Applied Health Research Manual

Applied Health Research Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Transaction Pub
作者:Hardon, Anita/ Hardon, Anita/ Boonmongkon, Pimpawun/ Streefland, Pieter/ Tan, Michael Lim
出品人:
页数:387
译者:
出版时间:
价格:34.95
装帧:Pap
isbn号码:9789055891917
丛书系列:
图书标签:
  • 健康研究
  • 应用研究
  • 研究方法
  • 医学研究
  • 公共卫生
  • 数据分析
  • 研究设计
  • 循证医学
  • 定量研究
  • 定性研究
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具体描述

好的,这是一份关于一本名为《应用健康研究手册》的图书的详细简介,内容完全聚焦于该书不包含的领域和主题。 --- 《应用健康研究手册》:内容侧重与范围界定 《应用健康研究手册》是一部旨在为公共卫生、临床医学、健康服务管理及相关领域的研究人员提供实用工具和方法论指导的专著。为确保该手册的聚焦性和深度,我们明确界定了其不涵盖的知识领域和研究主题。理解这些排除项,有助于读者更清晰地把握本手册的真正价值与应用边界。 一、 不涉足基础生命科学的深入研究 本手册严格区分了“应用研究”与“基础研究”。因此,以下生命科学领域的内容不在本书讨论范畴之内: 1. 分子生物学与基因组学的前沿探索: 本书不涉及细胞信号传导通路、蛋白质结构解析、CRISPR 等基因编辑技术在实验室环境下的最新突破。它不提供关于遗传疾病发病机制的分子层面的详细论述,也不深入探讨生物信息学中用于处理高通量测序数据的复杂算法开发。 2. 生理学与病理学的微观机制: 我们不会深入探讨特定疾病(如癌症、糖尿病)在器官或组织层面上的病理生理学过程。例如,关于特定受体拮抗剂对炎症反应的详细生化影响,或特定免疫细胞亚群的功能分化机制,均不属于本书范畴。本手册关注的是这些疾病在人群中的分布、干预措施的有效性及健康结果的衡量,而非其生物学根源的深度挖掘。 3. 药物发现与药理学的基础研发: 药物的靶点验证、化合物筛选的虚拟对接技术、药物代谢动力学(PK/PD)的基础建模,以及新药的临床前毒理学测试流程,这些属于制药科学和药理学的基础研究,不会在本手册中详述。 二、 不涵盖纯粹的数学建模与统计理论构建 虽然健康研究严重依赖统计学工具,但《应用健康研究手册》的重点是“应用”,而非“理论构建”。因此,以下数学和统计学内容被排除在外: 1. 纯粹的统计学理论推导: 本书不提供关于非参数检验的渐近性质证明、高维数据降维方法(如流形学习)的数学原理推导,或贝叶斯模型中先验分布选择的深度哲学探讨。它假定读者已具备对常用统计检验(如t检验、ANOVA、回归分析)基本原理的理解。 2. 先进的机器学习算法的底层编程: 对于深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)中特定层级(如卷积层或循环层)的底层代码优化、反向传播算法的数学细节,或新型神经网络架构的设计,均不予讨论。手册侧重于如何选择合适的机器学习模型(如随机森林或梯度提升)来预测健康风险,并解释其结果的临床可解释性,而非算法本身的创新。 3. 复杂的运筹学与模拟方法: 涉及大规模系统动力学建模、蒙特卡洛模拟方法的数学理论构建,或优化排班、资源分配的复杂线性规划模型,这些超出了本手册对“应用研究方法”的界定范围。 三、 排除非健康领域的横向研究方法 《应用健康研究手册》聚焦于健康与疾病的特定研究场景。