具体描述
New Edition of a Classic Guide to Statistical Applications in the Biomedical Sciences In the last decade, there have been significant changes in the way statistics is incorporated into biostatistical, medical, and public health research. Addressing the need for a modernized treatment of these statistical applications, Basic Statistics, Fourth Edition presents relevant, up-to-date coverage of research methodology using careful explanations of basic statistics and how they are used to address practical problems that arise in the medical and public health settings. Through concise and easy-to-follow presentations, readers will learn to interpret and examine data by applying common statistical tools, such as sampling, random assignment, and survival analysis. Continuing the tradition of its predecessor, this new edition outlines a thorough discussion of different kinds of studies and guides readers through the important, related decision-making processes such as determining what information is needed and planning the collections process. The book equips readers with the knowledge to carry out these practices by explaining the various types of studies that are commonly conducted in the fields of medical and public health, and how the level of evidence varies depending on the area of research. Data screening and data entry into statistical programs is explained and accompanied by illustrations of statistical analyses and graphs. Additional features of the Fourth Edition include: A new chapter on data collection that outlines the initial steps in planning biomedical and public health studies A new chapter on nonparametric statistics that includes a discussion and application of the Sign test, the Wilcoxon Signed Rank test, and the Wilcoxon Rank Sum test and its relationship to the Mann-Whitney U test An updated introduction to survival analysis that includes the Kaplan Meier method for graphing the survival function and a brief introduction to tests for comparing survival functions Incorporation of modern statistical software, such as SAS, Stata, SPSS, and Minitab into the presented discussion of data analysis Updated references at the end of each chapter Basic Statistics , Fourth Edition is an ideal book for courses on biostatistics, medicine, and public health at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also appropriate as a reference for researchers and practitioners who would like to refresh their fundamental understanding of statistical techniques.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
作为一本旨在介绍“基础”统计学的著作，我不得不提一下它在**假设检验**部分的侧重。它花了巨大的篇幅讲解**P值**的意义、**第一类错误与第二类错误**的权衡，这无疑是统计学思维的核心。作者对“显著性”的界定和解释非常到位，避免了许多初学者容易陷入的误区，比如将P值误解为某个事件发生的概率。这种对哲学和逻辑层面的深入探讨，让这本书的理论框架非常扎实。然而，这本书对于**统计功效（Power）**的介绍显得有些不足。在实际研究设计中，我们往往需要预先计算所需的样本量以保证研究具有足够的功效去检测预期的效应量，这本书虽然提到了功效，但并未提供详细的计算流程或实际案例指导，更多的是作为理论名词被提及。对于那些需要独立设计实验或调研的读者而言，这本书在提供“如何操作”的步骤上，留下了明显的空白，更像是停留在“是什么”的阶段，而没有完全迈入“怎么做”的实践层面。
评分这本书的语言风格非常具有**古典学术气息**，措辞精准，用词考究，几乎没有使用任何口语化的表达或网络俚语来拉近与读者的距离。对于追求纯粹学术体验的人来说，这无疑是优点，因为它保证了信息传递的无损和精确。阅读过程中，我感觉自己像是在和一位非常博学的、不苟言笑的老教授对话，他要求你百分之百地投入注意力。但这种极端的正式感也使得学习过程略显**沉重和疏离**。我个人更倾向于那种略带幽默感、能够通过生活中的小故事来引出复杂统计概念的书籍，例如，用掷硬币的概率来解释大数定律，或者用排队买咖啡的场景来引入马尔可夫链。这本书没有提供任何这样的“锚点”，所有例子都围绕着标准的教科书场景，如抽球、抛骰子，使得知识的吸收过程显得有些干燥，难以在脑海中形成持久的、生动的记忆。总而言之，它是一本可以作为**参考手册**或**理论深究**的良器，但作为一本能激发学习热情、陪伴读者轻松入门的“第一本统计书”，它可能显得过于高冷了。
评分拿到这本书后，我立刻翻阅了目录，试图寻找那些关于“小样本推断”和“非参数检验”的章节，毕竟在处理实际的、不完全符合正态分布的数据集时，这些才是真正考验功力的部分。坦白说，这本书在**描述性统计**和**基础概率论**的讲解上，深入且详尽，对于刚接触这门学科的新手来说，无疑提供了一个坚实的地基，它把均值、方差、标准差这些概念解释得透彻入微，甚至连**伯努利试验**和**二项分布**的推导过程都一丝不苟地呈现了出来，阅读体验是严谨且令人信服的。然而，当我翻到中后期关于**回归分析**的部分时，我明显感觉到节奏加快了，它似乎跳过了许多**多重共线性**的诊断方法和**异方差性**的处理技巧，直接进入了多元回归模型的讲解。我期待的不仅仅是模型的建立，更多的是如何**诊断模型有效性**的“陷阱”与“捷径”。对于我这种习惯了在复杂数据集中摸爬滚打的人来说，这种对高级诊断工具的略写，让我在合上书本时，仍旧感觉手头缺少了一把应对现实世界“脏数据”的利器。这本书更像是一张结构完美的蓝图，但建造大厦时所需的那些临场应变和复杂材料的处理心得，似乎只是一带而过。
评分这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了简约的哑光纸质，手感温润，深蓝色的背景上印着简洁的白色书名和作者信息，透着一股沉稳而专业的学究气。我本来对统计学这种工具性的学科总是提不起太大兴趣，觉得枯燥乏味，但光是捧着这本书，闻着新书特有的油墨香，就感觉它不像是一本硬邦邦的教科书，更像是一件精心制作的工艺品。内页的纸张选用的是略带米白的轻型纸，有效减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳，这一点深得我心。排版上，作者和出版社显然下了不少功夫，清晰的章节划分、适度的留白，以及那些关键公式和术语加粗的处理，使得学习的路径非常流畅，即使是面对复杂的概率分布图表，也能迅速找到重点，不至于在密集的文字中迷失方向。不过，我得说，虽然外在包装无可挑剔，但就内容而言，我确实在寻找更侧重于**应用案例**而非纯理论推导的读物。我希望看到更多金融市场波动分析、市场调研数据解读之类的实例，这本书目前给我的感觉更偏向于数学系的入门教材，对于我这种急需将统计知识“变现”的职场人士来说，可能在“实战演练”的部分略显单薄。
评分这本书的叙事风格简直像是两位完全不同的作者合作完成的——前半部分如同严谨的大学教授在授课，逻辑链条清晰到不容置疑，每一个定义、每一个定理的引入都伴随着详尽的数学证明，让你不得不佩服其学术深度。但这种深度，也带来了一个挑战：**知识点的密度过高**。我常常需要放慢速度，甚至借助外部的计算器和图表工具，才能完全消化一个章节的内容。例如，在讲解**中心极限定理**时，作者花了大量的篇幅来论证其在不同分布下的收敛速度，这固然严谨，却让我这个偏好直观理解的读者感到有些吃力，我更希望看到一些生动的、类比性的描述来辅助理解这种抽象的极限概念。另一方面，这本书在**数据可视化**方面的讨论几乎为零，这在当今这个“一图胜千言”的时代，实在是一个巨大的遗憾。统计学最终的价值在于清晰地传达信息，而这本书似乎过于沉迷于公式背后的“真理”，而忽略了如何将这些真理以最有效的方式呈现给非专业人士，少了关于R语言或Python中如何绘制高质量统计图表的篇幅，实在美中不足。
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