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出版者:北京醫科大學齣版社

作者:康曉平 編

出品人:

頁數:217

译者:

出版時間:2002-4

價格:18.80元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787810712682

叢書系列:

圖書標籤:

• 文學
• 衛生統計學
• 統計學
• 流行病學
• 公共衛生
• 醫學統計
• 生物統計
• 研究方法
• 數據分析
• 醫學研究
• 循證醫學

《臨床研究方法與數據分析指南》 引言 在飛速發展的醫學領域，嚴謹的科學研究是推動知識進步、提升臨床實踐水平的基石。每一項臨床決策的製定，每一項治療方案的優化，都離不開紮實的科學證據。而這些證據的産生，則依賴於清晰的研究設計、規範的數據收集以及準確的數據分析。本書旨在為廣大臨床醫生、科研人員以及對醫學研究感興趣的讀者，提供一套係統、全麵的臨床研究方法與數據分析指南，幫助您掌握從研究設想到結果解讀的全過程，打造高質量的醫學研究成果。 本書特色與內容概述 本書緊密結閤臨床實踐需求，涵蓋瞭臨床研究的各個關鍵環節，旨在幫助讀者建立科學的研究思維，掌握實用的研究技能。 第一部分：臨床研究設計 研究問題的界定與文獻迴顧： 如何從臨床實踐中發現有價值的研究問題？ 如何進行係統而全麵的文獻迴顧，為研究奠定基礎？ 如何界定研究目的和研究假設，確保研究的焦點明確？ 研究類型的選擇與優劣分析： 觀察性研究： 隊列研究、病例對照研究、橫斷麵研究的設計原則、實施要點、偏倚來源及控製方法。詳細解析各類研究在迴答不同臨床問題時的適用性。 實驗性研究： 隨機對照試驗（RCT）的設計理念、實施步驟、倫理考量、隨機化方法、盲法技術以及對療效評估的影響。重點探討如何提高RCT的內部效度和外部效度。 其他研究設計： 係統評價與Meta分析的設計與執行，以及其在整閤現有證據中的重要作用。 樣本量估算與抽樣方法： 理解影響樣本量估算的關鍵因素，如效應量、統計效力、顯著性水平等。 掌握不同研究設計的樣本量計算公式和軟件應用。 介紹概率抽樣（簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣）與非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理、特點及在臨床研究中的應用。 數據收集工具與質量控製： 設計有效的病例報告錶（CRF），確保數據收集的規範性和準確性。 常用數據收集工具（問捲、訪談、客觀測量等）的開發與驗證。 建立完善的數據錄入與核查流程，最大限度地減少數據錄入錯誤。 第二部分：數據管理與描述性統計 數據管理與預處理： 數據錄入與清理： 學習使用專業的數據管理軟件（如Excel、SPSS、R等），進行數據錄入、編碼、分類和轉換。 缺失數據處理： 識彆不同類型的缺失數據（完全隨機缺失、隨機缺失、非隨機缺失），並掌握刪除法、插補法（均值插補、迴歸插補、多重插補）等常用處理技術及其適用性。 異常值檢測與處理： 學習識彆和處理可能影響統計結果的異常值，如箱綫圖法、Z分數法等。 描述性統計分析： 集中趨勢的度量： 均數、中位數、眾數在不同數據分布下的應用。 離散趨勢的度量： 方差、標準差、變異係數、四分位距（IQR）等，用於描述數據的離散程度。 頻數與比例： 掌握計數資料的描述方法，如頻數錶、百分比、率等。 數據可視化： 柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、直方圖等圖錶的選擇與繪製，直觀展示數據特徵。 第三部分：推斷性統計分析 統計推斷的基本原理： 概率論基礎迴顧：隨機變量、概率分布（正態分布、t分布、卡方分布、F分布）的重要性。 假設檢驗的概念：零假設（H0）與備擇假設（H1），P值、顯著性水平（α）、拒絕域、第一類錯誤（α錯誤）與第二類錯誤（β錯誤）。 置信區間的構建與解釋。 參數檢驗： 單樣本t檢驗： 檢驗單個樣本均數是否與已知總體均數有顯著差異。 配對樣本t檢驗： 比較同一組對象在不同時間或不同條件下的均數差異。 獨立樣本t檢驗： 比較兩個獨立樣本均數是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 比較三個或三個以上獨立樣本均數是否存在顯著差異，以及方差齊性檢驗。 非參數檢驗： 當數據不符閤參數檢驗的正態性或方差齊性假設時，如何選擇閤適的非參數檢驗，如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等。 分類資料的統計分析： 卡方檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性，包括獨立性檢驗、擬閤優度檢驗。 Fisher精確檢驗： 適用於小樣本的分類資料的關聯性分析。 相關係數： Pearson積矩相關係數（用於連續變量）、Spearman等級相關係數（用於排序變量或非正態分布變量）的計算與解釋。 相對危險度（RR）與優勢比（OR）： 在隊列研究和病例對照研究中評估暴露與結局之間關聯的強度，以及置信區間的計算。 第四部分：迴歸分析與多因素模型 綫性迴歸： 簡單綫性迴歸：建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型。 多元綫性迴歸：建立多個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，控製混雜因素的影響。 迴歸係數的解釋、模型擬閤優度（R²）、假設檢驗。 邏輯迴歸： 用於因變量為二分類（如疾病有/無）的迴歸模型。 Odds Ratio（OR）的計算與解釋，以及其與風險關聯的對應關係。 多元邏輯迴歸在控製混雜因素、探索危險因素時的應用。 生存分析： Kaplan-Meier麯綫： 描述生存時間分布，估計生存率。 Log-rank檢驗： 比較不同組彆的生存麯綫是否存在顯著差異。 Cox比例風險模型： 探索影響生存時間（結局）的多個預後因素，並估計其相對風險，是臨床研究中常用的多因素生存分析方法。 第五部分：研究結果的報告與解讀 統計結果的呈現： 如何規範地報告統計量（均數±標準差、中位數（IQR）、P值、置信區間等）。 圖錶的使用原則與規範，確保信息傳達的清晰性。 研究結果的解讀： 統計學顯著性與臨床顯著性的區彆。 如何評估研究結果的可靠性，考慮偏倚、混雜等因素。 將統計結果融入臨床背景，進行科學的推斷與討論。 結語 《臨床研究方法與數據分析指南》不僅僅是一本介紹統計方法的書籍，更是一套引領您科學思維的訓練營。通過本書的學習，您將能夠自信地設計、執行並解讀各類臨床研究，為醫學知識的進步貢獻力量，為患者的健康保駕護航。無論您是初涉科研的醫生，還是經驗豐富的研究者，本書都將成為您在探索醫學未知領域過程中不可或缺的助手。

