具体描述
Medical Statistics at a Glanceis a concise and accessible introduction and revision aid for this complex subject. The self-contained chapters explain the underlying concepts of medical statistics and provide a guide to the most commonly used statistical procedures. This new edition of Medical Statistics at a Glance: Presents key facts accompanied by clear and informative tables and diagrams Focuses on illustrative examples which show statistics in action, with an emphasis on the interpretation of computer data analysis rather than complex hand calculations Includes extensive cross-referencing, a comprehensive glossary of terms and flow-charts to make it easier to choose appropriate tests Now provides the learning objectives for each chapter Includes a new chapter on Developing Prognostic Scores Includes new or expanded material on study management, multi-centre studies, sequential trials, bias and different methods to remove confounding in observational studies, multiple comparisons, ROC curves and checking assumptions in a logistic regression analysis The companion website at www.medstatsaag.com contains supplementary material including an extensive reference list and multiple choice questions (MCQs) with interactive answers for self-assessment. Medical Statistics at a Glancewill appeal to all medical students, junior doctors and researchers in biomedical and pharmaceutical disciplines. Reviews of the previous editions "The more familiar I have become with this book, the more I appreciate the clear presentation and unthreatening prose. It is now a valuable companion to my formal statistics course."
–International Journal of Epidemiology "I heartily recommend it, especially to first years, but it's equally appropriate for an intercalated BSc or Postgraduate research. If statistics give you headaches- buy it. If statistics are all you think about- buy it."
–GKT Gazette "...I unreservedly recommend this book to all medical students, especially those that dislike reading reams of text. This is one book that will not sit on your shelf collecting dust once you have graduated and will also function as a reference book."
–4th Year Medical Student, Barts and theLondon Chronicle, Spring 2003
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用户评价
坦白说，我当初购买这本书时，是带着一丝怀疑的，毕竟“At a Glance”这个副标题听起来总有点“浮于表面”的意味。然而，这本书成功地颠覆了我的固有印象。它的深度和广度达到了一个惊人的平衡点。它并没有为了追求简洁而牺牲掉关键的统计学逻辑。例如，在讨论不同统计检验（如t检验、方差分析、卡方检验）的选择标准时，它不仅仅是罗列了“什么情况用哪个”的清单，而是深入浅出地解释了每个检验背后的基本假设（例如正态性、方差齐性），并清晰地指出了违反这些假设可能导致的后果，这对于避免在实际研究中做出错误的统计决策至关重要。更让我感到惊喜的是，它对“偏倚（Bias）”和“混杂因素（Confounding）”这些流行病学中至关重要的概念给予了足够的篇幅进行剖析。作者似乎深知，对于临床研究人员而言，理解数据是如何被污染的，比单纯会运行回归模型要重要得多。这本书的叙述风格带着一种沉稳而权威的学者气质，用词精准，逻辑链条严密，读起来让人感到踏实，仿佛有一位经验丰富的导师在你耳边轻声指导，而非一位冰冷的数学家在陈述公式。
评分这本书绝对是统计学入门读者的福音，特别是对于那些像我一样，初次接触医学统计学却又希望能快速掌握核心概念的人来说。它摒弃了传统教科书那种冗长乏味、充满复杂数学推导的叙述方式，转而采取了一种极其精炼和直观的“一目了然”的呈现手法。我尤其欣赏它在解释像P值、置信区间这种常常令人困惑的概念时所采取的策略——用大量生动的临床情境作为案例，将抽象的数字与实际的医疗决策紧密联系起来。比如，讲解敏感性和特异性时，作者没有直接抛出公式，而是通过一个虚拟的疾病筛查流程图，清晰地展示了假阳性和假阴性的后果，这种图像化的辅助学习方式，让原本晦涩的概率问题瞬间变得清晰可懂。再者，这本书的排版设计也值得称赞，大面积的留白和彩色的流程图、图表穿插其中，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。对于时间紧张的在职专业人士或者需要快速复习的医学生来说，这种高效的信息传递方式简直是量身定制。它不是一本让你用来精通高等统计推断的工具书，但它绝对是你理解和批判性阅读医学文献时，手中最可靠的“快速参考指南”。每当我在文献中遇到不确定的统计术语时，翻开这本书，总能用最短的时间找到最准确的解释，这极大地提升了我阅读专业文献的效率和信心。
评分从我个人的学习体验来看，这本书的结构安排极其人性化，非常适合碎片化学习的现代节奏。它采用了模块化设计，每一个小节都像一个独立的知识点单元，你可以随时拿起任何一页开始阅读，而不需要担心丢失前文的背景信息。这种设计在处理像生存分析（Kaplan-Meier曲线和Cox回归）这类内容时显得尤为突出。作者没有将复杂的公式堆砌在一起，而是先用一个典型的临床生存场景（比如新药与安慰剂的疗效对比）引入，然后逐步解析如何从图表上直观地解读中位生存期，最后才适当地引入必要的数学概念。这种“情境驱动学习法”极大地降低了学习曲线的陡峭程度。此外，书中穿插的那些“陷阱提示”或“常见误区”部分，简直是点睛之笔。这些小小的方框内容，往往指出了初学者最容易犯的逻辑错误，比如将相关性误认为因果性，或是过度解读绝对风险降低值（ARR）而忽视基线风险。对于提升阅读文献时的批判性思维，这些总结性的提示比任何冗长的章节都更具警示作用。
评分这本书的价值，很大程度上体现在它对“统计思维”的培养上，而非仅仅是“统计计算”的技巧。我发现，很多统计入门书都过于侧重于如何操作软件（比如SPSS或R），而忽略了数据分析背后的哲学和前提。而《Medical Statistics at a Glance》则巧妙地将重点放在了“为什么”上。它用一种近乎于辩论的方式，引导读者去思考：这个研究的设计是否合理？样本量估计是否充分？结果的外部有效性有多大？尤其是关于因果推断的部分，它非常出色地展示了队列研究、病例对照研究和随机对照试验在证据层级上的区别，这种层级概念的清晰建立，对于任何从事循证医学（EBM）的人来说都是不可或缺的基石。这本书的精妙之处在于，它让你在掌握了“工具”的同时，也理解了“工具箱”的限制。我甚至推荐我的研究生们在开始任何正式的数据分析项目前，先花时间通读一遍，因为它能有效地帮助他们构建起一个稳固的、结构化的统计学认知框架，避免那种“盲人摸象”式的分析尝试。
评分这本书给我的整体感受是，它成功地在“普及”与“专业”之间架起了一座坚实的桥梁。它不像那些面向纯粹统计学家的教科书那样，要求读者对微积分和线性代数有深厚的功底；但它也绝不是一本肤浅的“统计学速成鸡汤”。它的语言风格成熟、简洁、直击要害，尤其适合那些已经在医学领域有一定知识积累，但统计学基础相对薄弱的医疗工作者。我欣赏它对“假设检验”这一核心概念的反复强调，用不同的角度去阐释零假设和备择假设的含义，直到读者真正理解“我们是否能有信心地拒绝虚无”这一核心问题。书中对统计功效（Power）的讲解也相当到位，清晰地解释了为什么需要预先计算样本量，以及低功效研究的实际风险——这对于申请研究经费和设计试验方案的人来说，是至关重要的实践知识。总而言之，这是一本值得反复翻阅的工具书，它不提供复杂的计算器功能，但它提供的是最高效的“统计地图”，让你在浩瀚的医学数据海洋中，知道如何辨识方向、避开暗礁，并最终抵达可靠的结论。
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