因此,以下属于其他学科或跨学科领域中、但与直接健康问题关联较弱的研究方法论不被纳入: 1. 纯粹的教育学研究设计: 例如,探讨不同教学法对K-12教育成果影响的量化研究设计、课程评估模型(如Kirkpatrick四级评估模型)的深入应用研究,除非其直接服务于健康素养或医学教育的特定评估目的。 2. 经济学中的计量经济学前沿: 涉及复杂的资产定价模型、宏观经济预测模型、或纯粹的金融时间序列分析方法。虽然健康经济学是重要分支,但本书不涵盖非健康领域内的计量经济学理论建构。 3. 纯粹的社会学/人类学的定性方法论: 本手册会涉及定性研究(如焦点小组或深度访谈)的采纳和分析,但不会深入探讨叙事分析的后结构主义流派、民族志研究的田野工作伦理的深层理论构建,或扎根理论的哲学基础辩论。本书提供的是如何将这些方法应用于特定健康问题情境(如患者经验、健康信念)的实用指南。 四、 侧重于“研究过程”而非“领域知识” 本书是方法论手册,旨在教会“如何研究”,而非“研究什么”。因此,以下属于具体健康领域知识的内容将被完全省略: 1. 特定疾病的临床指南: 本书不会提供高血压的最新治疗方案、特定癌症的诊断标准(如AJCC分期),或疫苗接种的最新推荐时间表。这些信息应查阅权威的临床实践指南。 2. 具体的健康政策立法文本分析: 我们不会逐条分析特定国家或地区的医疗保险改革法案的细节或历史沿革。手册仅会讨论如何设计研究来评估这些政策的实际影响(如DID模型评估)。 3. 医疗设备和技术的操作手册: 关于MRI扫描仪、呼吸机或新型手术机器人的具体操作规程、维护指南或技术规格说明,均不属于研究方法的范畴。 总结 《应用健康研究手册》致力于成为健康研究人员的“工具箱”,专注于实用的研究设计、数据收集、质量控制和结果解读。它明确避开了基础生物科学的微观探索、统计学的纯理论构建、非健康领域的横向研究方法,以及特定健康领域的现行指南和技术细节。通过这种明确的界定,本书保证了其内容的高度集中性和对实际应用研究的强大支持。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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坦白说,在拿起《Applied Health Research Manual》之前,我对研究方法的学习,一直处于一种“知其然,不知其所以然”的状态。我知道一些常用的统计方法,也听说过一些研究设计,但当我真正要着手进行一项研究时,却感到无从下手。这本书的出现,彻底改变了这种局面。它就像一位经验丰富的向导,用循循善诱的方式,带领我一步步深入健康研究的方方面面。它不仅仅是提供了理论知识,更是注重“如何去做”。我记得其中一个章节,详细讲解了如何撰写研究计划书。它提供了清晰的模板和范例,让我能够理解研究计划书的各个组成部分,以及它们之间的逻辑关系。这对我来说,简直是“及时雨”,因为我曾经在撰写研究计划书时,总是感到不知所云。这本书让我明白,一份好的研究计划书,不仅仅是信息的堆砌,更是研究思路的梳理和科学论证的体现。在研究实施的部分,它也提供了非常实用的指导。例如,在数据收集的策略上,它详细讲解了如何进行问卷设计、访谈提纲的制定,以及如何进行有效的现场调研。它还提醒了我,在数据收集过程中,要时刻警惕各种潜在的偏倚,并提供了相应的控制方法。这一点,对于我来说,是至关重要的,因为我曾经因为对偏倚的认识不足,而导致研究结果出现偏差。此外,本书在数据分析和结果解释方面,也给了我很多启发。它不仅仅是介绍了各种统计分析方法,更是强调了如何根据研究问题来选择合适的分析方法,以及如何准确地解读和呈现分析结果。它让我明白,数据分析的最终目的,是为了回答研究问题,并得出有意义的科学结论。