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在學習《實用衛生統計學》的過程中，作者對於“推斷性統計”的引入方式令我眼前一亮。他並沒有直接拋齣假設檢驗的各種公式和步驟，而是先通過一個具體的衛生學研究場景，來引導讀者思考“為什麼我們需要推斷性統計”。例如，他會提問：如果我們對一個樣本人群進行瞭某種健康乾預，我們如何知道這個乾預是否真的有效？僅僅看到樣本中的改善是遠遠不夠的，因為我們無法排除這種改善是偶然發生的。作者通過這樣的設問，自然而然地引齣瞭“統計顯著性”和“P值”的概念，並將其與“假設檢驗”的邏輯聯係起來。這種“由問題導嚮學習”的方式，讓我能夠更深刻地理解推斷性統計的意義和目的，而不是死記硬背那些復雜的流程。他將“零假設”和“備擇假設”的比喻，也做得非常形象，就像法庭上的“無罪推定”原則，隻有當有足夠的證據（統計量）纔能推翻零假設。我特彆喜歡他對於“第一類錯誤”（誤判為有效）和“第二類錯誤”（誤判為無效）的解釋，並指齣在衛生統計學研究中，這兩種錯誤可能帶來的不同後果。這讓我認識到，統計推斷並非百分之百準確，而是需要在可接受的誤差範圍內做齣判斷。作者還非常細緻地介紹瞭幾個常用的假設檢驗方法，比如t檢驗、卡方檢驗等，並且結閤瞭衛生學研究中的實際案例，比如比較兩個治療組的平均血壓差異，或者分析吸煙與肺癌發病率之間的關係。他不僅講解瞭如何進行計算，更重要的是教會我們如何根據研究設計和數據類型來選擇閤適的檢驗方法，以及如何解讀檢驗結果。這種循序漸進、理論與實踐相結閤的講解方式，讓我對推斷性統計不再感到畏懼，反而充滿瞭探索的興趣。

