现代实用卫生统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:苏州大学出版社

作者:高歌,沈月平,李伟林

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:2006-8

价格:35.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810906616

丛书系列:

图书标签:

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

好的，这是一份关于一本名为《现代实用卫生统计学》的图书的简介，这份简介将完全聚焦于介绍其他可能相关的、但不包含原书核心内容的图书或知识领域。 --- 《跨越学科的知识探索：精选统计学与公共卫生领域互补读物导览》 本导览旨在为读者提供一份精炼的推荐书单，涵盖了与卫生统计学领域紧密关联，但侧重于不同视角、方法论或应用领域的权威著作。这些书籍共同构建了一个广阔的知识图景，读者可以通过研读它们，深化对统计学原理的理解，拓宽公共卫生实践的应用视野，而无需涉及《现代实用卫生统计学》中已有的具体内容。 --- 第一部分：基础与理论的深度挖掘 对于希望夯实统计学理论基础，或探索更高级统计模型的读者，以下几类著作是不可或缺的补充。 1. 《数理统计学：原理与方法进阶》（侧重随机过程与推断） 关注焦点： 本书聚焦于统计学理论的数理基础，特别是侧重于随机过程（Stochastic Processes）在时间序列分析中的应用，以及贝叶斯推断（Bayesian Inference）的严格数学推导。它深入探讨了极限理论、大样本性质以及非参数统计方法背后的深层数学原理。 内容差异点： 与侧重“实用”和“操作”的卫生统计书籍不同，此书几乎不涉及具体的生物医学数据集或流行病学设计。它强调的是统计模型的完备性、假设条件的严格检验，以及在更高维度空间中处理数据的数学工具，例如鞅论（Martingale Theory）在生存分析模型构建中的抽象应用。对于希望理解“为什么”某种统计检验有效，而非仅仅“如何使用”的读者，此书提供了坚实的理论后盾。 2. 《高级回归分析：模型选择、诊断与稳健性》（侧重模型复杂性管理） 关注焦点： 本书是关于回归模型的深度拓展，重点不在于线性或逻辑回归的基础应用，而在于处理复杂、非标准数据结构的策略。核心内容包括混合效应模型（Mixed-Effects Models）的精确构建、广义估计方程（GEE）在高相关性数据中的应用、以及高维数据（High-Dimensional Data）下的正则化方法，如Lasso和Ridge回归的统计学解释。 内容差异点： 重点在于模型的诊断和稳健性——如何识别和纠正异方差、自相关、以及模型误设（Model Misspecification）的后果。它会详细讨论信息准则（AIC/BIC）的局限性，以及如何利用交叉验证（Cross-Validation）技术进行无偏的模型性能评估，这些往往在入门级应用教材中被简化处理。 --- 第二部分：公共卫生实践的前沿拓展 要理解统计学在卫生领域的应用深度，必须结合超越基础流行病学研究设计之外的专业领域知识。 3. 《应用流行病学：病因推断与暴露评估的复杂性》（侧重因果推断与观察研究） 关注焦点： 这本著作将流行病学研究方法提升到了因果推断（Causal Inference）的层面。它详细介绍了如倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）、逆概率权重法（IPW）等工具如何用于模拟随机对照试验（RCT）的环境，以减少混杂偏倚。它还深入探讨了“未测量混杂”（Unmeasured Confounding）的敏感性分析。 内容差异点： 本书将统计模型视为实现因果解释的工具，而非最终目标。它不会过多讲解基础的描述性统计或假设检验的计算步骤，而是专注于结构因果模型（Structural Causal Models, SCMs）和有向无环图（DAGs）在识别和调整偏倚路径中的哲学与实践。读者将学习如何构建和验证复杂的因果假设框架。 4. 《生物信息学与高通量数据统计分析》（侧重组学数据处理） 关注焦点： 随着基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据的爆发，如何处理海量、高维的生物学数据集成为关键。此书专门针对这些“组学”（Omics）数据设计了统计流程，包括差异表达基因（DEG）分析的严格方法、生存模型在基因风险评分（GRS）中的应用，以及网络分析（Network Analysis）的统计检验。 内容差异点： 该领域要求对多重比较校正（如FDR控制）有极高的敏感性。本书会详细对比Bonferroni、Holm、Benjamini-Hochberg等方法的优劣，并讨论在数万个变量中如何进行稳健的特征选择（Feature Selection）。统计模型的构建不再围绕单个疾病风险因素，而是围绕基因网络或生物通路。 --- 第三部分：卫生政策与决策的量化方法 统计学在卫生领域的最高应用是指导宏观决策和资源分配。 5. 《卫生经济学与成本效益分析的统计基础》（侧重决策科学） 关注焦点： 这本书桥接了统计学与经济学，专注于评估医疗干预措施的价值。核心内容包括质量调整生命年（QALY）的计算方法、成本效益比（ICER）的统计推断、以及蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在不确定性分析中的应用。 内容差异点： 统计方法被用来量化经济学上的“效率”和“价值”。读者将学习如何处理效用函数（Utility Functions）的变异性，如何对临床试验数据进行经济学建模，以及如何在统计显著性之外，评估一个卫生项目是否具有“可接受的成本效益阈值”。这不是关于疾病传播，而是关于资源分配的优化问题。 6. 《地理信息系统（GIS）与空间流行病学建模》（侧重空间自相关） 关注焦点： 面对地理和空间分布的数据，标准的独立性假设被打破。本书介绍了空间统计（Spatial Statistics）的核心概念，如克里金插值（Kriging）、空间自相关指数（Moran's I）、以及如何使用空间回归模型（如空间滞后模型和空间误差模型）来分析疾病热点（Hotspot Analysis）和环境暴露的地理差异。 内容差异点： 重点在于处理“位置依赖性”——即一个地点的事件会影响其邻近地点的事件。统计模型必须纳入空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix）来解释这种相关性，这与处理独立个体数据的方法论有本质区别。 --- 总结： 本导览所介绍的六类著作，分别从纯数理基础、复杂回归建模、因果推断哲学、高维生物数据、经济价值评估，以及空间数据结构等六个独立且深奥的维度，为读者提供了超越基础卫生统计知识的广阔视野。研读它们，将能使读者构建起一个更加丰富、精细和理论完备的定量分析知识体系。

