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出版者:Duxbury Press

作者:Bernard Rosner

出品人:

页数:868

译者:

出版时间:2005-2-24

价格:USD 212.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534418205

丛书系列:

图书标签:

• Biostatistics
• Statistics
• Health Sciences
• Epidemiology
• Research Methods
• Data Analysis
• Probability
• Medical Statistics
• Public Health
• Bioinformatics

《生物统计学原理》是一本旨在为读者提供坚实生物统计学基础知识的权威著作。本书深入浅出地讲解了在生物学研究中至关重要的统计学概念和方法，为理解、设计和分析生物学实验奠定了坚实的基础。 核心内容与结构 本书的编写紧密围绕生物学研究的实际需求，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的研究设计和数据分析技术。 数据与描述性统计： 开篇便清晰地阐述了生物学数据的主要类型（如定量数据、定性数据）以及如何进行有效的描述性统计。读者将学习如何计算均值、中位数、众数、方差、标准差等基本统计量，并掌握使用直方图、箱线图、散点图等图表工具来直观展示数据的分布特征和趋势。这部分内容为后续的推断性统计打下了良好的基础。 概率与概率分布： 概率论是统计学不可或缺的一部分。《生物统计学原理》详细介绍了概率的基本概念，包括事件、概率的计算方法以及条件概率。在此基础上，本书着重讲解了在生物学研究中常见的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。特别地，正态分布作为生物学现象中极为普遍的分布形式，书中对其性质、定理（如中心极限定理）以及在统计推断中的应用进行了详尽的阐述。 抽样分布与统计推断： 理解抽样分布是进行统计推断的关键。《生物统计学原理》清晰地解释了抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，并强调了其与正态分布的关系。在此基础上，本书系统介绍了统计推断的核心内容，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验。读者将学习如何计算置信区间来估计总体参数的可能范围，以及如何运用假设检验来判断研究假设的可靠性。 假设检验的深入探讨： 假设检验是生物统计学中最核心且应用最广泛的工具之一。《生物统计学原理》不仅介绍了Z检验、t检验、卡方检验等常用检验方法，还详细阐述了每种检验的适用条件、步骤以及结果的解释。特别是对于t检验，书中分别讲解了单样本t检验、配对t检验和独立样本t检验，并深入讨论了方差齐性检验在选择t检验类型中的重要性。此外，卡方检验在分析分类变量之间的关联性方面的重要性也得到了充分体现。 方差分析（ANOVA）： 当研究涉及三个或更多组别的均值比较时，方差分析成为比多次t检验更有效的方法。《生物统计学原理》对单因素和双因素方差分析进行了详细的介绍。读者将学习如何分解总变异，理解F统计量的原理，并掌握如何解释ANOVA的输出结果，从而判断不同处理组或因素之间是否存在显著差异。 回归分析： 探索变量之间的定量关系是生物学研究的重要目标。本书系统介绍了回归分析，从简单的线性回归开始，讲解了如何建立回归模型，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度（如R平方）。书中也可能涉及多元线性回归，用于分析多个自变量对因变量的影响。 相关分析： 与回归分析相辅相成，相关分析用于度量两个变量之间的线性关联强度和方向。《生物统计学原理》会讲解如何计算Pearson相关系数，并对其进行显著性检验。 非参数统计： 并非所有生物学数据都满足参数检验的假设（如正态性）。因此，非参数统计方法在生物统计学中占有重要地位。《生物统计学原理》将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，并说明它们在何种情况下可以替代参数检验。 实验设计： 好的实验设计是获得可靠研究结果的前提。《生物统计学原理》也可能包含实验设计方面的基础内容，例如随机化、重复、区组设计等原则，以及一些常见的研究设计类型，如完全随机设计、随机区组设计等。 学习价值与目标读者 《生物统计学原理》的目标读者群体广泛，包括但不限于： 生命科学领域的学生： 生物学、医学、药学、农学、环境科学等专业的本科生和研究生，需要掌握统计学工具来完成课程学习、文献阅读和科研项目。 科研人员： 从事生物学、医学等领域研究的科学家和研究助理，需要了解如何正确设计实验、分析数据，并对研究结果进行统计学解释。 对生物统计学感兴趣的读者： 任何希望理解生物学研究中统计学方法及其应用的个人。 通过学习本书，读者将能够： 理解生物学研究中的统计学意义： 认识到统计学在数据收集、分析和解释中的核心作用。 选择合适的统计方法： 根据研究问题和数据类型，选择最恰当的统计分析技术。 进行规范的数据分析： 掌握常用的统计软件（如R, SPSS, SAS等，虽然书中可能不直接教授软件操作，但会介绍其背后原理）进行数据分析。 准确解读研究结果： 能够理解统计检验的P值、置信区间等概念，并对其进行合理的生物学解释。 批判性地评估科学文献： 具备辨别和评估其他研究中统计学方法的严谨性和可靠性的能力。 提升研究的科学性与严谨性： 为设计更科学、更可靠的生物学实验提供理论指导。 总而言之，《生物统计学原理》是一本全面、系统且实用的生物统计学教材，为读者打开了理解和应用统计学工具进行生物学探索的大门。

