具体描述
《卫生部"十二五"规划教材•全国高等医药教材建设研究会规划教材•全国高等学校教材:卫生统计学(供预防医学类专业用)(第7版)》共分二十章，内容包括：定量变量的统计描述、定性变量的统计描述、常用概率分布、参数估计基础、假设检验基础、方差分析基础、基于秩次的非参数检验、两变量关联性分析等。
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用户评价
翻开这本书，首先被它那种直观而系统的编排方式所吸引。我一直觉得，理解统计学关键在于掌握其逻辑链条，而这本书恰恰在这方面做得非常优秀。它不是将各种统计方法孤立地呈现，而是循序渐进地引导读者去理解数据背后的逻辑和规律。 例如，在介绍“概率”这一基本概念时，书中并没有直接给出复杂的数学公式，而是从一些日常生活中常见的概率事件出发，比如抛硬币、抽奖等，让读者在不知不觉中理解概率的含义及其在现实世界中的应用。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我这个数学基础相对薄弱的读者也能够轻松入门。 书中对“抽样”的讲解也令我印象深刻。它详细阐述了不同抽样方法的优缺点，以及如何根据研究目标选择合适的抽样技术。我尤其欣赏书中对“随机抽样”的强调，以及它如何保证样本能够代表整体，从而使得研究结果具有普适性。这对于我理解流行病学调查的设计非常有帮助。 我还特别关注书中关于“假设检验”的章节。它不仅仅是介绍了P值、α、β等概念，更重要的是，它教会了我如何根据研究问题提出科学的假设，以及如何通过统计检验来判断这些假设是否成立。书中通过大量的临床试验案例，生动地展示了假设检验在判断药物疗效、疾病风险等方面的实际应用。 我认为，这本书最核心的价值在于它所传递的“统计思维”。它让我明白，面对海量数据时，我们不能盲目地相信表面的数字，而是需要运用统计学的方法去揭示数据背后隐藏的规律，去识别其中的变异和不确定性。 这本书的另一个优点是其内容的“实用性”。它不仅仅是理论的探讨，更注重实际操作的指导。书中提供了大量使用统计软件进行数据分析的实例，包括数据预处理、描述性统计、推断性统计等各个环节，都配有详细的操作截图和文字说明。这对于我这种希望快速上手进行数据分析的读者来说，非常有价值。 我注意到书中在讲解“回归分析”时，非常细致地讲解了线性回归、逻辑回归等不同类型的回归模型，以及它们各自的适用条件和解释方法。特别是对“多重共线性”和“过拟合”等常见问题的处理，书中也给出了非常有建设性的建议。 此外，书中还涉及了“方差分析”、“卡方检验”等多种常用的统计方法，并且都进行了深入的原理讲解和应用示范。让我能够对各种统计方法有全面的认识。 这本书的“案例分析”部分也做得非常出色。书中引用了大量的医学研究案例，这些案例既具有代表性，又贴近实际，能够帮助我更好地理解统计学理论在医学研究中的应用。 总而言之，这本书的优点在于其清晰的逻辑结构、生动的讲解方式、丰富的实践指导以及对统计思维的深刻阐释。它不仅是一本教材，更是一位优秀的导师，能够带领我走进卫生统计学的精彩世界。
评分拿到这本书，我首先被它那精美的装帧设计所吸引。翻开内页，一种严谨而又富有条理的学术氛围扑面而来。我一直认为，统计学是衡量一项研究质量的“试金石”，而这本书，无疑为我提供了掌握这门“试金石”的必备指南。 我特别欣赏书中在讲解“数据收集与抽样”时，所展现出的细致与深入。它不仅仅介绍了各种抽样方法的理论，更重要的是，它通过实际案例，生动地阐述了不同抽样方法在实际应用中可能遇到的问题，以及如何规避这些问题，从而保证数据的代表性和可靠性。 书中对“描述性统计”的讲解也令我印象深刻。它不仅详细介绍了各种统计量的计算方法，更重要的是，它强调了如何通过可视化手段来直观地呈现数据。我尤其喜欢书中对“直方图”和“折线图”的讲解，它让我明白如何根据数据的分布特点和研究目的，选择最合适的图表来传递信息。 我非常关注书中关于“推断性统计”的讲解。它不仅介绍了参数估计的原理，更重要的是，它详细讲解了假设检验的流程，以及如何解释检验结果。