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出版者:Blackwell Pub

作者:Petrie, Aviva/ Sabin, Caroline

出品人:

页数:157

译者:

出版时间:

价格:38.95

装帧:Pap

isbn号码:9781405127806

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
• 医学
• 公共卫生
• 循证医学
• 数据分析
• 生物统计学
• At A Glance
• 教材
• 医学研究

《临床实践中的生物统计学原理与应用》 深入浅出，连接理论与实践的桥梁 面向对象： 本书专为临床医生、公共卫生专业人员、生物医学研究人员、医疗数据分析师以及对生物统计学在医学领域应用有浓厚兴趣的学员设计。无论您是统计学初学者，还是寻求巩固和深化现有知识的资深专业人士，本书都将为您提供一个坚实、实用的学习框架。我们假设读者具备基础的医学或生命科学背景，但对高深的数学推导不作强制要求，重点聚焦于统计概念的理解、方法的选择和结果的解读。 核心内容概述： 在瞬息万变的现代医学研究和临床决策制定过程中，扎实的生物统计学基础是不可或缺的“第六感”。《临床实践中的生物统计学原理与应用》旨在系统性地阐述生物统计学的核心概念，并着重展示这些概念如何在真实的临床试验、流行病学调查和循证医学实践中发挥指导作用。 第一部分：统计思维的基石——从数据到洞察 本部分奠定了统计学习的基础，强调理解数据类型和描述性统计的重要性。 1. 医学数据概述与数据管理： 我们首先区分了定性数据与定量数据，并详细探讨了正态分布、偏态分布等常见分布形态在临床数据中的体现。随后，内容深入到数据清洗、缺失值处理（如多重插补的初步介绍）和数据可视化技术（如箱线图、散点图矩阵在早期探索中的应用）。 2. 描述性统计的艺术： 集中讨论集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、四分位数间距）的恰当选择。特别强调在非正态或有异常值存在的情况下，为何中位数和四分位数比均值和标准差更具信息价值。 3. 概率论基础在临床推理中的角色： 简要回顾概率的基本规则，重点讲解敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）这些在疾病诊断测试评估中至关重要的指标，并展示如何使用贝叶斯定理来更新诊断概率。 第二部分：推断性统计——从样本到群体 本部分是本书的核心，致力于揭示如何利用样本数据对更广泛的人群做出可靠的推断。 4. 抽样原理与统计误差： 详细阐述随机抽样、分层抽样和整群抽样的区别及其对结果推广性的影响。深入分析抽样误差、测量误差和系统误差（偏倚）如何威胁研究的内部和外部效度。 5. 参数估计与置信区间（CI）： 解释点估计和区间估计的意义。重点讲解如何构建和解释95%置信区间，强调CI的宽度反映了估计的精确性，以及CI与假设检验之间的内在联系。 6. 假设检验的逻辑框架： 系统介绍零假设与备择假设的构建、第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。重点讲解P值的实际意义和常见的误解（例如，P值不代表效应大小或结果的重要性）。 7. 常用统计检验的精选与应用： 均值比较： 详细讲解配对样本t检验、独立样本t检验及其对正态性和方差齐性的依赖。