流行病學與計算機應用（簡體書）

《流行病學與計算機應用》系統地介紹了國內外流行病學與計算機應用領域的發展動態，尤其是在疾病控制中的應用進展。書中包括3大篇：第一篇總論中除概述計算機在流行病學上的應用外，還包括疾病數據管理、統計分析、圖形處理、數學模型等內容；第二篇實踐中介紹了流行病學調查中經常遇到的樣本大小、生存分析、多變量分析、決策分析等；第三篇程序中介紹了流行病學和疾病控制中常用軟件等。《流行病學與計算機應用》重點介紹了流行病學工作者應用較多的軟件EpiInfo和EpiData；還著重列舉了流行病學常用分析程序CPEpi，SAS，logistic回歸分析，生存分析，分子遺傳流行病學等程序。書后光盤附有常用的流行病學軟件程序，以便使用。
《流行病學與計算機應用》的特點：內容新穎，方法全面，應用方便，實踐和理論并重，近況與遠景共存。大部分資料來自復旦大學公共衛生學院流行病學教研組在科研和教學中常年的積累、總結和實踐；一部分來自國際合作和應用；還有一部分由我院在約翰?霍普金斯大學、費城大學等的博士和兄弟單位的教授共同參與編寫。
《流行病學與計算機應用》可以用作研究生教材，亦可供專業人士參考。

序
第一篇 總論
第一章 計算機在流行病學中的應用
第一節 數據處理
第二節 統計處理
第三節 圖形處理
第四節 數學模擬和數理模型
第五節 分子流行病學研究
第六節 記錄聯動系統的應用
第七節 其他方面應用情況和前景

第二章 流行病學數據和常用統計方法
第一節 算術均數、調和均數和幾何均數
第二節 幾何均數在血清流行病學上的應用
第三節 中位數
第四節 數據分布的研究
第五節 控制圖在流行病學上的應用
第六節 發病（死亡）率數據的年齡標化

第三章 流行病學研究方法與調查設計
第一節 流行病學的研究方法
第二節 流行病學的病因調查及其調查設計類型
第三節 流行病學常用試驗設計和處理分類的綜合圖示
第四節 隊列和現況調查
第五節 病例對照調查分析方法
第六節 干預研究

第四章 趨勢檢驗、歸因危險度及可預防比
第一節 趨勢檢驗在流行病學中的應用
第二節 率差與歸因危險度
第三節 可預防比

第五章 圖形處理
第一節 數據類型和文件結構與圖形類別
第二節 應用SPSS生成流行病學統計圖
第三節 應用Excel生成流行病學統計圖
第四節 其他軟件生成流行病學統計圖
第五節 圖形所需數據實例
結語

第六章 數學、數理模型在流行病學中的應用舉例
第一節 傳染病數學模型
第二節 肝癌年齡別曲線擬合
第三節 APC年齡時期隊列模型
第四節 篩檢時確定子宮頸癌高危人群和吸煙人群的數理模型
第五節 計算機在子宮頸癌細胞圖像分析中的應用
第六節 廣義線性模型及相對危險度模型
第七節 廣義線性混合模型

第七章 疾病地理信息系統
第一節 地理信息系統基礎
第二節 地理信息系統軟件MapInfo簡介
第三節 MapInfo的應用
第四節 應用實例

第八章 疾病負擔的測量指標——DALY
第一節 基本概念
第二節 DALY的構成
第三節 健康生命年的時間相對值
第四節 DALY的應用
第五節 DALY的計算程序

第九章 人工神經網絡在醫學中的應用
第一節 生物神經網絡
第二節 人工神經網絡
第三節 BP人工神經網絡的原理
第四節 BP網絡算法的改進
第五節 BP網絡的設計考慮
第六節 BP人工神經網絡的應用

第十章 計算機在營養流行病學上的應用
第一節 營養流行病學簡介
第二節 膳食測量方法
第三節 膳食分析方法
第四節 膳食營養成分SAS計算程序
第五節 營養素計算系統軟件

第十一章 分子遺傳流行病學研究方法簡介
第一節 HardyWeinsberg平衡定律
第二節 關聯分析
第三節 分離分析
第四節 遺傳度計算

第二篇 實踐
第十二章 樣本大小及抽樣方法
第一節 利用CPEPI程序計算樣本大小
第二節 批量質量保證抽樣法在疫苗接種率判定時的應用
第三節 代入公式計算樣本大小
第四節 基因研究時樣本大小
第五節 復雜抽樣方法

第十三章 生存分析
第一節 生存分析的概念
第二節 生存分析的資料結構
第三節 生存分布的模型
第四節 生存分析的方法
第五節 SAS程序在生存分析中的一些具體應用
第六節 相對生存率的計算及應用

第十四章 多變量分析在流行病學上的應用
第一節 多變量分析常見問題——混雜、交互、機遇、偏倚
第二節 回歸分析
第三節 判別函數
第四節 趨勢面分析
第五節 多變量分層分析法與逐步回歸法
第六節 主成分分析
第七節 聚類分析

第十五章 流行病學決策分析
第一節 進行決策所需的資料和方法
第二節 用決策樹的方法來進行決策分析
第三節 費用效益分析
第四節 衛生評估
第五節 循證醫學在決策上的應用

第十六章 Meta分析在流行病學上的應用
第一節 Meta分析的歷史
第二節 文獻的收集和質量評估
第三節 Meta分析的固定效應模式
第四節 隨機效應模式
第五節 Meta分析的計算和程序介紹
第六節 Meta分析今后發展

第三篇 程序
第十七章 CPEPI和PEPI流行病學統計處理軟件
第一節 流行病學統計計算程序集的發展
第二節 CPEPI和PEPI流行病學統計程序
第三節 CPEPI程序示范
第四節 結語

第十八章 GLIM廣義線性模型軟件
第一節 前言
第二節 數據的計算、整理與顯示
第三節 廣義線性模型基礎
第四節 應用

第十九章 流行病學資料分析中常用的SAS過程
第一節 四格表資料的χ2和相對危險度(OR或RR)估計方法
第二節 四格表資料的一致性分析方法(Kappa及其95%可信限)
第三節 分層資料χ2和相對危險度(OR或RR)的估計方法
第四節 成組病例對照研究或隊列研究資料的logistic回歸分析
第五節 1∶1配對資料的logistic回歸分析
第六節 1∶n和m∶n配比資料的條件logistic回歸分析
第七節 Cox模型分析
第八節 GEE模型分析
第九節 本章應用的SAS過程簡介

第二十章 logistic回歸分析
第一節 基本原理
第二節 二進制數據logistic回歸模型的擬合
第三節 以糖尿病為例進行logistic回歸計算
第四節 計算預測概率及其應用
第五節 用logistic回歸進行ROC曲線分析
第六節 用不同方法進行logistic回歸模型擬合

第二十一章 EpiInfo2000使用簡介
第一節 概述
第二節 EpiInfo2000的新功能
第三節 EpiInfo2000中各程序簡介

第二十二章 EpiData軟件應用介紹
第一節 建立調查表文件
第二節 EpiData中變量名稱的形成與編輯
第三節 數據文件的創建和維護
第四節 數據雙輸入和核對
第五節 數據的輸出
第六節 EpiData和EpiInfo的兼容性

第二十三章 遺傳流行病學分析方法與SASGenetics模塊
第一節 HardyWeinberg平衡檢驗
第二節 連鎖不平衡分析
第三節 顯性模型與隱性模型、相乘模型與相加模型
第四節 單體型分析
第五節 傳遞不平衡檢驗