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出版者:

作者:申杰 编

出品人:

页数:135

译者:

出版时间:2009-5

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787030243584

丛书系列:

图书标签:

• 中医
• 统计学
• 医学统计
• 循证医学
• 数据分析
• 临床研究
• 流行病学
• 健康科学
• 科研方法
• 医学

《中医统计学》是一部系统阐述中医研究中统计方法应用的书籍。本书旨在为从事中医临床、科研、教学的专业人士提供坚实的统计学理论基础和实用的统计分析工具，以期提升中医研究的科学性和严谨性。 本书内容涵盖以下几个主要方面： 第一部分：中医研究的统计学基础 中医研究的特点与挑战： 深入探讨中医研究在方法学上与西医研究存在的差异，如证候的异质性、个体化治疗的复杂性、多因素干预的评估等，并分析这些特点给统计学应用带来的挑战。 统计学在现代中医研究中的作用： 详细阐述统计学如何帮助中医研究者进行研究设计、数据收集、数据分析和结果解释，提高研究的客观性和可信度。 基本统计学概念与术语： 梳理中医研究中常用的统计学基本概念，如总体与样本、变量类型（分类变量、计量变量）、参数与统计量、抽样分布等，并结合中医研究实例进行说明。 统计推断的基本原理： 介绍点估计、区间估计（置信区间）和假设检验的基本思想、原理及常用方法，为后续章节的统计分析方法打下基础。 第二部分：中医临床试验的统计设计与分析 临床试验设计原则： 详述中医临床试验设计中的关键要素，包括研究目的、研究对象、干预措施、对照组设置、结局指标选择、样本量估算等。 常用中医临床试验设计方案： 重点介绍和分析多种适用于中医研究的临床试验设计方案，如随机对照试验（RCT）、自身对照试验、交叉设计、析因设计等，并探讨其优缺点和适用性。 样本量估算： 详细讲解不同研究类型和研究目的下的样本量估算方法，强调样本量对研究效能和结果可靠性的重要影响，并提供具体计算公式和软件应用指导。 数据收集与质量控制： 讨论中医临床试验中数据收集的规范化要求，包括病例报告表（CRF）的设计、数据录入的准确性、数据清洗的流程等，确保数据的真实性和完整性。 中医临床试验数据的统计分析： 详细介绍用于分析中医临床试验数据的常用统计方法，包括： 描述性统计： 常用统计指标（均数、中位数、标准差、百分比等）的计算与解释，以及图表展示方法。 比较类统计方法： t检验、方差分析（ANOVA）、秩和检验、卡方检验、Fisher精确检验等，用于比较不同治疗组之间的差异。 分类数据的分析： 采用列联表分析、McNemar检验、Kappa一致性检验等方法分析定性资料。 连续数据的分析： 采用t检验、方差分析、非参数检验等方法分析计量资料。 多因素分析： 介绍线性回归、逻辑回归、Cox比例风险模型等，用于控制混杂因素，评估多个变量对结局的影响。 生存分析： Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验、Cox回归模型等，用于分析治疗或预后相关的生存时间数据。 疗效评价的统计方法： 探讨如何运用统计学方法对中医治疗的有效性、安全性进行客观评价，包括有效率、显效率、治愈率的计算与比较，以及不良事件的统计分析。 证据的综合与解读： 介绍Meta分析等方法，用于整合多项研究的证据，提高研究结论的科学性和说服力。 第三部分：中医观察性研究的统计方法 观察性研究的类型与特点： 介绍回顾性队列研究、前瞻性队列研究、病例对照研究、横断面研究等观察性研究类型，以及它们在中医研究中的应用场景。 观察性研究的统计设计： 讨论观察性研究在设计时应考虑的因素，如偏倚的控制（选择偏倚、信息偏倚）、混杂因素的处理等。 观察性研究数据的统计分析： 关联性分析： 相关系数、回归分析，用于探索变量之间的关系。 效应量估计： 优势比（OR）、风险比（RR）、比值比（OR）及其置信区间，用于衡量暴露因素与疾病（或结局）之间的关联强度。 偏倚与混杂的校正： 介绍分层分析、倾向性评分匹配（PSM）、多因素回归分析等方法，用于控制混杂因素对研究结果的影响。 第四部分：中医证候、疗效评价的统计方法 中医证候的统计学特征： 探讨证候作为中医研究独特对象的统计学处理方式，如证候的量化、证候类型的分类、证候与疾病、证候与疗效的关系分析。 中医辨证论治的统计学评价： 介绍如何设计和分析体现中医辨证论治特点的研究，例如基于证候分型的临床试验设计。 中医疗效评价指标的统计学处理： 讨论如何对中医特有的疗效评价指标（如症状评分、生活质量评分、舌象、脉象等）进行科学的统计分析。 多元统计方法在中医研究中的应用： 介绍主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析、判别分析等多元统计方法，用于揭示中医证候、病因病机之间的复杂关系，以及对患者进行分型，实现精准医疗。 第五部分：统计软件应用与案例分析 常用统计软件介绍： 介绍SPSS、SAS、R、Stata等在医学统计领域常用的软件，并简述其基本操作和功能。 基于软件的统计分析实例： 结合具体的、具有代表性的中医研究案例，演示如何使用统计软件进行数据的录入、清洗、管理和统计分析，并对结果进行解读。 统计分析报告的撰写： 指导读者如何规范、清晰地撰写统计分析部分，包括统计方法的选择、假设检验的报告、结果的呈现（图表）以及结论的阐述。 《中医统计学》力求理论联系实际，通过大量中医研究的实例，帮助读者理解统计学原理及其在中医研究中的具体应用。本书内容严谨，层次分明，既适合作为高等院校中医专业学生的教材，也适合作为中医临床医生、科研人员的参考书，是提升中医研究水平、推动中医现代化发展的重要工具。

