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出版者:

作者:孙振球

出品人:

页数:890

译者:

出版时间:2005-8

价格:88.00元

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isbn号码:9787117069281

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好的，这里为您构思一份关于《医学统计学》的图书简介，这份简介将着重于其在医学研究和实践中的核心应用、理论基础以及对研究人员和临床医生的重要性，同时确保内容充实、专业且自然流畅，不含任何AI痕迹。 --- 图书简介：循证医学的基石——《医学统计学原理与应用》 导论：驾驭数据，洞察疾病的科学之钥 在当代医学科学的宏伟殿堂中，循证医学（Evidence-Based Medicine, EBM）已成为指导临床决策和推进科研创新的核心范式。然而，任何严谨的医学研究、有效的临床试验乃至精确的公共卫生决策，都离不开一个不可或缺的支撑体系——医学统计学。 本书《医学统计学原理与应用》，并非仅仅是对枯燥数学公式的简单罗列，而是致力于构建一座坚实的桥梁，连接起基础的生物学、临床实践与严谨的定量分析方法。我们深知，面对海量的病案资料、复杂的实验数据和日益精细的临床试验结果，若缺乏统计学的思维和工具，任何宝贵的医学信息都可能被误读或淹没。本书的目标，正是赋予广大医学同仁——无论是科研工作者、临床医生、公共卫生专家，还是医学院的莘莘学子——驾驭这些数据、从中提取可靠结论的强大能力。 第一部分：统计思维与医学数据的基石 医学研究的起点，是准确的观察与清晰的提问。本部分将奠定读者对医学统计学的整体认知框架。 1. 统计学在医学中的独特地位： 我们将深入探讨为何医学研究必须依赖概率论和数理统计。从疾病的发生频率、病因的归因分析，到药物疗效的评估，统计学如何帮助我们从有限的样本推断出对整个人群的认识，并量化这种推断的不确定性。 2. 数据类型与测量尺度： 医学数据的复杂性远超一般领域。本书详尽区分了名义、顺序、区间和比率等不同类型的测量尺度，并阐明了每种数据类型对后续选择统计检验方法的决定性影响。例如，如何恰当地处理生存时间数据、等级评分（如疼痛评分或严重程度分级）以及生物标志物的连续数值。 3. 抽样技术与代表性： 临床研究的有效性，首先取决于样本是否能真实地反映目标人群。本章系统梳理了简单随机抽样、分层抽样、系统抽样以及集群抽样等方法，并重点剖析了在大型流行病学调查和多中心临床试验中，如何设计科学的抽样方案，以最大限度地减少选择偏倚（Selection Bias）。 4. 描述性统计的艺术： 数据的“画像”至关重要。除了标准的集中趋势（均数、中位数、众数）和离散趋势（标准差、四分位距）的计算外，本书强调了可视化在医学沟通中的作用。我们将指导读者如何利用直方图、箱线图、散点图等工具，快速识别数据分布的形态、异常值（Outliers）以及潜在的偏态问题，这些都是后续推断性统计分析的前提。 第二部分：推断统计的核心：从假设到结论 医学研究的精髓在于验证和推论。本部分聚焦于统计推断的核心工具，即如何通过样本数据对总体做出可靠的判断。 5. 概率论基础与统计分布： 概率是统计推断的语言。本书会清晰讲解医学中最常遇到的几种分布，包括二项分布、泊松分布，以及作为推断核心的正态分布及其在Z检验中的应用。我们还将详细阐述中心极限定理的深刻意义，它如何使许多基于正态分布的检验方法能够应用于非正态的医学数据。 6. 估计与置信区间： 点估计往往过于武断。本书侧重于构建置信区间（Confidence Interval, CI），这才是对效应量（如平均差异、比值比）最负责任的量化表达。我们将指导读者理解“95%置信区间”的真正含义，并展示如何解释CI以评估临床意义而非仅仅是统计显著性。 7. 假设检验的逻辑框架： 本章是全书的理论核心。我们将彻底解析原假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的构建，P值的正确解读（及其常见误区），以及I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）在医学决策中的权衡。此外，统计功效（Power）的计算与设计，作为确保试验能够发现真实效应的关键，将得到专门且深入的阐述。 8. 常用参数检验方法： 针对均数差异的比较，本书系统介绍了T检验（单样本、独立样本、配对样本），并延伸至方差分析（ANOVA）在多组间比较中的应用，例如评估不同剂量药物或多种治疗方案的疗效差异。 9. 常用非参数检验方法： 考虑到大量医学数据（如疼痛评分、生活质量指数）不满足正态分布的严格要求，本书详细介绍了秩检验，包括Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，确保研究人员在数据特性不理想时，仍能采用稳健的统计方法。 第三部分：医学研究的专门工具箱 本部分将视角转向医学研究中最为关键的几种特定分析领域，这些工具直接服务于临床试验和流行病学研究。 10. 关联性分析与回归模型： 探究变量间的关系是揭示病因和预测预后的关键。我们不仅讲解相关系数的计算与解释，更会深入浅出地介绍线性回归模型，用以建立定量预测方程。 11. 逻辑回归与生存分析： 对于结局变量为二分类（如患病/未患病、有效/无效）的场景，Logistic回归是必需工具。本书将重点解析优势比（Odds Ratio, OR）及其置信区间的临床解读。此外，针对生存时间数据，Kaplan-Meier 曲线的绘制和Cox比例风险回归模型在长期随访研究中的应用，将作为重要的章节进行详述。 12. 关联与因果：分类数据分析： 卡方检验在医学文献中无处不在。本章专注于分析列联表数据，包括拟合优度检验、独立性检验，以及相对危险度（Relative Risk, RR）和绝对风险降低值（ARR）的计算与意义，这些是衡量暴露因素与疾病关联强度的关键指标。 13. 诊断试验的评估： 评估一个新的检验方法或诊断工具的价值，依赖于特异性（Specificity）、敏感性（Sensitivity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。本书将系统阐述如何通过受试者工作特征曲线（ROC曲线）和曲线下面积（AUC）来综合评价诊断试验的准确性和区分能力。 结语：从数据到决策的严谨跨越 《医学统计学原理与应用》力求在理论的深度与实践的操作性之间找到完美的平衡。它不仅是理论学习的教材，更是临床研究者在撰写方案、分析数据、解读结果时，可以随时翻阅的实用手册。掌握本书所传授的知识，意味着能够批判性地阅读顶级医学期刊上的文章，识别出设计上的缺陷和结论上的夸大；更意味着能够设计出更具科学性、更高伦理标准的临床研究。 我们相信，严谨的统计思维，是每一位致力于提升人类健康水平的医学专业人士的必备素养。 本书，便是开启这扇科学之门的钥匙。 ---

