Medical Uses of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bailar, John C./ Hoaglin, David C.

出品人:

页数:491

译者:

出版时间:2009-7

价格:1073.00 元

装帧:

isbn号码:9780470439524

丛书系列:

图书标签:

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

《医学统计学原理与实践》 一、 引言：数字之眼，洞察健康 在现代医学飞速发展的浪潮中，数据扮演着愈发重要的角色。从新药研发的临床试验，到流行病的监测预警，再到疾病风险的评估与预测，无一不依赖于严谨的统计学分析。统计学，宛如一双锐利的数字之眼，能够穿透纷繁复杂的信息，揭示隐藏在数据背后的规律，为医学研究提供坚实的证据支撑，为临床决策提供科学的指导，最终服务于人类的健康福祉。 本书《医学统计学原理与实践》，旨在为广大医学从业者、研究人员以及相关专业学生提供一套系统、全面且易于理解的统计学知识体系。我们深知，医学的本质是关怀生命、守护健康，而统计学则是实现这一目标不可或缺的强大工具。本书将带领读者从统计学的基本概念出发，逐步深入到医学研究中的核心统计方法，并结合大量的实际案例，展现统计学在解决实际医学问题中的巨大潜能。 我们并非要将读者变成统计学家，而是希望通过对统计学原理的深入讲解和实践应用的展示，使读者能够： 理解医学研究的统计学基础： 掌握研究设计的统计学原则，理解抽样、变量、测量等基本概念，为研究的科学性奠定基础。 掌握常用的统计分析方法： 熟悉描述性统计、推断性统计、回归分析、生存分析等核心统计技术，并理解其适用条件和解释方法。 批判性地解读医学文献： 具备辨别医学研究中统计学运用是否合理的能力，理解研究结果的局限性，做出更明智的临床判断。 独立或合作开展基础的统计分析： 能够运用统计软件进行数据处理与分析，并能对分析结果进行恰当的解释和报告。 提升医学研究的科学严谨性： 将统计思维融入医学研究的每一个环节，提高研究的质量和可信度。 本书的编写，力求在理论深度与实践可操作性之间取得平衡。我们避免了过于晦涩的数学推导，转而聚焦于统计学概念在医学语境下的实际意义和应用。丰富的实例，来源于真实世界的医学研究，涵盖了从基础医学到临床医学的各个领域，旨在让读者在解决具体问题的过程中，深刻理解统计学方法的精妙之处。 二、 核心内容概述：构建统计学思维的桥梁 本书的章节安排，紧密围绕医学研究的逻辑流程和统计学方法的应用顺序展开。从数据收集、整理到分析、解释，层层递进，构建起一个完整的统计学知识框架。 第一部分：统计学的基石——理解与准备 第一章：医学研究中的统计学意义 本章将深入探讨为什么统计学在现代医学中如此重要。我们将回顾医学发展史上，统计学如何推动了医学进步的经典案例，例如疫苗的有效性评估、抗生素的临床试验、流行病学的溯源研究等。 我们将阐述统计学在不同医学研究类型中的作用，包括观察性研究（如病例对照研究、队列研究）和实验性研究（如随机对照试验）。 重点将放在统计学思维的培养，强调数据驱动决策的重要性，以及如何避免统计学误区。 第二章：研究设计与数据收集的统计学原则 科学的研究设计是统计分析的基础。本章将详细介绍不同研究设计的统计学要求，包括随机化、对照、重复、统计功效等概念。 我们将探讨如何进行有效的抽样，确保样本的代表性，以及不同抽样方法的优缺点。 数据收集是后续分析的前提。本章将强调数据质量的重要性，介绍变量的类型（分类变量、连续变量），以及不同类型变量的测量尺度（定类、定序、定距、定比）。 我们还将讨论如何进行数据录入、编码和初步的数据清洗，为后续的统计分析做好准备。 第二部分：描述性统计——展现数据的全貌 第三章：数据的概括与可视化 在本章中，读者将学习如何使用描述性统计量来概括和总结数据集的特征。 我们会详细介绍集中趋势的度量，如均数、中位数、众数，并解释它们在不同数据分布下的适用性。 离散趋势的度量，如方差、标准差、极差、四分位距，也将被深入讲解，帮助读者理解数据的变异程度。 数据分布的描述，如偏度（skewness）和峰度（kurtosis），将帮助读者更全面地了解数据的形态。 可视化是理解数据的强大工具。本章将介绍各种统计图表，包括直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等，并指导读者如何根据数据类型和研究目的选择合适的图表来呈现信息。 第三部分：推断性统计——从样本到总体的飞跃 第四章：概率与统计推断的基础 本章是推断性统计的理论基础。我们将从概率的基本概念出发，解释随机事件、概率分布等。 我们将重点介绍医学研究中常用的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布以及t分布、卡方分布、F分布等。 统计推断的核心在于从样本推断总体。本章将引入点估计和区间估计的概念，并详细讲解置信区间的计算和解释。 我们将解释假设检验的基本原理，包括原假设、备择假设、统计量、p值、显著性水平（α）和统计功效（1-β），以及I型错误和II型错误。 