具体描述
《高等医学院校卫生事业管理专业教材·实用卫生统计学》是为中央电大卫生事业管理专业学生而编写的教材。根据电大学生的特点，本教材的编写注意到以下几个方面：1．强调理论与实用结合。每章最后一节采用综合例子概括本章节的重点内容，并且还用章末小结和思考题的形式，帮助学生进行归纳、理解各章节的重点和难点。
2．《高等医学院校卫生事业管理专业教材·实用卫生统计学》在部分内容的编写结构上与以往的《卫生统计学》教材略有不同，即将具有共性的内容归纳到一起，组成第五章“单个样本数据的统计推断”。这种编排便于读者在自学过程中将复杂的内容，对比整理出头绪。
3．学习卫生统计学的最好方法是对照各章节的例题亲自计算一遍。很多学过卫生统计的人都有体会，如果只听课不作练习或者只阅读不计算，等于没学统计。因此书中介绍的每一个统计方法都至少附一个例子供读者练习，并且尽量将每一个计算步骤写的详细一些，便于读者的学习和理解。此外，我们还编写了一本学习指导作为《高等医学院校卫生事业管理专业教材·实用卫生统计学》的配套教材，为读者提供更多的练习机会。
《高等医学院校卫生事业管理专业教材·实用卫生统计学》作者都是从事卫生统计教学工作的中青年教师，我们将收集到的一些经典例子和教学中的个人体会写入此教材，从而让学生更好的掌握卫生统计学的知识。
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读后感
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用户评价
当我开始浏览《实用卫生统计学》这本书时，最令我印象深刻的是作者在第一章中对统计学基本概念的梳理。他没有直接跳入复杂的公式，而是花了不少篇幅来解释诸如“总体”、“样本”、“变量”、“参数”和“统计量”等基础术语。在我看来，这是一个非常负责任的做法，因为很多时候，我们学习上的困惑并非源于公式本身，而是对基础概念的理解不够透彻。作者通过生动形象的比喻，比如将“总体”比作一个班级的全体学生，而“样本”则是随机抽取的几个学生，这样的描述让这些原本有些抽象的概念变得易于理解。他甚至还举了一些卫生领域的实际例子，比如在调查某个地区居民的血压水平时，如何界定“总体”是该地区的全部居民，而“样本”则是通过科学抽样方法选出的部分居民。这种贴近实际的讲解方式，让我觉得作者非常了解读者的需求，并且努力让学习过程变得更加顺畅。我特别欣赏他关于“变量”的分类解释，特别是区分了“分类变量”（如性别、血型）和“数值变量”（如身高、体重、年龄），并且进一步细分了“离散型”和“连续型”数值变量。这为后续学习如何选择合适的统计方法奠定了坚实的基础。在我看来，理解这些基础的分类，就像是学习一门语言时掌握了词汇和语法一样重要。如果连基本的术语和分类都弄不清楚，后续的学习就会如同无根之木，难以深入。这本书在这一点上做得相当到位，它确保了即使是统计学新手，也能在开始阶段就建立起正确的概念框架，避免了日后因为基础不牢而产生的学习障碍。我开始期待，作者是如何将这些基础概念应用到后续的统计方法介绍中的。
评分这本书的名字是《实用卫生统计学》，然而，我拿到这本书的时候，并没有直接开始研读统计学的内容，而是被它封面的设计所吸引。那种沉稳而又不失现代感的风格，让我觉得这本书并非一本枯燥乏味的教科书，而是可能蕴含着许多实用性和指导性。翻开第一页，我发现作者并没有上来就抛出复杂的公式和概念，而是先从统计学在公共卫生领域扮演的角色和重要性开始阐述，这让我这位初学者感到非常亲切。我一直认为，了解一个学科的宏观意义，比直接钻研细节更加重要，因为它能帮助我们建立起学习的动力和方向感。作者在开篇就强调了统计学如何帮助我们理解疾病的传播规律、评估干预措施的有效性、以及制定公共卫生政策，这些内容让我对这本书充满了期待。我脑海中浮现出许多公共卫生领域中的实际案例，比如传染病的爆发如何通过统计学模型来预测和控制，疫苗接种率的提高对群体免疫力的影响如何用数据来衡量，以及不同地区居民健康状况的差异如何通过统计分析来揭示。这些场景都让我觉得，掌握统计学知识，不仅仅是学习一门技术，更是拥有了一双洞察健康问题的“慧眼”。