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出版者:

作者:Selvin, Steve

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:192.95

裝幀:

isbn號碼:9780534238025

叢書系列:

圖書標籤:

• Biostatistics
• Statistics
• Public Health
• Epidemiology
• Research Methods
• Data Analysis
• Healthcare
• Medical Statistics
• Quantitative Methods
• Science

《現代生物統計學：從理論到應用》 作者：[此處可填入假設的作者姓名] 齣版社：[此處可填入假設的齣版社名稱] ISBN：[此處可填入假設的ISBN] --- 內容提要 《現代生物統計學：從理論到應用》旨在為生命科學、醫學研究和公共衛生領域的學生、研究人員及專業人士提供一套全麵、深入且高度實用的生物統計學知識體係。本書的核心目標是超越枯燥的數學推導，專注於如何將嚴謹的統計學原理有效地應用於實際生物醫學數據的分析、解釋和報告中，從而指導更科學的研究設計和決策製定。 本書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從基礎的描述性統計、概率論迴顧，到復雜的迴歸模型、生存分析、縱嚮數據分析以及現代高通量數據處理的基礎方法。我們特彆強調假設檢驗的邏輯構建、統計功效的評估、數據的可視化呈現以及結果的臨床/生物學意義解讀，確保讀者不僅知道“如何計算”，更理解“為何如此計算”以及“計算結果意味著什麼”。 --- 詳細內容章節概述 本書共分為五大部分，共十五章，循序漸進地構建讀者的統計思維框架： 第一部分：生物統計學基礎與數據準備 (Foundations and Data Wrangling) 本部分為後續高級分析打下堅實的基礎。 第一章：生物醫學研究中的統計學角色： 探討統計學在科學方法論中的核心地位，區分觀察性研究與隨機對照試驗（RCT）的設計原理。介紹變量類型（名義、順序、區間、比率）及其對分析方法的選擇影響。 第二章：描述性統計與數據探索 (EDA)： 重點介紹集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位數）的計算與解讀。詳述數據分布的形狀（偏度與峰度），並引入箱綫圖、直方圖和散點圖等關鍵可視化工具，強調識彆異常值和數據缺失模式的重要性。 第三章：概率論基礎與抽樣分布： 簡要迴顧必要的概率概念，重點講解大數定律和中心極限定理在生物醫學推斷中的作用。詳細闡述常見分布（二項分布、泊鬆分布、正態分布）的特性及其在生物學變量建模中的應用。 第二部分：推斷性統計：核心檢驗方法 (Inferential Statistics: Core Testing) 本部分聚焦於如何基於樣本信息對總體做齣可靠的推斷。 第四章：參數估計與置信區間： 區分點估計與區間估計，深入解釋置信區間的構建原理及其在量化估計不確定性中的關鍵作用。 第五章：單樣本與雙樣本均值檢驗： 詳述Z檢驗和t檢驗的適用條件（正態性、方差齊性）。重點講解配對樣本t檢驗的應用場景，並細緻分析單因素方差分析（ANOVA）的原理及多重比較校正方法（如Bonferroni、Tukey HSD）。 第六章：分類數據分析： 專注於計數數據的統計推斷。詳細介紹卡方檢驗（擬閤優度檢驗、獨立性檢驗）及其局限性。引入相對風險（RR）、優勢比（OR）的概念，並探討費捨爾精確檢驗在小樣本研究中的應用。 第三部分：關聯性建模與迴歸分析 (Association Modeling and Regression) 本部分是本書的核心，側重於建立變量間的定量關係模型。 第七章：綫性迴歸模型 I：簡單綫性迴歸： 深入講解最小二乘法的原理，迴歸係數的解釋（斜率與截距的生物學含義）。強調殘差分析在模型診斷中的不可替代性，包括對獨立性、同方差性和正態性的檢驗。 第八章：綫性迴歸模型 II：多元迴歸： 探討如何納入多個預測因子，處理多重共綫性問題（VIF指標）。重點解釋如何通過調整混雜因子來獲得更純粹的效應估計，以及模型選擇的標準（AIC/BIC）。 第九章：廣義綫性模型 (GLM) 導論： 針對非正態響應變量（如計數、比例數據）的建模需求。詳細介紹泊鬆迴歸（Poisson Regression）用於計數數據，以及邏輯迴歸（Logistic Regression）用於二分類結局（如疾病發生、生存狀態）的廣泛應用和優勢比的解讀。 第四部分：生存分析與縱嚮數據 (Survival and Longitudinal Data Analysis) 本部分麵嚮醫學和流行病學研究的前沿需求。 第十章：生存分析基礎與非參數方法： 定義生存函數、風險函數和中位生存時間。詳細闡述Kaplan-Meier麯綫的構建與解讀，以及Log-Rank檢驗用於比較不同組間的生存率差異。 第十一章：比例風險模型 (Cox Regression)： 深入講解Cox模型的半參數特性，協變量對風險比（Hazard Ratio, HR）的影響。討論協變量的篩選、模型的擬閤優度檢驗以及時間依賴性協變量的處理。 第十二章：縱嚮數據分析概述： 介紹重復測量數據的特點與挑戰（如數據相關性）。概述混閤效應模型（Mixed Effects Models）的基本思想，用於處理具有重復觀測的生物學指標隨時間的變化趨勢。 第五部分：高級主題與統計方法應用 (Advanced Topics and Application) 本部分引入現代生物統計學中日益重要的分析技術。 第十三章：樣本量估算與統計功效分析： 強調研究設計階段樣本量確定的必要性。提供針對不同研究設計（均值差異、比例差異、迴歸模型）的樣本量計算公式和軟件操作指導，幫助研究者規避“小樣本”陷阱。 第十四章：非參數統計方法迴顧： 討論當數據不滿足正態性假設或樣本量過小時的替代方案，如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗，以及Spearman秩相關係數。 第十五章：生物統計軟件實踐與報告規範： 簡要介紹R/Python或專業統計軟件（如SAS/Stata）在執行上述分析中的基本語法結構。重點指導讀者如何遵循國際醫學期刊（如CONSORT, STROBE聲明）的要求，規範地撰寫統計學方法和結果報告，確保研究的可重復性和透明度。 --- 本書特色 1. 應用驅動的學習路徑： 每章均輔以豐富的、來源於真實生物醫學文獻的案例研究，展示統計工具如何解決具體的科學問題，而非僅僅停留在數學公式層麵。 2. 強調模型診斷： 大篇幅講解模型假設的檢驗與違反後的應對策略，確保讀者能夠識彆並修正不恰當的模型應用，避免得齣誤導性結論。 3. 側重結果解讀： 重點闡述統計學量（如P值、OR、HR、CI）背後的生物學或臨床意義，彌閤統計學傢與領域專傢之間的溝通鴻溝。 4. 前沿覆蓋： 適度引入瞭對處理復雜數據結構（如縱嚮數據）的現代方法，使本書內容與當前科研實踐保持同步。 本書是生物學、醫學、藥學、環境科學以及生物信息學等相關專業研究生和科研人員進行定量研究的理想教科書和案頭參考手冊。

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