Biostatistical Design and Analysis Using R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell (an imprint of John Wiley & Sons Ltd)

作者:Murray Logan

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2009-02-28

价格:£ 100.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781444335248

丛书系列:

图书标签:

• R
• 论文有关
• 研究生看的书
• 生物
• Biostatistics
• R
• Statistical Design
• Data Analysis
• Regression
• Hypothesis Testing
• Statistical Modeling
• Biometry
• Public Health
• Epidemiology

现代生物统计学：方法与应用 一本聚焦于严谨统计思维与前沿数据处理技术的深度指南 本书旨在为生物医学、公共卫生、药学以及相关生命科学领域的科研人员、临床医生和高级学生提供一套全面、深入且极具操作性的统计学理论框架和应用实践指导。我们深刻认识到，在数据爆炸的时代，仅仅掌握基础的统计概念已远远不够。真正的挑战在于如何将复杂的生物学或临床问题转化为清晰的统计模型，并利用强大的计算工具对数据进行精准、可靠的分析。 第一部分：统计学基础与数据思维的重塑 本部分着重于打牢理论基础，并培养读者批判性的统计思维。我们超越了对“P值”的简单崇拜，深入探讨了统计推断的哲学基础和实际局限性。 第一章：现代生物统计学的基石 本章首先界定了生物统计学的核心范畴，区别于传统统计学，生物统计学特别关注不确定性、因果推断以及医学伦理在数据收集中的体现。我们将详细讨论变量的类型（分类、连续、时间事件）及其对模型选择的影响。重点内容包括： 概率分布的再审视： 深入探讨正态分布、泊松分布、负二项分布和Beta分布在生物数据建模中的适用场景。我们将展示如何通过数据可视化（如Q-Q图、直方图）来检验分布假设。 抽样理论与误差控制： 详细阐述中心极限定理的实际意义，以及系统误差与随机误差的区分。重点分析不同抽样方法（如分层抽样、整群抽样）对估计精度和方差的影响。 假设检验的哲学辩论： 对零假设显著性检验（NHST）的优缺点进行批判性分析。引入贝叶斯方法作为有力补充，讲解先验信息如何整合到决策过程中，并探讨功效分析（Power Analysis）在研究设计阶段的必要性。 第二章：数据清洗、探索与可视化——从原始数据到洞察 高质量的分析始于高质量的数据处理。本章是连接理论与实践的关键桥梁，强调数据预处理的严谨性。 数据管理实践： 介绍结构化数据存储的最佳实践，包括如何处理缺失值（Missing Data）。我们将详述不同缺失机制（MCAR, MAR, NMAR）的识别，并对比插补方法（均值/中位数插补的风险、多重插补的优势）。 探索性数据分析（EDA）的深度应用： 不仅限于生成基础图表，更侧重于使用高级图表（如箱线图的变体、小提琴图、热力图）来揭示多变量关系和数据结构。讨论如何通过EDA发现潜在的混杂因素和交互作用。 稳健性检查与离群值处理： 介绍如何使用非参数方法（如IQR规则、鲁棒Z分数）来识别离群值，并讨论在不同模型下，处理或移除异常值的伦理和统计依据。 第二部分：核心统计建模与推断 本部分系统性地介绍了生物统计学中最常用且最核心的回归分析技术，着重于模型选择的逻辑、假设的检验以及结果的解释。 第三章：线性模型与方差分析的深入探讨 本章将普通最小二乘法（OLS）推广到更复杂的实验设计环境中。 多重线性回归的精细化： 探讨多重共线性（Multicollinearity）的检测（VIF）与处理。详细讲解模型构建中的逐步法（Stepwise Selection）的弊端与替代方案（如LASSO/Ridge回归的引入）。 