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出版者:人民卫生出版社

作者:马燕

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2006-1

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787117039567

丛书系列:

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• 卫生统计学
• 统计学
• 流行病学
• 公共卫生
• 生物统计学
• 医学统计
• 研究方法
• 数据分析
• 健康科学
• 医学

《统计学原理与实践》 引言 在信息爆炸的时代，数据无处不在，其价值也日益凸显。无论是科学研究、商业决策，还是社会治理，都离不开对数据的深入分析和理解。统计学，作为一门研究如何收集、组织、总结、呈现、分析和解释数据的科学，为我们提供了强有力的工具和严谨的方法论。本书《统计学原理与实践》旨在系统性地介绍统计学的基本概念、核心方法以及在各个领域的实际应用，帮助读者建立起扎实的统计学理论基础，并掌握运用统计学解决实际问题的能力。 本书的编写目标是为不同背景的读者提供一条清晰的学习路径，使其能够从零开始，逐步掌握统计学的精髓。我们力求在保证理论严谨性的同时，突出实践应用，让读者在学习过程中能够深刻体会到统计学在现实世界中的重要作用。本书的语言风格力求平实易懂，避免过多晦涩的专业术语，并通过大量的实例和练习，帮助读者巩固所学知识，提升实际操作能力。 第一部分：统计学基础与数据描述 本部分将为读者打下坚实的统计学基础，并介绍如何对收集到的数据进行初步的描述和整理。 第一章：统计学导论 什么是统计学？ 我们将从宏观层面解释统计学的定义、研究对象和意义。统计学不仅仅是关于数字的学问，更是关于从不确定性中提取信息，并做出合理判断的科学。 统计学的应用领域： 广泛介绍统计学在经济、金融、医学、工程、社会科学、市场营销等各个领域的应用案例，让读者对统计学的实用性有初步的认识。 统计研究的基本过程： 概述从确定研究问题、设计调查、收集数据、数据分析到得出结论的完整流程。 总体与样本： 深入讲解总体（population）和样本（sample）的概念，理解为何需要抽样，以及样本如何代表总体。 变量与数据类型： 区分不同类型的变量，包括分类变量（定性变量，如性别、职业）和数值变量（定量变量，如年龄、收入）。进一步细分数值变量为离散变量（discrete variables）和连续变量（continuous variables）。理解不同数据类型对统计分析方法选择的影响。 第二章：数据的收集与整理 数据收集的方法： 介绍常用的数据收集方法，如普查、抽样调查（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等）、实验和观察。讨论各种方法的优缺点及适用场景。 问卷设计的基本原则： 讲解如何设计一份有效、无偏见的问卷，包括问题的表述方式、选项的设计、避免引导性问题等。 数据的录入与清洗： 介绍数据录入的常见方式（手动录入、扫描、网络采集等），以及数据清洗的重要性，包括识别和处理缺失值、异常值、重复值等。 频数分布与频率分布： 学习如何将原始数据整理成频数分布表（frequency distribution table）和频率分布表（relative frequency distribution table）。 数据的图示： 掌握将数据可视化展示的方法，包括柱状图（bar chart）、饼图（pie chart）、直方图（histogram）、折线图（line chart）、散点图（scatter plot）等。理解不同图表的适用场合和如何解读图表信息。 第三章：数据的数值概括 集中趋势的度量： 学习如何用集中趋势的统计量来描述数据的中心位置。 均值（Mean）： 计算算术平均数，理解其含义和对异常值的敏感性。 中位数（Median）： 学习如何计算和解释中位数，理解其不受异常值影响的优势。 