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这本书带来的最大改变,可以说是让我从“知道”研究方法,到“会用”研究方法。以前,我阅读了很多关于流行病学、统计学和研究设计的书籍,也听过不少相关的讲座,但总感觉自己像是一个旁观者,对研究的整个流程缺乏一种全局的把握和亲身参与的体验。《Applied Health Research Manual》却完全不同,它仿佛是一个“导师”,手把手地教我如何构建一个健康研究项目。它的内容安排非常合理,从最基础的研究思路梳理,到研究问题的提出,再到研究假设的形成,每一个步骤都讲解得非常透彻。它提供的各种框架和模型,帮助我清晰地认识到,一个健康研究不仅仅是收集数据和分析数据,而是一个系统性的工程,需要从前期的概念梳理到后期的结果解释,每一个环节都环环相扣。让我印象特别深刻的是,书中关于“研究问题”的章节。它不仅仅告诉你“要有一个好的研究问题”,还提供了很多实用的工具和方法,来帮助你找到一个真正有价值、有意义的研究问题。它教我如何从现有的研究空白、临床实践中的困惑,甚至是个人兴趣出发,来孕育一个有潜力的研究课题。这种引导性的方式,让我感觉研究不再是“灵光一闪”的产物,而是可以通过系统性思考来获得的。另外,在研究方法的选择上,这本书也给出了非常清晰的指导。它并没有简单地列举各种研究设计,而是深入分析了不同设计方法的优缺点,以及在特定情境下哪种方法最合适。例如,在讨论定性研究时,它不仅仅介绍了访谈、焦点小组等方法,还详细讲解了如何进行访谈提纲的设计、如何进行访谈数据的分析,以及如何确保研究的信度和效度。这些都是我在其他书籍中很少看到如此细致的阐述。这本书让我明白,研究方法的选择,并非是一成不变的,而是需要根据研究目标、研究对象和研究条件来灵活调整的。

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这本书给我带来的最大改变,可以形容为“从理论到实践的桥梁”。在此之前,我对健康研究方法论的认识,更多地是停留在书本上,知道一些概念,了解一些名词,但真正到了要自己动手做研究的时候,却感到茫然和无措。《Applied Health Research Manual》的出现,彻底改变了我的这种状态。它用一种非常接地气、非常具体的方式,将那些抽象的研究方法,转化为可以直接应用的工具。我记得书中关于“研究问题的提出”的章节,它不仅仅告诉你“要有一个好的研究问题”,还提供了一系列的思考方法和技巧,教我如何从不同的角度来发现和界定一个有价值的研究问题。它还提供了如何将一个大问题拆解成几个小问题,以及如何将这些小问题转化为可以进行实证研究的假设。这种系统性的引导,让我感觉研究不再是“灵感爆发”的产物,而是可以通过逻辑推理和实践来获得的。在研究设计的选择上,这本书也给了我极大的帮助。它并没有简单地罗列各种研究设计,而是深入地分析了每种设计的适用性、优缺点,以及在实际操作中需要注意的关键点。例如,在讨论“横断面研究”时,它详细解释了如何进行样本的选取、数据的收集,以及如何解读横断面研究的结果,并且也指出了其在因果关系推断上的局限性。这一点,对于我来说,是极其宝贵的经验。更让我感到惊喜的是,书中关于“数据分析和统计软件的应用”的部分,虽然篇幅不是最 extensive 的,但其讲解的思路非常清晰,并且能够帮助我建立起对统计分析的基本认知。它并没有过于深入地讲解复杂的统计模型,而是侧重于如何理解统计结果,以及如何将其与研究问题相结合。总而言之,这本书的阅读过程,对我来说,是一次“能力跃升”的体验,让我能够更有底气、更有效率地进行我的健康研究。

