HOME > 상세정보

상세정보

(의학·보건학 연구를 위한) 범주형 자료분석

(의학·보건학 연구를 위한) 범주형 자료분석 (59회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
유근영
서명 / 저자사항
(의학·보건학 연구를 위한) 범주형 자료분석 / 유근영 지음
발행사항
서울 :   한나래 :   한나래아카데미,   2012  
형태사항
451 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
ISBN
9788955661354 9788955660517 (set)
일반주기
부록: 1. Sample size per group for comparing two means, 2. Sample size for revealing a correlation, 3. Sample size per group for comparing two proportion, 4. Sample size for common values of W/S  
서지주기
참고문헌과 색인수록
일반주제명
Logistic regression analysis -- Data processing Multivariate analysis Linear models (Statistics) Medical sciences -- Research -- Statistical methods
000 01410camcc2200349 c 4500
001 000045722355
005 20131126212608
007 ta
008 120816s2012 ulkad b 001c kor
020 ▼a 9788955661354 ▼g 94310
020 1 ▼a 9788955660517 (set)
035 ▼a (KERIS)BIB000012882464
040 ▼a 211006 ▼c 211006 ▼d 211009
082 0 4 ▼a 610.7/27 ▼a 519.5/36 ▼2 23
085 ▼a 610.727 ▼2 DDCK
090 ▼a 610.727 ▼b 2012z3
100 1 ▼a 유근영
245 2 0 ▼a (의학·보건학 연구를 위한) 범주형 자료분석 / ▼d 유근영 지음
246 1 1 ▼a Applied logistic regression
246 1 4 ▼a SPSS 응용 선형로짓분석법을 중심으로 의학·보건학 연구를 위한 범주형 자료분석
246 1 8 ▼a SPSS 의학·보건학 연구를 위한 범주형 자료분석
260 ▼a 서울 : ▼b 한나래 : ▼b 한나래아카데미, ▼c 2012
300 ▼a 451 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 26 cm
500 ▼a 부록: 1. Sample size per group for comparing two means, 2. Sample size for revealing a correlation, 3. Sample size per group for comparing two proportion, 4. Sample size for common values of W/S
504 ▼a 참고문헌과 색인수록
630 0 0 ▼a SPSS for Windows
630 0 0 ▼a SPSS (Computer file)
650 0 ▼a Logistic regression analysis ▼x Data processing
650 0 ▼a Multivariate analysis
650 0 ▼a Linear models (Statistics)
650 0 ▼a Medical sciences ▼x Research ▼x Statistical methods

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 121227273 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 131044860 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 의학도서관/보존서고3/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 141080142 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 4 소장처 의학도서관/보존서고3/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 141080143 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 5 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 151318073 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 121227273 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 131044860 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 의학도서관/보존서고3/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 141080142 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 의학도서관/보존서고3/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 141080143 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 610.727 2012z3 등록번호 151318073 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

이 책은 범주형 자료분석론 및 각종 선형모델을 이용한 계량적 분석론을 이론적으로 이해하며, 동시에 컴퓨터 실습을 통해 분석법을 실제로 체득할 수 있도록 쓰였다.

의학.보건학 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.

주요 내용
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.


정보제공 : Aladin

저자소개

유근영(지은이)

국내 암 연구 발전을 이끌어온 의학자로 현재 중앙보훈병원 병원장으로 있으며, 서울대학교 의과대학 명예교수, 국립암센터 국제암대학원 명예교수이다. 국립암센터 원장, 국군수도통합병원 원장, 아시아태평양암예방기구 회장, 대한예방의학회 학회장 등을 지냈다. 서울대학교 의과대학 의학과 교수로 오랜 세월 암 발생의 위험요인을 규명하기 위한 연구에 매진하며 300여 편의 논문과 30여 권의 저서를 집필하였고 후학 양성에 힘썼다. 대표적 연구로 2만 명의 건강한 한국인을 20년 넘게 관찰해온 한국인 암 코호트 연구, 저자가 출범을 제안하고 활성화한 100만 명 규모의 아시아 공동연구가 있다. 국립암센터 원장 재임기간 중에는 ‘국가 암정복 계획’을 수립하고 ‘국가 암예방 실천지침’을 마련하는 등 암 예방을 위한 정책과 지침을 마련하는 데 앞장섰다.

