Statistical Development of Quality in Medicine (Statistics in Practice) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Per Winkel

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2007-06-15

价格:USD 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470027776

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计
• 质量控制
• 统计学应用
• 医疗质量
• 数据分析
• 临床研究
• 统计方法
• 实践统计
• 医学
• 健康科学

《医学统计学理论与实践》 引言 在医学科学飞速发展的今天，数据已经成为驱动研究、评估疗效、指导临床决策的基石。从基础研究的实验室数据，到流行病学调查中的群体信息，再到临床试验中患者的治疗反应，海量数据的收集、分析和解读构成了现代医学不可或缺的一部分。医学统计学，作为一门连接数学理论与医学实践的学科，为我们提供了系统性的工具和方法，以理解、量化和解释这些复杂的医学数据，从而推动医学质量的不断提升。 本书《医学统计学理论与实践》旨在为医学领域的科研人员、临床医生、公共卫生专家以及对医学数据分析感兴趣的读者，提供一个全面而深入的医学统计学学习平台。我们不仅仅关注统计方法的表面应用，更深入地探讨其背后的理论基础、统计假设以及在实际医学研究中的适用性与局限性。本书力求在理论的严谨性和实践的可操作性之间找到最佳平衡点，帮助读者掌握从研究设计、数据收集、数据分析到结果解释的全过程，最终能够运用统计学思维指导医学研究和临床实践，提升医疗质量与效率。 第一部分：医学统计学基础概念与研究设计 本部分将为读者构建坚实的医学统计学基础。我们将从最基本的统计概念入手，如变量的类型（分类变量、定量变量）、数据的度量尺度（定类、定序、定距、定比）、集中趋势的度量（均数、中位数、众数）以及离散程度的度量（方差、标准差、变异系数）。理解这些基本概念是进行任何统计分析的前提。 随后，我们将深入探讨统计推断的核心思想，包括参数与统计量、抽样分布、点估计与区间估计。我们将详细介绍置信区间的概念及其在医学中的应用，例如估计治疗效果的有效范围，或者量化某种疾病的发病率。 研究设计是医学研究的灵魂，直接关系到研究结果的可靠性和有效性。本部分将系统性地介绍各种常见的医学研究设计类型，包括： 观察性研究： 横断面研究 (Cross-sectional Study): 描述特定时间点人群的疾病分布和相关因素。我们将讨论其优点、局限性以及如何正确解读其关联性结论。 队列研究 (Cohort Study): 前瞻性地跟踪一组具有共同特征的人群，观察其未来发生某种疾病的概率，并探讨可能的影响因素。我们将详细讲解队列的选取、随访的策略以及效应指标（如相对危险度 RR）的计算与解释。 病例对照研究 (Case-Control Study): 回顾性地比较患有某种疾病的病例组与未患病的对照组，寻找导致疾病发生的危险因素。我们将讨论病例和对照的选取原则、匹配方法以及优势比 (Odds Ratio, OR) 的计算与解释。 实验性研究： 随机对照试验 (Randomized Controlled Trial, RCT): 介绍 RCT 的核心要素，包括随机化、设对照组（安慰剂对照、阳性对照）、盲法（单盲、双盲）的应用，以及其在评估治疗效果时的“金标准”地位。我们将深入探讨 RCT 的伦理考量、样本量计算、以及如何避免偏倚。 析因研究 (Factorial Design): 介绍同时研究多个干预因素对结局影响的设计。 交叉设计 (Crossover Design): 介绍同一受试者在不同时期接受不同处理的设计。 我们还将重点讨论研究设计中的关键要素，如样本量计算的重要性、抽样方法（随机抽样、非随机抽样）的选择与偏倚的产生，以及如何通过合理的研究设计最大程度地减少混杂因素的影响。 第二部分：假设检验与统计推断 假设检验是医学统计学中用于在不确定性中做出判断的核心工具。本部分将系统讲解假设检验的基本原理，包括原假设 (H0) 和备择假设 (H1) 的设定，检验统计量的选择，P值的概念及其正确解读，以及第一类错误 (Type I Error, α) 和第二类错误 (Type II Error, β) 的含义。 我们将详细介绍各种常用的统计检验方法，并根据数据类型和研究设计进行分类讲解： 均数检验： 单样本 t 检验 (One-sample t-test): 比较样本均数与已知总体均数是否存在显著差异。 独立样本 t 检验 (Independent samples t-test): 比较两个独立样本均数是否存在显著差异，常用于比较两组治疗组的疗效。 配对样本 t 检验 (Paired samples t-test): 比较配对数据的均数差异，例如治疗前后数据的比较。 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA): 比较三个或三个以上独立样本均数是否存在显著差异，并介绍多重比较 (Multiple Comparisons) 的方法（如 Tukey, Bonferroni）。 比例检验： 四格表资料的卡方检验 (Chi-squared test for 2x2 tables): 比较两个分类变量之间的关联性，例如某种治疗是否能显著降低发病率。 Fisher精确检验 (Fisher's Exact Test): 适用于样本量较小或预期频数小于5的四格表资料。 Z检验 (Z-test for proportions): 比较两个样本比例是否存在显著差异。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数检验提供了有效的替代方法。我们将介绍： Mann-Whitney U 检验 (Wilcoxon秩和检验): 相当于独立样本 t 检验的非参数版本。 Wilcoxon符号秩检验 (Wilcoxon signed-rank test): 相当于配对样本 t 检验的非参数版本。 Kruskal-Wallis H 检验: 相当于单因素 ANOVA 的非参数版本。 Spearman 秩相关检验 (Spearman's rank correlation): 评估两个定序变量之间的相关性。 在讲解每种检验方法时，我们将强调其适用条件、检验的步骤、结果的解读，并结合医学案例进行说明，帮助读者理解如何在实际问题中选择合适的检验方法。 