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对我而言,《Applied Health Research Manual》的价值,在于它提供了一种“思考研究”的系统性框架。在读这本书之前,我对健康研究的认识,很大程度上是碎片化的,知道一些统计方法,了解一些研究设计,但却无法将它们有机地串联起来,形成一个完整的图景。这本书的出现,就像在我脑海中搭建了一座清晰的“研究地图”,让我能够看到研究的每一个组成部分是如何相互联系、相互支撑的。我记得书中有一个章节,详细讲解了如何从宏观的研究目标出发,层层递进,最终形成可操作的研究问题和研究假设。它提供的各种思维导图和流程图,帮助我梳理了复杂的思路,让我能够更有条理地思考研究的各个环节。这种自上而下的梳理方式,让我受益匪浅。此外,它对“研究伦理”的强调,也让我印象深刻。在很多技术性的研究方法书中,伦理部分往往是一笔带过,但这本书却花了相当大的篇幅来阐述在健康研究中,如何保护研究参与者的权益,如何确保研究的公正性和透明性。它提供的各种伦理审查流程和注意事项,对我来说,就像一份“安全指南”,帮助我避免在研究过程中触碰红线。在数据分析的部分,它并没有止步于介绍各种统计方法,而是更加注重“如何解读数据”,以及“如何将数据分析结果与研究问题相结合”。它提醒我,统计分析只是工具,最终的目的还是为了回答研究问题,并从中得出有意义的结论。这一点,对我来说,是一种非常重要的提醒,因为我曾经一度陷入对统计数字本身的追求,而忽略了研究的根本目标。这本书的整体风格,既有学术的严谨性,又不失对实践的关注,让我觉得它是一本真正能够指导我进行健康研究的“宝典”。

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《Applied Health Research Manual》这本书,在我科研生涯的某个关键节点上,为我提供了近乎完美的指引。我曾经在多个项目中,因为对研究设计和方法论理解的不足,而走了不少弯路,甚至导致部分研究成果的可靠性受到质疑。这种经历让我深感沮丧,也迫切需要一本能够系统性地梳理研究流程、提供实操性指导的书籍。这本书正是这样一本“救命稻草”。它不仅仅是罗列了各种研究方法,更是深入剖析了每种方法背后的逻辑和原理,以及它们在实际应用中可能遇到的挑战。例如,在研究问题的界定部分,它并没有简单地说“要有个好问题”,而是提供了一系列的思考框架和技巧,教我如何从不同的维度来审视一个潜在的研究主题,如何将其转化为一个清晰、可检验、有意义的研究问题。它让我意识到,一个好的研究问题,是整个研究成功的基石。在研究设计章节,它对不同研究类型的介绍,让我印象深刻。它不仅仅是简单地描述了观察性研究、干预性研究等,更重要的是,它详细分析了每种研究设计的优势和局限性,以及在选择哪种设计时需要考虑的关键因素。我记得书中关于“样本量估算”的部分,提供了非常详尽的公式和步骤,并且结合了实际案例,让我能够更直观地理解如何为自己的研究确定合适的样本量。这一点,对于我来说,是前所未有的清晰指引。此外,本书对“数据分析和解释”的阐述,也让我受益匪浅。它并没有止步于介绍各种统计方法的名称,而是更加注重如何根据研究问题选择合适的统计方法,以及如何正确地解读统计结果,并将其转化为有价值的科学结论。总而言之,这本书为我提供了一个清晰的研究路线图,让我能够更有条理、更自信地开展我的健康研究。

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我必须说,《Applied Health Research Manual》这本书,是我近年来阅读过的最实用、最有价值的健康研究方法学著作之一。它不像市面上很多书籍那样,仅仅停留在理论的层面,而是真正做到了“Applied”,将复杂的科学方法融入到具体的实践操作中。我曾经在几个研究项目中,因为对研究方法的理解不深,而在数据收集和分析阶段遇到了不少难题。这本书的出现,就像为我量身定做的一份“操作指南”。它从最基础的研究问题界定开始,一步步引导我如何将一个模糊的想法,转化为一个清晰、可检验的研究目标。我记得书中关于“文献回顾”的章节,提供了非常系统性的方法,教我如何高效地检索、筛选和评估文献,并且如何将文献的发现融入到我的研究设计中。这让我感觉,文献回顾不再是一项枯燥的任务,而是构建研究理论基础的关键步骤。在研究设计的选择上,这本书也提供了非常详尽的指导。它不仅仅列举了各种常见的 Study Designs,更是深入分析了每种设计的优缺点,以及在不同的研究场景下,应该如何选择最合适的设计。例如,在讨论随机对照试验(RCT)时,它详细讲解了如何进行随机化、盲法设置,以及如何处理数据和评估结果。这些细节,对于我来说,都是非常宝贵的经验。更让我惊喜的是,书中关于“数据管理和质量控制”的章节。它提供了非常详细的步骤和技巧,来确保数据的准确性和完整性,这对于保障研究结果的可靠性至关重要。总而言之,这本书的阅读过程,对我来说,是一次“技能升级”的体验,让我能够更有信心、更有条理地开展我的健康研究。

