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出版者:

作者:徐勇勇 编

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.20元

装帧:

isbn号码:9787040129601

丛书系列:

图书标签:

• 医学
• 医学统计学
• 生物统计学
• 统计学
• 流行病学
• 研究方法学
• 数据分析
• 医学研究
• 临床研究
• 统计软件
• SPSS

《医学统计学：数据驱动的临床探索与科研实践》 本书旨在为广大医学研究人员、临床医生、公共卫生学者以及对医学数据分析感兴趣的读者，提供一个全面、系统且易于理解的医学统计学知识体系。本书不隶属于任何特定的“医学统计学”教材，而是力求从更广阔的视角，展现统计学在现代医学研究与临床实践中的核心作用，以及如何利用数据洞察生命健康奥秘。 核心内容概述： 基础理论与概念辨析： 本书开篇将深入浅出地剖析统计学在医学领域的核心地位，从最基本的概念入手，如变量的类型（分类变量、计量变量）、抽样方法（随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其在医学研究中的意义。我们将详细讲解描述性统计，包括集中趋势的度量（均数、中位数、众数）和离散趋势的度量（方差、标准差、变异系数），并结合实际医学数据案例，展示如何有效地描述研究对象的特征。此外，概率论的基本原理，如条件概率、贝叶斯定理在疾病诊断中的应用，也将进行清晰的阐述。 推断性统计的严谨应用： 推断性统计是本书的重点。我们将系统介绍参数估计（点估计与区间估计）的概念，并通过大量医学影像学、实验室检测数据等案例，说明如何根据样本信息推断总体特征，并理解置信区间的含义及其在评估治疗效果、风险因子中的价值。假设检验是统计推断的核心，本书将详细介绍各种常用的假设检验方法，包括但不限于： t检验家族： 单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验，及其在比较两组均数时的适用条件与结果解读，例如评估两种降压药物的疗效差异。 方差分析 (ANOVA)： 单因素方差分析、多因素方差分析，适用于比较三个及以上组别的均数，例如评估不同生活方式对心血管健康指标的影响。 卡方检验 (Chi-squared test)： 广泛应用于分析分类变量之间的关联性，如探讨吸烟与肺癌发病率之间的关系，以及Goodness-of-fit检验在评估模型拟合度方面的应用。 非参数检验： 在数据不符合正态分布或样本量较小时，我们将介绍Mann-Whitney U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对t检验）、Kruskal-Wallis检验（替代单因素方差分析）等，确保在各种数据条件下都能进行有效的统计推断。 回归分析的多维探索： 回归分析是揭示变量之间数量关系的强大工具。本书将深入讲解： 线性回归： 简单线性回归与多元线性回归，用于建立一个或多个预测变量与一个连续结果变量之间的线性关系模型，如预测患者年龄、体重对收缩压的影响。我们将重点关注回归系数的解释、模型拟合优度（R²）、以及多重共线性的诊断与处理。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 专用于分析二分类结果变量（如疾病发生与否、治疗成功与否）与预测变量之间的关系，广泛应用于流行病学研究和临床风险预测，例如预测影响患者出院后复发风险的多种因素。 其他回归模型： 适当介绍生存分析（Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型）在医学研究中的重要性，用于分析时间到事件（如患者生存时间、疾病复发时间）的模式，并初步探讨广义线性模型在非正态分布数据分析中的应用。 医学研究设计的统计考量： 统计学理论的最终目的是服务于严谨的研究设计。本书将探讨： 样本量计算： 如何根据研究目的、预期效应量、统计检验效能和显著性水平，精确计算研究所需的样本量，以确保研究结果的可靠性和统计效能。 研究方案的统计学评估： 从统计学角度审视对照试验、队列研究、病例对照研究、横断面研究等常见医学研究设计的优缺点，以及如何通过统计方法最大程度地减少偏倚（Bias）和混杂（Confounding）。 数据收集与管理： 强调数据质量的重要性，讨论数据库设计、数据录入、清洗和管理的基本原则，为后续的统计分析奠定坚实基础。 统计软件的应用与结果解读： 理论结合实践，本书将指导读者如何使用主流的统计软件（如R、SPSS、SAS等，具体侧重将根据实际情况调整，但不会局限于某一个软件）进行数据分析。重点在于如何根据软件输出的结果，进行准确的统计推断，并撰写清晰、规范的统计分析报告。我们将详细讲解图表（如散点图、箱线图、柱状图、生存曲线图等）的制作与解读，以及如何在医学论文中恰当地呈现统计结果。 前沿统计方法与未来展望： 随着大数据时代的到来，医学统计学也在不断发展。本书将对一些前沿的统计方法进行初步介绍，如机器学习在医学诊断和预测中的应用，以及人工智能在医学大数据分析中的潜力，引导读者关注统计学在解决复杂医学问题中的最新进展。 本书特色： 案例驱动： 全书贯穿丰富的、贴近临床实际的医学案例，使抽象的统计概念变得生动具体。 循序渐进： 内容设计由浅入深，从基础概念到复杂模型，适合不同统计基础的读者。 实用导向： 强调统计方法的实际应用，帮助读者将理论知识转化为解决医学研究和临床问题的能力。 批判性思维： 鼓励读者批判性地看待统计结果，理解统计的局限性，避免误用和滥用。 通过阅读本书，您将能够更自信地理解和运用统计学工具，更深入地挖掘医学数据的价值，为您的临床决策和科研创新提供坚实的科学支持。本书旨在成为您探索医学未知、驱动科学进步的得力助手。

