Basic Statistics For The Health Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Kuzma, Jan W./ Bohnenblust, Stephen E.

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:

价格:112.9

装帧:HRD

isbn号码:9780072985436

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Health Sciences
• Biostatistics
• Medical Statistics
• Data Analysis
• Research Methods
• Epidemiology
• Public Health
• Quantitative Methods
• Healthcare

统计学核心概念与实际应用：构建严谨的健康科学研究基础 图书名称：《统计学核心概念与实际应用：构建严谨的健康科学研究基础》 内容概要： 本书旨在为健康科学领域的研究人员、临床医生、公共卫生专家以及对数据驱动决策感兴趣的专业人士，提供一套全面、深入且极具实操性的统计学知识体系。我们摒弃了传统教材中过于抽象和繁琐的数学推导，专注于揭示统计学思想在生物医学、流行病学、健康服务研究中的核心作用，确保读者能够真正掌握如何运用数据来回答关键的科学问题，并批判性地评估现有文献。 全书结构清晰，从基础概念的建立，逐步过渡到复杂模型的应用，确保知识的连贯性和递进性。我们坚信，统计学的精髓在于推理与决策，而非仅仅是公式的罗列。 --- 第一部分：数据基础与描述性统计——洞察数据的“眼睛” 本部分是构建所有后续分析的基础。我们首先详细阐述了数据类型的细微差别及其对统计方法选择的决定性影响，重点区分了名义、顺序、区间和比率数据在健康科学语境下的具体表现（例如，疼痛评分的等级与血压值的连续性）。 关键内容包括： 1. 测量与抽样： 深入探讨了效度（Validity）和信度（Reliability）在临床测量中的重要性。详细介绍了各类抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）如何影响研究的外部有效性，并着重讨论了在特定人群（如罕见病患者群体）中抽样的挑战与策略。 2. 数据可视化： 强调了图表在传达复杂信息时的力量。除了标准的直方图和箱线图，本书详细解析了如何使用森林图（Forest Plot）来展示荟萃分析的结果，以及如何通过散点图矩阵来初步探索多变量间的关系。我们提供了在R和Stata环境中生成高质量、符合出版标准的图形的实用技巧。 3. 集中趋势与离散程度： 不仅介绍均值、中位数和众数，更着重分析在何种数据分布下（例如，非对称分布或存在极端值时）选择哪种度量最能代表“典型”情况。标准差、四分位距（IQR）和变异系数的解释，被置于临床变异性的讨论背景下。 第二部分：概率论与推断性统计——从样本到群体的桥梁 本部分是统计推断的核心。我们力求让读者理解“不确定性”是科学研究的本质，并学会量化这种不确定性。 1. 概率分布的实践： 聚焦于在健康研究中最常用的分布，包括二项分布（用于成功/失败事件，如疫苗有效性）、泊松分布（用于罕见事件计数，如疾病发病率）和正态分布（及其在中心极限定理中的关键作用）。我们通过实际的临床试验数据演示这些分布的拟合情况。 2. 抽样分布与中心极限定理： 以直观的方式解释了为什么即使原始数据不是正态分布，样本均值的分布也趋于正态，这是假设检验和置信区间构造的基石。 3. 假设检验的逻辑框架： 详细分解了零假设($H_0$)与备择假设($H_A$)的建立过程，重点剖析了I型错误（$alpha$）和II型错误（$eta$）在风险评估中的实际意义。我们深入探讨了功效分析（Power Analysis）——在设计研究之初就确定所需样本量的必要性，避免资源浪费或研究设计不足。 4. 置信区间（CI）的深入解读： 强调置信区间比P值更能提供关于效应大小的丰富信息。我们提供了对95% CI的精确阐释，并讨论了在不同样本量下CI宽度的变化规律。 第三部分：比较分析：检验差异与关联 本部分是统计分析的“工具箱”，涵盖了最常用和最关键的比较方法。 1. 非参数方法的必要性： 在数据不满足正态性假设或数据是顺序数据时，非参数检验是必需的替代方案。本书详细讲解了Mann-Whitney U检验（对应独立样本t检验）和Wilcoxon符号秩检验（对应配对样本t检验）的原理及其应用场景，避免了因强制使用参数检验而产生的错误结论。 2. 方差分析（ANOVA）的精细应用： 不仅介绍了单因素和双因素ANOVA，还专门开辟章节讨论重复测量ANOVA在纵向队列研究和交叉设计中的应用，以及如何处理数据不平衡带来的复杂性。 3. 卡方检验与流行病学关联测量： 重点讲解了列联表分析，如何计算相对危险度（RR）、优势比（OR）及其相应的置信区间，这些是流行病学研究的核心产出指标。我们还涵盖了Fisher精确检验在小样本分析中的应用。 4. 相关性与回归导论： 从Pearson相关系数过渡到Spearman等级相关系数，强调了相关性不等于因果关系。 第四部分：回归分析——预测、控制与建模 回归模型是健康科学中控制混杂因素、进行预测和构建因果路径分析的基础。 1. 简单线性回归： 深入解释回归系数的解释（斜率的临床意义），以及决定系数($R^2$)在模型拟合优度中的作用。 2. 多重线性回归： 这是控制混杂变量的关键。我们详细演示了逐步选择法（及其局限性）和基于理论的模型构建。特别强调了残差分析在检验模型假设（如异方差性、独立性）中的关键作用。 3. 方差共线性诊断： 解释了多重共线性（Multicollinearity）如何扭曲回归系数的估计，并介绍了方差膨胀因子（VIF）作为诊断工具的应用。 4. 生存分析入门（Kaplan-Meier与Cox回归）： 鉴于生存数据在临床试验中的普遍性，本部分提供了对删失数据处理的详细说明，并解析了Kaplan-Meier曲线的绘制和解读，以及Cox比例风险模型如何评估时间依赖性结局和协变量的影响。 第五部分：高级主题与研究设计中的统计挑战 本部分面向希望进行更复杂研究或批判性阅读高影响力文献的读者。 1. 医学诊断测试的评估： 详细阐述了敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）的计算和相互关系。我们还引入了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）分析，用以评估和比较不同诊断标记物的区分能力，并解释了曲线下面积（AUC）的意义。 2. 荟萃分析与系统评价的统计基础： 解释了如何合并来自不同研究的结果，包括固定效应模型和随机效应模型的选择标准，以及如何通过异质性检验（如$I^2$统计量）来评估研究间差异的程度。 3. 倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）： 这是一个用于处理观察性研究中严重混杂的强大工具。我们解释了如何利用倾向性评分来模拟随机对照试验（RCT）的环境，从而更可靠地估计干预措施的因果效应。 --- 本书特色： 案例驱动学习： 所有概念都围绕真实的或模拟的健康科学数据集进行讲解，例如药物的疗效比较、健康行为的预测因子分析、疾病发生率的趋势分析等。 软件操作指导： 提供了在主流统计软件（如SPSS、R或Stata）中执行关键分析的标准化步骤和输出结果的解读指南，确保理论与实践无缝对接。 批判性思维培养： 每章末尾设置了“陷阱与误区”环节，专门指出临床研究人员在数据解释中最常犯的错误（如P值误读、多重检验问题等），帮助读者形成严谨的科学态度。 本书致力于将统计学从一门计算学科转化为一门决策科学，使读者能够自信地设计研究、分析数据、解释结果，并最终推动健康科学领域的进步。

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