众数（Mode）： 了解众数的概念及其在描述分类数据时的作用。 离散程度的度量： 学习如何用离散程度的统计量来描述数据的分散程度。 全距（Range）： 计算最大值与最小值之差，理解其简单性及易受极端值影响的缺点。 方差（Variance）与标准差（Standard Deviation）： 深入理解方差和标准差作为衡量数据离散程度的核心指标，掌握其计算方法和统计意义。 四分位距（Interquartile Range, IQR）： 学习如何计算和解释四分位距，理解其在描述分布对称性和对异常值稳健性方面的作用。 分布形状的度量： 介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念，了解它们如何描述数据分布的对称性和尖峭程度。 第二部分：概率论基础与统计推断 本部分将介绍概率论的基本概念，并在此基础上讲解统计推断的核心内容，包括参数估计和假设检验。 第四章：概率论基础 事件与概率： 定义事件、样本空间，讲解概率的基本公理化定义和计算方法（古典概率、经验概率、主观概率）。 条件概率与独立事件： 理解条件概率的概念，以及如何判断两个事件是否相互独立。 随机变量及其分布： 介绍随机变量（离散型和连续型）的概念，以及概率分布（概率质量函数、概率密度函数）和累积分布函数。 常见的离散概率分布： 二项分布（Binomial Distribution）： 学习其适用条件、概率计算和应用场景（如 Bernoulli 试验）。 泊松分布（Poisson Distribution）： 学习其适用条件、概率计算和应用场景（如单位时间内事件发生的次数）。 常见的连续概率分布： 正态分布（Normal Distribution）： 深入理解正态分布的“钟形”曲线、均值和标准差的意义，以及其在自然界和统计学中的普遍性。学习标准正态分布及其应用。 其他常用分布简介： 简要介绍 t 分布、卡方分布、F 分布等在统计推断中起重要作用的分布。 期望与方差： 学习随机变量的期望（均值）和方差的计算及统计意义，理解它们与总体参数的关系。 第五章：抽样分布 样本统计量： 再次强调样本统计量（如样本均值、样本比例）是从样本中计算出来的量。 抽样分布的概念： 理解抽样分布是指样本统计量在不同样本中可能取值的分布。 样本均值的抽样分布： 重点讲解中心极限定理（Central Limit Theorem）及其重要性，说明无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。 样本比例的抽样分布： 讲解样本比例的抽样分布，并说明在近似正态分布的条件。 第六章：参数估计 点估计： 介绍如何用样本统计量来估计总体参数（如用样本均值估计总体均值）。讨论点估计的性质（无偏性、一致性、有效性）。 区间估计： 讲解区间估计的概念，即构造一个包含总体参数的概率区间。 置信水平（Confidence Level）与置信区间（Confidence Interval）： 理解置信水平的含义，以及如何解释置信区间的含义。 均值的置信区间： 分别讨论总体方差已知和未知时，均值的置信区间的构造和计算。 比例的置信区间： 讲解比例的置信区间的构造和计算。 置信区间在实践中的应用： 展示如何根据置信区间来推断总体参数的可能范围。 第七章：假设检验 假设检验的基本思想： 介绍假设检验的逻辑，即通过样本数据来判断关于总体参数的某个假设是否成立。 原假设（Null Hypothesis, H₀）与备择假设（Alternative Hypothesis, H₁）： 学习如何陈述原假设和备择假设。 检验统计量（Test Statistic）： 介绍检验统计量的作用，以及如何根据样本数据计算检验统计量。 拒绝域（Rejection Region）与非拒绝域（Non-rejection Region）： 理解这些区域如何决定是否拒绝原假设。 p 值（p-value）： 讲解 p 值的定义、计算和解释，以及如何利用 p 值来做决策。 