医用多元统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张家放 编

出品人:

页数:397

译者:

出版时间:2002-1

价格:33.50元

装帧:

isbn号码:9787560926834

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计
• 生物统计
• 多元统计
• 统计学
• 医学研究
• 数据分析
• SPSS
• R语言
• 临床研究
• 流行病学

现代生物统计学原理与应用 本书旨在为生命科学、医学研究人员和统计学学生提供一套全面、深入且具有实践指导意义的现代生物统计学知识体系。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论推导，转而聚焦于统计学思想在生物医学数据分析中的实际应用、方法选择的逻辑以及结果的合理解读。 全书共分为六个主要部分，涵盖了从基础概率论到前沿高维数据分析的广泛内容，确保读者能够构建起坚实的统计学思维框架。 --- 第一部分：统计学基础与数据准备 本部分是后续复杂分析的基石，重点在于理解数据的本质和统计推理的逻辑。 第一章：生物医学数据概述与描述性统计 我们将详细介绍生物医学研究中常见的数据类型（连续、分类、时间事件数据）及其特征。着重探讨如何使用恰当的图表（如箱线图、生存曲线、热图）和集中趋势与离散度指标（均值、中位数、标准差、四分位数间距）来有效地描述数据分布。强调数据可视化在初步探索和发现异常值中的关键作用。 第二章：概率论基础与随机变量 回顾必要的概率论知识，包括条件概率、贝叶斯定理在疾病诊断中的应用。详细介绍几种核心的概率分布：正态分布（及其在中心极限定理中的重要性）、二项分布、泊松分布。探讨如何判断实际生物数据是否符合特定分布，以及分布选择对后续模型建立的影响。 第三章：统计推断的逻辑与假设检验 这是本书的核心概念之一。清晰界定总体与样本、参数与统计量。深入剖析零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的建立原则。详细解释 $P$ 值的含义、误判的风险（I 类和 II 类错误），并引入统计功效（Power）的概念，指导研究者在实验设计阶段确定合理的样本量。强调置信区间作为估计总体参数优于单一 $P$ 值的价值。 --- 第二部分：经典参数估计与比较方法 本部分聚焦于传统的、应用最为广泛的统计检验方法，适用于小样本或数据结构清晰的场景。 第四章：方差分析（ANOVA）及其扩展 系统介绍单因素方差分析的原理，如何检验三个及以上独立样本均值是否存在显著差异。深入探讨重复测量方差分析（RM-ANOVA）处理纵向数据和配对数据的优势。对于方差不齐等违背正态性假设的情况，将介绍非参数替代方法（如 Kruskal-Wallis 检验）。 第五章：$t$ 检验的精细化应用 区分独立样本 $t$ 检验、配对样本 $t$ 检验和单样本 $t$ 检验的使用场景。特别关注在多重比较情境下，如何校正传统 $t$ 检验带来的假阳性率上升问题，介绍 Bonferroni 校正和 Tukey 事后检验的实际操作。 第六章：非参数检验方法集锦 当数据不满足正态性或顺序尺度数据不适合参数检验时，本章提供替代方案。详细讲解 Mann-Whitney $U$ 检验（替代独立 $t$ 检验）、Wilcoxon 符号秩检验（替代配对 $t$ 检验）以及中位数检验的应用。重点在于理解非参数检验是基于秩次的比较而非原始数值的比较。 --- 第三部分：关联性分析与回归建模 本部分是现代医学研究中应用最频繁的部分，着重于量化变量间的关系并建立预测模型。 第七章：相关分析与线性回归 介绍 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数的计算与解释。深入探讨简单线性回归模型：最小二乘法的原理、回归系数的解释、模型拟合优度 ($R^2$) 的评估。强调残差分析在检验线性回归基本假设（独立性、同方差性、正态性）中的重要性。 第八章：多元线性回归与模型选择 扩展至多元线性回归，讨论如何纳入多个协变量（Confounders）以控制混杂因素。系统介绍逐步回归法（前向、后向、混合法）的优缺点，以及更稳健的模型选择标准（如 AIC, BIC）。探讨多重共线性对模型稳定性的影响及诊断方法。 第九章：广义线性模型（GLM） 针对医学研究中常见的非正态响应变量，本章重点介绍 GLM 的框架。详细阐述逻辑回归（Logistic Regression）在分析二分类结局（如疾病有无、疗效成功率）中的应用，系数的优势比（Odds Ratio, OR）解读。介绍泊松回归（Poisson Regression）在分析计数数据（如发病率）中的应用。 --- 第四部分：生存分析与时间事件数据 生存分析是临床试验和流行病学研究的关键工具，本部分提供完整的分析流程。 第十章：生存数据的处理与非参数估计 定义生存时间、删失（Censoring）的类型及其对分析的影响。介绍非参数方法：Kaplan-Meier 法来估计生存函数，并使用 Log-rank 检验比较不同组间的生存曲线差异。 第十一章：Cox 比例风险回归模型 核心内容是 Cox 半参数模型。详细解释风险比（Hazard Ratio, HR）的含义及其置信区间。讲解如何将协变量纳入模型，并评估模型拟合的比例风险假设（Proportional Hazards Assumption），包括使用 Schoenfeld 残差图进行诊断。 --- 第五部分：高维数据与前沿方法 随着组学数据的爆发，统计学分析已进入高维时代，本部分介绍处理复杂数据结构的方法。 第十二章：主成分分析（PCA）与因子分析 介绍降维技术，PCA 如何通过正交变换将大量相关变量转化为少数不相关的综合变量（主成分），及其在数据压缩和可视化中的作用。因子分析侧重于识别潜变量结构。 第十三章：聚类分析与分类 区分基于距离的聚类方法（如 K-均值）和层次聚类方法。重点在于如何确定最佳聚类数，以及如何对得到的分类结果进行生物学解释和验证。 --- 第六部分：实验设计与统计质量控制 统计的价值不仅在于分析，更在于设计。 第十四章：临床试验与研究设计 探讨不同研究类型的统计学特性：横断面研究、病例对照研究和队列研究的优势与偏倚控制。详细阐述随机对照试验（RCT）的设计原则，包括盲法、随机化方案。 第十五章：样本量估算与统计功效分析 提供针对不同检验（均值比较、比率比较、生存分析）的实用样本量估算公式和软件操作指导。强调在项目启动前进行严格的功效分析，以确保研究结果的可靠性与伦理合理性。 全书贯穿统计软件操作指导（以 R 语言和 SPSS 为例），力求实现理论与实践的无缝对接，使读者不仅知其“然”，更能解其“所以然”，最终能够独立、批判性地处理和解释复杂的生物医学数据。

