1 縱向研究概論 1.1 背景知識 1.2 統(tǒng)計學的基本方法原則 1.3 分析縱向數(shù)據(jù)的知識基礎(chǔ) 1.4 本書的示例 1.5 統(tǒng)計分析軟件 1.6 縱向研究的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1.7 統(tǒng)計符號 1.8 第2版的創(chuàng)新之處 2 研究設(shè)計 2.1 背景知識 2.2 觀察性縱向研究 2.2.1 時期效應和隊列效應 2.2.2 其他干擾效應 2.2.3 示例 2.3 實驗性(縱向)研究 3 連續(xù)性結(jié)果變量 3.1 前后兩次測量的縱向研究 3.1.1 示例 3.2 配對t檢驗的等價非參數(shù)檢驗 3.2.1 示例 3.3 多次測量的縱向研究 3.3.1 單變量資料分析舉例 3.3.2 結(jié)果變量與時間關(guān)系的曲線 3.3.3 示例 3.3.4 示例 3.4 單變量或多變量分析 3.5 組間比較 3.5.1 單變量分析：示例 3.5.2 示例 3.6 評論 3.7 Post.hoc過程 3.7.1 示例 3.8 不同組之間的對比 3.8.1 示例 3.9 重復測量資料MANOVA的等價非參數(shù)檢驗 3.9.1 示例 4 連續(xù)性結(jié)果變量與其他變量的關(guān)系 4.1 背景知識 4.2 傳統(tǒng)分析方法 4.3 示例 4.4 縱向分析方法 4.5 廣義估計方程((Generalized Estimation Equation) 4.5.1 簡介 4.5.2 工作相關(guān)結(jié)構(gòu)(Working correlation strcture) 4.5.3 對GEE分析得到的回歸系數(shù)的解釋 4.5.4 示例 4.6 混合模型分析(Mixed model analysis) 4.6.1 背景知識 4.6.2 縱向研究的混合模型 4.6.3 示例 4.6.4 評論 4.7 GEE分析和混合模型分析的比較 4.7.1 協(xié)方差校正的方法 4.7.2 混合模型分析的擴展 4.7.3 評論 5 時間趨勢分析 5.1 隨時間的變化 5.2 組間比較 5.3 時間校正 6 縱向數(shù)據(jù)分析的其他模型 6.1 簡介 6.2 變通模型(alternative models) 6.2.1 時間滯后回歸模型(time-lag model) 6.2.2 差分回歸模型(model of changes) 6.2.3 自回歸模型(autoregressive model) 6.2.4 模型總結(jié) 6.2.5 縱向回歸模型分析示例 6.3 評論 6.4 示例 7 二分類結(jié)果變量. 7.1 簡單的分析方法 7.1.1 兩次測量 7.1.2 兩次以上測量 7.1.3 組間比較 7.1.4 示例 7.2 和其他變量的關(guān)系 7.2.1 經(jīng)典分析方法 7.2.2 示例 7.2.3 復雜統(tǒng)計方法 7.2.4 示例 7.2.5 Logistic GEE分析和Logistic混合模型分析的比較 7.2.6 其他模型 7.2.7 評論 8 多分類和計數(shù)結(jié)果變量 8.1 多分類結(jié)果變量 8.1.1 兩次測量 8.1.2 兩次以上的測量 8.1.3 組間比較 8.1.4 示例 8.1.5 和其他變量的關(guān)系 8.2 計數(shù)結(jié)果變量 8.2.1 示例 8.2.2 計數(shù)變量GEE分析和混合模型分析的比較 8.3 評論 9 實驗性研究的數(shù)據(jù)分析 9.1 背景知識 9.2 連續(xù)性結(jié)果變量 9.2.1 只有一次隨訪測量的實驗性研究 9.2.2 一次以上隨訪測量的實驗研究 9.2.3 小結(jié) 9.3二分類結(jié)果變量 9.3.1 簡介 9.3.2簡單分析方法 9.3.3復雜分析方法 9.3.4其他方法 9.4小結(jié) lO 縱向研究的缺失值處理 10.1 背景知識 10.2 可忽略的或能夠提供信息的數(shù)據(jù)缺失 10.3 示例 10.3.1 創(chuàng)建含有缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫 10.3.2 影響數(shù)據(jù)缺失的因素分析 10.4 對含有缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫的分析 10.4.1 示例 10.5 插值方法 10.5.1 連續(xù)性結(jié)果變量 10.5.2 二分類和多分類結(jié)果變量 10.5.3 示例 10.5.4 小結(jié) 10.6 缺失數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的CEE分析和混合模型分析的比較 10.7 小結(jié) 11 樣本量的計算 11.1 背景知識 11.2 示例 12 縱向數(shù)據(jù)分析軟件 12.1 背景知識 12.2 連續(xù)性結(jié)果變量的GEE分析 12.2.1 Stata 12.2.2 SAS 12.2.3 R 12.2.4 SPSS 12.2.5 小結(jié) 12.3 二分類結(jié)果變量的GEE分析 12.3.1 Stata 12.3.2 SAS 12.3.3 R 12.3.4 SPSS 12.3.5 小結(jié) 12.4 連續(xù)性結(jié)果變量的混合模型分析 12.4.1 Stata 12.4.2 SAS 12.4.3 R 12.4.4 SPSS 12.4.5 MLwiN 12.4.6小結(jié) 12.5 二分類結(jié)果變量的混合模型分析 12.5.1 簡介 12.5.2 Stata 12.5.3 SAS 12.5.4 R 12.5.5 SPSS 12.5.6 MLwiN 12.5.7 小結(jié) 12.6 分類結(jié)果變量和計數(shù)結(jié)果變量 12.7 協(xié)方差校正法 12.7.1 示例 13 進一步研究 13.1 背景知識 13.2 結(jié)果變量的上限或下限的刪失 13.2.1 簡介 13.2.2 示例 13.2.3 評論 13.3 不同發(fā)展軌跡下的個體分類 參考文獻