Introduction to Biostatistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Salafia, W. Ronald

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:18.95

装帧:HRD

isbn号码:9780632045365

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 公共卫生
• 数据分析
• 生物医学
• 研究方法
• 统计推断
• 概率论

《现代生物统计学：从理论到实践的深度探索》 本书简介 在生命科学研究飞速发展的今天，生物统计学已成为连接实验设计、数据收集与科学推断之间不可或缺的桥梁。本书《现代生物统计学：从理论到实践的深度探索》旨在为生命科学、医学、公共卫生以及生物信息学领域的科研人员、研究生和实践者提供一套全面、深入且极具操作性的统计学知识体系。它超越了对基础概念的简单罗列，而是着重于如何在复杂的生物学情境中，选择、应用并准确解释统计模型。 本书的结构经过精心设计，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到完美的平衡。我们摒弃了晦涩难懂的纯数学推导，转而采用清晰的逻辑推理和大量的生物学案例进行阐释，确保读者能够真正理解统计方法的“为什么”和“如何做”。 --- 第一部分：生物统计学的基石与数据驱动思维 本部分奠定了坚实的统计学基础，侧重于培养读者“数据驱动”的批判性思维。 第一章：生物学研究中的数据本质 本章首先界定了生物统计学的核心范畴及其在现代科学中的地位。我们详细探讨了变量的类型（定性、定量、有序、时间序列等）在生物学数据中的具体体现，如基因表达水平、生存时间、疾病发生率等。重点讨论了测量误差的来源、随机抽样的重要性，并引入了生物学数据特有的挑战，例如高维度、小样本问题。我们通过分析真实世界的生物医学数据集，展示了数据质量对后续分析的决定性影响。 第二章：描述性统计与可视化艺术 描述性统计是理解数据的首要步骤。本章深入讲解了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位距）的正确计算与解释。特别关注了分布的形态——正态性、偏度和峰度在生物学数据检验中的意义。在可视化方面，本书强调了信息传达的清晰度。我们系统介绍了箱线图、直方图、散点图矩阵、生存曲线（Kaplan-Meier曲线）的构建原则，并讨论了如何通过图表来揭示潜在的生物学模式，同时警惕误导性可视化的陷阱。 第三章：概率论与统计推断导论 概率论是统计学的语言。本章选取了生物学中最核心的概率分布，如二项分布（用于计数数据）、泊松分布（用于罕见事件）和正态分布（中心极限定理的生物学意义）。随后，引入统计推断的核心概念：参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的基本框架（零假设与备择假设、P值的真实含义、I类与II类错误）。 --- 第二部分：核心推断方法与模型选择 本部分聚焦于生物统计学中最常用且最关键的推断技术，并强调了模型选择的逻辑过程。 第四章：比较均值：t检验与方差分析（ANOVA） 本章详细剖析了比较两组或多组样本均值的工具。对于两样本比较，我们区分了独立样本t检验、配对t检验以及非参数替代方法（如Mann-Whitney U检验），并讨论了方差齐性的检验（Levene检验）。对于多组比较，方差分析（单因素、双因素ANOVA）的原理和多重比较校正方法（如Bonferroni、Tukey HSD）被深入阐述，并结合临床试验和队列研究的实例进行演示。 第五章：分类数据的统计分析：卡方检验与精确检验 生物学中大量的研究涉及分类变量的关联性。本章专注于列联表的分析，包括卡方拟合优度检验和独立性检验。