引入非参数检验（如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验）作为替代方案，并指导读者何时选用。 比例比较： 介绍卡方检验（Chi-square test）及费舍尔精确检验（Fisher's exact test）在分析分类数据中的应用，重点关注列联表的解读。 第三部分：高级分析技术与研究设计 本部分将统计工具与具体的医学研究设计相结合，探讨更复杂的分析方法。 8. 方差分析（ANOVA）与多重比较： 阐述单因素和双因素ANOVA的原理，用于比较三个或更多组的均值差异。深入探讨多重比较带来的I类错误膨胀问题，并介绍Bonferroni校正和Tukey HSD等事后检验方法。 9. 相关性与回归分析： 相关性分析： 区分Pearson相关系数（衡量线性关系）和Spearman等级相关系数（衡量单调关系），强调相关性不等于因果性。 简单线性回归： 解释回归方程的构建（截距、斜率）、R平方的解释，以及如何进行残差分析以检验模型假设。 逻辑回归（Logistic Regression）： 重点讲解逻辑回归在预测二分类结局（如疾病发生、死亡）中的核心地位，详细解读优势比（Odds Ratio, OR）的含义及其95% CI，这是流行病学和临床试验报告中的关键指标。 10. 生存分析（Survival Analysis）导论： 专门针对临床试验中结局时间数据（如总生存期、无进展生存期）的处理。介绍Kaplan-Meier曲线的绘制与解释，以及Log-Rank检验的应用。重点介绍Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的核心思想，如何计算风险比（Hazard Ratio, HR）并控制混杂因素。 11. 非参数统计方法的进阶： 进一步探讨中位数检验、Kruskal-Wallis 检验等，强调其在处理非正态或等级数据时的稳健性。 第四部分：统计学的质量控制与报告 本部分关注统计结果的临床意义和报告规范。 12. 效应量（Effect Size）的临床重要性： 强调效应量（如Cohen's d, OR, HR）比P值更能体现研究发现的实际影响。讲解如何计算和报告效应量及其置信区间。 13. 统计效能（Power）与样本量估计： 解释统计效能的定义，以及如何在研究设计阶段计算所需的最小样本量，以确保研究有足够的能力检测出预期的临床效应。 14. 偏倚与混杂因素的控制： 深入探讨随机化、盲法在RCT中的应用，以及在观察性研究中如何使用分层分析、匹配或回归模型来控制已识别的混杂变量。 本书特色： 案例驱动教学： 每章均辅以大量来自随机对照试验（RCTs）、队列研究和病例对照研究的真实或模拟医学案例，帮助读者将抽象的统计公式与具体的临床问题联系起来。 软件应用指导（概念层面）： 虽然本书不侧重于特定软件的按键操作，但会在讲解每个统计检验时，明确指出其在常用统计软件（如SAS, R或SPSS）中的对应功能和关键输出指标的解读方法。 统计术语的“去晦”工程： 采用清晰、直观的语言解释复杂的统计术语，避免不必要的数学复杂性，使重点聚焦于“为什么用这个方法”和“这个结果意味着什么”。 批判性阅读指南： 最终章节指导读者如何像一名“统计侦探”一样，批判性地评估医学文献中的统计方法和结果报告的严谨性，识别常见的统计陷阱。 结语： 《临床实践中的生物统计学原理与应用》旨在装备读者一套实用的工具箱，使他们能够自信地解读医学文献，设计出更严谨的研究方案，并最终将数据驱动的证据融入到每一项关乎患者健康的临床决策中。掌握生物统计学，就是在现代医学的复杂迷宫中，找到通往可靠结论的最清晰路径。

