具体描述
《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》对医学统计常用的某些英文菜单命令给予中文解释,并且给出具体的例子,使其更加简单易懂,起到举一反三的作用。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》出发点主要以实例为主,具有以下优点:(1)使缺乏统计知识但具一定计算机的知识者,根据自己资料的性质,进行模拟操作,进而得出可靠的统计结果;(2)可使具有一定统计知识及计算机知识者,进行模拟练习,进一步熟练掌握该软件。书中实例均来自实际的医学、生物学科研究中的课题。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》主要供生物医学院校各专业的研究生、本科生在论文写作时进行统计数据之用,也可供青年教师、临床医生学习及统计处理科研数据使用,还可供综合性在学、农林院校及师范院校有关专业的师生学习参考。
总而言之,计算机不断换代,软件不断更新,但万变为离其宗。学习计算机软件除了需要阅读一定的参考书外,更重要的是练习。只有通过反复不断地练习、虚心与他人交流、仔细琢磨其涵义及规律性,才能更好地掌握计算机软件。通过练习来学习SPSS,这是作者的最终目的。由于SPSS是以数据库为基础框架结构,各章节之间自然会出现数据共享或统计模块共用的可能,因此《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》采取由细到粗的写作原则,初学者最好能认真学习好第一、二章的内容,并抽时间学一点数据库方面的知识。
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用户评价
我是一名刚刚接触生物医学研究的博士生，对于统计知识的掌握还处于初步阶段，对SPSS软件更是完全陌生。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，为我打开了统计分析的大门。它以一种非常系统和循序渐进的方式，带领我从零开始认识SPSS。从最基础的数据录入、变量定义、数据合并等操作，到更复杂的统计分析，这本书都给予了详尽的指导。我尤其喜欢书中对“数据预处理”的讲解，这部分内容在很多统计书籍中可能被略过，但实际上它对于保证统计结果的准确性至关重要。书中详细讲解了如何处理缺失值，如何识别和处理异常值，如何进行数据转换（如对数转换、平方根转换等），以及如何进行变量重编码等。这些操作不仅是SPSS的技巧，更是统计思维的体现，帮助我理解数据的质量如何影响统计分析的结果。在统计方法的讲解方面，本书涵盖了生物医学研究中最常用的各种方法，例如：t检验、方差分析、卡方检验、相关分析、回归分析等。书中通过大量的生物医学案例，如药物疗效的评估、疾病发生率的分析、风险因素的探讨等，让我能够清晰地理解每种方法的使用场景、统计假设以及结果的解读。例如，在讲解方差分析时，书中详细区分了单因素、双因素方差分析，以及重复测量方差分析，并针对不同情况指导了相应的SPSS操作。这本书的语言风格非常清晰、简洁，并且配以大量的截图，让我在学习过程中能够随时对照，避免了许多不必要的摸索和困惑。
评分这本书《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》对我而言，就像一本“救命稻草”。作为一名在临床研究所工作的研究助理，我经常需要协助医生进行数据分析，但我的统计学基础相对薄弱，尤其是在SPSS软件的操作方面，经常感到手足无措。这本书恰恰弥补了我的这一不足。它不仅仅是SPSS软件的使用说明，更是一本生物医学统计方法的实践指南。书中对各种统计方法的讲解，都是紧密围绕生物医学研究的实际需求展开的。例如，当我们处理病例对照研究数据时，需要分析不同暴露因素与疾病发生之间的关联性，这时候逻辑回归分析就显得尤为重要。