SaTScan软件：空间-时间数据分析与疾病监测工具

"SaTScan软件说明指导书详细介绍了这款用于空间、时间和时空数据分析的免费软件。它主要用于地理疾病监测、疾病集群检测、疾病暴发预警以及其他领域的数据分析，如考古学、犯罪学等。SaTScan支持离散和连续扫描数据，可应用于不同类型的统计模型，如泊松模型、伯努利模型、时空置换模型等。软件还能适应多种背景人口、绝对变量和时间趋势。" SaTScan软件是一款强大的工具，专门用于分析空间、时间和空间时间数据的统计分析。它设计的主要目标是执行地理疾病监测，检测可能存在的疾病集群，并判断这些集群是否具有统计学意义。此外，它还能用于测试空间、时间和空间时间的数据分布是否随机，评估疾病预警系统的统计显著性，以及实现实时或定期的前瞻性疾病暴发监测。 在数据处理方面，SaTScan支持两种主要类型的数据：离散扫描数据和连续扫描数据。离散扫描数据适用于那些事件位置固定且随机分布的情况，例如房屋、学校的位置，或者是基于人口加权中心的区域。这些数据可以采用不同的统计模型，如泊松模型（适用于事件数依据潜在风险人口泊松分布的情况）、伯努利模型（适用于0/1事件数据）、时空置换模式（仅考虑病例数据）、多项式模型（分类数据）、序模型、指数模型（生存时间数据）和正态模型（连续数据）。另一方面，连续扫描数据适用于事件位置可以任意出现在预定义研究区域内的情况，通常采用连续泊松模型。 SaTScan软件的开发者是Kulldorff，其发展得到了包括国家癌症研究所在内的多个机构的支持。该软件不仅可以适应基本的均匀背景人口，还可以处理用户提供的绝对变量和时间趋势，甚至能同时处理多个数据集，寻找跨越不同人群的集群。这使得它在各种学科领域都有广泛的应用潜力，如考古学、天文学、犯罪学、生态学、经济学等。 SaTScan是一个功能全面的软件，它为研究人员和分析人员提供了一种有效的方法，用以识别和理解空间、时间和空间时间数据中的异常模式和集群，特别是在公共卫生和疾病监控领域。通过灵活的数据处理能力和多样化的统计模型，用户能够深入分析数据，揭示隐藏的模式和趋势，从而作出更有依据的决策和预测。