我们详细讲解了相对危险度（RR）、优势比（OR）的计算、置信区间的构建，并讨论了当样本量较小时，Fisher精确检验的应用及其必要性。 第六章：线性回归模型：关系建模的基石 线性回归是量化变量间线性关系的核心工具。本章从简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。重点讨论了回归模型的假设检验（整体显著性、系数的显著性）、模型诊断（残差分析、共线性问题VIF）、以及多重共线性对生物学解释的影响。本章特别强调了如何根据生物学知识而非纯粹的统计拟合度来选择协变量。 --- 第三部分：高级建模技术与生存分析 本部分深入探讨了处理复杂生物学数据的进阶统计方法，这些方法是现代生物医学研究的标志。 第七章：广义线性模型（GLM）：适应非正态分布数据 许多生物学数据（如计数、比例）不服从正态分布。本章系统介绍了广义线性模型（GLM）的框架，包括连接函数和指数族分布。重点覆盖了： 1. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二元或多分类结果的预测，深入解析Logit和Odds Ratio的生物学含义。 2. 泊松回归（Poisson Regression）：用于计数数据（如突变次数、事件发生率）的建模。 第八章：生存分析：时间到事件的度量 生存分析是评估治疗效果、疾病预后和毒性反应的关键工具。本章详细介绍了： 1. 删失数据的处理：理解右侧删失的含义。 2. Kaplan-Meier曲线：用于描述生存概率。 3. Log-Rank检验：用于比较生存曲线的差异。 4. Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）：学习如何调整混杂因素，计算风险比（Hazard Ratio, HR）及其置信区间，并检验比例风险假设的有效性。 第九章：混合效应模型与重复测量设计 在纵向研究、基因表达芯片分析和动物实验中，数据往往存在非独立性（如同一受试者的多次测量）。本章引入混合效应模型（或称分层模型），用于正确处理组内相关性，区分固定效应和随机效应，从而得出更稳健的生物学推论，避免低估标准误。 --- 第四部分：计算生物统计学与前沿应用 本部分着眼于现代统计软件的应用和生物信息学中的统计挑战。 第十章：统计软件应用与数据管理 本章提供了主流统计软件（如R语言环境下的关键包或商业软件的特定模块）的应用指南，侧重于实际操作流程，包括数据清洗、缺失值处理（多重插补法介绍）和模型拟合的脚本编写。 第十一章：非参数统计与重采样方法 当数据分布未知或样本量极小时，非参数方法是必要的补充。本章涵盖了符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。此外，我们详细介绍了Bootstrap（自助法）和Permutation Test（置换检验）的原理及其在构建更可靠置信区间和P值中的应用。 第十二章：多重比较校正与贝叶斯思维的引入 随着高通量数据的出现，多重检验（如GWAS、转录组学）成为常态。本章聚焦于FDR（错误发现率）控制方法（如Benjamini-Hochberg程序）的生物学解释。最后，本书引入了贝叶斯统计学的基本概念，对比了传统频率学派方法，展示贝叶斯推断在整合先验知识方面的优势。 --- 本书特色 案例驱动：所有模型和检验均配有来自分子生物学、遗传学、流行病学和临床医学的真实案例，确保理论与应用无缝衔接。 软件无关的深入理解：虽然提供了操作指导，但核心强调统计方法的逻辑而非特定软件的按钮点击。 批判性思维训练：每章末尾设有“统计陷阱与伦理考量”讨论，引导读者识别研究设计中的潜在偏倚和误用统计结果的风险。 本书是生命科学研究者通往严谨、可重复科学实践的必备指南。通过系统学习，读者将有能力独立设计实验、选择恰当的模型，并以科学的语言准确阐述其研究发现。

