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出版者:中国统计出版社

作者:陆守曾

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2007-8

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787503752520

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 医学统计学
• 生物统计
• 统计学
• 流行病学
• 研究方法
• 数据分析
• 医学研究
• 临床研究
• 统计软件
• SPSS
• R语言

《数据驱动的科研实践指南：从设计到解读的实用手册》 在这信息爆炸的时代，无论是科学研究还是临床实践，都越来越依赖于对数据的深入理解和有效运用。本书并非一本理论堆砌的统计学教科书，而是专注于如何将统计学原理转化为实际科研操作的“行动指南”。它旨在帮助科研工作者，特别是初学者，克服在数据收集、分析和解读过程中遇到的实际难题，提升研究的科学性和可靠性。 内容概览： 本书将带领读者从科研问题的萌芽阶段开始，一步步构建严谨的数据驱动的科研流程。我们不回避统计学的核心概念，但我们将以“解决问题”为导向，将抽象的理论与具体的应用场景紧密结合。 第一部分：科研设计与数据收集的基石 明确研究问题与假设： 如何将临床观察或理论猜想转化为可检验的科学问题？我们将深入探讨研究问题的界限、可操作性，以及如何构建清晰、简洁且有针对性的研究假设。这不仅仅是文字的游戏，而是决定整个研究方向的灵魂所在。 研究设计的智慧： 从随机对照试验（RCT）到观察性研究，各种研究设计各有千秋。本书将详细解析不同研究设计的优缺点，指导读者根据研究目的、资源条件和伦理要求，选择最适合的设计。我们将重点讲解如何通过恰当的设计来最大程度地减少偏倚，提高研究的内部效度和外部效度。例如，对于一项旨在评估新药疗效的研究，我们将详细阐述双盲、随机、安慰剂对照设计的必要性及其具体实施步骤。 抽样策略的考量： 如何确保研究样本能真实地代表目标人群？我们将探讨概率抽样和非概率抽样的基本原理，以及在实际操作中如何选择合适的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并给出具体的实施建议，避免常见的抽样偏差。 样本量估算的艺术： 样本量不足会导致研究缺乏统计效力，结论不可靠；样本量过大则会浪费资源。本书将介绍几种常用的样本量估算方法，并提供详尽的图表和计算示例，帮助读者根据研究类型、效应量、统计效力等关键因素，合理地估算所需样本量。我们将强调，样本量估算不是一成不变的公式，而是需要根据具体研究情境进行调整的动态过程。 数据采集的规范： 从问卷设计到临床测量，数据质量是研究的生命线。我们将提供实用的指导，帮助读者设计清晰、无歧义的调查问卷，选择可靠的测量工具，并建立标准化的数据录入和管理流程，最大限度地减少人为错误和数据污染。 第二部分：数据分析的实践技巧 探索性数据分析（EDA）： 在正式统计分析之前，深入了解数据的“性格”至关重要。我们将介绍如何运用描述性统计方法（均值、中位数、标准差、四分位数等）和数据可视化技术（直方图、散点图、箱线图等）来识别数据的分布特征、异常值、潜在模式和相关性。这就像是研究的“侦探工作”，帮助我们初步发现线索。 参数与非参数检验的选择： 何时可以使用t检验或ANOVA？何时需要非参数检验？本书将清晰地阐述各种常用统计检验的前提条件，并提供决策树式的指导，帮助读者在面对不同类型的数据和研究设计时，做出最恰当的统计检验选择。我们将重点讲解独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析（ANOVA）、卡方检验等经典方法的应用场景和注意事项。 回归分析的深入应用： 回归分析是揭示变量间数量关系的强大工具。本书将从简单的线性回归出发，逐步深入到多元线性回归、逻辑回归等更复杂的模型。我们将重点讲解如何解释回归系数、评估模型拟合优度，以及如何处理共线性、缺失值等常见问题。特别地，对于临床研究中的二分类或多分类结局变量，逻辑回归的讲解将尤为详尽。 生存分析的解读： 对于关注疾病发生时间、患者生存期的研究，生存分析是不可或缺的工具。本书将介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等核心概念，并指导读者如何准确解读生存率、风险比等关键指标。 多重比较的挑战与应对： 当进行多组数据比较时，如何控制I类错误的累积？我们将探讨Bonferroni校正、 Holm-Bonferroni方法等常用的多重比较校正方法，并强调其在实际研究中的应用意义。 实用统计软件的操作指南： 理论的掌握离不开实践。本书将结合实际案例，提供一些主流统计软件（如R、SPSS或Stata，根据具体情况选择）的基本操作指南，包括数据导入、变量定义、统计分析执行以及结果输出等，让读者能够“动手”完成统计分析。 第三部分：研究结果的解读与报告 统计显著性与临床意义的区分： P值小于0.05就意味着有意义吗？本书将深刻剖析统计显著性与临床意义之间的区别，强调在解读结果时，需要结合效应量、置信区间以及专业知识，进行审慎的判断。 置信区间的价值： 置信区间比P值更能提供关于效应量不确定性的信息。我们将详细讲解不同统计量（如均值差、风险比、OR值）的置信区间的计算和解读方法。 可视化呈现的艺术： 如何用图表清晰、准确地传达研究结果？本书将提供各种图表类型的适用场景，以及制作高质量图表的技巧，帮助读者将枯燥的数字转化为引人入胜的视觉信息。 撰写规范的研究报告： 如何将研究过程和结果清晰、完整地呈现给同行？本书将遵循国际通行的研究报告规范，指导读者撰写研究方法、结果、讨论等各个部分，确保研究的可重复性和可信度。 科研伦理与数据隐私： 在整个科研过程中，如何遵守科研伦理规范，保护研究对象的隐私？我们将强调数据匿名化、知情同意等关键环节的重要性。 本书的特色： 以问题为导向： 每一个章节的设置都围绕着科研实践中可能遇到的具体问题展开，力求解答“如何做”。 注重实践性： 大量案例分析和操作示例，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 强调批判性思维： 不仅教“怎么做”，更引导读者思考“为什么这样做”，以及如何审慎解读数据。 语言通俗易懂： 尽量避免晦涩难懂的统计术语，用清晰、简洁的语言阐述复杂概念。 关注细节： 深入挖掘统计分析和结果解读中的细节要点，帮助读者避免常见陷阱。 无论您是刚刚踏入科研领域的学生，还是经验丰富的临床医生，亦或是希望提升数据分析能力的研究人员，本书都将是您不可多得的得力助手，助您在数据驱动的科研之路上，迈出坚实而自信的步伐。