方差分析（ANOVA）的扩展： 从单因素到多因素、重复测量设计的ANOVA。重点解析固定效应模型与随机效应模型的区别，特别是随机效应在处理批次效应和个体间差异时的优势。 模型拟合度与残差诊断： 超越$R^2$，深入讲解调整$R^2$、AIC/BIC准则。强调残差分析（残差的正态性、同方差性）是模型有效性的黄金标准。 第四章：广义线性模型（GLM）在非正态数据中的应用 生命科学中的许多因变量（如事件发生率、计数、二分类结果）不服从正态分布，GLM是处理这类数据的核心工具。 逻辑回归与概率建模： 详细阐述Logit/Probit变换的机制。重点分析比值比（Odds Ratio）在不同情境下的精确解释，以及如何处理高维稀疏数据。 泊松与负二项回归： 专注于计数数据（如疾病发生率、细胞计数）。对比泊松模型与负二项模型在处理过度分散（Overdispersion）问题上的差异及选择标准。 连接函数与指数族分布： 从理论高度统一GLM框架，帮助读者理解不同模型（线性、逻辑、泊松）的内在联系。 第五章：生存分析——时间事件数据的精确测量 生存分析是临床试验和流行病学研究中不可或缺的部分。本章聚焦于时间到事件数据的处理。 非参数方法： 详细讲解Kaplan-Meier估计，并演示Log-Rank检验用于比较生存曲线。 半参数模型： Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的构建、系数解释（风险比Hazard Ratio）及其核心假设（比例风险假设）的检验方法。 参数化生存模型： 介绍Weibull和指数分布模型，以及何时应选用它们而非Cox模型。讨论截断数据和删失数据的处理。 第三部分：高级主题与特定应用领域 本部分涵盖了更复杂的统计挑战和特定于医学研究的设计方法。 第六章：纵向数据与混合效应模型 处理重复测量数据和聚类数据是现代生物医学研究的常态。 重复测量与相关性结构： 解释为什么简单ANOVA不适用于处理纵向数据，引入随机截距和随机斜率模型的概念。 线性混合效应模型（LMM）： 详细讲解如何使用LMM来同时估计固定效应（平均效应）和随机效应（个体变异）。讨论最大似然估计（ML）与限制最大似然估计（REML）的选择。 广义线性混合模型（GLMM）： 将混合效应思想扩展到二元或计数数据，例如分析随时间变化的患者反应率。 第七章：因果推断与观察性研究的挑战 在无法进行理想随机对照试验（RCT）时，如何从观察性数据中提取可靠的因果信息是关键。 混杂的量化与控制： 深入探讨倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的原理、步骤及局限性。介绍逆概率加权（IPW）方法在减少选择偏差中的应用。 工具变量（Instrumental Variables）与结构方程模型（SEM）： 介绍这些高级技术在处理未测量混杂（Unmeasured Confounding）时的潜力与约束。 第八章：贝叶斯方法在生物统计中的实践 本章介绍贝叶斯统计范式的实际操作，强调其在小样本研究和需要整合外部信息时的强大能力。 贝叶斯推断的核心要素： 详细解释似然函数、先验分布的选择（无信息、弱信息、强信息先验）和后验分布的计算。 马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法入门： 介绍Gibbs Sampling和Metropolis-Hastings算法的基本思想，以及如何评估MCMC收敛性（如Gelman-Rubin诊断）。 贝叶斯模型比较： 对比不同模型（如不同药物疗效模型）的证据强度，使用DIC或WAIC等准则。 结语：统计实践的伦理与未来 本书最终回归到统计工作的本质：服务于科学发现和公共健康。我们将讨论统计报告的透明度要求（如CONSORT声明的扩展应用），以及如何清晰、无歧义地向非统计背景的受众传达复杂的分析结果，确保研究的可重复性和可解释性。 本书面向的是那些渴望超越“点击鼠标”的分析，追求对数据生成过程有深刻理解的科研工作者。通过系统学习，读者将能够独立构建、评估并解释复杂的生物统计模型。