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这本书给我留下了非常深刻的印象，它以一种非常独特的方式诠释了生物统计学的核心概念。我之前学习统计学的时候，总是觉得它与我所从事的生物学研究脱节，而这本书则完美地弥合了这一鸿沟。作者并没有简单地罗列统计公式和定理，而是着重于展示统计学在解决生物学问题中的作用。他通过一系列引人入胜的案例研究，生动地展示了如何运用生物统计学的方法来分析生物数据、做出科学决策，甚至发现新的生物学规律。我特别喜欢书中对数据可视化方法的讲解，它让我意识到，好的图表不仅仅是数据的呈现，更是数据故事的讲述者。通过本书的学习，我不再将统计学视为枯燥的数学工具，而是将其视为理解生命现象、探索生物奥秘的强大助手。这本书不仅提升了我的学术能力，更重要的是，它激发了我对生物统计学的浓厚兴趣，让我渴望在未来的研究中更广泛地运用这些知识。

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这是一本我一直在寻找的关于生物统计学的入门书籍。我一直对生物数据分析很感兴趣，但又苦于没有扎实的统计学基础。这本书恰好弥补了我的这一缺憾。它从最基础的概念讲起，循序渐进，让我这样一个统计学小白也能轻松理解。作者的讲解风格非常生动有趣，不像我之前看过的那些枯燥乏味的教科书。他善于用生活中的例子来类比复杂的统计学概念，让我一下子就豁然开朗。比如，他解释中心极限定理的时候，就用了掷骰子的例子，让我瞬间就理解了样本均值分布的规律。而且，这本书的排版也很舒服，字迹清晰，图表丰富，阅读体验极佳。我特别喜欢书中那些带有实际案例的练习题，让我能够巩固所学知识，并且熟悉如何在实际研究中应用生物统计学方法。总的来说，这本书是一本非常优秀的入门读物，我强烈推荐给所有对生物统计学感兴趣的初学者。它不仅能帮助你建立扎实的统计学基础，更能激发你对数据分析的兴趣，让你看到生物统计学在科学研究中的巨大价值。

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作为一名有着多年生物学研究经验但对统计学感到困惑的研究人员，我尝试过许多统计学书籍，但都无法真正让我领悟其中的精髓。这本书的出现，可以说是一次重大的突破。它用一种非常接地气的方式，将复杂的统计概念变得易于理解。作者避免了冗长和晦涩的数学推导，而是侧重于统计思想和实际应用。他巧妙地运用类比和图示，将抽象的统计原理具象化，让我能够直观地感受到统计学的魅力。我尤其欣赏书中对各种统计方法的逻辑推理的清晰阐释，让我能够理解“为什么”要使用某种方法，而不仅仅是“如何”使用。对于那些曾经被统计学困扰，但又希望能够更深入地理解和应用统计学来指导科研的人来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心而智慧的导师，引领你一步步走向统计学的殿堂。

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我在寻找一本能够帮助我提升数据分析技能的书籍，而这本书恰好满足了我的需求，甚至超出了我的预期。它不仅仅是一本关于生物统计学的入门书，更是一本能够激发我思考和探索的书。作者在讲解每一个概念时，都不仅仅停留在“是什么”，而是深入探讨“为什么”以及“在什么情境下”使用。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解统计学背后的逻辑和思想，而不是死记硬背。书中大量的实际案例，涵盖了从基因组学到生态学的广泛领域，让我能够看到生物统计学在不同生物学分支中的应用。我尤其欣赏书中对不同统计方法的优缺点以及适用范围的详细比较，这对于我选择合适的分析方法至关重要。通过这本书的学习，我不仅掌握了生物统计学的基本理论和方法，更重要的是，我学会了如何批判性地思考数据，并从中提取有价值的信息。这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了数据分析在科学研究中的无限可能。

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我是一名刚刚开始接触生物信息学研究的研究生，急需一本能够帮助我理解和应用统计学知识的书籍。这本书真的是我的及时雨！我之前尝试过其他一些统计学教材，但都觉得太理论化，难以与我的实际研究联系起来。而这本书则不同，它非常注重实际应用，将抽象的统计概念与生物学研究中的具体问题相结合。作者在讲解每一个统计方法时，都会给出相应的生物学案例，让我能够清楚地理解这个方法是如何被用来解决实际问题的。例如，在讲解假设检验时，作者就用了一个关于药物疗效评估的例子，让我深刻体会到假设检验在临床试验中的重要性。此外，这本书还提供了很多使用R语言进行数据分析的示例代码，这对我来说尤其宝贵，因为R语言是我们实验室常用的数据分析工具。通过学习这些代码，我不仅能够理解统计方法的原理，还能快速上手进行实际的数据分析。这本书让我觉得生物统计学不再是遥不可及的理论，而是解决实际问题的有力工具。

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