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出版者:人民卫生出版社

作者:王建华

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:2001-09-01

价格:18.30

装帧:平装

isbn号码:9787117042581

丛书系列:

图书标签:

• 医学
• 统计学
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• 流行病学
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• 医学
• 卫生学
• 数据分析
• 生物统计学

《统计学基础：数据分析与决策》 在信息爆炸的时代，理解和运用数据已成为一项核心技能。本书旨在为读者提供一个坚实的统计学入门基础，帮助您掌握从数据中提取有价值信息的方法，并以此为依据做出更明智的决策。 本书内容涵盖了统计学的基本概念和常用技术，从数据的收集、整理、描述，到推断和建模，力求全面而深入地讲解。我们相信，即使是对统计学完全陌生的读者，也能通过本书的学习，逐步建立起对统计思维的理解和应用能力。 第一部分：数据探索与描述 在任何数据分析的起点，我们都需要先了解数据的基本特征。本部分将引导您走进数据的世界，学习如何有效地收集、整理和呈现数据。 第一章：数据的类型与测量尺度：我们将区分不同类型的数据，如分类数据和数值数据，并深入探讨各种测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）对后续分析的影响。了解数据的本质是后续步骤的基础，我们将通过具体案例说明不同数据类型的重要性。 第二章：数据的收集与抽样：数据的质量直接关系到分析的可靠性。本章将介绍常用的数据收集方法，包括普查和抽样调查。我们将重点讲解各种抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样，并讨论它们的优缺点及适用场景。理解抽样偏差的来源及其规避方法至关重要。 第三章：数据的整理与可视化：原始数据往往杂乱无章。本章将教授如何对数据进行清洗、排序和分组，以及如何使用各种图表工具来直观地展示数据的分布和关系。我们将介绍频率分布表、直方图、条形图、饼图、散点图、折线图等，并探讨如何选择最适合的数据可视化方式，以清晰地传达信息。 第四章：集中趋势与离散程度的度量：为了量化数据的中心位置和分散程度，我们需要掌握描述性统计量。本章将详细介绍均值、中位数、众数等集中趋势的度量方法，以及方差、标准差、极差、四分位距等离散程度的度量方法。通过计算和解释这些统计量，您将能够更深入地理解数据集的整体特征。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率论是统计推断的理论基石。理解概率的概念和各种概率分布，能够帮助我们理解随机现象的规律性。 第五章：概率的基本概念：本章将从事件、样本空间、概率定义入手，逐步引入条件概率、独立事件、贝叶斯定理等核心概念。我们将通过生动的例子，帮助读者理解概率的意义及其在不确定性分析中的作用。 第六章：离散型概率分布：我们将重点介绍几种重要的离散型概率分布，包括二项分布、泊松分布和几何分布。您将学习如何识别符合这些分布的随机变量，并掌握计算其概率的技巧。 第七章：连续型概率分布：本章将聚焦于连续型概率分布，尤其是正态分布（高斯分布）和均匀分布。我们将深入探讨正态分布的性质，包括其钟形曲线、标准正态分布以及如何使用Z分数进行标准化。此外，我们还将介绍学生t分布、卡方分布和F分布等在统计推断中扮演重要角色的分布。 第三部分：统计推断 统计推断是利用样本信息来推断总体特征的核心环节。本部分将带领您掌握参数估计和假设检验两大推断方法。 第八章：参数估计：在不了解总体参数（如均值、比例）的情况下，我们可以通过样本来估计这些未知参数。本章将介绍点估计和区间估计的概念，重点讲解点估计的性质（无偏性、有效性、一致性），并详细阐述置信区间的构建方法，包括如何计算均值和比例的置信区间，以及如何解释置信区间的含义。 第九章：假设检验的基本原理：假设检验是用来检验关于总体的某个假设是否成立的统计方法。本章将介绍假设检验的逻辑，包括原假设（H0）和备择假设（H1）、检验统计量、P值、显著性水平（α）以及第一类错误和第二类错误。您将学习如何构建和执行一个完整的假设检验流程。 第十章：均值和比例的假设检验：本章将具体应用假设检验的原理，教授如何检验单个总体均值、两个总体均值之差，以及单个总体比例、两个总体比例之差的假设。我们将区分Z检验和t检验的适用条件，并演示如何在实际问题中应用这些检验方法。 第十一章：方差的假设检验：除了均值和比例，我们还需要检验总体的离散程度。本章将介绍如何检验单个总体的方差，以及两个总体方差之比的检验，主要会涉及卡方检验和F检验。 第四部分：相关与回归分析 理解变量之间的关系是统计分析的重要目标。本部分将介绍如何衡量和建模变量间的线性关系。 第十二章：相关分析：本章将引入相关系数的概念，用来衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习如何计算皮尔逊相关系数，并理解其取值范围和解释。我们还将讨论相关与因果的区别，强调不能混淆。 第十三章：简单线性回归：本章将介绍简单线性回归模型，用一个自变量来预测一个因变量。您将学习如何构建回归方程，并理解回归系数的含义。我们将讲解最小二乘法，以及如何评估回归模型的拟合优度（决定系数R²），并进行残差分析。 第五部分：高级主题与应用 为了让读者更好地将统计知识应用于实践，本部分将介绍一些更广泛的统计工具和应用场景。 第十四章：方差分析（ANOVA）：当我们需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA是一个强大的工具。本章将介绍单因素方差分析的原理和计算方法，帮助您理解如何判断不同组别之间是否存在显著差异。 第十五章：非参数统计方法：在某些情况下，数据可能不满足参数检验的假设（如正态性）。本章将介绍一些常用的非参数检验方法，例如符号检验、秩和检验、Wilcoxon检验等，并说明它们在何种条件下是比参数检验更优的选择。 第十六章：统计软件的应用：为了提高数据分析的效率和准确性，掌握统计软件的使用至关重要。本章将介绍如何使用主流的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）来执行本书中介绍的各种统计分析，并提供实际操作的指导。 通过学习《统计学基础：数据分析与决策》，您将不仅掌握一套严谨的分析方法，更能培养一种基于数据的理性思考能力，在学习、工作和生活中做出更明智的判断。本书适合所有希望提升数据素养的读者，无论您是学生、研究人员还是职场人士，都将从中受益。