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我是一名在读的医学博士生，目前正在进行一项关于心血管疾病危险因素的研究。在文献回顾中，我发现很多高影响力的研究都使用了多元统计方法来探究多个危险因素与疾病发病率之间的复杂关系。然而，我目前掌握的统计知识还不足以支撑我独立完成这类研究。因此，《医用多元统计方法》这本书，对我来说，无疑是一个及时雨。我尤其关注书中关于“多重线性回归”和“多元逻辑回归”的章节，我希望书中能详细介绍这些方法的模型构建步骤，变量筛选策略，以及如何解释回归系数，例如在心血管疾病的研究中，如何解释不同生活方式因素对高血压发病风险的影响。此外，我希望书中能提供一些关于如何处理数据中的共线性问题，以及如何评估模型拟合优度的实用建议。我还会关注书中关于“组间差异分析”的介绍，例如如何利用T检验、ANOVA等方法来比较不同组别患者的某些临床指标，以及如何利用协方差分析来控制混杂因素的影响。

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作为一名对医学统计学有着长期学习和实践的爱好者，我一直关注着统计学在医学领域的最新发展。当得知《医用多元统计方法》这本书的出版时，我便充满了期待。《医用多元统计方法》这本书的结构安排，我个人认为非常合理，它从基础的统计概念出发，逐步深入到更复杂的多元分析技术，这对于我这样希望系统性学习的读者来说，是非常友好的。我特别喜欢书中对每一个统计方法都进行了详细的数学推导和原理阐述，这有助于我理解方法的内在逻辑，而不只是停留在“如何使用”的层面。同时，我也希望书中能提供一些关于如何进行敏感性分析的指导，因为在医学研究中，模型的稳健性往往是评价其可靠性的重要指标。如果书中能够结合一些经典的医学研究案例，比如大型临床试验的分析，或者流行病学调查的解读，那将更能体现出多元统计方法在医学研究中的强大力量。我还会关注书中关于统计软件操作的部分，尤其是对于R语言在医学统计分析中的应用，因为R语言强大的数据处理和可视化能力，在当前的医学研究领域越来越受欢迎。

