Interpreting Epidemiologic Evidence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Savitz, David

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 67.74

装帧:HRD

isbn号码:9780195108408

丛书系列:

图书标签:

流行病学
研究方法
证据解读
公共卫生
统计学
因果推断
研究设计
偏倚
混杂因素
风险评估

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具体描述

Evaluating the strength or persuasiveness of epidemiologic evidence is inherently challenging, both for those new to the field and for experienced researchers. There is a myriad of potential biases to consider, but little guidance about how to assess the likely impact on study results. This book offers a strategy for assessing epidemiologic research findings, explicitly describing the goals and products of epidemiologic research in order to better evaluate its successes and limitations. The focus throughout is on practical tools for making optimal use of available data to assess whether hypothesised biases are operative and to anticipate concerns at the point of study design in order to ensure that needed information is generated. Specific tools for assessing the presence and impact of selection bias in both cohort and case-control studies, bias from non-response, confounding, exposure measurement error, disease measurement error, and random error are identified and evaluated. The potential value of each approach as well as its limitations are discussed, using examples from the published literature. Such information should help those who generate and interpret epidemiologic research to apply methodological principles more effectively to substantive issues, leading to a more accurate appraisal of the current evidence and greater clarity about research needs.

《医学统计学原理与应用》内容简介《医学统计学原理与应用》是一本旨在为医学研究人员、临床医生、公共卫生专业人士以及对医学统计学感兴趣的学生提供全面、系统且实用的指导性著作。本书深入浅出地阐述了医学统计学的基本原理，并结合大量实际案例，详细介绍了各种统计学方法在医学研究和实践中的应用。本书的编写目标是帮助读者建立扎实的统计学基础，提升数据分析能力，从而更准确地解读医学研究结果，做出更明智的临床决策，并有效推动公共卫生事业的发展。第一部分：医学统计学基础在医学研究的广阔领域中，数据是核心。而医学统计学正是驾驭和理解这些数据，从中提取有意义见解的关键工具。本书的第一部分将带领读者进入医学统计学的世界，从最基础的概念讲起。统计学在医学中的角色与意义：我们将首先探讨统计学为何如此至关重要。从疾病的流行病学研究，到新药的疗效评估，再到个体患者的诊疗决策，统计学无处不在。它帮助我们量化不确定性，评估风险，识别趋势，并为科学研究和临床实践提供证据支持。没有统计学的严谨分析，许多医学发现将是零散的、不可靠的，甚至可能误导。基本概念：总体与样本，变量类型：接下来，我们将深入理解“总体”和“样本”的区别与联系。在医学研究中，我们通常无法接触到所有的研究对象（总体），而是从总体中抽取一部分（样本）进行研究，然后推断总体的特征。理解这一点是进行有效统计推断的前提。本书还将详细介绍不同类型的变量，例如定性变量（如性别、血型）和定量变量（如年龄、血压），以及它们各自的测量尺度（名义、顺序、区间、比例）。这些变量类型的区分直接影响到后续我们选择何种统计方法。数据收集与整理：任何统计分析都始于可靠的数据。本部分将介绍医学研究中常见的数据收集方法，例如问卷调查、实验测量、病历记录等。