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出版者:

作者:赵耐青 编

出品人:

页数:199

译者:

出版时间:2009-7

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787309063646

丛书系列:

图书标签:

• 卫生统计学
• 统计学
• 流行病学
• 公共卫生
• 生物统计学
• 医学统计
• 研究方法
• 数据分析
• 健康科学
• 医学

《医学统计方法与实践》 书籍简介 《医学统计方法与实践》是一部系统性、实用性兼备的医学统计学专著。本书旨在为医学科研人员、临床医生、公共卫生工作者以及相关专业的学生提供一套坚实的理论基础和灵活的实践指导，帮助他们更好地理解、应用和评价医学研究中的统计学原理与方法。 本书内容涵盖了医学统计学的核心领域，从基础的数据收集与描述，到复杂的推断性统计分析，再到现代研究设计与数据管理。我们力求将抽象的统计概念转化为直观易懂的语言，并辅以大量来源于真实医学研究的案例，使得读者能够在理解理论的同时，迅速掌握实际操作技能。 第一部分：医学统计学基础 在开始深入探讨具体统计方法之前，我们首先建立起对医学统计学基本概念的认知。本部分将详细阐述： 医学研究的类型与统计学在其中的作用： 从观察性研究（如队列研究、病例对照研究、横断面研究）到干预性研究（如随机对照试验），我们将分析不同研究设计如何影响统计分析的选择，以及统计学在回答科学问题、支持临床决策中的关键地位。 数据的类型与尺度： 深入剖析分类数据（定类、定序）与数值数据（定距、定比）的区别，理解不同类型数据的特性对于后续统计方法的选择至关重要。 描述性统计： 学习如何有效地描述和总结数据。这包括集中趋势的度量（均数、中位数、众数）、离散趋势的度量（方差、标准差、四分位距）、百分位数、百分位点等。本书将重点介绍如何选择合适的统计量来准确反映数据的特征，并结合图表（如直方图、箱线图、饼图）进行可视化展示，以便更直观地传达信息。 概率论基础与概率分布： 简要介绍医学统计中常用的概率论概念，如随机事件、概率、条件概率、期望值等。我们将着重讲解正态分布、二项分布、泊松分布等在医学领域中扮演重要角色的概率分布，并说明它们在统计推断中的应用。 第二部分：统计推断的核心方法 本部分是本书的重点，将引导读者掌握如何从样本数据中推断总体特征。 参数估计： 学习点估计和区间估计的概念。我们将详细讲解如何计算均数、比例、方差等的置信区间，并强调置信区间的意义——它提供了总体参数可能取值范围的可靠性度量。 假设检验： 这是统计推断的核心工具。本书将系统讲解假设检验的基本原理，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解读、以及统计显著性与实际意义的区分。我们将涵盖以下经典检验方法： t检验： 单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验，用于比较均数。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析、多因素方差分析，用于比较三个或更多组均数。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，如拟合优度检验、独立性检验。 非参数检验： 当数据不符合正态分布或方差不齐等假设时，我们将介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Kruskal-Wallis检验等替代方法。 相关与回归分析： 相关分析： 介绍Pearson相关系数和Spearman秩相关系数，用于度量两个变量之间的线性或单调关系强度与方向。 回归分析： 重点讲解简单线性回归和多元线性回归，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。我们将深入探讨回归系数的解释、模型拟合优度（如R²）的评价、以及预测区间的构建。此外，还将介绍逻辑回归，特别适用于分析二分类结局的回归模型。 第三部分：高级统计技术与应用 为了应对更复杂的医学研究问题，本书将拓展至更高级的统计技术。 生存分析： 在医学领域，特别是临床试验和流行病学研究中，生存时间分析至关重要。我们将介绍生存函数的概念、Kaplan-Meier生存曲线的绘制与比较（如Log-rank检验），以及Cox比例风险模型，用于分析影响生存结局的多种因素。 多重比较与校正： 当进行多次假设检验时，累积的I类错误风险会增加。本书将介绍Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等方法，以控制整体的I类错误率。 样本量计算： 在研究设计阶段，合理的样本量是保证研究效度和结果可靠性的基础。我们将提供多种常用统计方法（如比较均数、比例、相关系数）的样本量计算公式和指导，并讨论影响样本量大小的关键因素。 统计软件的应用： 鉴于现代医学研究高度依赖计算机软件进行数据分析，本书将结合至少一种主流的统计软件（如SPSS、R、Stata或SAS），通过实例演示上述统计方法的具体操作步骤，帮助读者将理论知识转化为实际操作。我们将提供清晰的软件界面截图和代码示例，使读者能够快速上手。 第四部分：研究设计与数据管理 统计学与研究设计紧密相连，良好的设计是有效数据分析的前提。 研究设计的原则： 强调随机化、重复、对照、均衡等基本原则在医学研究中的应用，并分析不同研究设计（如平行对照试验、交叉试验、析因设计）的优缺点。 数据收集与清洗： 讨论数据收集的质量控制，包括问卷设计、访谈技巧、数据录入的准确性。我们将指导读者如何识别和处理缺失数据、异常值，以及如何进行数据格式的转换和校验。 统计分析计划（SAP）： 强调在研究开始前制定详细的统计分析计划的重要性，包括研究假设、主要研究终点、次要研究终点、统计分析方法、以及数据管理流程。 《医学统计方法与实践》不仅仅是一本教科书，更是一本实践指南。我们致力于帮助读者建立起严谨的科学思维，掌握应对复杂医学数据分析的利器，从而在各自的领域做出更科学、更可靠的贡献。本书将是您在医学研究道路上不可或缺的伙伴。

