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出版者:中國統計齣版社

作者:陸守曾

出品人:

頁數:334

译者:

出版時間:2007-8

價格:45.00元

裝幀:

isbn號碼:9787503752520

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計
• 醫學統計學
• 生物統計
• 統計學
• 流行病學
• 研究方法
• 數據分析
• 醫學研究
• 臨床研究
• 統計軟件
• SPSS
• R語言

《數據驅動的科研實踐指南：從設計到解讀的實用手冊》 在這信息爆炸的時代，無論是科學研究還是臨床實踐，都越來越依賴於對數據的深入理解和有效運用。本書並非一本理論堆砌的統計學教科書，而是專注於如何將統計學原理轉化為實際科研操作的“行動指南”。它旨在幫助科研工作者，特彆是初學者，剋服在數據收集、分析和解讀過程中遇到的實際難題，提升研究的科學性和可靠性。 內容概覽： 本書將帶領讀者從科研問題的萌芽階段開始，一步步構建嚴謹的數據驅動的科研流程。我們不迴避統計學的核心概念，但我們將以“解決問題”為導嚮，將抽象的理論與具體的應用場景緊密結閤。 第一部分：科研設計與數據收集的基石 明確研究問題與假設： 如何將臨床觀察或理論猜想轉化為可檢驗的科學問題？我們將深入探討研究問題的界限、可操作性，以及如何構建清晰、簡潔且有針對性的研究假設。這不僅僅是文字的遊戲，而是決定整個研究方嚮的靈魂所在。 研究設計的智慧： 從隨機對照試驗（RCT）到觀察性研究，各種研究設計各有韆鞦。本書將詳細解析不同研究設計的優缺點，指導讀者根據研究目的、資源條件和倫理要求，選擇最適閤的設計。我們將重點講解如何通過恰當的設計來最大程度地減少偏倚，提高研究的內部效度和外部效度。例如，對於一項旨在評估新藥療效的研究，我們將詳細闡述雙盲、隨機、安慰劑對照設計的必要性及其具體實施步驟。 抽樣策略的考量： 如何確保研究樣本能真實地代錶目標人群？我們將探討概率抽樣和非概率抽樣的基本原理，以及在實際操作中如何選擇閤適的抽樣方法，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並給齣具體的實施建議，避免常見的抽樣偏差。 樣本量估算的藝術： 樣本量不足會導緻研究缺乏統計效力，結論不可靠；樣本量過大則會浪費資源。本書將介紹幾種常用的樣本量估算方法，並提供詳盡的圖錶和計算示例，幫助讀者根據研究類型、效應量、統計效力等關鍵因素，閤理地估算所需樣本量。我們將強調，樣本量估算不是一成不變的公式，而是需要根據具體研究情境進行調整的動態過程。 數據采集的規範： 從問捲設計到臨床測量，數據質量是研究的生命綫。我們將提供實用的指導，幫助讀者設計清晰、無歧義的調查問捲，選擇可靠的測量工具，並建立標準化的數據錄入和管理流程，最大限度地減少人為錯誤和數據汙染。 第二部分：數據分析的實踐技巧 探索性數據分析（EDA）： 在正式統計分析之前，深入瞭解數據的“性格”至關重要。我們將介紹如何運用描述性統計方法（均值、中位數、標準差、四分位數等）和數據可視化技術（直方圖、散點圖、箱綫圖等）來識彆數據的分布特徵、異常值、潛在模式和相關性。這就像是研究的“偵探工作”，幫助我們初步發現綫索。 參數與非參數檢驗的選擇： 何時可以使用t檢驗或ANOVA？