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出版者:人民卫生

作者:马斌荣

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2008-6

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787117100908

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临床科研的基石：现代医学数据分析与解读 本书聚焦于现代医学研究中复杂数据环境下的分析方法、结果解读与批判性评估，旨在为一线临床工作者、生物医学研究人员以及公共卫生专业人士提供一套系统、实用的数据科学思维与操作指南。 导言：从数据洪流到临床洞察 在生物医学领域飞速发展的今天，我们正以前所未有的速度积累着海量的患者数据、基因组信息、药物反应记录以及大规模队列研究的成果。然而，原始数据本身并不能直接转化为有效的临床决策或公共卫生策略。这中间的桥梁，正是严谨的统计学思维与恰当的数据分析技术。本书脱离了传统统计学中过于抽象的数学推导，转而强调“以问题为导向”的应用实践。我们假设读者拥有基础的医学知识，但对复杂的统计公式感到畏惧，因此，全书的结构设计旨在提升读者的“数据素养”，使其能够自信地审阅医学文献、设计合理的试验，并准确地解释分析结果。 第一部分：医学研究设计的逻辑与基础概念 医学研究的质量，很大程度上取决于其设计是否科学。本部分将深入剖析不同研究类型的内在逻辑与潜在偏倚来源，确保读者在收集数据之初就走在正确的道路上。 第一章：研究范式的确立 我们将详细探讨描述性研究（如病例报告、系列研究）与分析性研究（如队列研究、病例对照研究、随机对照试验 [RCT]）的核心区别。重点阐述RCT作为因果推断“金标准”的原理，以及如何在资源有限的情况下，利用观察性研究来模拟随机化过程。特别关注前瞻性设计与回顾性设计的优劣势权衡，以及选择合适研究终点（Primary Endpoint vs. Secondary Endpoint）的重要性。 第二章：抽样理论与代表性 任何基于样本的推断都依赖于抽样过程的有效性。本章将介绍概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）和非概率抽样（便利、目的性）的应用场景与局限性。核心内容将围绕如何计算所需的样本量，以确保研究具备足够的统计功效（Power）来检测预期的效应大小，同时避免过度样本造成的资源浪费。我们将使用实际的临床试验案例，展示样本量估算过程中的关键参数（$alpha$ 错误、$eta$ 错误、效应量）设定依据。 第三章：变量的尺度与数据质量 医学数据是异构的，变量的尺度（名义、顺序、间隔、比率）决定了可以采用何种统计检验。本章将详细区分不同类型的变量，并强调数据清理（Data Cleaning）的重要性，包括缺失值（Missing Data）的处理策略。我们将深入探讨完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的机制，并介绍如多重插补（Multiple Imputation, MI）等高级技术，以最大限度地保留数据信息并减少偏差。 第二部分：描述性统计与可视化：数据初探的艺术 数据可视化是发现模式、识别异常和初步形成假设的关键步骤。本部分强调直观性与准确性的平衡。 第四章：集中趋势与离散程度的度量 除了传统的均数、中位数、众数，本书将强调在非正态分布数据中（例如生存时间数据），中位数和四分位数范围（IQR）作为稳健统计量（Robust Statistics）的价值。我们将分析标准差与标准误（Standard Error）在统计推断中的角色差异，避免常见的混淆。 第五章：医学数据的高效可视化 本章专注于创建能有效传达临床信息的图表。我们将超越基础的条形图和饼图，深入讲解如何使用箱线图（Box Plot）来比较多组数据的分布差异，如何使用散点图（Scatter Plot）识别变量间的关系，以及在报告风险比（Risk Ratios）或比值比（Odds Ratios）时，如何利用对数尺度和误差棒（Error Bars）清晰地展示不确定性。特别会讨论时序数据的趋势展示，例如患者血糖或血压随时间变化的轨迹图。 第三部分：推断性统计：从样本到人群的跨越 这是全书的核心，旨在帮助读者理解和正确应用概率论的工具进行客观决策。 第六章：假设检验的哲学与误区 我们将清晰阐述零假设（$H_0$）和备择假设（$H_1$）的设定逻辑，并详细解释P值的真正含义及其局限性——它不是效应大小的度量，也不是错误的概率。重点剖析多重比较问题（Multiple Comparisons Problem），介绍Bonferroni校正、Tukey HSD等事后检验方法的适用条件，避免在探索性分析中得出假阳性结论。 第七章：连续性数据的比较：T检验与方差分析（ANOVA） 本章将区分独立样本t检验、配对样本t检验的应用场景。随后，我们将扩展到ANOVA，不仅教授如何检验三组或更多组的均数是否存在差异，更侧重于事后检验（Post-Hoc Tests）的选择，以确定具体是哪几组之间存在显著差异。此外，还会涵盖方差齐性（Homogeneity of Variance）的检验及其对结果稳健性的影响。 第八章：分类数据分析：关联性与风险评估 在流行病学和临床试验中，分类数据占据重要地位。本章集中讲解卡方检验（Chi-Square Test）及其在列联表中的应用。核心将是相对风险（RR）、绝对风险（AR）、风险差（RD）和预防/治疗所需人数（NNT）的计算与临床解释。我们将用具体的药物疗效数据，演示如何计算并解释比值比（OR），尤其是在病例对照研究中的应用。 第九章：非参数方法的选择 当数据不满足正态性或方差齐性等假设时，非参数检验是必要的替代方案。本章介绍Mann-Whitney U检验（替代独立t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对t检验）和Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA），强调它们在处理顺序数据或有极端值时提供的稳健性。 第四部分：高级模型与特定医学问题 现代医学研究越来越多地涉及复杂的数据结构和时间依赖性事件。 第十章：线性回归与多因素调整 本章引入简单线性回归，用于量化两个连续变量间的线性关系，并解释回归系数的临床意义。随后，扩展到多元线性回归，重点阐述如何将潜在的混杂因素（Confounders）纳入模型中进行调整，以更纯净地评估主要暴露因素对结果的影响。回归模型的诊断（残差分析、多重共线性检验）将是关键内容。 第十一章：逻辑回归与风险预测 当结局变量是二分类的（如生存/死亡、患病/未患病）时，逻辑回归（Logistic Regression）是核心工具。本书将详尽解释Log-Odds与OR之间的转换关系，并展示如何构建一个多因素的预测模型，用于评估患者在多种危险因素存在下的患病概率。 第十二章：生存分析：时间到事件的建模 在肿瘤学、心血管病学等领域，分析事件发生的时间至关重要。本章引入Kaplan-Meier曲线进行事件发生率的可视化。核心内容在于Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），学习如何计算和解释风险比（Hazard Ratio, HR），以及如何检验比例风险的假设前提。 结语：批判性思维与数据伦理 最终，本书强调统计分析的结果必须置于临床背景下进行审视。数据分析师或临床研究者必须具备识别偏倚（Bias）、区分相关性与因果性的火眼金睛。我们将探讨数据报告的透明度要求，以及在数据共享和隐私保护日益重要的今天，医学统计工作者所应承担的伦理责任。掌握这些方法，就是掌握了用科学的语言与证据支持临床实践的能力。

