医学统计学与电脑实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海科学技术出版社

作者:方积乾

出品人:

页数:654 页

译者:

出版时间:2001-7

价格:55.0

装帧:平装

isbn号码:9787532359837

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计
• 统计学
• 医学统计学
• 生物统计学
• 统计学
• 医学研究
• 数据分析
• SPSS
• R语言
• 流行病学
• 临床试验
• 科研方法

临床试验数据分析指南 简介： 《临床试验数据分析指南》是一本专为医疗研究人员、临床医生、统计学爱好者以及任何希望深入理解和应用临床试验数据的读者量身打造的实用性著作。本书聚焦于临床试验过程中所产生的各类数据，从设计阶段的严谨规划，到数据收集的规范操作，再到最终的统计分析与结果解读，提供了一个全面且系统化的学习路径。我们旨在帮助读者掌握解读复杂的医学研究报告，评估研究结论的可靠性，并能独立进行初步的数据探索与分析，从而做出更明智的临床决策。 本书内容详尽概述： 第一部分：临床试验数据分析基础 第一章：临床试验设计与数据类型 详细介绍不同类型的临床试验设计，包括随机对照试验（RCT）、队列研究、病例对照研究等，并阐述不同设计对数据收集和分析的影响。 深入剖析临床试验中常见的数据类型，如定性数据（分类变量，如性别、疾病分级）、定量数据（数值变量，如血压、血药浓度）、有序数据（等级数据，如疼痛评分）等。 探讨因变量和自变量的概念，以及它们在临床研究中的角色。 第二章：数据收集的质量控制与预处理 强调数据收集过程中的规范性与准确性，介绍病例报告表（CRF）的设计要点，以及数据录入的常见错误及其防范措施。 详细讲解数据清洗的步骤，包括缺失值处理（删除、插补）、异常值检测与处理、数据格式统一等，确保分析数据的完整性和可靠性。 介绍数据转换与编码的技术，如何将原始数据转化为便于统计分析的格式。 第三章：描述性统计在临床数据中的应用 全面介绍描述性统计的核心概念，包括集中趋势（均数、中位数、众数）、离散趋势（标准差、方差、极差、四分位距）以及比例、百分比等。 通过大量临床案例，演示如何使用各种图表（直方图、箱线图、散点图、饼图等）来可视化临床试验数据，直观地呈现数据分布特征和趋势。 讲解如何根据数据类型和研究目的，选择最合适的描述性统计量和图表。 第二部分：核心统计推断方法 第四章：假设检验的基本原理与应用 深入浅出地讲解假设检验的逻辑，包括原假设、备择假设、P值、显著性水平（α）的概念，以及第一类错误和第二类错误的含义。 详细介绍多种常用的假设检验方法，如t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、卡方检验（适合分析分类变量之间的关系）、ANOVA（方差分析）等。 结合具体的临床研究场景，演示如何选择合适的假设检验方法，并解读检验结果。 第五章：参数估计与置信区间 解释参数估计的概念，包括点估计和区间估计。 重点讲解置信区间的概念及其在临床研究中的意义，例如如何通过置信区间来估计治疗效果的范围。 