival
analysis: life tables and Kaplan-Meier plots) 105
˙卡克斯迴歸模式
(The Cox regression model) 111
分析臨床研究和篩檢的統計學
˙敏感度、特異度與預測值
(Sensitivity, specificity and predictive value) 115
˙一致性程度和Kappa
(Level of agreement and Kappa) 125
其他概念 129
統計學實戰演練 137
˙標準差、相對危險性和治療所需人數
(Standard deviation, relative risk and numbers needed to treat) 139
˙勝算比和信賴區間
(Odds ratios and confidence intervals) 146
˙相關與迴歸 (Correlation and regression) 152
˙存活分析 (Survival analysis) 157
˙敏感度、特異度與預測值
(Sensitivity, specificity and predictive values) 162
詞彙 169
索引 213
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醫學統計方法及技術應用 (1版)
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【簡介】
這幾年各國傳統醫學的研究逐漸引起國際上的重視，台灣這幾年在傳統中醫的研究上的質與量也有顯著的進步。然而，對於中醫現代化的這個大目標而言，我們當走的路還遠。國內的醫學研究長久以來都是針對西醫而設計，而中醫的診斷方式與西醫大為迥異，中醫資料的形態也以類別資料為主。所以，我們也必要針對這些以類別資料為主的醫學來設計相應的統計分析方法。本書在於介紹一些實用的統計方法，並且利用免費統計軟體R來分析一些實際的中醫臨床資料。另外，我們也將由三大研究團隊來介紹中醫的學理，現代化儀器的輔助以及中醫研究未來的展望。本書當然也適用於許多臨床醫學的研究分析，可以提供一大部分的統計實用方法。
【目錄】
第一章 整合醫學緒論
1.1 什麼是整合醫學？
1.2 自動化舌診系統
1.3 為什麼需要統計？
第二章 中醫學導論
2.0 前言
2.1 何謂中醫學
2.2 中醫學的形成與發展
2.3 中醫學的價值取向與特徵思維
2.4 中醫學的基礎學說：陰陽
2.5 中醫學的基礎學說：五行
2.6 中醫生理學：氣血
2.7 中醫生理學：臟腑：藏象
2.8 中醫生理學：臟腑：六腑
2.9 中醫生理學：經絡
2.10 中醫病理學
第三章 中醫診斷學概論
3.0 前言
3.1 中醫診斷學的內容、原理與特色
3.2 望診
3.3 聞診
3.4 問診
3.5 切診
3.6 辨證
第四章 舌診自動分析
4.0 前言
4.1 數位影像基本介紹
4.2 人類視覺特性
4.3 第一階段：技術開發—自動化舌診系統
4.4 第二階段：技術驗證—一致性分析
4.5 第三階段：技術應用
4.6 未來展望
第五章 中醫治療學概論
5.0 前言
5.1 中醫治療的特色
5.2 中醫治療的思維
5.3 中醫的治則
5.4 中醫的治法歸類
5.5 中醫治療模式：中藥
第六章 統計軟體R的簡介
6.0 前言
6.1 如何下載安裝R
6.2 簡單運算與陣列
6.3 迴圈與條件語句
6.4 敘述統計量
第七章 各種抽樣方法
7.0 前言
7.1 變數與測量
7.2 隨機與非隨機抽樣
7.3 不同的抽樣方法
7.4 調查及設計實驗
7.5 淺談檢定與樣本大小
7.6 醫學研究的道德議題
第八章 常用的統計分布
8.0 前言
8.1 機率密度函數、分布函數、期望值、變異數、中位數
8.2 離散型分布
8.3 連續型分布
第九章 信賴區間與假設檢定
9.0 前言
9.1 平均值的信賴區間
9.2 比值的信賴區間
9.3 中位數的信賴區間
9.4 檢定的意義
9.5 Harrell-Davis中位數相等的檢定
第十章 線性迴歸與相關係數
10.0 前言
10.1 線性關係
10.2 線性迴歸的ANOVA分析
10.3 線性迴歸模型的預測效果
第十一章 多個變數的關聯性
11.0 前言
11.1 多重線性迴歸
11.2 多元共線性
11.3 多變項迴歸模型的ANOVA
11.4 具有類別資料的迴歸模型
第十二章 無母數統計方法
12.1 列聯表
