An Introduction to Biostatistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Waveland Pr Inc

作者:Thomas Glover

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2008-9-30

价格:USD 56.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781577665809

丛书系列:

图书标签:

• biostatistics
• Textbook
• Biostatistics
• Statistics
• Health Sciences
• Medical Statistics
• Data Analysis
• Epidemiology
• Public Health
• Research Methods
• Quantitative Methods
• Bioinformatics

这是一本深入探讨生物统计学基础理论和实际应用的指南。本书旨在为读者提供理解和运用统计学方法解决生物学研究问题的坚实基础。 本书内容概要： 本书将带领读者系统地学习生物统计学中的核心概念和技术，覆盖从基础的描述性统计到复杂的推断性统计分析。 第一部分：生物统计学导论与数据基础 生物统计学的范畴与重要性： 介绍生物统计学在生命科学领域的关键作用，如疾病流行病学研究、临床试验设计、基因组学分析、生态学模型构建等。强调统计学思维对于严谨科学研究的必要性。 生物学数据的类型与测量尺度： 详细阐述不同类型的数据（如离散型、连续型、分类数据、顺序数据）及其对应的测量尺度（如定类、定序、定距、定比）。理解数据类型是选择合适统计方法的先决条件。 抽样方法与设计： 讲解各种抽样技术，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样等，以及它们在生物医学和生态学研究中的应用。强调抽样设计对研究结果代表性和可靠性的影响。 数据收集与管理： 探讨有效的数据收集策略、质量控制方法以及数据库管理的基本原则。 第二部分：描述性统计与数据可视化 集中趋势的度量： 介绍均数、中位数、众数等描述数据集中心位置的统计量，并讨论它们在不同分布下的适用性。 离散程度的度量： 讲解方差、标准差、极差、四分位距等衡量数据分散程度的指标，以及它们如何反映数据的变异性。 频数分布与概率基础： 学习如何构建频数表、绘制直方图、条形图和饼图来展示数据分布。引入概率论的基本概念，为后续推断性统计打下基础。 数据可视化技术： 强调图表在数据探索和结果呈现中的作用。介绍散点图、箱线图、折线图等多种可视化工具，以及如何选择最适合的图表来有效地传达信息。 第三部分：推断性统计与假设检验 参数估计： 学习点估计和区间估计的概念，特别是如何计算均数、比例、方差等的置信区间，以及置信区间的解释。 假设检验的基本原理： 详细阐述零假设、备择假设、p值、显著性水平、第一类错误和第二类错误等核心概念。 单样本与双样本检验： 讲解t检验、Z检验、卡方检验等常用的假设检验方法，用于比较一个或两个样本的均数、比例或方差。 方差分析（ANOVA）： 介绍如何使用ANOVA分析三个或更多组样本均数是否存在显著差异，以及单因素和多因素ANOVA的应用。 回归分析与相关性： 学习简单线性回归和多元线性回归模型，用于探索变量之间的线性关系，预测因变量的值，并评估模型拟合优度。介绍Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。 分类数据的分析： 重点介绍卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）在分析分类变量之间关系中的应用。 第四部分：高级主题与应用 生存分析： 介绍生存函数、Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，用于分析时间事件数据，如患者的生存时间或设备的寿命。 非参数统计方法： 当数据不符合参数检验的假设时，介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等非参数检验方法。 多元统计方法简介： 简要介绍一些更高级的统计技术，如主成分分析（PCA）和聚类分析，以及它们在生物学数据降维和模式识别中的潜力。 生物统计学软件应用： 提及常用的统计软件（如R、SPSS、SAS等）在实际数据分析中的重要性，以及如何使用这些工具来执行本章介绍的各种统计分析。 本书强调理论与实践相结合，通过丰富的生物学案例和图示，帮助读者理解统计学方法的内在逻辑，并能灵活应用于解决实际的生物学研究问题。无论您是生物学、医学、环境科学、农业科学或其他生命科学领域的学生、研究人员还是从业者，本书都将是您探索和运用生物统计学的宝贵参考。

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这本书最让我感到挑战，但也最有收获的部分，在于它对非参数统计方法的介绍。通常，入门教材会把重点完全放在基于正态性假设的参数检验上，因为它们“好用”且“高效”。但《An Introduction to Biostatistics》并未回避那些数据不满足理想条件的“灰色地带”。作者用非常审慎的笔触讨论了秩检验（Rank Tests）以及如何选择它们替代传统的t检验或ANOVA。我欣赏作者在引入这些替代方法时，并没有把它们描述成“次等”的选择，而是强调了它们在处理小样本、有序数据或存在异常值时的稳健性。这彻底改变了我过去“只有参数检验才算数”的刻板印象。阅读这些章节时，我不得不重新审视我过去处理过的一些“简单”数据集，意识到自己可能因为过度依赖默认设置而错失了更符合数据本质的分析途径。这本书没有给我提供现成的答案，而是教会我如何质疑数据本身的形态，并据此选择最合适的统计工具，这对于提升我的数据分析素养来说，是至关重要的一课。

