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SPSS 응용 선형로짓분석법을 중심으로 의학ㆍ보건학 연구를 위한 범주형 자료분석
유근영
한나래 2012.08.20.
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의약학/간호 계열 top100 7주
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책소개

목차

1장 질병과 위험요인의 계량적 모델Disease-Covariate Models
1. 질병발생의 측정Measures of Disease Occurrence
2. 위험요인과 질병발생의 관련성Measures of Disease Association
3. 질병발생모델의 함수Functions in Models for Disease Process
4. 질병-위험모델Models for the Effect of Covariates

2장 이분성 자료의 분석법Two-by-Two Table Analysis
1. 척도의 종류Scales of the Variables
2. 이분성 자료분석의 중요성Two-by-Two Table Analysis
3. 가설검정법Hypothesis Test
4. 모수추정법Point Estimation
5. 구간추정법Interval Estimation
6. 직접확률법Exact Test

3장 층화분석법Stratified Analysis
1. 교란변수의 정의Definition of Confounder
2. 동질성 검정법Test for Homogeneity
3. 모수추정법Point Estimation for Common RR/OR
4. 가설검정법Hypothesis Test
5. 구간추정법Interval Estimation

4장 선형로짓 회귀분석법Linear Logistic Regression Analysis
1. 선형로짓모델의 이해
2. 모수추정Parameter Estimation
3. 모델의 선정Model Selection
4. 가설검정법Hypothesis Test
5. 위험도 및 신뢰구간 추정Point and Interval Estimation

5장 순위변수의 경향분석법Test for Trend Two-by-k Table Analysis for Ordinal Variables
1. 순위변수의 경향분석Test for Trend for Ordinal Variable
2. 순위변수의 경향분석법Score Test for Trend
3. 선형로짓모델을 이용한 경향분석법Likelihood Ratio Test for Trend

6장 선형 중회귀 로짓분석Multiple Linear Logistic Regression Analysis
1. 다변량분석을 통한 교란변수의 보정Multivariate Adjustment for Confounders
2. 선형 중회귀 로짓분석Multiple Linear Logistic Regression Anaysis

7장 선형로짓 회귀분석의 응용Application of Linear Logistic Regression Analysis
1. 로짓모델 구축 시 연속변수의 선택Continuous versus Indicator Variable in the Modelling
2. 선형로짓 회귀계수의 양적인 해석Quantitative Interpretation of Linear Logistic Coefficient
3. 비선형로짓 회귀계수의 양적인 해석Quantitative Interpretation of Non-linear Logistic Coefficient
4. 위험요인의 복합영향 평가Joint Effect Evaluation
5. 교호작용 평가와 다중공선성Interaction Effect and Collinearity
6. 연속변수로 모델을 구축할 경우 주의할 점Modelling with Continuous Terms

8장 짝지은 자료의 분석법Matched Data Analysis
1. 짝짓기의 목적
2. 짝짓기의 방법과 실체
3. 짝지은 자료의 분석법Matched Data Analysis
4. 짝을 푼 자료의 분석법Unmatched Analysis of Matched Data
5. 조건부 선형로짓 회귀분석Conditional Linear Logistic Regression Analysis

9장 Log-Linear Model을 이용한 분석법Log-Linear Regression Analysis
1. Log-linear 모델을 이용한 범주형 자료분석
2. 환자-대조군 자료에의 응용Case-Control Analysis
3. 코호트 자료에의 응용Cohort Data Analysis
4. 생존자료에의 응용Survival Data Analysis

10장 다항로짓 회귀분석법Polychotomous Logistic Regression Analysis
1. 모델의 정의
2. 환자-대조군 연구에의 응용
3. 의학 분야 연구에의 응용 가능성

11장 생존자료분석Survival Data Analysis
1. 생존자료분석
2. 생존자료의 특성
3. 누적생존율의 산출
4. 두 생존곡선의 비교
5. 예후인자 다변량분석
6. 생존율 산출 규약(일본암치료학회)

12장 유효표본수 산출Statistical Power and Sample Size
1. 연구 가설
2. 통계적 검정의 원리
3. 표본수 결정 시 고려해야 할 사항
4. 연구 형태에 따른 표본수 산출법
5. 특수 상황에 따른 표본수 보정
6. 몇 가지 상황에 따른 표본수 산정의 문제점

