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作者:Health Forum (EDT)

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页数:0

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价格:235

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isbn号码:9780872588448

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• 医院统计
• 医疗数据
• 卫生统计
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• 数据分析
• 医疗保健
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• AHA
• 统计年鉴

《医学统计学与流行病学原理》 本书是一部全面而深入的医学统计学与流行病学入门教材，旨在为医学、公共卫生、生物学以及相关领域的学生和研究人员提供坚实的基础。全书共分为十八章，内容涵盖了从基础统计概念到高级流行病学研究设计的广泛主题。 第一部分：医学统计学基础 第一章：统计学在医学中的作用 本章将阐述统计学在现代医学研究、临床决策、公共卫生管理以及健康政策制定中的核心地位。我们将探讨统计学如何帮助我们理解疾病的发生规律、评估治疗效果、监测疫情传播，以及指导资源分配。 第二章：数据类型与测量尺度 本章将详细介绍医学研究中常见的数据类型，包括分类数据（如性别、疾病诊断）和数值数据（如血压、血糖值）。同时，我们将深入解析不同的测量尺度（定类、定序、定距、定比）及其在统计分析中的意义，为后续的数据处理和分析奠定基础。 第三章：描述性统计 本章重点讲解如何使用描述性统计方法来概括和呈现医学数据集的特征。我们将学习计算和解释集中趋势的指标（均数、中位数、众数），离散趋势的指标（方差、标准差、极差），以及如何利用图表（直方图、箱线图、散点图）直观地展示数据分布。 第四章：概率论基础 本章将引入概率论的基本概念，包括事件、概率、条件概率和独立性。我们将探讨概率在医学诊断、风险评估以及理解随机性中的重要性，例如在计算疾病发生的可能性时。 第五章：概率分布 本章将介绍几种在医学统计中扮演关键角色的概率分布，包括二项分布、泊松分布和正态分布。我们将理解这些分布的特性，以及它们如何描述不同类型的医学现象，例如二项分布用于二元结局，正态分布用于连续变量。 第六章：抽样分布 本章将深入探讨抽样分布的概念，特别是均值的抽样分布。我们将学习中心极限定理，理解样本统计量如何随着样本量的变化而趋于稳定，以及这对于推断总体参数的意义。 第七章：参数估计 本章将介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。我们将学习如何使用样本数据来估计总体参数，并理解置信区间如何在提供估计值的同时，给出估计的不确定性范围。 第八章：假设检验原理 本章将详细阐述假设检验的基本逻辑和步骤。我们将学习如何设定零假设和备择假设，选择合适的检验统计量，计算P值，并根据P值做出统计决策，判断研究结果是否具有统计学意义。 第九章：t检验 本章将重点介绍t检验，包括单样本t检验、配对t检验和独立样本t检验。我们将学习这些检验的应用场景，例如比较两组患者的平均血压，以及如何解释t检验的结果。 第十章：方差分析（ANOVA） 本章将讲解方差分析（ANOVA）的基本原理和应用。我们将学习如何使用ANOVA来比较三个或更多组别的均数是否存在显著差异，例如评估不同治疗方案的效果。 第十一章：卡方检验 本章将详细介绍卡方检验，包括拟合优度检验和独立性检验。我们将学习如何使用卡方检验来分析分类变量之间的关联性，例如探究吸烟史与肺癌发病率之间的关系。 第十二章：相关与回归分析 本章将介绍描述变量之间线性关系的统计方法，包括相关系数的计算和解释。在此基础上，我们将深入探讨简单线性回归和多元线性回归，学习如何构建预测模型，例如预测患者的体重与身高之间的关系。 第二部分：流行病学原理与研究设计 第十三章：流行病学基本概念 本章将介绍流行病学的核心概念，包括疾病的定义、衡量疾病频率的指标（发病率、患病率、死亡率）、疾病的分布（人群、地点、时间）以及疾病的病因学。 第十四章：流行病学研究类型 本章将分类介绍主要的流行病学研究设计类型，包括观察性研究（横断面研究、病例对照研究、队列研究）和实验性研究（随机对照试验）。我们将分析各种研究设计的优缺点及其适用场景。 第十五章：病例对照研究 本章将详细讲解病例对照研究的设计、实施和数据分析。我们将重点关注优势比（Odds Ratio）的计算和解释，以及如何选择对照组以及识别偏倚。 第十六章：队列研究 本章将深入探讨队列研究的设计，包括前瞻性队列和回顾性队列。我们将学习相对危险度（Relative Risk）的计算和解释，以及如何处理混杂因素。 第十七章：随机对照试验（RCT） 本章将重点阐述随机对照试验（RCT）作为流行病学研究的金标准。我们将学习RCT的设计原则，包括随机化、盲法、安慰剂使用，以及如何评估治疗效果和外部有效性。 第十八章：偏倚、混杂与效应修饰 本章将深入探讨流行病学研究中的关键挑战：偏倚（Selection bias, Information bias）和混杂（Confounding）。我们将学习如何识别、评估和控制这些因素，以及理解效应修饰（Effect modification）的概念。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的医学案例和实例，帮助读者理解抽象的统计学原理和流行病学方法。每章后附有思考题和练习题，以巩固所学知识。本书适合作为高等院校相关专业教材，也可供临床医生、公共卫生工作者及科研人员参考。