同时，我们将强调数据质量的重要性，以及如何进行数据清洗、转录和整理，确保数据的准确性和一致性，为后续分析打下坚实基础。描述性统计：在对数据进行深入分析之前，我们首先需要对其进行概括和描述，以便初步了解数据的特征。本书将详细介绍各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（均数、中位数、众数）和离散趋势的度量（标准差、方差、四分位数间距）。此外，我们还将介绍如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图）来直观地展示数据的分布和特征，帮助读者快速掌握数据的概貌。第二部分：统计推断的核心方法仅仅描述数据是不够的，医学研究的真正价值在于能够从样本数据推断总体特征，发现事物间的关联，并做出预测。第二部分将聚焦于统计推断的核心方法。概率论基础：统计推断离不开概率论。本书将用通俗易懂的语言解释概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）以及它们在医学领域的应用。理解概率分布是理解推断性统计方法的基础。参数估计：点估计与区间估计：如何用样本统计量来估计总体的未知参数？本书将详细介绍点估计和区间估计的方法。点估计提供一个最可能值的估计，而区间估计则提供一个可能范围，并附带一个置信水平，这更能反映不确定性。我们将重点讲解如何计算置信区间，并解释其临床意义。假设检验的基本原理：假设检验是统计推断的核心工具，用于判断某个关于总体的假设是否能被样本数据所支持。本书将系统介绍假设检验的逻辑流程，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，确定临界区域，计算P值，以及如何根据P值做出决策。我们将强调理解I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）的重要性，以及如何权衡和控制它们。单样本、两样本及多样本均数检验：针对比较均数这一常见需求，本书将详细介绍各种均数检验方法。从比较单个样本均数是否等于某个已知值（如Z检验、t检验），到比较两个独立样本或配对样本的均数是否存在显著差异（如独立样本t检验、配对样本t检验），再到比较多个样本均数是否存在显著差异（如单因素方差分析），我们将提供详细的步骤和公式，并辅以生动的医学案例。比例的检验：在医学研究中，我们经常需要比较不同组别的阳性率、患病率或生存率等比例数据。本书将介绍比例的检验方法，包括单样本比例检验，以及两个或多个独立样本比例的比较（如卡方检验、Fisher精确检验），并解释在不同情况下如何选择最合适的检验方法。第三部分：深入的统计分析技术掌握了基本的统计推断方法后，本书将进一步深入探讨一些更高级、更常用的统计分析技术，它们能帮助我们揭示更复杂的变量关系。回归分析：回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具。我们将首先介绍简单线性回归，用于描述一个自变量和一个因变量之间的线性关系，并讲解如何解释回归系数和决定系数。随后，我们将扩展到多元线性回归，用于分析多个自变量对一个因变量的综合影响，以及如何处理共线性等问题。逻辑回归：在医学研究中，我们经常处理二分类的因变量，例如疾病的发生与否，治疗的有效与否。逻辑回归模型是分析这类数据最常用的方法。本书将详细介绍逻辑回归的原理，如何解释其回归系数（Odds Ratio），以及在临床预测模型中的应用。生存分析：生存分析是医学研究中分析时间-事件数据（例如，从治疗开始到疾病复发或死亡的时间）的专门统计方法。我们将介绍生存曲线（Kaplan-Meier曲线）的绘制和解释，以及如何进行生存函数的比较（如Log-rank检验）。此外，我们还将介绍Cox比例风险模型，用于分析多个因素对生存时间的影响。相关分析：相关分析用于衡量两个变量之间的线性关联强度和方向。本书将介绍Pearson相关系数和Spearman相关系数，并讲解如何解释相关系数的取值，以及区分相关与因果的重要性。其他重要统计概念：除了上述内容，本部分还将涉及一些其他重要的统计概念，例如样本量估算，这对于保证研究的统计效力至关重要。我们将介绍如何根据研究设计和预期效应来计算所需的最小样本量。第四部分：统计软件的应用与案例分析理论学习需要与实践相结合，才能真正掌握统计学知识。《医学统计学原理与应用》的第四部分将聚焦于统计软件的应用，并提供丰富的案例分析。常用统计软件介绍：我们将介绍几种在医学领域广泛使用的统计软件，例如SPSS、R、SAS等。本书将以其中一种或几种软件为例，演示如何进行数据的输入、管理、可视化以及各种统计分析的实际操作。我们将提供清晰的步骤指南，帮助读者快速上手。典型医学研究案例分析：本部分将精选一系列来自不同医学领域的典型研究案例。这些案例将覆盖流行病学调查、临床试验、实验室研究等多种场景。通过对这些案例的深入剖析，我们将演示如何将本书所学的统计原理和方法应用于实际问题，如何解读分析结果，以及如何从统计角度评估研究的可靠性和局限性。统计结果的解读与报告：掌握统计分析方法固然重要，但更重要的是能够准确地解读和报告统计结果。本书将指导读者如何清晰、准确地在论文、报告和演示中呈现统计信息，避免常见的误读和误用，并强调统计结论应与研究的临床背景相结合。总结《医学统计学原理与应用》力求成为医学专业人士和学生手中的得力工具。本书不仅仅是一本教科书，更是一本实践指南。通过严谨的理论讲解、详实的案例分析和实用的软件操作指导，本书将帮助读者建立扎实的统计学功底，提升数据分析与解读能力，从而在复杂的医学信息海洋中，做出更加科学、严谨的判断，为医学科学的进步和人类健康福祉做出更大的贡献。本书适合所有需要运用统计学方法来理解和指导医学实践的专业人士。