SPSS13.0在生物统计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:厦门大学出版社

作者:张力

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2010-1

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561525746

丛书系列:

图书标签:

• 很好的一本书
• SPSS
• 生物统计
• 统计分析
• 数据处理
• 医学统计
• 生物医学
• SPSS教程
• 统计学
• 应用统计
• 科研方法

生物统计学基础与应用：方法论、实践与前沿探索 （本书旨在为生物医学研究人员、统计学学生以及对生命科学数据分析感兴趣的专业人士提供一套全面、深入且实用的生物统计学知识体系，完全侧重于方法论的深入剖析与实际案例的精细化处理，不涉及特定软件版本的操作指南。） --- 导言：理解生命现象背后的量化逻辑 (约 150 字) 生物学已迈入数据密集型时代，从基因组学、蛋白质组学到临床试验和生态学研究，无不依赖于严谨的统计推理来验证假设、揭示规律并指导决策。本书并非简单罗列公式，而是致力于构建一个坚实的统计思维框架，使读者能够准确理解生物学问题的数学本质，选择恰当的分析工具，并批判性地评估研究结果的可靠性与普适性。我们将重点关注统计学原理在复杂生物系统建模中的应用逻辑，而非特定软件工具的具体按钮操作。 第一部分：统计推断的基石与度量 (约 400 字) 本部分是理解所有后续高级分析的基础。我们首先从概率论与随机过程的视角切入，探讨生物学数据的随机性来源（如遗传变异、实验误差）。随后，深入讲解描述性统计学的核心功能，包括集中趋势、离散程度的度量标准及其在生物学分布（如正态分布、泊松分布、负二项分布在计数数据中的适用性）下的选择原则。 核心内容聚焦于统计推断的逻辑：如何从样本推导出对总体的认识。我们将详细论述参数估计的理论（矩估计、极大似然估计的原理与局限性），并对假设检验的流程进行全面解构——包括零假设与备择假设的构建、检验统计量的选取、P值的精确含义及其在多重比较情境下的陷阱。特别地，本书将深入探讨功效分析（Power Analysis）的重要性，阐释其在实验设计阶段（如样本量确定）的决定性作用，强调统计显著性与生物学重要性之间的区别。 第二部分：经典统计模型及其在生物数据中的适配 (约 550 字) 本部分将传统回归分析和方差分析（ANOVA）与生物学数据结构的特点相结合，探讨如何进行稳健的模型选择与解释。 方差分析（ANOVA）与非参数方法： 我们将超越简单的单因素ANOVA，深入探讨重复测量设计（Repeated Measures）的统计挑战，包括协方差结构的选择和混合效应模型的前身概念。同时，对于那些不满足正态性或方差齐性假设的生物数据（如评分、等级数据），我们将系统介绍秩检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）的统计学依据及其应用场景，避免盲目使用参数检验。 回归建模的精细化处理： 回归分析是生物统计的核心工具。本书将详尽分析线性回归模型，重点探讨多重共线性的诊断与处理、残差分析的严格标准，以及如何根据理论模型（如剂量-反应关系）选择恰当的自变量变换。 更重要的是，我们将深入探讨广义线性模型（GLM）家族，这是分析非正态生物数据的关键。详细阐述逻辑斯蒂回归（用于二分类结局，如疾病发生、生存状态）和泊松回归（用于计数数据，如基因拷贝数、事件发生次数）的数学原理和参数（如对数几率、风险比）的生物学解释。对模型拟合优度的评估（如AIC、BIC）以及模型选择的原则将贯穿始终。 第三部分：处理复杂数据结构与新兴领域 (约 400 字) 现代生物学研究往往涉及高度相关、嵌套或高维的数据集，这要求更精密的统计工具。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 本章节将复杂化前述的回归框架，引入随机效应来处理具有内在分组结构的数据（如纵向队列研究、多中心试验、树状发育数据）。我们将详细阐述如何区分固定效应和随机效应，并讨论协方差结构（如AR(1), Compound Symmetry）的选择如何影响长期趋势的估计。 生存分析的深度剖析： 针对时间-事件数据，本书将系统介绍Kaplan-Meier估计和Log-rank检验，并详细解析Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的半参数性质。我们将关注核心假设（比例风险假设）的检验方法，以及如何将协变量（如治疗组、生物标志物）纳入模型以估计风险比（Hazard Ratios）。 多元统计与维度简化（概论）： 简要介绍主成分分析（PCA）作为数据降维和探索性分析的工具，重点在于理解其如何通过正交变换捕捉数据变异的主要方向，为后续的解释提供基础，而非仅仅是计算过程。 结语：从数据到可信结论的转化 (约 100 字) 本书的终极目标是培养研究人员的统计素养与审慎精神。统计分析不是终点，而是科学验证的严谨环节。读者应能清晰辨识分析结果的局限性，理解方法选择对结论的潜在影响，并能以无可辩驳的统计学语言向同行阐释研究发现的意义与价值，从而真正实现数据驱动的生物医学突破。

评分☆☆☆☆☆

本书注重与专业结合方面。叙述简明，入门速度快，比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少，可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充，不是难事。

评分☆☆☆☆☆

本书注重与专业结合方面。叙述简明，入门速度快，比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少，可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充，不是难事。

评分☆☆☆☆☆

本书注重与专业结合方面。叙述简明，入门速度快，比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少，可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充，不是难事。

评分☆☆☆☆☆

本书注重与专业结合方面。叙述简明，入门速度快，比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少，可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充，不是难事。