我开始想象，这本书是否会为我提供一些思考问题的新角度，或者帮助我解读那些看似复杂却又至关重要的健康数据。它是否能教会我如何辨别信息来源的可靠性，如何在媒体上看到关于健康调查的报道时，能够更理性地分析其背后隐藏的统计学逻辑？这些都是我在阅读《实用卫生统计学》之前，就已经在脑海中构思好的学习目标。这本书的扉页上，作者引用了一句关于数据重要性的名言，这句话深深地触动了我。它让我意识到，在当今信息爆炸的时代，数据的重要性不言而喻，而统计学正是驾驭这些数据的关键工具。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够更自信地面对和解读那些与我们健康息息相关的数据。
评分《实用卫生统计学》在讲解“回归分析”部分时，展现了作者深厚的功力和对读者需求的深刻洞察。他没有一开始就使用复杂的矩阵运算，而是从最简单的“线性回归”入手，通过一个直观的散点图，展示了两个变量之间是否存在线性关系，以及如何找到一条最佳拟合线来描述这种关系。他用“自变量”和“因变量”的比喻，比如“年龄”作为自变量，“血压”作为因变量，清晰地解释了它们之间的作用机制。我印象最深刻的是，作者在讲解“回归系数”时，强调它不仅仅是一个数值，更代表着“其他变量保持不变时，自变量每改变一个单位，因变量的平均变化量”。这个解释非常有指导意义，让我能够理解统计模型背后的含义，而不是仅仅看到一个数字。他进而引入了“多元回归”，解释了如何同时考虑多个因素对因变量的影响，比如在预测居民的健康水平时，不仅要考虑年龄、性别，还要考虑饮食习惯、体育锻炼等多种因素。作者还特别强调了“多重共线性”问题，以及如何通过一些统计方法来处理，这显示了本书的实用性和深度。他并没有回避统计模型中可能存在的陷阱，而是主动引导读者去思考如何构建更稳健、更具解释力的模型。例如，在分析影响某地区疾病发病率的因素时，仅仅做单因素分析是远远不够的，而多元回归则能够帮助我们更好地理解各个因素的独立贡献。此外，作者还提到了“逻辑回归”在处理二分类因变量（如患病/未患病）时的应用，这对于卫生学研究来说至关重要。他对这些高级统计方法的介绍，并没有让新手望而却步，而是通过大量的实例和清晰的逻辑，将复杂的概念层层剥开，让我觉得掌握这些工具不再是遥不可及的目标。
评分《实用卫生统计学》这本书在“质量控制与评价”这部分内容的呈现，让我觉得非常贴合“实用”二字。作者并没有将质量控制的概念停留在理论层面，而是将其与公共卫生实践中的具体场景紧密结合。他详细地介绍了“统计过程控制”（SPC）的基本原理，并且通过一些图表，比如“控制图”，来展示如何监测和控制生产过程中的变异。我印象深刻的是，作者将SPC的概念应用到了医疗服务质量的评价上，比如如何监测医院的平均住院天数、患者满意度得分的变化趋势，以及如何通过控制图来识别服务质量中的异常波动。他解释了“上限控制线”、“下限控制线”和“中心线”的意义，以及当数据点超出控制线时，可能意味着什么。这让我认识到，统计学不仅仅是用来分析研究数据，更可以作为一种持续改进的工具，应用于日常的质量管理。作者还讲解了如何使用统计方法来评价一个公共卫生项目的效果，比如如何进行“成本效益分析”和“成本效用分析”。他解释了这些评价指标的计算方法，以及如何根据这些指标来判断项目的价值和可行性。这对于任何一个从事公共卫生工作的人来说，都是非常重要的技能。这本书并没有回避统计学在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据的收集困难、计算的复杂性等，而是提供了一些实用的解决方案和建议。我感觉作者是一位非常接地气的专家，他能够将复杂的统计理论转化成易于理解和操作的实践指南。
