108年第1學期-6189 存活分析 課程資訊

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選課分析

本課程名額為 40人,已有9人選讀,尚餘名額31人。

評分方式

評分項目 配分比例 說明
期中考 35
期末報告 35
平時作業 30

授課教師

張玉媚

教育目標

內涵 :介紹各種型態之存活資料及其一般統計分析與應用。著重於臨床試驗或醫藥試驗之存活資料統計量之估計和檢定,其中包括Kaplan-Meier估計值, log-rank檢定, Cox等比例之危險模式、以及加速失敗模式等之統計分析及其應用之相關實務。 利用統計軟體SAS或R進行實際資料分析或模擬研究。 課程目標:能了解不同型態的存活資料、存活時間分配與相關統計量的推導、能用SAS與R撰寫程式分析資料、對分析結果如何判讀和解釋。

課程概述

課程基本描述: 存活分析是在研究樣本所觀察到的某一段存活時間或事件時間之分配,由於研究時間有限、病人失去追蹤或離開試驗等因素,使得病人的存活時間無法完全觀察到,收集到的時間稱為設限時間。針對這種不完整資料,利用母數方法及無母數方法估計病人的存活情形及風險。當資料伴隨其他共變數時,利用半參數方法進行分析,探討共變數對病人存活時間的影響。 課程在系所定位: 存活分析在大學部及碩士班皆開課,其中大學部是以實務走向,碩士班則以理論結合實務取向。 課程所教授的專業能力: 存活資料的解讀和分析、存活時間分配與相關統計量的推導、教導如何用SAS與R撰寫程式分析資料、對分析結果如何判讀和解釋。 授課內容: 1. Examples of Survival Data 2. Basic Quantities and Models 3. Censoring and Truncation 4. Nonparametric Estimation of Basic Quantities for Right-Censored and Left-Truncated Data 5. Topics in Univariate Estimation 6. Hypothesis Testing 7. Semiparametric Proportional Hazards Regression with Fixed Covariates 8. Refinements of the Semiparametric Proportional Hazards Model 9. Regression Diagnostics 10. Inference for Parametric Regression Models 教學目標:介紹各種型態之存活資料及其統計分析與應用。著重於臨床試驗或醫藥試驗之存活資料統計量之估計和檢定,其中包括Kaplan-Meier估計值、 log-rank檢定,、Cox比例風險模式、以及加速失敗模式等之統計分析及其應用之相關實務。 培養之能力: 大學部: 存活資料分析與收集之能力、簡單的計算和推導、結果的呈現和解釋。 碩士班: 存活資料分析與收集之能力、理論的推導和計算、程式的撰寫,結果的呈現和解釋。

課程資訊

參考書目

1. Survival analysis: techniques for censored and truncated data, New York: Springer, c2003, by John P. Klein, Melvin L. Moeschberger, 滄海書局代理
2. Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time to Event Data,
Wiley: New York, 2008, by Hosmer DW, Lemeshow S and May, S.
3.Survival Analysis: A Self-Learning Text, 3ed (2012), Springer, by Kleinbaum and Klein