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说实话，我买过好几本统计学的入门读物，大多是那种翻译腔很重、充满了各种希腊字母和冗长证明的“学术典籍”，读起来简直是折磨，常常是看了开头就想放弃，因为它们似乎更偏向于数学系学生的培养目标。然而，这本**《医学统计学》**却展现出了一种难得的人文关怀。它的语言风格是极其清晰、流畅且富有启发性的，仿佛有一位经验丰富、极具耐心的老师在耳边为你细细讲解。作者在概念的定义上把握得非常精准，比如对“敏感性”和“特异性”的阐述，他没有直接丢出复杂的公式，而是借助生活化的例子，将它们与“漏诊”和“误诊”的概率巧妙地结合起来，使得这些关键指标的意义瞬间变得鲜活起来。书中的图表制作堪称一绝，无论是散点图、箱线图还是生存曲线，都清晰明了，色彩搭配也恰到好处，极大地减轻了阅读的视觉负担。特别是对于那些需要进行多中心研究或队列研究的读者来说，书中关于样本量估算和队列研究中倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）的介绍，详略得当，既有理论深度，又不乏实际操作层面的指导，充分展现了编者对当代医学研究前沿的把握。这本书成功地平衡了理论深度与可读性，实属不易。

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这本**《医学统计学》**的书籍，坦白说，给我带来了极大的震撼和启发，远超我最初对一本专业教科书的预期。我最初翻开它时，心里还有些打鼓，毕竟统计学这个领域听起来就枯燥乏味，充满了复杂的公式和晦涩的术语。然而，作者的叙述方式却像是高明的引路人，他没有急于将我们抛入公式的海洋，而是先花了相当的篇幅来阐述统计思维在现代医学研究中的核心地位。他通过一系列引人入胜的案例研究，清晰地展示了如何用严谨的量化方法来评估临床试验的有效性、判断疾病的风险因素，以及如何从看似杂乱无章的临床数据中提取出具有实际指导意义的结论。尤其让我印象深刻的是关于“假设检验”那一章节的处理，它不像其他教材那样只是罗列步骤，而是深入剖析了P值背后的哲学含义和潜在的误解，这极大地提升了我对研究设计和数据解释的批判性能力。这本书的结构安排非常合理，从最基础的描述性统计开始，逐步过渡到推断性统计，再到更高级的回归分析和生存分析，每一步都衔接得天衣无缝，让人感觉学习的路径是自然而然的，而不是生硬堆砌知识点。阅读过程中，我甚至能感受到作者对统计学美感的追求，如何用最简洁的数学语言去描述复杂的生物学现象，这种深厚的功力着实令人佩服。