评分在学习《实用卫生统计学》的过程中，作者对于“推断性统计”的引入方式令我眼前一亮。他并没有直接抛出假设检验的各种公式和步骤，而是先通过一个具体的卫生学研究场景，来引导读者思考“为什么我们需要推断性统计”。例如，他会提问：如果我们对一个样本人群进行了某种健康干预，我们如何知道这个干预是否真的有效？仅仅看到样本中的改善是远远不够的，因为我们无法排除这种改善是偶然发生的。作者通过这样的设问，自然而然地引出了“统计显著性”和“P值”的概念，并将其与“假设检验”的逻辑联系起来。这种“由问题导向学习”的方式，让我能够更深刻地理解推断性统计的意义和目的，而不是死记硬背那些复杂的流程。他将“零假设”和“备择假设”的比喻，也做得非常形象，就像法庭上的“无罪推定”原则，只有当有足够的证据（统计量）才能推翻零假设。我特别喜欢他对于“第一类错误”（误判为有效）和“第二类错误”（误判为无效）的解释，并指出在卫生统计学研究中，这两种错误可能带来的不同后果。这让我认识到，统计推断并非百分之百准确，而是需要在可接受的误差范围内做出判断。作者还非常细致地介绍了几个常用的假设检验方法，比如t检验、卡方检验等，并且结合了卫生学研究中的实际案例，比如比较两个治疗组的平均血压差异，或者分析吸烟与肺癌发病率之间的关系。他不仅讲解了如何进行计算，更重要的是教会我们如何根据研究设计和数据类型来选择合适的检验方法，以及如何解读检验结果。这种循序渐进、理论与实践相结合的讲解方式，让我对推断性统计不再感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。
评分《实用卫生卫生统计学》这本书的“附录”部分，也给我带来了不少惊喜。通常情况下，附录只是作为一些补充材料的存在，但我发现这本书的附录内容非常有价值。作者将一些常用的统计软件（如SPSS、R）在卫生统计学中的应用进行了简要的介绍，并且提供了一些具体的案例操作步骤。这对于我这样想要将理论付诸实践的读者来说，无疑是巨大的帮助。他并没有深入到软件的每一个细节，而是侧重于如何利用这些软件来完成书中所讲到的各种统计分析。例如，如何输入数据、如何进行描述性统计分析、如何进行假设检验、如何绘制统计图表等，都有清晰的指导。这让我感觉，这本书不仅仅是理论的传授，更是一本实操指南。作者还提供了一些常用统计公式的汇总，以及一些重要的统计学概念的定义列表，这些在复习和查阅时都非常方便。我特别欣赏他附录中关于“统计学文献阅读指南”的内容，它教我如何批判性地阅读科学文献，如何识别研究中的潜在问题，以及如何评估研究结果的可靠性。这让我觉得，这本书不仅仅是在教我如何做统计，更是在教我如何成为一个更成熟、更批判性的读者和研究者。作者的细心和周到，体现在了这本书的每一个细节之中，让我觉得物超所值。
评分《实用卫生统计学》这本书带给我的惊喜，不仅仅在于它对基础概念的清晰阐述，更在于作者对于统计学在具体卫生问题解决过程中的应用描绘。在读到关于“描述性统计”的部分时，我发现作者并没有仅仅罗列均值、中位数、标准差这些统计量，而是着重强调了如何利用这些工具来“讲故事”。他举例说明，当我们需要报告某地居民的平均年龄和年龄分布时，仅仅给出一个平均值是不够的，还需要通过绘制年龄的直方图或者箱线图来直观地展示数据的离散程度和潜在的异常值。这种“数据可视化”的理念贯穿始终，让我觉得这本书不仅仅是在教我们计算，更是在教我们如何通过数据来传达信息，如何让数据“说话”。我曾经在一些学术会议上看到过一些非常出色的统计图表，它们能够瞬间抓住问题的核心，而作者在这一部分似乎就是在传授这样的“秘籍”。他提到了如何选择合适的图表类型来展现不同类型的数据，以及如何避免在图表中误导读者。例如，在展示不同治疗组的疗效时，柱状图配合误差线是多么直观，而如果在描述人群的收入分布时，使用饼图来展示占比可能就会显得不够精确。作者还特别强调了“抽样误差”和“抽样偏差”的概念，并告诉我们如何在报告研究结果时，谨慎地解释这些误差对结论可能产生的影响。这让我意识到，统计学不仅仅是为了找到“真相”，更重要的是要诚实地面对数据的不确定性，并且以负责任的方式来呈现研究成果。这本书没有回避这些统计学研究中存在的“灰色地带”，而是主动引导读者去思考如何更严谨地进行数据分析和解读，这让我对作者的专业性和严谨性深感敬佩。