정보제공 : Aladin

목차

목차 
1장 질병과 위험요인의 계량적 모델(Disease-Covariate Models) = 15
 1. 질병발생의 측정(Measures of Disease Occurrence) = 17
  1.1. 발생률(Incidence rate) = 17
  1.2. 순간발생률(Instantaneous rate) = 17
  1.3. 누적발생률(Cumulative incidence rate) = 19
 2. 위험요인과 질병발생의 관련성(Measures of Disease Association) = 20
  2.1. 절대위험도(Excess rate of disease, RD 혹은 AR) = 21
  2.2. 상대위험도(Relative risk, PR) = 22
 3. 질병발생모델의 함수(Functions in Models for Disease Process) = 24
 4. 질병-위험모델(Models for the Effect of Covariates) = 26
  4.1. Proportional hazard model(Cox 1972) = 26
  4.2. Complementary log-log model = 28
  4.3. Proportional additive model = 30
  4.4. Linear logistic regression model = 31
  4.5. Linear odds model = 32
2장 이분성 자료의 분석법(Two-by-Two Table Analysis) = 35
 1. 척도의 종류(Scales of the Variables) = 37
  1.1. 명칭척도(Nominal scale) = 37
  1.2. 순위척도(Ordinal scale) = 37
  1.3. 간격척도(Interval scale) = 37
  1.4. 비 척도(Ratio scale) = 38
  1.5. 연속변수와 이산형 변수 = 38
  1.6. 변수의 척도와 통계학적 분석법 = 39
 2. 이분성 자료분석의 중요성(Two-by-Two Table Analysis) = 39
 3. 가설검정법(Hypothesis Test) = 41
  3.1. Score test: Pearson's chi-square test(Score test) = 41
  3.2. Chi-square test with Yates' correction = 44
  3.3. Wald test = 46
  3.4. Likelihood ratio test = 47
 4. 모수추정법(Point Estimation) = 52
  4.1. 직접법(Exact method) = 52
  4.2. 근사법(Approximate method) = 53
 5. 구간추정법(Interval Estimation) = 55
  5.1. Logit interval = 55
  5.2. Test-based interval = 57
  5.3. Cornfield interval = 61
 6. 직접확률법(Exact Test) = 62
  6.1. 모수추정법(Exact point estimation) = 67
  6.2. 가설검정법(Fisher's exact test) = 67
  6.3. 구간추정법(Exact limit estimation) = 70
 연습문제 = 76
3장 층화분석법(Stratified Analysis) = 79
 1. 교란변수의 정의(Definition of Confounder) = 81
  1.1. 교란변수란? = 81
  1.2. 교란변수의 확인 = 82
  1.3. 층화분석법이란? = 86
  1.4. 층화분석법의 분석 전략 = 88
 2. 동질성 검정법(Test for Homogeneity) = 89
  2.1. Breslow and Day's test for homogeneity(Gobal test for homogeneity) = 89
  2.2. Logit test for homogeneity = 94
 3. 모수추정법(Point Estimation for Common RR/OR) = 95 
  3.1. Mantel-Haenszel estimate = 96
  3.2. Logit estimate = 97
  3.3. Maximum likelihood estimate = 99
 4. 가설검정법(Hypothesis Test) = 100
  4.1. Summary chi-square test(Cochran-Mantel-Haenszel chi-square test) = 100
  4.2. Likelihood ratio test = 102
 5. 구간추정법(Interval Estimation) = 103
  5.1. Exact method = 103
  5.2. Cornfield limits = 103
  5.3. Logit limits = 104
