中医临床研究设计与SAS编程统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:学苑出版社

作者:胡立胜 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-05-01

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787800600807

丛书系列:

图书标签:

• 中医临床研究
• SAS编程
• 统计分析
• 研究设计
• 临床试验
• 数据分析
• 医学统计
• 循证医学
• SPSS
• R语言

好的，这是一份针对您提供的图书名称之外的，关于中医药研究方法与统计分析的图书简介，旨在提供全面而深入的统计学应用指导： 《现代中医药循证研究方法与应用统计学实务》 图书简介 在中医药现代化与国际化的浪潮中，如何运用严谨的科学方法来验证中医药的疗效、阐明其作用机制，已成为提升中医药研究水平的关键挑战。《现代中医药循证研究方法与应用统计学实务》正是为适应这一需求而精心编写的专业参考书。本书旨在系统梳理中医药临床研究的最新设计原则，并深入结合应用统计学的核心工具，为研究人员提供从研究设计、数据管理到结果分析与报告的全面实战指南。 本书特色与内容聚焦： 本书的编写立足于中医药研究的特殊性与复杂性，力求在理论深度与操作实务之间找到最佳平衡点，其核心内容涵盖以下几个关键领域： 第一部分：中医药循证研究的设计基石 本部分着重于构建高质量、高可靠性的研究方案。我们详细探讨了中医药循证医学（EBM）的基本框架，并将其应用于中医临床实践。 1. 研究问题的界定与假设构建： 针对中医药的整体观念和辨证论治特点，探讨如何科学地提出可检验的研究问题。重点分析了传统中医药疗效评价中，如何量化和客观化证候转归这一关键指标，并构建恰当的统计学假设。 2. 研究类型的选择与优化： 全面介绍各类临床研究设计，包括随机对照试验（RCT）、队列研究、病例对照研究以及观察性研究。特别针对中医药研究中常见的依从性、非标准干预（如复方、多成分体系）等挑战，提供了创新的研究设计策略，例如分层随机化、适应性设计等。 3. 样本量估算与效率： 详细讲解针对不同研究终点（连续、二分类、生存时间等）的样本量计算方法。同时，引入功效分析和贝叶斯方法在样本量确定中的应用，确保研究设计的科学性和资源的最优配置。 4. 偏倚控制与信息偏倚管理： 深入剖析中医药研究中特有的安慰剂效应、研究者/受试者期望偏倚。系统阐述如何通过恰当的盲法实施（包括“明盲”与“假手术”的伦理考量），以及处理失访和依从性不佳的敏感性分析策略。 第二部分：数据管理、质量控制与描述性统计 研究的可靠性始于高质量的数据。本部分聚焦于数据采集、整理和初步分析的规范化流程。 1. 数据标准与质量保障（QA/QC）： 规范数据录入界面设计原则，强调数据清洗、缺失值处理和异常值检测的标准流程。讨论如何建立符合国际标准（如CDISC相关规范）的数据管理体系，确保数据的完整性和一致性。 2. 中医药数据的特性分析： 针对中医特有的定性数据（证候类型、舌脉象描述）和等级数据（病情严重程度分级），提供恰当的编码和量化方法。 3. 描述性统计方法的精选： 强调在报告中医药数据时，应选择最能体现研究特征的统计量。例如，如何恰当地使用中位数和四分位数来描述非正态分布的症状评分，以及如何使用比例和比值比来报告证候转归率。 第三部分：推断性统计与假设检验的深度应用 本部分是本书的核心技术部分，旨在指导研究人员如何根据研究问题和数据类型，选择并正确执行推断性统计分析。 1. 方差分析（ANOVA）与多因素模型： 详细讲解单因素、双因素方差分析，以及重复测量方差分析（RM-ANOVA）在评估中医干预随时间疗效变化中的应用。重点阐述如何处理因子间的交互作用。 2. 回归分析的全面解析： 覆盖线性回归、逻辑回归（Logistics Regression）在预测疗效和识别风险因素中的应用。深入探讨泊松回归和负二项回归在处理计数数据（如不良事件发生次数）时的选择。 3. 生存分析在长期疗效评估中的地位： 详细介绍Kaplan-Meier曲线的绘制、Log-Rank检验的应用，以及Cox比例风险模型的建立，用于分析中药干预对疾病复发或生存期的影响。 4. 非参数统计方法的合理选用： 鉴于许多中医临床指标难以满足正态性假设，本书专门辟章节讲解秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，并明确指出何时应优先使用非参数方法。 第四部分：高级建模与特定问题分析 本部分面向有一定基础的研究者，引入更复杂的统计工具来解决中医药研究中的难点问题。 1. 多水平模型（混合效应模型）： 专门针对多中心研究或具有嵌套结构的数据（如同一患者多个时间点数据），讲解如何利用多水平模型有效处理组内相关性，避免传统方法的误判。 2. 中介与调节分析： 探讨如何利用结构方程模型（SEM）或分层回归分析，探究中药作用的潜在生物学通路（中介变量）和不同亚组（调节变量）的反应差异。 3. 系统评价与Meta分析： 全面指导如何进行Meta分析的实施，包括数据提取、异质性检验（I²统计量解读）、效应模型的选择（固定效应模型 vs 随机效应模型），以及发表偏倚的评估。强调在Meta分析中处理中医药研究特有异质性的方法。 结语：统计结果的解读、报告与伦理 最后，本书强调研究报告的规范性，指导读者如何撰写符合CONSORT声明（或相关指南）的统计结果部分，确保结果的透明度和可重复性。同时，涵盖了统计报告中的伦理要求，如数据共享和利益冲突的披露。 《现代中医药循证研究方法与应用统计学实务》致力于成为中医药研究人员、临床医生、统计学工作者和研究管理人员案头必备的工具书，是连接传统智慧与现代科学证据桥梁的关键桥梁。

