医药数理统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民卫生

作者:高祖新

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:1987-10

价格:31.00元

装帧:

isbn号码:9787117089265

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• 药学
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《精准决策：数据驱动的医学研究之道》 内容梗概： 《精准决策：数据驱动的医学研究之道》并非一本枯燥的统计学教科书，而是一本旨在引导医学研究者、临床医生以及对医学数据分析感兴趣的读者，掌握如何利用科学的统计方法，将海量数据转化为洞察力，从而做出更精准、更可靠的医学决策的实践指南。本书深度聚焦于医学研究过程中的关键统计应用，从研究设计的基石，到数据分析的精妙，再到结果解读的严谨，层层递进，旨在为读者构建一个清晰、系统的医学统计思维框架。 本书的独特之处在于，它并非简单罗列统计公式或算法，而是将统计学知识置于真实的医学研究场景中进行阐释。每一章都紧密围绕医学研究中的实际问题展开，例如，在疾病发生率调查中如何科学地选择抽样方法，才能获得具有代表性的结果；在药物疗效评价中，如何设计严谨的对照试验，以避免偏倚，保证结论的有效性；在流行病学研究中，如何运用统计模型揭示疾病的危险因素与保护因素，并评估其影响程度；在临床试验中，如何进行样本量估算，确保研究在经济可行性的前提下，具备足够的统计效能来检测出预期的效果差异。 本书共分为四个主要部分： 第一部分：研究设计的统计基石——为严谨研究奠定坚实基础 本部分将深入探讨医学研究设计中不可或缺的统计学原理。我们将从最基础的研究类型说起，区分观察性研究（如队列研究、病例对照研究）与干预性研究（如随机对照试验），并详细阐述它们各自的优势、局限性以及在不同研究问题中的适用性。 研究类型的选择与统计考量： 详细分析不同研究类型在信息获取、因果推断、偏倚控制等方面的统计学差异。例如，为何在探讨罕见病原因时，病例对照研究往往更具优势；而在评估新疗法的有效性时，随机对照试验是金标准。 抽样方法的科学性： 深入剖析各种抽样技术，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样以及非概率抽样方法。重点讲解如何根据研究目标和研究对象特征，选择最适合的抽样方法，并评估抽样误差对研究结果的影响。 样本量估算与研究效能： 这是一个至关重要的章节。本书将提供实用的样本量计算方法，指导读者如何在考虑统计显著性水平、检验效能、预期效应大小以及研究设计类型等因素的基础上，确定合理的研究样本量。我们将介绍如何利用公式进行基本计算，并提及统计软件在更复杂情境下的应用，强调“小样本”研究的局限性和“大样本”研究的必要性。 随机化与盲法的应用： 深入讲解随机化在减少选择偏倚方面的核心作用，以及不同随机化方案（如简单随机、分层随机、区组随机）的统计学原理。同时，本书也将详细阐述单盲、双盲、三盲的设计，以及它们在避免观察者偏倚、受试者偏倚和分析者偏倚方面的统计学意义。 混杂因素的控制： 讲解在研究设计阶段如何通过匹配、限制（纳入标准）等统计学方法来控制潜在的混杂因素，从而提高研究结果的可信度。 第二部分：数据分析的智慧之眼——解锁数据背后的规律 本部分将是本书的核心内容，将引导读者掌握各种常用的统计分析方法，并理解其背后的统计学原理。本书注重方法与实际应用的结合，避免脱离实际的理论推导。 描述性统计与数据可视化： 从数据的初步探索开始，讲解均值、中位数、标准差、方差、百分位数等描述性统计量的计算与解释。更重要的是，本书将强调数据可视化的重要性，介绍箱线图、散点图、直方图、条形图、折线图等多种图表形式，以及如何利用它们直观地展现数据分布、识别异常值、发现变量间的初步关系。 参数检验与非参数检验： 详细阐述t检验、方差分析（ANOVA）等参数检验方法，适用于服从正态分布的连续型数据。同时，也将介绍秩和检验、Wilcoxon检验等非参数检验方法，适用于不满足正态分布假设或处理等级数据的情况。本书将清晰界定各种检验的应用场景，并指导读者如何选择最合适的检验方法。 分类变量的统计分析： 重点介绍卡方检验（χ²检验）、Fisher精确检验等用于分析分类变量之间关联性的方法，例如，探讨某种治疗与疾病预后之间是否存在显著关系。还会涉及对联列表的分析，理解比例的比较。 