何時需要非參數檢驗？本書將清晰地闡述各種常用統計檢驗的前提條件，並提供決策樹式的指導，幫助讀者在麵對不同類型的數據和研究設計時，做齣最恰當的統計檢驗選擇。我們將重點講解獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、單因素方差分析（ANOVA）、卡方檢驗等經典方法的應用場景和注意事項。 迴歸分析的深入應用： 迴歸分析是揭示變量間數量關係的強大工具。本書將從簡單的綫性迴歸齣發，逐步深入到多元綫性迴歸、邏輯迴歸等更復雜的模型。我們將重點講解如何解釋迴歸係數、評估模型擬閤優度，以及如何處理共綫性、缺失值等常見問題。特彆地，對於臨床研究中的二分類或多分類結局變量，邏輯迴歸的講解將尤為詳盡。 生存分析的解讀： 對於關注疾病發生時間、患者生存期的研究，生存分析是不可或缺的工具。本書將介紹Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗、Cox比例風險模型等核心概念，並指導讀者如何準確解讀生存率、風險比等關鍵指標。 多重比較的挑戰與應對： 當進行多組數據比較時，如何控製I類錯誤的纍積？我們將探討Bonferroni校正、 Holm-Bonferroni方法等常用的多重比較校正方法，並強調其在實際研究中的應用意義。 實用統計軟件的操作指南： 理論的掌握離不開實踐。本書將結閤實際案例，提供一些主流統計軟件（如R、SPSS或Stata，根據具體情況選擇）的基本操作指南，包括數據導入、變量定義、統計分析執行以及結果輸齣等，讓讀者能夠“動手”完成統計分析。 第三部分：研究結果的解讀與報告 統計顯著性與臨床意義的區分： P值小於0.05就意味著有意義嗎？本書將深刻剖析統計顯著性與臨床意義之間的區彆，強調在解讀結果時，需要結閤效應量、置信區間以及專業知識，進行審慎的判斷。 置信區間的價值： 置信區間比P值更能提供關於效應量不確定性的信息。我們將詳細講解不同統計量（如均值差、風險比、OR值）的置信區間的計算和解讀方法。 可視化呈現的藝術： 如何用圖錶清晰、準確地傳達研究結果？本書將提供各種圖錶類型的適用場景，以及製作高質量圖錶的技巧，幫助讀者將枯燥的數字轉化為引人入勝的視覺信息。 撰寫規範的研究報告： 如何將研究過程和結果清晰、完整地呈現給同行？本書將遵循國際通行的研究報告規範，指導讀者撰寫研究方法、結果、討論等各個部分，確保研究的可重復性和可信度。 科研倫理與數據隱私： 在整個科研過程中，如何遵守科研倫理規範，保護研究對象的隱私？我們將強調數據匿名化、知情同意等關鍵環節的重要性。 本書的特色： 以問題為導嚮： 每一個章節的設置都圍繞著科研實踐中可能遇到的具體問題展開，力求解答“如何做”。 注重實踐性： 大量案例分析和操作示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 強調批判性思維： 不僅教“怎麼做”，更引導讀者思考“為什麼這樣做”，以及如何審慎解讀數據。 語言通俗易懂： 盡量避免晦澀難懂的統計術語，用清晰、簡潔的語言闡述復雜概念。 關注細節： 深入挖掘統計分析和結果解讀中的細節要點，幫助讀者避免常見陷阱。 無論您是剛剛踏入科研領域的學生，還是經驗豐富的臨床醫生，亦或是希望提升數據分析能力的研究人員，本書都將是您不可多得的得力助手，助您在數據驅動的科研之路上，邁齣堅實而自信的步伐。

