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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Crowley, John (EDT)/ Ankerst, Donna Pauler (EDT)

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 118.59

装帧:HRD

isbn号码:9780824723392

丛书系列:

图书标签:

• 学习
• 临床肿瘤学
• 统计学
• 医学统计
• 生物统计
• 癌症研究
• 数据分析
• 生存分析
• 临床试验
• 统计方法
• 医学研究

医学统计学与临床研究：从基础到应用 本书旨在为临床医学研究人员、生物统计学家以及相关领域的专业人士提供一本全面、深入且实用的统计学参考手册。本书的重点在于介绍和阐述那些在现代临床研究设计、数据分析和结果解释中至关重要的统计学概念、方法和实践，完全聚焦于生物医学科学的严谨性与创新性，与特定肿瘤学统计工具的应用不产生直接关联。 第一部分：生物医学统计学基础与研究设计原则 本部分内容构筑了所有定量医学研究的理论基石，强调了严谨的统计思维在获取可靠医学证据中的不可或缺性。 第一章：统计学在生命科学中的角色定位 本章首先探讨了统计学作为连接观察、实验与推断的桥梁在现代生物医学研究中的核心地位。内容涵盖了描述性统计（如集中趋势、离散度测量）如何有效地概括复杂数据集，以及推断性统计如何使研究者能够从样本数据对外推至更广泛的人群。重点阐述了概率论在处理生物变异性中的基础作用，以及统计模型如何帮助我们理解复杂的生物学过程。 第二章：研究设计的基本结构与偏倚控制 本章深入剖析了高质量临床研究的设计要素。详细讨论了观察性研究（队列研究、病例对照研究、横断面研究）与实验性研究（随机对照试验的变体）的内在逻辑和适用场景。核心内容包括： 抽样理论与代表性： 如何选择具有统计学意义的样本，确保研究结果的可推广性。 混杂因素的识别与处理： 阐述了偏倚（Bias）的常见来源，并详细介绍了在研究设计阶段（如随机化、限制、匹配）和分析阶段（如分层、回归调整）控制混杂效应的策略。 效应估计与精度： 讲解了率、比值、风险差异等效应量（Effect Measures）的计算，以及如何使用置信区间（Confidence Intervals）来量化估计的不确定性。 第三章：假设检验的严谨性：P值、功效与样本量确定 本章聚焦于科学推理中的决策过程。详细解释了零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的建立逻辑。内容深入到： I型错误与II型错误： 对“假阳性”和“假阴性”的定义、后果及其控制机制的深入分析。 统计功效（Power）： 阐述了统计功效在确保研究能够检测到真实效应的重要性，以及如何通过预先计算确保研究设计具备足够的检测能力。 样本量计算的实操指南： 提供了针对不同研究类型和效应类型（如均数差异、率的比较）的样本量计算公式与方法论，强调了样本量确定是研究伦理和资源配置的关键一环。 --- 第二部分：常用统计分析方法的深入剖析 本部分内容转向具体的数学模型和分析技术，这些技术广泛应用于各类生物医学数据的解释。 第四章：比较分析：t检验与方差分析（ANOVA）的全面应用 本章系统梳理了用于比较两组或多组均值差异的经典参数检验方法。 t检验的变体： 独立样本t检验、配对样本t检验、单样本t检验的适用条件、统计量计算及结果解读。 方差分析（ANOVA）： 详细介绍了单因素、双因素ANOVA的结构，讨论了因子间效应和交互作用的检验。特别强调了事后多重比较（Post-hoc tests）的必要性（如Tukey's HSD, Bonferroni校正）以及如何解释非参数检验（如Kruskal-Wallis检验）的结果，以应对非正态分布或等级数据。 