书中通过大量的临床试验案例，生动地展示了如何运用假设检验来判断治疗方案的疗效，或者评估疾病的风险。 书中对“t检验”的讲解令我印象深刻。它不仅介绍了配对t检验和独立样本t检验的区别和应用，更重要的是，它深入地讲解了t检验背后的逻辑，即如何通过比较两组均数之间的差异，并结合样本量和变异程度，来判断这种差异是否具有统计学意义。 我特别喜欢书中对“卡方检验”的阐述。它不仅讲解了卡方检验如何用于分析分类变量之间的关联性，例如吸烟与肺癌发病率的关系，还详细讲解了如何处理期望频数过小的问题，以及如何进行连续性校正。 此外，书中还对“相关分析”和“回归分析”进行了深入的讲解。它不仅介绍了如何计算和解释相关系数，更重要的是，它教会了我如何建立回归模型来预测变量之间的关系，以及如何进行模型诊断和优化。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、严谨的论证、丰富的案例、实用的指导，为我提供了全面而深入的卫生统计学知识。它是我在医学研究道路上不可或缺的良师益友。
评分这本书的整体设计给我一种“严谨而易懂”的感受。我一直认为，统计学是一门既需要理论深度，又需要实践操作的学科，而这本书在这两方面都做得非常出色。 我尤其欣赏书中在介绍“数据收集与质量控制”时所包含的细节。它不仅仅是指导我们如何收集数据，更重要的是，它强调了数据质量的重要性，并提供了如何识别和处理数据异常值、缺失值等问题的实用方法。这让我深刻认识到，数据分析的起点，在于干净、可靠的数据。 书中对“描述性统计”的讲解也十分详尽。它不仅介绍了各种统计量的计算方法，更重要的是，它强调了如何通过可视化手段来直观地展示数据。我尤其喜欢书中对“雷达图”和“饼图”的讲解，它让我明白如何根据数据的特性和研究目的，选择最合适的图表来呈现信息。 我非常关注书中关于“推断性统计”的讲解。它不仅介绍了参数估计的原理，更重要的是，它详细讲解了假设检验的流程，以及如何解释检验结果。书中通过大量的临床试验案例，生动地展示了如何运用假设检验来判断治疗方案的疗效，或者评估疾病的风险。 书中对“方差分析”的讲解令我印象深刻。它不仅阐述了方差分析的基本原理，即如何通过分解变异来判断不同因素对结果的影响，还详细讲解了单因素方差分析和多因素方差分析的应用场景和操作方法。这对于我理解多因素研究的设计和分析非常有帮助。 我特别喜欢书中对“回归分析”的阐述。它不仅讲解了线性回归，还深入探讨了逻辑回归，以及如何处理变量之间的相关性。书中对“多重回归”的讲解也十分详细，它让我明白了如何在控制了其他变量的影响后，单独评估一个变量对因变量的作用。 此外，书中还对“时间序列分析”等一些更专业的统计方法进行了介绍，这为我未来的深入学习提供了方向。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、严谨的论证、丰富的案例、实用的指导，为我提供了全面而深入的卫生统计学知识。它是我在医学研究道路上不可或缺的良师益友。
评分初次翻开这本书，我就被它那种简洁明快的语言风格和清晰的章节结构所吸引。我一直觉得，学习统计学最重要的是要理解其核心思想，而不是死记硬背公式，而这本书正是做到了这一点。 书中对“概率”的讲解，并没有一开始就深入到复杂的数学公式，而是从一些非常贴近生活的例子入手，例如抽奖、考试成绩的分布等等，循序渐进地引导读者理解概率的基本概念。这让我这个对数学感到有些畏惧的读者，也能轻松地进入状态。 我尤其喜欢书中在介绍“统计量”时，所采用的“举例说明”的方式。它不仅仅是列出了均数、中位数、标准差等统计量的计算公式，更重要的是，它通过具体的例子，解释了这些统计量在描述数据特征时的不同作用。例如，它会详细讲解在数据存在极端值时，中位数比均数更能代表数据的集中趋势。 书中关于“抽样”的讲解也让我受益匪浅。它详细阐述了不同抽样方法的优缺点，以及如何根据研究目标选择最合适的抽样技术。我从中学到了如何避免抽样偏倚，确保样本的代表性，从而使得研究结果更具推广价值。 我非常关注书中关于“假设检验”的讲解。