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这本书给我的感觉非常“落地”，一点都不像有些教科书那样空泛。它更像是一本实操指南，告诉你如何真正地去运用统计学知识来解决现实世界中的卫生健康问题。书中的案例分析非常深入，不仅仅是简单罗列数据，而是会详细讲解分析的思路、步骤，以及如何解读统计结果。我特别喜欢书中关于流行病学研究中统计方法应用的章节，比如如何设计队列研究、病例对照研究，以及如何用统计学方法来评估暴露与疾病之间的关联。书中对混杂因素的处理、偏倚的识别和控制都进行了非常细致的讲解，这对于我理解和评价一些医学研究报告非常有帮助。我之前看一些研究论文时，常常会对一些统计术语感到困惑，而这本书就像是一本“百科全书”，让我能够查漏补缺，理解那些复杂的统计推断是如何得出的。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”，让你知其然更知其所以然。这本书让我觉得，卫生统计学是一门充满智慧和实践性的学科，它能够帮助我们更科学、更客观地认识和解决健康领域的各种挑战。

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我通常对统计学类的书籍都抱着一种敬而远之的态度，总觉得那些数字和符号堆砌在一起，会让人头晕目眩。然而，《现代实用卫生统计学》这本书颠覆了我之前的刻板印象。它的内容组织方式非常有条理，从最基础的统计概念讲起，比如数据的收集、整理和初步的描述，然后逐步深入到更复杂的统计推断。书中大量的图表和实例，把抽象的统计原理形象化了，让我能够更直观地理解。举个例子，书中在讲解抽样调查时，会引用不同地区的人口健康调查数据，并分析如何通过合理的抽样方法来获得具有代表性的结果，这让我对调查的严谨性有了更深的认识。而且，书中对统计方法的选择和应用场景也进行了细致的阐述，比如什么时候应该用t检验，什么时候应该用卡方检验，以及这些方法背后的原理是什么，是如何得出结论的。这对于我这种需要进行数据分析但又非统计专业背景的人来说，非常有指导意义。它让我能够更有信心地去运用统计工具，而不是仅仅停留在理论层面。这本书让我觉得，统计学并非高高在上的学科，而是人人都可以掌握并运用于实际问题的强大工具。

