卫生统计学学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民卫生出版社

作者:方积乾 编

出品人:

页数:339

译者:

出版时间:2004-1

价格:34.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787117058483

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 卫生统计学
• 统计学
• 流行病学
• 公共卫生
• 医学统计
• 学习指南
• 教材
• 数据分析
• 研究方法
• 生物统计学

《医学研究设计与统计分析实务》 ——面向临床实践与公共卫生决策的实战指南 本书导读 在瞬息万变的现代医学和公共卫生领域，科学研究是推动知识进步和改善人类健康的核心动力。然而，从一个初步的研究设想到最终得出可靠、可信的结论，中间横亘着设计严谨性、数据收集规范性以及统计学应用恰当性的巨大鸿沟。传统的教科书往往侧重于繁复的理论推导和抽象的公式讲解，对于如何将这些理论知识转化为解决实际问题的能力，往往着墨不多。 《医学研究设计与统计分析实务》正是在这样的背景下应运而生。本书并非一本传统的统计学教材，而是定位于连接基础理论与临床及公共卫生实践的桥梁。它以“如何提出一个好的科学问题，并用合适的方法回答它”为主线，系统地梳理了从研究的构思、方案设计、实施过程中的质量控制，到最终数据处理与报告撰写的全流程。 本书的读者群体主要包括： 1. 在读的医学、公共卫生、药学及生物科学的研究生（硕士、博士）：他们需要掌握扎实的科研方法论，以顺利完成学位论文及未来的科研工作。 2. 临床医生及医技人员：希望提升自身阅读、理解和评价医学文献的能力，并能独立开展小型临床研究或质量改进项目。 3. 初级及中级科研工作者（如助理研究员、博士后）：面临独立申请课题和发表高水平论文的压力，需要系统地提升科研设计与分析的综合能力。 4. 医疗机构的质量管理人员和政策制定者：需要基于证据（EBM）对医疗服务流程和公共卫生策略进行评估和优化。 --- 第一部分：研究设计——构建可靠的证据框架（Design Foundations） 本部分是全书的基石，聚焦于研究的“事前准备”，强调“设计好比分析更重要”的原则。一个设计有缺陷的研究，再复杂的统计模型也无法挽救其结论的有效性。 第一章：科研问题的提炼与文献综述的深度挖掘 从临床困境到可研究假设：详细阐述如何将模糊的临床观察转化为清晰、可操作的PICO（或PEO/PICOT）要素。 系统性文献回顾与元分析基础：介绍如何进行高效的数据库检索策略，如何批判性地评估现有研究的偏倚风险（Risk of Bias Assessment），并为后续设计提供理论支撑。 第二章：选择正确的“研究类型”——探索、描述与检验 描述性研究的艺术：交叉研究（横断面）与队列研究（前瞻/回顾性）的适用场景、优势与局限性。特别强调发病率与患病率的准确计算与解释。 实验性研究的黄金标准：深入剖析随机对照试验（RCT）的内部与外部有效性。重点讲解随机化方法（如区组、分层、中心化）的选择与实施，以及盲法的执行细节。 其他特殊设计：介绍病例对照研究的匹配方法与“反向因果”偏倚的规避；准实验设计（如中断时间序列分析）在公共卫生干预评估中的应用。 第三章：样本量估算与抽样技术——效率与代表性的平衡 核心公式的实战应用：提供针对不同研究目的（比较均值、比较比例、生存分析）的样本量估算模板，并以案例演示如何根据预期的效应大小（Effect Size）和统计功效（Power）进行反推。 抽样偏倚的规避：详细区分概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）与非概率抽样（便利、判断、滚雪球），指导读者在资源有限的情况下，如何最大程度地接近目标人群。 中心化研究与多中心试验的样本量调整。 第四章：研究质量控制与伦理考量 方案撰写与预实验（Pilot Study）：强调方案的标准化流程，以及小规模预实验在检验流程和估计参数上的重要作用。 