卫生统计学实习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民卫生出版社

作者:倪宗瓒

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-01-01

价格:13.0

装帧:

isbn号码:9787117041089

丛书系列:

图书标签:

• 卫生统计学
• 统计学
• 医学统计学
• 实习指导
• 实验指导
• 公共卫生
• 流行病学
• 数据分析
• SPSS
• 医学研究

《卫生统计学实习指导》图书简介 这是一本面向所有热爱探索数据奥秘，渴望将理论知识应用于实际研究的读者精心编撰的指南。它并非一本枯燥的统计学教科书，而是一本生动的实践手册，旨在引导您一步步走进卫生统计学广阔而迷人的世界，培养您成为一名独立、严谨、富有洞察力的研究者。 在当今信息爆炸的时代，数据无处不在，尤其是在关乎人类健康福祉的卫生领域。从疾病的发生发展规律，到公共卫生政策的制定与评估，再到医疗服务的质量改进，无不依赖于精准、科学的统计学方法。然而，许多人常常因为理论知识的抽象和实践操作的门槛而望而却步，无法有效地将所学知识转化为解决实际问题的能力。《卫生统计学实习指导》正是为了弥合这一鸿沟而生。 本书的核心目标是“学以致用，知行合一”。我们深知，统计学绝非仅仅是公式和计算，它是一种思维方式，一种解决问题的工具。因此，本书将统计学的核心概念与实际操作紧密结合，通过丰富的案例和详细的步骤，带领您从零开始，逐步掌握卫生统计学的核心技能。 本书内容丰富，涵盖了从数据收集、整理、描述到推断分析的完整流程。 第一部分：实习的基石——理论回顾与准备 在正式进入实习实践之前，我们首先会回顾卫生统计学的基本概念，包括： 统计学的基本概念： 认识总体与样本，变量的类型（分类变量、顺序变量、数值变量），数据的度量尺度（定类、定序、定距、定比）。 数据的收集与整理： 学习各种数据收集方法，如问卷调查、访谈、观察、实验等，并掌握数据录入、清洗、编码和转换的技巧。了解数据质量的重要性，以及如何识别和处理异常值、缺失值等常见问题。 描述性统计： 掌握如何运用集中趋势的度量（均数、中位数、众数）、离散趋势的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距）以及频数分布表和图形（直方图、条形图、饼图、箱线图）来直观地描述和展示数据的特征。理解不同图表的适用场景，学会选择最能有效传达信息的可视化方式。 第二部分：数据分析的核心——统计推断与模型 在熟悉了数据的基本特征后，本书将深入探讨统计推断的核心内容： 概率论基础： 简要回顾与卫生统计学相关的概率论概念，如随机事件、概率、条件概率、独立事件以及常见的概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等）。理解这些分布的原理及其在统计推断中的作用。 抽样分布与中心极限定理： 详细讲解抽样分布的概念，并着重阐述中心极限定理在统计推断中的关键地位。理解样本统计量如何逼近总体参数，以及由此带来的理论基础。 参数估计： 学习点估计和区间估计的概念。掌握如何计算总体均数、比例等的置信区间，并理解置信区间的含义，学会解读置信区间的可靠性。 假设检验： 这是统计推断的核心技能之一。本书将系统介绍假设检验的基本步骤和原则，包括建立零假设和备择假设，选择检验统计量，确定拒绝域，以及解释检验结果（p值、α水平）。我们将深入讲解各种常见的假设检验方法，并提供具体的应用指导： t检验： 适用于比较两组独立样本或配对样本的均数。例如，比较两种不同治疗方案对患者血压的干预效果。 方差分析（ANOVA）： 适用于比较三组或三组以上独立样本的均数。例如，评估不同年龄组人群的平均身高差异。 卡方检验（χ²检验）： 适用于分析分类变量之间的关联性。例如，研究吸烟习惯与肺癌发病率之间是否存在统计学上的显著关系。 秩和检验： 适用于当数据不满足参数检验的假设条件时（如数据非正态分布），对两组或多组样本进行比较。 