Fundamentals of Statistics in Health Administration pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Broyles, Robert W.

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 107.29

装帧:Pap

isbn号码:9780763745561

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Health Administration
• Public Health
• Biostatistics
• Healthcare Management
• Data Analysis
• Epidemiology
• Research Methods
• Quantitative Analysis
• Healthcare Informatics

卫生管理中的统计学原理 本书的宗旨与定位 《卫生管理中的统计学原理》旨在为卫生管理领域的专业人士、政策制定者以及相关研究人员提供一套系统、深入且高度实用的统计学知识框架。本书的核心目标是弥合理论统计学与实际卫生行政管理需求之间的鸿沟，使读者不仅能够理解复杂的统计概念，更能熟练地将其应用于解决现实世界中的公共卫生挑战、评估医疗服务质量、优化资源分配以及制定科学的健康政策。 本书的编写摒弃了过度冗余的数学推导，而是聚焦于统计学在卫生管理决策过程中的应用价值、解释能力和批判性思维的培养。我们坚信，在瞬息万变的卫生健康领域，管理者需要的不是一个纯粹的数学工具箱，而是一套能够将原始数据转化为可操作洞察力的思维工具。 --- 第一部分：卫生统计学基础与数据环境（奠定基础） 第一章：卫生数据环境的特殊性与统计学的角色 本章首先剖析了卫生管理数据（如电子健康记录、生命登记数据、调查数据、保险索赔数据）的来源、结构和固有挑战，例如数据缺失、测量误差、隐私保护（HIPAA合规性）。我们探讨统计学在监测疾病流行、评估干预措施效果、预测未来健康趋势中的核心地位。本章强调了描述性统计在数据清洗、探索性分析中的不可或缺性，涵盖均值、中位数、众数、百分位数、方差、标准差在卫生指标（如住院天数、感染率）中的恰当使用与解释。 第二章：概率论基础与风险评估 统计推断的基石在于概率论。本章系统回顾了概率的基本概念、条件概率和贝叶斯定理，并着重于它们在临床和公共卫生决策中的应用。重点内容包括： 疾病筛查的诊断性测试评估：灵敏度（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）的计算、解释及其在不同患病率背景下的动态变化。 风险与比值：发病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）、相对风险（RR）和比值比（OR）的推导与在流行病学研究中的应用。 第三章：抽样方法与代表性 在资源有限的情况下，精确的抽样至关重要。本章详细介绍了各种抽样技术，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，并讨论了不同抽样设计对统计推断准确性的影响。此外，我们深入探讨了抽样误差、无应答偏倚（Non-response Bias）以及如何通过权重调整（Weighting）来确保样本对目标人群的代表性，这对于管理层制定全国或区域性政策至关重要。 --- 第二部分：推断性统计与假设检验（决策的核心） 第四章：参数估计与置信区间 本章将统计学的重点从“描述”转向“推断”。我们解释了点估计与区间估计的区别，并重点阐述了置信区间（Confidence Intervals, CI）的实际意义。在卫生管理中，CI比P值更能提供关于效应量和不确定性的丰富信息。我们将教授读者如何构建和解释针对率、均值和比值的置信区间，特别是在评估新医疗技术的成本效益或新的服务流程的效率时。 第五章：单样本与双样本的假设检验 本章系统介绍了统计假设检验的逻辑框架（零假设、备择假设、I型和II型错误）。核心内容围绕T检验和Z检验的原理、适用条件及结果解读。我们特别关注方差齐性检验在选择合适检验方法中的作用，并强调了统计显著性与临床/管理上的重要性之间的区别。 第六章：方差分析（ANOVA）在资源分配中的应用 当需要比较三个或更多医疗方案、不同医院或不同地区服务质量的均值时，方差分析是必要的工具。本章详细讲解了单因素ANOVA和双因素ANOVA，包括F检验的解释。关键应用实例包括：比较不同健康促进项目对居民健康指标的平均影响，或评估不同科室的平均患者等待时间是否存在显著差异。 第七章：分类数据的分析：卡方检验与精确检验 卫生管理中大量数据是分类的（如治疗成功/失败、是否接受某种保险）。本章专注于卡方（$chi^2$）检验在分析列联表（Contingency Tables）中的应用，包括拟合优度检验和独立性检验。我们还讨论了当样本量较小或预期频数过低时，应如何使用费舍尔精确检验以确保结果的稳健性。 --- 第三部分：回归分析与预测建模（洞察与规划） 第八章：简单线性回归与多重线性回归 回归分析是卫生管理中用于建立预测模型和探究多变量关系的最强大工具之一。本章详细介绍线性回归模型的构建、参数估计（最小二乘法）以及模型拟合优度（$R^2$）。特别强调多重回归在控制混杂因素（Confounding Variables）方面的作用，例如，在评估特定干预措施对患者健康结果的影响时，如何控制年龄、性别和既往病史等因素。 第九章：逻辑回归：风险预测与结局建模 在卫生健康领域，因变量往往是二分类的（如再入院、并发症、死亡）。本章专注于逻辑回归（Logistic Regression），解释Log-odds的概念，并教授如何将回归系数转换为易于理解的优势比（Odds Ratios）。这对于识别高风险患者群体、预测服务利用率至关重要。 第十章：生存分析与时间事件数据 生存分析是评估治疗效果持续时间、患者生存期及随访数据的关键技术。本章引入了生存函数的概念、Kaplan-Meier曲线的绘制与解释，以及用于比较不同组生存曲线的Log-Rank检验。最后，本章将介绍Cox比例风险模型，用于分析多个协变量对生存时间的影响，是评估长期治疗方案效果的黄金标准方法。 --- 第四部分：高级主题与质量改进（前沿应用） 第十一章：流行病学研究设计与统计控制 本章侧重于统计学如何嵌入研究设计。它对比了队列研究、病例对照研究和随机对照试验（RCT）的统计效力与偏倚风险。重点讲解了在研究设计阶段如何进行样本量计算，以确保研究具有足够的统计功效（Power）来检测预期的效应量，避免资源浪费或得出无效结论。 第十二章：统计过程控制（SPC）与持续质量改进（CQI） 本章将统计学工具直接应用于医疗服务质量的日常管理。读者将学习如何使用控制图（Control Charts），如$ar{X}$-R图、P图或C图，来实时监测关键绩效指标（KPIs），如手术并发症率、处方错误率或患者满意度评分。理解SPC有助于管理者区分“正常过程变异”和“可归因的特殊原因变异”，从而实施精准的质量干预。 第十三章：卫生管理中的统计软件应用与报告规范 本章是实践性的总结，指导读者如何利用主流统计软件（如R, Stata, SAS或SPSS）执行上述分析。更重要的是，本章强调了统计结果的专业报告规范，包括如何清晰、无歧义地向非技术背景的决策者传达复杂的统计发现、局限性以及政策建议，确保统计证据能够有效驱动管理行动。 --- 本书的特点总结： 本书结构严谨，从基础描述到复杂推断层层递进，所有理论讲解都紧密围绕卫生行政管理和公共卫生决策的实际案例展开。通过大量的真实世界数据实例和批判性讨论，本书致力于培养读者对数据质量、模型选择和结果解释的批判性视角，确保读者能够负责任地、有效地利用统计证据来提升医疗健康系统的效率和公平性。

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