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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Gerstman, B. Burt

出品人:

頁數:557

译者:

出版時間:2008-1

價格:$ 81.30

裝幀:Pap

isbn號碼:9780763735807

叢書系列:

圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 公共衛生
• 流行病學
• 研究方法
• 數據分析
• 健康科學
• 生物醫學
• 統計推斷

深入理解與應用：現代生物統計學原理與實踐 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的生物統計學框架，它超越瞭基礎的公式推導，著重於如何將統計思維應用於復雜的生物醫學研究設計、數據分析與結果解讀。 本書的編寫嚴格遵循循證科學的原則，強調概念的清晰性、方法的恰當選擇以及結果的準確報告。 第一部分：統計學基礎與數據結構 第一章：生物醫學研究的基石 本章首先界定瞭生物統計學的核心地位，闡述其在解決公共衛生、臨床試驗和基礎生命科學領域實際問題中的不可替代性。我們探討瞭科學研究的邏輯結構，從提齣研究問題、構建可檢驗的假設（零假設與備擇假設）到研究設計的選擇。重點分析瞭觀測性研究（如隊列研究、病例對照研究）和實驗性研究（如隨機對照試驗，RCT）的設計要素、優勢與局限性。我們詳細討論瞭偏倚（Bias）的種類及其在研究設計階段的控製策略，特彆是混雜變量（Confounding）的處理方法，如限製、匹配和分層分析的初步介紹。 第二章：數據的本質與描述性統計 數據的質量直接決定瞭分析的有效性。本章深入剖析瞭生物醫學數據常見的類型，包括定性數據（名義、順序）和定量數據（間隔、比率），並解釋瞭每種數據類型對統計方法選擇的約束。我們詳細介紹瞭描述性統計學工具，不僅僅停留在均值、中位數和眾數，更側重於方差、標準差、四分位數範圍（IQR）等變異性度量在評估數據分布特徵中的作用。圖形化展示是理解數據的關鍵，本章涵蓋瞭直方圖、箱綫圖（Box Plot）、散點圖（Scatter Plot）的高級應用，並探討瞭如何識彆和處理異常值（Outliers）及其對統計量穩定性的影響。此外，我們還探討瞭正態性（Normality）檢驗的重要性及其在後續參數檢驗選擇中的指導意義。 第二部分：概率論、推斷與抽樣分布 第三章：核心概率論與生物醫學應用 概率論是推斷統計的理論基礎。本章係統迴顧瞭概率的基本定律（加法、乘法），條件概率以及貝葉斯定理的原理。我們將這些抽象概念與生物學實例相結閤，例如疾病篩查的敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）和預測值（Predictive Values）的計算，闡釋瞭這些指標如何隨前際概率（Prevalence）的變化而變化。同時，我們介紹瞭幾種關鍵的概率分布：二項分布（處理計數事件）、泊鬆分布（處理罕見事件）和正態分布（作為許多生物指標的近似模型）。 第四章：抽樣分布與中心極限定理 理解如何從樣本推斷總體是統計推斷的核心。本章深入探討瞭抽樣過程的隨機性，詳細解釋瞭中心極限定理（Central Limit Theorem）的強大力量及其在實際應用中的意義。我們區分瞭樣本均值的抽樣分布和樣本比例的抽樣分布，並導齣瞭標準誤（Standard Error）的概念，解釋瞭它與樣本量的關係。這是理解置信區間和假設檢驗的橋梁。 第三部分：統計推斷的核心工具 第五章：參數估計與置信區間 本章聚焦於點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）。我們比較瞭矩估計法和最大似然估計法（MLE）作為估計量的性質（如無偏性、有效性）。置信區間（Confidence Intervals, CIs）是現代統計報告的關鍵要素。本書詳細推導瞭均值、比例和差異的置信區間的計算公式，並強調瞭95%置信區間在解釋“不確定性範圍”時的具體含義，而非簡單的概率陳述。我們還探討瞭如何解釋和報告置信區間，特彆是對於效應量（Effect Size）的解釋。 第六章：假設檢驗的嚴謹框架 假設檢驗是科學決策的基礎。本章係統地建立瞭假設檢驗的完整流程：設定零假設與備擇假設、選擇顯著性水平 ($alpha$)、計算檢驗統計量、確定P值（P-value）及做齣決策。我們詳細區分瞭第一類錯誤（$alpha$錯誤，棄真）和第二類錯誤（$eta$錯誤，取僞）。尤為重要的是，本書對P值的正確解讀進行瞭詳盡的辨析，強調瞭其局限性，並倡導將P值與效應量和置信區間結閤起來進行綜閤判斷。我們引入瞭功效分析（Power Analysis）的概念，說明如何預先設計研究以達到足夠的統計功效來檢測預期的效應。 第四部分：比較方法：參數檢驗與非參數檢驗 第七章：t檢驗與方差分析（ANOVA） 本章集中於比較兩組或多組均值。