书中详细讲解了如何构建逻辑回归模型，如何解释回归系数的OR值，以及如何进行模型诊断，这些都是我进行临床数据分析时必不可少的知识。我尤其欣赏书中对“假设检验”的深入讲解，它不仅指导我们如何进行检验，更重要的是，它帮助我们理解检验背后的逻辑，比如P值的含义、第一类错误和第二类错误的概念，以及如何根据研究目的来选择合适的显著性水平。这让我能够更科学、更严谨地解读统计结果。书中还对“多重比较”问题进行了细致的探讨，并提供了多种校正方法，这对于避免假阳性结果至关重要。通过这本书，我不仅学会了如何在SPSS中进行统计分析，更重要的是，我理解了统计分析的深层含义，这极大地提升了我对临床研究数据解读的能力。
评分说实话，我之前对统计软件的使用一直有些抵触，觉得那些界面复杂的软件难以掌握。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，完全改变了我的看法。它以非常人性化的方式，将SPSS这个功能强大的统计软件变得触手可及。这本书的最大的亮点在于它的“指导性”和“实践性”。它不会给你灌输大量晦涩难懂的理论，而是直接告诉你，在某个具体的生物医学研究场景下，你应该使用什么统计方法，然后在SPSS里如何一步一步地操作。例如，当我们想要分析两个连续变量之间的相关性时，这本书会清晰地告诉你，应该计算Pearson相关系数，并且会详细指导你如何在SPSS中进行相关性分析，输出相关系数矩阵，并解读其大小和方向。更重要的是，它还提醒了你进行相关性分析的前提条件，比如数据是否符合正态分布等。书中还对假设检验的流程进行了非常清晰的讲解，从建立原假设和备择假设，到计算检验统计量，再到做出统计决策，环环相扣，让我能够清晰地理解每一个步骤的意义。我特别喜欢书中关于“描述性统计”的章节，虽然看起来简单，但却是所有统计分析的基础。书中详细讲解了如何计算均值、标准差、中位数、四分位数等，并且提供了多种可视化方法，比如直方图、箱线图等，帮助我们直观地了解数据的分布特征。这些基础知识对于后续更复杂的分析非常有帮助。这本书的语言风格也很朴实，没有华丽的辞藻，但字字珠玑，能够准确地传达信息，让我这个非统计学专业背景的学生也能轻松理解。
评分这本《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》简直是我科研道路上的一盏明灯！作为一个初涉生物医学统计领域的学生，我对各种统计方法的理解常常停留在理论层面，而如何将这些理论应用于实际数据分析，更是让我头疼不已。这本书就像一本循序渐进的教科书，从SPSS软件最基础的操作讲起，比如数据录入、变量管理、数据清洗等，这些看似枯燥的步骤，作者却用生动形象的语言和清晰的图示加以讲解，让我这个完全的“小白”也能轻松上手。更重要的是，它并没有止步于软件的表层操作，而是将重点放在了生物医学领域常用的统计方法上，比如t检验、方差分析、回归分析，甚至是更复杂的生存分析。书中通过大量具体的生物医学案例，一步步演示了如何选择合适的统计方法，如何在SPSS中实现，以及如何解读分析结果。例如，在讲解t检验时，作者不仅仅是简单地告诉你点击哪个按钮，而是深入分析了不同类型的t检验（独立样本、配对样本）在哪些研究场景下适用，以及如何根据研究假设来判断和选择。他还非常细致地讲解了P值、置信区间等统计学概念的实际意义，帮助我理解数据背后的科学结论。我尤其喜欢的是书中对结果输出的详细解读，很多时候，SPSS输出的表格和图表充满了各种数字和符号，常常让人望而生畏，但这本书却能够将这些复杂的输出转化为易于理解的语言，并教我如何从中提取关键信息，如何判断结果是否具有统计学意义和临床意义。这对于我撰写论文、解读文献至关重要。可以说，这本书不仅仅是 SPPS软件的使用手册，更是一本生物医学统计方法的入门与实践指南，它帮助我建立起扎实的统计学基础，并且能够自信地将所学知识应用于我的科研项目中。