配对检验： 适用于对同一对象在不同条件下或不同时间点的测量值进行比较，以消除个体差异的影响。 第三部分：探索变量间的关系——相关与回归分析 在很多卫生研究中，我们不仅关心单个变量的特征，更希望了解变量之间的相互关系，以及如何利用一个或多个变量来预测另一个变量。本书将为您提供深入的工具： 相关分析： 学习如何度量两个连续变量之间的线性关联强度和方向，包括皮尔逊积矩相关系数的计算和解释。理解相关系数的取值范围及其统计学意义。 回归分析： 简单线性回归： 建立一个自变量与一个因变量之间的线性模型，以预测因变量的值。例如，研究年龄与收缩压之间的线性关系。 多元线性回归： 建立包含多个自变量与一个因变量之间的线性模型，以同时考虑多个因素对因变量的影响，并控制混杂因素。例如，研究吸烟、饮酒、饮食习惯等因素对血脂水平的联合影响。 逻辑回归： 尤其适用于因变量为二分类变量（如患病/未患病，治愈/未治愈）的研究。例如，预测某类人群患高血压的风险，并分析年龄、体重指数、家族史等危险因素的作用。 生存分析： 关注事件发生的时间，是医学研究中非常重要的统计方法。例如，研究某种药物对癌症患者生存期的影响，分析治疗方式、年龄、分期等因素对生存期的影响。 第四部分：实际操作与软件应用 理论学习固然重要，但统计学最终需要通过软件来实现。本书将重点介绍如何使用目前广泛应用于卫生统计学领域的 SPSS 软件（或其他主流统计软件，如R、Stata等，具体根据版本确定）。 软件安装与界面介绍： 引导您快速熟悉软件的基本操作界面，掌握数据导入、变量定义、数据管理等基础功能。 案例实践： 针对以上介绍的各种统计方法，本书将提供详细的软件操作步骤，结合实际卫生统计学案例，例如： 案例一： 分析某地区居民健康调查数据，描述不同年龄、性别、职业人群的BMI分布特征，并比较不同组间的BMI均数是否存在差异。 案例二： 研究某社区糖尿病患者的血糖控制情况，分析年龄、病程、用药依从性等因素与HbA1c水平之间的关系。 案例三： 评估一项新的公共卫生干预措施对某疾病发病率的影响，通过前后对比或对照组设计来分析干预效果。 案例四： 分析某项流行病学调查数据，探索吸烟、饮酒、体育锻炼等生活方式因素与心血管疾病发病风险之间的关联。 结果解读与报告撰写： 教授如何准确解读软件输出的结果，包括各种统计量、p值、置信区间、回归系数等，并指导您如何将统计分析结果清晰、规范地撰写到研究报告或论文中。 本书的特色与亮点： 注重实践导向： 每一章节都紧密围绕实际操作展开，理论讲解服务于实践应用，力求让读者“看得懂，做得到”。 案例丰富且贴近实际： 所选案例均来源于真实的卫生统计学研究，涵盖了传染病学、慢性病学、临床医学、公共卫生等多个领域，具有很强的代表性和借鉴意义。 操作步骤详尽清晰： 软件操作步骤图文并茂，力求做到零基础也能轻松上手。 强调结果解读： 不仅教您如何得出统计结果，更重要的是教会您如何理解和解读这些结果，并将其转化为有价值的结论。 循序渐进的学习路径： 内容从基础概念到复杂模型，由浅入深，适合不同程度的读者。 培养科学思维： 通过学习卫生统计学，您将逐步建立起严谨的科学思维模式，学会用数据说话，用证据支持观点。 本书适合读者： 在校学生： 医学院、公共卫生学院、护理学院、药学院等相关专业的本科生、研究生，需要完成课程实习、毕业设计或科研项目。 科研人员： 卫生、医学、生物学等领域的科研工作者，需要运用统计学方法分析数据，撰写科研论文。 临床医生： 希望提升自身数据分析能力，更好地理解和应用临床研究结果，甚至参与临床试验设计与数据分析。 公共卫生工作者： 负责疾病监测、健康评估、卫生政策制定与评估等工作，需要掌握数据分析方法来指导实践。 对数据分析和健康科学感兴趣的普通读者： 渴望了解如何用科学的方法解读健康信息，做出更明智的健康决策。 《卫生统计学实习指导》不仅仅是一本书，它更是一位引路人，一位良师益友。它将陪伴您在数据分析的道路上不断前行，从新手成长为一名自信、独立的统计学实践者。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握一项重要的技能，更能开启一个全新的视角，用数据洞察健康，用科学守护生命。

