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| 內容簡介： |
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本书通过对中国慢性病及其危险因素监测的系统介绍和慢性病及其危险因素监测内容与方法介绍，以及复杂抽样数据清理与分析、复杂抽样样本连续变量和分类变量统计分析、建模步骤与数据处理、复杂抽样样本回归分析、慢性病及其危险因素趋势分析、慢性病及其危险因素地理分布分析等数据处理和分析方法的介绍，对慢性病危险因素各类指标分析方法和程序及结果进行解读，指导基层疾控中心充分挖掘和利用慢性病监测数据，提高数据分析能力，指导慢性病防控工作及政策制定
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| 關於作者： |
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中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心（以下简称“慢病中心”）成立于2002年1月23日，是中国疾病预防控制中心（以下简称“中国疾控中心”）的直属单位， 截至2019年9月底，慢病中心有正式职工60人，内设5个职能部门和11个业务科室。慢病中心是中国疾控中心领导下的国家级慢性病与伤害预防控制专业机构，是全国慢性病和伤害预防控制业务技术指导中心。
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| 目錄：
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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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| 內容試閱：
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过去二十余年中，在国家卫生健康委的领导下，中国疾控中心慢病中心承担了六轮中国慢性病及危险因素监测工作，建立和完善了以人群为基础的慢性病及危险因素监测系统，连续、系统地收集了慢性病及危险因素的相关信息，获得了我国居民慢性病患病及其危险因素的流行现状和变化趋势，为国家制定相关的政策、慢性病防控策略和措施提供了科学依据，为评估相关卫生政策和慢性病防控效果提供有力支撑。
在此背景下，中国疾控中心慢病中心组织撰写本书，以期为各省技术骨干分析利用本省的慢性病危险因素监测数据提供参考，为中国现场流行病学培训项目学员和研究生正确利用监测数据开展分析提供指引。
本书共分为十一章：第一章概述；第二章中国慢性病及危险因素监测内容和方法；第三章数据清理；第四章数据分析变量准备；第五章复杂抽样权重；第六章慢性病危险因素监测数据的描述性统计分析；第七章慢性病危险因素监测数据的趋势分析；第八章复杂抽样数据的多因素分析；第九章慢性病危险因素监测数据深入挖掘利用；第十章慢性病及其危险因素地理分布分析；第十一章监测报告撰写的自动化实现。附录中提供了部分章节的示例分析代码，供读者查阅和参考。
本书的作者主要来自7 家单位，中国疾控中心慢病中心负责书稿主体章节的撰写；北京市疾病预防控制中心和南京市疾病预防控制中心参与了数据深度利用章节的撰写；宜昌市疾病预防控制中心参与了第五章的撰写；四川省疾病预防控制中心负责第十一章的撰写；武汉大学资源与环境科学学院负责第九章的撰写；重庆市疾病预防控制中心为书稿完善提出了宝贵的意见。
本书凝聚了慢性病监测技术团队近年科研工作的智慧结晶，承载着全国疾病监测系统工作人员辛勤工作的成果。书中的论点和分析仅代表工作组的基本判断，指标体系、监测内容和方法仅代表现行情况。为使本书的质量得以进一步提高，恳请各位读者、专家提出宝贵意见。请将意见反馈至邮箱：zhaozhenping@ncncd.chinacdc.cn。
编者
2021 年8 月
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