临床统计方法及SPSS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:孙海双 编

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2009-2

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030238818

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 临床试验
• 临床统计
• SPSS
• 医学统计
• 生物统计
• 统计分析
• 数据分析
• 医学研究
• 科研方法
• SPSS应用
• 流行病学

《现代医学研究中的数据分析与实践》 在日新月异的医学研究领域，严谨的数据分析是揭示疾病奥秘、评估治疗效果、优化公共卫生策略的基石。本书旨在为广大的医学研究者、临床医生、流行病学家以及相关领域的学生提供一套系统、全面且易于实践的数据分析指南。本书内容聚焦于如何运用现代统计学方法，结合实际的医学研究场景，进行可靠的数据处理、分析和结果解读，从而提升研究的科学性和可信度。 本书的核心内容包括： 第一部分：医学研究数据基础与统计学原理 研究设计的重要性： 深入探讨不同类型的医学研究设计（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究、横断面研究等）如何影响数据收集和分析的有效性。强调在研究初期就进行周密设计，以避免潜在的偏倚和混杂因素。 数据类型与测量尺度： 详细阐述医学研究中常见的数据类型（如连续性变量、分类变量、计数变量等）及其对应的测量尺度，并说明不同数据类型对统计方法选择的影响。 统计学基本概念回顾： 精炼回顾概率论基础、抽样分布、估计与假设检验等核心统计学原理，帮助读者巩固理论基础，为后续的统计分析打下坚实基础。 医学统计学的特殊性： 探讨医学领域特有的数据特征和伦理考量，例如生存数据、多中心研究数据、重复测量数据等，以及在分析时需要注意的统计学问题。 第二部分：描述性统计与数据可视化 数据的初步探索： 教授如何使用恰当的描述性统计量（如均值、中位数、标准差、四分位数、比率、构成比等）来概括研究样本的特征。 有效的数据可视化： 强调图表在传达信息中的关键作用。本书将介绍如何根据数据类型和研究目的选择合适的图表类型，如柱状图、饼图、折线图、散点图、箱线图、生存曲线图等，并提供绘制高质量医学统计图表的技巧，使其清晰、准确地展现数据规律。 异常值识别与处理： 介绍识别数据中异常值的方法，并探讨在医学研究中如何审慎地处理异常值，以避免其对分析结果产生过大影响。 第三部分：推断性统计：组间比较与相关性分析 参数检验与非参数检验： 详细介绍用于比较两组或多组数据均值（或中位数）的常用统计方法，包括 t 检验、方差分析 (ANOVA) 及其非参数替代方法（如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验），并明确适用条件。 比例与率的比较： 讲解如何比较两组或多组样本的比例或率，例如卡方检验、Fisher 精确检验，以及适用于计数数据的泊松回归等。 相关性分析： 深入分析两个或多个变量之间的线性或非线性关系，介绍 Pearson 相关系数、Spearman 秩相关系数等，并讨论相关性与因果关系的区别。 第四部分：回归分析：预测模型构建与风险评估 线性回归模型： 教授如何构建和解释简单线性回归和多元线性回归模型，用于预测连续性结果变量，并探讨模型诊断和变量选择的策略。 逻辑回归模型： 重点介绍逻辑回归在预测二分类或多分类结局事件中的应用，包括 Odds Ratio (OR) 的计算与解释，以及在流行病学和临床风险评估中的重要性。 生存分析： 详细介绍生存函数、Kaplan-Meier 曲线、Log-rank 检验以及 Cox 比例风险回归模型，用于分析时间-事件数据，如患者的生存时间、疾病复发时间等，是医学研究中评估预后和治疗效果的有力工具。 其他回归模型简介： 简要介绍其他在特定医学研究场景中常用的回归模型，如负二项回归（用于计数数据）、混合效应模型（用于纵向数据）等。 第五部分：高级统计方法与专题 多重比较问题： 探讨在进行多次统计检验时如何控制总体第一类错误率，介绍 Bonferroni 校正、Holm–Bonferroni 方法等。 样本量估算： 指导读者如何根据研究设计、预期效应量、统计功效和显著性水平等因素，科学合理地估算研究所需的样本量，以确保研究结果的统计效力。 缺失数据处理： 讨论医学研究中常见的缺失数据问题，并介绍多种处理策略，如删除法、均值插补、多重插补等，以及它们对分析结果可能产生的影响。 研究中的常见偏倚与混杂： 深入剖析选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚等在医学研究中常见的问题，并结合统计学方法探讨如何识别、控制和调整这些偏倚。 第六部分：统计软件的应用实践 软件功能介绍： 本部分虽不直接教授具体软件操作，但会明确指出每种统计方法在常用统计分析软件（如 SPSS、R、SAS 等）中的实现路径和关键命令。读者可以根据自身掌握的软件，结合书中的理论和方法进行实践。 案例分析： 全书贯穿多个来自真实医学研究的案例，从研究问题的提出、数据的初步整理，到统计方法的选择、模型的构建与解读，全程展示分析过程，帮助读者理解理论知识在实践中的应用。 本书的特色： 理论与实践紧密结合： 在系统阐述统计学原理的同时，大量引入医学研究实例，使理论知识更具可读性和应用性。 方法选择的指导性： 明确指出各种统计方法的适用条件、优缺点，帮助读者根据具体的研究问题和数据特点做出恰当的选择。 结果解读的侧重点： 强调对统计分析结果的深入解读，特别是其在医学临床实践和公共卫生决策中的意义。 面向医学研究者： 内容和语言风格均围绕医学研究的实际需求展开，避免不必要的数学推导，侧重于方法的应用和结果的理解。 本书适合作为高等医学院校研究生、博士生、进修医师以及从事医学研究的科研人员的参考教材。通过阅读本书，读者将能够掌握现代医学研究中必要的数据分析技能，提高研究的科学性和严谨性，为推动医学知识的进步贡献力量。