第五章：分类数据分析：卡方检验与精确检验 本章聚焦于处理比例和计数数据，这是临床实践中常见的数据类型。 列联表分析： 详细讲解了2x2列联表和$R imes C$列联表的构建与分析，包括皮尔逊卡方检验的适用范围和局限性。 费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）： 在样本量较小时，阐述了其相较于卡方检验的优势。 相对风险（RR）与优势比（OR）： 深入解析了这些比值比率指标的计算、置信区间估计及其在疾病风险评估中的应用。 第六章：相关性与简单线性回归分析 本章介绍如何量化两个连续变量之间的关系，并建立预测模型。 相关系数的理解： 区分了Pearson相关系数与Spearman秩相关系数的适用场景，强调相关性不等于因果性。 简单线性回归模型： 介绍了最小二乘法的原理，如何解释回归系数（斜率与截距），以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。特别关注了回归分析中的残差分析，确保模型假设的有效性。 --- 第三部分：高级模型与生存数据分析 本部分面向需要处理更复杂数据结构和特定研究终点的研究者，涵盖了现代生物统计学的进阶工具。 第七章：多元回归模型的构建与解释 本章将回归分析扩展到多个预测变量的情况，这是处理多因素影响的临床问题的关键。 多元线性回归： 讨论了多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理，以及如何通过逐步回归等方法进行变量选择。 逻辑回归（Logistic Regression）： 详尽阐述了逻辑回归在预测二分类结局（如疾病发生、治疗成功）中的应用。重点在于解释对数几率（Log Odds）与优势比（OR）之间的转换关系，并探讨了拟合优度检验（如Hosmer-Lemeshow检验）。 第八章：生存分析导论：方法学与模型 生存数据（如无事件生存期、总生存期）的特殊性质要求专门的统计处理，本章提供了核心工具。 删失数据（Censoring）： 详细解释了右侧删失的类型及其对分析的影响。 非参数方法： 详细介绍Kaplan-Meier法，用于估计和可视化生存函数。 生存曲线的比较： 阐述了Log-Rank检验用于比较两条或多条生存曲线是否存在显著差异。 第九章：Cox比例风险回归模型 本章深入探讨了生存分析中最常用的回归模型。 模型原理： 解释了Cox模型的半参数特性，即对基线风险函数不作具体假设，仅对协变量的风险影响做出假设。 风险比（Hazard Ratio, HR）的解释： 如何解释HR值及其置信区间，以及在多变量模型中HR的调整意义。 比例风险假设的检验： 讨论了如何检验模型的核心假设——风险比是否恒定，并介绍了应对违反该假设的策略。 --- 第四部分：数据质量、报告标准与统计软件应用 本部分强调了从数据准备到最终报告的完整流程中的统计伦理和实践规范。 第十章：数据管理、质量保证与统计软件基础操作 本章强调统计分析的有效性依赖于高质量的数据。内容涵盖了数据清洗流程、缺失数据（Missing Data）的处理策略（如完全信息最大似然估计EM算法的基础概念），以及数据转换的必要性。同时，本章提供了使用主流统计软件（如R/Stata/SAS等通用平台的结构化思维框架）执行上述分析的基本流程指导，重点在于如何正确输入数据、指定模型以及生成符合规范的统计输出。 第十一章：医学研究报告的统计透明度与规范 本章是连接分析与传播的桥梁。详细讲解了国际公认的报告指南（如CONSORT声明中对统计部分的具体要求），指导研究人员如何清晰、无歧义地报告研究设计、分析方法、结果以及结论。重点强调：报告结果时必须同时提供效应量和其不确定性度量（如置信区间），而不仅仅是P值。 本书的宗旨在于提供一套稳健、通用的生物统计学知识体系，帮助读者批判性地评估已发表的医学文献，并设计出能够产生可信、有力证据的原创性生物医学研究。