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这本新近拜读的《临床试验设计与实施指南》简直是为我这种刚踏入科研领域的小白量身定做的！它没有那些晦涩难懂的数学公式和让人望而却步的理论推导，而是将复杂的临床试验流程拆解得如同搭积木一样清晰明了。我尤其欣赏作者在阐述“盲法”和“随机化”这两个核心概念时所采用的生动比喻——简直太形象了！书里详细描述了如何构建一个严谨的试验方案，从样本量的估算到数据收集的规范，每一步都有详尽的步骤指导和实用的操作建议。翻阅过程中，我感觉就像身边有位经验丰富的主任医师在手把手地教我如何避免常见的陷阱。对于那些渴望尽快将自己的研究想法转化为高质量临床证据的青年研究者来说，这本书的实用价值是无可替代的。它不仅仅是一本工具书，更像是一份让你在充满挑战的临床科研道路上少走弯路的路线图，让人对未来充满了信心和清晰的方向感。

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《医学研究的伦理审查与规范》这本书以一种极其审慎和人文关怀的笔触，带领读者走过医学研究中最敏感也最核心的基石——伦理。它很少涉及量化分析，更多的是对“人”的尊重和保护的深刻探讨。我最欣赏作者对“知情同意”这一概念的细致剖析，书中列举了大量的真实案例，展示了在面对弱势群体（如儿童、认知障碍患者）时，如何平衡研究需求与个人自主权之间的张力，这需要极高的专业素养和道德敏感度。不同于许多仅罗列法规条文的指南，这本书探讨了伦理原则背后的历史演变和社会文化背景，让读者理解为什么这些规范是如此必要且难以动摇。它培养的不是一个“合规”的研究者，而是一个具有高度责任感的“人道主义者”。读完后，感觉自己的职业操守得到了全方位的提升和再教育。

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我不得不提一下这本《医疗大数据挖掘与机器学习应用实战》。说实话，我对编程和复杂的算法模型一直心存畏惧，但这本书的叙述方式彻底颠覆了我的认知。它完全是以“项目驱动”的方式展开的，每一章都对应一个具体的医疗场景，比如利用深度学习模型预测特定疾病的五年生存率，或者使用自然语言处理技术从电子病历中提取关键临床指标。作者的编程示例代码清晰、模块化程度极高，即便是像我这样的“非科班出身”也能跟着敲出第一个自己的模型。最棒的是，它不仅仅停留在技术层面，还非常坦诚地讨论了在使用AI进行临床决策支持时所面临的伦理风险和数据隐私保护问题。这本书真正做到了将前沿的计算机科学技术与实际的医疗需求紧密对接，手把手教会你如何从海量数据中榨取出真正有价值的临床洞察力，是技术应用领域的一部典范之作。

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与我之前接触过的那些侧重于理论证明的教材相比，《生物统计学原理的哲学思辨》这本书简直是一股清流，它将我们日常工作中遇到的那些“似是而非”的统计学决策置于更宏大的哲学框架下进行审视。作者没有急于给出“标准答案”，而是引导读者深入思考：我们进行假设检验的底层逻辑是什么？P值背后的概率意义究竟意味着什么？尤其是在讨论“因果推断”那一章节时，作者引用了大量的哲学辩论案例，将大卫·休谟的归纳法困境与现代流行病学中的倾向性评分匹配方法巧妙地结合起来，令人拍案叫绝。这本书的文字风格非常凝练，充满了思辨的力量，需要反复阅读才能体会其深层意蕴。它强迫你跳出机械计算的舒适区，去叩问统计学作为一门科学的本质和局限性。对于资深研究人员，想要在方法学上寻求突破和理论提升，这本书无疑是提供了绝佳的智力激发点。

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阅读《传染病学建模与预测分析》的体验非常震撼，它让我感受到了数学模型在应对突发公共卫生事件时的强大力量。这本书并非传统意义上的流行病学教科书，它更像是一本关于“动态系统分析”的实战手册。作者娴熟地运用了从经典的 SIR 模型到更复杂的基于个体的（Agent-Based）模型，来模拟病毒在不同社会干预措施下的传播路径。书中大量的图表和动态模拟演示，直观地展示了“社交距离”或“疫苗接种率”对R0值产生的影响，那种“一目了然”的感觉远胜于枯燥的文字描述。尤其是在回顾近期全球公共卫生危机时，作者将理论模型与实际疫情数据进行对比分析，使得每一个参数的设定都充满了现实意义。这本书对于疾控部门的决策者和所有关注公共卫生安全的人来说，都是一份不可或缺的“预警雷达”和“推演工具箱”。

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教这门课的老师是娘炮的概率是100.00%

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其实这本书编写挺一般的，但统计学真的很重要，愿诸君好好学习

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