Statistical Questions in Evidence-based Medicine pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Bland, Martin/ Peacock, Janet

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2000-8

价格:$ 73.45

装帧:Pap

isbn号码:9780192629920

丛书系列:

图书标签:

统计学
循证医学
医学统计
研究方法
临床研究
数据分析
生物统计学
医学决策
证据评估
健康科学

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具体描述

Statistical Questions in Evidence-based Medicine is a book of questions and answers about the statistical principles and methods used in medical research. Based entirely on material published in the medical literature and popular media, it will prove invaluable to medical students, doctors, nurses, medical researchers and others concerned with medical data. This book is a companion volume to the new 3rd edition of An Introduction to Medical Statistics but can also be used in conjunction with the 2nd edition or with other good texts. Short excerpts of material from published papers or summaries of their results are presented with questions. These test and develop the reader's understanding and interpretation of statistics and extend the reader's research and critical appraisal skills, thus encouraging an evidence-based approach. Questions are presented on the left-hand page with detailed answers on the right-hand page. Answers include references to core material in An Introduction to Medical Statistics. The book is intended as a series of examples for self-teaching but could also be read as a series of case studies with detailed commentaries. The questions are clearly graded, using icons, in terms of difficulty and undergraduate or postgraduate level. The book is easy to use and a model of clarity for the reader.

