Statistics for Health Care Professionals pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Mazhindu, Deborah/ Moore, Kathleen/ Scott, Ian

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2005-2

价格:$ 76.84

装帧:Pap

isbn号码:9780761974765

丛书系列:

图书标签:

统计学
医疗保健
健康专业人员
生物统计学
数据分析
医学统计
流行病学
公共卫生
研究方法
统计推断

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具体描述

Statistics for Health Care Professionals is an accessible guide to understanding statistics within health care practice. Focusing on quantitative approaches to investigating problems, the book introduces the basic rules and principles of statistics. Challenging the notion that statistics are often incomprehensible and complex to use, the authors begin by presenting a 'how to' section explaining how specific statistical tests can be performed. They also help readers to understand the language of statistics, which is often a stumbling block for those coming to the subject for the first time. The reader is taught how to calculate statistics by hand as well as being introduced to computer packages to make life easier, and then how to analyse these results. As the results of health care research are so integral to decision-making and developing new practice within the profession, the book encourages the reader to think critically about data analysis and research design, and how these can impact upon evidence based practice. This critical stance is also crucial in the assessment of the many reports and documents issued within the health industry.Statistics for Health Care Professionals includes practical examples of statistical techniques throughout, and the exercises within and at the end of each chapter help readers to learn and to develop proficiency. There is also a glossary at the end of the book for quick and easy referencing. This book is essential reading for those coming to statistics for the first time within a health care setting.

