The Biostatistics Cookbook - The Most User-Friendly Guide for the Bio/Medical Scientist pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Seth Michelson

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:1996-10-18

价格:USD 72.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780792341055

丛书系列:

图书标签:

Biostatistics
Bioinformatics
Medical Statistics
Data Analysis
R Programming
SAS Programming
Statistical Modeling
Clinical Trials
Epidemiology
Public Health

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具体描述

Good statistical design of experimental and analytical methods is a fundamental component of successful research. The set of tools that has evolved to implement these processes of design and analysis is called Biostatistics. Using these tools blindly or by rote is a recipe for failure. The Biostatistics Cookbook is intended for research scientists who want to understand why they do a particular test or analysis as well as how to do it. It is meant as an interpreter as well as a guide, helping the researcher to illuminate and communicate his or her results as accurately, concisely, and universally as possible.

探索生物医学研究的统计学基石：一本超越食谱的实践指南在这本名为《The Biostatistics Cookbook - The Most User-Friendly Guide for the Bio/Medical Scientist》的书中，作者精心编织了一张严谨而实用的统计学知识网络，专为在生物医学领域深耕的科研人员和临床医生设计。本书的宗旨绝非仅仅提供一组冰冷的公式或晦涩难懂的理论，而是要将复杂的统计概念转化为触手可及的实践工具，确保读者能够自信地驾驭数据，并以最高的科学标准解读和报告他们的研究成果。全书的结构布局经过深思熟虑，旨在模仿一个逻辑清晰、循序渐进的实验流程。它首先奠定了坚实的统计学基础，聚焦于生物医学研究中最常见的数据类型和数据结构。作者并没有回避统计学的核心原理，而是以一种高度直观的方式呈现了描述性统计学的精髓——如何有效地总结和可视化庞大的数据集。从基础的集中趋势（均值、中位数、众数）到离散程度的衡量（方差、标准差、四分位数范围），每一部分都配以丰富的生物医学案例，帮助读者理解这些数字背后的生物学意义。例如，在讨论如何描述一组受试者的年龄分布时，书中会结合真实的临床试验数据，展示使用直方图和箱线图的优劣，以及如何避免因异常值（outliers）导致的误判。深入到推断性统计学，本书展现了其作为“用户友好指南”的真正价值。统计推断是连接样本数据与更广泛人群结论的桥梁，而本书细致地拆解了这一过程。假设检验的哲学思想被清晰地阐述——零假设与备择假设的辩证关系，P值与统计显著性的实际含义，以及I型和II型错误在临床决策中的致命影响。作者特别强调了统计功效（Power）的重要性，这一点在资源有限的生物医学研究中至关重要。书中不会止步于定义，而是提供了一种计算和解释所需样本量的方法，使研究者能够从设计之初就确保实验具有足够的科学有效性。本书的核心篇章聚焦于生物医学领域最常用的统计模型和检验方法。在比较两组或多组均值时，从最基本的独立样本t检验，到方差分析（ANOVA）及其后续的校正事后检验（Post-hoc tests），每一种方法都被置于特定的研究场景下进行剖析。例如，当比较三种不同剂量药物对肿瘤生长的影响时，作者会指导读者如何选择恰当的ANOVA模型，以及当发现组间存在显著差异后，如何运用Tukey’s HSD或Bonferroni校正来确定具体是哪几组之间存在差异，从而避免了简单的多重比较带来的假阳性风险。对于医学研究中普遍存在的分类数据分析，本书提供了卡方检验（Chi-squared test）的完整教程，并深入探讨了费舍尔精确检验（Fisher's exact test）在小样本研究中的应用。更进一步，本书突破了基本检验的范畴，进入了更为复杂的关联性分析。相关性分析（Correlation）被细致区分，明确何时应使用Pearson相关系数，何时应使用Spearman秩相关系数，这直接关系到研究数据的分布特性。回归分析是理解复杂生物学机制和预测模型构建的关键，本书对线性回归模型进行了详尽的讲解。它不仅教授如何拟合直线，更重要的是，如何诊断模型的假设是否被满足——残差分析的步骤、多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，以及如何解释回归系数在生物学背景下的实际意义。对于那些处理非线性关系或比例数据的研究者，作者也引入了逻辑回归（Logistic Regression）的框架，这在疾病风险预测和预后建模中占据核心地位。此外，本书对生存分析（Survival Analysis）的介绍尤为出色。在肿瘤学、流行病学和临床预后研究中，时间到事件的分析是不可或缺的。从Kaplan-Meier曲线的绘制与解读，到Log-Rank检验的应用，再到Cox比例风险模型的构建和变量的筛选，作者提供了一套清晰、可操作的指南。读者将学习如何计算和解释风险比（Hazard Ratio），并理解时间依赖性协变量的复杂性，从而能够准确评估治疗效果或预后因素。本书的“食谱”精髓体现在其对软件应用的集成度上。作者深知，现代生物医学研究的实践离不开统计软件。因此，书中的每一个统计方法和检验步骤，都伴随着在主流统计软件包（如R、SAS或SPSS）中的具体操作步骤和代码示例。这些示例不仅仅是代码的堆砌，而是配有详细的注释，解释了每一步命令背后的统计逻辑。通过对实际数据输出结果的解读，读者可以快速将软件生成的表格和图表与理论知识联系起来，极大地缩短了从学习到应用的时间。最后，本书还涵盖了质量控制和数据处理的必要环节，例如缺失值（Missing Data）的处理策略，数据转换（如对数转换）的时机与理由，以及如何撰写统计学报告才能满足国际同行评审期刊的严格要求。它强调了透明度和可重复性的重要性，引导读者构建一份逻辑严密、统计可靠的研究报告。总而言之，《The Biostatistics Cookbook - The Most User-Friendly Guide for the Bio/Medical Scientist》是一本集理论深度、实践指导和软件操作于一体的综合性资源。它旨在将统计学从研究人员的“负担”转化为他们探索生命奥秘的“利器”，确保每一项生物医学发现都能经得起最严格的统计学检验。