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如果非要指出一个可以改进的地方，可能就是对于一些前沿的、更新迭代速度极快的统计方法（例如机器学习在流行病学中的应用）的覆盖略显保守，毕竟传统卫生统计学的框架是相对稳定的。但是，对于一本旨在打牢基础的实习指导书而言，这种对经典方法的深度聚焦是完全可以理解和接受的。这本书的魅力在于其经久不衰的稳固性。我发现，无论数据分析的工具如何更新换代，基本的概率分布理论、抽样方法和参数估计的原理始终是核心。这本书在这些基石性内容上的讲解，可谓是教科书级别的典范。特别是关于如何设计一个符合统计学要求的临床试验（如随机化、盲法、样本量估算），书中提供的公式推导和实际操作步骤，是其他任何一本仅仅侧重于软件操作的书籍所无法比拟的。它培养的不是一个“按钮操作员”，而是一个能够独立设计和评估卫生研究的“分析师”。对于任何希望在卫生统计领域深耕的人来说，这本书与其说是教材，不如说是必备的“内功心法”。

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说实话，这本书的装帧和设计风格显得有些“老派”，缺乏时下流行的设计元素，可能不太吸引那些习惯于精美图文排版的年轻读者。然而，一旦你翻开它，就会发现这种朴素背后隐藏着的巨大能量。与其他一些为了凑字数而堆砌内容的参考书不同，这本书的每一页信息密度都非常高，几乎没有一句是多余的废话。它更像是浓缩的精华，需要你逐字逐句地去品味。尤其是在描述多因素回归分析模型构建时，作者对“共线性诊断”和“变量选择标准”的论述极其到位，清晰地指出了在生物统计建模中常见的陷阱。我曾尝试参考其他一些网络资源来弥补这部分知识点的不足，但发现那些资料要么过于简化，要么就是直接跳过了数学推导，使得应用起来总感觉底气不足。而这本书则恰恰填补了这种“原理与应用之间的鸿沟”，它让你不仅知道“怎么做”，更让你明白“为什么非得这么做”，这种严谨的治学态度，是现代快餐式学习中最稀缺的品质。

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坦白说，这本书的阅读体验是相当“硬核”的，它要求读者必须具备一定的预备知识，否则初读时可能会感到吃力。我记得第一次翻开它的时候，那些密密麻麻的希腊字母和统计学术语几乎让我产生了放弃的念头。但是，当我耐下心来，结合课堂上的讲解，反复咀嚼其中的核心概念后，便开始领略到其精妙之处。这本书的优势在于其内容的深度和广度，它没有满足于停留在教科书式的浅尝辄止，而是深入到了许多统计模型背后的数学原理。比如，对于假设检验部分，作者不仅给出了P值的解释，还详细阐述了犯第一类和第二类错误的概率意义，以及如何根据研究目标设定合理的检验效能。这种对理论根基的强调，使得读者在面对新的、书本上未曾出现过的研究设计时，也能够举一反三，灵活运用所学知识。书中提供的练习题设计得非常有挑战性，它们往往不是直接套用公式就能解决的，而是需要读者对研究背景有深刻理解后，才能选择正确的分析路径，这种“思考式学习”的导向，极大地锻炼了我的批判性思维能力。

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这本书的实用价值远远超出了课堂教学的范畴，它更像是一本“实战手册”。我特别喜欢它在数据处理和软件操作方面的详尽指导。在当前大数据时代，掌握数据分析软件是必备技能，而这本书在这方面的投入是巨大的。它不是简单地介绍菜单操作，而是深入讲解了如何利用主流统计软件（如SPSS或Stata）进行数据清洗、变量重编码以及缺失值处理等关键步骤。其中关于如何规范化数据输入和输出的章节，对我处理实际项目中的混乱数据表格帮助极大，避免了许多不必要的返工。更难能可贵的是，书中对统计结果的解读给出了非常人性化的指导。很多时候，软件会输出一堆表格和数字，让人不知所措，但这本书会用清晰的语言解释：“这个系数的增加意味着……，在实际的健康干预中，我们应该关注它的置信区间而非仅仅是点估计值。”这种将冰冷的数字与鲜活的健康问题联系起来的叙事方式，极大地提升了学习的趣味性和目的性。这本书的价值在于，它教会了你如何把数据“说人话”。

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这本书的封面设计得非常朴实，没有什么花哨的元素，让人一看就知道它是一本严谨的工具书。内页的纸张质感也挺好，看得出来是考虑到长期使用的需求，字迹清晰，排版工整，即便是面对那些复杂的公式和图表，也不会让人感到眼花缭乱。我最欣赏的是它在内容组织上的逻辑性，从基础的概念梳理到实际操作的步骤讲解，层层递进，非常顺畅。比如，在讲解如何构建一个有效的调查问卷时，作者并没有直接抛出模板，而是先花了大篇幅解释了不同测量尺度的选择对后续数据分析的深远影响，这种“知其所以然”的教学方式，对于我们这些初学者来说，无疑是极大的帮助。而且，书中引用了大量的真实案例，这些案例不仅仅是数据的堆砌，更是与具体卫生问题的紧密结合，让我真切体会到统计学是如何在公共卫生领域发挥实际作用的。例如，在讨论生存分析时，书中详细对比了Kaplan-Meier法和Cox回归模型的适用场景和优缺点，并且配上了清晰的R语言代码示例，这对我后续的学习和实践工作打下了非常坚实的基础。总而言之，这是一本从细节处彰显专业水准的教材，绝对值得拥有。

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