  5.4. Test-based limits = 104
 연습문제 = 106
4장 선형로짓 회귀분석법(Linear Logistic Regression Analysis) = 109
 1. 선형로짓모델의 이해 = 111
  1.1. 층화분석법의 장점 및 한계점 = 111
  1.2. 모델 개발의 필요성 = 112
  1.3. 로짓의 정의 = 114
  1.4. 선형로짓 회귀모델(Linear Logistic Regression Model) = 116
  1.5. 일반선형 회귀모델(General Linear Regression Model)과의 비교 = 117
  1.6. 질병위험도 산정의 편이성 = 118
  1.7. 질병발생의 복합위험도 추정의 간편성 = 120
  1.8. 환자-대조군 연구에의 응용 = 121
 2. 모수추정(Parameter Estimation) = 123
  2.1. 우도함수(Likelihood function) = 123
  2.2. 최대우도치(Maximum likelihood estimator) = 124
  2.3. 최대우도치 추정의 예 = 125
  2.4. 위장변수의 작성(Indicator variable, design variable) = 127
  2.5. SPSS 시스템을 이용한 모수추정(MLE estimation by SPSS) = 128
  2.6. EGRET 시스템을 이용한 모수추정(MLE estimation by EGRET) = 131
 3. 모델의 선정(Model Selection) = 134
  3.1. 다변량분석의 모델 구축 시 주의할 점 = 134
  3.2. 최적 선형로짓모델의 선정 방법 = 136
 4. 가설검정법(Hypothesis Test) = 142
  4.1. 우도비 검정법(Likelihood ratio test) = 142
  4.2. Wald test = 145
  4.3. Score test = 147
 5. 위험도 및 신뢰구간 추정(Point and Interval Estimation) = 147
  5.1. 비교위험도(RR 및 OR) 추정 = 147
  5.2. 신뢰구간 추정 = 150
 연습문제 = 152
5장 순위변수의 경향분석법(Test for Trend Two-by-k Table Analysis for Ordinal Variables) = 155
 1. 순위변수의 경향분석(Test for Trend for Ordinal Variable) = 157
  1.1. 순위변수의 분석(Two-by-k table analysis) = 157
  1.2. 양-반응관계 분석의 중요성(Dose-response relationship) = 157
  1.3. 모유수유와 유암 연구의 통계학적 비판(Critic on statistical methods) = 158
  1.4. 통계분석법에 따라 연구 결과가 달라지는가?(Application of test for trend) = 159
 2. 순위변수의 경향분석법(Score Test for Trend) = 162
  2.1. 통상적인 분석법 = 163
  2.2. 분율의 동질성 검정법(Global test for homogeneity of k proportion) = 164
  2.3. 순위변수의 경향분석법(Armitage test, Score test for trend) = 166
  2.4. Adjusted score test for trend(Mantel's extension test) = 172
 3. 선형로짓모델을 이용한 경향분석법(Likelihood Ratio Test for Trend) = 177
  3.1. 분석의 일반 원칙 = 177
  3.2. 우도비 경향분석법(Likelihood ratio test for trend) = 178
  3.3. 우도비 편이분석법(likelihood ratio test for departure) = 187
 연습문제 = 188
6장 선형 중회귀 로짓분석(Multiple Linear Logistic Regression Analysis) = 193
 1. 다변량분석을 통한 교란변수의 보정(Multivariate Adjustment for Confounders) = 195
  1.1. 교란변수의 영향을 통제하는 방법(Control methods for confounder) = 195
  1.2. 다변량분석 시 결손자료의 문제(Missing values in multivariate analysis) = 195
  1.3. 결손자료의 영향(Bias from missing observations) = 196
  1.4. 결손자료의 처리 전략(Strategy for missing observations) = 198