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《實用衛生統計學》這本書在“研究設計與抽樣方法”章節的處理方式，讓我覺得作者是一位經驗豐富的實踐者。他沒有將這一部分內容寫成枯燥的理論堆砌，而是從公共衛生研究的實際需求齣發，解釋瞭為什麼研究設計和抽樣方法至關重要。他詳細地介紹瞭“橫斷麵研究”、“隊列研究”、“病例對照研究”等常見的研究類型，並分析瞭它們各自的優缺點以及適用的場景。我特彆欣賞作者對於“偏倚”的詳細闡述，他不僅解釋瞭“選擇偏倚”、“信息偏倚”等常見的偏倚類型，還給齣瞭很多避免這些偏倚的實際建議。比如，在設計一項健康調查時，如何確保樣本的代錶性，如何設計清晰的問題以減少信息偏倚，這些都是非常寶貴的經驗。作者還花瞭很大的篇幅來講解不同的抽樣方法，從最簡單的“簡單隨機抽樣”到更復雜的“分層抽樣”、“整群抽樣”等，並解釋瞭它們的適用條件和優缺點。他用瞭很多圖示和錶格來輔助說明，使得這些原本抽象的概念變得易於理解。我記得作者在講解“簡單隨機抽樣”時，打瞭一個比方，就像從一個裝滿各種顔色的球的袋子裏，隨機抓取一定數量的球，確保每一個球被抓到的概率是相等的。而“分層抽樣”則更像是將袋子裏的球按照顔色分類，然後再從每個顔色類彆中抽取一定數量的球，以確保不同顔色的球在樣本中都有足夠的代錶。這些生動形象的比喻，讓我能夠快速掌握這些抽樣方法的精髓。這本書的這一部分內容，為我打下瞭堅實的研究基礎，讓我開始思考，在未來的研究中，如何纔能設計齣更科學、更嚴謹的研究方案，從而獲得更可靠的研究結果。

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《實用衛生統計學》這本書在“質量控製與評價”這部分內容的呈現，讓我覺得非常貼閤“實用”二字。作者並沒有將質量控製的概念停留在理論層麵，而是將其與公共衛生實踐中的具體場景緊密結閤。他詳細地介紹瞭“統計過程控製”（SPC）的基本原理，並且通過一些圖錶，比如“控製圖”，來展示如何監測和控製生産過程中的變異。我印象深刻的是，作者將SPC的概念應用到瞭醫療服務質量的評價上，比如如何監測醫院的平均住院天數、患者滿意度得分的變化趨勢，以及如何通過控製圖來識彆服務質量中的異常波動。他解釋瞭“上限控製綫”、“下限控製綫”和“中心綫”的意義，以及當數據點超齣控製綫時，可能意味著什麼。這讓我認識到，統計學不僅僅是用來分析研究數據，更可以作為一種持續改進的工具，應用於日常的質量管理。作者還講解瞭如何使用統計方法來評價一個公共衛生項目的效果，比如如何進行“成本效益分析”和“成本效用分析”。他解釋瞭這些評價指標的計算方法，以及如何根據這些指標來判斷項目的價值和可行性。這對於任何一個從事公共衛生工作的人來說，都是非常重要的技能。這本書並沒有迴避統計學在實際應用中可能遇到的挑戰，比如數據的收集睏難、計算的復雜性等，而是提供瞭一些實用的解決方案和建議。我感覺作者是一位非常接地氣的專傢，他能夠將復雜的統計理論轉化成易於理解和操作的實踐指南。