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这本书的优势在于其极强的实用导向，这一点从它对各种高级统计方法的处理上也能体现出来。例如，对于多因素分析，书中不仅介绍了经典的Logistics回归，还涉及了生存分析中的影响因素筛选。它没有停留在基础的单因素检验上，而是直接面向临床研究中更复杂、更贴近真实世界的场景。我特别喜欢它在案例选择上的独到眼光，很多案例都取材于心血管、肿瘤等热门领域的前沿研究，这些问题往往涉及多个协变量的交互作用和混杂因素的控制。通过对这些复杂案例的剖析，读者可以迅速提升自己处理复杂多变量数据的能力，而不是仅仅停留在两组均数比较的初级阶段。这本书无疑是为那些希望在科研道路上走得更远、发表更高质量文献的临床工作者量身定做的进阶指南。

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我对这本书的SPSS操作部分的评价是：详尽到令人发指，简直是手写教程的数码升级版。很多统计教材只告诉你“用SPSS做X检验”，但这本书会精确到告诉你，你需要点击菜单栏的哪个位置，选择哪个对话框，在哪些变量栏里输入数据，甚至连输出结果的截图都清晰可见。这种细致程度在其他教材中是极为罕见的。我印象最深的是关于数据清洗和转换的那一部分，这在实际研究中往往是耗时最久却又最容易出错的环节。书中不仅提到了如何处理缺失值，还特别强调了如何识别和处理异常值，这一点对于保证研究结果的可靠性至关重要。通过书中的步骤，我成功地将一个我之前束手无策的、数据结构混乱的真实数据集整理得井井有条，直接套用书里的流程，效率得到了质的飞跃。可以说，这本书不仅是理论参考，更是一本操作手册。

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这本《临床统计方法及SPSS应用》的作者对统计学的基本概念讲解得深入浅出，对于我们这些非数学专业的临床工作者来说，简直是福音。特别是书中关于假设检验和方差分析的章节，用了很多实际的临床案例来辅助说明，让人很容易理解那些抽象的公式背后到底意味着什么。我记得我之前参加过几次统计学培训，那些老师讲的总是偏向于理论推导，听得我云里雾里，但这本书完全不同，它更像是手把手地教你如何在实际研究中应用这些方法。举个例子，当涉及到生存分析时，作者没有直接堆砌复杂的模型，而是先从Kaplan-Meier曲线的绘制开始，一步步引导我们理解如何解读这个曲线，以及什么时候该使用Cox回归。这种循序渐进的教学方式，极大地增强了我对统计学这门工具的信心，让我不再觉得它是一个遥不可及的知识领域，而是可以信手拈来的研究利器。它成功地弥合了临床实践与严谨统计分析之间的鸿沟。

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这本书的结构设计非常符合临床科研人员的工作流程。它不是简单地罗列各种统计方法，而是将统计工具和临床研究的各个阶段紧密结合起来。比如，在设计研究方案时，它会引导你思考如何计算样本量，以确保你的研究有足够的效能。而在数据分析阶段，它会根据你研究变量的类型（连续型、分类型等）来推荐最合适的统计检验。我尤其欣赏它在结果解释部分的处理方式。很多教科书写完统计检验后，就戛然而止了，留给读者的是一堆P值和标准误。而这本书会花大量篇幅讨论如何将这些冷冰冰的数字转化为对临床医生有意义的结论，比如如何撰写讨论部分，如何恰当地表达统计学显著性与临床重要性的区别。这种“从数据到洞察”的完整闭环构建，让读者能真正学会如何利用统计语言为自己的研究成果进行有力支撑。

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坦率地说，我过去对统计软件的依赖性很高，很多时候是把数据扔进去，看到结果就信了，从未深究其背后的统计学原理。然而，阅读这本书让我对这种“黑箱操作”产生了警惕。作者在讲解每一个分析方法时，总会不经意地穿插一些关于其适用条件、模型假设的提醒，这些细节至关重要。比如，在进行回归分析时，它会提醒你检查残差的正态性和同方差性，这些步骤看似繁琐，却是判断模型是否有效的前提。这种对“科学严谨性”的强调，让我开始反思自己过去操作中的疏漏。这本书并非鼓励你成为统计学家，而是教你如何成为一个有批判性思维的临床研究者，知道什么时候该相信软件给出的结果，什么时候需要质疑它。这种思维层面的提升，比单纯学会几个操作更有价值。

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详细浅显，适合入门，例子也简洁明了

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