 2. 선형 중회귀 로짓분석(Multiple Linear Logistic Regression Anaysis) = 200
  2.1. 선형 중회귀 로짓모델(Multiple Linear Logistic Regression Model) = 201
  2.2. 교란변수 보정 전략(Strategy for multivariate modeling) = 202
  2.3. 교란변수 보정을 위한 모델 구축(Multivariate modelling procedure) = 203
  2.4. 모수추정(Point estimation of adjusted MLE) = 206
  2.5. 신뢰구간 추정(Interval estimation of adjusted MLE) = 209
  2.6. 가설검정법(Likelihood ratio test) = 211
 연습문제 = 215
7장 선형로짓 회귀분석의 응용(Application of Linear Logistic Regression Analysis) = 219
 1. 로짓모델 구축 시 연속변수의 선택(Continuous versus Indicator Variable in the Modelling) = 221
  1.1. 로짓모델 구축 시 비연속변수가 선호되는 이유 = 221
  1.2. 어떤 경우에 연속변수로 분석할 것인가? = 223
 2. 선형로짓 회귀계수의 양적인 해석(Quantitative Interpretation of Linear Logistic Coefficient) = 226
  2.1. 연속변수의 경우(Linear logistic regression coefficient) = 226
  2.2. 중앙값 입력의 경우(Mid-point coding) = 231
 3. 비선형로짓 회귀계수의 양적인 해석(Quantitative Interpretation of Non-linear Logistic Coefficient) = 235
  3.1. 비선형로짓 회귀계수의 구축(Non-linear logistic regression model) = 235
  3.2. 비선형로짓 회귀계수의 해석(Non-linear logistic coefficient) = 236
 4. 위험요인의 복합영향 평가(Joint Effect Evaluation) = 240 
  4.1. 복합영향 평가를 위한 모델 구축 = 240
  4.2. 중회귀 모델을 이용한 복합영향 평가 = 245
 5. 교호작용 평가와 다중공선성(Interaction Effect and Collinearity) = 247
  5.1. 교호작용의 의미(Interaction in biological effect) = 248
  5.2. 교호작용 평가를 위한 모델 구축(Modelling for interaction evaluation) = 249
  5.3. 교호작용의 평가(Evaluation of interaction effect) = 250
  5.4. 다중공선성의 문제(Multiple collinearity) = 252
 6. 연속변수로 모델을 구축할 경우 주의할 점(Modelling with Continuous Terms) = 255
  6.1. 잘못 구축한 연속변수 = 255
  6.2. 연속변수에 대한 가설검정 시 주의할 점 = 261
 연습문제 = 264
8장 짝지은 자료의 분석법(Matched Data Analysis) = 269
 1. 짝짓기의 목적 = 272
 2. 짝짓기의 방법과 실체 = 273
  2.1. 연구 대상의 선정 = 273
  2.2. 개별 짝짓기와 빈도 짝짓기 = 273
  2.3. 교란변수, 효과 변경인자 및 짝짓기 변수 = 274
 3. 짝지은 자료의 분석법(Matched Data Analysis) = 277
  3.1. 1:1로 짝지은 자료의 분석법(1:1 matched data analysis) = 277
  3.2. 1:2로 짝지은 자료의 분석법(1:2 matched data analysis) = 283
  3.3. 복잡한 형태로 짝지은 자료 분석법 = 286
 4. 짝을 푼 자료의 분석법(Unmatched Analysis of Matched Data) = 287
  4.1. 짝을 푼 자료 분석 시 야기되는 문제 = 288
  4.2. 짝짓기 변수의 영향을 통제하는 방법 = 291
  4.3. 짝짓기를 무시한 bias 통제 방법 간의 비교 = 293
 5. 조건부 선형로짓 회귀분석(Conditional Linear Logistic Regression Analysis) = 294
  5.1. 조건부 로짓모델의 정의 = 294
  5.2. 선형로짓모델에의 접근 = 295
  5.3. 모수 및 구간추정법 = 296
  5.4. 가설검정법 = 301
  5.5. 짝지은 자료 분석의 요약 = 302
9장 Log-Linear Model을 이용한 분석법(Log-Linear Regression Analysis) = 307