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这本书绝对是我迄今为止读过最令人振奋的统计学入门读物之一，甚至可以说是改变了我对数据和科学研究的看法。我一直对生物统计学感到一丝畏惧，觉得它充满了复杂的公式和晦涩的概念，但《Fundamentals of Biostatistics》却以一种出乎意料的清晰和易懂的方式，将我领入了统计学的殿堂。作者在讲解基本概念时，总是用最贴近实际的生物学案例来辅助说明，让我能够直观地理解统计方法的应用场景。例如，在介绍t检验时，作者并没有直接抛出公式，而是先从一个关于药物疗效的临床试验入手，一步步引导读者思考如何通过数据来判断药物是否真的有效，而不是仅仅依靠直觉。这种“由表及里”的讲解方式，让我觉得统计学不再是高高在上的理论，而是解决实际问题的有力工具。我尤其欣赏的是书中对于统计学思想的强调，它不仅仅是教你如何计算，更是教你如何思考，如何从数据的角度去审视和解释生物现象。读完这本书，我发现自己看待实验设计、结果解读时，都有了更严谨和批判性的视角，这对我未来的学习和研究都将是巨大的财富。

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对于任何想要深入理解生物学研究背后数据驱动逻辑的人来说，《Fundamentals of Biostatistics》都绝对是一笔宝贵的财富。这本书最大的优点，在于它能够化繁为简，将复杂难懂的统计概念，用一种既严谨又易于理解的方式呈现出来。我尤其赞赏作者在书中对于统计学软件的应用的介绍，虽然不是主要篇幅，但却提供了实用的操作指导，让我能够将学到的理论知识付诸实践。书中关于数据可视化和图形展示的章节，也让我认识到，一个好的图表，往往比冗长的文字更能直观地传达信息。我曾经在阅读一些生物学文献时，对其中的统计分析部分感到一头雾水，但自从读了这本书，我感觉自己好像拥有了一把钥匙，能够打开理解这些研究的“密码”。它不仅仅是关于如何做统计，更是关于如何“读懂”统计，以及如何批判性地评估统计证据。这本书让我对生物统计学产生了浓厚的兴趣，并且激发了我进一步深入学习的动力。

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这本书的价值，在于它所提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式的启迪。我之前一直认为，统计学是用来“证明”什么的，但《Fundamentals of Biostatistics》让我明白，统计学更多的是用来“探索”和“量化不确定性”。作者在书中反复强调，统计推断的本质是基于样本数据对总体进行估计，而这个过程中必然伴随着误差和不确定性。通过对假设检验、置信区间等概念的细致讲解，我才真正理解了“P值”背后的含义，以及如何避免对统计显著性的过度解读。书中关于样本量计算的章节，也让我认识到，一个精心设计的实验，其结果才具有更高的可信度。我尤其喜欢的是，作者并没有回避统计学中的一些“灰色地带”，比如统计功效的不足、多重检验的风险等，而是坦诚地讨论了这些问题，并提出了相应的解决方案。这使得我对统计学有了更全面、更客观的认识，也为我将来进行独立研究打下了坚实的基础。

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坦白说，我最初购买《Fundamentals of Biostatistics》的初衷，是想快速过一遍，应付学校的必修课。然而，这本书的内容深度和广度，以及作者的叙述方式，彻底颠覆了我的预期。它不仅仅是一本“教科书”，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地将我从对统计学的懵懂无知，带入了对其精妙之处的理解。书中对各种统计模型（比如线性回归、逻辑回归）的讲解，并非简单罗列公式，而是深入剖析了它们背后的逻辑和假设，以及在不同生物学情境下的适用性。举个例子，在讨论生存分析时，作者不仅介绍了Kaplan-Meier曲线，还详细解释了Censoring（删失）的含义以及如何处理，这对于理解真实世界中的生命数据分析至关重要。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，例如多重比较和效应量，这些内容在很多同类书籍中往往被一带而过，但《Fundamentals of Biostatistics》却进行了深入的探讨，并提供了实用的指导。我感觉自己好像在阅读一本关于“如何科学地提问和回答生物学问题”的指南，而统计学正是实现这一切的核心方法论。

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我必须说，《Fundamentals of Biostatistics》这本书，在处理生物统计学领域最核心、最常用的分析方法时，简直是教科书级别的典范。它对于一些基础但至关重要的概念，例如概率分布、参数估计、方差分析等，都进行了非常细致入微的阐述，并且始终围绕着生物学实际问题来展开。我印象特别深刻的是，书中关于“随机化”和“对照”在实验设计中的重要性，作者用大量的篇幅阐述了这些原则如何帮助我们避免偏倚，从而得出更可靠的结论。在讲解各种检验方法时，作者不仅清晰地说明了每种方法的适用条件，还提供了如何解释结果的详细指导，包括如何正确理解P值，如何计算效应量，以及如何报告置信区间。这些细节对于初学者来说，简直是福音。更重要的是，这本书并没有停留在理论层面，而是融入了大量不同领域的生物学研究实例，让我能够清晰地看到统计工具在实际研究中的威力，也让我对未来的学习方向有了更明确的定位。

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