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作为一名对生物统计学有着浓厚兴趣的医学研究人员，我一直致力于提升自己在统计分析方面的能力。《医用多元统计方法》这本书的出版，正是我所需要的。我特别希望书中能够提供关于“主成分分析”和“因子分析”在医学数据降维中的应用案例。例如，在研究影响患者生活质量的多个因素时，如何利用这些方法将众多的问卷条目转化为少数几个关键的潜在因子，从而简化分析过程，并获得更具解释性的结果。此外，我对书中关于“典型相关分析”的介绍也充满期待，因为在医学研究中，我们常常需要探究两组变量之间的整体相关性，例如，如何分析患者的遗传背景与临床表型之间的关系。我希望书中能给出具体的计算步骤和结果解读方法。我还会重点关注书中关于“多层线性模型”的介绍，因为在医学研究中，我们常常需要处理嵌套数据，比如同一个患者在不同时间点的数据，或者不同病房的患者数据。

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拿到《医用多元统计方法》这本书，首先映入眼帘的是其详尽的目录，里面涉及到的诸如主成分分析、对应分析、典型相关分析等，都是我在阅读文献时经常遇到的，却又总是似懂非懂的术语。作为一名对医学科研抱有浓厚兴趣的年轻学者，我深知扎实的统计学功底是进行严谨科学研究的基石。这本书的书名就直指我当前的痛点，我期望它能成为我手中的利器，帮助我更好地处理和分析多维度的医学数据。我尤为关注书中关于变量选择和模型构建的章节，因为在实际研究中，如何从众多的潜在影响因素中挑选出关键变量，并构建一个既能解释现象又能预测结果的模型，是极具挑战性的。书中如果能提供一些关于如何避免过度拟合和欠拟合的实用建议，那将极大地提升我研究的鲁棒性。此外，我对书中关于分类变量和连续变量混合处理的方法也充满了好奇，因为许多医学研究的数据性质往往是复杂的，需要能够同时处理不同类型变量的分析技术。我希望这本书能提供具体的计算公式和步骤，以及它们在医学领域实际应用中的案例，这样我才能更直观地理解这些抽象的统计概念，并尝试将其应用到我自己的研究课题中。

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《医用多元统计方法》这本书，初拿到手的时候，就被它厚重的质感和封面上严谨的字体所吸引。我是一名临床医生，平时工作中接触到不少科研数据，但对于如何更深入地挖掘数据背后的信息，一直感到力不从心。许多研究论文中出现的多元统计分析方法，例如因子分析、聚类分析、判别分析等等，对我来说，就像是那些神秘的古老符文，虽然知道它们能够揭示事物本质，但自己却难以解读。这本书的出现，无疑点亮了我探索数据世界的希望之光。从目录上看，它涵盖了许多我感兴趣的内容，从基础的回归分析延伸到更复杂的模型，这让我看到了提升自己科研能力的巨大潜力。我特别期待书中关于如何选择合适的统计模型，以及如何解读模型输出结果的详细讲解。毕竟，在实际的临床研究中，模型的选择直接关系到研究结论的可靠性，而对结果的准确解读更是将研究成果转化为临床实践的关键。我希望这本书能够提供清晰的步骤和易于理解的案例，帮助我这种非统计学专业的读者也能逐步掌握这些强大的工具。我还会关注书中关于软件应用的部分，比如SPSS、R语言等，毕竟理论的掌握需要通过实践来巩固。如果书中能提供一些实际操作的指导，那将是锦上添花。

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我之所以选择《医用多元统计方法》这本书，很大程度上是因为我所在的医学研究团队在处理大量临床试验数据时，遇到了瓶颈。我们拥有大量的患者信息，包括病史、治疗方案、实验室检查结果、影像学数据等等，这些都是高维度的数据。如何从这些海量的数据中提取有用的信息，找出影响疗效的关键因素，甚至预测个体患者对某种治疗的反应，是摆在我们面前的重大课题。这本书的目录中提到的“降维技术”、“模型评估与选择”、“数据挖掘”等字眼，都深深地吸引了我。我迫切希望书中能提供清晰的思路和实用的方法，来帮助我们解决实际问题。比如，关于因子分析和主成分分析，我希望能了解它们在医学数据预处理中的具体应用，如何通过这些方法来简化数据，同时又不丢失关键信息。另外，书中关于聚类分析的介绍，如果能包含如何在医学上对患者进行分型，或者对疾病进行分类的案例，那就太有价值了。我更希望书中能提供一些关于如何优化模型性能的建议，以及如何将统计分析的结果转化为具有临床指导意义的结论。