第一类错误（Type I Error）与第二类错误（Type II Error）： 定义这两种错误，并理解显著性水平（significance level, α）与它们的关系。 单样本假设检验： 均值的单样本 z 检验与 t 检验： 学习如何检验单个总体的均值是否等于某个特定值。 比例的单样本 z 检验： 学习如何检验单个总体的比例是否等于某个特定值。 两样本假设检验： 独立样本均值的 t 检验： 学习如何比较两个独立总体的均值是否存在显著差异。 配对样本均值的 t 检验： 学习如何处理和分析配对数据的均值比较。 两样本比例的 z 检验： 学习如何比较两个独立总体的比例是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）简介： 简要介绍方差分析的基本思想，用于比较三个或更多总体的均值。 第三部分：统计模型与高级应用 本部分将介绍一些更复杂的统计模型和方法，以及统计学在实际问题解决中的高级应用。 第八章：回归分析 回归分析的基本概念： 介绍回归分析的目的，即研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 散点图的绘制与初步判断： 如何通过散点图初步观察变量间的关系。 回归模型的建立： 学习如何建立 y = β₀ + β₁x + ε 的模型，并介绍最小二乘法（least squares method）来估计回归系数 β₀ 和 β₁。 回归系数的解释： 理解截距（intercept）和斜率（slope）的统计意义。 模型拟合优度： 介绍决定系数（R²）来评估模型的拟合程度。 回归系数的显著性检验： 学习如何检验自变量对因变量的影响是否显著。 预测与置信区间： 如何利用回归模型进行预测，以及预测的置信区间和个体预测区间。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 介绍如何纳入多个自变量来解释因变量，并讨论多重共线性等问题。 非线性回归简介： 简要介绍当变量间关系不是线性时，如何应用非线性回归模型。 第九章：分类数据分析 卡方检验（Chi-Square Test）： 拟合优度检验： 学习如何检验观测到的频数是否符合某个理论分布。 独立性检验： 学习如何检验两个分类变量之间是否存在关联。 列联表（Contingency Table）的分析： 介绍如何构建和分析列联表。 逻辑回归（Logistic Regression）简介： 简要介绍逻辑回归在处理二分类因变量时的应用。 第十章：时间序列分析（可选章节，根据读者需求） 时间序列数据的特点： 介绍时间序列数据的自相关性、趋势性、季节性等特征。 时间序列的分解： 介绍如何将时间序列分解为趋势、季节、周期和随机成分。 平滑法： 介绍移动平均法等平滑技术。 简单的时间序列模型： 简要介绍 ARIMA 模型等。 第十一章：统计软件的应用 介绍常用的统计软件： 如 R、Python（with Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels）、SPSS、Excel 等，并重点介绍其在数据处理、可视化和统计分析方面的功能。 实例演示： 结合本书前面章节介绍的统计方法，通过实际操作演示如何在统计软件中实现数据导入、清洗、描述性统计、图表绘制、参数估计、假设检验和回归分析等。 培养自主学习能力： 鼓励读者通过查阅软件文档和在线资源，进一步探索软件的强大功能。 结语 统计学是一门充满活力和应用价值的学科，它为我们理解世界、做出决策提供了科学的工具和方法。本书《统计学原理与实践》力求以清晰的逻辑、详实的讲解和丰富的案例，引导读者踏上统计学之旅。我们希望本书能够激发读者对统计学的兴趣，并帮助读者在各自的学习和工作领域中，运用统计学分析数据、发现规律、解决问题，做出更明智的判断。 统计学知识的学习是一个循序渐进的过程，需要理论与实践相结合。我们鼓励读者在阅读本书的同时，积极动手实践，运用所学知识分析身边的实际数据。随着大数据时代的到来，统计学的重要性将愈发凸显。掌握统计学，就是掌握驾驭信息、洞察未来的关键能力。愿本书能成为您统计学学习道路上的良师益友。