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我发现这本书的独特之处在于，它不仅仅是一本统计学书籍，更像是一本关于“批判性思维”的指南。作者在书中反复强调，统计学并非简单的计算和制表，而是一种科学的思维方式，一种审视信息、评估证据的工具。他通过大量的例子，教导我们如何识别统计学中的“陷阱”，如何避免被不当的数据呈现所误导。比如，在讲解抽样偏差时，作者会分析一些历史上著名的“翻车”案例，让我们深刻理解到一个不具代表性的样本，会得出多么荒谬的结论。再比如，在讨论相关性和因果性的时候，作者会反复提醒我们，仅仅因为两个变量同时出现，并不意味着它们之间存在因果关系，这其中的“混淆”因素可能非常复杂。我尤其欣赏作者在分析医学研究报告时，所提出的“三审”原则：审数据来源、审统计方法、审结论论证。这让我学会了在阅读任何科学文献时，都要带着审慎的态度，去追问背后的逻辑和证据。这本书就像是一副“火眼金睛”，让我能够更清晰地辨别信息的真伪，不再轻易被表面的数字所迷惑。它不仅提升了我的统计学知识，更重要的是，它塑造了我观察和分析问题的能力，让我成为一个更理性的信息接收者。

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坦白说，这本书的开篇确实有点“劝退”。大量的数学符号和公式，让我一度想要放弃。然而，坚持下来后，我发现它是一部“厚积薄发”的作品。作者在前半部分铺垫了扎实的理论基础，例如概率论、数理统计的基本原理，这些内容虽然有些艰深，但却为后续更复杂的统计方法奠定了坚实的地基。当读到后面关于假设检验、方差分析、卡方检验等章节时，你会发现之前打下的基础是多么重要。作者的讲解方式，虽然初期看起来比较理论化，但随着内容的深入，你会逐渐领悟到其精妙之处。他总能在最关键的时刻，用一个简练的比喻或一个巧妙的例子，将抽象的概念具象化。我尤其喜欢他对于“统计显著性”的解释，他并非简单地告诉你一个阈值，而是深入剖析了这个概念背后的哲学含义，以及它在实际应用中可能带来的局限性。这本书的优点在于其内容的完整性和严谨性，它为你提供了一个系统学习统计学的完整框架。虽然阅读过程可能需要付出更多的努力，但一旦你成功掌握了其中的知识，你便会发现自己获得了解决复杂数据问题的强大武器。这就像是在攀登一座高山，过程艰辛，但山顶的风景，绝对值得你为之付出。

