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出版者:高等教育出版社（蓝色畅想）

作者:徐勇勇

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:2006-11

价格:8.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040201970

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计
• 统计学
• 学习指南
• 习题解答
• 医学研究
• 生物统计
• 数据分析
• 医学教育
• 考研
• 教材辅助

《医学统计学实用方法与案例解析》 本书旨在为医学领域的研究人员、临床医生、公共卫生工作者以及相关专业学生提供一本全面、实用且易于理解的医学统计学指导。我们深入浅出地讲解医学统计学核心概念、研究设计、数据分析方法以及结果解读，并结合大量真实案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际医学研究问题的能力。 核心内容涵盖： 研究设计原则与实践： 研究类型的选择与论证： 详细介绍观察性研究（如队列研究、病例对照研究、横断面研究）和实验性研究（如随机对照试验）的特点、适用场景及优缺点，指导读者根据研究目的和伦理考量选择最合适的研究设计。 抽样方法与样本量计算： 深入探讨随机抽样、非随机抽样等多种抽样技术，并提供科学的样本量计算方法，确保研究结果的代表性和统计效力。 偏倚的识别与控制： 系统分析选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚等常见偏倚来源，并提供有效的识别和控制策略，以保证研究结论的准确性。 问卷设计与数据收集： 讲解问卷设计的原则、条目构建、信度和效度检验，以及规范的数据收集流程，为后续分析奠定坚实基础。 描述性统计与数据可视化： 数据的组织与整理： 介绍不同类型数据（定性数据、定量数据）的编码、录入与初步整理方法。 描述性统计量的计算与应用： 详细讲解集中趋势（均数、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、四分位数间距）等统计量的计算与解释，以及百分比、率、比例等指标在医学领域的应用。 数据可视化技术： 运用条形图、饼图、直方图、散点图、箱线图等多种图表形式，直观展示数据分布特征、变量间关系，辅助理解和沟通研究结果。 推断性统计与假设检验： 概率论基础回顾： 简要回顾与医学统计相关的概率概念、概率分布（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）等基础知识。 参数估计与区间估计： 讲解点估计和区间估计的概念，以及置信区间的计算与解读，为推断总体参数提供依据。 假设检验的基本流程与原理： 详细阐述零假设、备择假设、检验统计量、P值、显著性水平（α）和功效（1-β）等关键概念，并指导读者正确执行假设检验。 常用假设检验方法的选择与应用： 均数比较： 讲解t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、方差分析（单因素方差分析、多因素方差分析）等用于比较两组或多组均数的方法。 比例/率比较： 介绍卡方检验（包括校正卡方检验、Fisher精确检验）和Z检验用于比较两组或多组率或比例的方法。 相关与回归分析： 深入讲解Pearson相关系数、Spearman秩相关系数用于衡量变量间线性或单调关系；线性回归（简单线性回归、多元线性回归）用于预测和量化变量间的线性关系；逻辑回归用于预测二分类结局。 生存分析： 介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等用于分析时间-事件数据的统计方法，在医学预后研究中尤为重要。 高级统计方法与专题： 多重比较： 讨论多重比较问题及其校正方法（如Bonferroni校正、Holm法）。 方差齐性检验： 介绍Levene检验等用于检验各组方差是否相等的常用方法。 非参数检验： 在数据不符合参数检验假设时，介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法的应用。 因子分析与聚类分析： 简要介绍用于降维和数据分组的探索性数据分析方法。 Meta分析基础： 概述Meta分析的原理、方法与应用，为综合评价已有研究证据提供指导。 统计软件应用指导： 本书虽不直接提供某一特定统计软件的详细操作手册，但会贯穿讲解各种统计方法时，结合实际操作的思路和注意事项，帮助读者理解统计软件的工作流程，例如如何导入数据、选择分析模块、设置参数以及解读输出结果。读者可根据自身熟悉的软件（如SPSS, R, SAS, Stata等）进一步实践。 案例分析与实践指导： 书中精选了来自临床试验、流行病学调查、生物医学研究等领域的多个真实案例，涵盖了从研究设计到结果解释的全过程。每个案例都详细展示了问题提出、数据准备、统计方法选择、软件操作思路、结果呈现与医学意义的讨论，旨在引导读者模仿和应用。 本书特色： 内容系统全面： 覆盖医学统计学从基础到进阶的核心知识体系。 方法实用性强： 强调统计方法在解决实际医学问题中的应用，避免纯理论的枯燥。 案例丰富典型： 结合大量真实研究案例，使读者能够直观理解统计概念和方法。 语言清晰易懂： 采用简洁明了的语言，最大限度地降低理解门槛。 注重逻辑性： 循序渐进地引导读者理解统计分析的思维过程。 通过研读本书，读者将能够更自信地开展医学研究，科学地分析和解读数据，从而提升研究的严谨性和科学性，为推动医学进步贡献力量。