我們詳細介紹瞭單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗的適用條件、計算過程及結果解讀，特彆是對齊（Assumption）的檢驗，如方差齊性（Homogeneity of Variances）的Levene檢驗。隨後，我們將概念擴展至方差分析（ANOVA），用於比較三個及以上組間的差異。本書詳細講解瞭單因素ANOVA的原理，如何解釋F統計量，以及在ANOVA發現總體差異後，如何利用事後檢驗（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD）精確定位具體是哪幾組之間存在差異，並討論瞭重復測量設計的重復測量ANOVA。 第八章：分類數據分析與卡方檢驗 對於處理計數和比例數據，卡方檢驗是核心工具。本章講解瞭擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）和獨立性檢驗（Test of Independence）的原理和應用。我們詳細分析瞭列聯錶（Contingency Tables）的構建和分析，並指導讀者如何計算和解釋關聯測度，如風險比（Relative Risk, RR）和優勢比（Odds Ratio, OR），特彆是在病例對照研究中的應用。此外，我們還討論瞭當樣本量較小時，應如何應用費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）代替卡方檢驗。 第九章：非參數統計方法 當數據不滿足參數檢驗的嚴格假設（如正態性或方差齊性）時，非參數方法是可靠的替代方案。本章係統介紹瞭基於秩（Ranks）的檢驗方法，包括Mann-Whitney U檢驗（作為t檢驗的替代）、Kruskal-Wallis檢驗（作為單因素ANOVA的替代）和Spearman等級相關係數。我們詳細對比瞭這些方法在效率上與參數方法的權衡，以及它們在處理順序數據時的優勢。 第五部分：關聯性與建模 第十章：相關性與簡單綫性迴歸 本章探討變量間的綫性關係。我們首先區分瞭相關（Correlation）和迴歸（Regression）。詳細介紹瞭皮爾遜相關係數（Pearson's r）的解釋，以及如何檢驗其顯著性。隨後，轉嚮簡單綫性迴歸模型，學習如何建立預測方程 ($Y = a + bX$)。重點在於解釋迴歸係數（斜率 $b$）的含義，決定係數 ($R^2$) 的解釋，以及如何評估模型的擬閤優度。本書強調迴歸殘差分析的重要性，用以檢驗模型的綫性假設和獨立性假設。 第十一章：多元迴歸分析與模型選擇 在更現實的生物醫學場景中，多個預測因子同時影響結局變量。本章深入探討多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression），解釋如何控製混雜因素，並評估每個自變量對因變量的獨立貢獻。我們詳細講解瞭迴歸係數的標準誤、t檢驗和多重共綫性（Multicollinearity）的診斷與處理。此外，本章還涵蓋瞭迴歸模型的選擇策略，如逐步迴歸法（Stepwise Methods）的優缺點，以及如何使用調整後的 $R^2$ 和信息準則（如AIC/BIC）進行模型比較。 第十二章：廣義綫性模型基礎 對於結局變量是非連續的復雜情況，如二元（是/否）或計數數據，廣義綫性模型（GLM）提供瞭統一的框架。本章側重於邏輯迴歸（Logistic Regression），用於估計風險和優勢比，並解釋瞭Logit變換的意義。我們詳細講解瞭如何解釋迴歸係數的指數形式（$e^eta$）作為優勢比，以及如何處理交互作用項。對於計數數據，我們介紹瞭泊鬆迴歸模型及其在分析發病率數據中的應用。 第六部分：生存分析與專題方法 第十三章：生存數據分析與Kaplan-Meier方法 生存分析是臨床研究中處理“時間至事件”數據的關鍵技術。本章介紹瞭生存數據的特殊性——刪失（Censoring）。我們詳細講解瞭生存函數的概念，Kaplan-Meier法用於估計生存麯綫，以及Log-Rank檢驗用於比較不同組間的生存率差異。本書強調瞭對生存結果報告的規範性要求。 第十四章：Cox比例風險模型 本章深入探討瞭Cox比例風險迴歸模型，這是生存分析中最常用的多變量方法。我們重點解釋瞭“比例風險”這一核心假設的含義，以及如何解釋調整後的風險比（Hazard Ratio, HR）。本書還包含瞭如何進行模型診斷和如何處理時間依賴性協變量的簡介。 第十五章：薈萃分析與係統評價 在證據綜閤層麵，本章介紹瞭薈萃分析（Meta-Analysis）的原理和方法論。討論瞭如何進行文獻檢索、數據提取和效應量的閤並。我們重點講解瞭固定效應模型（Fixed-Effect Model）和隨機效應模型（Random-Effects Model）的選擇標準，以及如何使用森林圖（Forest Plot）直觀展示研究間的一緻性，並探討瞭異質性（Heterogeneity）的檢驗與評估（如$I^2$統計量）。 結語：統計思維的持續發展 全書最後總結瞭批判性評估統計報告的能力，鼓勵讀者將所學知識轉化為解決實際生物醫學問題的強大工具，並展望瞭現代統計學在小數據時代、高通量數據分析中的最新發展方嚮。

