诊断医学统计学

内容简介：
本书共分12个章节。前三章讨论了诊断准确度的常用指标与诊断准确度的研究设计，第1章给出了一些诊断准确度研究中的统计学问题；第2章定义了几个常用的诊断准确度指标，如灵敏度、特异度、预测价值、接受者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及其有关指标；第3章描述了避免常见诊断准确度偏倚的临床研究设计。第4和第5章讨论了诊断准确度的估计与假设检验方法。第4章描述了估计灵敏度、特异度预测价值和ROC曲线的方法；第5章给出了比较几个竞争试验相对准确度的方法。第6章阐明了诊断准确度研究的样本含量计算7章讨论了诊断试验研究中Meta分析的非数学问题。第8至第12章讨论了更高级的分析技术。第8章运用回归模型研究了患者特征对诊断试验准确度的影响；第9章探讨了比较几条相关ROC曲线(如多阅片者研究)的方法；第10章给出了校正证实偏倚的估计与推断方法；第11章讨论了采用不完善金标准时，诊断准确度的正确估计方法；第12章描述了诊断试验研究的Meta分析的统计学方法。

书评：
医学诊断研究的重要作用，在于估计与比较诊断试验的准确度。本书提供了医学诊断研究设计与分析的一整套统计学方法，包括样本含量的计算、诊断试验准确度的估计、竞争诊断试验准确度的比较、诊断准确度数据的回雪分析等，也讨论了最近发展的证实偏倚和不完善金标偏倚的校正方法、群集诊断准确度数据的分析方法、Meta分析方法等。本书通过大量实例、章节末尾的练习以及提供有关程序的网址，为实际应用者提供了方便。
本书的读者对象是对诊断研究感兴趣的临床医生、对分析诊断研究数据感兴趣的统计工作者以及有志于诊断医学统计学方法研究的统计学家与研究生。