演示如何计算不同参数（如均数、比例、差值）的置信区间，并解读其临床含义。 第六章：相关性与回归分析 介绍相关性分析，包括Pearson相关系数和Spearman相关系数，以及如何衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。 深入讲解简单线性回归，如何建立一个自变量和一个因变量之间的预测模型，并解读回归系数的意义。 引入复回归分析，探讨多个自变量如何共同影响一个因变量，以及如何进行变量选择。 特别关注在医学统计中常见的回归模型，如逻辑回归，用于分析二分类结局变量。 第三部分：特定临床研究场景的统计分析 第七章：生存分析在临床试验中的应用 详细介绍生存分析的基本概念，如生存时间、删失数据、生存函数、风险函数等。 讲解Kaplan-Meier曲线的绘制与解读，用于估计和比较不同组别的生存率。 介绍Cox比例风险模型，如何分析多个协变量对生存时间的影响。 应用实例包括新药治疗的生存期延长效果、疾病复发时间分析等。 第八章：多中心临床试验数据分析 讨论多中心临床试验数据在统计分析中可能遇到的挑战，如中心效应、数据异质性等。 介绍处理多中心数据的方法，例如混合效应模型、分层分析等。 强调如何确保各中心数据质量的一致性，以及如何汇总和解释多中心研究结果。 第九章：临床试验中的不良事件分析 介绍不良事件（AE）数据的收集、分类与编码。 讲解如何对不良事件的发生率、严重程度进行描述性统计分析。 探讨如何进行比较不同治疗组别不良事件发生率的统计检验，并解读结果。 关注安慰剂效应在不良事件中的体现。 第四部分：统计软件应用与结果报告 第十章：常用统计软件介绍与操作入门 本书将以SPSS、R语言等主流统计软件为例，提供详细的操作指南。 涵盖数据导入、基本统计计算、图表绘制、假设检验、回归分析等常用功能的操作步骤。 强调理解统计原理与软件操作的结合，而非机械模仿。 第十一章：临床试验统计结果的报告与解读 指导读者如何按照国际医学期刊的标准，规范地撰写临床试验的统计分析部分。 讲解如何清晰、准确地呈现统计结果，包括表格、图形的规范使用。 强调对统计结果进行恰当的临床解读，避免过度解读或误读。 讨论统计显著性与临床意义之间的关系。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章节都结合了清晰的理论阐述和丰富的临床案例，帮助读者将抽象的统计概念与实际的医学研究联系起来。 循序渐进的学习路径： 从基础的描述性统计到复杂的回归模型和生存分析，本书的章节安排旨在引导读者逐步掌握统计分析的各项技能。 聚焦临床应用： 全书始终围绕临床试验数据分析这一核心主题，旨在提升读者的实际操作能力和问题解决能力。 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的专业术语，力求以简洁明了的语言解释复杂的统计概念，使其易于非统计学专业背景的读者理解。 注重批判性思维： 鼓励读者在阅读和分析医学文献时，具备批判性思维，能够独立评估研究设计的合理性和统计结论的可靠性。 《临床试验数据分析指南》将成为您在医学统计学领域学习和实践的得力助手，帮助您更好地理解和运用临床试验数据，从而推动医学研究的进步和临床实践的优化。

