具体描述
本书是公共卫生硕士（MPH）系列教材之一，对象主要是该专业学生及目前在医学卫生领域从事本专业工作的人员。本书的内容有：基本统计概念，常用抽样分布，计量、计数资料的统计描述，关于总体均数的估计与假设检验，关于总体率的估计与假设检验，相关、回归分析，非参数统计，生存分析，多个研究结果的综合分析等。对于各种统计方法，除着重讲述有关的概念及分析的思路外，注重介绍有关统计软件的使用，淡化手工计算过程。书中各统计方法均附有实例，且列出了进行运算的STATA程序，并对程序与输出结果作了详细说明与解释。还在有关光盘中介绍这些实例的SAS与SPSS的程序与输出结果。因为MPH系列教材中有专门介绍实验设计与调查设计的教材，故本书没有涉及实验设计与调查设计内容。
由于本书从基本概念讲起，且配有三个常用统计软件（STATA、SAS、SPSS）的相应使用方法，故本书可作为初学者的自学教材，也可作为已学过基本统计方法，但不熟悉统计软件的读者学习统计软件的参考书或工具书。
对本书的光盘感兴趣的读者可与主编所在单位直接联系。
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目录信息
读后感
用户评价
这本关于卫生统计学的书，简直是我职业生涯的救星。我第一次接触这门学科时，感觉就像是面对一堵无法逾越的高墙，书里充斥着各种我看不懂的公式和晦涩的术语。然而，翻开这本书后，那种焦虑感迅速被一种清晰感所取代。作者的叙述方式极其平易近人，他们似乎真的理解一个初学者在面对复杂概念时的困惑。举个例子，书中对“P值”的解释，没有陷入那种刻板的教科书定义，而是用了一个非常生动的临床场景来阐释其真正的含义和局限性，让我瞬间茅塞顿开。我记得有一次，我正在为一个复杂的队列研究设计数据分析犯难，对着那些多变量回归模型一筹莫展，这本书里的一个章节恰好提供了深入浅出的指导，不仅讲解了模型选择的逻辑，还细致地说明了如何解读交互作用项，这对我后来的项目报告质量提升是决定性的。它更像是我的私人导师，随时准备在我迷茫时伸出援手，而不是一本冷冰冰的工具书。读完后，我发现自己不再是单纯地套用公式，而是开始理解背后的统计学思想，这才是真正掌握一门学问的标志。
评分我必须承认，刚开始接触这本书时，我对其中的某些章节感到有些压力，尤其是涉及到非参数统计的那一部分。我总觉得，如果不能理解背后的数学原理，那么应用起来就总有点心虚。然而，这本书的作者显然是深谙教学之道的。他们没有强行灌输复杂的微积分知识，而是采用了“功能导向”的解释。比如，在介绍秩检验（如Mann-Whitney U检验）时，作者没有花费大量篇幅去推导公式的严谨性，而是聚焦于“当你的数据不满足正态分布假设时，它能为你做什么，以及它比t检验的稳健性体现在哪里”。这种处理方式极大地降低了学习门槛，同时又保证了知识的准确性。更让我印象深刻的是，书中对“假设检验的伦理意义”的探讨，这让我意识到统计工作不仅是技术的堆砌，更关乎科学研究的公正性。这种跨越技术层面的思考，让这本书的层次一下子拔高了，从一本技术手册升华为一本关于科学实践的指导纲领。
评分作为一名在公共卫生领域工作了多年的老兵，我手中的工具书堆积如山，但真正能让我反复翻阅、并总能找到新收获的，屈指可数。这本关于卫生统计方法的书，就是其中之一。它的优点不在于罗列了多少种统计方法（市面上的书大多能做到这一点），而在于它对“选择的艺术”的深刻阐述。这本书里有一段话我印象特别深，它讨论了在资源有限的情况下，如何根据研究目标和数据特征来“权衡”选择最合适的统计模型，而不是一味追求最复杂或最“时髦”的方法。书中对各种统计软件（比如R语言或SAS）的输出结果的解读给予了足够的重视，它告诉我们，软件只是工具，人脑的洞察力才是核心。我记得在处理一项涉及多中心研究的荟萃分析时，我被异质性检验的结果困扰了很久，是这本书中关于随机效应模型和固定效应模型选择的精辟论述，帮助我理清了思路，最终确定了数据合并的最佳路径。它是一本真正能够陪伴科研人员从新手走向专家的“良师益友”。
评分这本书的价值远超出一本标准的教材范畴，它更像是一本方法论的“百科全书”。我之所以这么说，是因为它涵盖的广度和深度都超出了我预期的范围。当我们讨论到“样本量估算”时，通常我们只关注于最基本的功效分析。但这本书却花了大量篇幅去讨论，在处理罕见事件或需要分层分析时，如何根据预期的失访率和效应值来动态调整样本量计算的复杂性，甚至引入了贝叶斯方法在样本量确定中的应用前景。这种对前沿和复杂场景的关注，让这本书的生命力得以延续。我经常翻阅它，不是为了学习新的基础知识，而是为了查阅那些我在实际工作中遇到的“疑难杂症”。例如，在进行生存分析时，如何准确处理右删失数据，这本书里的图示和解释清晰到足以让我立刻应用到我的生存模型中去。它提供了一种批判性思维的框架，让我不再盲目相信软件输出的结果，而是懂得去质疑和验证模型的假设前提。
评分坦率地说，我原本以为这本书会是那种只有统计学专家才能看懂的“天书”。我之前尝试过几本类似的教材，结果都是读了没几页就开始头疼，充满了抽象的数学证明，让人抓不住重点。但是，这本书的编排结构非常巧妙，它将理论和实际应用紧密地结合在一起。每一个统计学概念的引入，都会紧跟着一个详尽的、源自真实公共卫生研究的案例。我特别欣赏它在“缺失数据处理”那一部分的处理方式。以往的教材往往只是罗列几种方法，很少深入探讨每种方法的优缺点及其适用场景。这本书却通过对比分析了多重插补法和完全信息最大似然法在不同类型缺失数据下的表现，甚至模拟了如果处理不当可能导致的偏倚程度，这种务实的态度，对于我们这些需要在临床试验和流行病学调查中做决策的人来说，太重要了。它教会我的不只是“怎么算”，更是“应该算什么”以及“算出来的结果意味着什么”。阅读过程中的那种“被引导”感非常强烈，作者的思路清晰得令人佩服。
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