评分我是一名临床医学的研究生，日常接触到的数据类型非常多样，从病例对照研究到队列研究，再到临床试验，对统计分析的要求可以说是非常苛刻。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，为我提供了一个非常全面的视角来理解和运用SPSS进行生物医学统计分析。这本书的结构安排非常合理，它从SPSS的基本功能讲起，逐步深入到各种统计方法的应用。我印象最深刻的是关于生存分析的部分，这在临床医学研究中至关重要，尤其是在评估治疗效果、预测疾病预后时。书中详细讲解了Kaplan-Meier曲线的绘制和Log-rank检验的原理，以及Cox比例风险模型的构建和解读。它不仅仅是告诉你在SPSS里点几下按钮，而是深入解释了“生存时间”、“删失数据”、“风险比”等关键概念，并指导我们如何根据研究目的选择合适的生存模型。例如，在分析某个新药的疗效时，我们不仅要看患者的生存率，更要看药物对延长生存时间的影响，Cox模型就能很好地量化这种影响。这本书的案例选取非常有代表性，涵盖了心血管疾病、肿瘤、传染病等多个领域，让我能够将学到的统计方法与自己的研究领域紧密结合。我尤其喜欢的是书中对统计假设的强调，以及如何检验这些假设，这对于确保统计分析的有效性和结果的可靠性至关重要。很多时候，我们都容易忽视这些细节，而这本书恰恰弥补了这一点。它帮助我认识到，统计分析不仅仅是获得一个P值，更重要的是理解P值背后的逻辑，以及如何避免潜在的统计陷阱。
评分这本《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》简直是我研究生涯中不可多得的宝藏！作为一名生物医学的研究学者，我深知统计分析在研究中的重要性，但同时也面临着SPSS软件操作和统计方法选择的挑战。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，恰恰解决了我的燃眉之急。它以一种非常清晰、有条理的方式，将SPSS软件的功能与生物医学研究中的实际应用相结合。我尤其喜欢书中关于“数据管理”部分的讲解，它详细介绍了数据清洗、数据转换、变量创建等关键步骤，这些都是保证统计分析可靠性的基础。很多时候，我们都容易忽视数据预处理的重要性，而这本书却给予了充分的强调，并提供了详细的操作指导。在统计方法的讲解上，书中涵盖了生物医学研究中最常用、最重要的统计方法，例如：t检验、方差分析、卡方检验、相关分析、回归分析，甚至是更进阶的生存分析。书中通过大量真实的生物医学案例，如药物研发的临床试验数据分析、疾病流行病学调查数据分析、基因组学数据分析等，让我能够身临其境地理解每种统计方法的应用场景和结果解读。例如，在讲解生存分析时，书中详细介绍了Kaplan-Meier曲线的绘制、Log-rank检验的应用以及Cox比例风险模型的构建，这对于分析药物疗效、预测疾病预后等至关重要。这本书的语言风格非常专业且易于理解，并且配以大量的图例和操作步骤，让我在学习过程中能够事半功倍。
评分当我拿到《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书时，我最大的感受就是它的“贴近实际”。作为一名在生物医学领域工作的科研人员，我最需要的不仅仅是理论知识，更是能够直接应用于实际数据分析的技能。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，正是满足了我这一需求。它以生物医学研究中的常见问题为切入点，例如如何比较两组或多组样本的均值是否存在显著差异，如何分析不同治疗方案的疗效，如何探讨危险因素与疾病发生之间的关系等等。书中对每一种统计方法的讲解，都配有详细的操作步骤和清晰的图例，让我能够轻松地在SPSS软件中复现。我印象尤其深刻的是关于“卡方检验”的讲解，在流行病学研究中，我们经常需要分析分类变量之间的关联性，比如吸烟与肺癌发病率之间的关系。这本书不仅讲解了如何计算卡方值和P值，还深入分析了Fisher精确检验等备选方法，以及如何解读列联表中各单元格的期望频数和标准化残差，这些细节对于深入理解数据非常有帮助。此外，书中还对“置信区间”的构建和解读进行了详细的讲解，这对于量化估计总体参数的范围，以及评估统计结果的不确定性至关重要。它帮助我理解，仅仅有一个P值是不够的，我们还需要了解估计值的精确度。这本书的作者似乎非常了解生物医学研究者的痛点，并且用最直接、最实用的方式解决了这些问题，让我能够更专注于我的科研课题本身，而不用花费太多时间在统计软件的摸索上。