12.2 卡方統計
12.3 費雪精確檢定
12.4 Kruskal-Wallis等級資料變異數分析
12.5 Spearman等級相關係數
12.6 Mann-Whitney-Wilcoxon檢定
第十三章 信度與效度的估計
13.1 信度的定義與基本性質
13.2 平行測驗
13.3 信度的估計
13.4 利用迴歸方程及信度係數來估計真實分數
13.5 測量誤差對相關係數的影響
13.6 影響信度的幾個因素
13.7 效度的定義與基本性質
13.8 選擇效應對效度的影響
13.9 加長測驗對效度的影響
第十四章 一致性分析
14.0 前言
14.1 一致性在醫學研究上的意義
14.2 Cohen, Fleiss的一致性測度
14.3 加權一致性分析
14.4 多位判別者的一致性分析
14.5 多等級多判別者的一致性分析
14.6 估計一致性統計量信賴區間的方法
14.7 結論
第十五章 廣義線性模型
15.0 前言
15.1 最大概似法
15.2 邏輯迴歸
15.3 對數線性模式
第十六章 多組樣本比較
16.0 前言
16.1 變異數分析
16.2 相同變異數假設之下的成對比較
16.3 不同變異數樣本之下的比較
附 錄
參考書目
索引
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醫療應用統計學:SAS操作與資料分析 (1版)
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第01章 SAS 簡介
第02章 資料庫的描述
第03章 適合度檢定
第04章 符合性檢定
第05章 單一樣本集中趨勢檢定
第06章 成對樣本集中趨勢的檢定
第07章 兩個獨立樣本集中趨勢的檢定
第08章 三組或三組以上獨立樣本集中趨勢的檢定
第09章 三組或三組以上相依樣本集中趨勢的檢定
第10章 雙因子變異數分析
第11章 共變數分析
第12章 類別資料分析（I）
第13章 類別資料分析（Ⅱ）
第14章 簡單線性迴歸
第15章 迴歸診斷
第16章 相關係數
第17章 羅吉斯迴歸分析
第18章 廣義估計方程式
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【簡介】
《圖解醫學統計學》是專為醫學系學生、醫學研究人員、生物醫學領域的研究生以及醫藥從業人員而設計。這些人在其職業生涯中有時會碰到量化的數據結果（自己或他人的），需要嚴謹的評估與解釋，其中有些還需要通過可怕的統計考試！針對這些需求，重要的是要理解正確的統計概念和方法。我們很務實的，希望燃起讀者對統計的熱情。如同前一個版本，本版的目標，是提供處理醫學文獻統計概念的學生、研究人員和臨床工作者，一本內容嚴謹、易於閱讀、具全面性、切合主題且實用的應用書籍。我們相信《圖解醫學統計學》會是一本特別有用的統計課程參考指南。
第 四 版 的 架構， 與 前 三 版 相 同。 如 同「at a Glance」系列的其他書一樣，藉由兩到三頁，或是四頁的章節引導讀者，每個章節分別說明醫學統計學的不同面向。文中有大量的交叉應用，方便讀者在不同的過程做連結。我們從自己的教學經驗中汲取了寶貴的見解，並考慮學生學習醫學統計時遇過的困難。基於此，我們選擇將書中的理論內容控制在足以理解相關統計方法的範圍內，以確保理論不會掩蓋其實際應用的可行性。
醫學統計學是一門包含許多主題，內容廣泛的學科。本書提供基本概念的入門介紹，以及常用的統計方法。流行病學，是門研究特定人口疾病的分布和起因的學科，與醫學統計學有緊密的關聯。因此，會討論到流行病學中關於實驗設計和解釋的主要議題。有些章節，偶爾才會使用，但卻是許多醫學研究領域中的基礎，像是實證醫學、系統回顧、統合分析、存活分析、貝氏方法，以及建立預後評分。我們講解了這些章節的原理，讓讀者看到相關文獻時，能夠看懂且能判讀其結果。
