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出版者:北京大學醫學齣版社（原北京醫科大學齣版社）

作者:王燕,康曉平

出品人:

頁數:273

译者:

出版時間:2006-7

價格:29.00元

裝幀:

isbn號碼:9787810716239

叢書系列:

圖書標籤:

統計學
衛生統計學
統計學
流行病學
公共衛生
醫學統計
生物統計
研究方法
數據分析
醫學研究
教材

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具體描述

《衛生統計學教程》的編寫工作力求符閤人纔培養目標和教學大綱，體現長學製教學的水平，探索和嘗試突破原有教材的編寫框架；體現北醫教育觀念的轉變、教學內容和教學方法改革的成果和總體水平，確立以學生為主體的人纔培養模式，有利於指導學生學習和思考，有利於訓練學生臨床思維的能力，培養學生的創新意識；體現教學過程中的“雙語”教材要求，將學生必須掌握的詞匯編入教材之中，部分教材配有英語專業詞匯隻讀光盤。

兩種封麵，隨機發送。

臨床科研與循證實踐的堅實基石：現代醫學數據分析導論本書概述《現代醫學數據分析導論》旨在為醫學院學生、臨床醫生、公共衛生專業人員以及所有對醫學研究和數據驅動決策感興趣的專業人士，提供一個全麵且深入的統計學與數據科學基礎。本書並非側重於理論公式的推導，而是強調統計學思維在解決實際臨床問題中的應用，構建起從研究設計、數據采集、質量控製到最終結果解釋的全鏈條能力。本書的核心目標是使讀者能夠批判性地評估現有醫學文獻，科學地設計自己的研究，並熟練運用現代統計工具來處理和解讀復雜的人體健康與疾病數據。我們堅信，在循證醫學（EBM）時代，紮實的量化分析能力是每一位現代醫療工作者不可或缺的專業素養。第一部分：醫學研究的邏輯與基礎（研究設計與數據本質）本部分是理解任何統計分析的先導。我們將從源頭上探討醫學研究的科學性與嚴謹性。第一章：研究的類型與倫理基石本章首先區分瞭觀察性研究（如隊列研究、病例對照研究、橫斷麵研究）與實驗性研究（如隨機對照試驗RCT）。我們詳細闡述瞭每種設計在迴答特定科學問題時的優勢與局限性。隨後，深入探討瞭醫學研究中的倫理規範，包括知情同意、受試者保護、數據保密性以及透明度原則，這是數據分析得以展開的道德前提。第二章：變量的本質與數據結構數據是統計分析的原材料。本章專注於將復雜的生物學現象轉化為可測量的變量。我們對定性變量（名義、順序）和定量變量（離散、連續）進行瞭詳盡的分類，並強調瞭測量層次對後續統計方法選擇的決定性影響。此外，本章引入瞭“指標”與“指數”的概念，探討如何構建綜閤性指標來衡量復雜的健康結局，例如生活質量（QoL）或疾病負擔（DB）。第三章：抽樣理論與代錶性隨機性是統計推斷的靈魂。本章詳細講解瞭各種抽樣技術，包括簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣和整群抽樣，並解釋瞭非概率抽樣（如便利抽樣）的風險。重點討論瞭樣本量估算（Sample Size Calculation）的原理，如何根據預期的效應量、顯著性水平和統計功效（Power）來確定最經濟且科學閤理的樣本規模，避免“小樣本研究”的統計學陷阱。第二部分：描述性統計與數據探索（理解數據的麵貌）在正式進行推斷之前，必須對數據進行細緻的“畫像”。本部分著重於如何用圖形和數字簡潔有效地概括數據集的特徵。第四章：集中趨勢與分散度的度量本章涵蓋瞭描述性統計學的核心工具：均數、中位數、眾數在不同分布下的適用性。著重分析瞭方差、標準差、四分位距（IQR）和極差（Range）如何揭示數據的變異程度。特彆強調瞭在處理偏態分布數據時，選擇中位數和IQR的優越性。第五章：數據可視化與分布形態分析視覺化是發現潛在問題的最佳途徑。本章係統介紹瞭多種醫學數據圖錶：直方圖、莖葉圖、箱綫圖（Box Plot）的深入解讀、散點圖矩陣。重點講解瞭如何通過圖形識彆數據中的異常值（Outliers）、缺失值模式以及數據分布是否接近正態分布——這是許多參數檢驗的前提。第六章：率、比率與生存數據的基礎描述針對流行病學和公共衛生領域，本章專門講解瞭疾病頻率的度量：發病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）、纍積發病率等。此外，初步引入瞭生存分析中的描述性指標，如Kaplan-Meier麯綫的初步解讀，為後續的生存模型打下基礎。第三部分：統計推斷與假設檢驗（從樣本到總體）本部分是本書的理論核心，指導讀者如何從有限的樣本數據中，對未知的總體參數做齣閤理的、帶有不確定性估計的推論。第七章：概率論與統計分布的橋梁雖然不深入復雜的微積分，但本章解釋瞭正態分布、二項分布、泊鬆分布在醫學情境中的意義。