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我买这本书其实是抱着试试看的心态，因为我之前的统计学基础实在是有些薄弱，每次面对那些复杂的公式和抽象的概念就头疼。然而，这本书的阅读体验完全超出了我的预期。它的行文风格非常亲切自然，就像有一位经验丰富的老师在旁边耐心讲解一样，完全没有那种高高在上的学术腔调。作者似乎非常懂得初学者的困惑点，总能在关键的地方给出非常形象的比喻或者生活化的例子来帮助理解。我记得有一段关于假设检验的阐述，简直是茅塞顿开，让我之前困扰了好几个星期的难题一下子迎刃而解。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，极大地增强了我的学习信心。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调搭配醒目的标题字体，一下子就抓住了我的注意力。我当时在书店里随便翻阅，目光就被它吸引住了，感觉它不是那种枯燥的教科书，反而像是一本精心准备的武功秘籍，让人充满期待。拿到手里掂了掂分量，感觉内容肯定非常扎实，不是那种敷衍了事的薄册子。书的装帧质量也很不错，纸张摸起来光滑且厚实，印刷字迹清晰锐利，阅读起来非常舒适，这点对于需要长时间盯着书本的读者来说太重要了。尤其是细节处理上，比如边角的圆润打磨，都体现了出版方对读者的用心。我当时就断定，这绝对是一本值得收藏和反复研读的好书。

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这本书的目录结构设计得非常精妙，逻辑性极强，一目了然。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个清晰的学习路径图。从基础概念的建立，到描述性统计，再到推断性统计的高级应用，每一步都安排得恰到好处，过渡得非常自然流畅。我个人尤其喜欢它在章节末尾设置的“自测与反思”部分，这些问题设计得很有深度，能有效地检验读者是否真正理解了本章的精髓，而不是死记硬背了公式。这种主动回顾和自我诊断的机制，对于巩固学习效果起到了不可替代的作用，让学习过程充满了主动性和互动性。

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坦白说，我是一个对学习资料的排版和易读性要求很高的人，很多专业书籍因为排版混乱、图表模糊而让我望而却步。然而，这本书在视觉呈现上做到了极致的专业和人性化结合。图表清晰明了，关键公式和定理都被加粗或用不同的颜色块突出显示，极大地减轻了阅读的疲劳感。更重要的是，书中穿插了一些“专家提示”或者“常见误区”的栏目，这些小小的侧边注脚，往往蕴含着宝贵的经验之谈，避免了我在实际操作中走弯路。阅读过程中，我几乎没有因为排版问题而产生阅读障碍，这对于一本技术性如此强的书籍来说，绝对是巨大的加分项。

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作为一名需要经常处理实验数据的研究人员，我对工具书的要求是实用至上，这本书在这方面表现得极为出色。它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是提供了大量的实战案例和清晰的操作步骤指导。我特别欣赏它对于不同统计软件应用环节的介绍，讲解得细致入微，即便是像我这样对编程不太感冒的人，也能对照着书本一步步地完成数据处理和模型构建。书里有些案例的选取角度非常贴近临床和科研的前沿动态，让人感觉学到的知识是“鲜活的”，而不是陈旧的理论。每完成一章的学习，我都感觉自己实实在在地掌握了一项可以立即投入使用的技能。

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