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这本书给我带来的震撼，与其说是知识的获取，不如说是思维方式的重塑。它彻底改变了我对“随机性”的认知。我之前总觉得很多事情的发生是不可预测的，纯粹是运气使然。然而，《流行病学》却用严谨的科学方法，将许多看似偶然的事件背后隐藏的必然性一一展现。比如，书中关于疾病传播模型的部分，通过对不同传播途径、潜伏期、感染率等因素的量化分析，使得我们能够预见某种疾病在特定人群中的扩散趋势。这不仅仅是理论上的探讨，书中还引用了许多真实的公共卫生危机事件作为案例，比如流感的全球大流行、艾滋病的蔓延，甚至是某些慢性疾病的发病率变化。作者在分析这些案例时，并没有简单地描述“发生了什么”，而是深入剖析了“为什么会发生”，以及“如何能够预防和控制”。这让我意识到，科学研究不仅仅是为了解释过去，更是为了指导未来。阅读过程中，我时常会联想到自己日常生活中遇到的一些现象，比如感冒在冬季高发的原因，或者某种谣言如何在社交媒体上迅速传播。这本书为我提供了一套分析这些问题的框架，让我能够跳出情绪化的判断，用更理性的视角去审视。

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从一个普通读者的角度来看，《流行病学》这本书最大的亮点在于其极强的现实意义和普适性。它不是一本只停留在理论层面的学术著作，而是与我们每个人息息相关。书中对疾病传播模式的分析，让我对生活中各种传染病的传播有了更清晰的认识。比如，作者详细解释了为什么某些疾病会周期性爆发，以及为什么会出现“群体免疫”的概念。在读到关于疫苗接种的部分时，我更是感到豁然开朗，原来这背后涉及如此复杂的流行病学模型和风险评估。这本书也让我对信息传播在公共卫生中的作用有了新的理解。作者分析了谣言和错误信息如何加速疾病的传播，以及如何利用科学信息来引导公众的行为。这在我看来，是这本书最具有启发性的部分之一，因为它直接关系到我们如何在这个信息爆炸的时代，辨别真伪，做出明智的决策。虽然书中涉及了一些统计学和数学概念，但作者的讲解方式非常注重逻辑性和直观性，即使是完全没有相关背景的读者，也能大致理解其精髓。