附錄 A 中，有許多基本的統計表。例如，Neave, H R (1995) 統 計 表 格，Routledg: 倫 敦 和 Diem, K , Lenter, C , 及 Seldrup (1981) 的 Geigy 科學表格第 8 版的文獻及書目檔案，Basle: Ciba-Geigy 及其他人的更完整版本，可提供讀者需要更精確的手算結果時使用。第四版中，新增了附錄 D。這個附錄包含隨機對照試驗（CONSORT 檢核清單和流程圖）和觀察型研究 （STROBE 檢核清單）的指引。CONSORT 和 STROBE檢核清單是由 EQUATOR Network 製成，初始目標在於提供健康研究的資源和訓練。研究結果的呈現指引已經用於許多其他類型的研究，我們提供幾個網址在附錄 D 的表格中，供一些研究設計參考。附錄 D 中還有一些模板，當你在嚴謹評估隨機控制試驗和觀察研究的證據時能夠使用。我們在《圖解醫學統計學習題本》中示範用這些模板評價二篇已發表的論文。由於新增了附錄 D，本書最後兩個附錄的標註方式與第三版有所不同：附錄 E 是專用術語表，對專門術語做簡明解釋，附錄 F 是《圖解醫學統計學習題本》的章節號碼與相關選擇題及結構式問題的對照表。
第四版的章節標題和第三版一樣。在新的版本中，前 46 個章節，有些沒有變動，有些加入了最新發展，交叉引用，或是加入新材料重新編排。特別是 EQUATOR Network 指引的相關資料。
和第三版一樣，我們為每一個章節提供了系列的學習目標。每個系列提供一個架構去評估理解和進步的情形。如果你能順利的完成章節中的項目任務，你便已經掌握了那個章節的核心概念。
書中提到的統計方法，大部分都有實例輔助說明。我們用最新的臨床研究，取代先前版本對應的舊案例。案例中使用的數據，大多來自我們或同事參與過的合作研究；也有一些案例是使用已出版論文的實據。而且也儘可能讓同一份數據在不同的章節中重複使用，以反映資料分析的真實性，不侷限於一種技術或方法。雖然我們相信應該要提供公式以及解釋方法的思考邏輯來幫助理解，但還是不呈現複雜計算過程的細節―大部分的讀者都希望使用電腦去執行，只願意手算最簡單的算式。
我們認為，讀者能夠解讀電腦程式的輸出結果是極為重要的。因此，只節錄了可以判讀的輸出結果來說明。有些例子對某些讀者可能不易解讀，所以收錄了（附錄C）整組資料分析的完整結果，並加以註解。常用的統計程式非常多，為了讓讀者了解輸出結果有多少變化，我們不使用固定的軟體，而是使用了四個常用的程式― SAS、SPSS、Stata 和 R。
我們知道對於非統計學家而言，選擇適當的統計方法往往是一大難題。因此提供了兩個流程圖，幫助你簡單的判斷要用書裡的什麼方法及尋找出特定技巧。這些流程圖放第 199 頁，方便隨時查看。
網站上的互動練習，可以幫助讀者更加流暢地進行自我學習 (www medstatsaag com)，《圖解醫學統計學習題本》的選擇題和結構問題都有附上參考解答，也有助學習。網站也包含了一系列參考資料 ( 有些直接連結到 Medline)，來支持內文的引用文獻，提供了有用的背景資訊作為例子。想要深入研究醫學統計特定領域的讀者，推薦你以下書籍：
Altman, D G (1991)《Practical Statistics for Medical Research 醫學研究的實務統計》。
倫敦：Chapman and Hall/CRC。
Armitage, P , Berry, G and Matthews, J F N (2001)《Statistical Methods in Medical Research 醫學研究的統計方法》。第四版。牛津：Blackwell Science。
Kirkwood, B R , and Sterne, J A C (2003)《Essential Medical Statistics 醫學統計學》。第二版。牛津：
Blackwell Publishing。
Pocock, S J (1983)《Clinical Trails: A Practical Approach 臨床試驗：實務方法》。Chichester: Wiley。
特別感謝 Mark Gilthorpe 與 Jonathan Sterne 對於第二版提供的寶貴意見和建議，以及 Richard Morris、 Fiona Lampe、Shak Hajat 和 Abul Basar 在第一版時提 供的諮詢。感謝提供我們資料做為案例的所有人。我們當然會對任何內文或案例中的錯誤負責。也感謝 Mike、Gerald、Nina、Andrew 和 Karen 對前三版長期的包容與付出，以及我們努力產出這本第四版時的無條件支持、耐心和鼓勵。
【目錄】
Part 1 資料處理
1 資料的形式 2
2 輸入資料 4
3 檢查錯誤和離群值 6
4 圖表呈現數據 8
5 描述資料：「平均值」 10
6 描述資料：「分散度」 12
7 理論分布：常態分布 14
8 理論分布：其他分布 16
9 轉換 18
Part 2 抽樣和估計
10 抽樣和抽樣分布 22
11 信賴區間 24
