具体描述
临床医学是以人作为研究和服务对象的。一切新知都要源于人体研究并要接受临床医疗和疾病预防的实践考验！临床流行病学就是在临床研究和临床实践中，用于创造知识（研究）和正确应用知识的基本工具和方法学，因而被称之为临床基础科学。因此，在21世纪的医学教育和医学实践中学习、掌握和应用这一学科甚为重要！
为适应新世纪医学教育发展的形势，根据“十五”国家级规划教材高标准的要求，我们在第一版的基础上，新增了“临床医学研究设计的基本原则”、“临床研究对象的来源与选择”、“临床决策的分析与评价的基本方法”、“临床研究中的伦理学”以及“临床研究资料的统计学分析”等五章，对于原有的十五章都作了新的修改和补充。此外还增添了有关教学实践讨论的内容。因此，《临床流行病学》具有较好的思想性、科学性、先进性、启发性，并且是紧跟国际前沿水平的，是符合医学教育应具备前瞻性原则的。
本教材主要服务对象，基点是临床医学各专业的本科生，重点是教授临科研的基本理论和知识，培养临床科研的基本能力和对医学文献的分析批判能力。鉴于各校教学时数和需求各异，因此可以采用“因材施教”、“各取所需”的原则选择性进行教与学，而不必求全。
对于临床医生从事临床科研及循证医学的继续教育，《临床流行病学》亦是十分有用的工具和参考书。
《生物统计学原理与应用》 内容简介 本书旨在为生命科学、医学研究及相关领域的研究人员和学生提供一套全面、深入且实用的生物统计学基础知识与应用指南。生物统计学是现代科学研究的基石，尤其在生物医学领域，它为数据收集、分析、解释和决策提供科学的框架。本书严格遵循循证医学和严谨的科学方法论，力求将复杂的统计学概念以清晰、易懂的方式呈现，并紧密结合实际研究场景进行讲解。 全书结构严谨，内容覆盖从描述性统计到复杂多因素模型分析的全过程。我们深知，统计学的价值在于其应用性，因此书中不仅强调理论基础的构建，更注重实际操作能力（特别是使用主流统计软件，如R语言和SAS）的培养。 第一部分：基础概念与描述性统计 本部分为后续深入学习奠定坚实的数学和概念基础。我们首先从科学研究的本质和研究设计类型入手，阐述统计学在整个研究流程中的核心地位。 第一章：统计学在生命科学中的角色：介绍统计推断的基本逻辑，解释总体、样本、参数与统计量之间的关系。强调研究假设的建立、I类和II类错误的概念及其在研究设计中的重要性。 第二章：数据类型与测量尺度：详细区分定性数据（名义、顺序）和定量数据（间隔、比率），并讲解不同数据类型对后续统计分析方法的选择所起到的决定性作用。 第三章：数据整理与可视化：重点介绍如何有效整理原始数据。涵盖频数分布表、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（标准差、方差、四分位数间距）的计算与解释。同时，配以大量图表实例（如直方图、箱线图、散点图、条形图），指导读者如何通过视觉手段初步洞察数据特征。 第二部分：概率论、抽样分布与参数估计 本部分是理解统计推断的理论核心。 第四章：概率论基础：回顾基本的概率概念，如事件、条件概率和独立性。重点讲解概率在医学事件（如疾病发生率、诊断试验结果）中的应用。 第五章：常见概率分布：深入探讨离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如正态分布）概率分布的数学性质及其在生物医学中的应用场景。特别强调中心极限定理的重要性。 第六章：抽样分布与标准误：阐述从总体中抽取样本后，样本统计量（如样本均值）自身的分布规律，并引入标准误（Standard Error）的概念，这是进行点估计和区间估计的基础。 第七章：参数的点估计与区间估计：详细介绍如何利用样本数据对未知总体参数进行估计。重点讲解置信区间（Confidence Interval, CI）的构建、计算和临床/科研解释，使读者能够准确理解CI的含义及其对结果稳健性的指示作用。 