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我是一名肿瘤科的临床医生，日常工作中接触到大量的病例数据，包括患者的临床特征、治疗方案、预后信息等等。我一直想利用这些数据进行深入的科研分析，但苦于统计学知识的匮乏。《医用多元统计方法》这本书的出现，让我看到了希望。我非常希望能从这本书中学习到如何使用“生存分析”方法来研究影响患者生存期的各种因素，例如，如何建立Cox比例风险模型来预测患者的复发风险或死亡风险。我希望书中能提供详细的模型构建和结果解读的指南，并且包含一些实际的临床案例，帮助我理解如何将这些统计方法应用于实际的临床研究。此外，我对书中关于“支持向量机”（SVM）和“决策树”等机器学习方法在医学预测模型构建中的应用也充满好奇，因为这些方法在处理复杂非线性关系方面具有独特的优势。我希望书中能提供关于这些方法的原理介绍，以及在医学预测建模中的具体应用步骤和评价指标。

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拿到《医用多元统计方法》这本书，我的第一感觉是它的内容覆盖面非常广。从基础的描述性统计，到高级的判别分析、聚类分析，甚至还有一些我不太熟悉的因子分析、路径分析等，似乎都能在书中找到相应的介绍。我希望能从这本书中学习到如何系统地对医学研究中的数据进行整理、清洗和初步探索。我对书中关于“数据可视化”的部分尤为期待，因为清晰、直观的数据展示能够帮助我更好地理解数据，也能让我的研究成果更容易被他人理解。我希望书中能介绍一些常用的统计图表，如散点图、箱线图、直方图等，并说明它们在医学数据分析中的具体应用场景。同时，我也对书中关于“异常值检测与处理”的方法感兴趣，因为在医学数据中，常常会出现一些特殊情况，需要我们能够有效地识别和处理，以避免它们对分析结果造成过大的干扰。我还会仔细研究书中关于“模型诊断”的章节，例如如何检查模型假设的满足程度，以及如何判断模型的稳健性。

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《医用多元统计方法》这本书的内容，正如其名，是专门针对医学领域研发的。我一直觉得，医学研究的特殊性在于其数据来源的多样性和复杂性，以及研究对象本身固有的生物变异性。因此，传统的单一变量分析方法往往难以完全捕捉数据之间的精妙联系。这本书的出现，正好填补了这一领域的空白。我尤其期待书中关于生存分析和时间序列分析的章节，因为这两个方向在我目前的研究领域中扮演着至关重要的角色。例如，在肿瘤学的研究中，我们常常需要分析影响患者生存期的各种因素，并建立预测模型；而在流行病学研究中，则需要分析疾病发生率随时间变化的规律，并预测未来的趋势。如果书中能详细介绍这些方法的原理、假设条件，以及在具体医学场景下的应用范例，那对我来说将是极大的帮助。我还会仔细研究书中关于多重比较和多重检验的部分，因为在探索性研究中，我们常常需要同时检验大量的假设，如何控制第一类错误的发生，是保证研究结果可信度的关键。我希望作者能给出一些实用的技巧和注意事项，帮助我在数据分析过程中避免误入歧途。

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在我的学习过程中，我发现很多医学论文中都引用了多元统计方法，例如线性回归、逻辑回归、COX比例风险模型等，但对于这些方法的具体原理和适用条件，我总是难以深入理解。因此，《医用多元统计方法》这本书的出现，就像是为我打开了一扇新的大门。我希望这本书能够提供关于假设检验的详细讲解，特别是如何针对医学研究中的特定问题设计恰当的假设检验，并正确解读检验结果。同时，我也对书中关于实验设计与统计分析相结合的部分非常感兴趣，因为在临床试验中，合理的实验设计是保证研究结果科学性和有效性的前提，而统计分析则是对实验结果进行科学评价的必要手段。我希望书中能给出一些关于样本量计算、随机化、盲法等实验设计要素的统计学解释，以及如何将这些设计要素融入到后续的数据分析中。我还会重点关注书中关于方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）的介绍，因为这些方法在比较不同治疗组的疗效时非常常用。

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