具体描述
The new edition of this standard text guides biomedical researchers in the selection and use of advanced statistical methods and the presentation of results to clinical colleagues. It assumes no knowledge of mathematics beyond high school level and is accessible to anyone with an introductory background in statistics. The Stata statistical software package is again used to perform the analyses, this time employing the much improved version 10 with its intuitive point and click as well as character-based commands. Topics covered include linear, logistic and Poisson regression, survival analysis, fixed-effects analysis of variance, and repeated-measure analysis of variance. Restricted cubic splines are used to model non-linear relationships. Each method is introduced in its simplest form and then extended to cover more complex situations. An appendix will help the reader select the most appropriate statistical methods for their data. The text makes extensive use of real data sets available at http://biostat.mc.vanderbilt.edu/dupontwd/wddtext/.
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用户评价
这本书的书名是《Statistical Modeling for Biomedical Researchers》。 这本书的封面设计简洁大气，采用了冷静的蓝色调，配上清晰的衬线字体，给人一种专业而可靠的初步印象。我拿到这本书时，主要被它厚实的装帧和密集的公式符号所吸引。我原本期待能从中找到一些关于前沿生物统计模型的深入探讨，尤其是在处理高维基因组数据和复杂生存分析方面的最新进展。然而，阅读了前几章后，我发现它似乎更侧重于对经典回归模型（如线性回归、逻辑回归）的详尽回顾和基础概念的阐述，这对于一个已经有一定统计学背景的研究人员来说，显得有些过于基础和冗长。例如，书中花了大量的篇幅来解释最小二乘法的推导过程和假设检验的逻辑，这些内容在其他通用的统计学教材中早已被充分覆盖。我个人更希望看到的是如何将这些经典工具灵活应用于生物医学的特定研究设计中，比如如何恰当地处理临床试验中的多重比较问题，或者如何构建一个能有效整合影像学和分子数据的联合模型。这本书的优点在于其讲解的严谨性，对于初学者而言，它无疑提供了一个扎实的理论基础。但对于寻求快速掌握当前生物统计领域热点方法和实际操作技巧的研究者来说，这本书的进度可能显得稍慢，像是在为一次漫长而细致的理论溯源之旅做准备，而不是直接奔向实践应用的前线。它更像是一本为统计学研究生准备的入门教材，而不是为经验丰富的生物医学研究人员准备的“工具箱”。
评分这本书的排版和图表设计，坦率地说，是其最让人感到不适的地方之一。字体选择偏小，行距也较为紧凑，这在处理包含大量公式和表格的统计文本时，极大地增加了视觉疲劳。更令人遗憾的是，书中使用的许多图表示例，尤其是那些用来展示模型拟合优度的图形，看起来像是上世纪八九十年代的产物——使用着粗糙的点阵图和缺乏现代美感的柱状图，缺乏清晰的标签和交互性。我尝试寻找书中是否有附带的数据集或在线资源链接来实践书中的模型，但并未发现任何明确的指引。这意味着，如果我想验证书中的某个复杂回归模型，我必须自己重新输入数据、重现所有的计算步骤，这对于时间宝贵的科研人员来说是一个不小的障碍。对比市面上其他新近出版的生物统计书籍，它们往往会附带GitHub仓库，提供可直接运行的R代码，并使用如ggplot2等现代绘图包生成的精美图表来辅助理解。这本书在这方面的缺失，让它在现代数字学术环境中显得格格不入，它似乎没有意识到，对于今天的学习者而言，代码的可复现性和视觉化的清晰度与理论本身的严谨性同等重要。
评分这本书的叙事风格非常学术化，用词精确到一丝不苟，这对于追求精确性的统计学家来说或许是优点，但对于我这样的临床医生背景的研究者，阅读体验则有些枯燥乏味。每一次翻阅，都像是在攀登一座没有风景的数学阶梯，每一步都需要耗费极大的心力去消化抽象的符号和严密的逻辑链条。我特别关注了其中关于因果推断的部分，因为在设计干预性研究时，如何排除混杂因素和选择合适的工具变量至关重要。我本期望看到一些关于倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）或G-估计量的实际操作指导，哪怕只是一个概念性的图示来解释其在临床背景下的优势与局限。然而，书中的因果推断讨论点到为止，更多的是停留在潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）的理论阐述上，对于如何处理“中介效应”和“调节效应”在生物通路中的复杂交互，则没有提供任何实质性的建模建议或R/SAS代码示例。这本书更像是一部关于“统计哲学”的著作，它告诉你为什么统计推断是合理的，却很少告诉你当你的数据是高度异构、存在大量测量误差时，应该具体“如何做”才能得到一个可信的生物学结论。如果说这本书是一剂药，那它无疑是纯度极高的活性成分，但缺少了合适的辅料来帮助我们更好地吸收和应用。
评分我是在一个关于个性化医疗的研讨会上被推荐这本书的，当时的主题是如何利用机器学习方法预测药物反应。因此，我满心欢喜地翻开了这本书，希望能看到关于贝叶斯方法在生物标记物验证中的具体应用案例，或者至少是关于混合效应模型在纵向队列研究中如何处理缺失数据的一些高级技巧。结果，这本书给我的感觉更像是走进了一座古典的图书馆，里面摆满了关于概率论和经典推断方法的精装本，每一页都散发着历史的沉淀感，但却缺少了现代高通量数据分析那种令人兴奋的“新锐”气息。我对书中的某个章节关于方差分量的讲解印象深刻，作者用近乎哲学思辨的方式去探讨了随机效应的本质，这无疑体现了作者深厚的数理功底。但是，当涉及到现代生物信息学中常见的非参数或半参数方法时，内容戛然而止，仿佛被一道无形的墙拦住了。例如，在讨论如何评估风险评分模型（Risk Score Model）的外部有效性时，书中给出的方法仍然停留在传统的Hosmer-Lemeshow检验，对于目前业界普遍采用的C-index校准曲线和净再分类指数（NRI）的讨论几乎没有涉及。这使得我在试图将书中的知识点直接迁移到我正在进行的一个复杂疾病预后模型构建项目时，发现工具箱里缺少了最趁手的现代工具，不得不转而求助于网络资源和更近期的期刊文章来填补这一巨大的鸿沟。
评分我购买这本书的初衷是希望能系统地学习如何将生存分析扩展到竞争风险（Competing Risks）模型中，因为我们实验室的研究常常面临患者因其他原因死亡而无法观察到目标事件的情况。这本书确实提到了竞争风险，但处理方式非常保守和基础，仅仅是介绍了Fine-Gray模型的概念，并简要地提及了其非比例风险假设的局限性。然而，对于更具挑战性的多变量竞争风险模型、或是在构建时需要纳入时间依赖协变量的复杂场景，书中几乎没有深入探讨。我希望看到的是如何在现实数据中诊断和解决非比例风险问题，而不是停留在理论假设的陈述上。此外，本书在数据准备和预处理方面的指导也显得非常笼统。例如，在生物医学研究中，处理异常值（Outliers）是一个常见且棘手的问题，书中只是简单地建议“应检查异常值”，但并未提供任何稳健的统计方法（如鲁棒回归或基于分位数回归的替代方案）来应对它们。总而言之，这本书的深度和广度未能完全匹配其目标读者群的实际需求，它更像是一部百科全书式的参考手册，而非一本能直接指导复杂、前沿生物医学研究实践的行动指南。
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