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 /002
一、世界卫生组织慢性病及危险因素监测 / 002
二、美国行为危险因素监测 / 003
三、美国国家健康营养调查 / 004
第二节 中国慢性病及危险因素监测系统的建立和发展 /005
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 /007
一、确定抽样方法 / 007
二、样本量估计 / 008
三、抽样单元的抽取 / 008
第二节 监测内容 /010
一、询问调查 / 011
二、身体测量 / 012
三、实验室检测 / 013
第三节 监测框架和指标体系 /014
一、监测框架和目标 / 014
二、中国慢性病及危险因素监测指标体系 / 019
第三章 数据清理
第一节 数据清理原则 /026
一、完整性 / 026
二、标准化 / 026
三、可溯源性 / 027
四、唯一性 / 027
五、循环性 / 027
第二节 数据清理步骤 /027
一、制订数据清理计划 / 027
二、处置问题数据 / 028
三、数据清理报告与锁定清理后数据库 / 029
第四章 数据分析变量准备
第一节 样本设计变量的整理 /030
第二节 分析变量的整理 /031
一、危险因素指标 / 031
二、慢性病相关指标 / 059
三、其他健康状况指标 / 097
第五章 复杂抽样权重
第一节 复杂抽样权重相关概念 /099
第二节 复杂抽样权重的计算 /100
一、设计权重 / 100
二、无应答权重 / 101
三、事后分层权重 / 102
第三节 复杂抽样实例 /102
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 /112
第二节 分类变量的描述性统计和比较 /121
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 /128
一、数据准备 / 129
二、权重整理 / 129
三、历史数据比较的问题与解决方法 / 130
第二节 趋势分析方法 /132
一、点估计与区间估计 / 132
二、差异检验 / 140
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 /145
一、数据准备 / 145
二、模型构建的一般策略 / 147
三、探索因变量和自变量的两两相关性 / 147
四、忽略样本设计属性的初步分析 / 149
五、加权回归分析 / 149
六、纳入所有样本设计属性的最终分析 / 150
第二节 二分类变量的Logistic 回归 /152
一、数据准备 / 152
二、初步分析 / 155
三、模型估计 / 156
第三节 连续型变量的多水平模型 /158
一、数据准备 / 159
二、建立零模型 / 159
三、将自变量纳入模型 / 161
第四节 二分类变量的多水平模型 /162
一、数据准备 / 163
二、建立零模型 / 163
三、加入自变量 / 164
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 /166
一、糖尿病并发症研究背景介绍 / 166
二、案例实施介绍 / 167
第二节 以监测数据为基础形成自然人群队列研究 /168
一、研究背景介绍 / 168
二、数据来源介绍 / 169
三、案例介绍 / 169
第三节 多来源数据整合计算中国心血管健康指数 /171
一、中国心血管健康指数的研发背景介绍 / 171
二、中国心血管健康指数的研发过程 / 171
三、大数据背景下多数据来源 / 172
四、中国心血管健康指数的结果和意义 / 174
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 /175
一、全局莫兰指数 / 176
二、安瑟伦局部莫兰指数 / 178
第二节 建成环境因素数据的生成 /180
一、兴趣点建成环境数据介绍 / 181
二、建成环境密度生成 / 182
第三节 自然环境因素的生成 /184
一、温度环境因素生成 / 185
二、空气颗粒物（PM2.5）环境因素生成 / 187
第四节 环境因素与慢性病数据的空间匹配 /189
一、绿色空间环境因素介绍 / 189
二、绿色空间环境因素与慢性病数据的空间匹配 / 190
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 /192
一、确定报告指标包含的元素 / 192
二、确定软件输出方式 / 193
第二节 多个指标批量完成分析制表制图 /194
一、实现表格自定义输出 / 194
二、实现文字自定义输出 / 197
三、实现图片自定义输出 / 202
第三节 监测报告自动化实现示例 /203
附录
附录一 数据清理示例代码 /207
附录二 趋势分析数据按监测年代整理示例代码 /221
附录三 趋势分析数据按农村、城市地区整理示例代码 /226
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