序 1
第一篇 总论 3
第一章 计算机在流行病学中的应用 3
第一节 数据处理 3
第二节 统计处理 5
第三节 图形处理 10
第四节 数学模拟和数理模型 13
第五节 分子流行病学研究 14
第六节 记录联动系统的应用 16
第七节 其他方面应用情况和前景 17
第二章 流行病学数据和常用统计方法 19
第一节 算术均数、调和均数和几何均数 19
第二节 几何均数在血清流行病学上的应用 20
第三节 中位数 25
第四节 数据分布的研究 27
第五节 控制图在流行病学上的应用 33
第六节 发病（死亡）率数据的年龄标化 35
第三章 流行病学研究方法与调查设计 41
第一节 流行病学的研究方法 41
第二节 流行病学的病因调查及其调查设计类型 42
第三节 流行病学常用试验设计和处理分类的综合图示 45
第四节 队列和现况调查 46
第五节 病例对照调查分析方法 51
第六节 干预研究 58
第四章 趋势检验、归因危险度及可预防比 61
第一节 趋势检验在流行病学中的应用 61
第二节 率差与归因危险度 65
第三节 可预防比 72
第五章 图形处理 74
第一节 数据类型和文件结构与图形类别 74
第二节 应用SPSS生成流行病学统计图 81
第三节 应用Excel生成流行病学统计图 85
第四节 其他软件生成流行病学统计图 85
第五节 图形所需数据实例 88
结语 89
第六章 数学、数理模型在流行病学中的应用举例 91
第一节 传染病数学模型 92
第二节 肝癌年龄别曲线拟合 97
第三节 APC年龄时期队列模型 99
第四节 筛检时确定子宫颈癌高危人群和吸烟人群的数理模型 100
第五节 计算机在子宫颈癌细胞图像分析中的应用 104
第六节 广义线性模型及相对危险度模型 105
第七节 广义线性混合模型 108
第七章 疾病地理信息系统 116
第一节 地理信息系统基础 116
第二节 地理信息系统软件MapInfo简介 118
第三节 MapInfo的应用 121
第四节 应用实例 129
第八章 疾病负担的测量指标——DALY 132
第一节 基本概念 132
第二节 DALY的构成 133
第三节 健康生命年的时间相对值 137
第四节 DALY的应用 138
第五节 DALY的计算程序 142
第九章 人工神经网络在医学中的应用 149
第一节 生物神经网络 149
第二节 人工神经网络 150
第三节 BP人工神经网络的原理 151
第四节 BP网络算法的改进 154
第五节 BP网络的设计考虑 156
第六节 BP人工神经网络的应用 157
第十章 计算机在营养流行病学上的应用 164
第一节 营养流行病学简介 164
第二节 膳食测量方法 164
第三节 膳食分析方法 169
第四节 膳食营养成分SAS计算程序 170
第五节 营养素计算系统软件 175
第十一章 分子遗传流行病学研究方法简介 177
第一节 Hardy-Weinsberg平衡定律 177
第二节 关联分析 179
第三节 分离分析 182
第四节 遗传度计算 186
第二篇 实践 191
第十二章 样本大小及抽样方法 191
第一节 利用CPEPI程序计算样本大小 191
第二节 批量质量保证抽样法在疫苗接种率判定时的应用 193
第三节 代入公式计算样本大小 197
第四节 基因研究时样本大小 202
第五节 复杂抽样方法 202
第十三章 生存分析 204
第一节 生存分析的概念 204
第二节 生存分析的资料结构 205
第三节 生存分布的模型 206
第四节 生存分析的方法 207
第五节 SAS程序在生存分析中的一些具体应用 216
第六节 相对生存率的计算及应用 220
第十四章 多变量分析在流行病学上的应用 222
第一节 多变量分析常见问题——混杂、交互、机遇、偏倚 222
第二节 回归分析 224
第三节 判别函数 226
第四节 趋势面分析 228
第五节 多变量分层分析法与逐步回归法 229
第六节 主成分分析 230
第七节 聚类分析 232
第十五章 流行病学决策分析 235
第一节 进行决策所需的资料和方法 236
第二节 用决策树的方法来进行决策分析 239
第三节 费用效益分析 241
第四节 卫生评估 243
第五节 循证医学在决策上的应用 245
第十六章 Meta分析在流行病学上的应用 247
第一节 Meta分析的历史 247
第二节 文献的收集和质量评估 248
第三节 Meta分析的固定效应模式 248
第四节 随机效应模式 252
第五节 Meta分析的计算和程序介绍 253
第六节 Meta分析今后发展 261
第三篇 程序 265
第十七章 CPEPI和PEPI流行病学统计处理软件 265
第一节 流行病学统计计算程序集的发展 265
第二节 CPEPI和PEPI流行病学统计程序 266
第三节 CPEPI程序示范 272
第四节 结语 280
第十八章 GLIM广义线性模型软件 281
第一节 前言 281
第二节 数据的计算、整理与显示 282
第三节 广义线性模型基础 287
第四节 应用 291
第十九章 流行病学资料分析中常用的SAS过程 310
第一节 四格表资料的X2和相对危险度（OR或RR）估计方法 310
第二节 四格表资料的一致性分析方法（Kappa及其95％可信限） 313
第三节 分层资料X2和相对危险度（OR或RR）的估计方法 316
第四节 成组病例对照研究或队列研究资料的logistic回归分析 318
第五节 1:1配对资料的logisic回归分析 320
第六节 1:n和m:n配比资料的条件logistic回归分析 324
第七节 Cox模型分析 327
第八节 GEE模型分析 329
第九节 本章应用的SAS过程简介 332
第二十章 logistic回归分析 336
第一节 基本原理 336
第二节 二进制数据logistic回归模型的拟合 341
第三节 以糖尿病为例进行logistic回归计算 343
第四节 计算预测概率及其应用 348
第五节 用logistic回归进行ROC曲线分析 353
第六节 用不同方法进行logistic回归模型拟合 355
第二十一章 Epi Info 2000使用简介 358
第一节 概述 358
第二节 Epi Info 2000的新功能 358
第三节 Epi Info 2000中各程序简介 361
第二十二章 Epi Data软件应用介绍 371
第一节 建立调查表文件 371
第二节 Epi Data中变量名称的形成与编辑 373
第三节 数据文件的创建和维护 375
第四节 数据双输入和核对 377
第五节 数据的输出 387
第六节 Epi Data和Epi Info的兼容性 389
第二十三章 遗传流行病学分析方法与SAS Genetics模块 391
第一节 Hardy-Weinberg平衡检验 392
第二节 连锁不平衡分析 393
第三节 显性模型与隐性模型、相乘模型与相加模型 394
第四节 单体型分析 396
第五节 传递不平衡检验 398