Biostatistics for the Biological and Health Sciences with Statdisk pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Triola, Marc M., M.D./ Triola, Mario F.

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2005-11

价格:1245.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780321194367

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 生物统计学
• 健康科学
• 统计学
• Statdisk
• 生物医学
• 数据分析
• 统计推断
• 研究方法
• 流行病学
• 公共卫生

现代生命科学研究的基石：数据驱动的洞察力 一部聚焦于理论深度与实践应用的前沿统计学著作 本书旨在为生命科学、生物医学、公共卫生及相关领域的研究人员、高级学生和从业者提供一套全面且深入的统计学知识体系。在当前高度依赖实验数据和循证医学的科研范式下，掌握扎实的生物统计学原理已不再是辅助技能，而是驱动有效研究设计、精确数据解释和可靠科学发现的核心能力。 本书的编写理念在于弥合纯粹数学统计理论与复杂生物学现实之间的鸿沟。我们深知，生命科学研究人员需要的不仅仅是公式的推导，而是将统计模型应用于真实、往往是“嘈杂”的生物数据集的能力。因此，全书内容严格围绕生物学和健康科学中最核心、最常用且最具前瞻性的统计方法展开，确保读者能够直接在实验室或临床研究中应用所学知识。 本书内容覆盖范围（不包含《Biostatistics for the Biological and Health Sciences with Statdisk》的特定内容）： --- 第一部分：生物统计学基础与数据准备的精要 本部分奠定了理解后续复杂分析的基础，重点强调了数据质量和研究设计对统计结论有效性的决定性影响。 1. 统计学的逻辑框架与研究设计范式 深入探讨统计推断的哲学基础，包括可重复性危机背景下的统计思维转变。详细阐述了临床试验、队列研究、病例对照研究和横断面研究的内在区别、优势与局限性。着重分析随机化、盲法、混杂因素控制在不同设计中的具体操作和统计学意义。探讨因果推断在观察性研究中的挑战，引入潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）的初步概念，为理解更高级的因果模型做准备。 2. 描述性统计的精细化表达 超越基础的均值和标准差，本书强调如何根据数据的分布形态（偏态、峰度）选择最能代表样本特征的描述性统计量。详细介绍了百分位数、四分位间距（IQR）在非正态生物数据中的重要性。着重讲解数据可视化在生物医学语境下的优化，包括如何使用小提琴图（Violin Plots）、生存曲线（Kaplan-Meier Plots）和森林图（Forest Plots）来清晰传达关键生物学信息，同时避免误导性图表。 3. 概率论在生物过程中的应用 深入讲解二项分布、泊松分布在疾病发生率、突变频率等计数数据中的精确应用。详细阐述中心极限定理在处理抽样误差时的关键作用，并解释贝叶斯定理在临床诊断（如敏感性、特异性和预测值）中的实际运算与解释，为后续的贝叶斯统计方法打下坚实基础。 --- 第二部分：推断性统计：检验假设与区间估计的严格性 本部分侧重于统计推断的核心——如何从样本数据可靠地推论到更广阔的总体，并严格区分统计显著性与临床重要性。 4. 参数估计与假设检验的深度剖析 对置信区间（Confidence Intervals）的解释进行深化，强调其作为“可能值范围”的统计学意义，而非简单的概率声明。全面介绍Z检验、t检验（单样本、独立样本、配对样本）的适用条件，并特别关注效应量（Effect Size）的计算（如Cohen’s d），强调其在评估生物学意义上的优先性。 5. 方差分析（ANOVA）的结构与非参数替代方案 系统地讲解单因素、双因素及重复测量ANOVA的线性模型基础。着重讨论多重比较（Multiple Comparisons）的必要性及控制方法，如Tukey HSD、Bonferroni校正的原理及在基因表达分析中的应用。同时，详细介绍Kruskal-Wallis检验、Friedman检验等非参数方法的应用场景和解释注意事项，尤其适用于小样本或非正态的生物测量数据。 6. 分类数据分析：关联与关联性强度 聚焦于使用列联表（Contingency Tables）分析分类变量。除了传统的$chi^2$检验，本书深入探讨费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）的计算和解释。对于$2 imes2$表格，重点分析相对危险度（Relative Risk, RR）和比值比（Odds Ratio, OR）的置信区间计算，并讲解如何在Meta分析的初步阶段解释这些效应量。 --- 第三部分：高级模型与生物医学领域的特定应用 本部分面向具有一定统计基础的研究者，引入现代生物统计学中不可或缺的建模技术和专业领域方法。 7. 线性回归模型：预测与机制探索 系统阐述简单线性回归与多元线性回归的最小二乘法原理。重点讨论模型假设的诊断（残差分析）、多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理。在生物医学应用中，详细介绍回归系数的标准化及其在比较不同生物标志物对特定结局（如血压、血糖）相对贡献时的重要性。 8. 逻辑斯蒂回归与生存分析：事件发生与时间依赖性 逻辑斯蒂回归作为分析二分类结局（如疾病是否发生、治疗是否成功）的强大工具，本书侧重于如何解释调整后的优势比（Adjusted Odds Ratios）及其置信区间。 生存分析部分是本书的重点： Kaplan-Meier方法的详细步骤和中位生存期的计算。 Log-Rank检验在比较不同处理组生存曲线上的应用。 Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）的建立、模型拟合诊断（PH假设检验）以及如何解释回归系数（Hazard Ratios, HRs）及其时间依赖性。 9. 针对高维数据的探索性方法 鉴于现代生物学（如基因组学、蛋白质组学）产生了大量变量，本书引入了主成分分析（PCA）作为降维技术，用于探索数据结构和去除冗余信息。同时，概述因子分析（Factor Analysis）在构建潜变量（如生活质量指数）中的应用，强调其在解释复杂生物表型时的价值。 10. 统计软件的高级操作与结果的批判性整合 本书不局限于某一特定软件，而是侧重于统计流程的通用性。内容将指导读者如何使用主流统计软件（如R、SAS或SPSS的高级功能模块）执行上述复杂分析。最后，探讨如何将统计结果（P值、效应量、模型拟合度）转化为对生物学问题的有意义的、可发表的结论，强调报告统计结果的透明度和准确性，以满足国际科学期刊的严格要求。 --- 本书的核心价值在于其对“如何思考”的强调，而非仅仅“如何计算”。 它致力于培养读者对统计模型假设的警惕性，对效应量和临床意义的敏感性，从而确保每一个研究结论都是建立在严谨的数据证据之上。

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