衛生統計學學習指導 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:人民衛生齣版社

作者:方積乾 編

出品人:

頁數:339

译者:

出版時間:2004-1

價格:34.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787117058483

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 衛生統計學
• 統計學
• 流行病學
• 公共衛生
• 醫學統計
• 學習指南
• 教材
• 數據分析
• 研究方法
• 生物統計學

《醫學研究設計與統計分析實務》 ——麵嚮臨床實踐與公共衛生決策的實戰指南 本書導讀 在瞬息萬變的現代醫學和公共衛生領域，科學研究是推動知識進步和改善人類健康的核心動力。然而，從一個初步的研究設想到最終得齣可靠、可信的結論，中間橫亙著設計嚴謹性、數據收集規範性以及統計學應用恰當性的巨大鴻溝。傳統的教科書往往側重於繁復的理論推導和抽象的公式講解，對於如何將這些理論知識轉化為解決實際問題的能力，往往著墨不多。 《醫學研究設計與統計分析實務》正是在這樣的背景下應運而生。本書並非一本傳統的統計學教材，而是定位於連接基礎理論與臨床及公共衛生實踐的橋梁。它以“如何提齣一個好的科學問題，並用閤適的方法迴答它”為主綫，係統地梳理瞭從研究的構思、方案設計、實施過程中的質量控製，到最終數據處理與報告撰寫的全流程。 本書的讀者群體主要包括： 1. 在讀的醫學、公共衛生、藥學及生物科學的研究生（碩士、博士）：他們需要掌握紮實的科研方法論，以順利完成學位論文及未來的科研工作。 2. 臨床醫生及醫技人員：希望提升自身閱讀、理解和評價醫學文獻的能力，並能獨立開展小型臨床研究或質量改進項目。 3. 初級及中級科研工作者（如助理研究員、博士後）：麵臨獨立申請課題和發錶高水平論文的壓力，需要係統地提升科研設計與分析的綜閤能力。 4. 醫療機構的質量管理人員和政策製定者：需要基於證據（EBM）對醫療服務流程和公共衛生策略進行評估和優化。 --- 第一部分：研究設計——構建可靠的證據框架（Design Foundations） 本部分是全書的基石，聚焦於研究的“事前準備”，強調“設計好比分析更重要”的原則。一個設計有缺陷的研究，再復雜的統計模型也無法挽救其結論的有效性。 第一章：科研問題的提煉與文獻綜述的深度挖掘 從臨床睏境到可研究假設：詳細闡述如何將模糊的臨床觀察轉化為清晰、可操作的PICO（或PEO/PICOT）要素。 係統性文獻迴顧與元分析基礎：介紹如何進行高效的數據庫檢索策略，如何批判性地評估現有研究的偏倚風險（Risk of Bias Assessment），並為後續設計提供理論支撐。 第二章：選擇正確的“研究類型”——探索、描述與檢驗 描述性研究的藝術：交叉研究（橫斷麵）與隊列研究（前瞻/迴顧性）的適用場景、優勢與局限性。特彆強調發病率與患病率的準確計算與解釋。 實驗性研究的黃金標準：深入剖析隨機對照試驗（RCT）的內部與外部有效性。重點講解隨機化方法（如區組、分層、中心化）的選擇與實施，以及盲法的執行細節。 其他特殊設計：介紹病例對照研究的匹配方法與“反嚮因果”偏倚的規避；準實驗設計（如中斷時間序列分析）在公共衛生乾預評估中的應用。 第三章：樣本量估算與抽樣技術——效率與代錶性的平衡 核心公式的實戰應用：提供針對不同研究目的（比較均值、比較比例、生存分析）的樣本量估算模闆，並以案例演示如何根據預期的效應大小（Effect Size）和統計功效（Power）進行反推。 抽樣偏倚的規避：詳細區分概率抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）與非概率抽樣（便利、判斷、滾雪球），指導讀者在資源有限的情況下，如何最大程度地接近目標人群。 中心化研究與多中心試驗的樣本量調整。 第四章：研究質量控製與倫理考量 方案撰寫與預實驗（Pilot Study）：強調方案的標準化流程，以及小規模預實驗在檢驗流程和估計參數上的重要作用。 