具体描述
《医学统计学》把具体统计设计方法放在第十五章中详细讨论，并在第十六章单独介绍样本估量方法。第四章和第十八章为统计描述，前者介绍最基本统计描述方法，后者为多变量统计描述。第五章介绍随机变量的概论分布，它是统计学中极为重要的基本概念，是统计推断的理论基础。第六章为参数估计，第七章至第十一章介绍常用假设检验方法。第十二章和第十三章讨论线性相关与回归。此后的章节主要介绍临床测量误差评价与诊断试验、多变量分析方法等。第二十六章介绍数据处理的一般原则与方法。
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读后感
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用户评价
这本书给我的整体感觉是：厚重，但绝不晦涩。作为一名在读的博士生，我发现很多所谓的“经典”统计教材，要么过于注重纯数学证明，把读者绕晕在符号海洋里；要么就是过于肤浅，只是罗列公式和软件操作步骤，缺乏对统计思想的深入剖析。而《医学统计学》恰好找到了一个绝佳的平衡点。它的内容组织结构极其严谨，从最基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到多因素分析和流行病学研究中的常用设计，环环相扣，脉络清晰。我发现，作者在解释概念时，总是会先引入一个真实的医学困境，然后才引出相应的统计学工具来解决它，这种以问题为导向的教学方法，极大地激发了我继续深入阅读的兴趣。它不只是教你“如何做”统计，更重要的是教你“为什么用这个方法”，以及“这个方法背后的统计学哲学是什么”。这种深层次的内化，对于未来进行独立研究和评审他人研究成果时，是不可或缺的思维基础。
评分这本书的印刷质量和排版设计，简直可以称得上是教科书中的典范。我收到书时，首先注意到的是纸张的质感，阅读起来非常舒适，即使长时间盯着那些密集的图表和公式也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是其内部结构的可视化处理。例如，在讲解样本量估算时，书中巧妙地使用了流程图和决策树，将原本一个需要复杂计算的步骤，变得像一个简单的逻辑判断过程。此外，作者在关键术语的定义和公式的推导部分，都采用了加粗或使用醒目的色块进行区分，这对于在复习或查找资料时，能迅速定位到核心信息点，节省了大量时间。我经常在章节末尾发现“统计陷阱”或“专业提示”这样的栏目，这些小贴士往往是经验之谈，揭示了统计实践中容易被忽略的细微之处，比如报告效应量而非仅仅是P值的重要性。这些细节上的用心，使得这本书在众多教材中脱颖而出，真正做到了“工具书”和“学习资料”的双重价值。
评分这本《医学统计学》的教材，对我这个刚踏入医学研究领域的新手来说，简直就是一座需要攀登的高峰。我原本以为统计学就是那些枯燥的数字和公式堆砌，光是看到“概率分布”、“假设检验”这些名词就让人头皮发麻。然而，这本书的编排方式却出乎意料地友好。它没有一上来就抛出复杂的理论，而是用大量贴近临床实际的案例来引导我们理解概念。比如，书中在讲解如何评估一种新药的疗效时，会详细剖析不同样本量对结果可靠性的影响，而不是仅仅停留在数学推导上。这使得我能真正体会到统计学在医学决策中的核心地位。我记得有一次为了理解“P值”的真正含义，我反复阅读了好几遍相关的章节，它清晰地阐释了P值不是效应大小的指标，而仅仅是观察到当前结果或更极端结果的概率，这种严谨的界定对于我们撰写研究论文至关重要。书中对SPSS等软件的操作步骤讲解得也相当细致，配图清晰明了，让我一个对软件操作一窍不通的人也能快速上手进行数据清理和初步分析。虽然内容深度足够支撑专业人士使用，但它的入门友好度设计得非常成功，真正做到了理论与实践的无缝对接。
评分说实话，我购买这本书是带着一种强烈的功利目的，那就是希望能快速掌握处理我手上那批基因测序数据的方法。这本书在处理高通量数据分析的基础统计方法上，提供了一个非常扎实的框架。我尤其欣赏它对非参数检验的详尽阐述。在生物医学研究中，很多数据并不完全符合正态分布的要求，传统的T检验和方差分析有时会给出误导性的结果。这本书没有回避这些“脏数据”问题，而是系统地介绍了秩和检验、符号检验等非参数方法，并清晰地指出了它们各自的应用场景和局限性。我记得其中一个关于生存分析（Kaplan-Meier曲线和Cox回归）的章节，讲解得深入且富有逻辑层次。作者似乎非常了解科研人员在实际操作中会遇到的难点，例如如何选择合适的协变量、如何解释回归系数的生物学意义，而不是单纯地停留在模型拟合的层面。这种“知其然，更知其所以然”的讲解风格，极大地提升了我分析复杂数据的信心和准确性。
评分如果要给这本书下一个定性评价，我会称它为“跨越学科壁垒的桥梁”。我身边很多非统计学出身的临床医生朋友，起初对统计学抱有一种敬而远之的态度，认为那是非量化专业的专属领域。然而，自从我们一起研读了这本书后，他们的看法有了显著的转变。这本书最成功的一点在于，它用医学的“语言”去重新包装了统计学的“骨架”。它没有强迫读者成为专业的统计学家，而是致力于培养合格的“统计素养”。比如，书中对偏倚（Bias）和混杂（Confounding）的讨论，非常贴合临床试验和观察性研究的实际操作。它不仅仅是告诉我们要做随机化和分层分析，而是深入剖析了为什么特定的混杂因素需要被控制，以及控制不当会带来多大的临床风险。这种强调“医学意义大于数学形式”的叙事方式，让统计学不再是冰冷的数字游戏，而是成为我们保障患者健康、提升医疗质量的有力武器。它让我深刻理解到，好的临床研究，统计学是其不可动摇的基石。
评分建议假装在做「AB Test」的人了解如何做严谨的统计
评分第二版的墨绿皮，很压抑的颜色。
评分研究可用
评分研究可用
评分快速浏览了半本书，复习了统计知识，具体的实战，还是要看看课件和B站????
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