它不仅仅是介绍了P值、α、β等概念，更重要的是，它教会了我如何根据研究问题提出科学的假设，以及如何通过统计检验来判断这些假设是否成立。书中通过大量的临床试验案例，生动地展示了假设检验在判断药物疗效、疾病风险等方面的实际应用。 书中对“t检验”的讲解令我印象深刻。它不仅介绍了配对t检验和独立样本t检验的区别和应用，更重要的是，它深入地讲解了t检验背后的逻辑，即如何通过比较两组均数之间的差异，并结合样本量和变异程度，来判断这种差异是否具有统计学意义。 我特别喜欢书中对“卡方检验”的阐述。它不仅讲解了卡方检验如何用于分析分类变量之间的关联性，例如吸烟与肺癌发病率的关系，还详细讲解了如何处理期望频数过小的问题，以及如何进行连续性校正。 此外，书中还对“相关分析”和“回归分析”进行了深入的讲解。它不仅介绍了如何计算和解释相关系数，更重要的是，它教会了我如何建立回归模型来预测变量之间的关系，以及如何进行模型诊断和优化。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、生动的案例、丰富的实践指导，为我提供了全面而深入的卫生统计学知识。它是我在医学研究道路上不可或缺的良师益友。
评分当我拿到这本书时，就被它那厚重而扎实的质感所吸引。作为一名希望在医学领域有所建树的研究者，我深知统计学在科学研究中的核心地位。这本书的出现，为我揭示了统计学的奥秘，并为我提供了坚实的理论基础和实践指导。 我特别欣赏书中对“概率论”基础的讲解。它并没有一开始就陷入枯燥的数学推导，而是从一些生活中的随机事件入手，例如投掷硬币、抽取彩票等，通过这些生动有趣的例子，让读者在不知不觉中理解概率的基本概念，以及概率在疾病发生、治疗效果等方面的应用。 书中对“描述性统计”的阐述也十分详尽。它不仅介绍了各种统计量的计算方法，更重要的是，它强调了如何通过可视化手段来直观地展示数据。我尤其喜欢书中对“散点图”和“柱状图”的讲解，它让我明白如何根据数据的类型和研究目的，选择最合适的图表来呈现信息。 我非常关注书中关于“推断性统计”的讲解。它不仅介绍了参数估计的原理，更重要的是，它详细讲解了假设检验的流程，以及如何解释检验结果。书中通过大量的临床试验案例，生动地展示了如何运用假设检验来判断治疗方案的疗效，或者评估疾病的风险。 书中对“t检验”的讲解令我印象深刻。它不仅介绍了配对t检验和独立样本t检验的区别和应用，更重要的是，它深入地讲解了t检验背后的逻辑，即如何通过比较两组均数之间的差异，并结合样本量和变异程度，来判断这种差异是否具有统计学意义。 我特别喜欢书中对“卡方检验”的阐述。它不仅讲解了卡方检验如何用于分析分类变量之间的关联性，例如吸烟与肺癌发病率的关系，还详细讲解了如何处理期望频数过小的问题，以及如何进行连续性校正。 此外，书中还对“相关分析”和“回归分析”进行了深入的讲解。它不仅介绍了如何计算和解释相关系数，更重要的是，它教会了我如何建立回归模型来预测变量之间的关系，以及如何进行模型诊断和优化。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、严谨的论证、丰富的案例、实用的指导，为我提供了全面而深入的卫生统计学知识。它是我在医学研究道路上不可或缺的良师益友。
评分拿到这本书，我立刻被它那厚重而富有质感的封面所吸引。作为一名致力于医学研究的初学者，我深知统计学是衡量一项研究严谨性和可靠性的关键指标。这本书的出现，为我打开了一扇理解和掌握统计学的重要窗口。 我尤其欣赏书中对“概率论”基础的讲解。它并没有像一些枯燥的教材那样，上来就抛出复杂的数学公式，而是从生活中常见的随机现象入手，例如抛硬币、抽签等，循序渐进地引导读者理解概率的基本概念，以及概率在疾病发生、疗效评估等方面的应用。这种“接地气”的讲解方式，让我这个非数学专业出身的读者也能轻松入门。 书中对“统计量”的介绍也十分详尽。它不仅列举了均数、中位数、众数等描述性统计量的计算方法，更重要的是，它详细阐述了各种统计量所代表的意义，以及它们在描述数据特征时的不同侧重点。