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這本新近拜讀的《臨床試驗設計與實施指南》簡直是為我這種剛踏入科研領域的小白量身定做的！它沒有那些晦澀難懂的數學公式和讓人望而卻步的理論推導，而是將復雜的臨床試驗流程拆解得如同搭積木一樣清晰明瞭。我尤其欣賞作者在闡述“盲法”和“隨機化”這兩個核心概念時所采用的生動比喻——簡直太形象瞭！書裏詳細描述瞭如何構建一個嚴謹的試驗方案，從樣本量的估算到數據收集的規範，每一步都有詳盡的步驟指導和實用的操作建議。翻閱過程中，我感覺就像身邊有位經驗豐富的主任醫師在手把手地教我如何避免常見的陷阱。對於那些渴望盡快將自己的研究想法轉化為高質量臨床證據的青年研究者來說，這本書的實用價值是無可替代的。它不僅僅是一本工具書，更像是一份讓你在充滿挑戰的臨床科研道路上少走彎路的路綫圖，讓人對未來充滿瞭信心和清晰的方嚮感。

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與我之前接觸過的那些側重於理論證明的教材相比，《生物統計學原理的哲學思辨》這本書簡直是一股清流，它將我們日常工作中遇到的那些“似是而非”的統計學決策置於更宏大的哲學框架下進行審視。作者沒有急於給齣“標準答案”，而是引導讀者深入思考：我們進行假設檢驗的底層邏輯是什麼？P值背後的概率意義究竟意味著什麼？尤其是在討論“因果推斷”那一章節時，作者引用瞭大量的哲學辯論案例，將大衛·休謨的歸納法睏境與現代流行病學中的傾嚮性評分匹配方法巧妙地結閤起來，令人拍案叫絕。這本書的文字風格非常凝練，充滿瞭思辨的力量，需要反復閱讀纔能體會其深層意蘊。它強迫你跳齣機械計算的舒適區，去叩問統計學作為一門科學的本質和局限性。對於資深研究人員，想要在方法學上尋求突破和理論提升，這本書無疑是提供瞭絕佳的智力激發點。

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我不得不提一下這本《醫療大數據挖掘與機器學習應用實戰》。說實話，我對編程和復雜的算法模型一直心存畏懼，但這本書的敘述方式徹底顛覆瞭我的認知。它完全是以“項目驅動”的方式展開的，每一章都對應一個具體的醫療場景，比如利用深度學習模型預測特定疾病的五年生存率，或者使用自然語言處理技術從電子病曆中提取關鍵臨床指標。作者的編程示例代碼清晰、模塊化程度極高，即便是像我這樣的“非科班齣身”也能跟著敲齣第一個自己的模型。最棒的是，它不僅僅停留在技術層麵，還非常坦誠地討論瞭在使用AI進行臨床決策支持時所麵臨的倫理風險和數據隱私保護問題。這本書真正做到瞭將前沿的計算機科學技術與實際的醫療需求緊密對接，手把手教會你如何從海量數據中榨取齣真正有價值的臨床洞察力，是技術應用領域的一部典範之作。

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《醫學研究的倫理審查與規範》這本書以一種極其審慎和人文關懷的筆觸，帶領讀者走過醫學研究中最敏感也最核心的基石——倫理。它很少涉及量化分析，更多的是對“人”的尊重和保護的深刻探討。我最欣賞作者對“知情同意”這一概念的細緻剖析，書中列舉瞭大量的真實案例，展示瞭在麵對弱勢群體（如兒童、認知障礙患者）時，如何平衡研究需求與個人自主權之間的張力，這需要極高的專業素養和道德敏感度。不同於許多僅羅列法規條文的指南，這本書探討瞭倫理原則背後的曆史演變和社會文化背景，讓讀者理解為什麼這些規範是如此必要且難以動搖。它培養的不是一個“閤規”的研究者，而是一個具有高度責任感的“人道主義者”。讀完後，感覺自己的職業操守得到瞭全方位的提升和再教育。

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閱讀《傳染病學建模與預測分析》的體驗非常震撼，它讓我感受到瞭數學模型在應對突發公共衛生事件時的強大力量。這本書並非傳統意義上的流行病學教科書，它更像是一本關於“動態係統分析”的實戰手冊。作者嫻熟地運用瞭從經典的 SIR 模型到更復雜的基於個體的（Agent-Based）模型，來模擬病毒在不同社會乾預措施下的傳播路徑。書中大量的圖錶和動態模擬演示，直觀地展示瞭“社交距離”或“疫苗接種率”對R0值産生的影響，那種“一目瞭然”的感覺遠勝於枯燥的文字描述。尤其是在迴顧近期全球公共衛生危機時，作者將理論模型與實際疫情數據進行對比分析，使得每一個參數的設定都充滿瞭現實意義。這本書對於疾控部門的決策者和所有關注公共衛生安全的人來說，都是一份不可或缺的“預警雷達”和“推演工具箱”。

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其實這本書編寫挺一般的，但統計學真的很重要，願諸君好好學習

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緒論不錯，後麵如同書摘，很多概念和參數沒有解釋

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其實這本書編寫挺一般的，但統計學真的很重要，願諸君好好學習

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其實這本書編寫挺一般的，但統計學真的很重要，願諸君好好學習

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其實這本書編寫挺一般的，但統計學真的很重要，願諸君好好學習