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阅读这本书的过程，对我而言更像是一场与历史的深度对话。2009年，那是一个充满变数的年份，全球经济环境复杂，医疗改革的呼声也日益高涨，这本书如同一个精确的时间胶囊，捕捉到了那个特定时刻美国医疗健康体系的精气神。我特别关注了其中关于特定疾病住院率的季度变化分析，那数据点的波动曲线，简直就是社会情绪的晴雨表。它不仅仅是罗列数字，而是通过数字的聚合与分离，揭示了公共卫生政策推行后的实际效果，那种震撼力是任何新闻报道都无法替代的，因为这里没有主观的修饰，只有冷峻的事实支撑。我试着用我自己的专业知识去反向验证其中的一些推论，结果发现，这本书提供的原始数据支撑力度异常强大，每一个结论都有扎实的统计学基础作为后盾。这让我对数据的可靠性建立了近乎盲目的信任，也让我意识到，真正有价值的洞察力，往往来自于对海量、未经雕琢的原始信息的耐心挖掘和解读，这本书完美地示范了如何做到这一点。

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这本书带给我的最深刻影响，是关于“细节的力量”的再认识。很多人在阅读统计报告时，习惯性地会关注那些醒目的“年度增长率”或“全国平均值”，但这本书的精妙之处在于，它强迫你关注那些被平均值所掩盖的“异常值”和“区域差异”。我花了一个下午的时间，仅仅是对比了书中关于不同州份医疗设备人均占有率的微小差异，这些差异在宏观报告中通常被忽略不计，但这本书却用专门的图表将其凸显出来。这种对“边缘数据”的关注，让我开始重新审视我自己的研究领域中可能存在的认知盲区。它教会我，真正的系统性问题往往就潜伏在那些看似无足轻重的百分之零点几的波动里。它不仅仅是一份数据汇编，更像是一本关于如何“观察世界”的哲学指南。阅读它，不仅是获取信息，更是一种思维方式的重塑，让我对任何宏大叙事都保持了一份审慎的怀疑和对微小颗粒的敬畏之心。

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这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那深邃的蓝色调配合着简洁的白色字体，给人一种专业而又不失沉稳的感觉，让人一眼就能感受到其中蕴含的严谨与权威。我记得我第一次在书店的角落里瞥见它时，就被那种低调的奢华所吸引。它没有花哨的插图，也没有夸张的标题，仅仅是“AHA Hospital Statistics 2009”这几个字，就仿佛在无声地宣告着其内容的含金量。那种感觉，就像是走进一家历史悠久、藏书万卷的图书馆，空气中弥漫着纸张和墨水的古老芬芳，让人肃然起敬。翻开扉页，那精良的纸张触感细腻，油墨的印刷质量无可挑剔，即便是细小的图表和数据点，也清晰锐利，毫无模糊之感。这不仅仅是一本统计年鉴，更像是一件精心打磨的工艺品，体现了出版方对细节的极致追求。我尤其欣赏它在排版上的克制与留白，大量的空间被巧妙地分配给数据本身，使得即便是初次接触复杂统计图表的人，也不会感到信息过载的压迫感。这种对物理形态的重视，无疑为阅读体验打下了坚实的基础，让人愿意花上更多时间去深入研读其中的每一个章节。

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这本书的叙事结构简直是教科书级别的精准与高效，它跳脱了传统报告那种拖沓冗余的叙事窠臼，直奔主题，每一个章节的设置都像是精心编排的交响乐章，层层递进，逻辑链条坚不可摧。我当时拿到手，是想快速了解特定年份内全美医院运营效率的宏观变化趋势，本以为会像啃干涩的法律条文一样费力，没想到，它的章节过渡竟然如此自然流畅。前一部分构建了基础框架，奠定了方法论的基石，让你明白这些数字是怎么被采集和清洗的；紧接着，核心数据部分则以一种近乎诗意的方式——尽管是用数字语言——展现了医疗体系的脉搏跳动。我记得有个部分专门对比了不同规模医院的资源分配效率，作者竟然能用一种近乎侦探小说般的笔法，引导读者去发现那些隐藏在平均数背后的极端案例。这种写作手法，使得原本枯燥的数字分析充满了悬念和探索的乐趣，我常常在阅读的过程中，不自觉地抬起头，对着空气中的某个“看不见”的数据点进行推演，那种智力上的参与感是其他同类读物难以企及的。

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从实用性的角度来衡量，这本书的索引系统简直是为深度研究人员量身定做的神器。我不是一个喜欢从头读到尾的读者，我的需求通常是高度碎片化和目标明确的。我需要立刻找到关于“特定区域的急诊科周转时间”在“该年度前两个季度”的具体数据点。如果索引混乱，那么这本书的价值就会大打折扣。然而，AHA的这个版本，其目录结构设计得极其精巧，关键词的交叉引用和页码标注清晰到令人发指。我甚至不需要借助电子搜索工具，仅仅是依靠那详尽的后附录和专业术语表，就能迅速定位到我需要的任何信息片段。这种对使用者体验（UX）的关注，在严肃的统计文献中是极其罕见的。它尊重了读者的时间，不浪费你一秒钟去搜寻那些本该唾手可得的信息。我曾经在赶一个国际会议的报告时，这本书成了我的救命稻草，我能够在十分钟内，从数百页的资料中精准提炼出对比所需的关键指标，那种效率的提升是革命性的。

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