我从中学到了如何根据数据的分布特点，选择最恰当的统计量来概括数据。 我非常关注书中关于“抽样误差”的讨论。它让我深刻地认识到，我们通过样本得出的结论，总是伴随着一定的误差，而统计推断的目的，就是为了在控制误差的前提下，尽可能准确地推断总体的特征。书中对“中心极限定理”的解释，为理解抽样误差提供了理论基础。 这本书在“假设检验”这一重要章节的讲解上，做得尤为出色。它不仅详细介绍了各种假设检验的原理和步骤，例如Z检验、t检验、F检验等，还通过大量的临床病例，展示了如何将这些方法应用于实际研究中，例如判断两种治疗方案的疗效是否存在显著差异，或者评估某个危险因素与疾病发生之间的关联性。 我特别喜欢书中对“方差分析”的讲解。它不仅阐述了方差分析的基本原理，即如何分解总变异，将差异归因于不同的因素，还详细讲解了单因素方差分析和多因素方差分析的应用场景和操作方法。这对于我理解多因素研究的设计和分析非常有帮助。 书中对“回归分析”的阐述也十分详尽。它不仅讲解了简单线性回归，还深入探讨了多元线性回归，以及如何处理自变量之间的多重共线性问题。书中对“逻辑回归”的讲解，也为我理解二分类结局的研究提供了重要的理论支持。 此外，书中还对“生存分析”等一些更高级的统计方法进行了介绍，这为我未来的深入学习提供了方向。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、生动的案例、丰富的实践指导，为我打开了卫生统计学的大门，让我能够更自信地面对和分析医学研究中的数据。
评分这本书给我的第一印象是它的“系统性”。我一直认为，要真正掌握一门学科，必须理解其内在的逻辑结构和发展脉络，而这本书恰恰在这方面做得非常出色。它从最基础的概念讲起，逐步引导读者深入到更复杂的统计方法。 我特别欣赏书中对“数据来源与质量”的强调。在实际的医学研究中，数据的质量直接关系到研究结果的可靠性，而这本书则非常细致地讲解了如何从不同的数据来源获取数据，以及如何评估数据的质量，并针对常见的数据问题提出解决方案。这为我进行严谨的研究打下了坚实的基础。 书中对“描述性统计”的讲解也十分到位。它不仅介绍了各种统计量的计算方法，更重要的是，它阐述了如何通过可视化手段来直观地展示数据。我尤其喜欢书中对“散点图”和“柱状图”的讲解，它让我明白如何根据数据的类型和研究目的，选择最合适的图表来呈现信息。 我非常关注书中关于“推断性统计”的讲解。它不仅介绍了参数估计的原理，更重要的是，它详细讲解了假设检验的流程，以及如何解释检验结果。书中通过大量的临床试验案例，生动地展示了如何运用假设检验来判断治疗方案的疗效，或者评估疾病的风险。 书中对“方差分析”的讲解令我印象深刻。它不仅阐述了方差分析的基本原理，即如何通过分解变异来判断不同因素对结果的影响，还详细讲解了单因素方差分析和多因素方差分析的应用场景和操作方法。这对于我理解多因素研究的设计和分析非常有帮助。 我特别喜欢书中对“回归分析”的阐述。它不仅讲解了线性回归，还深入探讨了逻辑回归，以及如何处理变量之间的相关性。书中对“多重回归”的讲解也十分详细，它让我明白了如何在控制了其他变量的影响后，单独评估一个变量对因变量的作用。 此外，书中还对“生存分析”等一些更高级的统计方法进行了介绍，这为我未来的深入学习提供了方向。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、严谨的论证、丰富的案例、实用的指导，为我提供了全面而深入的卫生统计学知识。它是我在医学研究道路上不可或缺的良师益友。