Part 3 研究設計
12 研究設計I 28
13 研究設計II 31
14 臨床試驗 34
15 世代研究 37
16 病例對照研究 40
Part 4 假說檢定
17 假說檢定 44
18 假說檢定的錯誤 47
Part 5 分析數據的基本技巧
19 數值資料：單一群組 52
20 數值資料：兩個相關群組 54
21 數值資料：兩個不相關群組 57
22 數值資料：多於兩個的群組 60
23 類別資料：單一比例 63
24 類別資料：兩種比例 66
25 類別資料：多於兩種類別 69
26 相關 72
27 線性迴歸理論 75
28 進行線性迴歸分析 77
29 多重線性迴歸 81
30 二元結果和羅吉斯迴歸 85
31 比率和卜瓦松迴歸 89
32 一般線性模型 93
33 統計模型的解釋變項 96
34 偏誤和干擾 100
35 檢查前提假設 104
36 樣本數計算 107
37 呈現結果 111
Part 6 額外章節
38 診斷工具 116
39 評估一致性 119
40 實證醫學 124
41 群集資料的統計方法 127
42 群集資料的迴歸方法 130
43 系統性文獻回顧和整合分析 134
44 存活分析 138
45 貝氏方法 142
46 建立預後分數 144
附錄A：統計表 148
附錄B：計算樣本數的Altman預測圖
（第36章） 155
附錄C：典型電腦輸出 156
附錄D：EQUATOR Network的檢核表和試驗輪廓及嚴格評估模板169 附錄E：專用術語表 178
附錄F：《圖解醫學統計學》中的章節號碼與相關選擇題及結構式問題188
索引 190
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生物醫學統計：使用Stata分析
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【中文書】
書名： 生物醫學統計：使用Stata分析
作者：張紹勳
出版社：五南
出版日期：2017/05/10
ISBN：9789571191416
內容簡介
由於電腦硬體、軟體與統計方法的日新月異，使得統計學在生物醫學領域中，扮演舉足輕重的角色，本書內容主要為下列三大類：
一、類別資料處理。包括：二向列聯表、三向列聯表……等。
二、存活分析。包括：Kaplan-Meier、Cox迴歸、參數存活模型、危險比例檢定、時間共變數、韋伯分配、指數分配……等。存活分析的事件時間資料也常出現在其他不同領域中，如：企業存活時間（商業）、客戶忠誠度（行銷）、法人預警分析（金融）、再就業時間（經濟）、假釋到再犯時間（法學）和可靠度分析（工業）等等。
三、流行病學工具。包括：病例控制、Mantel-Haenszel、ROC分析……等。
Stata操作簡便，給予使用者足夠的自訂空間。不但可使用簡單的視窗指令，還能因應需求自行修改、添加或撰寫程式，擴充性極強。在運算速度上，也比SPSS及SAS更快。
本書是一本非常有用的Stata工具書，對初學或想領略高等統計的讀者，相信定有很大的收獲
本書特色
●Stata功能強大，可以選單操作，也可自行輸入指令，能滿足初級者到高階者的需求。
●本書詳盡介紹生物醫學領域必學的分析技術，包含類別資料處理、存活分析、流行病學、病例控制、篩檢工具與ROC曲線等。
●實用範例資料檔，搭配視覺化操作說明，讓您迅速成為Stata統計高手。
●完整且札實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓您的報告、論文大升級。
●由於電腦與統計的日新月異，使生醫統計也延伸至以下研究領域：生態、農業、商業、社會科學……
◎隨書附贈資料檔光碟，建議使用Stata 14版本執行。
目錄
Chapter 01 最小平方法(OLS) vs. 類別(Categorical) 資料分析
1-1 Stata是地表最強大之統計軟體
1-1-1 Stata統計功能
1-1-2 類別資料之列聯表，Stata對應的指令
1-1-3 Stata流行病(epidemiologists)之選擇表對應的指令
1-2 醫學實驗設計種類、重要性
1-2-1 流行病學的研究法：實驗性vs.觀察性
1-2-2 統計與實驗設計功能之對應關係
1-2-3 OLS迴歸模型之重點整理
1-2-4 單變量vs.多變量統計
1-3 二個類別變數之分析
1-3-1 類別變數之適用條件
1-3-2 卡方檢定：關聯性分析
