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出版者:W H Freeman & Co

作者:Gould, James L.

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2001-12

价格:$ 51.42

装帧:Pap

isbn号码:9780716734161

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 研究方法
• 数据分析
• 健康科学
• 公共卫生
• 生物医学
• 统计基础

《跨越藩篱：现代生物医学研究的统计学视角》 内容简介 在当代生物医学研究的广阔图景中，数据驱动的决策已成为推动科学进步的核心动力。然而，面对海量的实验数据、复杂的基因组信息以及多维度的临床试验结果，如何从中提取出可靠、有意义的洞见，避免得出错误的结论，是所有研究者必须跨越的关键门槛。《跨越藩篱：现代生物医学研究的统计学视角》正是为填补这一认知鸿沟而精心撰写的一部深度指南。本书旨在为生物学家、临床医生、公共卫生专家以及所有从事生命科学研究的人员，提供一套扎实、直观且高度实用的统计学思维框架和分析工具。 本书的撰写摒弃了纯粹的数学推导和晦涩的理论说教，而是将统计学原理置于具体的生物医学研究情境之中。我们坚信，理解“为什么”使用某种方法比记住“如何”操作软件更为重要。因此，全书结构围绕研究设计、数据处理、核心分析技术和结果解读四个核心环节展开，力求构建一个完整的研究生命周期视角。 第一部分：奠定基础——研究设计的严谨性 研究的质量始于设计的精妙。本部分深入探讨了生物医学研究中常见的实验设计范式，包括随机对照试验（RCTs）的变体、队列研究、病例对照研究以及横断面调查。我们详细阐述了如何选择最合适的研究类型以回答特定的生物学或临床问题，并着重强调了样本量估算的重要性。样本量不足可能导致研究缺乏统计功效（Power），无法检测到真实的效应；而样本量过大则不仅浪费资源，也可能带来不必要的伦理考量。书中提供了基于效应量、显著性水平和功效的实用计算流程，并探讨了如何处理缺失数据和选择合适的基线协变量。此外，对混杂因子（Confounders）的识别、测量和调整策略进行了细致的剖析，这是保证观察性研究结论可靠性的生命线。 第二部分：数据的语言——描述性统计与数据可视化 在进行推断性分析之前，对数据的初步探索至关重要。本部分聚焦于描述性统计，讲解如何使用均值、中位数、标准差、四分位数范围等指标来刻画数据的集中趋势和离散程度。我们强调了正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）和方差齐性检验（如Levene检验）在选择后续参数检验方法中的决定性作用。 至关重要的是，本书将大量篇幅投入到生物医学数据的可视化技术上。高质量的图表能够揭示出纯数字无法表达的模式、异常值和分布形态。我们将详细介绍如何使用直方图、箱线图、散点图、小提琴图以及针对生存分析的Kaplan-Meier曲线和森林图。每一种图表的选择都附有明确的生物学应用场景，并提供了制作专业级图表的软件操作指导，确保读者能够清晰、准确地向同行传达研究发现。 第三部分：核心推断——参数与非参数检验的抉择 统计推断是连接样本信息与总体结论的桥梁。本部分系统梳理了假设检验的逻辑框架，包括零假设、备择假设、P值和置信区间（CI）的准确解释。我们区分了参数检验和非参数检验的应用边界： 参数检验：详细讲解了t检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA），包括单因素、双因素以及重复测量设计的复杂ANOVA。重点讨论了多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）及其校正方法，如Bonferroni校正和Tukey事后检验，以避免“捕风捉影”的假阳性结果。 非参数检验：当数据不符合正态分布或样本量较小时，我们将介绍如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验以及Kruskal-Wallis检验等替代方法，并分析它们在生物学应用中的优势与局限。 第四部分：深入解析——回归模型与高级应用 现代生物医学研究很少只涉及两个变量间的简单关系。本部分将读者的目光引向回归分析这一强大的工具，用以处理多变量关系和预测模型： 线性回归：阐释了如何建立多元线性模型来控制混杂因子，并评估多个独立变量对连续性结局（如血压、酶活性）的独立贡献。我们深入讨论了模型拟合优度（$R^2$）、残差分析以及多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理。 逻辑回归（Logistic Regression）：这是处理二分类结局（如疾病发生/未发生、有效/无效）的基石。书中详细解释了优势比（Odds Ratio, OR）的计算、解释及其95%置信区间，这在流行病学和临床风险评估中具有不可替代的价值。 生存分析（Survival Analysis）：针对时间至事件数据（如死亡、疾病复发时间），本书引入了Kaplan-Meier法估计生存函数，以及使用Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）来评估协变量对生存时间的影响。我们强调了比例风险假设的检验及其重要性。 第五部分：新兴领域与实践指导 随着技术的发展，统计学的应用领域不断拓宽。本部分探讨了生物标志物验证中常用的受试者工作特征曲线（ROC Curve）分析，包括敏感性、特异性和曲线下面积（AUC）的解读。此外，对于涉及高维数据的基因表达谱分析或代谢组学数据的初步处理，书中也提供了统计筛选的基本思路和步骤。 实践导向与教学特色 本书的每个章节都嵌入了来自真实生物医学文献的案例研究，这些案例经过精心挑选，旨在展示特定统计方法在解决实际科学问题中的应用。我们不依赖于某一特定软件，而是侧重于统计思想的传递。然而，为增强其实用性，书中提供了一系列详尽的“操作步骤”附录，指导读者使用主流的统计软件平台（如R语言或SPSS/Stata的通用流程）来复现关键分析。 目标读者 本书是为希望提升研究数据分析能力的生命科学研究生、博士后研究员、医学住院医师以及独立科研人员量身定制的。它不需要深厚的数学背景，但要求读者对自己的研究领域充满好奇心，并致力于产出高质量、可信赖的科学证据。掌握本书内容，将使您能够更自信地设计实验、更批判性地评估文献，并最终推动您的研究走向更高水平的科学发现。

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