重點講解瞭中心極限定理（Central Limit Theorem）如何使統計推斷成為可能，並介紹瞭標準誤（Standard Error）的概念及其與標準差的區彆。第八章：置信區間：比P值更豐富的信息本書大力倡導使用置信區間（CI）而非僅僅依賴P值。本章詳細解釋瞭95% CI的實際意義，以及如何解釋其在臨床決策中的價值，包括如何利用CI來評估效應量（Effect Size）的精確性。第九章：參數檢驗基礎：T檢驗與方差分析（ANOVA）本章係統講解瞭比較均值的方法。包括單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗（兩獨立樣本比較）和配對T檢驗（前後測量比較）。隨後，將方差分析（ANOVA）作為T檢驗的擴展，講解如何比較三個或更多組間的差異，並強調瞭事後檢驗（Post-hoc tests）的選擇和多重比較的校正問題。第十章：非參數檢驗：處理非常態數據與順序數據當數據不滿足參數檢驗的正態性假設或變量為順序數據時，非參數方法成為首選。本章涵蓋瞭Mann-Whitney U檢驗（獨立樣本替代）、Wilcoxon符號秩檢驗（配對樣本替代）以及Kruskal-Wallis H檢驗。第四部分：關聯性分析與預測建模（探索關係與預測未來）本部分聚焦於探究變量間的相互關係，以及如何利用已知信息去預測未知結果。第十一章：分類數據分析：卡方檢驗與精確檢驗針對分類數據，本章詳細介紹瞭卡方檢驗（Chi-square Test）在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。同時，針對小樣本情況，講解瞭Fisher精確檢驗的應用。重點訓練讀者如何計算和解釋比值比（Odds Ratio, OR）及其95% CI，這在病例對照研究中至關重要。第十二章：相關性與綫性迴歸分析本章探討瞭兩個連續變量間的綫性關係強度與方嚮，通過皮爾遜相關係數（Pearson's r）和斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's $ ho$）。隨後，深入講解瞭簡單綫性迴歸，包括迴歸方程的構建、擬閤優度（$R^2$）的解釋，以及如何評估殘差的閤理性。第十三章：多元迴歸：控製混雜因素的利器在實際臨床研究中，必須控製混雜變量。本章詳細介紹瞭多元綫性迴歸模型，闡述瞭如何納入多個預測因子，並區分“調整後的效應”（Adjusted Effect）與“粗效應”（Crude Effect）。同時，引入瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）用於預測二分類結局（如疾病有/無），並深入解釋瞭其係數的對數幾率解釋。第五部分：高級分析主題（特定研究場景的應用）本部分麵嚮需要處理更專業數據的讀者，介紹在特定醫學領域中常用的高級統計技術。第十四章：生存分析：時間到事件的建模本章專注於“時間”這一關鍵維度。首先介紹非參數的Kaplan-Meier法來估計生存麯綫，並使用Log-Rank檢驗比較組間生存率的差異。隨後，轉嚮半參數的Cox比例風險迴歸模型（Cox Proportional Hazards Model），講解如何計算和解釋風險比（Hazard Ratio, HR）及其臨床意義。第十五章：診斷試驗的評估與效能指標醫療決策高度依賴診斷工具的準確性。本章詳細解析瞭敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）、陽性預測值（PPV）和陰性預測值（NPV）。引入瞭受試者工作特徵麯綫（ROC Curve）的繪製與分析，重點講解如何用麯綫下麵積（AUC）來衡量診斷試驗的整體鑒彆能力。第十六章：薈萃分析（Meta-Analysis）導論：整閤證據在循證醫學的最高層級，需要對多項獨立研究的結果進行係統性整閤。本章介紹瞭薈萃分析的基本流程，包括研究的篩選、效應量的閤並（固定效應模型與隨機效應模型）、異質性（Heterogeneity）的檢驗（如$I^2$統計量）以及漏鬥圖（Funnel Plot）對發錶偏倚的初步識彆。結語：數據素養與批判性思維全書最後強調，統計分析工具本身是中立的，關鍵在於使用者的科學態度和批判性思維。讀者應當學會識彆報告中的統計陷阱、過度解讀P值、報告選擇性結果等問題，真正做到將數據轉化為可靠的臨床證據。本書特色 1. 應用導嚮：每章均配有詳細的“臨床案例解析”環節，使用真實的或模擬的醫學數據集（如心血管、腫瘤、傳染病數據）來演示每種統計方法的具體執行與結果的實際解讀。 2. 軟件中立性與通用性：雖然講解方法論，但附帶瞭主流統計軟件（如SPSS/R/Stata）的操作流程指南，確保讀者可以無縫銜接到實際操作層麵。 3. 強調因果推斷：區彆於純粹的關聯性分析，本書在設計和迴歸章節中，持續強調如何通過研究設計和統計調整來逼近因果關係的推斷。