医学统计学学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:罗家洪

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2007-8

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787030195166

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
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• 数据分析
• 生物统计
• 医学研究
• 循证医学

《现代生物医学数据分析与实践指南》 内容概要 本书旨在为生物医学研究人员、临床医生以及公共卫生专业人士提供一套全面、深入且极具实操性的数据分析与统计学工具箱。它超越了传统统计学教材的理论框架，紧密结合现代生物医学研究的前沿需求，涵盖了从基础数据管理到复杂多因素模型构建与解释的全过程。全书分为五个核心部分，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为何要这样做”。 第一部分：生物医学数据基础与预处理 本部分首先确立了高质量数据在生物医学研究中的基石地位。详细介绍了不同类型生物医学数据（如基因组学、蛋白质组学、影像学、电子健康记录（EHR）数据）的特点、采集标准和潜在偏差来源。重点讲解了数据清洗、缺失值处理（包括先进的插补技术如多重插补）、异常值识别与处理策略。此外，对数据标准化、转换和正态性检验进行了详尽的阐述，为后续的建模奠定坚实基础。特别收录了针对大规模生物样本库数据（Biobanks）的维度缩减技术（如PCA、t-SNE在生物学解释中的应用）。 第二部分：描述性统计与探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 本部分强调EDA在揭示数据结构、指导假设形成中的关键作用。除了常规的集中趋势和离散度度量外，深入探讨了非参数描述性方法，尤其适用于生物学数据分布不均的情况。图形化分析部分极为详尽，不仅覆盖了基础的直方图和箱线图，还详细介绍了火山图（针对差异表达分析）、生存曲线（Kaplan-Meier、Nelson-Aalen）、ROC曲线的精确绘制与解读，以及复杂数据结构下的网络图和热力图的构建与可视化最佳实践。这部分内容力求让研究者能够通过图形直观地发现潜在的生物学关联和数据质量问题。 第三部分：推断性统计学：传统与进阶模型 本部分系统梳理了生物医学研究中常用的推断性统计检验。从基础的t检验、方差分析（ANOVA）拓展到非参数检验（如Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis），并详细阐述了如何根据数据的性质（正态性、方差齐性）做出选择。 重点难点突破：回归分析的精细化处理 线性回归与逻辑回归的深入应用： 详细讲解了交互项的设置、残差分析在临床预测模型中的作用、以及多重共线性诊断与处理。 生存分析（Survival Analysis）： 覆盖了Cox比例风险模型（Cox PH Model）的假设检验、模型拟合优度评估（如Schoenfeld残差图）、以及时间依赖性协变量的处理。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 针对纵向数据、重复测量数据和多中心研究数据，提供了构建和解释随机效应和固定效应的实用指导，这是分析临床试验和队列研究的必备技能。 广义线性模型（GLM）族群： 针对计数数据（泊松回归）、二分类或有序分类数据（Logit/Probit模型）的精确建模。 第四部分：高维数据与先进的机器学习方法在生物医学中的应用 随着高通量测序和大型影像数据的爆炸式增长，本部分聚焦于处理复杂、高维数据集的统计学和计算方法。 多重检验与错误控制： 详细讲解了FDR（False Discovery Rate）控制方法（如Benjamini-Hochberg校正）在基因筛选中的应用，强调其在生物学解释中的重要性，并对比了Bonferroni校正的局限性。 机器学习基础与实践： 引入了LASSO、Ridge、Elastic Net等正则化回归方法，用于特征选择和模型简化。深入探讨了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）在疾病分类和预后预测中的构建流程、参数调优（交叉验证策略）以及模型性能的公正评估（AUC、校准曲线）。 聚类与降维技术： 讨论了K-means、层次聚类以及基于流形的非线性降维技术在亚型发现中的应用。 第五部分：研究设计、统计功效与伦理考量 本部分回归到研究的起点，强调前瞻性的统计规划对研究成功的重要性。 研究设计策略： 详细对比了随机对照试验（RCTs）的各种设计（平行、交叉、分层）、队列研究和病例对照研究的优势与偏倚控制。 样本量估算与统计功效分析： 提供了针对不同研究类型（均数比较、关联分析、生存分析）的实用样本量计算公式和软件操作指南，帮助研究者确定最小可检测效应量。 统计报告与可重复性： 强调了透明化统计方法的必要性，包括对P值（及其局限性）、效应量和置信区间报告的规范要求，提升研究的可重复性与可信度。 本书的独特价值 本书的特点在于其极强的应用导向性和方法论的严谨性。它不是对现有统计理论的简单复述，而是聚焦于生物医学研究者在实际工作中会遇到的棘手问题。书中融入了大量来自临床试验、流行病学调查和分子生物学实验的真实案例，所有统计方法均配有详细的软件实现步骤说明（例如R语言或专业统计软件的命令流），确保读者能将理论无缝对接至实际操作层面。本书致力于培养研究人员的统计思维——即在面对复杂生物学问题时，能够批判性地选择、应用和解释恰当的统计工具，最终将数据转化为可靠的科学证据。