评分这本书，我拿到手里的时候，就被它那沉甸甸的分量和封面硬朗的质感所折服。卫生统计学，这个名字本身就透露着一股严谨和专业的气息。作为一名初入医学研究领域的学生，我一直对数据分析有着既敬畏又渴望的复杂情感。我深知，在现代医学研究中，统计学早已不是可有可无的辅助工具，而是贯穿整个研究设计、数据收集、分析解读乃至成果推广的核心要素。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的知识空白。 我特别欣赏书中对于统计学基本概念的阐述，它们不是生硬的公式堆砌，而是通过大量的生动案例，将抽象的理论具象化。例如，书中在讲解“显著性检验”时，并没有直接抛出P值的定义和计算方法，而是先从一个假设的临床试验场景出发，引导读者思考如何判断一项治疗是否真的有效，还是仅仅是偶然的波动。这种循序渐进的讲解方式，让我能够逐步理解统计学背后的逻辑和思想，而不是被数学符号所淹没。 我是一个非常注重实践的人，所以对于那些能够直接指导我进行数据分析的书籍，总是格外青睐。这本书在这方面做得非常出色。它不仅介绍了各种统计方法的原理，更重要的是，它详细讲解了如何在实际操作中使用主流的统计软件进行数据处理和分析。从数据的导入、清洗，到各种图表的绘制，再到多重比较、回归分析等复杂模型的构建，书中都提供了清晰的操作步骤和详细的解释。这对于我这样需要尽快将理论知识转化为实践能力的读者来说，无疑是雪中送炭。 在阅读过程中，我深刻地体会到，卫生统计学不仅仅是一门技术，更是一种思维方式。它教会我如何审慎地看待数据，如何识别潜在的偏倚，如何做出合乎逻辑的推断。书中关于“研究设计”的部分，让我对随机对照试验（RCT）的精妙之处有了更深的理解，也认识到在临床研究中，严谨的设计是保证研究结果可靠性的基石。 我还特别喜欢书中对“因果关系”的探讨。在医学研究中，我们总是希望找到疾病的病因，或者评估治疗的有效性，这些都离不开对因果关系的判断。书中通过大量的实例，深入浅出地讲解了如何通过统计学方法来推断因果关系，以及在判断因果关系时需要注意的各种混杂因素和偏倚。这对于我理解流行病学研究中的一些复杂问题非常有帮助。 这本书的另一个亮点在于其内容的广度和深度。它涵盖了从描述性统计到推断性统计的方方面面，从基本的参数检验到复杂的多元统计方法，都有涉及。而且，对于每一个统计方法，书中都详细阐述了其适用的条件、计算步骤以及结果的解释。即使是我之前接触过的一些统计方法，通过这本书的重新梳理，我也发现了一些新的理解角度。 作为一个对统计图形有着较高要求的读者，我必须说，这本书在图表展示方面做得非常出色。书中包含了大量高质量的统计图表，例如箱线图、散点图、柱状图、折线图等等，这些图表不仅清晰地展示了数据，而且在美观上也做得相当不错。更重要的是，书中还讲解了如何根据不同的数据类型和研究目的，选择最合适的统计图表，以及如何规范地绘制统计图表，这对于我撰写研究论文非常有指导意义。 我一直认为，学习一门学科，最重要的是要理解其核心思想，而不是死记硬背公式。这本书在这方面做得非常到位。它通过大量的案例分析，将统计学理论与实际应用紧密结合，让我能够真正理解为什么需要使用某种统计方法，以及这些方法是如何帮助我们解决实际问题的。 对于初学者而言，卫生统计学有时会显得枯燥乏味，但这本书却用一种非常易懂和有趣的方式呈现了这门学科。书中穿插的许多小故事和历史趣闻，让我在学习过程中不会感到疲惫，反而会产生浓厚的兴趣。 总而言之，这是一本集理论性、实践性和启发性于一体的优秀教材。我强烈推荐给所有对卫生统计学感兴趣的读者，无论你是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益匪浅。这本书将是我在医学研究道路上的得力助手。
评分这本书的排版设计给我留下了深刻的印象，它没有那种令人望而生畏的学术气息，反而显得非常亲切和易于亲近。我尤其欣赏书中在介绍统计学基本概念时，所采用的那种由浅入深、循序渐进的讲解方式。 例如，在讲解“概率”时，书中并没有直接从公理化定义开始，而是从一些生活中常见的随机事件入手，例如抛硬币、掷骰子，甚至是从扑克牌中抽牌，通过这些生动的例子，让读者在不知不觉中理解概率的含义和计算方法。这种方式让我这个数学基础相对薄弱的读者，也能感受到统计学的魅力。 书中对“描述性统计”的阐述也十分细致。它不仅仅是列举了均数、中位数、标准差等统计量的计算公式，更重要的是，它教会了我如何根据数据的特性，选择最适合的统计图表来直观地展示数据。我尤其喜欢书中对“箱线图”的详细介绍，它让我明白如何通过箱线图来观察数据的分布、离散程度以及是否存在异常值。 