1-3-2a 卡方檢定之介紹
1-3-2b 卡方檢定之Stata實作
1-3-3 勝算比(OR)、ROC曲線、敏感度/ 特異性：logistic迴歸
1-3-3a Odds ratio之意義
1-3-3b Odds ratio之STATA實作
1-3-3c 二元依變數之模型：邏輯斯迴歸之實例
1-3-3d ROC曲線面積、敏感度/ 特異性
1-4 流行病之類別資料統計表( 同質性檢定)
1-4-1 二發生率(Incidence-rate ratio)之列聯表(ir and iri指令)
1-4-2 世代研究風險比(Cohort study risk-ratio)之列聯表(cs、csi指令)
1-4-3 病例對照(case-control)列聯表(cc and cci、tabodds、mhodds指令)
1-4-4 分群組之失敗率(failure odds by category)列聯表(tabodds指令)
1-4-5 配對病例對照研究(matched case-control)(mcc、mcci指令)
1-5 三向列聯表(Three-Way Contingency Tables)
1-5-1 三向列聯表、Mantel-Haenszel同質性檢定(tab3way、cc指令)
1-6 類別依變數之三種迴歸，誰誤差小就誰優
1-6-1 類別依變數之三種迴歸，誰優？(reg、logit、probit指令)
1-7 對數線性模型(Log linear Models)之列聯表(ipf、「glm ..., fam(pois) link(log)」指令)
1-8 Nominal依變數：Multinomial Logistic迴歸之多項選擇(mlogit、mlogtest、test、prchange、listcoef指令)
1-8-1 Multinomial Logistic迴歸之解說
1-8-2 Multinomial Logistic迴歸之實作
1-9 配對資料(Matched Pairs)模型：Conditional logistic迴歸(先「clogit, group( 配對) or」指令、再tabulate指令)
1-10 Logit迴歸之練習題
Chapter 02 (半參數)Cox存活分析：臨床研究最重要統計法
2-1 存活分析(survival analysis)介紹
2-1-1 存活分析之定義
2-1-2 為何存活分析是臨床研究最重要的統計法？
2-1-3 存活分析之三種研究目標
2-1-4 存活分析之研究議題
2-1-5 設限資料(censored data)
2-1-6 存活時間T之機率函數
2-1-7 Cox存活分析vs. Logit模型／ probit模型的差異
2-2 Stata存活分析/ 繪圖表之對應指令、新增統計功能
2-3 存活分析範例：除草有助幼苗存活率嗎？
2-3-1 生命表(life table)
2-3-2 存活分析範例[依序(estat phtest、sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)]
2-4 Cox比例危險模型(proportional hazards model)(stcox 指令)
2-4-1 f(t)機率密度函數、S(t)存活函數、h(t)危險函數、H(t)累積危險函數
2-4-2 Cox比例危險模型之迴歸式解說
2-4-3 危險函數的估計(hazard function)
2-4-4 Cox比例危險模型之配適度檢定
2-4-5 Cox模型之相對風險(relative risk, RR)
2-5 Kaplan-Meier存活模型
2-5-1 Kaplan-Meier估計法(product-limit Estimate)
2-5-2 存活分析法：Kaplan-Meier vs.韋伯分布(參數存活模型)
2-5-3 Kaplan-Meier存活函數(依序sts graph、ltable或sts list、stci、stmh、stcox指令)
2-5-4 存活分析之檢定法：Cox比例危險模型(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( 脆弱變數)」指令
Chapter 03 參數存活分析(偏態之依變數有6種分布可搭2種脆弱模型)
3-1 參數存活分析(pa
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