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在实际工作中，我经常会遇到一些棘手的统计学问题，比如如何处理生存数据中的删失情况，如何对多重检验进行校正，以及如何评估诊断试验的准确性。这本书，我希望能找到关于这些问题的详细解答和实际操作指南。我特别希望它能深入讲解生存分析的各种模型，包括参数模型和非参数模型，以及如何选择最适合特定数据的模型。在临床试验设计方面，我希望它能提供关于如何进行适应性设计和序贯设计的详细说明，以及如何计算样本量以达到预期的统计功效。此外，对于生物标志物研究，我期望书中能够提供关于如何进行多变量分析，以及如何构建预测模型的具体方法。我也希望这本书能够包含一些关于如何利用统计学方法进行数据挖掘和模式识别的章节，以及如何对现有文献中的统计学分析进行批判性评价。我对这本书的实用性和理论深度都有很高的要求，希望它能成为我解决统计学难题的可靠参考。

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这本书，我一直期待已久，希望能从中找到在临床肿瘤学领域运用统计学的深刻洞见，从而更好地理解研究设计、数据分析以及结果解读。我希望它能涵盖诸如生存分析（Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型）、临床试验设计（随机对照试验、适应性设计、样本量计算）、生物统计学方法在肿瘤标志物研究中的应用（敏感性、特异性、ROC曲线）以及多中心研究的数据整合与分析等关键内容。此外，对于如何规范地呈现统计学结果，例如在论文和报告中的统计学部分，以及如何理解和评价他人发表的统计学分析，我也抱有很高的期望。我特别希望这本书能提供一些关于如何处理肿瘤学研究中常见的挑战的实用建议，比如如何处理缺失数据、如何进行多重比较校正、以及如何利用贝叶斯方法解决一些传统统计学方法难以应对的问题。如果这本书能够深入浅出地讲解这些复杂的统计概念，并结合具体的临床案例进行说明，那将是极大的福音，能够帮助我这样非统计学背景的临床医生更好地掌握统计工具，从而做出更明智的临床决策，推动肿瘤学研究的进步。

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说实话，我买这本书主要是想解决我在肿瘤科研究中遇到的实际困难，尤其是在设计临床试验和解读结果时，经常会卡在统计学的环节。我希望它能提供一个清晰的框架，指导我如何科学地设定研究假设，选择合适的研究终点，并进行精准的样本量估算，确保研究的统计效力。另外，在数据分析阶段，我希望能够找到关于如何运用主流统计软件（如R, SAS, Stata）进行复杂分析的实际操作指南，特别是针对肿瘤学特有的数据类型，比如时间依赖性协变量的处理、纵向数据的分析方法等。当然，我也非常关心如何准确地解释统计学分析的结果，例如P值、置信区间、效应量等，并能将其转化为临床上有意义的结论，避免过度解读或误读。如果书中还能提供一些关于如何识别和避免统计学陷阱的案例分析，或者关于如何与生物统计学家有效沟通的建议，那将对我非常有帮助。我对这本书的期望很高，希望它能成为我学术道路上的一个得力助手，让我能更自信地开展和参与高水平的肿瘤学研究。

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我一直认为，掌握统计学是在临床肿瘤学领域进行严谨研究的关键。这本书，我期望它能提供一个全面的统计学工具箱，帮助我理解和应用各种统计方法。我希望能看到关于如何进行描述性统计分析，以及如何选择合适的统计检验来比较不同组别的患者特征的详细介绍。在肿瘤治疗效果评估方面，我期望书中能涵盖关于如何应用回归模型来分析影响治疗反应的因素，以及如何进行剂量-反应关系的研究。此外，对于肿瘤流行病学研究，我希望它能提供关于如何进行病例对照研究和队列研究的统计学分析方法，以及如何估计疾病风险和危险比。我也非常关注如何处理缺失数据，以及如何进行敏感性分析来评估结果的稳健性。如果书中还能包含一些关于如何进行模型验证和外部验证的章节，以及如何利用统计学原理来解释研究结果的不确定性，那将是非常宝贵的。我对这本书的期望是它能帮助我建立扎实的统计学基础，从而在肿瘤学研究中做出更具洞察力的贡献。

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拿到这本《Handbook of Statistics in Clinical Oncology》之后，我最期待的就是它能在理解和应用统计学原理方面给我带来突破。在肿瘤学的研究领域，我们经常需要面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息，并将其转化为具有说服力的证据，是巨大的挑战。我希望这本书能够详细阐述统计学在肿瘤学中的基础概念，例如概率论、推断统计等，并在此基础上，深入讲解一些高级统计技术，如机器学习在肿瘤预测模型中的应用、网络分析在研究癌蛋白相互作用中的作用，以及如何利用人工智能辅助诊断和预后评估。此外，我非常关注如何进行多组比较，例如在多项治疗方案的比较中，以及如何处理类别型变量和连续型变量混合的数据集。如果书中还能涵盖一些关于可视化统计图形的绘制技巧，以及如何使用统计学方法来评估医疗健康经济学研究，那将更完美。我对这本书抱有极高的学术期待，希望能借此提升我的统计分析能力，为肿瘤学领域贡献更严谨的研究成果。

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