Biostatistics for the Health Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Blair, R. Clifford/ Taylor, Richard A.

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2007-1

价格:625.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780131176607

丛书系列:

图书标签:

Biostatistics
Health Sciences
Statistics
Epidemiology
Public Health
Data Analysis
Research Methods
Medical Statistics
Healthcare
Quantitative Methods

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具体描述

This book provides a solid foundation in introductory biostatistics with up-to-date methods, lucid explanations, and a modern approach. Explains commonly used biostatistical methods, such as odds and risk ratios, and Fisher's exact test, in a clear and thorough manner. Introduces equivalence testing in a variety of research settings. Presents nonparametric methods in a modern light, couched in the broader context of permutation-based methods. Provides real-world data with case studies consisting of synopses of published research. Provides step-by-step solutions to exercises, along with pertinent equations used in obtaining the solution and page numbers of relevant discussions. For health science students and professionals who need to increase their understanding of biostatistics.

现代生物医学研究中的定量思维：聚焦数据驱动的决策与实践图书名称：《定量思维在现代生物医学研究中的应用：从基础统计到临床决策》图书简介：在当今快速发展的生物医学领域，仅仅依靠实验观察和定性分析已远远不能满足深入理解疾病机制、评估治疗效果以及指导公共卫生政策的需求。现代生物医学研究正以前所未有的速度积累海量数据——无论是基因组学、蛋白质组学的高通量测序数据，还是大规模临床试验的患者队列数据，亦或是流行病学调查的长期追踪数据。如何从这些复杂、多维度的信息洪流中提炼出可靠、可重复的科学证据，是每一位研究人员和临床医生必须掌握的核心能力。本书《定量思维在现代生物医学研究中的应用：从基础统计到临床决策》旨在填补当前教材中理论与实践脱节的鸿沟，为生命科学、医学、公共卫生以及生物信息学领域的研究者提供一套全面、深入且高度实用的定量分析框架和工具箱。我们摒弃了过于抽象的纯数学推导，转而聚焦于如何将统计学的原理和方法论无缝地融入到生物医学研究的各个阶段，确保研究设计科学严谨，数据分析精准有效，最终结论具有高度的临床或公共卫生意义。一、研究设计的基石：因果推断与高效采样本书的第一部分着重奠定坚实的研究设计基础。在数据生成之前，研究的质量就已经被决定。我们将深入探讨因果关系在生物医学中的识别与验证。这不仅包括随机对照试验（RCT）的黄金标准设计，更涵盖了观察性研究中处理复杂混杂因素（Confounders）的先进技术。我们详细剖析了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching/Stratification）、工具变量（Instrumental Variables）以及因果图（Causal Graphs, DAGs）的应用，帮助读者理解如何构建一个能够有效支持因果推断的研究方案，避免得出虚假的关联性结论。此外，样本量确定不再是经验的猜测。本书提供了针对不同研究目标（如非劣效性检验、风险比估计、生存分析）的精确样本量计算方法，并结合软件操作指南，确保研究资源得到最有效的利用。对于流行病学和群体健康研究，如何设计有效的抽样方案，如何处理分层抽样和整群抽样带来的数据相关性，也是本部分的核心内容。二、数据的清洗、整理与探索性分析：揭示数据背后的故事生物医学数据往往伴随着高维度、稀疏性、缺失值和异常值。第二部分将研究的重心转移到数据准备与探索。我们详细阐述了处理常见数据质量问题的策略，包括多重插补法（Multiple Imputation, MI）在处理缺失数据时的优势与陷阱，以及如何识别和处理测量误差。探索性数据分析（EDA）被提升到战略高度。通过强大的可视化工具，读者将学习如何构建有效的箱线图、散点图矩阵、热力图以及网络图，以直观地理解数据集的结构、变量间的初步关系以及潜在的生物学模式。我们特别关注高维生物数据（如基因表达谱）的降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，用以发现生物学上可解释的变异来源。三、经典与前沿的统计推断：精确检验与模型构建本书的核心统计推断部分，旨在平衡经典统计学和现代计算方法的应用。经典推断模块：我们对t检验、方差分析（ANOVA）的适用范围和非参数替代方法进行了深入的讲解。在回归分析方面，我们超越了线性和逻辑回归，详细介绍了泊松回归用于计数数据（如疾病发病率），以及负二项回归用于处理过度离散的计数数据。生存分析的深度解析：对于癌症、心血管疾病等领域的长期随访数据，生存分析至关重要。本章将卡普兰-迈耶生存曲线、日志秩检验、Cox比例风险模型，乃至更复杂的加速失效时间模型（AFT）进行了细致的梳理，重点探讨了协变量随时间变化的建模技术。高维与复杂数据的建模：随着生物技术的发展，我们必须应对基因数据和生物标记物组合带来的挑战。本书引入了惩罚回归方法（如LASSO, Ridge回归）用于特征选择和模型简化，尤其是在预测模型构建中平衡模型的预测能力和可解释性。我们还介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models）来处理具有重复测量的纵向数据，如追踪患者在不同时间点的生物标志物变化，准确分离个体间的差异与时间内的变化趋势。四、生物医学中的特殊应用与新兴技术为了紧密贴合当前研究热点，本书的最后部分聚焦于生物医学领域特有的统计挑战： 1. 生物标志物与诊断效能评估：我们不仅讲解了敏感性、特异性，更侧重于受试者工作特征曲线（ROC）的构建、曲线下面积（AUC）的解释，以及如何通过交叉验证（Cross-Validation）来评估诊断模型的稳健性。 2. 精准医疗与个体化治疗：针对异质性反应，本书探讨了交互作用（Interaction）的检验，以及亚组分析的统计学规范，确保研究者能识别出哪些患者群体最有可能从特定干预中获益。 3. 空间流行病学与地理信息系统（GIS）：对于环境健康和疾病分布研究，我们介绍了空间自相关性的检验方法，如Moran's I，以及如何将空间信息纳入回归模型中，揭示地理因素对健康结果的影响。本书力求成为一本“动手可做”的统计指南。每一章节都配有详尽的案例分析，这些案例均来源于真实的生物医学文献，并提供了使用主流统计软件（如R语言或SAS）进行操作的清晰步骤和代码示例。通过本书的学习，读者不仅能理解统计公式背后的逻辑，更能熟练地将这些工具应用于自己的研究数据，从而进行更具说服力、更可靠的科学论证，推动生物医学领域的进步。