现代医学统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民卫生出版社

作者:方积乾

出品人:

页数:718

译者:

出版时间:2002-4-1

价格:82.00元

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787117047012

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 医学统计学
• 统计学
• 流行病学
• 生物统计学
• 医学研究
• 数据分析
• 临床试验
• 统计方法
• 科研方法
• 医学

好的，以下是一本名为《现代医学统计学》的图书的详细简介，内容侧重于医学研究方法论、生物统计学原理及其在临床实践中的应用，但不涉及您所提及的书名本身的内容： --- 《生物医学研究与数据科学前沿》图书简介 书名：生物医学研究与数据科学前沿 作者：[此处留空，或使用象征性笔名] 字数：约 1500 字 导言：从观察到因果——现代生命科学的量化基石 在二十一世纪的生命科学领域，海量数据的涌现正以前所未有的速度重塑着疾病认知、药物研发与公共卫生决策。《生物医学研究与数据科学前沿》是一本旨在系统性梳理和深入剖析当代生物医学研究范式中，数据驱动型方法论基础与应用实践的专业著作。本书超越了传统意义上的描述性统计，聚焦于如何利用严谨的定量工具，从复杂的生物学和临床数据中提取有效、可信赖的科学证据，实现从观察到因果推断的飞跃。 本书的读者群主要面向生命科学、医学、药学、生物信息学、公共卫生领域的科研人员、临床医生、研究生以及数据分析专业人士。它不仅是理解现代医学期刊中研究论文统计部分的必备参考，更是构建有效实验设计和高级数据分析流程的实用指南。 第一部分：研究设计的基石与质量控制 本书的起点是研究方法学的根基。高质量的科研成果始于严谨的设计，而非事后的数据修补。 1. 实验设计与抽样理论的再审视： 本部分详细阐述了从基础的随机对照试验（RCT）到复杂的队列研究、病例对照研究、交叉设计等流行病学研究的结构性差异。我们深入探讨了效能分析（Power Analysis）在确定样本量中的核心作用，强调了如何在资源受限的情况下，通过优化设计（如分层抽样、整群抽样）以最小化偏倚（Bias）并最大化统计效率。特别地，本书对“安慰剂效应”的生物学基础及其在设计中如何被量化和控制进行了深入讨论。 2. 测量误差与数据完整性： 医学数据的可靠性直接取决于测量的准确性。本章专注于讨论系统误差（Systematic Error）与随机误差（Random Error）的来源，并介绍了如何通过内部一致性检验（如Cronbach's $alpha$）、重测信度分析以及外显子组/基因组数据的批次效应（Batch Effects）校正技术，来确保数据的内在质量。此外，对缺失数据（Missing Data）的处理，从简单的均值插补到复杂的期望最大化（EM）算法和多重插补（Multiple Imputation），提供了实用的操作流程和理论解释。 第二部分：推断统计学的核心方法论 统计推断是连接样本信息与总体规律的桥梁。本部分将复杂的数据分析技术分解为可理解的步骤，并侧重于生物医学语境下的选择依据。 3. 假设检验的哲学与实践： 本书超越了传统的P值讨论，深入探讨了零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的建立逻辑，以及I类错误（$alpha$错误）与II类错误（$eta$错误）在临床决策中的权衡。我们详细介绍了参数检验（如t检验、方差分析ANOVA）的前提条件（正态性、方差齐性）的检验方法，以及当这些条件不满足时，如何平稳过渡到非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）的适用场景。 4. 关联性与因果推断：回归模型的精细化应用： 回归分析是生物医学研究的“瑞士军刀”。本书构建了从简单线性回归到多元回归模型的完整知识体系，重点突出了逻辑回归（Logistic Regression）在预测二分类结局（如疾病发生、治疗成功）中的应用，以及Cox比例风险回归模型在生存分析中的不可替代性。我们重点解析了混杂因子（Confounders）的识别与调整策略（如分层、标准化、回归纳入），并引入了诸如倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等现代流行病学技术，以期在非随机研究中更接近因果推断。 5. 生存数据分析的深度解析： 针对癌症、心血管疾病等慢性病研究中至关重要的生存数据，本书提供了全面的Kaplan-Meier曲线绘制、Log-rank检验，以及Cox比例风险模型的详细操作指南。我们探讨了截尾数据（Censoring）的机制，并介绍了加速失效时间（AFT）模型作为Cox模型的有效补充，特别是在检验比例风险假设不满足时期的替代方案。 第三部分：前沿分析技术与大数据时代的挑战 随着高通量组学数据、电子健康记录（EHR）的普及，研究人员需要掌握更先进的分析工具来处理高维和复杂结构的数据。 6. 高维数据处理与特征选择： 在基因表达谱、蛋白质组学等领域，样本数量远小于变量数量（$N ll P$）是常态。本章详细介绍了降维技术，如主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis），以及用于预测和分类的正则化回归方法，如岭回归（Ridge）和LASSO回归。LASSO在自动进行变量选择方面的优势，被特别强调为处理生物标记物筛选的有效工具。 7. 分类与聚类方法在疾病分型中的应用： 分类模型（如判别分析、支持向量机SVM）被应用于建立诊断和预后模型。聚类分析（如K-means, 层次聚类）则被应用于识别具有相似生物学特征的疾病亚群（Subtypes），为精准医学奠定数据基础。本书强调了模型内部交叉验证（Cross-Validation）和外部验证（External Validation）在评估模型泛化能力上的关键作用。 8. 贝叶斯方法的视角转换： 本书在收尾部分引入了贝叶斯统计学的基本思想，提供了一种与传统频率学派不同的概率解释框架。贝叶斯方法在处理小样本研究、整合既有知识（先验信息）以及进行复杂层次模型构建方面的优势，被置于现代临床试验设计（如适应性设计）的背景下进行阐述。 结语：统计思维与临床智慧的融合 《生物医学研究与数据科学前沿》的核心宗旨是培养读者将统计学理论内化为一种批判性思维模式。数据分析绝非仅仅是运行软件程序，而是要求研究者能够准确地将临床问题转化为可量化的统计模型，并对其结果做出生物学和临床上合理的解释。本书致力于成为连接“试管中的发现”与“病床前的决策”之间那座不可或缺的量化桥梁。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