相关与回归分析： 深入剖析Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等，用于衡量两个变量之间的线性或单调关系。在此基础上，本书将详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归，如何建立模型来预测一个变量（因变量）基于一个或多个预测变量（自变量）的变化。特别会强调回归系数的解释、模型拟合度的评估（如R²）以及假设检验。 生存分析： 对于医学研究中常见的结局事件（如死亡、复发）的发生时间分析，本书将引入生存分析的概念。介绍Kaplan-Meier曲线用于估计生存函数，Log-rank检验用于比较不同组的生存率，以及Cox比例风险模型，用于分析多个因素对生存时间的影响。 多重比较的挑战与应对： 针对在同一研究中进行多个假设检验时，出现假阳性概率增大的问题，本书将讲解Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等多种多重比较校正方法。 第三部分：模型构建与诊断——深化数据理解的利器 本部分将带领读者进入更高级的数据分析领域，掌握如何构建和解读统计模型，以揭示复杂的数据结构和变量间的内在联系。 逻辑回归与泊松回归： 针对医学研究中常见的二分类结局（如疾病是否发生、治疗是否成功）或计数型结局（如发作次数），本书将详细介绍逻辑回归和泊森回归模型，并讲解其在计算比值比（OR）和率比（RR）方面的应用。 广义线性模型（GLM）： 介绍GLM框架，它能够统一处理不同分布类型的因变量，包括二项分布（逻辑回归）、泊松分布（泊松回归）、伽马分布等，以及连接函数的使用。 变量选择的策略： 在构建多变量模型时，如何有效选择预测变量是关键。本书将探讨逐步回归（向前、向后、双向）、LASSO回归等变量选择方法，并讨论它们的优缺点及统计学依据。 模型诊断与评估： 强调模型拟合优度检验的重要性，例如，对线性回归的残差分析，对逻辑回归的Hosmer-Lemeshow检验。讲解如何评估模型的预测能力，以及如何选择最适合的模型。 时间序列分析初步： 对于具有时间依赖性的医学数据（如监测数据、治疗效果随时间的变化），本书将简要介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、自相关性，以及ARIMA模型等初步分析方法。 第四部分：结果解读与报告——沟通研究发现的桥梁 本部分将聚焦于如何准确、清晰地解读统计分析结果，并以科学、规范的方式进行报告，确保研究发现能够被同行、临床医生乃至公众理解和接受。 理解统计显著性与临床意义： 区分P值、置信区间等统计量在表征统计学意义上的作用，并强调它们与临床实际意义之间的差异。指导读者如何根据研究背景，科学地判断一个统计上显著的结果是否具有临床上的重要性。 报告研究结果的规范： 遵循国际医学期刊的投稿指南，学习如何清晰、准确地报告研究设计、样本特征、统计分析方法、主要结果（包括效应量、置信区间和P值）以及局限性。 解读统计图表的技巧： 学习如何“读懂”各种统计图表，从图中提取关键信息，并避免被误导。 常见统计误区的辨析： 针对医学研究中常见的统计陷阱，例如过度解读P值、忽视混杂因素、错误解释相关性与因果性等，进行深入剖析和纠正。 统计软件的辅助应用： 虽然本书以概念和原理为主，但也会提及常用统计软件（如R、SPSS、SAS、Stata）在数据管理、分析和可视化方面的作用，并提供一些基础的操作提示，鼓励读者通过实践加深理解。 本书特点： 医学导向，贴近实践： 全书围绕医学研究的真实场景，用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念。 循序渐进，逻辑清晰： 从基础概念到高级模型，层层递进，构建完整的统计分析思维体系。 图文并茂，易于理解： 丰富的图表示例，直观展示数据特征和分析结果。 强调方法与原理结合： 不仅介绍“怎么做”，更深入讲解“为什么这么做”，培养读者的独立思考能力。 案例丰富，实用性强： 引用大量真实的医学研究案例，帮助读者将所学知识应用于实际工作中。 目标读者： 在读和已毕业的医学、药学、公共卫生专业的学生。 从事医学研究的科研人员、临床医生。 对医学数据分析感兴趣的健康管理、医疗信息技术等相关领域从业者。 希望提升数据分析能力，做出更精准医学决策的专业人士。 《精准决策：数据驱动的医学研究之道》是一本为所有希望在医学研究领域驾驭数据、做出科学决策的读者量身定制的指南。它将陪伴您走过从数据原始状态到洞察发现的精彩旅程，最终助您实现更精准、更有效的医学实践。

