具体描述
《SPSS17.0与卫生统计学应用指南》以最新版中文SPSS17.0统计软件的运用为基础，介绍了软件本身的操作和运用、卫生统计学的基本理论和方法，使介绍统计分析软件与讲述统计学理论融为一体。在统计方法上，《SPSS17.0与卫生统计学应用指南》注重医学科学数据的收集(实验设计、调查设计)、整理(数据的特征、数据录入及异常值的发现与处理)SPSS统计方法和统计推断结论的正确运用。由于在统计分析中运用了SPSS软件，免去了绝大部分统计运算公式的记忆和复杂的统计学运算步骤。SPSS17.0是一个多国语言版本，《SPSS17.0与卫生统计学应用指南》采用中文操作界面和中文统计量的结果输出，更有利于非统计学专业的医学界人士学习和使用。
在内容上，《SPSS17.0与卫生统计学应用指南》不仅保持了传统卫生统计学编排风格、包含了全部内容，而且还增加了传统卫生统计学未编入的多元方差分析、多元线性回归、判别分析、聚类分析等内容。全面掌握这些基础统计分析方法，是正确运用统计分析方法处理医学科研数据、正确进行统计推断的先决条件。
《SPSS17.0与卫生统计学应用指南》适用于医学专业学生和医学工作者的学习和参考。
现代数据分析的基石：面向多学科的统计学实践指南 本书旨在为广大研究人员、数据分析师、医疗卫生专业人士以及对定量分析有迫切需求的学习者，提供一套系统、前沿且极具操作性的统计学理论与实践知识体系。 本书的编写理念在于弥合纯理论推导与真实世界复杂数据之间的鸿沟，强调统计思维的建立和实际工具的熟练运用。 第一部分：统计学基础与思维重塑 本部分将读者从零开始，系统地构建现代统计学所需的思维框架。我们不会停留在枯燥的公式堆砌，而是侧重于理解统计方法的内在逻辑和适用前提。 第一章：定量思维的导入与数据素养 本章深入探讨了什么是科学研究中的定量思维，以及在信息爆炸时代下，数据素养（Data Literacy）的重要性。我们将界定变量的类型（名义、顺序、区间、比率），并讨论如何进行有效的数据采集、清洗和预处理。重点解析了测量误差的来源及其对后续分析可能产生的影响，强调“垃圾进，垃圾出”的原则。同时，引入了描述性统计学的核心概念，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、四分位数）的恰当选择与解读，并辅以大量实际案例说明如何通过直方图、箱线图等可视化工具初步洞察数据特征。 第二章：概率论与抽样分布：推断的桥梁 统计推断的根基在于概率论。本章系统阐述了核心概率概念，如条件概率、独立性、贝叶斯定理的基础思想。随后，我们将重点讲解抽样分布的概念，特别是中心极限定理（Central Limit Theorem）的深刻意义，这是连接样本信息与总体参数的理论桥梁。读者将学习如何计算和理解标准误（Standard Error），并掌握不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优缺点及其对统计效率的影响。 第三部分：参数估计与假设检验的严谨流程 这是统计推断的核心环节。本部分将详细介绍如何利用样本数据对总体参数进行估计，并阐述假设检验的完整哲学。 第三章：参数的点估计与区间估计 本章聚焦于如何从样本中得出对总体均值、比例等参数的最佳猜测（点估计）。更重要的是，我们将详细讲解置信区间（Confidence Interval）的构建与解释。置信区间的概念往往是初学者理解上的难点，本书将通过丰富的图示和实际情境，清晰区分“95%置信”的真正含义，强调其在评估估计精度中的关键作用。同时，介绍最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本思想及其在复杂模型构建中的应用潜力。 第四章：单样本与双样本假设检验的实战应用 本章是实践操作的重中之重。我们遵循严谨的统计学流程：提出零假设与备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平（$alpha$）、计算P值、做出决策并进行结论解释。内容涵盖了最基础的Z检验、t检验（单样本、独立样本、配对样本）。我们尤其强调对检验效能（Power）的理解和重要性，分析如何设计研究以确保获得足够的能力去发现真实存在的效应。 第四部分：方差分析与非参数方法的拓展 当数据结构或分布不满足参数检验的要求时，需要更广阔的工具箱。 