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这本书的名字听起来就很有分量，直奔主题，感觉像是为那些真正想在生物统计领域深耕的人准备的“硬菜”。我记得当初拿起它的时候，是被它封面上那种严谨的学术气息所吸引的。它没有试图用花哨的语言来掩盖内容的深度，反而以一种近乎教科书式的精确感，勾勒出一个清晰的知识框架。初读之下，我最大的感受是它对基础概念的阐述异常扎实，像是地基一样稳固。它不是那种只停留在“告诉你会”的层面，而是深入到“为什么是这样”的底层逻辑。对于初学者来说，这可能意味着需要投入更多的耐心去啃读那些数学公式和理论推导，但一旦跨过这个门槛，你会发现后续的学习变得异常顺畅。它似乎默认读者已经具备一定的统计学基础，所以它的叙述节奏很快，信息密度极高，仿佛每页纸上都塞满了精华。那种感觉就像是走进了一个高手过招的训练场，高手之间的对话，信息量大到需要不断按下暂停键来消化吸收。它给人的印象是，这不是一本用来“翻阅”的书，而是需要你用笔、用草稿纸去“征服”的书籍。它的深度和广度，都指向了对复杂生物医学研究设计和数据分析的深刻洞察力。

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总的来说，这本书给我的感觉是“一本需要时间来沉淀的参考书”。它不是那种读完一遍就能完全吸收的快餐读物，而是那种随着你在生物统计领域经验的积累，你会不断地回去翻阅、对照、并从中汲取新理解的“工具箱”。它的全面性和严谨性，使得它在工具书和理论教材之间找到了一个绝佳的平衡点。我经常在处理一个棘手的分析问题时，发现书中某个不起眼的章节，恰好提供了解决问题的关键视角或者方法选择的依据。它的价值在于其深度和广度提供的“可能性空间”，它展示了在生物统计分析中可以走的路，以及每条路背后的统计学代价和收益。对于任何一个严肃对待生物统计工作的人来说，这本书的份量，不言而喻，它在书架上的位置，是那种需要经常被“取用”和“研磨”的经典之作。

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让我印象深刻的是，这本书似乎对“R语言”的集成度非常高，但它并没有沦为一本单纯的编程手册。它的重点始终放在统计思想的传达上，而R语言仅仅是作为实现这些思想的有效工具而被引入。这种处理方式非常高明。它没有将大量的篇幅浪费在基础的R语法教学上（这在其他资源中很容易找到），而是专注于如何将复杂的生物统计模型，用最恰当的R代码结构来表达和执行。对于有一定编程基础的读者来说，这简直是“效率放大器”。当你理解了背后的统计原理后，只需要对照书中的代码片段，就能迅速将理论转化为可运行的分析脚本。它提供的是一种“模型思维到代码实现”的桥梁，而不是孤立的“代码集合”。这种对工具和理论之间关系的深刻理解，让这本书的实用价值大大提升，它不仅仅是知识的传递，更是研究流程优化的指南。

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这本书的结构安排，给我一种极其高效和实用的印象。它不像某些教材那样，将理论和实践切割得生硬，而是巧妙地将两者编织在一起，形成一个紧密的分析闭环。你读到一种新的统计方法，紧接着就能看到它在实际研究场景中是如何应用的。这种无缝衔接的处理方式，极大地提升了阅读的流畅性和代入感。我特别欣赏它对“设计”这个环节的重视，它清晰地阐明了，没有好的实验设计，再高超的分析技巧也是空中楼阁。这种前置性的思维训练，对于任何希望从事前沿科学研究的人来说，都是至关重要的。我记得有几章专门讨论了样本量计算和随机化分组策略，讲解得极其细致入微，几乎涵盖了所有常见的困惑点。它不只是给出一个公式，而是深入剖析了不同设计选择背后的统计学权衡——比如I型错误和II型错误之间的微妙平衡。读完这些部分，我感觉自己不再是被动地套用软件输出结果，而是能够主动地去质疑和优化研究的初始构架，这才是真正意义上的“掌握”。

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这本书的文字风格，用“冷静的精确”来形容最为贴切。它摒弃了所有不必要的修饰和感性的表达，每一个句子都像是在进行一次严谨的陈述。这种风格对于追求客观真理的读者来说，无疑是一种福音，因为它最大程度地减少了理解上的歧义。然而，也正因为这种极致的学术性，使得它对那些依赖具体案例故事来建立理解的读者来说，可能会略显枯燥。我必须承认，在阅读某些推导过程时，我需要反复回溯前面的定义和假设，因为它不会为了照顾读者的情绪而放慢速度。它更像是一位严厉但公正的导师，要求你必须跟上它的思维步伐。不过，当你成功地跟上节奏，并开始在自己的数据上应用书中提到的方法时，那种豁然开朗的感觉是其他很多入门级读物无法提供的。它教会你如何用一套精确的语言和逻辑去描述和解决生物学中的复杂问题，这是一种思维模式的重塑，而非简单的知识叠加。

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很不错的R入门书，很建议看看，讲解的特别好

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