102年第2學期-1767 存活分析 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
期中考	30
期末分組報告	40
出席及平時表現	10
作業	20

教育目標

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等無母數檢定, 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。課程中，與結合SAS或R的使用，讓學生熟悉如何分析存活時間實際資料與應用。

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。

基本資料

選修課，學分數：0-3
上課時間：一/8[M025] 一/6,7[M244]
修課班級：統計系3,4
修課年級：年級以上
選課備註：A 群組

參考書目

Survival Analysis : A Self-Learning Text, 2nd (2005), Springer, by David G. Kleinbaum and
Mitchel Klein