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这本《医学统计学》的出版，对我这样一名临床医生来说，简直是及时雨！一直以来，读文献时被各种P值、置信区间、标准差搞得头晕眼花，遇到数据分析更是束手无策。这本书的出现，让我眼前一亮。它没有上来就堆砌一堆高深的数学公式，而是从最基础的概念讲起，比如什么是变量，什么是抽样，什么是统计推断。那些曾经让我望而却步的统计学术语，在这本书里变得生动形象，甚至还穿插了一些有趣的例子，比如用抛硬币的概率来解释小概率事件。最让我惊喜的是，书中对各种统计方法的介绍，不仅仅是“是什么”，更是“为什么用”和“如何用”。比如，在讲到t检验时，它会深入分析t检验适用的前提条件，以及在不同情况下如何解读t检验的结果，而不是简单地给出一个公式。更重要的是，书中还提供了如何使用SPSS等统计软件进行数据分析的操作指南，这对我这种“动手能力”不强的读者来说，简直是福音。每次遇到文献中的统计分析，我都能翻到书里对应的章节，对照着例子进行操作，感觉自己终于能真正理解那些数据背后的含义了。读完这本书，我感觉自己不再是那个被统计数字牵着鼻子走的临床医生，而是能主动运用统计学工具，更好地解读医学研究，指导临床实践。

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这本《医学统计学》给我的整体印象是，它是一本非常注重逻辑性和系统性的参考书。我之前也零散地接触过一些医学统计学的知识，但总是觉得知识点之间缺乏联系，不成体系。这本书的结构非常清晰，从描述性统计到推断性统计，再到多因素分析，层层递进，环环相扣。让我能够从整体上把握医学统计学的框架，理解不同统计方法之间的逻辑关系。书中在讲解每一个统计方法时，都会先对其出现的背景和解决的问题进行介绍，然后再深入讲解其原理和适用条件，最后给出实际操作的案例。这种“问题-原理-应用”的讲解模式，让我能够更深刻地理解统计方法的精髓。尤其是在涉及到一些复杂的模型，比如多重线性回归和逻辑回归时，书中提供了非常详尽的解释，并且通过具体的医学研究例子来展示如何解读模型的输出结果，以及如何避免常见的误区。这对于我这种需要深入理解统计模型背后逻辑的研究者来说，非常有价值。读完这本书，我感觉自己在统计学思维上得到了很大的提升，能够更清晰地思考如何运用统计学来分析我的数据，并更严谨地解读研究结果。

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读完《医学统计学》这本书，我最大的感受就是豁然开朗！以往我对统计学的认识，大多停留在课本上的枯燥公式和陌生的符号，总觉得它离我的工作很遥远。但这本书完全颠覆了我的认知。它巧妙地将统计学原理与医学研究紧密结合，用大量真实的医学案例来阐释复杂的统计概念，让我瞬间明白了统计学在医学领域的重要性。书中对于研究设计中可能遇到的偏倚问题，以及如何通过统计学方法来控制和纠正偏倚的讲解，更是让我受益匪浅。我尤其欣赏书中对因果推断的论述，它不仅仅是简单地介绍关联性，而是教我们如何从相关性中辨析因果，这对于理解医学研究的结论至关重要。作者的语言风格非常平实易懂，没有丝毫卖弄学问的痕迹，更没有故弄玄虚。即使是对于一些相对抽象的理论，也能用非常形象的比喻来解释，让我这种非统计学专业背景的读者也能轻松理解。而且，书中还非常注重实践操作，提供了不少关于数据整理、清理以及常见统计分析的实操建议，这对于我们日常工作中处理数据非常有帮助。这本书不仅是一本知识的宝库，更是一把开启医学统计学大门的钥匙，让我有信心去探索更深层次的医学研究。

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我不得不说，《医学统计学》这本书带给我最大的惊喜，在于它对统计学在医学伦理和实际应用中的考量。很多统计学书籍，可能更侧重于理论和方法，而这本书则将统计学与医学实践紧密结合，深入探讨了如何避免统计学上的误导，以及如何在临床决策中科学地应用统计证据。书中关于假阳性、假阴性概念的讲解，以及它们在疾病诊断和治疗中的意义，让我对这些概念有了全新的认识。此外，书中还提到了如何评估医学研究的质量，如何识别研究中的潜在偏倚，以及如何解读不同类型的医学研究报告（如随机对照试验、观察性研究）。这些内容对于我们临床医生来说，至关重要，能够帮助我们更批判性地看待医学文献，做出更明智的临床决策。我尤其喜欢书中关于“统计学陷阱”的讨论，它列举了一些常见的统计学误用案例，并分析了产生误导的原因，这让我受益匪浅。这本书不仅教会我统计学的“术”，更让我明白了统计学的“道”，让我能更负责任地运用统计学知识，为患者提供更好的医疗服务。

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《医学统计学》这本书，可以说是一本非常“接地气”的医学统计学教材。作为一名长期在一线工作的科研人员，我常常被各种复杂的统计分析方法弄得焦头烂额，尤其是那些关于假设检验、回归分析的深奥理论，让我觉得难以消化。这本书的出现，恰恰解决了我的痛点。它从最基础的统计概念出发，循序渐进地引导读者进入医学统计的殿堂。书中对各种统计方法的介绍，都配有详细的步骤和清晰的图示，让我能够一目了然地理解其原理和应用。更重要的是，作者在讲解过程中，始终围绕着医学研究的实际需求，举例都是非常贴近我们日常工作的医学问题。比如，在讲解如何选择合适的统计学模型时，它会结合不同类型的医学研究（如队列研究、病例对照研究）来分析，这让我能更准确地判断哪种方法最适合我的数据。书中关于样本量计算的章节，更是给了我很大的启发，让我明白如何科学地设计研究，避免因样本量不足或过大而影响研究结果的可靠性。总而言之，这本书不仅传授了统计学知识，更培养了我运用统计学解决实际问题的能力，让我对自己的研究更有信心。

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