1概述
1.1醫(yī)療和衛(wèi)生研究中的多水平數(shù)據(jù)
1.2忽略數(shù)據(jù)多水平結(jié)構(gòu)的后果
1.3多水平模型和計算程序的進(jìn)展
2方差成分模型
2.1固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)方差分析模型
2.2帶協(xié)變量的隨機(jī)效應(yīng)方差分析模型
2.3兩水平方差成分模型
2.4模型參數(shù)估計值的假設(shè)檢驗(yàn)和區(qū)間估計
2.5殘差分析及其應(yīng)用
2.5.1模型假設(shè)的診斷
2.5.2高水平單位殘差的比較
2.6兩水平方差成分模型的擴(kuò)展
2.7各軟件擬合例2.2模型的操作過程
2.7.1MLwiN
2.7.2SAS
2.7.3SPSS
3隨機(jī)系數(shù)模型
3.1一個實(shí)例
3.2模型設(shè)置及參數(shù)含義
3.3模型擬合及結(jié)果解釋
3.4用MLwiN擬合隨機(jī)系數(shù)模型
3.5用SAS擬合隨機(jī)系數(shù)模型
3.6用SPSS擬合隨機(jī)系數(shù)模型
4重復(fù)測量資料的多水平模型
4.1重復(fù)測量資料的性質(zhì)
4.2測量時間固定的多水平模型
4.3交叉試驗(yàn)資料的多水平模型
4.4兩水平生長模型
4.5自相關(guān)殘差模型
4.6用MLwiN軟件擬合重測量資料的多水平模型
5二分類資料的多水平模型
5.1問題的背景
5.2二分類反應(yīng)變量的單水平模型
5.3二分類反應(yīng)變量的兩水平模型
5.4一個三水平數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)例
5.5參數(shù)估計方法
5.6文中實(shí)例的擬合過程及程序
5.7雙反應(yīng)變量的多水平模型
6Poisson分布資料的多水平模型
6.1Poisson模型簡介
6.2兩水平Poisson模型
6.3超Poisson方差模型
6.4兩水平負(fù)二項分布模型
6.5多水平Poisson模型
6.6用MLwiN軟件擬合多水平：Poisson模型
7多水平Meta分析模型
7.1傳統(tǒng)Meta分析方法
7.2正態(tài)資料的多水平模型與Meta分析的隨機(jī)效應(yīng)模型
7.3疾病危險因素隊列研究資料的Meta分析模型
7.4疾病危險因素病例對照研究資料的Meta分析模型
7.5組合聚集數(shù)據(jù)和個體數(shù)據(jù)的兩水平Meta分析模型
7.6多水平Meta模型的拓展
7.7用統(tǒng)計軟件擬合實(shí)例的操作
7.7.1MLwiN
7.7.2SAS
8多水平生存時間的統(tǒng)計模型
8.1具有多水平結(jié)構(gòu)的生存時間數(shù)據(jù)
8.2對數(shù)時間模型
8.3比例風(fēng)險模型
8.4生存時間模型中的隨機(jī)效應(yīng)解釋和應(yīng)用
8.5檢查比例風(fēng)險模型的假設(shè)
8.6離散一時間風(fēng)險模型
8.7用MLwiN軟件擬合多水平生存時間模型
參考文獻(xiàn)
中英文索引
例題數(shù)據(jù)目錄