第五章：参数检验——比较均数与比例 本章将聚焦于参数检验，这是比较两组或多组样本均数或比例的常用方法。 我们将详细讲解单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验，并讨论它们在不同情境下的应用。 对于分类变量的比较，我们将介绍卡方检验，包括拟合优度卡方检验和独立性卡方检验，并强调其在分析列联表中的作用。 我们将讨论单因素方差分析（ANOVA），用于比较三组或三组以上样本的均数，并介绍多重比较的检验方法。 本章还将简要介绍非参数检验，作为参数检验的补充，当数据不满足参数检验的假设时，可以使用这些方法。 第六章：相关与回归分析——探索变量间的关系 探索变量之间是否存在线性关系是医学研究中的常见问题。本章将介绍相关分析，包括皮尔逊相关系数的计算和解释，以及斯皮尔曼等级相关系数。 回归分析是进一步量化变量之间关系的方法。我们将详细讲解简单线性回归，包括回归方程的建立、系数的解释、拟合优度（R²）的评估以及回归系数的显著性检验。 我们将引入多元线性回归，用于考察多个预测变量对一个因变量的影响，并讨论变量选择、多重共线性等问题。 本章还将初步介绍逻辑回归，尤其适用于因变量为二分类变量的情况，这在医学研究中极为常见，例如疾病风险预测。 第四部分：高级统计方法与专题 第七章：生存分析——时间与事件的交织 在医学研究中，关注患者从某个时间点到发生某个特定事件（如死亡、复发、疾病进展）的时间长度非常重要。本章将深入讲解生存分析。 我们将介绍生存函数的概念，以及估计生存函数的方法，如Kaplan-Meier曲线。 我们将详细讲解Log-rank检验，用于比较不同组别之间的生存曲线是否存在显著差异。 Cox比例风险模型将是本章的重点，它是一种强大的回归模型，可以分析多个因素对生存时间的影响，并评估其风险比。 本章还将讨论截尾数据（censored data）的处理，这是生存分析中的一个关键问题。 第八章：样本量估算与统计功效分析 一项有价值的医学研究，离不开充分的样本量。本章将指导读者如何根据研究目的、预期的效应大小、统计显著性水平和统计功效来估算所需的样本量。 我们将介绍不同类型研究（如比较均数、比较比例、相关分析）的样本量估算方法。 统计功效分析（power analysis）的重要性也将被强调，它帮助研究者在研究完成后评估研究的“捕捉”到真实效应的能力。 第九章：常见偏倚与混杂因素的控制 统计学在医学研究中的应用并非一帆风顺，偏倚（bias）和混杂（confounding）是影响研究结果准确性的两大主要障碍。 本章将详细讲解不同类型的偏倚，如选择偏倚、信息偏倚、观察者偏倚等，以及如何通过研究设计和统计分析来避免或控制这些偏倚。 混杂因素的识别和处理是统计分析的关键。我们将介绍在回归分析中如何进行多变量调整来控制混杂因素的影响。 第五部分：统计软件的应用与结果解读 第十章：统计软件的选择与基础操作 现代医学研究离不开统计软件的支持。本章将介绍几种常用的统计软件，如SPSS、R、Stata等，并讨论它们的特点和适用范围。 我们将提供一些基础的统计软件操作指南，包括数据导入、变量管理、基本统计分析的执行等，帮助读者快速上手。 第十一章：医学文献中的统计学解读与报告 成功分析数据后，如何清晰、准确地呈现和解读结果至关重要。本章将指导读者如何规范地撰写医学研究的统计学部分，包括结果的描述、表格和图表的呈现。 我们将重点训练读者如何批判性地阅读和理解他人发表的医学文献中的统计学内容，识别潜在的统计学问题，并做出明智的判断。 三、 学习本书的价值与意义：赋能医学的未来 通过系统学习本书，读者将获得一套强大的分析工具和严谨的思维方式，这些将深刻地影响其在医学领域的学习、研究和实践。 提升研究的科学性与严谨性： 掌握统计学原理，意味着您能更好地设计出科学合理的研究方案，在数据收集过程中规避潜在的误差，并在数据分析中选择最恰当的方法，从而得出更可信的研究结论。 增强临床决策的科学性： 面对海量的医学信息和不断涌现的新技术、新药物，统计学知识能够帮助您更准确地评估临床试验结果的证据级别，理解不同疗法的疗效和风险，做出更明智、更个体化的临床决策，最终提升患者的治疗效果。 促进学术交流与合作： 熟练掌握统计学语言，能让您更有效地与同行进行学术交流，理解和参与多中心、大规模的研究项目，从而在更广阔的平台上推动医学的进步。 应对疾病预防与公共卫生挑战： 流行病学研究、疾病筛查、健康风险评估等都离不开统计学的支持。本书将帮助您理解疾病的发生规律，评估干预措施的有效性，为制定有效的公共卫生政策提供科学依据。 四、 结语：统计学，医学前行的不竭动力 医学的进步，从来不是孤立的。它仰赖于基础科学的突破，也离不开技术工具的革新，更离不开严谨的科学方法论的支持。统计学，正是赋予医学强大的分析能力和洞察力，使其能够不断向前发展的关键驱动力之一。 本书《医学统计学原理与实践》期望成为您在医学统计学道路上的忠实伙伴。我们相信，通过您的努力和本书的引导，您将能够更好地运用数字的力量，为医学研究注入新的活力，为临床实践提供更坚实的支撑，最终为守护人类健康做出更大的贡献。让我们一起，用统计学的智慧，洞察健康，赋能未来。

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