Basic Statistics for the Health Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Humanities/Social Sciences/Languages

作者:Jan Kuzma

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2004-10-22

价格:$ 207.36

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072844030

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Health Sciences
• Biostatistics
• Medical Statistics
• Data Analysis
• Research Methods
• Epidemiology
• Public Health
• Healthcare
• Quantitative Methods

好的，以下是一本名为《高级生物统计学：从理论到应用》的图书简介。 --- 高级生物统计学：从理论到应用 导言：超越基础，驾驭复杂性 在生物医学研究的快速演进世界中，数据已成为驱动发现的核心力量。然而，仅仅收集数据是不够的；理解、解释和可靠地推理这些数据，需要对生物统计学原理有更深层次的掌握。本书《高级生物统计学：从理论到应用》正是为那些已经掌握了描述性统计和基础推断统计学概念的研究人员、临床医生、流行病学家和高级学生而设计的。 本书的核心目标是弥合传统统计学教育与当代生物医学研究实践中遇到的复杂数据分析之间的鸿沟。我们不再满足于简单的T检验或线性回归；我们将深入探讨那些在设计严谨的临床试验、进行大规模队列研究以及解释复杂的分子生物学数据时所必需的先进方法。本书强调理论的严谨性与实际应用的无缝结合，确保读者不仅“知道如何”运行分析，更能理解“为何”选择特定模型，以及如何批判性地评估其结果的有效性和局限性。 第一部分：统计推断的深化与模型构建 本部分将读者从基础推断的舒适区带入更具挑战性的统计建模领域。 第一章：广义线性模型（GLMs）的深度解析 我们将超越标准正态分布的限制，系统地探讨广义线性模型。这包括对泊松回归（适用于计数数据，如疾病发生率）、负二项回归（处理过度分散的计数数据）以及逻辑回归（用于二元结局）的深入剖析。重点在于理解链接函数、指数族分布及其在生物学背景下的具体应用，例如药物反应率或罕见事件的建模。 第二章：生存分析的高级技术 生存数据（时间到事件数据）在临床研究中无处不在，但其处理方式独特。本章详细介绍了Kaplan-Meier估计和Log-Rank检验，但重点将放在Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的深入讨论上。我们将探讨如何处理删失数据、模型假设的检验（如比例风险假设）、时间依赖性协变量的纳入，以及竞争风险分析（Competing Risks Analysis）在评估多重事件发生时的重要性。 第三章：方差分析（ANOVA）和混合效应模型 当数据具有层次结构或重复测量时，标准的OLS回归模型会失效。本章从多因素ANOVA的扩展开始，引向更强大的线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models）。我们将详细解释随机效应和固定效应的区别，如何建模组内相关性（Intra-class Correlation Coefficient, ICC），以及在纵向研究（如重复测量试验）中应用这些模型来跟踪个体随时间变化的轨迹。 第二部分：处理复杂数据结构与缺失机制 现代生物医学数据往往是高维、非正态或存在结构性缺失。本部分专注于应对这些实际挑战的统计工具。 第四章：广义估计方程（GEE）与稳健推断 在处理纵向或聚集数据时，GEE提供了一种稳健的方法来估计平均效应，而不必对协变量之间的精确依赖结构做出强假设。我们将比较GEE与混合效应模型的优劣，并重点介绍如何正确解释GEE的“群体平均”估计值，以及其在处理重复测量数据时的适用性。 第五章：缺失数据处理的策略 缺失数据是生物统计学的顽疾。本书系统性地回顾了从简单插补（如均值插补）到更先进方法的演变。核心内容将围绕多重插补（Multiple Imputation, MI）展开，详细讲解Rubin's规则，以及在不完全数据下如何进行稳健的参数估计。我们还将讨论何时以及为何“完全信息最大似然估计（FIML）”是优于插补方法的选择。 第六章：非参数与半参数回归方法 当模型假设（如线性关系或正态分布）无法满足时，非参数方法提供了灵活性。本章涵盖样条回归（Spline Regression）在灵活拟合非线性关系中的应用，以及广义相加模型（Generalized Additive Models, GAMs）如何允许数据驱动地确定协变量与结局之间的函数形式，这对探索性研究至关重要。 第三部分：高维数据与因果推断的桥梁 随着组学数据和大型登记数据的普及，统计学家必须掌握处理高维和推断因果关系的方法。 第七章：高维数据与惩罚回归 在基因组学和蛋白质组学研究中，协变量的数量（$p$）常常远大于样本量（$n$）。本章专注于惩罚回归方法：岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）。我们将详细解释$alpha$和$lambda$参数的选择，以及Lasso在变量选择方面的独特能力，并探讨如何使用这些工具进行生物标志物的筛选。 第八章：倾向性评分方法与混杂因素控制 在观察性研究中，精确识别和量化治疗效应受到混杂因素的严重威胁。本章将因果推断的理论（如潜在结果框架）应用于实践。核心内容是倾向性评分（Propensity Score）的构建、评估其平衡性，以及如何将其用于匹配、分层或作为协变量纳入回归模型。我们将讨论倾向性评分在减小模型依赖性方面的优势。 第九章：贝叶斯统计学导论与应用 作为对传统频率学派的有力补充，本章介绍了贝叶斯统计学的核心概念：先验分布、似然函数和后验分布。重点将放在马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实际操作上，展示如何利用贝叶斯框架整合先验知识、处理复杂的分层模型，以及解释后验概率区间，这在临床决策和个性化医学中日益受到重视。 总结：统计学的实践哲学 《高级生物统计学：从理论到应用》不仅是一本方法手册，更是一本培养批判性统计思维的指南。本书的每一章都穿插了来自流行病学、药物开发和分子生物学的真实案例研究，并使用R语言（或Python/Stata的等效代码）展示完整的分析流程。我们鼓励读者将统计建模视为一个迭代的过程——从数据可视化开始，选择最合适的模型，诊断模型假设，并最终以清晰、可解释的语言向非统计学背景的听众传达研究发现的科学意义和局限性。掌握这些高级技术，是实现下一代精准医学研究的关键。