第三部分：相关与回归分析 相关分析用于度量两个变量之间的线性关联强度和方向，而回归分析则用于建立一个或多个自变量与因变量之间的数学模型，以预测因变量的取值或量化自变量对因变量的影响。 本部分将深入探讨： 相关分析： Pearson 积矩相关系数 (Pearson's product-moment correlation coefficient): 适用于两个连续变量之间的线性相关。我们将讲解相关系数的取值范围、解释（强相关、弱相关）、以及假设检验。 Spearman 秩相关系数 (Spearman's rank correlation coefficient): 适用于定序变量或非正态分布的连续变量。 Kendall's Tau 相关系数 (Kendall's Tau): 另一种非参数相关系数。 回归分析： 简单线性回归 (Simple Linear Regression): 建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。我们将详细讲解回归方程的构建（斜率、截距）、决定系数 (R-squared) 的含义、以及回归系数的统计推断。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression): 建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。我们将重点介绍变量选择的策略（逐步回归、向前选择、向后删除）、多重共线性 (Multicollinearity) 的问题及其处理方法、以及如何解读多个回归系数。 逻辑回归 (Logistic Regression): 专门用于因变量为二分类变量（如是否患病、是否有效）的模型。我们将详细讲解 Odds Ratio (OR) 在逻辑回归中的含义、模型拟合的评估、以及预测概率。 其他回归模型简介 (Cox比例风险模型): 简要介绍用于生存分析的 Cox 模型，用于分析影响生存时间的因素。 在回归分析部分，我们将强调模型诊断的重要性，包括残差分析、异方差检验、以及如何识别和处理异常值和强影响点，确保模型的可靠性。 第四部分：特殊统计方法与专题 除了上述基础内容，本部分将介绍一些在医学研究中更为专业和常用的统计方法，以及一些重要的专题： 生存分析 (Survival Analysis): Kaplan-Meier 生存曲线 (Kaplan-Meier Survival Curve): 用于估计和描绘患者的生存概率。 Log-rank 检验 (Log-rank Test): 用于比较不同组别患者的生存曲线是否存在显著差异。 Cox 比例风险模型 (Cox Proportional Hazards Model): 用于分析影响生存时间的多个因素。 抽样调查方法 (Survey Sampling Methods): 简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样 (Simple Random Sampling, Systematic Sampling, Stratified Sampling, Cluster Sampling): 介绍不同抽样方法的原理、优缺点以及在流行病学调查中的应用。 样本量计算 (Sample Size Calculation): 详细介绍不同研究设计（如估算率、比较均数、比较比例）的样本量计算公式和影响因素，强调充分样本量的重要性。 诊断试验的评价 (Evaluation of Diagnostic Tests): 敏感性 (Sensitivity)、特异性 (Specificity)、阳性预测值 (Positive Predictive Value, PPV)、阴性预测值 (Negative Predictive Value, NPV): 介绍这些核心指标的计算和解释。 ROC 曲线 (Receiver Operating Characteristic Curve): 介绍 ROC 曲线的绘制和 AUC (Area Under the Curve) 的意义，用于评估诊断试验的鉴别能力。 Meta分析简介 (Introduction to Meta-Analysis): 介绍 Meta 分析的基本原理，如何综合多项研究的结果，提高统计效能，获得更可靠的结论。 质量管理统计工具 (Statistical Tools for Quality Management): 控制图 (Control Charts): 介绍 Shewhart 控制图等工具在医疗质量监控中的应用，如监测手术并发症率、院内感染率等。 过程能力分析 (Process Capability Analysis): 评估医疗过程的稳定性和可预测性。 第五部分：数据管理与统计软件应用 本部分将关注实际操作层面，介绍如何有效地管理和分析医学数据。 数据管理 (Data Management): 数据录入与清理 (Data Entry and Cleaning): 强调数据准确性和完整性的重要性，介绍常见的数据录入错误及纠正方法。 数据库设计基础 (Basic Database Design): 简单的数据库概念，为数据存储和检索打下基础。 数据转换与变量创建 (Data Transformation and Variable Creation): 如何根据研究需要对原始数据进行处理。 统计软件应用 (Statistical Software Applications): 本书将以 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 或 R (一种免费的开源统计分析软件) 为例，介绍常用的统计分析操作。我们将演示如何导入数据、执行描述性统计、进行假设检验、构建回归模型，以及生成图表。 常用的统计图表: 柱状图、折线图、散点图、箱线图 (Box Plot)、生存曲线图等，并介绍如何在软件中绘制和解读。 结语 医学统计学是一门实践性极强的学科。理论知识的学习固然重要，但更关键的是能够将其应用于真实的医学研究和临床实践中。本书的编写力求贴近医学研究的实际需求，通过丰富的案例分析，帮助读者将抽象的统计概念转化为解决医学问题的具体方法。 我们鼓励读者在阅读本书的同时，积极动手实践，利用统计软件对真实数据进行分析。只有在不断的练习和反思中，才能真正掌握医学统计学的精髓，成为一名能够以数据驱动决策、不断提升医学质量的专业人士。愿本书成为您在医学统计学领域的良师益友，助您在探索医学奥秘的道路上，更加自信和精准。

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