第一章 概述
第一节 国外慢性病及危险因素监测框架的建立及发展
一、世界卫生组织慢性病及危险因素监测
二、美国行为危险因素监测
三、美国国家健康营养调查
第二节 中国慢性病及危险因素监测系统的建立和发展
第二章 中国慢性病及危险因素监测内容和方法
第一节 抽样方法
一、确定抽样方法
二、样本量估计
三、抽样单元的抽取
第二节 监测内容
一、询问调查
二、身体测量
三、实验室检测
第三节 监测框架和指标体系
一、监测框架和目标
二、中国慢性病及危险因素监测指标体系
第三章 数据清理
第一节 数据清理原则
一、完整性
二、标准化
三、可溯源性
四、唯一性
五、循环性
第二节 数据清理步骤
一、制订数据清理计划
二、处置问题数据
三、数据清理报告与锁定清理后数据库
第四章 数据分析变量准备
第一节 样本设计变量的整理
第二节 分析变量的整理
一、危险因素指标
二、慢性病相关指标
三、其他健康状况指标
第五章 复杂抽样权重
第一节 复杂抽样权重相关概念
第二节 复杂抽样权重的计算
一、设计权重
二、无应答权重
三、事后分层权重
第三节 复杂抽样实例
第六章 慢性病危险因素监测数据的描述性统计分析
第一节 连续型变量的描述性统计分析
第二节 分类变量的描述性统计和比较
第七章 慢性病危险因素监测数据的趋势分析
第一节 趋势分析的数据准备
一、数据准备
二、权重整理
三、历史数据比较的问题与解决方法
第二节 趋势分析方法
一、点估计与区间估计
二、差异检验
第八章 复杂抽样数据的多因素分析
第一节 多元线性回归分析
一、数据准备
二、模型构建的一般策略
三、探索因变量和自变量的两两相关性
四、忽略样本设计属性的初步分析
五、加权回归分析
六、纳入所有样本设计属性的最终分析
第二节 二分类变量的Logistic回归
一、数据准备
二、初步分析
三、模型估计
第三节 连续型变量的多水平模型
一、数据准备
二、建立零模型
三、将自变量纳入模型
第四节 二分类变量的多水平模型
一、数据准备
二、建立零模型
三、加入自变量
第九章 慢性病危险因素监测数据深入挖掘利用
第一节 以监测数据为基础的糖尿病并发症研究
一、糖尿病并发症研究背景介绍
二、案例实施介绍
第二节 以监测数据为基础形成自然人群队列研究
一、研究背景介绍
二、数据来源介绍
三、案例介绍
第三节 多来源数据整合计算中国心血管健康指数
一、中国心血管健康指数的研发背景介绍
二、中国心血管健康指数的研发过程
三、大数据背景下多数据来源
四、中国心血管健康指数的结果和意义
第十章 慢性病及其危险因素地理分布分析
第一节 空间分析
一、全局莫兰指数
二、安瑟伦局部莫兰指数
第二节 建成环境因素数据的生成
一、兴趣点建成环境数据介绍
二、建成环境密度生成
第三节 自然环境因素的生成
一、温度环境因素生成
二、空气颗粒物（PM2.5）环境因素生成
第四节 环境因素与慢性病数据的空间匹配
一、绿色空间环境因素介绍
二、绿色空间环境因素与慢性病数据的空间匹配
第十一章 监测报告撰写的自动化实现
第一节 确定报告指标和输出方式
一、确定报告指标包含的元素
二、确定软件输出方式
第二节 多个指标批量完成分析制表制图
一、实现表格自定义输出
二、实现文字自定义输出
三、实现图片自定义输出
第三节 监测报告自动化实现示例
附录
附录一 数据清理示例代码
附录二 趋势分析数据按监测年代整理示例代码
附录三 趋势分析数据按农村、城市地区整理示例代码
展开