评分☆☆☆☆☆

本书注重与专业结合方面。叙述简明，入门速度快，比较适合生物专业方面自学的同学。 缺点是基础部分叙述太少，可能有的时候不能满足一些特殊情况。 不过可以通过其他书籍补充，不是难事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常线性且严谨，仿佛遵循着经典统计学理论的逻辑发展脉络。如果你是习惯于模块化、跳跃式学习的读者，可能会觉得它的推进速度略显缓慢。它从最基础的描述性统计开始，稳步过渡到推断性统计，然后才是更复杂的多元分析。这种循序渐进的方式，极大地降低了知识体系崩塌的风险。然而，有一点让我感到略微不便，那就是它对特定软件操作的描述，似乎总是滞后于软件本身的更新速度。虽然书名中提到了特定的版本号，但由于软件迭代的快速性，书中的截图和菜单路径时常需要读者自行对照最新的版本进行微调。这使得在实际操作环节，我不得不频繁地在书本和软件界面之间切换，查找正确的菜单项。尽管如此，这种对基础理论的扎实耕耘，弥补了操作细节上的小瑕疵。它像一本内功心法，教你如何驾驭任何工具，而非仅仅依赖某一个特定版本的说明手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴素，那种传统的教材风格，让人一眼就能看出它是一本严肃的工具书。我最初抱着试探的心态翻开了它，毕竟生物统计这个领域，听起来就让人头皮发麻，充斥着各种陌生的公式和复杂的理论。然而，这本书的叙事方式却出乎意料地平易近人。它没有一上来就抛出那些令人望而生畏的数学推导，而是花了大量篇幅来铺垫生物学研究中常见的问题情境。比如，它会用一个非常贴近实际的临床试验案例来引入“假设检验”的概念，而不是直接给出P值的定义。这种“情景驱动”的讲解方式，让我这个对统计学抱有抵触情绪的生物专业学生，竟然能跟上它的思路。书中的插图质量稳定，清晰地展示了数据分布的形态，虽然图表风格略显陈旧，但其信息的传达效率却非常高。我特别欣赏作者在每章末尾设置的“思考与实践”环节，它强迫你将刚刚学到的知识立刻应用于一个简化的模拟数据集，这种即时反馈机制，极大地增强了学习的内驱力。整体感觉，它更像一位经验丰富的老教授，耐心地牵着你的手，一步步走入统计学的殿堂，而不是直接把你扔到知识的海洋里自生自灭。

评分☆☆☆☆☆

我阅读这本书的体验，更像是在与一位技艺精湛的工匠交流，他展示的不是最终的华丽成品，而是他独到的工具使用心得。书中关于特定统计方法的介绍，比如回归分析的各种变体，其详述的深度远超我以往接触的任何一本入门教材。作者似乎非常在意读者对“为什么”的理解，而非仅仅停留在“如何做”的操作层面。例如，在讨论方差分析（ANOVA）时，他会花上好几页篇幅，细致地剖析模型假设（如正态性、方差齐性）被违反时，对结果解释可能带来的微妙影响，并提供了针对性的诊断图表解读方法。这种对细节的执着，让我在处理实际研究中那些“不完美”的数据时，不再感到束手无策。它强调的不是软件的某一个按钮该按在哪里，而是软件输出结果背后的生物学意义和统计学约束。这本书的价值在于，它教会了我如何质疑结果，如何判断一个统计推断是否站得住脚，而不是盲目相信屏幕上跳出的那个“显著性水平”。它培养的是一种批判性的数据解读能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是其深厚的学术积淀和不加矫饰的实在感。它几乎没有使用任何时髦的营销词汇来包装晦涩的统计概念，所有的语言都保持着一种严谨、克制的学术口吻。在阅读过程中，我发现作者在引用参考文献时非常审慎，很多关键的结论都追溯到了该统计方法提出的原始文献，这种对知识源头的尊重，让整本书的论证更具说服力。虽然书中涉及了大量公式，但作者总能用简洁的文字对公式的核心思想进行提炼，避免了让读者陷入纯粹的符号迷宫。特别是关于生物学数据中常见的非正态分布和样本量较小的情景处理，书中提供了几套非常实用的非参数检验的深入讲解，这部分内容在很多轻量级的统计读物中往往是一笔带过。这本书的厚度本身就说明了其内容的广度和深度，它不是一本快速通关指南，而是一部可以常备在案头，随时用来查阅和深入理解统计学原理的参考巨著。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择，坦白说，非常“复古”，甚至可以说是有点老气横秋。如果你期待的是那种现代感十足、充满彩色图示和流程图的“快餐式”学习材料，那你可能会大失所望。它的墨水味很重，纸张的质感也偏向于早期的印刷品风格，阅读起来需要一定的专注力。但有趣的是，这种略显沉闷的视觉体验，反而带来了一种独特的专注感。当我沉浸在那些详细的数据清洗和预处理步骤中时，不会被花哨的色彩分散注意力。书中的案例数据选择也相当传统，多是基于一些经典的流行病学研究或基础的实验室验证，虽然可能缺乏最新的“热点”话题，但其经典性保证了所涉及的统计原理是经过时间检验的“硬核”知识。它似乎更注重打下坚实的统计学地基，而不是追逐转瞬即逝的研究热点。对于真正想深入理解统计模型背后逻辑的人来说，这种不加修饰的实在感，反而是最大的优点。我用了很长时间才适应它的阅读节奏，一旦适应，便发现它像一块未经雕琢的璞玉，需要耐心打磨，才能显现出内在的价值。

评分☆☆☆☆☆

弱智了点。

评分☆☆☆☆☆

弱智了点。

评分☆☆☆☆☆

弱智了点。

评分☆☆☆☆☆

弱智了点。

评分☆☆☆☆☆

弱智了点。