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概述 以分析思路为导向的数据分析

第一章 数据分析基础与常见误区

第一节 基本概念：流行病学统计基础

一、数据

二、变量

三、总体与样本

四、变量的分布及其描述

五、总体均值的可信区间

第二节 回归分析：必须理解的统计方法

一、回归方程

二、回归方程与t检验、方差分析、卡方检验的关系

第三节 回归系数：效应大小是核心结果

第四节 结果解释：理解回归系数的意义

第五节 科研价值：将关注点从P转移到p

第六节 独立作用：控制混杂后的效应

第七节 混杂与交互的基本概念

一、混杂

二、交互作用

三、混杂与交互作用的区别与联系

第八节 筛选变量：如何获得独立作用

一、筛选协变量步骤和标准

二、常见误区

第九节 多个模型：从多个角度评价效应大小

第十节 方法表述：写SCI论文参考

第二章 数据库建立

第一节 数据结构

一、横向数据

二、纵向数据

三、非结构化数据

第二节 数据表的制表原则

第三节 变量说明表的制表原则

第四节 数据库构建实例

第三章 科研假设与数据挖掘

第一节 科研假设的概念

一、一篇文章只说一件事

二、选择合适的变量

第二节 通过数据挖掘提出科研假设

一、诊断数据关联关系

二、扫描关联关系

三、快速扫描交互作用

第四章 数据分析思路与易俪统计软件操作

第一节 X与y有没有关系?是什么样的关系?

一、平滑曲线拟合

二、阈值效应或饱和效应分析

第二节 什么因素修饰X对y的作用?

一、交互作用概念

二、交互作用检验

三、交互作用分析

第三节 X对y有没有独立作用?独立作用大小是多少?

一、如何引入协变量作用项

二、筛选协变量一：评价独立作用大小

三、筛选协变量二：交互作用检验

四、构建多个回归方程