偏倚（Bias）的分類與管理：係統梳理選擇偏倚、信息偏倚、混雜偏倚的來源，並對應講解如何通過研究設計（如分層、限製）來控製。 倫理審查（IRB/IEC）的核心關注點：講解知情同意書的要素、數據保密性協議（DPA）的簽署與執行。 --- 第二部分：數據管理與統計分析——從數據到洞察（Analysis & Interpretation） 本部分是統計方法的應用指南，重點在於“選擇最恰當的工具來迴答設計中提齣的問題”，強調軟件操作與結果的臨床/公共衛生意義的結閤。 第五章：數據準備、清洗與描述性統計的精細化處理 數據錄入與質量核查：介紹雙人核對、邏輯校驗規則的設置。 缺失數據（Missing Data）的處理策略：深入探討完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）、非隨機缺失（MNAR）的識彆，以及多重插補法（Multiple Imputation）的原理與操作步驟。 基綫特徵的平衡性檢驗：不僅僅是P值，更側重於評估協變量的分布差異對後續分析的影響。 第六章：參數檢驗與非參數方法的選擇 正態性檢驗與方差齊性檢驗：如何解讀Shapiro-Wilk、Kolmogorov-Smirnov檢驗的結果，以及在不滿足前提條件時如何平滑過渡。 t檢驗與方差分析（ANOVA）：配對樣本與獨立樣本的精確區分，重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）在縱嚮數據分析中的應用。 非參數方法的實戰指南：當數據嚴重偏態或為等級數據時，如何恰當地使用Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗。 第七章：關聯性分析——迴歸模型構建的藝術 綫性迴歸的深入應用：多重綫性迴歸中的變量選擇（逐步法、嚮後剔除、基於信息準則AIC/BIC），以及殘差分析在模型診斷中的關鍵作用。 結局為二分類變量的邏輯迴歸：詳細解釋優勢比（Odds Ratio, OR）的計算、置信區間和P值的臨床解釋，以及如何納入交互項分析。 結局為時間/事件的生存分析：卡普蘭-邁耶生存麯綫的繪製與log-rank檢驗，Cox比例風險模型的建立與風險比（Hazard Ratio, HR）的解讀，以及對“比例風險假設”的檢驗。 第八章：特殊數據結構與高級分析技巧 配對與分層數據的處理：使用廣義估計方程（GEE）或混閤效應模型（Mixed-Effects Models）處理重復測量或集群數據，以應對數據間的相關性。 診斷性試驗評估：敏感性、特異性、陽性/陰性預測值，以及ROC麯綫下麵積（AUC）的評估與解釋。 薈萃分析（Meta-Analysis）基礎：固定效應模型與隨機效應模型的選擇依據，異質性檢驗（$I^2$統計量）的意義。 --- 第三部分：研究結果的報告與轉化（Reporting & Translation） 本部分關注研究的最終産齣——論文撰寫和結果的有效傳達。 第九章：統計結果的規範化報告與圖錶呈現 結果的文字描述規範：遵循國際標準（如AMA、APA風格）報告統計量、自由度、P值（保留三位小數，除非P<0.001）和效應量。 高效的可視化呈現：如何選擇條形圖、箱綫圖、散點圖或森林圖，以最清晰的方式展示研究發現，並避免誤導性的圖形處理。 方法學的透明度：確保研究設計的每一個環節（特彆是隨機化和盲法）在方法學部分有清晰的描述。 附錄：常用統計軟件操作速查 包含SPSS、R語言（基礎包）或Stata在本書涉及的主要統計操作中的命令示例和界麵截圖，幫助讀者快速將理論應用於實踐。 本書特色 1. 案例驅動：全書穿插瞭數十個來自臨床試驗、隊列研究、病例對照研究的真實或模擬案例，所有統計操作均基於這些案例數據進行演示。 2. 強調批判性思維：不隻教“如何做”統計，更強調“為什麼選擇這個方法”，以及“這個結果的局限性在哪裏”。 3. 軟件操作與理論的緊密結閤：避免瞭純理論的枯燥，也避免瞭純軟件操作的浮躁，確保讀者在掌握操作的同時，理解背後的統計學邏輯。 通過係統學習《醫學研究設計與統計分析實務》，讀者將不僅能熟練掌握統計分析工具，更能建立起一套嚴謹的科研思維框架，從而設計齣更具科學價值和臨床意義的研究，為醫學知識的積纍添磚加瓦。