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說實話，在翻開《Basic Biostatistics》之前，我對統計學一直抱著一種敬而遠之的態度。總覺得它是一門晦澀難懂的學科，充斥著各種復雜的計算和理論。《Basic Biostatistics》這本書，卻以一種極其友好的姿態，打破瞭我固有的偏見。作者的語言風格非常平實，他善於用日常生活中的例子來解釋那些看似高深的統計學概念，讓我覺得統計學並不是遙不可及的，而是與我們的生活息息相關的。比如，在講解概率分布時，他並沒有上來就介紹各種分布的數學公式，而是通過拋硬幣、抽奬等簡單的情境，讓我們直觀地理解隨機性和概率的概念，然後逐步引導我們認識到不同概率分布的特點和適用場景。我特彆喜歡書中的“思考題”環節，它們並非簡單的練習題，而是引導讀者去思考統計學在實際問題中的應用，鼓勵我們獨立分析和解決問題。這些問題往往沒有唯一的標準答案，而是需要我們運用所學的知識，結閤實際情況進行推斷和論證，這極大地鍛煉瞭我的邏輯思維和分析能力。這本書讓我體會到，統計學不僅僅是工具，更是一種思維方式，一種看待世界、理解數據、做齣判斷的科學方法。它讓我對生物統計學産生瞭前所未有的熱情，並且充滿瞭繼續深入學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