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让我印象最深刻的是，作者在全书的收尾部分，进行了一次精彩的“统计学哲学”的探讨，这是我阅读过的所有相关书籍中处理得最为深刻和有启发性的一段。它超越了单纯的计算和推断，开始讨论医学研究的本质局限性。作者反思了过度依赖量化指标可能带来的“量化陷阱”，例如，过于追求统计学上的显著性而忽略了临床上的实际意义（即Effect Size的重要性）。他用了几页篇幅，结合历史上几个著名的医学研究失败案例，警示读者要保持谦逊和批判精神，永远不要让数据淹没了对患者个体差异的关注。这种高屋建瓴的总结，使我意识到，学习医学统计学的终极目的，是提升医疗的质量和公平性，而不仅仅是完成一篇可以通过答辩的论文。这种对职业伦理的关怀，使得整本书的价值得到了升华，它不仅传授了一门技术，更培养了一种严谨、负责任的科学态度。

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关于“电脑实验”这一主题，本书的处理方式可谓是教科书级别的范本，它成功地架起了理论统计学与实际数据分析软件之间的桥梁。作者并没有仅仅停留在介绍某个特定软件（如SPSS或R）的菜单操作，而是将重点放在了“如何将统计思想转化为代码或指令”这一核心能力上。书中对数据清洗（Data Cleaning）过程的详尽描述，占据了相当大的篇幅，这在很多侧重公式推导的教材中是缺失的。作者强调了异常值处理、缺失数据插补的多种策略，并非常直观地展示了不同处理方法对最终分析结果可能产生的敏感性。例如，在进行回归分析时，作者不仅演示了如何运行模型，更深入探讨了残差分析的图形化解读，指出何时模型假设被违反，以及应采取何种稳健性方法进行修正。这种重操作、重结果验证的写作风格，使得初学者也能在实践中快速建立起对统计结果的批判性思维，真正做到“心中有数，手中有策”。

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本书的语言风格极其凝练，但绝不晦涩，反而充满了对专业术语的精准把控和恰到好处的幽默感。在讲解复杂的多因素方差分析时，作者运用了一个生动的比喻，将交互作用比喻为“两位同事在项目合作中产生的协同效应”，一下子就将抽象的统计概念具象化了，让读者在轻松的氛围中掌握了复杂的统计交互关系。此外，本书在引用文献和案例选择上极其考究，绝非简单的堆砌，而是紧密围绕当代医学热点，例如基因测序数据的初步统计处理、生存分析在肿瘤治疗周期中的应用等前沿课题。这种与时俱进的选材，确保了读者学到的知识不仅是“经典”的，更是“未来适用”的。阅读过程中，你很难感觉到你在跟一本冷冰冰的工具书对话，而更像是跟一位学识渊博、思维敏捷的导师在进行深度交流，他既能告诉你“是什么”，更能告诉你“为什么是这样”以及“在实际中该如何应对”。

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不得不说，本书在章节的组织逻辑上展现出极高的匠心独运，特别是关于实验设计的那部分内容，简直可以作为研究生入学培训的参考教材。我发现作者对于如何构建一个“无偏倚”的试验框架有着近乎偏执的追求。从最初的随机化方法——不仅仅是简单的随机数字表，还详细对比了分层随机化、区组随机化的优缺点及其适用场景——到样本量的估算，每一步都配有详细的表格和精妙的图示。最让我感到惊喜的是，作者没有回避那些在教科书中经常被忽略的“灰色地带”，例如安慰剂效应的量化难度，以及如何在高危人群中进行伦理知情同意的同时保证数据的有效性。这种对复杂现实问题的直面，使得这本书远超一般教材的范畴。它更像是一位经验丰富的主治医师，手把手地指导年轻研究员如何避开那些可能毁掉一项研究的早期“致命错误”。这种对实验细节的关注，体现了作者深厚的临床研究背景，让人在阅读时不断产生“原来如此”的顿悟感，而不是简单的知识输入。

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这本《医学统计学与电脑实验》的开篇，立刻将我带入了一个严谨而又充满实践性的知识殿堂。作者在绪论部分没有采用那种枯燥乏味的理论堆砌，而是巧妙地融入了对现代医学研究方法论的深刻洞察。我印象特别深的是关于“数据驱动决策”的论述，它不仅仅是停留在口号层面，而是通过一系列生动的临床案例，阐释了统计学思维如何成为区分优秀医生和普通医生的关键分水岭。书中对基础统计概念的讲解，比如P值、置信区间，并未止步于公式的罗列，而是深入挖掘了它们在实际医学场景中的伦理含义和潜在误读风险。比如，作者用了整整一章的篇幅讨论了“小样本研究的陷阱”，那种对科学严谨性的坚守，让人感到作者对待读者的责任感。尤其是关于非参数检验的引入，处理得极为流畅自然，仿佛是水到渠成，而不是硬生生地插入一个陌生的数学工具。阅读过程中，我能清晰地感受到作者的意图：统计学不是用来吓唬人的数学魔术，而是保护患者利益、确保医疗成果可靠的必备工具。这种将理论与实践紧密结合的叙事方式，极大地激发了我继续深入学习的兴趣，为后续的“电脑实验”部分奠定了坚实的理论基石。

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