我非常关注书中关于“统计推断”的讲解。它不仅介绍了点估计和区间估计的概念，更重要的是，它详细讲解了假设检验的基本原理和流程。书中通过大量的临床研究案例，生动地展示了如何运用假设检验来判断治疗方案的有效性，或者评估疾病的危险因素。 书中对“t检验”的讲解令我印象深刻。它不仅介绍了配对t检验和独立样本t检验的区别和应用，更重要的是，它深入地讲解了t检验背后的逻辑，即如何通过比较两组均数之间的差异，并结合样本量和变异程度，来判断这种差异是否具有统计学意义。 我尤其喜欢书中对“卡方检验”的阐述。它不仅讲解了卡方检验如何用于分析分类变量之间的关联性，例如吸烟与肺癌发病率的关系，还详细讲解了如何处理期望频数过小的问题，以及如何进行连续性校正。 此外，书中还对“相关分析”和“回归分析”进行了深入的讲解。它不仅介绍了如何计算和解释相关系数，更重要的是，它教会了我如何建立回归模型来预测变量之间的关系，以及如何进行模型诊断和优化。 总而言之，这本书以其独特的讲解方式、丰富的案例、实用的指导，为我提供了全面而深入的卫生统计学知识。它是我在医学研究道路上不可或缺的良师益友。
评分当我拿到这本书时，首先吸引我的是其清晰的目录和章节划分。我一直认为，好的统计学书籍，其内容组织应该像一个严谨的逻辑推理过程，层层递进，环环相扣。这本书在这方面做得相当不错，它从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的统计方法。 我尤其欣赏书中在介绍“数据收集与整理”时所花费的篇幅。在实际的医学研究中，数据的质量直接影响到研究结果的可靠性，而这本书就强调了这一点，它详细讲解了如何进行规范的数据收集，如何避免常见的测量误差和偏倚，以及如何对数据进行初步的清理和整理。这为后续的统计分析打下了坚实的基础。 书中对于“描述性统计”的讲解也十分到位。它不仅介绍了均数、中位数、标准差等基本统计量的计算方法，更重要的是，它阐述了如何选择合适的统计图表来直观地展示数据分布特征。例如，书中就详细讲解了如何利用箱线图来展示数据的离散程度和异常值，这对于我理解和分析实验数据非常有用。 我特别关注书中关于“推断性统计”的部分。它详细介绍了参数估计、假设检验等核心概念，并且通过大量的实例，让我理解了如何利用样本数据来推断总体特征。书中对“置信区间”的讲解也十分清晰，它让我明白了置信区间是如何反映估计的精度的。 这本书最令我感到受益匪浅的一点是，它不仅教授了“是什么”，更解释了“为什么”。例如，在介绍“t检验”时，它并没有简单地给出公式，而是从“两组均数差异的显著性”这一研究问题出发，逐步推导出t检验的原理和应用。这种“追根溯源”式的讲解，让我对统计方法的理解更加深刻。 我还非常喜欢书中对“相关与回归”的阐述。它不仅讲解了相关系数的计算和解释，更深入地探讨了如何建立回归模型来预测变量之间的关系。书中对“多元回归”的讲解也十分详细，它让我明白了如何在控制了其他变量的影响后，单独评估一个变量对因变量的作用。 值得一提的是，书中对“卡方检验”的应用讲解也十分全面。它不仅介绍了卡方检验如何用于分析分类变量之间的关联性，还详细讲解了如何处理“期望频数过小”等常见问题。 这本书的结构设计也十分人性化，每个章节都包含了“知识点总结”、“例题解析”和“思考题”等环节，能够帮助读者巩固所学知识，并加深对统计方法的理解。 总的来说，这本书是一本集理论严谨、实践指导、案例丰富于一体的优秀卫生统计学教材。它为我学习和应用统计学提供了坚实的基础和宝贵的指导。
评分确实还是学到了本专业很多有用的知识。。但是就书本的本身来看。。上课的时候这本书的编排是被老师黑出了翔，总之没有上一版本的好。
评分啊啊啊，公卫必备！暑假二刷！这次不为考试为自己。
评分确实还是学到了本专业很多有用的知识。。但是就书本的本身来看。。上课的时候这本书的编排是被老师黑出了翔，总之没有上一版本的好。
评分看得好痛苦…
评分啊啊啊，公卫必备！暑假二刷！这次不为考试为自己。
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