偏倚（Bias）的分类与管理：系统梳理选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚的来源，并对应讲解如何通过研究设计（如分层、限制）来控制。 伦理审查（IRB/IEC）的核心关注点：讲解知情同意书的要素、数据保密性协议（DPA）的签署与执行。 --- 第二部分：数据管理与统计分析——从数据到洞察（Analysis & Interpretation） 本部分是统计方法的应用指南，重点在于“选择最恰当的工具来回答设计中提出的问题”，强调软件操作与结果的临床/公共卫生意义的结合。 第五章：数据准备、清洗与描述性统计的精细化处理 数据录入与质量核查：介绍双人核对、逻辑校验规则的设置。 缺失数据（Missing Data）的处理策略：深入探讨完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）、非随机缺失（MNAR）的识别，以及多重插补法（Multiple Imputation）的原理与操作步骤。 基线特征的平衡性检验：不仅仅是P值，更侧重于评估协变量的分布差异对后续分析的影响。 第六章：参数检验与非参数方法的选择 正态性检验与方差齐性检验：如何解读Shapiro-Wilk、Kolmogorov-Smirnov检验的结果，以及在不满足前提条件时如何平滑过渡。 t检验与方差分析（ANOVA）：配对样本与独立样本的精确区分，重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）在纵向数据分析中的应用。 非参数方法的实战指南：当数据严重偏态或为等级数据时，如何恰当地使用Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验和Wilcoxon符号秩检验。 第七章：关联性分析——回归模型构建的艺术 线性回归的深入应用：多重线性回归中的变量选择（逐步法、向后剔除、基于信息准则AIC/BIC），以及残差分析在模型诊断中的关键作用。 结局为二分类变量的逻辑回归：详细解释优势比（Odds Ratio, OR）的计算、置信区间和P值的临床解释，以及如何纳入交互项分析。 结局为时间/事件的生存分析：卡普兰-迈耶生存曲线的绘制与log-rank检验，Cox比例风险模型的建立与风险比（Hazard Ratio, HR）的解读，以及对“比例风险假设”的检验。 第八章：特殊数据结构与高级分析技巧 配对与分层数据的处理：使用广义估计方程（GEE）或混合效应模型（Mixed-Effects Models）处理重复测量或集群数据，以应对数据间的相关性。 诊断性试验评估：敏感性、特异性、阳性/阴性预测值，以及ROC曲线下面积（AUC）的评估与解释。 荟萃分析（Meta-Analysis）基础：固定效应模型与随机效应模型的选择依据，异质性检验（$I^2$统计量）的意义。 --- 第三部分：研究结果的报告与转化（Reporting & Translation） 本部分关注研究的最终产出——论文撰写和结果的有效传达。 第九章：统计结果的规范化报告与图表呈现 结果的文字描述规范：遵循国际标准（如AMA、APA风格）报告统计量、自由度、P值（保留三位小数，除非P<0.001）和效应量。 高效的可视化呈现：如何选择条形图、箱线图、散点图或森林图，以最清晰的方式展示研究发现，并避免误导性的图形处理。 方法学的透明度：确保研究设计的每一个环节（特别是随机化和盲法）在方法学部分有清晰的描述。 附录：常用统计软件操作速查 包含SPSS、R语言（基础包）或Stata在本书涉及的主要统计操作中的命令示例和界面截图，帮助读者快速将理论应用于实践。 本书特色 1. 案例驱动：全书穿插了数十个来自临床试验、队列研究、病例对照研究的真实或模拟案例，所有统计操作均基于这些案例数据进行演示。 2. 强调批判性思维：不只教“如何做”统计，更强调“为什么选择这个方法”，以及“这个结果的局限性在哪里”。 3. 软件操作与理论的紧密结合：避免了纯理论的枯燥，也避免了纯软件操作的浮躁，确保读者在掌握操作的同时，理解背后的统计学逻辑。 