Kurzgefasste Statistik für die klinische Forschung pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Jürgen Bortz

出品人:

页数:473

译者:

出版时间:2008-04-01

价格:USD 59.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540757375

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 临床研究
• 医学统计
• 生物统计
• 研究方法
• 数据分析
• 医学
• 健康科学
• 统计方法
• 流行病学

《临床研究统计学概论》 本书旨在为从事临床研究的专业人士提供一个坚实而实用的统计学基础。从基础概念到复杂模型的应用，我们力求以清晰易懂的方式，帮助读者理解和运用统计学方法，从而提升研究设计的严谨性、数据分析的准确性以及结果解释的可靠性。 第一部分：统计学基础回顾与临床研究导论 引言： 临床研究在现代医学发展中的核心作用，以及统计学在其中不可或缺的地位。为何理解统计学对于临床研究者至关重要，从研究设计、数据收集、分析到结果发表的每一个环节，都离不开严谨的统计学思维。 基本统计概念： 介绍研究中的关键术语，如总体（population）、样本（sample）、变量（variable）的类型（分类变量、顺序变量、数值变量）、参数（parameter）与统计量（statistic）。 描述性统计： 学习如何有效地总结和呈现数据。包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散趋势的度量（方差、标准差、极差、四分位数距），以及数据分布的可视化方法（直方图、箱线图、散点图）。我们将重点讨论在临床场景中，如何选择最合适的描述性统计量来反映研究对象的特征，例如，如何描述患者的年龄分布，或治疗组和对照组的基线特征。 概率论基础： 介绍概率的基本概念，如事件、概率的计算、条件概率、独立事件。理解概率是进行推断性统计的基础，例如，理解治疗效果是真实存在还是偶然因素造成的。 概率分布： 探讨常用的概率分布，特别是与临床研究密切相关的离散型（二项分布、泊松分布）和连续型（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）分布。我们将重点关注正态分布在临床数据中的普遍性，以及它在后续统计推断中的重要作用。 第二部分：统计推断的核心方法 抽样分布与中心极限定理： 解释抽样分布的概念，以及中心极限定理为何是进行统计推断的基石。理解样本统计量围绕总体参数波动的规律。 参数估计： 学习如何利用样本数据来估计未知的总体参数。包括点估计（point estimation）和区间估计（interval estimation）。重点讲解置信区间（confidence interval）的概念、计算和解释，尤其是在临床研究中，置信区间如何帮助我们量化治疗效果的不确定性，例如，95%置信区间表示我们有95%的信心认为真实的治疗效果落在这个范围内。 假设检验的基本原理： 深入理解假设检验的逻辑框架，包括零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）的设定，检验统计量（test statistic）的计算，p值（p-value）的意义与解读，以及统计显著性（statistical significance）的概念。我们将详细阐述两类错误（Type I error and Type II error）及其控制方法。 单样本与双样本假设检验： 学习如何对单个或两个样本的均值、比例进行假设检验。包括Z检验、t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）、卡方检验（用于检验比例的差异）。我们将通过具体的临床研究案例，演示这些检验方法的应用场景，例如，比较新药与安慰剂对降低血压的平均效果，或评估两种手术方法术后恢复时间的差异。 第三部分：临床研究中常用的统计模型与分析技术 方差分析（ANOVA）： 介绍如何比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异。包括单因素方差分析和多因素方差分析。我们将展示ANOVA在比较不同剂量药物疗效，或评估多种治疗方案对患者预后的影响时的应用。 线性回归与相关性分析： 学习如何探究变量之间的线性关系，以及如何建立预测模型。包括简单线性回归和多元线性回归。我们将重点讨论如何识别影响患者预后的关键预测因子，以及如何量化这些预测因子对结果的贡献，例如，预测患者复发风险的多个因素（年龄、性别、疾病分期等）。 逻辑回归（Logistic Regression）： 专为二分类结果（如疾病发生与否、生存与死亡）设计的回归模型。学习如何分析二分类结果的预测因子，并解释优势比（odds ratio）等关键指标。我们将通过预测患者患病概率的案例，说明逻辑回归在流行病学研究和风险评估中的重要性。 生存分析（Survival Analysis）： 专用于分析事件发生时间（如患者生存时间、疾病复发时间）的研究。介绍Kaplan-Meier曲线、log-rank检验以及Cox比例风险模型。我们将重点讲解如何评估不同治疗方案对患者生存期的影响，以及如何进行多因素生存分析以控制混杂因素。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的前提条件时，介绍常用的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验。这些方法在处理偏态分布数据或排序数据时尤为有用。 第四部分：临床研究设计与统计考虑 研究设计的类型： 简要回顾临床研究的常见设计，如随机对照试验（RCT）、队列研究、病例对照研究、横断面研究。理解不同研究设计对统计分析方法选择的影响。 样本量计算： 介绍样本量计算的基本原理和常用公式，说明样本量计算对于确保研究的统计效能（statistical power）和结果的可靠性的重要性。我们将讨论影响样本量大小的关键因素，如期望的效应量、显著性水平和统计效能。 多重比较： 探讨进行多次假设检验时可能出现的假阳性问题，以及常用的多重比较校正方法（如Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正）。 缺失数据处理： 讨论临床研究中常见的缺失数据问题，介绍几种基本的缺失数据处理方法，如删除法、均值插补法，以及更高级的插补方法。 统计软件简介： 简要介绍在临床研究中常用的统计软件，如SPSS, R, SAS等，并建议读者积极学习和应用这些工具。 本书的最终目标是赋能临床研究者，使其能够独立、准确地进行统计分析，从而更自信地解读研究结果，为临床实践和医学进步做出贡献。我们鼓励读者将书中的理论知识与实际研究工作相结合，不断提升自身的统计学素养。

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