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这本书的理论深度和广度简直令人叹为观止，作者仿佛将这个领域最前沿的思考都融汇其中。初读时，我被那些严密的逻辑和纷繁复杂的公式所震撼，每一个推导都如同艺术品般精妙。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一张精心编织的思维网络，将看似孤立的概念紧密联系起来。特别是关于模型假设和检验的部分，作者的处理方式极其细腻，深入浅出地揭示了统计推断背后的哲学。读完这些章节，我感觉自己对“不确定性”的理解上升到了一个新的层次，不再是停留在表面的概率计算，而是触及到了更深层的科学认识论。书中引用了大量的经典文献和最新的研究成果，为读者提供了一条清晰的脉络，去追溯和理解这些方法论的演变历程。对于希望在专业领域深耕的读者来说，这本书无疑是绝佳的理论基石，它教会你的，远不止是“如何做”，更是“为什么这样做”。那种豁然开朗的感觉，是其他教材难以给予的。

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这本书的实用性展现得淋漓尽致，它没有沉溺于纯粹的数学证明，而是将统计学原理巧妙地嫁接到实际的药物研发场景中，这一点让我印象最为深刻。我特别欣赏它在案例分析上的投入，每一个案例都选取得恰到好处，紧扣临床试验和药物安全性评估的核心痛点。作者在讲解如何构建合理的试验设计时，简直像一位经验老到的临床统计师在手把手地指导，对于样本量的确定、对照组的选择、多中心试验的协调等关键步骤，都给出了非常具有操作性的建议。更难得的是，书中还探讨了如何处理真实世界数据中常见的“脏乱差”问题，比如缺失值和异常值的稳健处理方法，这在很多偏重理论的著作中是难以见到的。这本书真正做到了将象牙塔里的统计学，拉到实验室和病床边，让读者能立刻感受到这些方法的“力量”和“价值”。

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这本书对于跨学科学习者的友好度令人惊喜。尽管涉及的数理基础要求不低，但作者在引入新概念时，总是会先从一个直观的生物学或医学问题出发，搭建起一座连接直觉理解和数学模型的桥梁。例如，在介绍贝叶斯方法的章节，作者并没有直接抛出复杂的先验分布，而是先讨论了医生在面对新药疗效信息时，如何自然地更新自己原有的信念，这个类比非常贴切。对于我这种非纯数学背景出身的读者而言，这种“问题导向，工具先行”的讲解模式极大地降低了学习曲线的陡峭程度。它没有牺牲严谨性，却极大地提升了可及性，成功地让统计学的魅力，传递给了更广泛的科研群体。

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排版和图表的质量是这本书的另一个亮点，这对于一本涉及大量复杂数据的书籍来说，至关重要。印刷清晰度极高，无论是数学符号还是统计图表，都标示得一目了然，丝毫没有因信息密度过大而产生的视觉疲劳。图表的设计极具匠心，它们不仅是数据的直观展示，更像是对抽象概念的视觉化辅助，例如在讲解生存分析中的Kaplan-Meier曲线时，配套的图形能够瞬间让复杂的概念变得具象化。而且，作者在很多关键的推导步骤后，都会配上一张总结性的流程图或概念图，极大地帮助了记忆和串联知识点。在如此严谨的学术著作中，能兼顾到阅读体验到这个程度，实属不易，这无疑体现了出版团队和作者对细节的极致追求。

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这本书的叙事风格非常具有个人色彩，读起来完全不像是在啃一本枯燥的教科书，更像是与一位博学的导师进行深入的对话。作者的文笔流畅而富有激情，尤其是在阐述统计推断的局限性和伦理考量时，展现出了一种罕见的批判性思维。他不断提醒读者，统计结果不是绝对真理的代名词，而是基于一定概率的“最佳猜测”，这种审慎的态度对于培养严谨的科学精神至关重要。我尤其喜欢其中穿插的一些历史轶事和方法学的争论，这些内容极大地丰富了阅读体验，让人对统计学这门学科的演进充满了敬意。它没有强行灌输既定的结论，而是鼓励读者去质疑、去探索，去形成自己的判断体系。这种启发式的教学方法，让学习过程充满了探索的乐趣，而非被动的接受知识。

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讨厌一辈子之二！！

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什么狗屁玩意