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这本书简直是一场关于数字的奇妙探险！一开始我还担心会枯燥乏味，毕竟“统计学”这个词听起来就有点吓人。然而，作者用一种极其生动有趣的方式，将那些原本冷冰冰的数字和公式，赋予了鲜活的生命。就像是一位经验丰富的向导，带着我穿梭在一个充满规律和奥秘的世界。从最基础的概念讲起，循序渐进，没有任何跳跃，让我这个初学者也能轻松跟上。书中穿插的案例分析更是点睛之笔，那些来自现实世界的例子，让我瞬间理解了统计学在解决实际问题中的强大力量。比如，在描述如何解读医学研究中的P值时，作者没有直接抛出复杂的数学推导，而是通过一个有趣的“抽奖”场景来解释概率，让我豁然开朗。再比如，分析不同药物疗效的对比试验，书中的图表清晰直观，数据解读逻辑严谨，让我对如何辨别信息的真伪有了更深的认识。我尤其喜欢作者在讲解方差、标准差这些概念时，所使用的比喻。他将它们比作测量事物“分散程度”的尺子，让我一下子就明白了它们的重要性，不再是抽象的数学符号。整本书读下来，我感觉自己仿佛经历了一场智力上的“健身”，不仅学到了知识，更锻炼了思考问题的方式，学会了如何用更科学、更客观的视角去看待周围的世界。

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这本书的阅读体验，可以说是“又爱又恨”。爱的是它内容的深度和广度，恨的是它偶尔出现的晦涩难懂之处。作者在统计推断、假设检验等高级主题上，确实展现出了深厚的功力。他对于统计模型的构建、参数的估计，以及如何进行严谨的假设检验，都有着非常系统和深入的论述。尤其是在讲解回归分析的时候，作者并没有止步于简单的线性回归，而是对多元回归、逻辑回归等多种模型进行了详细的介绍，并分析了它们在不同研究情境下的适用性。这对于想要深入理解数据分析方法的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。然而，也正是因为内容的专业性，某些章节的阅读确实需要花费更多的时间和精力去消化。比如，在介绍贝叶斯统计的概念时，作者虽然力求通俗易懂，但对于一些缺乏数学背景的读者来说，理解其核心思想仍有一定挑战。不过，作者也提供了大量的参考文献和进一步阅读的建议，这为那些渴望深入钻研的读者提供了很好的指引。总的来说，这本书是一本“硬核”的统计学教材，它能够满足那些希望在统计学领域有更深刻理解和更高要求读者的需求。它像一个巨大的宝库，里面 treasures 隐藏颇深，需要你耐心挖掘，一旦挖掘成功，便会收获丰厚。

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我当初选择这本书，主要是被其“卫生”这个关键词所吸引，希望能够了解统计学在公共卫生领域的应用。读完后，我惊喜地发现，它远超我的预期。作者并非局限于枯燥的理论阐述，而是将统计学的应用场景锚定在了疾病预防、健康监测、流行病学调查等关乎民生的重大议题上。他不仅讲解了如何收集和整理健康数据，更深入地剖析了如何利用这些数据来揭示疾病的传播规律，评估健康干预措施的效果，甚至预测未来公共卫生事件的走向。书中对传染病传播模型、病例对照研究、队列研究等经典流行病学方法的讲解，都配以详实的历史案例和最新的研究进展，让人在学习方法的同时，也对医学科学的发展有了更宏观的认识。我特别欣赏作者在分析临床试验数据时，对于“混杂因素”的处理方法。他详细讲解了如何通过统计学手段，尽量排除可能影响结果的其他变量，确保研究结论的可靠性。这让我意识到，看似简单的医学数据背后，蕴含着多么严谨的科学探索。这本书不仅适合医学专业学生，对于任何关心健康、希望理解科学研究背后的逻辑的读者来说，都是一本不可多得的启蒙读物。它让我看到了统计学作为一门“使能技术”，如何在守护人类健康的宏伟事业中发挥着至关重要的作用。

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