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这本书简直是我研究生涯中的一场及时雨!一直以来,我在健康研究领域摸索,虽然理论知识不少,但真正将它们转化为可执行的研究计划,却总是感到力不从心。常常在设计研究方法时,卡壳于各种复杂的统计学概念,或者在数据收集的流程上,因为缺乏清晰的指引而感到迷茫。而《Applied Health Research Manual》的出现,恰恰填补了这一巨大的鸿沟。它不像那些堆砌着晦涩术语的学术专著,而是用一种非常接地气、极具操作性的方式,一步步地引导我走向研究的各个环节。从最初的选题确立,到研究问题的细化,再到研究假设的构建,这本书都提供了清晰的框架和实用的建议。尤其让我印象深刻的是,它并没有止步于理论的阐述,而是通过大量的案例分析,让我看到了不同研究设计在实际应用中的优劣。我记得其中一个章节,详细讲解了如何根据研究目的选择合适的研究方法,例如队列研究、病例对照研究,甚至是随机对照试验(RCT)。作者并没有简单地列出这些方法的定义,而是深入剖析了每种方法的适用场景、潜在的偏倚以及如何最大化其效力。这对我来说,简直是醍醐灌顶!我曾经花费了大量时间去理解这些概念,但往往因为缺乏实际操作的经验而显得理论化。这本书通过模拟真实的研究情境,让我仿佛置身其中,亲手去选择、去设计、去评估。更重要的是,它在数据分析的部分,虽然篇幅并非是书中最庞大的,但其讲解的逻辑清晰度和循序渐进的特点,让我这样一个对统计学有些畏惧的读者,也能逐渐建立起信心。它不像某些教材那样,一上来就抛出复杂的公式和模型,而是从最基础的数据描述性统计开始,逐步引导读者理解变量之间的关系,并最终过渡到推断性统计。书中提供的各种统计软件操作指南,虽然我可能不会完全照搬,但其思路和方法论,无疑为我后续的学习奠定了坚实的基础。这本书真正做到了“Applied”,将抽象的研究理论转化为可以实际运用的工具箱,让我能够更有条理、更自信地开展自己的健康研究。

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说实话,我拿到《Applied Health Research Manual》的时候,并没有抱有多大的期望,毕竟市面上关于研究方法的书籍实在太多了,很多都显得过于理论化,或者过于浅显。但当我翻开这本书的第一页,我就被它那种严谨又不失活泼的风格所吸引。它不是那种枯燥乏味的教科书,而是像一位资深的导师,用循循善诱的方式,带领你一步步走进健康研究的殿堂。这本书最让我称道的一点,就是它对“实操性”的极致追求。它没有停留在概念的堆砌,而是将每一个研究环节都拆解得非常细致,并且提供了大量的“可操作”的建议。比如,在研究问题的界定部分,它不仅仅告诉你“要明确研究问题”,还提供了多种方式来帮助你将一个模糊的想法转化为一个清晰、可检验的研究问题。它列举了各种提问技巧,帮助你从不同的角度审视你的研究目标,确保你所研究的问题具有实际意义和科学价值。我记得书中有个章节,专门讲解了如何进行文献回顾,并且提供了详细的步骤和策略,包括如何有效地检索文献、如何批判性地评估文献的质量,以及如何将文献的发现整合到你的研究设计中。这一点对我来说非常及时,因为我曾经在文献回顾上花费了大量时间,但往往找不到重点,或者无法有效地将文献信息转化为我的研究基础。这本书的清晰指引,让我事半功倍。另外,在研究设计的部分,它不仅列举了各种常见的研究类型,还详细解释了每种研究类型的优势和局限性,以及在实际应用中需要注意的关键点。例如,在讨论随机对照试验(RCT)时,它深入讲解了如何进行随机化、如何设置对照组,以及如何处理脱落等问题,这些都是在实际操作中至关重要的细节。这本书的内容,对我来说,就像一本“研究方法操作手册”,它帮助我把那些在脑海中模糊的概念,变成了可以付诸实践的具体行动。