通过系统学习《医学研究设计与统计分析实务》，读者将不仅能熟练掌握统计分析工具，更能建立起一套严谨的科研思维框架，从而设计出更具科学价值和临床意义的研究，为医学知识的积累添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书在数学推导的详略取舍上把握得非常精准，这点值得称赞。对于那些核心的、理解起来需要扎实数学基础的定理，作者没有敷衍了事，而是提供了清晰、逐步分解的推导过程，这对于希望深究其原理的读者来说至关重要。然而，对于一些过于繁复或者可以被工具软件替代的冗长计算，作者明智地选择了简化或直接展示结果，并将重点引导到结果的**解释和推断**上。这种“该深则深，该简则简”的处理方式，使得本书既能满足理论派的需求，又不会让侧重应用的读者感到压力过大。这种平衡处理，使得这本书的受众范围拓宽了许多，既适合研究生教学，也适合自学进阶。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计确实令人眼前一亮，封面设计简洁而不失专业感，内页的纸张质量也很好，阅读起来非常舒适。我特别喜欢它在章节结构上的安排，逻辑性很强，知识点的推进循序渐进，从基础概念的引入到复杂方法的阐述，过渡得非常自然。书中的插图和图表绘制得非常清晰明了，很多抽象的统计学概念通过这些视觉化的呈现方式变得易于理解。作者在讲解一些经典统计模型时，不仅仅是罗列公式，还深入探讨了其背后的假设和适用条件，这点对于我们理解统计学的精髓至关重要。此外，书后的习题设计也很有区分度，既有基础概念的巩固题，也有需要综合运用知识的案例分析题，很有挑战性，能有效检验学习效果。整体感觉这本书在内容深度和阅读体验上做到了很好的平衡，是一本值得细细品读的专业参考书。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的讲解风格印象深刻，它不像很多教科书那样枯燥乏味，而是采用了更贴近实际应用场景的叙述方式。作者似乎非常了解初学者在学习统计学时常遇到的难点，并针对性地给出了许多实用性的解读和“避坑指南”。比如，在处理缺失数据和异常值时，书中给出的建议非常具体，甚至提到了不同统计软件在这种情况下操作的差异，这对于我们实际开展研究工作来说，简直是雪中送炭。书中还穿插了一些历史小故事或统计学家的轶事，让原本严肃的学科增添了几分人情味，极大地激发了我继续深入学习的兴趣。阅读过程中，我能感受到作者不仅仅是知识的传授者，更像是一位经验丰富的导师，带着我一步步走过统计学的迷雾。这种以问题为导向的教学设计，使得知识的吸收效率大大提高。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我之前接触过几本相关的专业书籍，但很多都停留在理论层面，让人感觉空中楼阁。而这本读物最吸引我的地方在于它对统计学在**公共卫生**领域具体应用的深度挖掘。书中大量的真实世界案例，无论是流行病学调查的设计，还是临床试验结果的分析，都紧密结合了卫生领域的实践问题。它没有回避那些在实际数据分析中经常遇到的“灰色地带”，比如样本量不足时的稳健性检验，或者多重比较的控制策略等。每一次阅读新的章节，都感觉自己对如何用统计学的语言去描述和解决实际的卫生健康问题有了更深刻的理解。对于我们这些未来想从事卫生统计或生物统计相关工作的人来说，这种实践导向的教学方法无疑是最高效的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

从知识体系的完整性和前沿性来看，这本书也做得非常出色。它不仅覆盖了基础的描述统计、参数估计和假设检验，还花费了相当的篇幅讲解了更现代的统计方法，比如广义线性模型和生存分析等在卫生领域的经典应用。尤其让我惊喜的是，书中对**贝叶斯方法**在统计推断中的地位和应用也进行了专门的介绍，这显示出编著者对当前统计学发展趋势的敏锐把握。在阅读关于最新方法的部分时，我发现作者的处理方式非常严谨，不会为了追求“新”而牺牲科学性，而是将新方法放在成熟方法的对比之下进行讨论，明确指出其优势与局限性。这使得读者在学习新知识的同时，也能保持批判性的思维，建立起一个全面且与时俱进的卫生统计学知识框架。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