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这本书的阅读过程，更像是一次深刻的社会观察和反思之旅。作者以其非凡的洞察力，将我们带入了一个由疾病编织而成的复杂网络中。书中对人类历史上的几次重大疫情的梳理，不仅仅是历史事件的回顾，更是对人类社会应对挑战能力的一次深刻拷问。我被书中关于“黑死病”的描述所震撼，那段文字让我真切地感受到，当科学认知尚不发达时，人类面对未知疾病的无助和恐慌。而随着科学的进步，我们似乎掌握了越来越多的“武器”，但随之而来的，是新的挑战。书中对现代社会中新兴传染病的分析，让我意识到，尽管我们拥有先进的医疗技术，但人类依然面临着巨大的风险。作者并没有简单地给出“答案”，而是引导读者去思考，去发现那些隐藏在表象之下的深层原因。这本书让我开始审视自己作为个体，在应对公共卫生危机时所扮演的角色，以及我们集体的行为模式所带来的影响。它提供了一种批判性的视角，让我们能够更深刻地理解社会运行的机制，以及我们在其中所处的位置。

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不得不说，《流行病学》这本书的阅读体验是相当独特的。它不像我之前读过的任何一本关于疾病的书籍，它更像是一部关于人类社会脆弱性与韧性的史诗。书中不仅探讨了疾病本身的生物学特性，更深入地剖析了人类社会结构、文化习俗、经济发展水平等非生物因素在疾病传播中所扮演的角色。我印象最深的是关于“社交距离”的讨论，作者从历史上的隔离措施，一直讲到现代社会中社交网络的影响，将一个简单的概念延伸出如此丰富的内涵。书中对不同文化背景下人们对疾病的态度和反应的对比分析，也让我大开眼界。例如，在某些文化中，人们更倾向于将疾病归结于超自然力量，而在另一些文化中，则更依赖于科学和医学。这种差异不仅影响了疾病的防治效果，也塑造了社会整体的应对模式。这本书让我深刻认识到，疾病从来不是孤立存在的，它是一个复杂的系统性问题，需要从多维度去理解和解决。我之前对公共卫生领域的了解非常有限，但这本书就像一扇窗户，让我得以窥见其中蕴含的深刻智慧和广阔天地。

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读完这本《流行病学》之后，我最大的感受就是它以一种极其宏大且细致的视角，解构了人类社会中那些看似偶然实则蕴含深刻规律的现象。初拿到这本书时，我以为它会是一本偏向枯燥的学术专著，但事实证明我大错特错了。作者的叙事功力实在令人赞叹，他能够将统计学、生物学、社会学等多个领域的知识融会贯通，并用生动的故事和鲜活的案例串联起来。书中对于历史上的几次著名瘟疫的分析，不仅仅是罗列数字和症状，而是深入挖掘了当时社会的经济状况、文化背景、医疗条件，甚至是人们的心理状态如何共同作用，促成了疾病的传播和演变。我尤其被其中关于“超级传播者”现象的讨论所吸引，它揭示了少数个体在群体行为中扮演的至关重要的角色，以及这种现象背后复杂的网络效应。这本书让我意识到，我们身边的许多公共卫生问题，并非孤立存在，而是与我们生活的方方面面都息息相关。它提供了一种全新的思维方式，去理解和应对那些威胁人类健康和福祉的潜在风险。虽然我对书中某些复杂的统计模型理解得并不透彻，但作者的讲解已经足够通俗易懂，足以让我领略到其精妙之处。

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.........总比统计简单.70.

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