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这本书的语言风格，说实话，是带着一种朴实的严谨性，让人感到非常可靠。它没有使用那些为了炫耀学识而堆砌的生僻词汇，而是用一种非常清晰、直白的文字来阐述复杂的统计概念。举个例子，它解释方差分析（ANOVA）时，不是直接抛出F统计量的定义，而是用“组间差异是否显著大于组内随机波动”这样一个非常形象的比喻来构建读者的直觉认知。这种由宏观到微观，由直觉到精确的讲解路径，极大地降低了学习门槛。我尤其欣赏它在讨论统计学局限性时的坦诚。作者清楚地指出了，统计学的结论是建立在概率和特定模型假设之上的，它无法提供100%的确定性，这提醒我们永远要保持科学的审慎态度，不要将统计结果绝对化。这种对科学边界的清晰界定，使得这本书的论述充满了人文关怀和学术诚信。对我来说，这种高质量的知识传递，是任何花哨的排版或设计都无法替代的，它专注于内容本身的深度和可理解性。

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我购买这本书的初衷，其实是为了应对工作中的一个棘手问题：如何科学地评估一项新的健康干预措施的效果。市面上很多统计学的书，要么过于侧重数学推导，要么仅仅是软件操作的说明手册，很少有能真正架起理论与实践桥梁的。然而，《卫生统计学》在这方面做得极其出色。书中关于样本量估算的部分，不是简单地给出了几个公式，而是结合了预期效应大小、研究设计类型以及伦理考量等多个维度，详细阐述了“多大样本量才算足够，又如何避免样本量过大造成的资源浪费”。更让我印象深刻的是它对非参数统计的讲解。在许多临床场景中，数据往往不满足正态分布的假设，传统的方法就会失效。这本书没有回避这个问题，而是用非常清晰的比喻和图示，解释了秩和检验、中位数比较等非参数方法的原理和应用时机，这对于处理小样本或非正态数据的研究者来说，简直是雪中送炭。它教会我的不仅仅是“如何计算”，更是“在什么情境下使用哪种计算方法”，这种批判性思维的培养，远比记住一堆公式重要得多。阅读过程中，我感觉自己仿佛有了一位经验丰富的统计学导师在旁边耐心指导，随时准备在我迷茫时点拨一下关键的逻辑关节。

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这本《卫生统计学》真是让我大开眼界，我原本以为这会是一本枯燥乏味的教科书，充满了复杂的公式和晦涩难懂的术语，但事实完全出乎我的意料。作者的叙述方式非常贴近实际应用，他们巧妙地将理论知识融入到大量的真实世界案例中。比如，书中对不同类型研究设计的讲解，不再是干巴巴的定义，而是通过分析某个公共卫生事件的流行病学调查过程，让我们直观地理解了随机对照试验、队列研究和病例对照研究各自的优缺点和适用场景。特别是关于因果推断的部分，作者没有仅仅停留在“相关不等于因果”的口号上，而是深入探讨了混杂因素的控制、效应修饰的处理，甚至还引入了现代统计学的因果模型，比如倾向性评分匹配，这对于我们这些非统计学专业的公共卫生从业者来说，无疑是提供了实实在在的工具箱。当我跟随书中的步骤，亲自用一个小数据集跑了一遍逻辑回归模型，并尝试解释那些P值和置信区间背后的生物学或社会学意义时，我才真正体会到统计学在揭示健康真相中的强大力量。这本书的结构安排也非常合理，从基础的描述性统计，到推断性统计的核心——假设检验，再到深入的回归分析和生存分析，每一步都像是攀登一座精心规划的山峰，每登上一层，视野都更加开阔，让人忍不住想继续向上探索，去了解那些更复杂、更贴近临床实践的分析方法。

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我曾尝试阅读过几本国际知名的统计学原著，它们固然权威，但在文化和研究背景上与我们的国情略有脱节。而这本《卫生统计学》则明显针对本地的公共卫生实践进行了深度优化。它在介绍传染病流行率估计时，直接使用了我们熟悉的疾病报告系统数据结构作为案例，这使得学习过程中的代入感极强。例如，在探讨如何处理缺失数据（Missing Data）时，书中专门讨论了我国医疗体系中常见的几种数据缺失类型（如因病失访、信息漏报等），并对比了插补法（Imputation）在这些具体情境下的可行性和偏差风险。这种本土化的案例和问题设置，极大地增强了理论知识的转化效率。我可以直接将书中学到的方法应用到我手头的数据清理和分析工作中去，而不需要花费大量时间进行“方法本土化”的二次加工。这本书不仅仅是一本教材，更像是一部针对我们日常工作流程量身定制的“方法论工具手册”，指导我们如何用更科学的视角去审视和解决卫生领域的实际挑战。

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读完这本书的感受，总结起来就是“思维方式的重塑”。在此之前，我可能更倾向于凭经验和直觉来判断一个公共卫生项目是否成功，或者一个健康风险因素是否存在。但《卫生统计学》提供了一套严谨的、可量化的框架来检验这些“直觉”。特别是关于生存分析章节，对于心血管疾病、癌症等慢性病研究至关重要。书中对Kaplan-Meier曲线的绘制、Log-rank检验的意义，以及Cox比例风险模型的深入解析，让我明白了如何准确地衡量“时间”这个维度在健康结局中的重要性。它让我意识到，简单的生存率对比是多么具有误导性，而只有通过风险比（Hazard Ratio）才能真正比较不同干预组之间的长期净效应差异。这种对时间依赖性事件的科学处理能力，是衡量一个统计学书籍是否足够高级的关键指标之一。这本书的深度和广度，足以支持一个公共卫生专业人士在未来数年内的学术研究和项目评估工作，它提供的知识体系是坚实且富有前瞻性的。

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