Statistics for Health Care Professionals pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Veney, James E./ Kros, John F./ Rosenthal, David A.

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2009-9

价格:651.00元

装帧:

isbn号码:9780470393314

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 医疗保健
• 健康专业人员
• 生物统计学
• 数据分析
• 医学统计
• 流行病学
• 公共卫生
• 研究方法
• 统计推断

洞悉健康数据，赋能专业决策 在瞬息万变的医疗健康领域，理解和运用数据是提升服务质量、优化资源配置、推动科研进展的关键。本书旨在为所有投身于医疗健康事业的专业人士提供一套坚实的统计学基础，帮助他们自信地解读、分析和应用日常工作中遇到的海量健康数据，从而做出更明智、更科学的临床决策和管理规划。 内容概览： 本书从最基础的统计学概念入手，循序渐进地引导读者掌握核心的统计学原理和方法。我们首先会深入浅出地介绍描述性统计，包括如何有效地概括和展示健康数据，例如不同患者群体的平均年龄、疾病发病率、治疗效果的百分比等。读者将学会运用图表（如柱状图、折线图、饼图、散点图）以及各种统计量（如均值、中位数、众数、标准差、百分位数）来直观地呈现数据特征，从而快速把握关键信息。 接着，我们将转向推断性统计，这是理解研究结果、评估干预措施效果的基石。本书将详细讲解概率论的基础知识，帮助读者理解随机性和不确定性在健康科学中的作用。在此基础上，我们将重点阐述抽样调查的原理和方法，包括如何设计有效的抽样方案以获得具有代表性的样本，并进一步推断总体特征。 本书的核心内容将围绕各种假设检验展开。我们会系统性地介绍最常用的统计检验方法，例如： t检验 (t-test): 用于比较两组样本的均值是否存在显著差异，这在评估新疗法对两组患者疗效的对比研究中至关重要。 卡方检验 (Chi-squared test): 用于分析分类变量之间的关联性，例如研究吸烟习惯与肺癌发病率之间的关系，或不同治疗方案在不同性别患者中的效果差异。 方差分析 (ANOVA): 当需要比较三个或三个以上组别的均值时，ANOVA提供了一种有效的方法，例如比较不同剂量的药物对患者血压的影响。 相关性分析 (Correlation analysis): 用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度和方向，例如分析患者体重指数（BMI）与心血管疾病风险之间的关系。 回归分析 (Regression analysis): 这是一个更为强大的工具，不仅能描述变量之间的关系，还能预测因变量的数值。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，帮助读者建立模型来预测疾病发生率、住院天数等，或量化特定风险因素对健康结果的影响。 本书还将涵盖一些进阶但同样重要的统计概念，例如： 置信区间 (Confidence intervals): 在推断总体参数时，置信区间提供了参数可能取值范围的估计，这比单一的点估计更有信息量，也更能体现统计推断的不确定性。 生存分析 (Survival analysis): 对于关注时间点的健康研究，如患者的生存时间、疾病复发时间等，生存分析方法（如Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型）是不可或缺的。 样本量计算 (Sample size calculation): 在设计研究时，确定合适的样本量至关重要。本书将指导读者如何根据研究设计、统计功效和预期效应量来计算所需的样本大小，以确保研究结果的可靠性。 应用导向： 本书最大的特色在于其强烈的应用导向。每一章节都将通过来自真实医疗健康场景的案例研究来阐述统计学原理。我们将展示如何在临床试验中应用统计学来评估新药的有效性和安全性；如何在公共卫生领域使用统计数据来监测疾病流行趋势、评估健康干预项目的效果；如何在医院管理中利用统计分析来优化床位使用率、预测患者流量；以及如何在健康服务研究中分析不同医疗模式的成本效益。 本书强调的不仅是“如何计算”，更是“如何解读”和“如何应用”。我们将引导读者批判性地评估研究文献中的统计结果，识别潜在的误导或偏差，并为撰写自己的研究报告或提案提供清晰的指导。 学习体验： 为了便于读者理解和实践，本书将： 避免冗余的数学推导: 专注于概念的理解和实际应用，仅在必要时提供简洁明了的数学解释。 提供清晰的步骤指南: 对于每一种统计方法，都将提供易于遵循的操作步骤。 配备丰富的练习题: 每章末尾都设有不同难度级别的练习题，帮助读者巩固所学知识，并鼓励读者尝试使用真实数据集进行分析。 建议使用常用统计软件: 书中将提及和建议使用如SPSS、R、SAS等常用的统计分析软件，并在必要时提供软件操作的初步指导或参考资源，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 本书目标读者： 本书适用于但不限于以下人群： 医生和护士: 需要理解临床试验结果，评估治疗方案，解读医学文献。 公共卫生专业人员: 负责疾病监测、健康教育、项目评估和政策制定。 医疗管理者和行政人员: 需要基于数据进行资源规划、服务质量改进和成本控制。 健康服务研究人员: 致力于评估医疗服务的有效性、公平性和可及性。 医学研究者和学生: 希望在科学研究中正确运用统计学方法。 任何希望提升健康数据分析能力以做出更优决策的医疗健康从业者。 通过学习本书，您将不再被复杂的数字所困扰，而是能够自信地驾驭健康数据，将其转化为有价值的洞察，最终为改善人类健康福祉贡献您的专业力量。