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这本书给我带来的改变,远不止于知识层面的提升,更重要的是它重塑了我对待研究的态度。在此之前,我常常感到自己像一个在迷宫中摸索的探险家,缺乏地图和指南针,只能凭借模糊的方向感前进。研究项目启动时,那种“从零开始”的压力,以及对未知结果的担忧,常常让我望而却步。然而,《Applied Health Research Manual》就像一位经验丰富的向导,用耐心和清晰的语言,为我指明了前方的道路。它不仅仅是告诉你“做什么”,更是告诉你“为什么这样做”,以及“这样做会有什么潜在的问题”。例如,在伦理审查章节,作者详细列举了在进行人体研究时需要注意的各项伦理原则,并提供了实际的伦理申请表格范例,这让我深刻认识到,研究的严谨性不仅体现在科学方法上,更体现在对被研究者的尊重和保护上。书中关于招募参与者的策略,也为我提供了很多启发。我曾经以为只要发布招募信息就可以了,但这本书让我明白,有效的招募需要更精细的策划,包括目标人群的特征分析、招募渠道的选择,甚至是如何撰写吸引人的招募广告。它还提醒了我,在研究过程中,要时刻警惕各种潜在的偏倚,并提供了识别和控制这些偏倚的有效方法。这一点对于我来说尤为重要,因为我曾经因为没有充分考虑研究设计的局限性,而导致研究结果的可信度受到质疑。这本书的案例研究部分,更是让我受益匪浅。作者并没有选择那些“完美”的研究作为范例,而是深入剖析了一些在实际研究中遇到的困难和挑战,以及研究者是如何一步步克服这些困难的。这种真实的呈现方式,让我觉得研究并不是一项遥不可及的、完美的艺术,而是一项充满挑战但可以通过系统性方法来解决的实践活动。它让我不再害怕犯错误,而是更加注重从错误中学习。这本书的阅读过程,对我来说,与其说是一次学习,不如说是一次“赋能”。它让我从一个对研究充满疑虑的观察者,变成了一个敢于动手、勇于实践的研究者。

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这本书给我最大的启发,在于它让我明白,健康研究并非只是少数“天才”才能完成的事业,而是一项可以通过系统性学习和训练来掌握的技能。在此之前,我总是觉得研究方法论非常高深莫测,充满了各种我无法理解的数学公式和统计模型。《Applied Health Research Manual》的出现,彻底改变了我的看法。它用非常清晰、易懂的语言,将复杂的研究概念进行了拆解和梳理,并且提供了大量的实际案例,让我能够看到这些概念是如何在实际研究中应用的。我记得书中有一个关于“抽样方法”的章节,它不仅仅列举了简单随机抽样、分层抽样等几种常见的抽样方法,还深入分析了每种方法的优缺点,以及在不同研究情境下应该如何选择最合适的抽样策略。它还提供了计算样本量的公式和方法,这对我来说,简直是福音!以前,我总是对如何确定研究样本量感到非常困惑,这本书则为我提供了一个清晰的解决方案。更让我感到惊喜的是,书中关于“数据管理和质量控制”的章节。它不仅仅强调了数据的重要性,还提供了非常详细的步骤和技巧,来确保数据的准确性和完整性。例如,它讲解了如何设计数据收集表格,如何进行数据录入和核查,以及如何处理缺失数据等问题。这些细节,往往是在其他研究方法书中被忽略的,但它们对于保障研究结果的可靠性至关重要。这本书的阅读过程,对我来说,与其说是一次学习,不如说是一次“技能培训”。它让我从一个对研究方法望而却步的旁观者,变成了一个能够积极运用研究方法来解决实际问题的实践者。

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