《医学统计学前沿：理论、方法与实践》内容简介：《医学统计学前沿：理论、方法与实践》是一本致力于深入探讨现代医学研究中统计学应用精髓的著作。本书旨在为医学研究人员、统计学专业学生以及对医学统计学感兴趣的临床医生提供一个全面、深入且兼具实践指导意义的学习平台。本书摒弃了传统教科书中可能存在的僵化理论和繁复计算，而是聚焦于当前医学研究领域最前沿、最具挑战性的统计学议题，并以清晰的逻辑、严谨的表述和丰富的实例，引领读者穿越复杂的统计迷雾，抵达理解和应用医学统计学的彼岸。本书内容涵盖了从基础的统计推断原理到复杂的多层次模型、生存分析、贝叶斯统计在医学中的应用，再到大数据时代的机器学习和人工智能在医学诊断、预后预测中的最新进展。我们力求在理论深度和实践可操作性之间取得完美平衡，确保读者在掌握核心概念的同时，也能学会如何将这些先进的统计工具应用于真实的医学研究场景。第一部分：统计推断的现代视角本部分将重新审视并深化读者对统计推断基础的理解，但侧重点在于其在现代医学研究中的最新解读和应用。我们将深入探讨假设检验的局限性与优势，重点介绍置信区间在量化不确定性方面的关键作用，并引入效应量 (Effect Size) 的概念，强调其在医学研究中比p值更为重要的意义。理解效应量的大小和方向，能够更直接地阐述研究发现的临床重要性。此外，本部分还将详细介绍多重比较 (Multiple Comparisons) 的挑战与解决方案，例如Bonferroni校正、 Holm-Bonferroni方法以及False Discovery Rate (FDR) 控制等，这些都是在进行大量假设检验时避免假阳性的关键技术。我们还会探讨贝叶斯统计 (Bayesian Statistics) 的基本思想，对比其与频率学派统计的异同，并初步展示其在整合先验知识、更新证据方面的独特优势，为后续更复杂的贝叶斯模型奠定基础。第二部分：高级统计建模在疾病研究中的应用此部分将是本书的核心，聚焦于能够解决医学研究中复杂问题的统计建模技术。回归分析的深化与拓展：除了经典的线性回归，我们将深入探讨逻辑回归 (Logistic Regression) 在处理二分类结局变量（如疾病发生与否、治疗成功与否）中的广泛应用，并介绍泊松回归 (Poisson Regression) 和负二项回归 (Negative Binomial Regression) 在分析计数数据（如发病率、死亡率）时的精妙之处。更进一步，我们将引入多项逻辑回归 (Multinomial Logistic Regression) 和序数逻辑回归 (Ordinal Logistic Regression)，以应对具有多个离散或有序分类结局的复杂情况。生存分析的最新进展：生存分析是医学研究中不可或缺的工具，用于分析从某个时间点开始到某个事件发生（如死亡、复发、治愈）的时间。本书将详细讲解Kaplan-Meier生存曲线的绘制与解读，Log-rank检验的应用，以及Cox比例风险模型 (Cox Proportional Hazards Model) 的原理与实际操作，包括协变量的选择、模型诊断以及结果的解释。我们将特别关注时间依赖性协变量 (Time-dependent Covariates) 的处理，以及竞争风险模型 (Competing Risks Models) 在分析多重结局时的重要性。多层次与混合效应模型：医学数据常常具有层级结构，例如学生在班级中，患者在医院中，或者重复测量在个体中。本书将详细阐述多层次模型 (Multilevel Models) 或混合效应模型 (Mixed-Effects Models)，用于处理这种数据结构，有效估计不同层级的效应，并控制组内相关性。我们将讲解随机截距模型、随机斜率模型等，并讨论其在纵向数据分析、荟萃分析等场景下的应用。聚类与分类的探索：在疾病的亚型发现、患者分群等方面，聚类分析扮演着重要角色。本书将介绍K-means聚类、层次聚类等无监督学习方法，帮助读者识别数据中的自然分组。同时，也将触及判别分析 (Discriminant Analysis) 和支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 等监督学习方法，用于建立分类模型，预测个体的类别归属。第三部分：贝叶斯统计在医学决策中的实践本部分将更深入地探讨贝叶斯统计的理论框架及其在医学研究中的实际应用。我们将详细讲解贝叶斯推断的基本流程，包括先验分布的设定、似然函数的选择、后验分布的计算（包括解析方法和MCMC方法），以及如何解释后验分布。本书将重点展示贝叶斯方法在临床试验设计与分析中的优势，例如如何利用贝叶斯方法进行早期停止试验 (Early Stopping Trials)，如何进行信息性先验 (Informative Priors) 的构建，以及如何处理小样本数据。我们还将探讨贝叶斯模型平均 (Bayesian Model Averaging) 等技术，以整合不同模型的不确定性。此外，本书还将介绍贝叶斯纵向模型和贝叶斯生存模型，展示其在处理复杂数据结构和不确定性方面的灵活性。通过具体的医学案例，读者将直观地感受到贝叶斯方法如何为临床决策提供更丰富、更全面的信息。第四部分：大数据时代的统计方法与前沿技术随着医学数据的爆炸式增长，统计学面临着新的挑战与机遇。本部分将聚焦于大数据时代的统计方法和前沿技术。机器学习在医学中的应用：我们将详细介绍决策树 (Decision Trees)、随机森林 (Random Forests) 和梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM) 等集成学习方法，以及它们在疾病诊断、预后预测和风险分层中的强大能力。本书将深入讲解神经网络 (Neural Networks) 和深度学习 (Deep Learning) 的基本原理，并重点介绍卷积神经网络 (CNN) 在医学影像分析中的突破性进展，以及循环神经网络 (RNN) 在处理序列数据（如电子病历、基因序列）中的应用。自然语言处理 (NLP) 在医学文本分析中的作用：电子病历、医学文献中蕴含着海量的非结构化文本信息。本书将介绍NLP的基本技术，如文本预处理、词袋模型、TF-IDF，以及更高级的词嵌入（如Word2Vec, GloVe）和Transformer模型（如BERT），展示如何从中提取有价值的临床信息，用于疾病识别、情感分析等。因果推断的统计方法：在观察性研究中，确定治疗效果或暴露与疾病之间真实因果关系是极具挑战性的。本书将详细介绍倾向性评分匹配 (Propensity Score Matching)、逆概率加权 (Inverse Probability Weighting, IPW)、工具变量法 (Instrumental Variables) 等因果推断的统计方法，帮助读者更严谨地分析观察性研究数据，避免混杂因素的干扰，得出更可靠的因果结论。可视化技术与探索性数据分析：强大的可视化工具是理解和呈现复杂统计结果的关键。本书将介绍使用ggplot2等工具进行高质量的统计图形绘制，以及t-SNE、UMAP等降维技术在探索高维数据中的应用。第五部分：统计在医学研究中的伦理考量与最佳实践统计学在医学研究中的应用不仅是技术层面的问题，也涉及到深刻的伦理考量。本部分将探讨在医学统计中需要注意的关键伦理问题。研究设计中的伦理：从随机化、盲法到样本量计算，本部分将强调在研究设计阶段就应融入伦理原则，以确保研究的有效性和公正性。数据分析与解释中的伦理：强调避免p-hacking、选择性报告等不良统计实践，以及在结果解释中诚实地反映不确定性。利益冲突与数据透明：探讨如何处理统计分析中的潜在利益冲突，以及数据共享和透明度的重要性。统计咨询与协作：强调统计学家在医学研究全过程中的协作角色，以及如何有效地进行统计咨询。本书特色：理论与实践紧密结合：每章都配有丰富的医学案例，涵盖流行病学、临床试验、基因组学、影像学等多个领域，使理论知识更易于理解和应用。注重前沿技术：重点介绍大数据、机器学习、贝叶斯统计等在医学研究中的最新进展和应用。强调批判性思维：引导读者不仅要会应用统计方法，更要理解其背后的原理、假设和局限性，做出明智的统计决策。语言清晰易懂：尽管内容深入，但力求使用清晰、简洁的语言进行阐述，避免不必要的专业术语。面向广泛读者：无论您是初入医学统计学领域的学生，还是希望更新统计知识的资深研究者，抑或是对提升数据分析能力感兴趣的临床医生，都能从中获益。《医学统计学前沿：理论、方法与实践》不仅仅是一本统计学教科书，更是一本引领您在不断发展的医学研究领域中，运用最先进的统计智慧，解决最前沿医学问题的得力助手。本书将帮助您构建坚实的统计学基础，掌握解决复杂医学难题的利器，并在您的研究生涯中取得卓越的成就。