Introduction to BioStatistics for Health Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Duncan, Robert C.

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:1983-1

价格:$ 199.95

装帧:Pap

isbn号码:9780827342309

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 健康科学
• 统计学
• 流行病学
• 生物医学
• 研究方法
• 数据分析
• 公共卫生
• 医学统计
• 统计推断

好的，这是一本名为《Introduction to Biostatistics for Health Science》的图书简介，着重于其涵盖的内容，避免提及未包含的主题。 --- 图书名称：Introduction to Biostatistics for Health Science 图书简介 本书旨在为健康科学领域的学生、研究人员和从业者提供一个全面且实用的生物统计学基础知识体系。我们深知，在现代健康科学研究中，有效理解和应用统计学原理是解读数据、评估干预措施和做出循证决策的关键。本书的结构设计着眼于从概念到应用的平稳过渡，力求使读者在掌握核心统计学概念的同时，能够熟练地将其应用于生物医学和公共卫生情境中。 第一部分：统计学基础与数据描述 本书的开篇部分为读者奠定了坚实的统计学基础。我们首先界定了生物统计学的核心地位及其在健康科学中的独特应用场景，强调了数据质量和研究设计在统计推断中的重要性。 数据类型与测量尺度： 详细阐述了定性数据（如分类变量、名义变量）和定量数据（如连续变量、离散变量）的区别，以及它们在后续统计分析中的处理方式。我们通过大量的健康相关案例，例如疾病的患病率分类或生命体征的测量，来说明不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）的实际意义。 数据可视化： 重点介绍了如何使用图形工具来有效地展示和探索健康数据。内容涵盖直方图、箱线图、条形图、散点图等，并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表类型。我们强调了图形在发现数据分布特征和潜在异常值中的作用。 描述性统计量： 详尽解释了集中趋势（均数、中位数、众数）和离散趋势（标准差、方差、四分位数范围）的计算与解释。书中通过对临床试验结果或人群健康指标的分析，展示了如何利用这些描述性统计量来概括数据集的特征。 第二部分：概率论与抽样分布 理解随机性和不确定性是生物统计学的核心。本部分致力于构建读者的概率思维，这是进行推断统计的先决条件。 基本概率概念： 介绍了概率的定义、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理的基本框架。这些概念通过疾病筛查试验（如敏感性和特异性）的实例得到具体阐释。 常见概率分布： 深入讲解了离散型和连续型概率分布。重点讨论了二项分布（例如，成功试验次数）和泊松分布（例如，特定时间段内的罕见事件发生次数）。对于连续型数据，我们详细介绍了正态分布（高斯分布）的特性，包括其在生物学测量中的普遍性和Z-分数的应用。 抽样理论与中心极限定理： 阐释了从总体中抽取样本的过程，并详述了中心极限定理的强大作用——无论总体分布如何，样本均值的抽样分布趋向于正态分布。这为后续的点估计和区间估计提供了理论基础。 第三部分：统计推断：估计与假设检验 本部分是全书的核心，指导读者如何从样本数据推断出关于总体的结论。 参数估计： 区分了点估计和区间估计。着重讲解了置信区间的构建与解释，特别是均值和比例的置信区间，并强调了置信区间在反映估计精度上的价值。 假设检验原理： 详细介绍了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的设定、检验统计量、P值（P-value）的含义、显著性水平（$alpha$）的选择，以及I型和II型错误的概念。我们提供了清晰的决策流程图，以确保读者能够系统地进行假设检验。 单样本与双样本检验： 针对不同数据结构，讲解了单样本Z检验、单样本t检验、配对样本t检验以及两个独立样本的t检验。这些检验被应用于比较特定群体与已知标准或比较两组不同处理效果的场景（如药物前后的血压变化）。 方差分析（ANOVA）： 扩展了t检验的概念，用于比较三个或更多独立组的均值是否存在显著差异。书中详细介绍了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理、F检验的统计量计算以及事后检验（Post-hoc tests）的选择。 第四部分：分类数据分析与关联性检验 本部分专注于处理和分析分类变量数据，这在流行病学和临床研究中极为常见。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 详细介绍了拟合优度检验和独立性检验。通过列联表（Contingency Tables）的分析，读者将学会如何检验两个分类变量之间是否存在关联，例如，吸烟状态与某种疾病诊断之间的关系。 关联性度量： 在分析列联表时，本书介绍了用于量化关联强度的指标，包括风险比（RR）、优势比（Odds Ratio, OR）及其置信区间的计算和解释，这些是流行病学研究中至关重要的工具。 第五部分：相关性与回归分析 理解变量之间的关系是预测和建模的基础。本部分聚焦于定量变量之间的线性关系分析。 相关性分析： 讲解了皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的计算、假设检验和解释。我们还探讨了非参数相关方法，如斯皮尔曼等级相关系数，适用于非正态分布或有序变量。 简单线性回归： 详细阐述了最小二乘法的原理，用于建立一个自变量预测一个因变量的模型。重点内容包括回归方程的建立、回归系数的解释、拟合优度（$R^2$）的评估，以及残差分析在模型有效性评估中的作用。 多元线性回归基础： 扩展到包含多个预测变量的模型，指导读者如何控制混杂因素，并评估不同预测变量对结果的独立贡献。 第六部分：非参数统计与生存分析简介 认识到并非所有健康数据都符合正态分布的假设，本书提供了必要的非参数方法和对时间-事件数据的初步介绍。 非参数检验： 在t检验和ANOVA不适用时，提供了非参数替代方案，如曼-惠特尼U检验（Wilcoxon Rank-Sum Test）、Kruskal-Wallis检验等，用于比较不服从正态分布的组间差异。 生存分析入门： 鉴于时间存活率在临床研究中的重要性，本部分对生存分析进行了概念性介绍。内容包括生存函数的定义、Kaplan-Meier方法的应用以估计生存概率，以及对Cox比例风险模型的初步介绍，用以探讨协变量对生存时间的影响。 本书通过贯穿始终的实际医疗和公共卫生案例，确保每一项统计技术都能与现实中的健康问题紧密联系起来。通过对这些核心内容的深入学习，读者将能够批判性地评估科学文献，并为自己的研究设计和数据分析打下坚实的基础。

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