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购买《现代实用卫生统计学》之前，我曾担心它会是一本过于理论化的书，可能充斥着繁复的公式和难以理解的术语。然而，这本书的出版着实给了我一个大大的惊喜。作者在内容编排上，非常注重从实际应用出发，巧妙地将理论知识融入到具体的案例分析中。我印象最深的是关于回归分析的章节，它不仅仅讲解了线性回归的原理，还详细阐述了逻辑回归在疾病风险预测中的应用，并配以大量的实例数据进行演示。书中的解释非常清晰透彻，即使是对统计学不太熟悉的读者，也能凭借其生动的语言和严谨的逻辑，逐步掌握其中的精髓。此外，书中对各种统计软件的应用指导也做得非常到位，它没有仅仅停留在理论层面，而是提供了具体的操作步骤和代码示例，这对于我这样一个希望将所学知识付诸实践的人来说，具有极高的参考价值。这本书让我深刻体会到，统计学并非是冰冷的数字游戏，而是能够帮助我们拨开迷雾，洞察事物本质的强大工具。它极大地激发了我对卫生统计学研究的兴趣，并为我未来的学习和工作提供了坚实的基础。

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这本书真的让我觉得，卫生统计学并不是一个遥不可及的学科。它以一种非常亲民的方式，将复杂的统计概念和方法呈现在读者面前。书中大量的真实案例，覆盖了从疾病预防、健康监测到医疗服务评估等各个方面，让我能够切身感受到统计学在卫生健康领域中的重要作用。我尤其欣赏书中对统计学在公共卫生政策制定中的应用的阐述，比如如何利用统计数据来评估某项政策的有效性，以及如何通过统计分析来预测未来的健康趋势。这种宏观的视角让我对统计学有了更深的理解，它不仅仅是关于数据处理，更是关于如何利用数据来指导决策，优化资源配置，最终提升人民的健康水平。书中对图表解读的技巧也进行了详细的讲解，这对于我理解那些充斥着各种图表的文献非常有帮助。总而言之，这本书让我觉得，学习卫生统计学是一件既有意义又有乐趣的事情，它为我打开了一扇了解健康领域更深层奥秘的大门。

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这本《现代实用卫生统计学》真是太出乎我意料了，一开始拿到书，以为会是那种枯燥乏味的教科书，充满了各种公式和复杂的推导，阅读过程可能会像是在啃一本天书。然而，事实完全不是这样！书中的例子非常贴合实际，很多都是我工作或生活中接触到的健康相关问题，比如某个地区流感爆发的趋势分析，或者某种新药疗效的评估。作者并没有直接抛出大量理论，而是循序渐进地引导读者理解，从最基础的概念开始，比如描述性统计、概率论，然后慢慢过渡到推断性统计，像是假设检验、回归分析等等。最让我惊喜的是，书中对各种统计软件的应用也进行了详细的介绍，比如SPSS、R语言，并且配有清晰的操作截图和步骤说明，这对于我这种不太擅长编程的人来说简直是福音。我可以用书中的方法去分析自己手头的一些数据，发现一些之前从未注意到的规律。而且，书中的语言非常生动，不是那种冷冰冰的学术腔调，有时候读起来甚至像是在听一位经验丰富的老师在耐心讲解，让我感觉统计学并没有那么遥不可及，反而充满了解决实际问题的智慧。它真的让我对卫生统计学产生了浓厚的兴趣，并且觉得它在现实生活中具有非常重要的应用价值。

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