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这本《An Introduction to Biostatistics》简直是为我这种对统计学知之甚少，却又迫切需要理解生物医学数据的人量身定做的入门指南。我一直对那些复杂的公式和理论感到畏惧，每次翻开传统的统计学教材，都像是在攀登珠穆朗玛峰。然而，这本书的叙述方式简直是化繁为简的大师手笔。它没有一上来就抛出晦涩难懂的数学推导，而是通过大量的实际案例，比如临床试验设计、生存分析的初步概念，来引导读者进入生物统计学的世界。我尤其欣赏作者在讲解假设检验时所下的功夫，他们似乎深知初学者对“P值”的误解有多深，因此用一种近乎唠家常的口吻，结合图表和直观的解释，将这个核心概念彻底掰开了揉碎了讲清楚。读完前几章，我感觉自己不再是被动接受知识，而是真正开始“思考”数据背后的含义。它成功地架起了一座桥梁，连接了抽象的统计理论和活生生的生物医学应用场景，让我对未来处理实验数据充满了信心，不再仅仅依赖于软件的默认输出而不求甚解。这本书的价值在于，它让人感觉统计学并非高不可攀的象牙塔，而是每一个科研工作者手中实用的工具箱。

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从一个临床医生的角度来看，这本书最令人耳目一新的地方在于它对“研究设计”的强调，这往往是许多生物统计学教材中被轻描淡写的部分。作者似乎明白，统计分析的质量，80%取决于前期设计是否科学，而不是后期分析手法有多么高明。书中对随机化、盲法、样本量估算这些环节的论述，详尽得令人赞叹。特别是关于安慰剂对照和活性对照选择的讨论，结合了伦理学和统计效率的权衡，给出了非常实际的指导意见。我记得有一章专门讨论了观察性研究中的混杂因素处理，它没有停留在理论层面，而是通过模拟不同的研究场景，直观展示了如果不做恰当调整，结果会发生多么严重的偏差。这对于我们日常接触到的各种回顾性研究报告至关重要。这本书的叙事口吻是那种带着经验的导师腔调，既有学术上的高度，又不失对实际操作中陷阱的警示，读起来让人感觉像是获得了一份无形的“质控清单”，确保自己的研究设计能够站得住脚。

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这本书的结构编排，老实说，充满了老派教科书的严谨性，但这种严谨恰恰是我在面对快速迭代的生物信息学工具时最需要的“定海神针”。它没有被最新的、花哨的机器学习算法冲昏头脑，而是扎扎实实地巩固了基础。我用了很长时间才理解其中的方差分析（ANOVA）部分，尤其是多重比较的调整方法，比如Bonferroni校正和Tukey事后检验的适用场景差异。作者在处理这些经典但至关重要的内容时，展现了教科书级别的深度，每一个公式的推导都力求清晰无误，配上的例题虽然看起来简单，但往往隐藏着对原理的深刻考量。对于我这种需要撰写研究方案和解读同行审稿意见的人来说，这种对基础稳固性的要求是决定性的。我发现，当我真正理解了这些底层逻辑，即使面对陌生的软件输出，我也能迅速判断其结果是否合理，而不是盲目相信屏幕上的数字。它不是一本快速入门的“速成秘籍”，更像是一部需要耐下性子细细品读的工具典籍，适合那些追求理解而非仅仅是“会用”的严肃学习者。

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这本书的排版和图示处理，坦白地说，并不算得上是当今最前沿的现代设计风格，略显朴素和传统。然而，正是这种不花哨的风格，反而让我的注意力完全集中在了内容本身。那些用来解释概念的图表，虽然可能是黑白的，但逻辑性极强，清晰地勾勒出了概率分布和抽样误差的轮廓。我过去尝试过一些使用大量彩色图表和动画效果的在线教程，但往往因为视觉干扰而抓不住重点。而这本教材，它依靠的是文字的力量和教科书式的严谨配图，迫使读者必须动脑去构建内在的逻辑结构。例如，它在解释中心极限定理时，所用的多个不同形状的原始分布图，配以逐渐逼近正态分布的抽样分布图，那种循序渐进的视觉冲击力，比任何动态演示都要来得深刻和持久。对于需要长期参考和反复查阅的教材而言，这种内敛而专注的呈现方式，最终证明了它更具实用价值。

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