本书从生物医药三种建模讲起，引出临床预测模型，系统介绍了临床预测模型的基本思想与理论体系并配合SPSS、Stata和R语言实战，让读者全面掌握临床预测模型的建模、评价、验证与展示技术，从而轻轻松松进行临床预测模型研究，顺利发表SCI（Science Citation Index，科学引文索引）论文。
本书分为7章，涵盖临床预测模型基础、模型构建相关问题、SPSS临床预测模型实战、Stata诊断模型实战、Stata预后临床预测模型实战、R语言诊断临床预测模型实战以及R语言预后临床预测模型实战。对于每个软件，基本由一个案例从建模到区分度、校准度、临床决策曲线评价，再到Nomo图展示以及合理性分析的完整流程，让学员体验真正实操案例教学。作者自编的一些自动分析插件以及自动制表代码，极大提升读者数据处理和论文发表的能力。
本书内容通俗易懂，实用性强，适用人群为生物医药领域医生、护士、硕博士研究生、医学高校教师，特别适合临床预测模型的入门读者和进阶读者阅读，另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

武松（松哥统计），安徽中医药大学教授，中国疾病预防控制中心流行病与卫生统计学博士，世界中联临床科研统计学会理事，国家高级统计分析师，SPSS高级数据分析师，微信公众号精鼎统计（data973）创始人。擅长SPSS、SPSS-Modeler、SAS、Stata、Revman等多种统计软件，国内多家杂志统计专业审稿人员，目前主持课题8项，协作子课题11项，SPSS专著1部，有8部图书作为副主编，参与过“十一五”“十二五”“国家自然基金”“卫生部专项基金”等百余项课题数据分析。在国家级刊物以第一作者或通讯作者发表文章40余篇，其中SCI/Medline收录5篇，获得国家发明专利1项，获得上海市出入境检验检疫局科技兴检三等奖1项；近年致力于数据分析与挖掘技术的研究与推广，举办SPSS数据培训近百场，培训风格幽默风趣，化复杂难懂的统计于举例与比喻之中，是业界最受欢迎的SPSS统计讲师之一。主编的《SPSS统计分析大全》一书累计印刷15次，销量4万多册，雄踞多个图书销售网站统计软件类图书榜首。

第1章 临床预测模型基础
1.1 三种建模策略解读
1.1.1 风险因素发现模型
1.1.2 风险因素验证模型
1.1.3 临床预测模型
1.2 临床预测模型分类与分型
1.2.1 预测模型目的分类
1.2.2 预测模型数据来源分类
1.2.3 数据集分类
1.3 区分度-C指数
1.4 净重新分类指数
1.5 综合判别改善指数
1.6 校准度
1.6.1 Hosmer-Lemeshow检验
1.6.2 Calibration plot
1.7 临床决策曲线
1.8 模型可视化（Visualization）
1.9 交叉验证
1.9.1 简单交叉验证（Simple Cross Validation）
1.9.2 K折交叉验证（K-Folder Cross Validation）
1.9.3 留一法交叉验证（Leave-one-out Cross Validation）
1.10 自助抽样法
1.11 LASSO回归
1.12 临床预测模型报告规范
第2章 模型构建相关问题
2.1 单变量进入模型的形式
2.1.1 数值变量进入模型的形式
2.1.2 等级变量进入模型的形式
2.1.3 分类变量进入模型的形式
2.2 模型构建策略探讨
2.2.1 先单后多法
2.2.2 全部进入法
2.2.3 百分之十改变量法
2.2.4 LASSO回归法
2.3 统计建模
2.3.1 危险因素筛选模型
2.3.2 风险因素验证模型
2.3.3 临床预测模型
第3章 SPSS临床预测模型实战
3.1 SPSS在诊断模型中的应用
3.1.1 数据拆分
3.1.2 统计建模
3.1.3 模型评价
3.2 SPSS在预后模型中的应用
……
第4章 Stata诊断模型实战
第5章 Stata预后临床预测模型实战
第6章 R语言诊断临床预测模型实战
第7章 R语言预后临床预测模型实战
参考资料