评分总而言之，《实用卫生统计学》这本书给我带来的不仅仅是统计学知识的增长，更重要的是一种思维方式的转变。在阅读这本书的过程中，我逐渐养成了用数据说话、用逻辑分析问题的习惯。作者的讲解方式非常清晰、有条理，而且充满了人文关怀。他能够将那些原本可能令人望而生畏的统计概念，用生动形象的比喻和贴近实际的案例来解释，让我在学习的过程中感受到了乐趣，而不是枯燥和乏味。我不再是那个仅仅被动接受知识的学生，而是开始主动思考，主动去运用这些知识去解决实际问题。这本书让我明白了，统计学不仅仅是一门科学，更是一门艺术，它能够帮助我们更好地理解世界，更好地做出决策。我尤其感谢作者在书中反复强调的“批判性思维”和“对数据负责任的态度”。这让我意识到，在信息爆炸的时代，我们不能轻易相信任何一个数据，而是需要通过科学的统计方法去验证和解读。这本书让我对公共卫生领域充满了更多的热情和信心，我相信，掌握了统计学这把“利器”，我将能够更有效地为改善人们的健康福祉贡献自己的力量。我毫不犹豫地会将这本书推荐给任何一位对公共卫生统计学感兴趣的朋友，它绝对是一本值得反复阅读、学习和珍藏的宝贵书籍。
评分《实用卫生统计学》在讲解“生存分析”和“时间序列分析”这些进阶内容时，给我带来了极大的启发。作者并没有将这些复杂的统计方法束之高阁，而是用非常亲切和实用的方式将其呈现出来。在讲解“生存分析”时，他没有立刻深入到Kaplan-Meier曲线和Cox回归模型的细节，而是先从一个常见的卫生学问题出发：我们如何评估一个新疗法对患者生存期的影响？仅仅计算平均生存期是不够的，因为研究过程中可能存在失访情况，而且不同患者的治疗和预后也可能不同。作者通过对“删失数据”的处理，以及引入“生存函数”和“风险函数”的概念，让我明白了生存分析的独到之处。他详细地讲解了如何解释Kaplan-Meier曲线，以及如何使用Log-rank检验来比较不同组的生存曲线。他甚至还提到了Cox比例风险模型，并解释了如何利用它来分析多个预后因素对生存期的影响。这让我觉得，即使是那些看起来非常专业和复杂的统计方法，在作者的讲解下，也变得触手可及。接着，作者又将目光投向了“时间序列分析”，他指出在公共卫生领域，很多数据都是随时间变化的，例如传染病的发生率、疫苗接种率、慢性病的患病率等。他讲解了如何识别时间序列数据中的趋势、季节性、周期性等模式，以及如何利用ARIMA模型等方法来预测未来的趋势。我记得作者用了一个非常贴切的比喻：时间序列分析就像是“侦探”，它通过分析过去的数据模式，来预测未来的走向，从而帮助我们提前做好准备。这本书在这些进阶内容的讲解上，做到了既有深度又不失广度，为我打开了新的统计学视野。
评分《实用卫生统计学》这本书在“研究设计与抽样方法”章节的处理方式，让我觉得作者是一位经验丰富的实践者。他没有将这一部分内容写成枯燥的理论堆砌，而是从公共卫生研究的实际需求出发，解释了为什么研究设计和抽样方法至关重要。他详细地介绍了“横断面研究”、“队列研究”、“病例对照研究”等常见的研究类型，并分析了它们各自的优缺点以及适用的场景。我特别欣赏作者对于“偏倚”的详细阐述，他不仅解释了“选择偏倚”、“信息偏倚”等常见的偏倚类型，还给出了很多避免这些偏倚的实际建议。比如，在设计一项健康调查时，如何确保样本的代表性，如何设计清晰的问题以减少信息偏倚，这些都是非常宝贵的经验。作者还花了很大的篇幅来讲解不同的抽样方法，从最简单的“简单随机抽样”到更复杂的“分层抽样”、“整群抽样”等，并解释了它们的适用条件和优缺点。他用了很多图示和表格来辅助说明，使得这些原本抽象的概念变得易于理解。我记得作者在讲解“简单随机抽样”时，打了一个比方，就像从一个装满各种颜色的球的袋子里，随机抓取一定数量的球，确保每一个球被抓到的概率是相等的。而“分层抽样”则更像是将袋子里的球按照颜色分类，然后再从每个颜色类别中抽取一定数量的球，以确保不同颜色的球在样本中都有足够的代表。这些生动形象的比喻，让我能够快速掌握这些抽样方法的精髓。这本书的这一部分内容，为我打下了坚实的研究基础，让我开始思考，在未来的研究中，如何才能设计出更科学、更严谨的研究方案，从而获得更可靠的研究结果。
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