第三部分：假设检验的原理与方法 假设检验是科学研究中最常用于得出结论的方法。本部分系统讲解各种检验方法的应用条件和操作流程。 第八章：统计假设检验的框架：系统介绍原假设（H0）与备择假设（H1）、P值（P-value）的定义、统计功效（Power）的概念，以及如何根据研究设计选择合适的检验水准（$alpha$）。 第九章：基于样本均值的检验：详细讲解单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的适用条件、数学模型及其软件操作。着重分析样本方差齐性检验（如Levene检验）的重要性。 第十章：方差分析（ANOVA）：当比较三个或更多独立组的均值差异时，方差分析是关键工具。本书区分单因素方差分析、重复测量方差分析以及多因素方差分析，并详细解释F统计量的来源和多重比较（Post-hoc Tests，如Tukey HSD）的必要性。 第十一章：分类数据分析：处理计数数据，重点介绍卡方（$chi^2$）检验，包括拟合优度检验、独立性检验。同时引入Fisher精确检验，以应对小样本量的研究。 第四部分：关联性分析 本部分关注变量间的关系，区分相关与回归模型。 第十二章：相关分析：介绍衡量两个定量变量之间线性关系强弱和方向的指标，如Pearson相关系数。讨论相关系数的假设检验以及Spearman等级相关系数在非正态或有序数据中的应用。 第十三章：简单线性回归：构建描述一个因变量和一个自变量之间线性关系的数学模型。详细解释回归系数的解释、模型的拟合优度（$R^2$）、残差分析以及模型诊断。 第十四章：多元线性回归：扩展到多个预测变量对一个连续因变量的预测。重点讨论多重共线性、变量选择方法（如逐步回归）和混杂因素的控制。回归系数在控制其他变量影响下的解释是本章的难点与重点。 第五部分：特殊分析模型与进阶主题 本部分拓展到医学和生物学研究中常见的特定数据结构和分析需求。 第十五章：非参数统计方法：介绍当数据不满足正态分布或尺度不满足参数检验要求时替代方案，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验和Kruskal-Wallis检验。 第十六章：生存分析导论：这是临床研究中至关重要的一部分。介绍生存率、风险函数的概念。重点讲解Kaplan-Meier法进行生存曲线的绘制与比较（Log-rank检验），并引入Cox比例风险模型进行多因素风险因素分析。 第十七章：流行病学指标的统计学估计：本书将统计学与流行病学核心概念相结合，详细讲解如何使用统计方法估计和检验疾病的患病率、发病率、相对危险度（RR）和比值比（OR），以及这些估计值的置信区间计算。 第十八章：Logistic回归模型：处理二分类结局变量（如疾病有无、治疗成功与否）的建模。重点在于解释Log-Odds及其转换为相对危险度的过程，以及模型拟合优度（如Hosmer-Lemeshow检验）的评估。 附录：统计软件操作指南 书中包含大量真实或模拟的生物医学数据集案例，并提供使用R（重点介绍Tidyverse和基础统计包）和SAS（或SPSS，视具体版本侧重）进行数据导入、分析和结果输出的详细步骤和代码示例，确保读者能够将理论知识迅速转化为实践能力。 本书特色 1. 强调概念理解而非死记硬背：通过大量的图示和深入的文字解释，确保读者真正理解统计检验背后的逻辑。 2. 注重临床和生物学情境：所有示例均来源于真实的科研问题，如药物疗效评估、预后因素分析、诊断试验的有效性评估等。 3. 贯穿数据素养：从数据清理到结果报告的完整链条，引导读者掌握规范的统计报告标准。 本书适合医学院校学生、研究生、住院医师、药企研究人员以及所有需要依赖数据进行科学决策的生命科学工作者。掌握本书内容，将极大地提升研究设计能力、数据分析的准确性以及研究论文的发表质量。
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