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这本关于传统中医药统计学的书，简直是一场知识的盛宴，特别是对于我这种既对中医理论有兴趣，又对数据分析有点头疼的读者来说。书里的内容，比如关于临床试验设计、数据收集与整理、以及如何用现代统计学工具来科学地评估中医药疗效的部分，讲解得非常透彻。它没有陷入枯燥的数学公式泥潭，而是巧妙地将复杂的统计概念与实际的中医研究案例结合起来，让我能清晰地看到“数”是如何支撑“医”的。比如，关于如何科学地设置对照组，如何评估中医证候转化的统计学意义，这些章节的深度和广度都令人印象深刻。我尤其欣赏作者在介绍各种检验方法时，总会辅以中医药文献中的具体例子，这让抽象的理论立刻变得生动起来，也让我对如何撰写规范的中医统计研究报告有了更清晰的认识。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一座桥梁，连接了传统智慧与现代科学的严谨性。

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说实话，一开始我对这本关于中医统计学的书抱着一丝忐忑，担心它会是那种晦涩难懂的教科书。然而，实际阅读体验完全超出了预期。它的结构安排非常人性化，从基础的概率论概念开始，循序渐进地过渡到中医特有的数据类型处理，比如**定性数据和半定量数据的统计分析**。书中对偏倚（Bias）的讨论尤为精彩，特别是在回顾性研究中，如何利用统计学方法来校正那些难以避免的选择偏倚，作者给出了非常具有实操性的建议。我特别喜欢它在**Meta分析**章节中的处理方式，针对中医药研究中常见的非标准化干预措施，提供了多层级模型（HLM）的应用思路，这在以往的统计学著作中是很少见到的深度。读完后感觉，中医的经验传承，终于有了一个可以用更科学、更普适的语言去描述和验证的框架。

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这本专业书籍给我带来的冲击力是多维度的。它不仅仅是一本关于如何做统计计算的书，更是一本关于**科研思维重塑**的指南。其中对“证候分型”的统计学合理性进行了深入的探讨，分析了如何通过聚类分析等手段，帮助我们更科学地理解和划分中医的证型，而不是仅仅依赖经验。此外，书中对**中医特殊变量的处理**，例如时间序列数据的分析方法在疾病转归预测中的应用，展示了作者极强的跨学科视野。我特别留意了关于**测量误差**的章节，它警示了在采集脉象、舌象等主观性较强的数据时，如何量化和控制测量者间的变异性，这对于提高中医研究的信度和效度至关重要。整本书的行文流畅，论证严密，虽然涉及专业知识，但逻辑链条清晰可见。

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我花了相当长的时间来阅读这本关于中医药统计的著作，其内容之丰富和视角之独特，实在值得细细品味。首先，它对中医科研方法学的批判性审视就非常引人入胜。作者没有回避当前中医研究中普遍存在的样本量小、研究设计不严谨等问题，而是直面这些挑战，并提供了切实可行的统计学解决方案。比如，在描述性统计和推断性统计的应用场景上，书中有着非常细致的区分，避免了许多初学者在数据分析时容易犯的错误。更让我受益匪浅的是关于**效应量**和**临床意义**的探讨。它强调了统计学上的显著性不等于临床上的有效性，这对于那些过度依赖P值的中医研究者来说，无疑是一剂清醒剂。书中的案例分析常常涉及多因素回归模型在辨证论治中的应用，那种将复杂的临床思维量化、模型化的过程，展现了极高的学术水准和扎实的统计功底。

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我接触过不少统计学书籍，但很少有能像这本在中医领域应用得如此精准和富有洞察力的。这本书的亮点之一在于它对**因果推断**的强调。在很多中药疗效评价中，我们急需超越简单的相关性分析，去探究真正的因果关系。书中详细讲解了倾向性评分匹配（PSM）等方法在非随机化中医研究中的应用，这对于那些难以进行大规模随机对照试验（RCT）的中医治疗模式来说，提供了强大的证据支持。另外，作者在讨论**样本量估算**时，不仅考虑了统计功效，还融入了中医临床实践中常见的“小样本”困境，提供了更为务实的解决方案，比如贝叶斯方法的应用前景。阅读它，感觉就像是拿到了一把精密的钥匙，能够打开通往高水平中医循证医学研究的大门，对于提升中医研究的国际话语权，这本书无疑具有深远意义。

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