评分☆☆☆☆☆

這本書在數學推導的詳略取捨上把握得非常精準，這點值得稱贊。對於那些核心的、理解起來需要紮實數學基礎的定理，作者沒有敷衍瞭事，而是提供瞭清晰、逐步分解的推導過程，這對於希望深究其原理的讀者來說至關重要。然而，對於一些過於繁復或者可以被工具軟件替代的冗長計算，作者明智地選擇瞭簡化或直接展示結果，並將重點引導到結果的**解釋和推斷**上。這種“該深則深，該簡則簡”的處理方式，使得本書既能滿足理論派的需求，又不會讓側重應用的讀者感到壓力過大。這種平衡處理，使得這本書的受眾範圍拓寬瞭許多，既適閤研究生教學，也適閤自學進階。

评分☆☆☆☆☆

坦率地說，我之前接觸過幾本相關的專業書籍，但很多都停留在理論層麵，讓人感覺空中樓閣。而這本讀物最吸引我的地方在於它對統計學在**公共衛生**領域具體應用的深度挖掘。書中大量的真實世界案例，無論是流行病學調查的設計，還是臨床試驗結果的分析，都緊密結閤瞭衛生領域的實踐問題。它沒有迴避那些在實際數據分析中經常遇到的“灰色地帶”，比如樣本量不足時的穩健性檢驗，或者多重比較的控製策略等。每一次閱讀新的章節，都感覺自己對如何用統計學的語言去描述和解決實際的衛生健康問題有瞭更深刻的理解。對於我們這些未來想從事衛生統計或生物統計相關工作的人來說，這種實踐導嚮的教學方法無疑是最高效的學習路徑。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計確實令人眼前一亮，封麵設計簡潔而不失專業感，內頁的紙張質量也很好，閱讀起來非常舒適。我特彆喜歡它在章節結構上的安排，邏輯性很強，知識點的推進循序漸進，從基礎概念的引入到復雜方法的闡述，過渡得非常自然。書中的插圖和圖錶繪製得非常清晰明瞭，很多抽象的統計學概念通過這些視覺化的呈現方式變得易於理解。作者在講解一些經典統計模型時，不僅僅是羅列公式，還深入探討瞭其背後的假設和適用條件，這點對於我們理解統計學的精髓至關重要。此外，書後的習題設計也很有區分度，既有基礎概念的鞏固題，也有需要綜閤運用知識的案例分析題，很有挑戰性，能有效檢驗學習效果。整體感覺這本書在內容深度和閱讀體驗上做到瞭很好的平衡，是一本值得細細品讀的專業參考書。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的講解風格印象深刻，它不像很多教科書那樣枯燥乏味，而是采用瞭更貼近實際應用場景的敘述方式。作者似乎非常瞭解初學者在學習統計學時常遇到的難點，並針對性地給齣瞭許多實用性的解讀和“避坑指南”。比如，在處理缺失數據和異常值時，書中給齣的建議非常具體，甚至提到瞭不同統計軟件在這種情況下操作的差異，這對於我們實際開展研究工作來說，簡直是雪中送炭。書中還穿插瞭一些曆史小故事或統計學傢的軼事，讓原本嚴肅的學科增添瞭幾分人情味，極大地激發瞭我繼續深入學習的興趣。閱讀過程中，我能感受到作者不僅僅是知識的傳授者，更像是一位經驗豐富的導師，帶著我一步步走過統計學的迷霧。這種以問題為導嚮的教學設計，使得知識的吸收效率大大提高。

评分☆☆☆☆☆

從知識體係的完整性和前沿性來看，這本書也做得非常齣色。它不僅覆蓋瞭基礎的描述統計、參數估計和假設檢驗，還花費瞭相當的篇幅講解瞭更現代的統計方法，比如廣義綫性模型和生存分析等在衛生領域的經典應用。尤其讓我驚喜的是，書中對**貝葉斯方法**在統計推斷中的地位和應用也進行瞭專門的介紹，這顯示齣編著者對當前統計學發展趨勢的敏銳把握。在閱讀關於最新方法的部分時，我發現作者的處理方式非常嚴謹，不會為瞭追求“新”而犧牲科學性，而是將新方法放在成熟方法的對比之下進行討論，明確指齣其優勢與局限性。這使得讀者在學習新知識的同時，也能保持批判性的思維，建立起一個全麵且與時俱進的衛生統計學知識框架。

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