统计分析在医学科题中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民卫生

作者:蒋知俭

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2008-3

价格:52.00元

装帧:

isbn号码:9787117095891

丛书系列:

图书标签:

• 统计分析
• 医学统计
• 生物统计
• 医学研究
• 科研方法
• 数据分析
• 临床研究
• 流行病学
• SPSS
• R语言

数据驱动的临床决策：从实践到前沿 本书深入探讨了现代医学研究和临床实践中，如何有效地运用统计分析工具来解读复杂的数据集，从而指导更精准的诊断、治疗和疾病预防策略。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的描述性统计到高阶的机器学习模型在生物医学领域的具体应用，旨在为临床医生、医学研究人员及相关技术人员提供一套全面、实用的统计学思维框架和操作指南。 第一部分：医学统计学的基石与思维构建 本部分着重于为读者建立坚实的统计学基础，强调统计思维在医学问题解决中的核心地位。 第一章：医学数据概览与质量控制 医学数据来源的多元化是当前研究的显著特征，本章将详细分类介绍电子病历（EMR）、医学影像（如MRI、CT）、基因组学数据（如测序数据）、生物标志物检测结果以及患者报告结局（PROs）等主要数据类型。重点讨论数据采集过程中的潜在偏差，如选择偏倚、信息偏倚和混杂因素。此外，如何建立有效的数据清洗和预处理流程是成功的统计分析的前提。内容包括缺失值处理策略（插补法、删除法对比）、异常值识别与处理技术，以及确保数据一致性和完整性的关键步骤。 第二章：描述性统计：描绘临床图景 描述性统计是理解数据的“第一步”。本章细致阐述了集中趋势（均数、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、四分位数范围）的恰当选择与应用场景。特别关注于如何选择合适的统计图表来有效传达临床信息，例如，针对非正态分布的实验室指标使用箱线图或小提琴图，以及如何使用风险比（RR）、优势比（OR）和发生率等流行病学指标来描述疾病负担。 第三章：推断性统计的核心原理 推断统计是连接样本与总体的桥梁。本章详细解析了概率论在医学推断中的基础作用，如大数定律和中心极限定理。重点讲解假设检验的逻辑框架：零假设与备择假设的建立、P值的精确解读（避免常见的P值误区），以及统计功效（Power）的概念及其在研究设计中的重要性。本章还将引入置信区间的概念，强调其比单一P值提供更丰富的信息量。 第二部分：常见临床研究设计的统计处理 本部分聚焦于临床研究中最常用到的统计方法，并结合实际案例进行演示。 第四章：比较率和均数的统计检验 针对分类变量（如治疗成功率、并发症发生率）的比较，本章深入探讨了卡方检验（$chi^2$检验）、Fisher精确检验及其在2x2列联表中的应用。对于连续性变量的均数比较，内容涵盖了单样本t检验、独立样本t检验以及配对样本t检验的适用条件和结果解读。特别会讨论方差分析（ANOVA）在多组间均数比较中的地位，以及事后检验的选择。 第五章：相关性与回归分析：探索关联的强度与方向 本章是数据分析的核心技术之一。首先阐述了相关分析，包括Pearson相关系数和Spearman等级相关系数的适用范围。随后，将回归分析作为核心内容展开： 线性回归： 预测一个连续结局变量，重点讨论模型的拟合优度（$R^2$）、回归系数的解释以及多重共线性问题的识别与处理。 逻辑回归： 用于预测二分类结局（如生病/未生病），详细解析了Logit变换、暴露效应的量化（调整后的ORs）以及模型拟合优度检验（Hosmer-Lemeshow检验）。 泊松回归与负二项回归： 专门用于处理计数数据，如住院次数或特定事件发生次数。 第六章：生存分析：时间-事件数据的解析 在肿瘤学、心血管病学等领域，生存分析不可或缺。本章系统介绍生存数据的特点（删失数据），Kaplan-Meier方法的原理和图示解读。重点讲解Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），如何估计风险比（HRs），以及如何纳入协变量检验这些因素对生存时间的影响。还将简要介绍加速失效时间模型（AFTs）作为对比。 第三部分：高级统计模型与新兴趋势 本部分将探讨更复杂、更具前沿性的统计方法在处理现代医学挑战时的应用。 第七章：方差分析与重复测量数据处理 本章扩展了ANOVA的应用范围，深入讲解了重复测量设计中方差分析（RM-ANOVA）的必要性，以及如何处理不平衡设计。此外，将引入混合效应模型（Mixed-Effects Models），阐述其在处理纵向数据和具有层次结构的数据（如来自同一医院或同一病人的多次测量）中的优势，有效解决了传统重复测量ANOVA的局限性。 第八章：非参数统计方法的选择与应用 当数据不满足正态性假设或数据为等级数据时，非参数方法成为关键。本章详细介绍Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Wilcoxon符号秩检验等，并给出何时选用它们而非参数检验的明确指引。 第九章：诊断性试验的评估与指标 准确评估医学诊断工具的性能是临床转化的基础。本章聚焦于敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）的计算与解释。核心内容是如何构建受试者工作特征曲线（ROC Curve），计算曲线下面积（AUC），并探讨如何利用DeLong检验比较不同诊断方法的AUC差异。 第十章：走向大数据：机器学习在生物医学中的应用简介 随着高通量数据的爆发，机器学习方法正日益重要。本章作为引言，介绍分类算法（如支持向量机SVM、随机森林）和聚类分析（如K-means）在疾病亚型发现和风险分层中的潜力。侧重于模型的可解释性，讨论如何将复杂的预测模型转化为临床可操作的风险评分。 结论：统计素养与循证实践的融合 本书最后强调，统计分析并非终点，而是连接科学证据与临床实践的必要工具。成功的医学研究需要研究者具备批判性评估统计结果的能力，确保方法选择的恰当性、结果解读的严谨性，最终支撑起强有力的循证医学实践。本书提供的不仅仅是公式，更是一种严谨、量化的科学思维方式。

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