医学统计与流行病学方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:雷毅雄 编

出品人:

页数:197

译者:

出版时间:2006-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787535940544

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计
• 流行病学
• 生物统计
• 统计学
• 医学研究
• 科研方法
• 数据分析
• 公共卫生
• 循证医学
• 健康科学

《生物统计学与公共卫生学：数据驱动的健康洞察》 在这信息爆炸的时代，理解和解读海量数据已成为推动科学进步和改善人类福祉的关键。 《生物统计学与公共卫生学：数据驱动的健康洞察》一书，正是为应对这一挑战而精心编撰。它不仅是一本教科书，更是一座桥梁，连接起严谨的统计学原理与生动的公共卫生实践，旨在赋能读者，使其能够利用数据洞察健康趋势，揭示疾病规律，并制定出科学有效的干预策略。 本书的编写宗旨在于，将复杂抽象的统计概念，以清晰易懂的方式呈现给对公共卫生领域充满热情的读者，无论您是初涉此道的学生，还是希望深化专业知识的研究者。我们深知，统计学并非是枯燥的数字游戏，而是探索生命奥秘、守护人类健康的有力工具。因此，本书的内容设计，始终围绕着“实际应用”展开，力求让每一位读者都能在掌握理论知识的同时，深刻理解其在公共卫生领域的价值和意义。 核心内容概览： 第一部分：统计学基石——理解数据的语言 探索性数据分析（EDA）： 我们将从最基础的数据可视化和描述性统计入手，教您如何“看懂”数据。从直方图、散点图到箱线图，您将学会如何通过图形直观地展现数据的分布特征、识别异常值、发现潜在模式。均值、中位数、方差、标准差等统计量的计算和解读，将帮助您量化数据的中心趋势和离散程度。 概率论基础： 理解随机性和不确定性是统计学的核心。本部分将深入浅出地介绍概率的基本概念、随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）以及中心极限定理。这些理论是后续进行推断性统计分析的基石。 抽样方法与误差： 在实际研究中，我们往往无法对全体人群进行测量，而需要通过抽样来推断整体。本书将详细介绍各种抽样技术（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），并阐述抽样误差的来源及其控制方法，确保研究结果的代表性和可靠性。 第二部分：推断性统计——从样本到总体 参数估计： 如何根据样本信息来估计总体的未知参数（如均值、比例）？本部分将介绍点估计和区间估计的概念，并详细讲解置信区间的构建和解读，让您能够量化估计结果的不确定性。 假设检验： 这是统计推断的核心工具之一。我们将系统地讲解各种假设检验的基本原理、步骤和应用场景，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。您将学会如何设定零假设和备择假设，选择合适的检验方法，解读p值，并做出统计决策，从而判断研究结果是否具有统计学意义。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或三个以上样本的均数是否存在显著差异时，方差分析就显得尤为重要。本书将详细阐述单因素和多因素方差分析的原理、计算方法及结果解释，帮助您分析不同处理或分组对观察指标的影响。 回归分析： 探索变量之间的数量关系是统计学的另一重要应用。我们将从简单的线性回归开始，逐步引入多元线性回归，讲解如何建立回归模型，解释回归系数的含义，并进行模型评估。此外，书中还将触及逻辑回归等，用于分析二分类结果变量的回归模型，这在流行病学研究中尤为常见。 第三部分：公共卫生实践中的统计应用 流行病学研究设计与统计分析： 本部分将重点关注统计学在各类流行病学研究中的具体应用。我们将详细介绍描述性研究（如横断面研究、病例对照研究、队列研究）和分析性研究的设计要点，并结合实例，讲解如何运用统计方法来度量疾病的发生率、患病率、风险比、优势比等关键指标。 因果推断与偏倚的控制： 在流行病学研究中，区分相关性与因果性是至关重要的挑战。本书将探讨混杂因素、选择偏倚、信息偏倚等常见偏倚的来源，并介绍控制偏倚的统计学方法，如分层分析、多变量回归、倾向性评分匹配等，以期更准确地接近事实真相。 生存分析： 对于时间依赖性事件（如死亡、复发、治愈），传统的统计方法可能无法全面捕捉其规律。生存分析提供了一套独特的统计工具，我们将介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验和Cox比例风险模型，帮助您分析影响生存时间的因素。 抽样调查与质量控制： 深入探讨如何在公共卫生领域设计和执行大型抽样调查，包括问卷设计、数据收集、样本量计算，以及如何通过统计方法评估调查结果的质量和进行数据纠偏。 特色与亮点： 理论与实践并重： 本书力求在理论讲解严谨扎实的基础上，融入大量源自真实公共卫生场景的案例研究和练习题。您将看到统计学理论是如何被巧妙地应用于解决实际的健康问题，从而提升您的实操能力。 循序渐进的学习路径： 内容设计遵循从基础到进阶的逻辑，确保不同基础的读者都能找到适合自己的学习节奏，逐步掌握所需的统计学知识。 易于理解的语言风格： 我们避免使用过于晦涩的专业术语，而是用清晰、简洁、生动的语言来解释复杂的概念，力求让每一位读者都能轻松理解。 注重概念的直观理解： 除了数学公式的推导，本书还大量运用图表和类比，帮助读者建立直观的统计思维，理解统计方法的内在逻辑。 现代化统计软件的应用导向： 虽然本书侧重于统计原理，但我们会适时提及当前主流统计软件（如R、SPSS等）在实现这些统计分析过程中的作用，为读者提供进一步学习的指引。 《生物统计学与公共卫生学：数据驱动的健康洞察》是您踏入数据驱动的健康科学世界的理想伙伴。无论您是未来的公共卫生学者、研究员，还是任何希望运用数据力量改善人类健康的实践者，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的分析工具，帮助您在纷繁复杂的数据中，发现有价值的健康洞察，并将其转化为切实的行动，最终为构建更健康的社会贡献力量。

