具体描述
本书共分12个章节。前三章讨论了诊断准确度的常用指标与诊断准确度的研究设计，第1章给出了一些诊断准确度研究中的统计学问题；第2章定义了几个常用的诊断准确度指标，如灵敏度、特异度、预测价值、接受者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及其有关指标；第3章描述了避免常见诊断准确度偏倚的临床研究设计。
第4和第5章讨论了诊断准确度的估计与假设检验方法。第4章描述了估计灵敏度、特异度预测价值和ROC曲线的方法；第5章给出了比较几个竞争试验相对准确度的方法。第6章阐明了诊断准确度研究的样本含量计算7章讨论了诊断试验研究中Meta分析的非数学问题。
第8至第12章讨论了更高级的分析技术。第8章运用回归模型研究了患者特征对诊断试验准确度的影响；第9章探讨了比较几条相关ROC曲线(如多阅片者研究)的方法；第10章给出了校正证实偏倚的估计与推断方法；第11章讨论了采用不完善金标准时，诊断准确度的正确估计方法；第12章描述了诊断试验研究的Meta分析的统计学方法。
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读后感
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用户评价
这本书的写作风格展现出一种罕见的“谦逊与自信”的完美融合。作者在陈述复杂理论时，始终保持着一种引导者的姿态，从不以居高临下的口吻传授知识，而是像一个耐心细致的伙伴，引导读者一同探索。尤其是在处理那些存在争议或不同学派观点的统计学流派时，作者并没有武断地偏向某一方，而是公正地呈现了各种方法的优缺点和适用情境，这体现了极高的学术素养和开放的心态。这种平衡且包容的态度，使得这本书的参考价值大大超越了一般的工具书范畴，它更像是一部探讨科学思维和数据伦理的严肃著作。阅读过程中，我多次停下来思考作者提出的每一个细微的差别和取舍，这种启发性的阅读体验，是其他许多流于表面的书籍所无法比拟的。
评分我个人尤其欣赏这本书在引入案例和图示方面的独到匠心。不同于很多教材只是堆砌教科书式的标准案例，这本书所选取的例子都带着强烈的“现实感”，仿佛就是从我日常接触的科研文献中直接截取的片段。比如，它在讲解方差分析时，使用的案例涉及到生物医学研究中的多因素干预效果评估，不仅展示了如何计算，更重要的是指导了如何解读结果，并指出了在实际操作中可能遇到的偏差和需要注意的伦理边界。那些穿插在章节之间的流程图和模型示意图，清晰地勾勒出了复杂数据处理的路径，避免了单纯文字描述带来的理解障碍。这种实践导向的教学方法，极大地缩短了理论知识与实际应用之间的鸿沟，让我感觉手中的这本书不仅仅是一本知识的集合，更像是一位经验丰富的导师在身旁耳提面命。
评分从整体内容的覆盖面和深度来看，这本书的广度令人印象深刻，它似乎有意地将许多分散在不同专业领域的统计学应用进行了系统的整合和梳理。我发现，无论是基础的描述性统计、假设检验，还是到更高级的时间序列分析和非参数方法，其核心思想都被巧妙地串联起来，形成了一个有机统一的知识体系。这种宏观的视野，对于希望建立全面统计学知识框架的人来说，无疑是极其宝贵的。它不是孤立地讲解每一个模块，而是着重强调了不同统计工具之间的内在联系和适用范围的边界。这让我不再将统计学视为一堆孤立的公式，而是一个完整、相互支持的推理工具箱。这种系统化的构建方式，极大地巩固了我的知识结构，为我未来应对更复杂的跨学科研究打下了坚实的基础。
评分这本书在阐述核心概念时，那种抽丝剥茧的讲解方式，简直是教科书级别的典范。它没有满足于仅仅给出定义，而是深入挖掘了每一个统计学方法背后的思维逻辑和假设前提，这对于我这种追求“知其所以然”的学习者来说，简直是福音。举例来说，在讲解假设检验的构建过程时，作者不仅仅罗列了零假设和备择假设，更细致地剖析了P值背后的概率解释及其在实际决策中的局限性。这种深度挖掘，让原本枯燥的理论变得生动起来，让我能真正理解数据背后的含义，而不是机械地套用公式。更难能可贵的是，书中的语言风格在保持高度严谨性的同时，又避免了过度晦涩的术语堆砌，使得即便是初次接触这方面内容的读者，也能较快地跟上思路。这种平衡的拿捏，非常考验作者的功力，也极大地提升了我的学习效率。
评分这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面材质，拿在手里就感觉分量十足，绝对不是那种轻飘飘的速成读物。我拿到手的时候，首先被它内页的纸张质量吸引了，印刷清晰锐利，字体的排版也十分考究，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。尤其是那些复杂的公式和图表，处理得非常到位，既保证了专业性，又兼顾了阅读的舒适度。看得出来，出版方在细节上确实下了不少功夫，这对于一本理工科类的专业书籍来说，是至关重要的。光是这份对阅读体验的尊重，就足以让我在众多同类书籍中选中它。这本书的结构逻辑性也极强，目录的编排就像是一张精心绘制的导航图，指引着读者从基础概念逐步深入到高阶应用，让人有一种清晰的脉络感，而不是被知识点淹没的无措感。这种用心打磨的实体书，摆在书架上本身就是一种享受。
评分等于是作者的博士时所做的工作总结 ，综述很全，当时读时是为了写论文 ，没有好好看公式。需要重新读/
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