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这本书的深度和广度确实令人印象深刻，尤其是对于那些希望在生物医学研究领域打下坚实统计学基础的人来说。作者似乎非常注重将抽象的统计概念与实际的医疗数据分析场景紧密结合。我特别欣赏它对假设检验和置信区间的解释，没有采取那种过于冷冰冰的教科书式讲解，而是通过大量的临床试验案例来阐释，这让复杂的统计推断过程变得触手可及。例如，在讨论生存分析时，它不仅仅是展示了Kaplan-Meier曲线的绘制方法，更深入地探讨了审查机制（censoring）如何影响结果的解释，这对任何接触流行病学或临床研究的人都是至关重要的知识点。再者，书中对回归模型的选择和诊断部分也处理得非常到位。它清晰地说明了何时应该使用线性回归，何时需要转向逻辑回归或泊松回归，并且没有回避多重共线性、异方差性这些实际操作中常常遇到的“陷阱”。读者可以从中学习到如何批判性地评估模型拟合的优劣，而不仅仅是得到一个R方值就满足。这种注重实践应用和结果解释的能力培养，使得这本书远超一般的入门教材，更像是一本高级研究方法工具书。它的覆盖面之广，从描述性统计到更复杂的非参数方法，都展现了作者对健康科学领域统计需求的深刻理解。