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這本書的名字是《實用衛生統計學》，然而，我拿到這本書的時候，並沒有直接開始研讀統計學的內容，而是被它封麵的設計所吸引。那種沉穩而又不失現代感的風格，讓我覺得這本書並非一本枯燥乏味的教科書，而是可能蘊含著許多實用性和指導性。翻開第一頁，我發現作者並沒有上來就拋齣復雜的公式和概念，而是先從統計學在公共衛生領域扮演的角色和重要性開始闡述，這讓我這位初學者感到非常親切。我一直認為，瞭解一個學科的宏觀意義，比直接鑽研細節更加重要，因為它能幫助我們建立起學習的動力和方嚮感。作者在開篇就強調瞭統計學如何幫助我們理解疾病的傳播規律、評估乾預措施的有效性、以及製定公共衛生政策，這些內容讓我對這本書充滿瞭期待。我腦海中浮現齣許多公共衛生領域中的實際案例，比如傳染病的爆發如何通過統計學模型來預測和控製，疫苗接種率的提高對群體免疫力的影響如何用數據來衡量，以及不同地區居民健康狀況的差異如何通過統計分析來揭示。這些場景都讓我覺得，掌握統計學知識，不僅僅是學習一門技術，更是擁有瞭一雙洞察健康問題的“慧眼”。我開始想象，這本書是否會為我提供一些思考問題的新角度，或者幫助我解讀那些看似復雜卻又至關重要的健康數據。它是否能教會我如何辨彆信息來源的可靠性，如何在媒體上看到關於健康調查的報道時，能夠更理性地分析其背後隱藏的統計學邏輯？這些都是我在閱讀《實用衛生統計學》之前，就已經在腦海中構思好的學習目標。這本書的扉頁上，作者引用瞭一句關於數據重要性的名言，這句話深深地觸動瞭我。它讓我意識到，在當今信息爆炸的時代，數據的重要性不言而喻，而統計學正是駕馭這些數據的關鍵工具。我希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我能夠更自信地麵對和解讀那些與我們健康息息相關的數據。

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《實用衛生統計學》這本書帶給我的驚喜，不僅僅在於它對基礎概念的清晰闡述，更在於作者對於統計學在具體衛生問題解決過程中的應用描繪。在讀到關於“描述性統計”的部分時，我發現作者並沒有僅僅羅列均值、中位數、標準差這些統計量，而是著重強調瞭如何利用這些工具來“講故事”。他舉例說明，當我們需要報告某地居民的平均年齡和年齡分布時，僅僅給齣一個平均值是不夠的，還需要通過繪製年齡的直方圖或者箱綫圖來直觀地展示數據的離散程度和潛在的異常值。這種“數據可視化”的理念貫穿始終，讓我覺得這本書不僅僅是在教我們計算，更是在教我們如何通過數據來傳達信息，如何讓數據“說話”。我曾經在一些學術會議上看到過一些非常齣色的統計圖錶，它們能夠瞬間抓住問題的核心，而作者在這一部分似乎就是在傳授這樣的“秘籍”。他提到瞭如何選擇閤適的圖錶類型來展現不同類型的數據，以及如何避免在圖錶中誤導讀者。例如，在展示不同治療組的療效時，柱狀圖配閤誤差綫是多麼直觀，而如果在描述人群的收入分布時，使用餅圖來展示占比可能就會顯得不夠精確。作者還特彆強調瞭“抽樣誤差”和“抽樣偏差”的概念，並告訴我們如何在報告研究結果時，謹慎地解釋這些誤差對結論可能産生的影響。這讓我意識到，統計學不僅僅是為瞭找到“真相”，更重要的是要誠實地麵對數據的不確定性，並且以負責任的方式來呈現研究成果。這本書沒有迴避這些統計學研究中存在的“灰色地帶”，而是主動引導讀者去思考如何更嚴謹地進行數據分析和解讀，這讓我對作者的專業性和嚴謹性深感敬佩。

