An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition de Mario Cleves

An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition

Autor Mario Cleves, William Gould, Yulia Marchenko

en Limba Engleză Paperback – 10 mai 2016

Deși literatura de specialitate abundă în tratate teoretice despre analiza de supraviețuire, a existat mult timp o lacună în ceea ce privește ghidurile aplicate care să facă trecerea directă de la concepte statistice la implementarea fluidă în software-ul de analiză. An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition completează exact acest spațiu, fiind conceput atât ca manual pedagogic, cât și ca referință tehnică pentru profesioniștii care utilizează Stata.

Ne-a atras atenția modul în care autorii, Mario Cleves, William Gould și Yulia Marchenko, reușesc să demistifice familia de comenzi 'st', esențială pentru gestionarea datelor de supraviețuire. Această ediție revizuită aduce noutăți metodologice importante, precum integrarea comenzilor 'margins' și 'marginsplot' după modelele de regresie, facilitând vizualizarea efectelor marginale — un aspect adesea ignorat în manualele clasice. Cartea acoperă aceeași arie tematică precum Survival Analysis de David G. Kleinbaum, dar cu o abordare mult mai ancorată în fluxul de lucru software, punând accent pe sintaxă și manipularea seturilor de date complexe.

Structura este riguros organizată: primele capitole definesc funcțiile de hazard și supraviețuire, urmate de secțiuni tehnice despre cenzurare și trunchiere. Progresia continuă cu analiza nonparametrică (Kaplan–Meier) și culminează cu modelele Cox și cele parametrice. Subliniem relevanța capitolului 16, dedicat calculului puterii și dimensiunii eșantionului, un element critic pentru designul cercetării academice. Spre deosebire de alte titluri, acest volum oferă derivări matematice complete pentru toate cele șase modele parametrice din Stata, asigurând o înțelegere profundă a fundamentelor din spatele algoritmilor.

Citește tot Restrânge

Preț: 570^.36 lei

Preț vechi: 619^.96 lei
-8%

Puncte Express: 856

Carte disponibilă

Livrare economică 09-23 mai
Livrare express 25 aprilie-01 mai pentru 50^.34 lei

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781597181747
ISBN-10: 1597181749
Pagini: 428
Dimensiuni: 187 x 235 x 30 mm
Greutate: 0.92 kg
Ediția:Nouă
Editura: Stata Press
Colecția Stata Press

Public țintă

Academic, Postgraduate, Professional, and Professional Practice & Development

De ce să citești această carte

Recomandăm acest volum analiștilor de date și cercetătorilor din domeniul medical sau social care doresc să stăpânească analiza de supraviețuire într-un mediu aplicat. Cititorul câștigă nu doar rigurozitate teoretică, ci și competențe practice de programare în Stata, de la pregătirea datelor prin 'stset' până la interpretarea grafică a efectelor marginale. Este resursa definitivă pentru a transforma datele brute în rezultate statistice publicabile.

Despre autor

Autorii volumului reprezintă nucleul de expertiză al StataCorp. William Gould este președintele emerit al StataCorp și arhitectul principal al software-ului Stata, având o influență decisivă asupra dezvoltării metodelor statistice computaționale. Mario Cleves este un epidemiolog cu vastă experiență în cercetarea clinică, iar Yulia Marchenko ocupă funcția de vicepreședinte pentru statistică la StataCorp. Împreună, aceștia combină rigoarea academică cu o cunoaștere intimă a arhitecturii software-ului, oferind cititorului o perspectivă autoritară asupra modului în care teoria statistică este transpusă în cod funcțional.

Descriere scurtă

An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Revised Third Edition is the ideal tutorial for professional data analysts who want to learn survival analysis for the first time or who are well versed in survival analysis but are not as dexterous in using Stata to analyze survival data. This text also serves as a valuable reference to those readers who already have experience using Stata’s survival analysis routines.
The revised third edition has been updated for Stata 14, and it includes a new section on predictive margins and marginal effects, which demonstrates how to obtain and visualize marginal predictions and marginal effects using the margins and marginsplot commands after survival regression models.
Survival analysis is a field of its own that requires specialized data management and analysis procedures. To meet this requirement, Stata provides the st family of commands for organizing and summarizing survival data.
This book provides statistical theory, step-by-step procedures for analyzing survival data, an in-depth usage guide for Stata's most widely used st commands, and a collection of tips for using Stata to analyze survival data and to present the results. This book develops from first principles the statistical concepts unique to survival data and assumes only a knowledge of basic probability and statistics and a working knowledge of Stata.
The first three chapters of the text cover basic theoretical concepts: hazard functions, cumulative hazard functions, and their interpretations; survivor functions; hazard models; and a comparison of nonparametric, semiparametric, and parametric methodologies. Chapter 4 deals with censoring and truncation. The next three chapters cover the formatting, manipulation, stsetting, and error checking involved in preparing survival data for analysis using Stata's st analysis commands. Chapter 8 covers nonparametric methods, including the Kaplan–Meier and Nelson–Aalen estimators and the various nonparametric tests for the equality of survival experience.
Chapters 9–11 discuss Cox regression and include various examples of fitting a Cox model, obtaining predictions, interpreting results, building models, model diagnostics, and regression with survey data. The next four chapters cover parametric models, which are fit using Stata's streg command. These chapters include detailed derivations of all six parametric models currently supported in Stata and methods for determining which model is appropriate, as well as information on stratification, obtaining predictions, and advanced topics such as frailty models. Chapter 16 is devoted to power and sample-size calculations for survival studies. The final chapter covers survival analysis in the presence of competing risks.

Cuprins

The problem of survival analysis. Describing the distribution of failure times. Hazard models. Censoring and truncation. Recording survival data. Using stset. After stet. Nonparametric analysis. Using stcox. Model building using stcox. The Cox model: Diagnostics. Parametric models. The exponential model. Postestimation commands for parametric models. Generalizing the parametric regression model. Power and sample-size determination for survival analysis. Competing risks.

Notă biografică

Mario Cleves is Professor and the Biostatistics Section Chief in the Department of Pediatrics at the University of Arkansas for Medical Sciences.
William Gould is the president and head of development at StataCorp.
Yulia Marchenko is a senior statistician at StataCorp.
All are authors of Stata statistical software, in particular, Stata’s widely used survival analysis suite.

Recenzii

"This is an application-oriented introduction to survival analysis using Stata. The authors have focused on intuitions without getting into technical details. For example … the rather mysterious partial likelihood was elegantly illustrated with a small dataset and simple derivations for conditional probabilities. The book provides an excellent coverage of commonly used nonparametric, semiparametric, and parametric analyses of survival data, with ample application examples. The implementation of each survival approach has been carefully laid out in Stata syntax and real data analyses. Moreover, the material covered in the book is surprisingly comprehensive, including Coxmodels with time-varying covariates, shared frailty models, multiple imputations, and competing risk regression. Those topics are often encountered in practice but usually missing from an introductory book of survival analysis. The revised third edition has been updated to reflect the welcome additions in Stata 14 relative to previous versions. … The revised third edition provides not only an excellent tutorial to anyone who is interested in learning survival models with examples, but also an extremely handy reference to researchers who would like to perform survival analyses in Stata."
—Yu Cheng, University of Pittsburgh, in The American Statistician, April 2018