第五章：方差分析（ANOVA）：多组间比较的利器 本章详细剖析了方差分析（Analysis of Variance）的原理，特别是它如何将总变异分解为组间变异和组内变异。内容涵盖单因素方差分析（One-Way ANOVA）、双因素方差分析（Two-Way ANOVA），以及当显著性检验结果为阳性时，如何选择恰当的事后多重比较方法（如Tukey's HSD, Bonferroni校正）。对于重复测量设计，本章也介绍了相关的分析框架。 第六章：非参数统计：应对非正态数据的挑战 当数据不服从正态分布，或样本量过小，或数据本质上为顺序数据时，非参数检验成为必要的选择。本章系统介绍了与t检验、ANOVA相对应的非参数方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验以及符号检验。本书将指导读者判断何时应首选非参数方法，并阐述其在损失统计效率与保证结果可靠性之间的权衡。 第五部分：关联性、回归分析与模型构建 理解变量间的关系是数据分析的终极目标之一。本部分深入探讨了线性关系建模的理论与实践。 第七章：相关性分析与简单线性回归 本章首先探讨了变量间关联强度的度量——相关系数（Pearson's $r$ 和 Spearman's $
ho$），并讲解了如何检验这些相关性的显著性。随后，全面展开简单线性回归模型（Simple Linear Regression），包括最小二乘法的原理、回归系数的解释、拟合优度（$R^2$）的评估，以及残差分析在诊断模型假设（如线性、同方差性）中的关键作用。 第八章：多元线性回归：控制混杂因素 在现实世界中，研究对象通常受到多个因素的影响。本章讲解了多元线性回归（Multiple Linear Regression）的构建过程，重点在于如何引入多个预测变量，并解释偏回归系数的含义。我们着重探讨了多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，以及模型选择的标准（如逐步回归、AIC/BIC准则）。此外，本章还涉及了哑变量（Dummy Variables）的设置，用以在回归模型中纳入分类变量的影响。 第六部分：分类数据分析与高级主题概览 本部分扩展了分析的范围，涵盖了对计数数据和生存数据的处理，并对更高级的主题进行了介绍。 第九章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归基础 对于名义和顺序数据，卡方检验（Chi-Square Test）是核心工具。本章详细讲解了拟合优度检验、独立性检验，并介绍了费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）的适用场景。随后，我们引入逻辑回归（Logistic Regression）的基础概念，解释如何使用它来预测二分类结果（如疾病有无、疗效成功与否），并解读优势比（Odds Ratio）的意义。 第十章：生存分析初步与统计软件操作理念 本章对生存数据（如患者生存时间）的特殊性进行了介绍，简要阐述了生存分析（Survival Analysis）的基本思想，包括Kaplan-Meier估计和Log-Rank检验。更重要的是，本章将回归分析的理念延伸至生存模型，初步介绍Cox比例风险模型的结构。 附录：统计软件操作理念与报告规范 本附录旨在指导读者将理论知识转化为实际的软件操作能力。它不侧重于特定软件的死板菜单步骤，而是侧重于“在软件中如何实现特定统计检验”的思维逻辑，包括数据导入、变量定义、选择恰当的分析模块、输出结果的定位与解读。最后，本部分提供了国际通用的APA风格统计结果报告规范，确保研究成果的专业性和可重复性。 本书的特点： 面向应用： 每一章的理论阐述后都紧跟一个或多个精心设计的、贴近实际研究场景的“操作步骤与解读”案例。 强调假设： 贯穿全书对每种统计方法的适用前提（特别是正态性、方差齐性、独立性）进行严格检验和讨论。 概念清晰： 避免不必要的数学推导，力求用清晰的语言和图形化方式解释统计学的核心概念，培养读者的“统计直觉”。 本书是统计分析工具箱中的一本详实参考书，它将帮助读者建立一个坚实的统计学基础，从而自信地处理和解释来自各类研究领域中的定量数据。
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