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这本书的整体阅读体验，用一个词来形容就是“酣畅淋漓”。虽然内容涉及的领域较为专业和硬核，但作者的文笔保持了一种难得的流畅和节奏感。它避免了学术写作中常见的晦涩难懂和僵硬死板，读起来有一种深入迷宫后被清晰指引的感觉。偶尔穿插的一些历史小故事或者统计学家的小轶事，也起到了很好的调剂作用，让沉重的学习过程变得轻松有趣。我特别喜欢作者在总结部分对全局的把握，能够将前面分散的知识点重新整合，构建出一个宏大的知识体系框架，这对于形成系统的知识结构至关重要。读完一章，我总有一种豁然开朗的感觉，仿佛自己真的登上了一个新的认知高度。这本书的价值，在于它不仅填充了我的知识库，更重要的是，它重塑了我分析和解决问题的思维模式，让我对未来的研究充满了期待和自信。

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这本书的实操性绝对是它的一个巨大亮点，我非常看重这一点。很多理论书读完之后，感觉自己像个理论家，但一面对真实的数据集就束手无策了。这本书似乎早就预料到了这一点，它在每一章的末尾都设计了详细的“上机操作指南”或者“软件应用演示”。我试着用书里教的方法，结合我熟悉的统计软件，跑了一遍他们提供的示例数据，结果非常令人满意，输出结果的解读也写得十分清晰。这不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”以及“结果意味着什么”。这种深度解析，让我对统计推断的每一步都充满了信心。它真正实现了理论与实践的无缝对接，让学习曲线变得更加陡峭和有效率，而不是那种在理论的云端徘徊，却找不到落地点的尴尬境地。我感觉，这本书简直就是为那些希望快速将知识转化为生产力的学习者量身定做的。

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这本书的封面设计真是太吸引人了，色彩搭配得恰到好处，让人一眼就能感受到那种严谨又不失活力的氛围。我特别喜欢封面上那些抽象的线条和几何图形，感觉它们就像是数据的脉络，清晰而又复杂，一下子就把我对统计学的兴趣点燃了。拿到书的时候，厚度适中，纸张的质感也很不错，拿在手里很有分量，感觉这是一本可以长期陪伴我的好伙伴。光是翻阅目录，那些章节标题就充满了专业感，虽然有些名词对我这个初学者来说还比较陌生，但那种探索未知的兴奋感是难以言喻的。我期待着能够通过这本书，揭开那些隐藏在数字背后的真相，掌握分析复杂问题的工具。特别是对那些实战案例的介绍，我希望能从中找到解决实际问题的钥匙，让枯燥的理论变得生动起来。这本书的排版也做得非常用心，字体大小适中，行间距舒服，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这点对于需要大量阅读的专业书籍来说至关重要。

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从学术严谨性的角度来看，这本书的处理是无可挑剔的。参考文献的引用格式规范统一，而且覆盖了该领域内最新的、最具影响力的研究成果，这表明作者在撰写过程中做了大量的文献调研工作，确保了内容的前沿性和权威性。更让我印象深刻的是，书中对一些经典统计方法的“局限性”和“适用条件”的讨论，非常坦诚且深入。作者没有神化任何一种方法，而是客观地指出了每种工具的“双刃剑”特性，提醒读者在应用时必须保持警惕和批判性思维。这种对科学边界的清晰界定，恰恰体现了一流学术著作的风范。它教会我们的不仅仅是应用工具，更重要的是培养一种科学的审慎态度，不盲目相信任何单一的结论，而是懂得如何进行多角度的交叉验证和批判性评估。这种对科学精神的传承，远比单纯的知识传授要重要得多。

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我不得不说，这本书的作者在内容的组织上展现了非凡的功力。它不像有些教材那样把知识点堆砌在一起，而是采用了循序渐进的方式，从基础概念的建立，到复杂模型的引入，过渡得非常自然流畅。我特别欣赏作者在解释一些核心统计学原理时，总是能用非常生活化的例子来类比，这极大地降低了初学者理解的门槛。比如，在讲解概率分布那一部分，作者没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一个模拟日常抽奖的场景，将抽象的概念具象化，让我一下子就“茅塞顿开”。这种教学方法的背后，无疑是作者对学科有极其深刻的理解和高超的表达能力。对于我们这些需要将理论应用于实际工作的人来说，这种强调“理解”而非“死记硬背”的教学路径，才是最宝贵的财富。我甚至觉得，这本书不仅仅是本教科书，更像是一位经验丰富的前辈在手把手地教导你如何像一个真正的研究者那样思考问题。

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