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我是一个对数据可视化有较高要求的读者，总觉得冰冷的数字缺乏说服力，而好的图表才是沟通研究结果的桥梁。这本**《医学统计学》**在数据呈现和结果解读方面，达到了令人惊叹的高度。它不仅仅是告诉我们如何计算均数和标准差，而是深入探讨了如何通过恰当的可视化手段来揭示数据背后的故事。书中专门开辟了一章来讨论“统计图形的规范与陷阱”，这在一般的教材中是很少见的。作者明确指出了那些容易误导读者的图形设计，比如不恰当的坐标轴截断、使用三维图表来展示二维数据等，并提供了大量正向和反向的对比案例，让读者在潜移默化中学会如何构建一个诚实且有力的图表。例如，在讲解时间序列数据时，它展示了如何使用森林图（Forest Plot）来直观地比较不同研究的效应量，那种直观的、一目了然的对比效果，远胜过枯燥的表格数据。这本书对R语言或SAS等软件的输出结果的解读部分也做得非常细致，它不只是告诉读者哪个数字代表哪个统计量，而是解释了在临床情境下，这个数字的实际意义是什么，以及当我们看到这些数字时，应该提出哪些进一步的疑问。这种强调“批判性解读”而非“机械性计算”的理念，使这本书的价值超越了传统的统计学范畴。

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如果要用一个词来形容我对这本**《医学统计学》**的整体感受，那就是“体系的完备性”和“逻辑的严密性”。它构建了一个非常扎实且具有高度自洽性的知识框架。与其他只关注单一统计方法的书籍不同，这本书的价值在于它将各种统计工具放在一个宏大的医学研究方法论背景下进行讲解。从研究设计的选择（如RCT、观察性研究），到数据质量的控制，再到统计分析的实施和最终结果的报告，它完整地覆盖了一个医学研究从萌芽到发表的完整生命周期。我尤其赞赏作者对“统计学与伦理”的探讨，这部分内容常常被其他教材所忽略。书中讨论了如何避免P值操纵（P-hacking），以及在报告负性结果时的科学义务，这体现了作者超越技术层面的专业责任感。对于研究生和青年学者来说，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本关于“如何进行科学研究”的入门指南。它教会我们的，是如何以一种尊重事实、尊重逻辑的方式去面对和解决复杂的生物医学问题，确保我们产出的每一份数据分析结果，都能经得起最严格的科学检验。这本书的深度和广度，注定了它将在我的专业参考书架上占据一个非常重要的位置，是那种可以反复阅读、每次都能汲取新知的宝典。

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我是一个临床工作者，坦白讲，我过去对统计学的理解一直停留在“会用软件跑个T检验、方差分析”的肤浅层面，对背后的原理常常是一知半解，尤其在撰写高水平的论文时，总感觉底气不足，生怕被审稿人的“方法学质疑”一击即溃。这本**《医学统计学》**的出现，简直是为我这样的实践者量身定做的“救星”。它非常注重“应用性”和“可操作性”，书中的习题和实例都紧密围绕着临床研究的常见难题展开，比如如何处理缺失数据、如何选择恰当的非参数检验，以及在小样本研究中如何尽量减少偏倚。我特别喜欢它在讲解回归模型时所采用的“逐步引入”的方法，先从简单的单因素线性回归讲起，然后慢慢引入多重共线性、交互项的处理，每一步都有清晰的医学背景支撑，让你明白为什么要这么做，而不是仅仅知道“软件上有一个按钮”。更重要的是，它不仅教你“怎么做”，更教你“怎么看懂结果的局限性”。读完后，我现在看文献时，眼神都变了——不再盲目相信P值小于0.05的结论，而是会去深究样本量是否足够，混杂因素是否被有效控制，这种思维上的升维，是这本教材带给我最大的价值。它真正将统计学从一个冰冷的工具箱，变成了我们临床医生手中强有力的“证据之尺”。

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时代滤镜 毕业后所有教材都没怎么留 但医学统计学的笔记留到至今 老公看到惊呆 哈哈哈 留着激励娃们吧 里面的铅笔字和各种颜色的标注 证明曾经自己也是认真过的…

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随处可见错误与不解

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太一般了，学习这本书有不少含义都是自己推理出来的，并没有讲的很明白。

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太一般了，学习这本书有不少含义都是自己推理出来的，并没有讲的很明白。

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时代滤镜 毕业后所有教材都没怎么留 但医学统计学的笔记留到至今 老公看到惊呆 哈哈哈 留着激励娃们吧 里面的铅笔字和各种颜色的标注 证明曾经自己也是认真过的…