评分☆☆☆☆☆

當我開始瀏覽《實用衛生統計學》這本書時，最令我印象深刻的是作者在第一章中對統計學基本概念的梳理。他沒有直接跳入復雜的公式，而是花瞭不少篇幅來解釋諸如“總體”、“樣本”、“變量”、“參數”和“統計量”等基礎術語。在我看來，這是一個非常負責任的做法，因為很多時候，我們學習上的睏惑並非源於公式本身，而是對基礎概念的理解不夠透徹。作者通過生動形象的比喻，比如將“總體”比作一個班級的全體學生，而“樣本”則是隨機抽取的幾個學生，這樣的描述讓這些原本有些抽象的概念變得易於理解。他甚至還舉瞭一些衛生領域的實際例子，比如在調查某個地區居民的血壓水平時，如何界定“總體”是該地區的全部居民，而“樣本”則是通過科學抽樣方法選齣的部分居民。這種貼近實際的講解方式，讓我覺得作者非常瞭解讀者的需求，並且努力讓學習過程變得更加順暢。我特彆欣賞他關於“變量”的分類解釋，特彆是區分瞭“分類變量”（如性彆、血型）和“數值變量”（如身高、體重、年齡），並且進一步細分瞭“離散型”和“連續型”數值變量。這為後續學習如何選擇閤適的統計方法奠定瞭堅實的基礎。在我看來，理解這些基礎的分類，就像是學習一門語言時掌握瞭詞匯和語法一樣重要。如果連基本的術語和分類都弄不清楚，後續的學習就會如同無根之木，難以深入。這本書在這一點上做得相當到位，它確保瞭即使是統計學新手，也能在開始階段就建立起正確的概念框架，避免瞭日後因為基礎不牢而産生的學習障礙。我開始期待，作者是如何將這些基礎概念應用到後續的統計方法介紹中的。

评分☆☆☆☆☆

《實用衛生統計學》在講解“迴歸分析”部分時，展現瞭作者深厚的功力和對讀者需求的深刻洞察。他沒有一開始就使用復雜的矩陣運算，而是從最簡單的“綫性迴歸”入手，通過一個直觀的散點圖，展示瞭兩個變量之間是否存在綫性關係，以及如何找到一條最佳擬閤綫來描述這種關係。他用“自變量”和“因變量”的比喻，比如“年齡”作為自變量，“血壓”作為因變量，清晰地解釋瞭它們之間的作用機製。我印象最深刻的是，作者在講解“迴歸係數”時，強調它不僅僅是一個數值，更代錶著“其他變量保持不變時，自變量每改變一個單位，因變量的平均變化量”。這個解釋非常有指導意義，讓我能夠理解統計模型背後的含義，而不是僅僅看到一個數字。他進而引入瞭“多元迴歸”，解釋瞭如何同時考慮多個因素對因變量的影響，比如在預測居民的健康水平時，不僅要考慮年齡、性彆，還要考慮飲食習慣、體育鍛煉等多種因素。作者還特彆強調瞭“多重共綫性”問題，以及如何通過一些統計方法來處理，這顯示瞭本書的實用性和深度。他並沒有迴避統計模型中可能存在的陷阱，而是主動引導讀者去思考如何構建更穩健、更具解釋力的模型。例如，在分析影響某地區疾病發病率的因素時，僅僅做單因素分析是遠遠不夠的，而多元迴歸則能夠幫助我們更好地理解各個因素的獨立貢獻。此外，作者還提到瞭“邏輯迴歸”在處理二分類因變量（如患病/未患病）時的應用，這對於衛生學研究來說至關重要。他對這些高級統計方法的介紹，並沒有讓新手望而卻步，而是通過大量的實例和清晰的邏輯，將復雜的概念層層剝開，讓我覺得掌握這些工具不再是遙不可及的目標。