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这本书的语言风格非常适合现代医学研究者的阅读习惯，节奏紧凑，但又不失人文关怀。它在讨论“测量误差”和“信效度”时，明显注入了更多生物统计学的专业视角。例如，在讲解信度时，它清晰地区分了重测信度、评分者间信度，并提供了ICC（组内相关系数）的具体计算场景，而不是简单地提及Cronbach's α。更重要的是，作者将这些统计概念与临床量表的实际应用紧密绑定，比如如何判断一个疼痛评分量表是否可靠、一个生物标志物的诊断效能如何用敏感性、特异性、ROC曲线来量化。这种将冰冷的数字与真实的医疗场景无缝对接的能力，使得这本书在众多枯燥的统计学著作中脱颖而出。它成功地让统计学不再是医学研究的“绊脚石”，而是成为了推动医学进步的“加速器”。

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坦白说，我原本对这类教材抱持着一种“应付考试”的心态，但这本书的叙事方式却着实让我感到惊喜。它仿佛是一位经验丰富的老教授，带着你沿着一条蜿蜒但逻辑清晰的路径前行。让我印象深刻的是它对“生存分析”那一章节的处理。通常这部分内容都充斥着复杂的数学推导，让人望而生畏，但这本书却采用了“问题导向”的教学法，从“病人治疗后还能活多久”这个最直接的临床问题切入，循序渐进地引入了Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验乃至Cox比例风险模型。作者在解释Cox模型时，没有直接抛出那个复杂的公式，而是通过一个生动的比喻——“风险比”（Hazard Ratio）就像是衡量风险的跷跷板——来解释其内在逻辑。这种讲法极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让我这个主要精力放在临床实践的人，也能领略到统计模型的优雅之处。阅读过程中，我甚至能感受到作者希望我们能够真正利用统计工具来改善病患预后的那份热忱。

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这本《医学统计学》读起来，就像是拿着一把精密的瑞士军刀，准备解剖一堆错综复杂的临床数据。我印象最深的是它对“P值”的阐述，不像很多教材那样干巴巴地堆砌公式，而是真正把它放到了临床决策的语境下。作者非常巧妙地用了一系列真实案例来阐释，比如某个新药的疗效评估，从研究设计阶段的样本量估算，到数据分析中的假设检验，每一步都紧密结合着医学伦理和实际操作的考量。特别是关于混杂因素的处理，它没有止步于简单地提及回归分析，而是深入探讨了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）在观察性研究中的应用，那种对研究严谨性的追求，让人读起来非常踏实。这本书的图表制作也堪称一绝，那些流程图和决策树清晰得让人一目了然，即便是我这种统计基础相对薄弱的临床医生，也能快速跟上作者的思路，不会在复杂的统计术语面前迷失方向。它不仅仅是教你如何计算，更是教你如何“思考”统计结果背后的科学含义，这对于我们日常撰写研究论文、解读医学文献至关重要。

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这本书的深度和广度，远远超出了我预期的“入门指南”范畴。我特别欣赏它在“贝叶斯统计”和“非参数检验”这两块内容上的着墨。在很多传统教材中，这两部分往往只是草草提及，点到为止。然而，这本《医学统计学》却花了相当大的篇幅，用非常细致的笔墨来阐述贝叶斯方法的思维框架，尤其是在小样本研究或者罕见病研究中，它如何提供比传统频率学派更直观的推断。作者通过对比同一组数据在频率学派和贝叶斯框架下的不同解释，直观地展示了先验信息的重要性，这对我冲击很大。此外，对于非参数检验的介绍，它没有仅仅停留在何时选用Wilcoxon秩和检验，而是深入剖析了它背后的秩（Rank）的原理，以及在数据分布不符合正态假设时，这种方法的稳健性体现在哪里。这种对统计学底层逻辑的深挖，让这本书更像是一部理论指导手册，而非仅仅是工具书。

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我以一名需要进行大量Meta分析的研究人员的视角来看待这本书，它在“系统评价与Meta分析”部分的处理是极其专业和到位的。书中对于森林图（Forest Plot）的解读部分，简直是教科书级别的示范。它细致地讲解了异质性（Heterogeneity）的来源，从临床异质性到方法学异质性，再到统计学异质性（I²统计量和Q检验的差异应用），分析得丝丝入扣。最让我赞赏的是，它专门辟了一章来讨论发表偏倚（Publication Bias）的检测方法，如漏斗图（Funnel Plot）的绘制和Egger检验的应用。作者强调，一个严谨的Meta分析师，必须首先学会如何“发现”并尝试“修正”那些未被发表的阴性结果，这种对学术诚信的强调，在当前的科研环境中显得尤为重要。读完这一章，我感觉自己对如何批判性地解读已有的系统综述，又有了新的武器。

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