 1. Log-linear 모델을 이용한 범주형 자료분석 = 309
  1.1. 선령로짓모델의 적용이 부적절한 경우 = 309
  1.2. Log-linear 모델의 정의 = 310
  1.3. Log-linear model을 이용한 모수추정법 = 311
  1.4. Log-linear model을 이용한 가설검정법 = 317
 2. 환자-대조군 자료에의 응용(Case-Control Analysis) = 318
  2.1. 환자-대조군 연구 자료의 분석 전략 = 319
  2.2. Log-linear model을 이용한 분석의 다양성 = 322
 3. 코호트 자료에의 응용(Cohort Data Analysis) = 327
  3.1. 고정 코호트의 경우(Fixed cohort data analysis) = 327
  3.2. 유동 코호트의 경우(Dynamic cohort with constant hazard model) = 331
 4. 생존자료에의 응용(Survival Data Analysis) = 334
  4.1. 비례위험모델에의 응용(Proportional hazard model) = 334
10장 다항로짓 회귀분석법(Polychotomous Logistic Regression Analysis) = 339
 1. 모델의 정의 = 341
  1.1. 다항로짓모델의 적용 예 = 341
  1.2. 모델의 정의 = 342
 2. 환자-대조군 연구에의 응용 = 344 
  2.1. 모수추정(IBM SPSS 19를 이용한 접근) = 345
  2.2. 가설검정법(Wald test를 이용한 접근) = 351
 3. 의학 분야 연구에의 응용 가능성 = 354
11장 생존자료분석(Survival Data Analysis) = 357
 1. 생존자료분석 = 359
  1.1. 역사적 배경 = 359
 2. 생존자료의 특성 = 360
  2.1. 생존자료의 본질적 문제점 = 360
  2.2. 생존연구의 전제 조건 = 362
  2.3. 유효관찰수 산정법 = 363
 3. 누적생존율의 산출 = 366
  3.1. 모수적 모델 = 366
  3.2. 생명표법(life-table, actuarial, Cutler-Ederer 법) = 367
  3.3. Kaplan-Meier(Product-limit) 법 = 368
 4. 두 생존곡선의 비교 = 379
  4.1. Mantel-Haenszel 법 = 380
  4.2. Log-rank 법 = 381
  4.3. Gehan's generalized Wilcoxon 법 = 382
 5. 예후인자 다변량분석 = 389
  5.1. 생존분석에 이용되는 수학적 모델 = 390
  5.2. Cox 모델에서의 proportionality 가정 검정법 = 393
 6. 생존율 산출 규약(일본암치료학회) = 401
12장 유효표본수 산출(Statistical Power and Sample Size) = 405
 1. 연구 가설 = 408
  1.1. 가설과 실행 가설 = 408
 2. 통계적 검정의 원리 = 410
  2.1. 통계학적 추론 = 410
  2.2. 1종 오류와 2종 오류 = 411
  2.3. p-값 = 412
  2.4. 통계학적 분석법의 결정 = 413
 3. 표본수 결정 시 고려해야 할 사항 = 414
  3.1. α, β, power = 414
  3.2. 예상되는 차이의 크기 = 415
  3.3. 측정의 신뢰도 = 415
  3.4. 탈락의 정도 = 416
  3.5. 교란변수 = 417
  3.6. 이 외의 고려해야 할 사항 = 419
 4. 연구 형태에 따른 표본수 산출법 = 419
  4.1. 종속변수가 연속적인 임상시험 = 421
  4.2. 종속변수가 분율인 임상시험 = 424
  4.3. 종속변수가 생존여부인 임상시험 = 431
 5. 특수 상황에 따른 표본수 보정 = 434
  5.1. 일정한 정도의 탈락이 있는 경우 = 434
  5.2. 탈락이 일정하지 않은 경우(Schork and Remington 1967) = 436
 6. 몇 가지 상황에 따른 표본수 산정의 문제점 = 437
  6.1. 특별한 통계적 감정법을 적용하여야 하는 경우 = 437
  6.2. 표본의 크기가 정해져 있는 경우 = 438
  6.3. 표본의 크기를 최소화하기 위한 전략 = 439 
찾아보기 = 449

관련분야 신착자료

대한의학회 (2021)
박윤재 (2021)
胡希恕 (2022)
퍼시픽. 학술편찬국 (2022)
Borenstein, Michael (2021)
고려대학교. 의과대학. 정형외과학교실 (2021)
경희대학교. 인문학연구원. HK+통합의료인문학연구단 (2022)
김찬우 (2022)
박종호 (2022)