生物统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国农业大学出版社

作者:张勤

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2008-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787811173925

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 生物学
• 医学统计
• 数据分析
• 统计方法
• 生物信息学
• 流行病学
• 科研方法
• 实验设计

好的，以下是一份关于《生物统计学》的图书简介，内容详实，不包含该书的具体内容，且力求自然流畅： 《数据驱动的生命科学探索：统计思维与实践》 （一本专注于现代生命科学研究中数据处理、分析与解读的深度指南） 书籍概述： 在当今飞速发展的生命科学领域，从基因组学到临床试验，再到生态学研究，数据的爆炸式增长已成为常态。仅仅收集数据已远远不够，如何从海量信息中提炼出有意义的、可信赖的科学结论，是每一位研究人员面临的核心挑战。本书《数据驱动的生命科学探索：统计思维与实践》正是为填补这一关键鸿沟而设计。它并非一本传统的统计学教科书，而是专注于将严谨的统计学原理无缝融入到生命科学研究的实际流程中，旨在培养读者建立“统计化”的研究思维模式。 本书的定位是连接理论与实践的桥梁，面向所有在生命科学、医学、公共卫生、生物工程及相关领域进行实证研究的人员、研究生以及专业技术人员。它着重强调的是研究设计的合理性、数据解读的准确性以及结果报告的透明度，而非深奥的数学推导。 核心理念与结构： 本书的核心理念是：优秀的科学研究源于优秀的设计，而优秀的设计必然依赖于恰当的统计学框架。 我们将研究的生命周期分解为几个关键阶段，并为每个阶段提供量化的工具与思维指导。 第一部分：基础构建——从研究问题到数据采集的思维转换 本部分着重于研究的“前端”工作，强调在数据产生之前就必须介入统计学的考量。 1. 科学提问的量化： 如何将模糊的生物学假设转化为可检验的统计学命题？我们探讨了零假设（$H_0$）与备择假设（$H_A$）的精确构建，以及它们在后续分析中的指导意义。 2. 研究设计的基石： 详细剖析了各类生物医学研究设计（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究）的优势与局限性。重点阐述了随机化、盲法和重复测量在控制偏倚、提高内部效度中的不可替代性。 3. 样本量估算的艺术与科学： 样本量不再是凭经验拍脑袋的数字。本章深入讲解了功效分析（Power Analysis）的实际应用，包括如何根据预期的效应大小（Effect Size）和期望的显著性水平 ($alpha$)，合理确定研究所需的最小样本量，确保研究既有意义又具备伦理可行性。 4. 数据结构的理解： 在进入复杂的建模之前，必须掌握数据的类型（定性、定量、有序、名义）及其对后续统计方法的限制。本章提供了处理缺失数据（Missing Data）和异常值（Outliers）的实用策略，强调数据清洗的科学性而非随意性。 第二部分：数据描述与探索性分析——洞察数据背后的故事 在正式的推断性分析之前，充分的探索性数据分析（EDA）至关重要。本部分引导读者学会“看”数据，而不是仅仅“跑”软件。 1. 量化描述的艺术： 超越简单的平均数和标准差。我们详细介绍了稳健的描述性统计量（如中位数、四分位数间距），以及如何根据数据的分布形态（正态性、偏态性）选择最恰当的中心趋势和离散程度的指标。 2. 可视化语言的运用： 强调高质量图表在科学传播中的作用。从直方图、箱线图到更复杂的散点图矩阵和密度图，指导读者根据数据结构选择最能揭示潜在模式和异常的图形化工具。 3. 分布形态的诊断： 如何通过经验法则和正式检验（如Shapiro-Wilk检验）来判断数据是否满足后续参数检验的前提条件，以及在不满足条件时应采取的替代策略。 第三部分：推断性统计与模型选择——从样本到群体的桥梁 本部分是本书的核心，侧重于如何利用样本数据对更广泛的生物学现象做出合理推断。 1. 假设检验的逻辑框架： 深入解析P值、置信区间（Confidence Intervals）和多重比较调整的真正含义。我们着重探讨“统计显著性”与“生物学重要性”的区别，警惕“P值中心主义”的误区。 2. 参数检验与非参数检验的抉择： 针对不同数据类型和分布特征，系统梳理了t检验、方差分析（ANOVA）的拓展应用，以及当数据不满足正态性假设时，如何有效运用秩检验等非参数方法。 3. 关联性分析的深度解读： 不仅仅是计算相关系数。本章细致区分了相关性（Correlation）与因果性（Causation），并引入了回归分析（Regression Analysis）的基础，特别是线性回归在预测和解释变量间关系中的应用。 第四部分：高级建模与特定场景的应用 生命科学研究往往涉及复杂的交互作用和重复测量，本部分提供了应对这些挑战的高级工具箱。 1. 方差分析的进阶： 讲解如何设计和分析多因素实验，理解主效应和交互效应的生物学意义，以及如何使用混合效应模型（Mixed-Effects Models）来处理具有自然分组结构的数据（如同一患者的多次测量）。 2. 生存数据分析的原理： 针对临床和流行病学中的时间至事件数据，介绍卡普兰-迈耶（Kaplan-Meier）曲线的构建与解读，以及Cox比例风险模型的应用，用以评估干预措施对生存时间的影响。 3. 分类数据与广义线性模型（GLM）： 探讨如何处理二元结果（如患病/未患病）和计数数据（如疾病发生频数）。重点解析逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）在生物学风险评估中的强大功能。 4. 研究结果的质量控制与报告： 强调报告的透明度和可重复性。指导读者如何根据研究设计的类型，撰写符合国际规范的研究报告，确保统计结果能够被同行准确、公正地评估。 本书的特色： 侧重“为什么”而非“如何”的机械操作： 虽然提供软件操作的逻辑指导，但更强调选择特定统计方法的内在生物学逻辑。 案例驱动的学习体验： 每一章节都穿插了源自真实生物医学文献的、经过高度提炼的案例分析，展示统计方法在解决实际科学问题中的应用。 面向实践的批判性思维培养： 鼓励读者对现有文献中的统计推断保持审慎的批判态度，识别常见的统计陷阱和误导性结论。 《数据驱动的生命科学探索：统计思维与实践》旨在帮助读者从数据的消费者转变为数据的掌控者，使统计学成为生命科学研究中强有力的辅助引擎，确保每一项科学发现都建立在坚实、可靠的量化基础之上。

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