閱讀《Basic Biostatistics》的過程，對我來說是一次意義非凡的智力冒險。這本書以一種前所未有的視角，揭示瞭統計學在生物醫學領域不可或缺的地位。我過去對統計學的印象，總是停留在那些冰冷、抽象的數字和符號上，總覺得與之相關的計算和理論令人頭疼。然而，這本書的作者卻用一種非常巧妙的方式，將這些概念變得觸手可及。他善於從現實世界中的生物醫學問題齣發，循序漸進地引導讀者理解統計學的基本原理和應用。例如，在講解如何分析不同生活方式對疾病發生率的影響時，書中詳細地介紹瞭如何設計調查問捲、收集數據，以及如何運用統計方法來分析數據，並得齣具有說服力的結論。這種“理論與實踐相結閤”的教學模式，讓我覺得統計學不再是遙不可及的理論，而是解決實際問題的強大工具。我尤其喜歡書中對“可視化”的強調，那些精美的圖錶不僅僅是裝飾，更是理解數據和統計概念的“眼睛”。它們能夠將抽象的數字轉化為直觀的圖像，讓我能夠輕鬆地看到數據中的模式和趨勢。這本書為我打開瞭理解生物統計學世界的大門，讓我開始重新認識和審視這個充滿魅力的領域，並且激發瞭我深入探索的強烈欲望。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭非常震撼的閱讀體驗，它徹底顛覆瞭我對“統計學”的刻闆印象。過去，在我腦海裏，統計學就是一堆冰冷的數字和令人頭疼的公式，是那些隻存在於實驗室和研究報告中的東西。《Basic Biostatistics》卻用一種完全不同的方式，將統計學與我們日常生活中接觸到的生物醫學現象巧妙地聯係起來。書中的例子非常貼近生活，例如探討不同生活習慣對健康影響的調查，或是評估新藥療效的臨床試驗。作者通過這些生動有趣的案例，展示瞭統計學如何幫助我們量化不確定性，如何從看似雜亂的數據中提煉齣有價值的信息，並最終做齣科學的決策。我尤其欣賞書中對於數據可視化的運用，那些精美的圖錶不僅僅是裝飾，更是理解復雜統計概念的“鑰匙”。它們將抽象的概念轉化為直觀的圖像，讓我能夠輕鬆地看到數據之間的關聯和模式。例如，在講解迴歸分析時，作者並非直接給齣公式，而是通過繪製散點圖，引導我們觀察變量之間的綫性關係，然後解釋如何用一條直綫來“最好地”擬閤這些數據點。這種循序漸進、以圖釋義的講解方式，極大地降低瞭學習難度，讓我這個初學者也能遊刃有餘地掌握統計學的基本原理。這本書的魅力在於，它讓你在不知不覺中愛上統計學，並渴望運用它去探索更多未知的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

《Basic Biostatistics》這本書，就像是一位耐心而風趣的嚮導，帶領我穿越瞭原本以為充滿荊棘的生物統計學迷宮。我一直覺得，統計學就像是一門“天書”，充斥著令人望而生畏的符號和公式。然而，這本書的作者卻用一種極其生動和接地氣的方式，將原本枯燥的理論變得鮮活有趣。他不是直接給齣定義和公式，而是通過一個又一個引人入勝的真實案例，讓我們深刻理解統計學在生物醫學研究中的重要性。比如，在討論如何評估一種新型藥物的療效時，書中細緻地分析瞭臨床試驗的設計、數據的收集以及結果的解讀，讓我們清楚地認識到，沒有統計學的嚴謹分析，我們很難得齣可靠的結論。我尤其欣賞書中對於“誤差”的討論，作者並沒有迴避統計分析中的不確定性，而是將其視為統計學的重要組成部分，並教會我們如何量化和控製誤差，從而做齣更準確的判斷。書中的插圖也做得非常齣色，它們能夠直觀地展現數據分布、變量之間的關係，甚至一些復雜的統計模型，讓我這種初學者也能輕鬆理解。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維方式的啓濛，讓我開始用更加客觀和理性的眼光去審視生物醫學領域的數據和研究。

评分☆☆☆☆☆

讀完《Basic Biostatistics》這本書，我感覺像是進入瞭一個全新的世界，原本以為枯燥的統計學概念，在這本書的筆下變得鮮活起來。作者的寫作風格非常引人入勝，他沒有像我之前讀過的很多教科書那樣，上來就堆砌公式和術語，而是從實際的生物醫學研究案例齣發，一步步引導讀者理解統計學在其中扮演的角色。我尤其喜歡他對於“為什麼”的深入探討，而不是簡單地告訴我們“怎麼做”。比如，在講解假設檢驗的時候，他沒有直接給齣P值的定義，而是先通過一個生動的實驗場景，讓我們體會到在不確定性中做齣判斷的睏難，然後自然而然地引齣假設檢驗的必要性和基本邏輯。這種“溯源而上”的講解方式，讓我對統計學的理解不再停留在錶麵的操作層麵，而是能夠觸及到其核心思想。而且，書中大量的圖錶和插圖也起到瞭至關重要的作用，它們不僅美觀，更能直觀地展示數據分布、關係和趨勢，讓那些抽象的統計概念變得易於理解和記憶。即使我不是統計學專業的學生，也能在閱讀過程中感受到統計學應用的廣度和深度，並且對其産生瞭濃厚的興趣，開始思考如何在自己的學習和研究中應用這些工具。總的來說，這本書為我打開瞭一扇理解生命科學數據的大門，讓我不再畏懼統計學，反而對其充滿好奇和期待。

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