《深入浅出：面向实践的医疗健康数据分析指南》书籍定位：本书旨在为医疗健康领域的专业人士，包括临床医生、公共卫生专家、医院管理人员、健康信息技术人员，以及对医疗数据分析感兴趣的研究生和本科生，提供一套全面、实用且易于掌握的数据分析工具箱和思维框架。本书的核心目标是弥合理论统计学与日常医疗实践之间的鸿沟，让复杂的统计概念转化为可操作的决策支持。内容概述：本书共分为六大部分，二十章内容，系统地引导读者从基础数据素养逐步迈向高级建模和解读。我们摒弃了繁琐的数学推导，转而聚焦于“为什么”、“何时用”和“如何解释”这些关键问题。第一部分：医疗健康数据基础与准备 (Foundation & Preparation) 第一章：医疗数据的生态系统与特征本章首先描绘了当前医疗数据环境的全景图，包括电子健康记录（EHR）、理赔数据、注册数据、生物标志物数据和可穿戴设备数据的类型、来源和固有特点。我们将深入探讨医疗数据独有的挑战，如数据稀疏性、时间依赖性、高维度以及隐私保护（HIPAA/GDPR要求）下的数据获取与合规性问题。内容侧重于理解数据的“生命周期”和数据治理的基础原则。第二章：数据清洗与预处理的实战艺术数据质量是分析有效性的基石。本章详细讲解了医疗数据清洗中的关键步骤：处理缺失值（如MCAR, MAR, NMAR的临床含义）、异常值检测（结合临床知识而非纯粹的统计阈值）、数据标准化与转换（如对生命周期变量的处理）。我们将介绍如何使用主流工具（如R或Python的特定库）高效地进行数据整形（Reshaping）和合并，确保数据结构适应后续的统计分析。第三章：描述性统计：从数字到洞察描述性统计并非简单的平均值和标准差罗列。本章强调如何为不同的数据类型（连续、分类、有序、时间序列）选择最恰当的描述性度量。重点在于如何利用可视化技术（如箱线图比较不同治疗组的恢复时间、生存曲线的初步展示）来揭示数据分布的潜在偏倚或模式，为后续的推断性统计奠定基础。第二部分：推断性统计与假设检验 (Inferential Statistics & Testing) 第四章：概率论与抽样分布的临床意义本章将概率论的概念与临床试验的设计紧密联系起来。解释中心极限定理、大数定律在样本量估算中的作用。讨论不同抽样方法（随机、分层、整群抽样）在流行病学调查中的适用性及其对结果可推广性的影响。第五章：参数估计与置信区间我们将深入探讨点估计与区间估计。重点在于理解置信区间的临床解释——“我们有多大把握认为真实效应落在这个范围内？” 这对于评估新药疗效或干预措施的稳健性至关重要。本章会对比经典的正态分布近似与更稳健的Bootstrap方法在小样本或非正态分布数据集中的应用。第六章：经典假设检验的深度剖析本章详细涵盖了T检验、方差分析（ANOVA）及其非参数替代方法（如Wilcoxon秩和检验）。区别于教科书的纯数学定义，我们着重讲解I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）在临床决策中的代价，以及如何通过功效分析（Power Analysis）在研究设计阶段预先设定合理的样本量以平衡这两类错误。第七章：分类数据分析：关联与比率本章专注于处理医学中最常见的分类变量——如疾病状态、治疗依从性、生存结果。我们将详细讲解卡方检验、费舍尔精确检验，并重点介绍相对危险度（RR）、优势比（OR）及其置信区间的解读，这些是流行病学研究中用于量化风险的核心指标。第三部分：关联性建模与回归分析 (Association Modeling & Regression) 第八章：线性回归：预测连续性结局本章系统介绍简单和多元线性回归。重点放在回归系数的解释（控制混杂因素后的独立效应）、模型假设的检验（残差分析）以及如何评估模型的整体拟合优度（$R^2$的局限性）。我们将通过分析住院时长或医疗费用等连续变量的驱动因素进行实例演示。第九章：逻辑回归：二元与有序结果预测逻辑回归是评估风险因素和预测二元结局（如是否复发、是否死亡）的基石。本章详述如何构建逻辑回归模型，核心在于几率比（Odds Ratio）的正确解读。此外，我们将探讨如何处理交互项，以发现不同亚组中效应的差异（例如，特定基因型与药物反应的交互作用）。第十章：生存分析导论：时间至上生存分析是衡量治疗效果和疾病进程的关键工具。本章从Kaplan-Meier估计开始，展示如何直观地比较不同组别的生存曲线。随后引入Cox比例风险模型，重点讲解如何计算和解释风险比（Hazard Ratio），以及如何将协变量纳入模型以进行多因素调整。第十一章：泊松与负二项回归：计数数据建模本章解决医疗数据中常见的计数数据问题，如特定时间内事件的发生次数（如每千人次的手术并发症数量、门诊就诊次数）。对比泊松模型和更灵活的负二项模型，以处理过度离散（Overdispersion）现象。第四部分：高级建模与因果推断 (Advanced Modeling & Causality) 第十二章：混合效应模型：处理层次化数据医疗数据往往具有天然的层次结构（如多个患者嵌套在不同的医院、多个时间点的数据嵌套在同一个病人身上）。本章介绍混合效应模型（或称多层模型），用于正确处理组内相关性，避免低估标准误，从而得到更准确的效应估计。第十三章：广义相加模型（GAMs）：灵活拟合非线性关系在生物学和医学中，许多暴露与结局的关系并非简单的直线。本章介绍GAMs，它允许我们在不预设函数形式的情况下，通过平滑函数来捕捉数据中潜在的非线性趋势，特别适用于剂量-反应关系的研究。第十四章：倾向性评分匹配（PSM）：模拟随机化在观察性研究中，直接比较接受或未接受某种干预的两个群体时，存在严重的混杂。本章详细介绍倾向性评分的概念、计算流程以及如何使用PSM、IPW等方法，来调整已观测到的混杂因素，从而更接近随机对照试验（RCT）的因果推断目标。第十五章：贝叶斯方法的兴起与应用本章简要介绍贝叶斯统计学的核心思想（先验信息、似然函数、后验分布）。重点阐述贝叶斯方法在临床应用中的优势，例如处理罕见事件、整合专家知识或以往研究结果（作为先验），以及在复杂层次模型中的灵活性。第五部分：数据可视化与结果沟通 (Visualization & Communication) 第十六章：构建具有说服力的统计图表好的可视化是连接分析师和临床决策者的桥梁。本章不仅限于基础图表，更专注于医疗领域特定的图表设计原则，如如何高效展示风险森林图、ROC曲线、以及如何设计交互式仪表盘（Dashboards）来监控关键绩效指标（KPIs）。第十七章：报告统计结果的规范与伦理本章指导读者如何按照医学期刊（如CONSORT, STROBE声明）的要求，清晰、准确地报告统计结果。强调对效应量（Effect Size）的报告重要性高于单纯的P值，并讨论报告不确定性（置信区间）的伦理责任。第六部分：特定应用场景与前沿探索 (Specific Applications & Frontiers) 第十八章：临床试验数据分析的特殊考量聚焦于RCT的统计设计，包括适应性设计、顺序检验方法（Sequential Testing）以及处理意向性分析（Intention-to-Treat, ITT）与符合方案分析（Per-Protocol, PP）的差异。第十九章：公共卫生与流行病学数据分析讲解疾病负担度量（DALYs, QALYs）、空间流行病学（Geospatial Analysis简介）以及时间序列分析在传染病监测中的应用。第二十章：机器学习在预测医学中的应用简介本章作为前沿导览，简要介绍如何将经典的统计回归模型扩展到更复杂的预测模型，如决策树（CART）、随机森林和梯度提升机（GBM）。重点是理解这些“黑箱”模型的可解释性挑战（如SHAP值），以及它们如何辅助临床风险分层，而非完全替代传统统计推断。 --- 本书特色： 1. 临床导向性强：所有案例均来源于真实的医疗健康场景，如药物疗效评估、并发症风险预测、医院运营效率分析等。 2. 软件中立但实操性强：虽然不限于特定软件，但每章关键步骤均配有基于R语言（或Python）的伪代码和可复现的脚本示例，便于读者立即上手实践。 3. 强调“决策”而非“数字”：本书的最终目标是赋能读者将统计发现转化为安全的、有效的临床或管理决策。