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我尤其欣赏书中对SAS编程部分的讲解方式，它摆脱了传统教材那种“指令大全”式的枯燥叙述，转而采用了一种“场景驱动”的教学模式。每一个代码片段的出现，都紧密围绕着一个具体的临床数据处理需求展开。举个例子，当涉及到处理缺失数据或异常值时，作者不仅会给出处理代码，还会详细解释为什么在这个特定的临床数据集中，使用某一种插补方法（比如多重插补）比简单的均值替代更为合理，其背后的统计学原理和对研究结论可能产生的影响都被剖析得十分透彻。代码的编写风格也体现了良好的编程规范，易于阅读和维护，这对于未来需要修改或扩展分析方案的研究者来说，是极其重要的财富。此外，书中对结果输出的解读部分也做得非常出色，不再是简单地展示SAS的Log文件和Output窗口，而是着重于如何将这些冰冷的数据输出转化为符合医学标准的、有说服力的文字和图表，这一点对于撰写高质量的结题报告或SCI论文至关重要。

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这本书的排版和装帧设计，初看之下，给我一种非常“专业且务实”的感觉。封面设计没有太多花哨的装饰，直接点明了主题，这对于目标读者群体，比如临床医生、研究人员或者统计学学生来说，无疑是一种高效的信息传递。内页纸张的质感不错，印刷清晰度很高，尤其是在涉及到SAS代码和统计图表的部分，细节处理得非常到位，这对于需要反复查阅和学习的用户体验至关重要。翻阅目录时，就能感受到编者在内容组织上的精心考量，章节间的逻辑衔接非常顺畅，似乎是按照一个真实研究项目的流程来构建知识体系的，从最初的研究设计思路，到数据处理的每一个步骤，再到最终结果的解释和报告，脉络清晰可见。这种结构上的严谨性，让我对书中内容的深度和实用性有了很高的期待。特别是章节标题的命名，既保留了学术的严谨性，又兼顾了操作层面的指向性，比如一些关于特定统计模型的名称后面会紧跟着一个简短的“应用实例”之类的提示，暗示了本书绝非空泛的理论堆砌，而是强调实践操作的指导手册。整体而言，这本书在视觉和结构上就成功地建立起了一种可靠、权威的专业形象。

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这本书在内容深度和广度上的平衡拿捏得非常到位，读起来感受最深的就是它对“临床思维”与“统计工具”之间桥梁构建的重视。它不仅仅是简单地罗列SAS命令和统计学公式，更侧重于讲解在具体的中医药临床研究情境下，**为什么要选择**某种设计，**为什么需要**这种统计方法来验证假设。比如，在讨论随机对照试验（RCT）的设计时，书中会深入剖析中医复杂变量（如证型、体质差异）对盲法实施和结局评价带来的独特挑战，并相应地给出如何用统计方法来量化和控制这些潜在混杂因素的建议。这种深入骨髓的结合，使得学习过程不再是枯燥的编程练习，而更像是一次与经验丰富的统计顾问进行的高效对话。此外，对于一些相对复杂的中医研究设计，比如中医药的复方干预、多中心协作等，书中提供的案例分析极具参考价值，它没有回避这些复杂性，反而将其作为重点攻克的对象，展现了作者们在解决实际问题上的丰富经验。这种教学方式，极大地提升了读者将书本知识转化为实际科研能力的转化率。

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从一个学习者的角度出发，这本书的实用性简直是教科书级别的范本。它成功地将高深的统计理论“翻译”成了临床研究者能够直接上手操作的语言。我尝试着根据书中的案例，将自己正在进行的一个小课题的数据导入，进行数据清洗和初步的描述性统计分析，整个过程比我预想的要顺畅得多。书中提供的**“快速入门与常见问题排查”**章节，简直是深夜写代码时的救星，很多我过去会卡住很久的细微错误，都能在对应章节找到明确的解决思路和代码修正建议。它构建了一个完整的学习闭环：从“我想做什么样的研究”（设计），到“我该怎么收集数据”（数据管理），再到“我用什么工具分析”（SAS编程），最后到“我的发现意味着什么”（结果解释）。这种全流程的指导，让读者在面对一项全新的中医药临床科研任务时，不再是茫然无措，而是胸有成竹，知道每一步该如何精确地迈出去，极大地提高了科研效率和质量控制水平。

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对于我个人而言，这本书最核心的价值在于其对“研究设计”的强调，这部分内容在很多偏重工具的书籍中常常被一笔带过，但本书却将其置于核心地位，并且专门针对中医药研究的特殊性进行了深入探讨。比如，对于观察性研究，书中详细阐述了如何构建和使用倾向性评分匹配（PSM）来模拟随机化，以应对中医药疗效评价中常见的非随机分配问题，并且给出了SAS实现PSM的全套流程。这种对研究严谨性的不妥协态度，极大地提升了临床研究的可信度。更让我印象深刻的是，它并不局限于主流的西医统计框架，而是对一些适应于中医复杂数据结构的统计方法，如生存分析在证候转归中的应用，或分层回归模型如何处理中医证候分型，都进行了细致的讲解和实战演练。这表明作者群不仅是统计学专家，更是深刻理解中医药研究困境的资深学者，他们的见解真正做到了“知其然，更知其所以然”。

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