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我一直觉得，学习统计学就像是在学习一门全新的语言，而《Medical Statistics At A Glance》这本书，在引导我入门这门语言的过程中，展现出了非凡的耐心和条理。它并没有一开始就抛出大量枯燥的公式和符号，而是循序渐进地构建起知识的框架。我尤其欣赏它在解释一些核心概念时，所使用的类比和举例。例如，在讲解“P值”的时候，作者并没有直接给出数学定义，而是将其比作“判断一个实验结果是否偶然发生的概率”，这种直观的解释立刻让我明白了它的意义。书中插入的图示也功不可没，那些清晰的图表，比如直方图、散点图等，将抽象的数据变得生动具体，让我能够更容易地理解不同变量之间的关系。我反复阅读了关于“假设检验”的那几页，作者用一种非常生活化的场景来解释原假设和备择假设，感觉就像是在听一位经验丰富的老师在给我讲课，而不是在啃一本冰冷的教科书。这种潜移默化的学习方式，让我避免了在早期就产生畏难情绪，反而让我越来越有信心去深入探索统计学的奥秘。

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作为一名初学者，我一直对如何将统计学理论与实际的医学研究相结合感到困惑，而《Medical Statistics At A Glance》在这方面为我提供了极大的帮助。它并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实际案例，生动地展示了统计学在医学研究中的具体应用。我尤其喜欢书中对于那些经典医学统计学问题的解析，例如如何设计科学的临床试验，如何解读不同类型的研究结果，以及如何避免常见的统计学陷阱。这些内容都非常实用，让我能够将学到的知识立刻运用到对医学文献的阅读和理解中。书中对于一些复杂统计方法的讲解，也都力求清晰易懂，并辅以图表和示例，让我能够逐步掌握这些工具。我反复阅读了关于“样本量计算”的部分，作者用通俗易懂的语言解释了其重要性，以及影响样本量大小的各种因素，让我对如何合理设计研究有了更深刻的认识。这种理论与实践相结合的学习方式，极大地提升了我学习的效率和信心。

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这本《Medical Statistics At A Glance》的排版确实是个亮点，书本的尺寸大小适中，拿在手里感觉很舒适，不像有些医学书籍厚重得像块砖头。封面设计简洁大方，配色也很舒服，打开的第一感觉就是“嗯，这是本想认真读的书”。书页的纸质我特别喜欢，摸起来滑滑的，但又不会反光得让人头疼，即便是长时间阅读，眼睛也不会觉得疲劳。而且，它的装订非常牢固，我试着将书本完全摊开，也没有听到任何令人担忧的撕裂声，这对于一本经常需要查阅的参考书来说，简直是福音。最让我惊喜的是，在扉页的空白处，作者还留了一些小小的提示，虽然字数不多，但充满了鼓励和对读者的贴心关怀，让我在开始学习之前就感受到一股暖流。我通常会随身携带一些学习资料，这本书的重量和尺寸完美地符合我的需求，无论是放在背包里通勤，还是在咖啡馆里利用零碎时间翻阅，都显得非常轻松便捷。总而言之，从物理层面上讲，它已经成功地吸引了我，为接下来的学习打下了良好的基础，让我对接下来的内容充满了期待。

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我一直认为，一本好的统计学教材，不仅要有严谨的内容，更要有能够激发读者学习兴趣的“火花”。《Medical Statistics At A Glance》在这方面做得相当出色。书中的语言风格不像有些学术著作那样晦涩难懂，而是更加亲切和易于理解，甚至在某些地方还能感受到作者一丝幽默的笔触。我记得有一次，在解释“方差”的时候，作者用了一个关于“大家对某一道菜的评价有多一致”的比喻，这一下子就让我从抽象的数学概念中抽离出来，感受到了统计学在描述现实世界中的实用性。而且，书中穿插的一些“小贴士”或者“温馨提示”，都非常及时和到位，就像是一位经验丰富的导师在身边时刻提醒你，让你少走弯路。我发现，当我遇到一些难以理解的概念时，只需要翻到书中对应的“提示”部分，往往就能豁然开朗。这种循循善诱的教学方式，让我在学习过程中始终保持着积极的态度，并且更加愿意主动去探索和学习。

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这本书在知识点的呈现上，采用了非常巧妙的“模块化”设计，感觉像是为我量身定制的学习路径。每一章或者每一个小节，都像是一个独立的小单元，内容紧凑而精炼。我最喜欢的是那些“核心要点”或者“关键总结”的环节，通常会用粗体字或者不同的颜色来突出显示，这样我就可以在快速浏览的时候，迅速抓住最重要的信息，而不用大海捞针。而且，每个知识点讲解完之后，通常会紧跟着一些“应用实例”，这些实例都非常贴近医学研究的实际情况，让我能够立刻看到统计学在实际问题中的应用价值。比如说，在学习“回归分析”的时候，书中就详细介绍了一个关于药物剂量与疗效之间关系的实例，让我深刻体会到统计学如何帮助我们理解和量化这种联系。这种“理论+实践”的模式，不仅加深了我对知识的理解，更重要的是，它让我感受到了学习的成就感，仿佛每读完一小节，我就掌握了一个新的工具，可以去解决一个具体的问题。

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