저자 소개 1

서울대학교 의과대학 본과 2학년에 재학하던 때 경험한 어머니의 자궁암 발병과 투병을 계기로 조기 암 예방을 위해 30여 년간 헌신해 왔다. 암 발생의 위험요인을 규명하기 위한 연구에 평생 매진하며 280편의 논문과 30권의 저서를 저술했다. 대표적인 연구로, 2만 명의 건강한 한국인을 20년 넘게 관찰해 온 한국인 암 코호트 연구와 저자가 출범을 제안하고 활성화시킨 100만 명 규모의 아시아 공동연구가 있다. 오랜 기간의 연구를 통해 ‘비만하면 사망위험이 높다’, ‘특정 헬리코박터균이 위암의 주범’, ‘잘못된 지방식이가 유방암을 일으킨다’, ‘콩이 위암을 예방한다’, ‘모유 수유
서울대학교 의과대학 본과 2학년에 재학하던 때 경험한 어머니의 자궁암 발병과 투병을 계기로 조기 암 예방을 위해 30여 년간 헌신해 왔다. 암 발생의 위험요인을 규명하기 위한 연구에 평생 매진하며 280편의 논문과 30권의 저서를 저술했다. 대표적인 연구로, 2만 명의 건강한 한국인을 20년 넘게 관찰해 온 한국인 암 코호트 연구와 저자가 출범을 제안하고 활성화시킨 100만 명 규모의 아시아 공동연구가 있다. 오랜 기간의 연구를 통해 ‘비만하면 사망위험이 높다’, ‘특정 헬리코박터균이 위암의 주범’, ‘잘못된 지방식이가 유방암을 일으킨다’, ‘콩이 위암을 예방한다’, ‘모유 수유가 유방암을 예방한다’ 등 일반인에게 유용한 암 예방 정보를 제공하여 왔다. 국립암센터 원장 재임기간 중에는 국가 암정복 계획을 수립하고 국가 암 예방 실천지침을 마련하는 등 암 예방을 위한 정책과 지침을 마련하는 데 앞장섰다. 현재 서울대학교 의과대학 교수로 암역학/관리를 가르치며 암 예방 전문가 양성에 매진하고 있다. 아시아-태평양암예방기구(APOCP) 사무총장으로 아시아 각국의 국가암관리를 지도하고 있다.

저서로는 《암 올바로 알고 제대로 예방하기 》(단독저서, 서울대학교출판문화원, 보 건복지부 우수건강도서), 《누구나 알고 싶은 암 예방과 조기검진》(공저, 국립암센터), 《의학-보건학을 위한 범주형 자료분석론》(단독저서, 한나 래출판사, 대한민국학술원 우수학술도서),《보건역학 입문》(공역, 군자출 판사), 《역학의 원리와 응용》, 《실용 의학 통계론》(이상 공저, 서울대학교 출판문화원), 《Environmental Factors, Gene, and the Development of Human Cancer 2010》(공저, 싱가포르 사이언스 앤드 비즈니스 미디어), 《유전성 유방암》(한국인유전성유방암연구회 편저, 유근영 저, 1. 유방암의 개관, 군자출판사), 《의학통계의 이해》(단독저서, 한나래출판사) 등 2014년 현재 총 30권의 국·영문 단행본을 출간하였다.

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품목정보

발행일
2012년 08월 20일
쪽수, 무게, 크기
451쪽 | 188*254*30mm
ISBN13
9788955661354

출판사 리뷰

의학ㆍ보건학 분야와 범주형 자료분석
의학 분야에서 역학적 연구가 차지하는 비중이 매우 크고, 임상의학이건 보건학 분야이건 연구상의 가설도 점점 세분화되는 추세로, 그 가설을 증명하고자 수집된 연구 자료의 분석도 보다 합목적이어야 한다. 이 책은 범주형 자료분석론 및 각종 선형모델을 이용한 계량적 분석론을 이론적으로 이해하며, 동시에 컴퓨터 실습을 통해 분석법을 실제로 체득할 수 있도록 쓰였다.

범주형 자료분석론 중에서 현재 널리 애용되고 있는 선형로짓회귀모델Linear Logistic Regression Analysis을 이용한 분석론을 가장 중점적으로 다루었다. 특히 의학 및 보건학 계열의 독자를 위해 모든 예제는 저자가 직접 다루었던 연구 논문과 의학 전문지의 자료를 인용하였으며, 동일 예제를 일관되게 사용함으로써 ‘통계학적 분석법의 종류에 따라 얼마나 서로 다른 결론을 유도하게 되는지’ 보여 준다.

1장에서는 범주형 자료의 분석에 이용되는 각종 선형모델을 역학적 기본 지식과 더불어 기술하였으며, 2장과 3장에서는 Score test를 이용한 범주형 자료분석론을, 4장에서 7장까지는 현재 가장 널리 사용되고 있는 선형로짓모델분석법을 비교적 심도 있게 다루었다. 특히, 5장에서는 최근까지 국내 의학 분야의 자료분석론에서 생소하게 여겨지고 있었던 경향분석법Test for Trend을 소개하였다. 8장은 짝지은 자료의 분석론을 다루었다. 9장의 Log-Linear 모델을 이용한 분석론과 10장의 Polychotomous Logistic Regression Analysis는 특히 의학 분야의 새로운 가설을 증명하려는 연구 자료 분석에 유익하게 사용될 수 있는 내용으로 고급 분석에 해당된다. 11장과 12장은 임상의학 분야에서 많이 애용되는 생존자료분석과 유효표본수 산출법을 다루었다.

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