具体描述
《GenStat统计方法与数据分析》是英国VSNi公司开发的GenStat计软件的配套教材。基本内容包括线性回归、非线性回归、广义线性模型、方差分析、混合模型分析、RMEL综合分析及空间分析等，其中包括近年来的一些较新进展。大部分统计方法都给出了GenStat软件的操作过程及输出结果的解读，便于广大科研人员的教学、自学和应用。
《GenStat统计方法与数据分析》可作为农业科研机构科研人员、高等农业院校或综合性院校生物类各专业本科生、研究生的教材，也可供各领域需要进行数据分析处理的实际工作者自学参考。
《现代生物统计学：从理论到实践的全面指南》 图书简介 本书旨在为生物科学、医学研究以及相关领域的学生、研究人员和实践者提供一个全面、深入且实用的统计学知识体系。它不仅涵盖了生物统计学的基本理论和核心概念，更侧重于如何将这些理论应用于真实世界的生物医学数据分析中，帮助读者构建坚实的统计思维，并熟练运用现代统计工具解决复杂的研究问题。 第一部分：生物统计学基础与数据准备 第一章：生物统计学的核心概念与研究设计 本章首先界定了生物统计学的范畴及其在现代生命科学中的重要性。我们将深入探讨概率论的基础知识，随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）在生物学现象建模中的应用。重点介绍统计推断的框架，包括参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的基本原理。 研究设计是高质量生物医学研究的基石。本章详细阐述了常见的实验设计类型，如完全随机设计（CRD）、随机区组设计（RBD）和因子设计。我们将分析不同设计在控制混杂因素、提高实验效率方面的优势与局限性，并引入样本量确定的重要性，讲解功效分析（Power Analysis）的计算方法及其在研究规划中的作用。此外，还将讨论观察性研究（如队列研究、病例对照研究）的设计要点和潜在的偏倚来源。 第二章：数据的获取、清洗与探索性数据分析（EDA） 原始数据往往充满了噪音和不一致性。本章教授读者如何有效地收集、整理和清洗生物医学数据。内容涵盖数据录入的规范化、缺失值（Missing Data）的处理策略（如删除法、插补法），以及异常值（Outliers）的识别与应对。 探索性数据分析（EDA）是理解数据特征的关键步骤。我们将重点介绍描述性统计量（均值、中位数、标准差、四分位数）的计算与解读。图形化工具的使用是EDA的核心，本章详述了直方图、箱线图（Box Plot）、散点图（Scatter Plot）以及生存曲线（Kaplan-Meier Plot）的绘制与有效解读，强调通过可视化发现数据分布形态、变量间的关系及潜在的模式。 第二部分：经典统计推断与检验方法 第三章：参数检验与方差分析（ANOVA） 本部分聚焦于基于参数的统计推断方法。首先，详细阐述了Z检验和t检验的理论基础、适用条件及其在单样本、两独立样本和配对样本数据比较中的应用。重点分析了t检验的统计效力及其对正态性假设的敏感性。 方差分析（ANOVA）是比较三个或更多组均值差异的强大工具。本章系统讲解了单因素方差分析（One-way ANOVA）的原理，包括平方和的分解、F统计量的构建与解释。随后深入探讨了双因素方差分析（Two-way ANOVA），分析因子间的交互作用效应。对于方差分析后发现的显著差异，本章提供了事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey, Bonferroni校正）的选择与应用指南。重复测量设计中的方差分析（Repeated Measures ANOVA）也将被纳入讨论。 第四章：非参数统计方法及其应用 当数据不满足正态性或方差齐性等参数检验的假设时，非参数方法成为重要的替代方案。本章系统介绍了非参数检验的理论框架，包括秩（Rank）的计算和检验统计量的构建。 内容包括：非参数的均值比较（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验），以及处理分类数据的卡方检验（Chi-Square Test）及其在拟合优度检验和独立性检验中的应用。我们还将讨论在医学研究中常见的列联表分析，包括相对风险（RR）、优势比（OR）的计算与解释。 第五章：相关性与回归分析导论 理解变量间的关系是统计分析的另一核心任务。本章首先介绍线性相关（Pearson相关系数）和非线性或非参数相关（Spearman等级相关系数）。 回归分析是预测和建模的基础。本章从简单线性回归（Simple Linear Regression）入手，讲解最小二乘法的原理、回归系数的解释，以及模型的拟合优度（$R^2$）评估。随后过渡到多元线性回归（Multiple Linear Regression），重点讨论变量选择（逐步法、向前法、向后法）、多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理，以及回归模型的残差分析以确保模型有效性。 第三部分：高级模型与特定分析技术 第六章：生存分析：时间到事件的建模 在临床试验和预后研究中，生存数据的分析具有特殊性。本章专门介绍生存分析的基本概念，如生存函数、风险函数和删失数据（Censoring）。 我们将详细讲解非参数的Kaplan-Meier法用于估计生存率曲线，并使用Log-Rank检验比较不同组间的生存差异。核心内容在于半参数模型——Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），包括协变量的引入、风险比（Hazard Ratio, HR）的解释及其置信区间。本章还将涉及模型的假设检验（比例风险假设）。 第七章：分类数据的高级建模：Logistic回归 当结局变量为二元（如疾病有/无、生存/死亡）时，逻辑回归是首选工具。本章深入剖析了Logit变换、广义线性模型（GLM）框架下的逻辑回归。重点讲解如何解释回归系数的对数几率变化，以及如何将模型扩展到有序或无序的多分类结局（如多项逻辑回归、有序逻辑回归）。模型诊断（如Hosmer-Lemeshow检验）和ROC曲线下面积（AUC）的计算与应用是本章的实践重点。 第八章：方差的扩展与混合效应模型 真实世界的研究数据结构往往复杂，常包含分层或重复测量。本章介绍了方差分析的扩展，如重复测量方差分析的进阶处理，以及协方差分析（ANCOVA）在控制连续基线变量影响中的应用。 本章的重点在于混合效应模型（Mixed Effects Models）。我们将介绍随机效应和固定效应的概念，解释如何在复杂的层次化数据结构（如多中心试验、纵向数据）中正确地构建和拟合线性混合模型，以有效处理数据间的相关性，避免传统ANOVA带来的标准误估计偏差。 第九章：数据挖掘与机器学习在生物统计中的应用 随着大数据时代的到来，统计学与计算科学的交叉日益紧密。本章引入了面向预测和分类任务的现代统计学习方法。内容包括：判别分析（DA）、分类与回归树（CART）的基本原理，以及基础的K近邻（KNN）和支持向量机（SVM）算法在生物标志物识别中的初步应用。本章旨在为读者建立起从传统推断统计到现代预测模型的桥梁。 结语：统计报告与结果的透明化 本书的最后一章强调了统计实践的伦理与规范。我们指导读者如何撰写清晰、准确的统计报告，确保结果的可重复性。重点关注P值、效应量、置信区间的规范报告，以及在不同期刊指南（如CONSORT、STROBE）下的统计信息披露要求，力求使研究成果的科学性和透明度达到最高标准。 本书结构严谨，理论阐述深入浅出，并配有大量结合生物医学案例的实际操作指导，旨在成为读者手中一本既能指导学习，又能服务于科研实践的权威参考书。
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