评分☆☆☆☆☆

總而言之，《實用衛生統計學》這本書給我帶來的不僅僅是統計學知識的增長，更重要的是一種思維方式的轉變。在閱讀這本書的過程中，我逐漸養成瞭用數據說話、用邏輯分析問題的習慣。作者的講解方式非常清晰、有條理，而且充滿瞭人文關懷。他能夠將那些原本可能令人望而生畏的統計概念，用生動形象的比喻和貼近實際的案例來解釋，讓我在學習的過程中感受到瞭樂趣，而不是枯燥和乏味。我不再是那個僅僅被動接受知識的學生，而是開始主動思考，主動去運用這些知識去解決實際問題。這本書讓我明白瞭，統計學不僅僅是一門科學，更是一門藝術，它能夠幫助我們更好地理解世界，更好地做齣決策。我尤其感謝作者在書中反復強調的“批判性思維”和“對數據負責任的態度”。這讓我意識到，在信息爆炸的時代，我們不能輕易相信任何一個數據，而是需要通過科學的統計方法去驗證和解讀。這本書讓我對公共衛生領域充滿瞭更多的熱情和信心，我相信，掌握瞭統計學這把“利器”，我將能夠更有效地為改善人們的健康福祉貢獻自己的力量。我毫不猶豫地會將這本書推薦給任何一位對公共衛生統計學感興趣的朋友，它絕對是一本值得反復閱讀、學習和珍藏的寶貴書籍。

评分☆☆☆☆☆

《實用衛生衛生統計學》這本書的“附錄”部分，也給我帶來瞭不少驚喜。通常情況下，附錄隻是作為一些補充材料的存在，但我發現這本書的附錄內容非常有價值。作者將一些常用的統計軟件（如SPSS、R）在衛生統計學中的應用進行瞭簡要的介紹，並且提供瞭一些具體的案例操作步驟。這對於我這樣想要將理論付諸實踐的讀者來說，無疑是巨大的幫助。他並沒有深入到軟件的每一個細節，而是側重於如何利用這些軟件來完成書中所講到的各種統計分析。例如，如何輸入數據、如何進行描述性統計分析、如何進行假設檢驗、如何繪製統計圖錶等，都有清晰的指導。這讓我感覺，這本書不僅僅是理論的傳授，更是一本實操指南。作者還提供瞭一些常用統計公式的匯總，以及一些重要的統計學概念的定義列錶，這些在復習和查閱時都非常方便。我特彆欣賞他附錄中關於“統計學文獻閱讀指南”的內容，它教我如何批判性地閱讀科學文獻，如何識彆研究中的潛在問題，以及如何評估研究結果的可靠性。這讓我覺得，這本書不僅僅是在教我如何做統計，更是在教我如何成為一個更成熟、更批判性的讀者和研究者。作者的細心和周到，體現在瞭這本書的每一個細節之中，讓我覺得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

《實用衛生統計學》在講解“生存分析”和“時間序列分析”這些進階內容時，給我帶來瞭極大的啓發。作者並沒有將這些復雜的統計方法束之高閣，而是用非常親切和實用的方式將其呈現齣來。在講解“生存分析”時，他沒有立刻深入到Kaplan-Meier麯綫和Cox迴歸模型的細節，而是先從一個常見的衛生學問題齣發：我們如何評估一個新療法對患者生存期的影響？僅僅計算平均生存期是不夠的，因為研究過程中可能存在失訪情況，而且不同患者的治療和預後也可能不同。作者通過對“刪失數據”的處理，以及引入“生存函數”和“風險函數”的概念，讓我明白瞭生存分析的獨到之處。他詳細地講解瞭如何解釋Kaplan-Meier麯綫，以及如何使用Log-rank檢驗來比較不同組的生存麯綫。他甚至還提到瞭Cox比例風險模型，並解釋瞭如何利用它來分析多個預後因素對生存期的影響。這讓我覺得，即使是那些看起來非常專業和復雜的統計方法，在作者的講解下，也變得觸手可及。接著，作者又將目光投嚮瞭“時間序列分析”，他指齣在公共衛生領域，很多數據都是隨時間變化的，例如傳染病的發生率、疫苗接種率、慢性病的患病率等。他講解瞭如何識彆時間序列數據中的趨勢、季節性、周期性等模式，以及如何利用ARIMA模型等方法來預測未來的趨勢。我記得作者用瞭一個非常貼切的比喻：時間序列分析就像是“偵探”，它通過分析過去的數據模式，來預測未來的走嚮，從而幫助我們提前做好準備。這本書在這些進階內容的講解上，做到瞭既有深度又不失廣度，為我打開瞭新的統計學視野。

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