Statistical methods for environmental epidemiology

### 统计方法在环境流行病学中的应用 #### 标题解读 “Statistical methods for environmental epidemiology”（环境流行病学中的统计方法）这一标题明确了书籍的主要内容：使用统计学方法研究环境因素对人群健康的影响。环境流行病学是流行病学的一个分支，它特别关注环境因素与健康之间的关系。 #### 描述解读 本书被描述为“a very useful book in biostatistics”（生物统计学中非常有用的一本书），这表明它不仅涵盖了环境流行病学的基础知识，还包括了大量的统计分析方法和技术，适用于研究者、学生以及任何对生物统计学感兴趣的读者。 #### 标签解析 “statistics time-series”这一标签指出了本书涉及的一个重要方面——时间序列分析。时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据模式，这对环境流行病学研究尤为重要，因为它可以帮助研究人员理解长期暴露于某些环境因素与疾病发展之间的关系。 #### 部分内容概述 从提供的部分内容可以看出，这本书属于UseR!系列书籍之一，该系列专注于介绍如何使用R软件进行数据分析和可视化。本书由Roger D. Peng和Francesca Dominici合著，两位作者都是约翰霍普金斯大学公共卫生学院的研究员。书籍的内容围绕着如何运用统计学方法解决环境流行病学问题，并以空气污染与健康的关系作为一个具体案例进行深入探讨。 #### 关键知识点详解 **1. 环境流行病学概览** - **定义**: 环境流行病学是一门研究环境因素（如空气污染、水污染等）与人群健康之间关系的科学。 - **研究目的**: 探索环境因素与疾病发生率之间的关联，识别潜在的风险因素，并评估干预措施的有效性。 - **研究方法**: 常用的研究设计包括队列研究、病例对照研究和横断面研究等。 **2. 统计学方法的应用** - **基本统计概念**: 包括描述性统计分析、概率分布、假设检验等基础知识。 - **回归分析**: 线性回归、逻辑回归等模型用于评估暴露与结果变量之间的关系。 - **时间序列分析**: 这是本书的一个重点部分，通过分析随时间变化的数据来研究短期暴露效应，例如每日空气污染水平与急性疾病发生率之间的关系。 **3. R语言的应用** - **数据处理**: 包括数据清洗、转换和合并等步骤。 - **数据可视化**: 使用R软件包如ggplot2等工具进行数据可视化，帮助理解和展示结果。 - **模型构建与评估**: 如何使用R进行各种统计建模，并评估模型的性能。 **4. 案例研究** - **空气污染与健康**: 本书以空气污染对人类健康的影响为例，介绍了如何使用统计学方法评估这种影响，并讨论了可能的机制。 - **数据分析过程**: 详细展示了从数据收集到结果解释的整个流程，包括数据预处理、模型选择和结果解释等步骤。 《Statistical Methods for Environmental Epidemiology with R》不仅提供了环境流行病学的基本理论框架，还深入介绍了如何使用R软件进行实际操作，为读者提供了一个全面的学习资源，无论是对于学术研究还是实际应用都具有极高的价值。