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初次翻开这本书时，我最大的感受是它的结构安排非常人性化，像是为自学者量身定做的路线图。它没有一上来就抛出复杂的公式，而是非常有条理地从最基础的数据类型和测量尺度开始构建知识体系。这种循序渐进的方式极大地降低了统计学初学者的学习门槛。特别值得一提的是，书中对概率论的引入非常巧妙，它没有像纯数学书籍那样进行冗长的公理化证明，而是将其作为理解随机抽样和推断的基础工具来介绍。每当引入一个新的统计检验方法时，作者都会提供一个清晰的“决策树”流程，引导读者根据研究设计和数据类型来选择最合适的检验，这在实际操作中简直是救星般的存在。我经常在进行数据预处理时感到迷茫，但这本书中的数据可视化章节，通过大量的图例展示了如何用图形语言来揭示数据背后的模式和异常值，这比单纯的文字描述有效得多。它成功地平衡了理论的严谨性和应用的易操作性，使得读者在掌握“是什么”的同时，也清楚地明白了“为什么”以及“如何做”。对于那些急需将统计知识转化为实际科研产出的研究人员来说，这本书的实用价值是无可替代的。

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这本书的排版和示例代码的使用方式非常贴合现代数据分析的趋势。虽然我是在阅读纸质版，但书中对统计软件（比如R或者SAS的基础命令提示）的嵌入处理得相当自然，并没有让它们显得突兀或干扰阅读流畅性。它更像是提供了一个平行学习的路径，让你在理解理论的同时，就能大致勾勒出如何在软件中实现这些分析步骤。我尤其喜欢它在介绍假设检验时所采用的“逻辑推演”法，而不是单纯的公式堆砌。作者似乎在努力消除“P值崇拜”的心态，花了相当篇幅讨论了统计功效（Power）的重要性以及如何进行功效分析，这在很多教材中是被轻描淡写的。对于一个关注研究设计质量的读者而言，能够在设计阶段就预估样本量和发现效应的概率，是至关重要的能力。此外，书中对多重比较校正的介绍也相当细致，例如Bonferroni和Tukey方法的适用场景差异，这体现了作者对复杂多因素研究数据处理的专业考量。这本书确实能帮助读者建立起一个更为全面和审慎的统计思维框架。

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我发现这本书在处理时间序列数据和纵向研究数据的章节处理得尤为深刻，这在很多基础统计教材中往往是一笔带过的内容，但在现代医学研究中，跟踪患者生命周期和干预效果的应用越来越普遍。作者没有将混合效应模型（Mixed-Effects Models）简化为一个黑箱操作，而是花时间解释了随机效应和固定效应的本质区别，以及如何解释模型中的协方差结构，这对分析重复测量数据至关重要。更让我惊喜的是，书中讨论了因果推断的基本概念，比如如何使用倾向性评分（Propensity Scores）来近似随机化，以应对观察性研究中选择偏倚的挑战。这显示出作者站在了当前生物统计学前沿问题的角度来编写教材。对于期望从一个“会计算”的统计使用者成长为一个“能设计”的研究人员来说，这本书提供了坚实的理论支撑和前沿的方法论视野。它成功地将基础知识的扎实性与高级方法的前瞻性完美融合在一起，是一本真正能陪伴读者从初级分析师成长为资深研究者的重要参考书。

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这本书的视角非常独特，它不仅仅是教授如何“做”统计，更引导读者去思考统计在健康领域面临的独特挑战。例如，在讨论测量误差时，它引入了医学诊断测试的灵敏度（Sensitivity）和特异度（Specificity）的概念，并将它们与标准的统计学指标如假阳性和假阴性联系起来，这种跨学科的整合能力非常出色。它使得统计概念不再是孤立的数学工具，而是成为理解医学诊断准确性和预后模型有效性的核心。对于那些日常工作涉及生物标志物验证或疾病筛查策略评估的专业人士来说，这一点价值千金。而且，书中对小样本量数据和非常态数据（例如很多生理指标和计数数据）的处理给出了非常务实的建议，既没有过度依赖复杂的非参数方法，也没有盲目使用参数检验，而是提供了基于领域知识的实用折衷方案。这种“实战派”的风格，使得读者在面对真实、不完美的数据时，能够更有信心地做出决策，而不是被理论框死。它真正做到了将统计学融入到健康科学的专业实践之中。

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