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长期以来，我一直对医学统计学感到畏惧，觉得它是一门晦涩难懂的学科。直到我翻阅了这本书，我才发现，原来统计学也可以如此有趣且富有洞察力。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带着我一步步探索统计学的奇妙世界。他用通俗易懂的语言，将复杂的概念变得简单明了，并且大量的案例分析，更是让我能够将理论知识与实际应用紧密结合。我曾为如何选择合适的样本量而头疼，但在这本书中，作者不仅解释了样本量计算的原理，还提供了实用的建议和工具，让我能够更自信地规划我的研究。我尤其喜欢书中关于因果推断的讨论，这对我理解疾病的发生机制和制定干预措施提供了重要的理论支持。

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我是一名临床医生，平时主要精力放在病人的诊治上，对于统计学知识的掌握一直不算扎实。在工作中，经常需要阅读医学期刊上的研究论文，但很多时候，面对那些复杂的统计分析结果，我常常感到力不从心。这本书的内容，恰恰解决了我的燃眉之急。它没有要求我成为一名统计学家，而是专注于如何让临床医生能够理解和应用统计学知识，从而更好地解读研究成果，指导临床实践。书中对各种常用统计方法的介绍，都结合了实际的临床场景，让我觉得这些知识不再是空中楼阁，而是触手可及的实用工具。我特别欣赏书中关于如何评估研究设计的章节，这让我能够更深入地理解研究的局限性，从而做出更明智的临床决策。

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作为一名统计学背景的学生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解医学统计学领域前沿进展的参考书。这本书的内容，虽然我并未完全涉猎，但其整体的结构和作者的严谨态度，已经给我留下了深刻的印象。我预期这本书会包含对现代医学研究中常用的高级统计技术，如机器学习、贝叶斯统计方法等在医学领域的应用进行详细阐述。我也希望书中能涉及一些关于大数据分析在医学研究中的挑战与机遇的探讨。对于我而言，一本好的学习指导，不仅在于讲解基础知识，更在于能够激发我探索更深层理论和前沿应用的兴趣，帮助我建立起一套系统的、与时俱进的统计学知识体系，从而更好地应对未来医学研究的复杂挑战。

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作为一名正在攻读医学研究生的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和掌握医学统计学核心概念的书籍。我手里有几本教材，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于零散，难以形成完整的知识体系。我希望能找到一本既有深度又不失实用性的指导书，能够引领我跨越统计学这道坎，让我能自信地分析和解读医学研究数据。我期待的这本书，应该能够清晰地解释各种统计方法的原理，并提供丰富的实例来辅助理解。我尤其希望书中能够包含一些关于如何选择合适的统计方法，以及如何避免常见的统计误区的指导。同时，我也希望这本书能够引导我如何批判性地评估文献中的统计结果，从而提升我作为一名研究者的数据素养。

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这本书的到来，就像一股清流，瞬间点亮了我对医学统计学的理解。它没有那些枯燥的公式堆砌，也没有生硬的概念灌输。取而代之的是，作者以一种非常生动、形象的方式，将复杂的统计学原理娓娓道来。我尤其喜欢书中那些精心设计的图表和流程图，它们如同导航仪一般，指引我一步步深入理解每一个统计方法。我曾为多重回归分析的解释感到困惑，但在这本书里，作者通过一个生动的临床研究案例，将自变量、因变量以及模型构建的过程解释得一清二楚，让我茅塞顿开。我还在书中看到了如何进行假设检验的详细步骤，以及如何解读p值和置信区间的意义，这些都是我之前学习中一直模糊不清的地方，现在终于有了清晰的认识。

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