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从排版和可读性上讲，这本书也做得相当出色。它大量使用了**对比鲜明的图表和流程图**来梳理复杂的统计流程，这对于我这种需要经常回顾知识点的人来说非常友好。很多统计学概念，比如中心极限定理，抽象起来很难理解，但这本书通过大量的图形演示，将其在不同样本量下的收敛过程展示得一清二楚。我个人的偏好是，希望它能在**无参数统计方法**上再多着墨一些。虽然参数检验（如t检验、方差分析）是主流，但在医疗数据往往不服从正态分布，或者样本量极小的情况下，**秩检验**（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）才是更稳健的选择。我希望看到更多关于何时选择非参数检验的决策树或详细的对比表格。总的来说，这本书的结构清晰，内容翔实，它成功地将原本高深的数理统计知识，转化成了一套可以在日常医疗研究和质量改进工作中直接应用的实用工具箱。我感觉，这本工具箱里的每一件工具都打磨得非常锋利和实用。

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这本书，说实话，我拿到手的时候是抱着一种“试试看”的心态的。毕竟现在市面上讲统计学的书多如牛毛，很多都充斥着晦涩难懂的数学公式，看得人头大。我更希望找到一本能真正将统计学原理与我们日常医疗工作中的实际问题结合起来的工具书。这本书的封面设计挺简洁大方的，没有那种过于学术的刻板感，这让我对它的内容有了初步的好感。翻开目录，我发现它涵盖了从描述性统计到推断性统计的完整体系，这很好，说明它的覆盖面很广。不过，我更关注的是它在**临床试验设计**和**生物统计学应用**方面的深度。毕竟，我们医疗工作者每天都在处理大量的临床数据，如何科学地解读P值、置信区间，如何评估干预措施的有效性和安全性，这些都是我急需掌握的技能。我特别留意了关于**假设检验**的那一章，希望它能用更贴近实际案例的方式来阐述，而不是干巴巴地堆砌公式。如果它能像一位经验丰富的同事在茶水间里耐心指导你如何选择正确的统计方法，那就太棒了。我对它能否有效弥合理论与实践之间的鸿沟抱有很高的期待，毕竟，统计学如果不能指导我们做出更精准的临床决策，那它的存在意义就大打折扣了。

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说实话，我一开始对这本书的期望值是“中等偏上”，因为很多号称“面向实践”的统计书籍，最后还是把重点放在了纯理论的堆砌上。但是，当我翻到关于**流行病学研究设计**的部分时，我的看法彻底改变了。这本书对**队列研究、病例对照研究**以及**横断面研究**的优缺点分析得极为透彻，并且每一个论点都有具体的医疗卫生案例作为支撑。它没有回避研究中的偏倚（Bias）和混杂因素（Confounding）这些棘手的问题，反而花了大量的篇幅教我们如何识别并试图控制它们。例如，在讨论**敏感性与特异性**时，它不仅给出了经典的2x2表格，还结合了筛查某种罕见疾病的实际敏感度数据，让我们直观感受到“假阳性”和“假阴性”在公共卫生决策中的巨大影响。我希望它在后续章节中能更深入地探讨**贝叶斯统计**在临床决策支持系统中的应用，因为传统的频率学派方法在某些不确定性较高的领域显得力不从心。这本书的深度和广度，让我觉得它更像是一本**临床方法学的指南**，而不仅仅是一本纯粹的统计学教材。

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这本书给我最大的惊喜在于它对**统计学伦理和数据解读的批判性思维培养**。现在数据可视化泛滥，很容易出现“数据说谎”的情况，而这本书似乎很早就意识到了这一点。它有一个专门的小节，讨论了如何警惕**P-hacking**（数据挖掘）和**结果选择性报告**的现象。这种对学术诚信的强调，对于我们医疗专业人员来说至关重要，因为我们的研究结论直接关系到病患的治疗方案。书中对图表展示的要求也极高，它明确指出了哪些常见的柱状图、饼图的展示方式容易误导读者，并提供了更科学的替代方案。我特别期待它能提供关于**Meta分析**的详尽指导，特别是关于如何评估和处理**研究间异质性（Heterogeneity）**的方法，因为这是整合多项研究证据链条中最关键也最容易出错的一环。如果这本书能像一位资深导师那样，不仅教你怎么计算，更教你如何**质疑和验证**你所看到的数据和计算结果，那么它对职业生涯的价值将是不可估量的。

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这本书的行文风格简直是一股清流，读起来完全没有那种传统教科书的枯燥感。作者显然非常懂得如何与读者“对话”。我尤其欣赏它在引入新概念时所采用的**情景模拟**手法。比如，在讲解**回归分析**时，它没有直接抛出最小二乘法的数学推导，而是先构建了一个真实医疗场景——“探究某种新型降压药对不同年龄段患者血压影响的差异”，然后逐步引导你理解模型的建立过程、参数的意义以及如何判断模型的拟合优度。这种叙事性的教学方式，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动参与解决一个实际问题。更棒的是，书中对**统计软件操作的指导**非常细致。它似乎预料到了读者在使用SPSS或R语言时可能遇到的每一个小陷阱，提供了清晰的截图和步骤说明。对于我们这些临床背景出身、编程经验有限的人来说，这简直是救命稻草。我期待它能深入讲解**生存分析**（如Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型）在肿瘤学研究中的应用，希望它能把那些复杂的生存率概念解释得像讲故事一样直观易懂，而不是让我对着密密麻麻的生存函数公式望而生畏。

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