评分我是一名在制药公司从事药物研发的研究员，日常工作中需要处理大量的临床试验数据，对统计分析的要求非常高。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，为我提供了一个非常有效的工具和方法论。它不仅仅是SPSS软件的使用手册，更是一本生物医学统计的实战指南。书中对各种统计方法的讲解，都紧密结合了药物研发的实际需求。例如，在进行新药疗效评估时，我们需要比较不同剂量组与安慰剂组之间的差异，这时候方差分析和t检验就显得尤为重要。书中不仅详细指导了如何在SPSS中执行这些分析，更重要的是，它深入分析了如何解读方差分析的F值、P值，以及t检验的t值、P值和置信区间。这些信息对于判断药物疗效的显著性和可靠性至关重要。我尤其欣赏书中对“多重比较”问题的详细讨论，在药物研发中，我们常常需要比较多个治疗组，如果不进行多重比较校正，很容易出现假阳性结果。书中详细介绍了Bonferroni校正、Tukey’s HSD等方法，并指导我们如何在SPSS中正确应用。此外，书中还对“回归分析”进行了深入的讲解，包括线性回归和逻辑回归，这对于探索药物剂量与疗效的关系，或者评估药物的副作用风险等非常有帮助。这本书的语言风格专业且严谨，但又不失可读性，大量的案例和图例，让我在学习过程中能够融会贯通。它帮助我更自信地进行药物研发中的数据分析，并为决策提供科学依据。
评分作为一名长期在实验室里埋头苦干的生物学研究员，我对数据分析的要求其实很高，但又不希望花费过多的时间在学习复杂的统计软件上。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，恰恰满足了我这种“高效实用派”的需求。它没有过多理论的堆砌，而是直击生物医学研究中的核心统计问题。例如，在处理实验数据时，我们常常需要比较不同处理组之间的差异，这时候方差分析就显得尤为重要。书中对单因素和多因素方差分析的讲解，结合了实际的实验设计，例如药物疗效的比较、基因表达水平的差异分析等，让我能够快速理解如何在SPSS中执行这些分析，并根据F值、P值等指标来判断差异的显著性。更让我惊喜的是，书中还详细介绍了多重比较的校正方法，这在生物医学研究中尤为关键，因为很多时候我们会同时进行多组数据的比较，如果不进行校正，很容易出现假阳性结果。这本书清晰地解释了Bonferroni校正、Tukey’s HSD等方法的原理和应用场景，并指导我们在SPSS中如何正确操作。此外，对于需要研究变量之间关系的生物医学研究，比如探究某个生物标志物与疾病发生风险的关系，回归分析是必不可少的工具。书中对线性回归和逻辑回归的讲解，结合了生物医学中常见的应用，例如预测某个生理指标的数值，或者评估某个危险因素对疾病发病率的影响。它不仅教你如何构建回归模型，更重要的是，它指导你如何解读回归系数的含义，如何评估模型的拟合优度，以及如何进行模型诊断。这些细节对于确保研究结果的可靠性至关重要。这本书的语言风格非常专业，但又不失亲切，大量的图例和操作步骤演示，让我在阅读过程中几乎感觉像是在跟着老师一步步操作。
评分我是一名正在撰写毕业论文的生物学硕士研究生，对于如何将我的实验数据进行有效的统计分析，一直感到非常困惑。《SPSS10.0常用生物医学统计使用指导》这本书，为我提供了极大的帮助。它以一种非常系统和全面的方式，讲解了SPSS软件在生物医学统计中的应用。我尤其喜欢书中关于“可视化统计”的章节，虽然许多统计分析最终会归结为数字，但图表却能够直观地展示数据特征和分析结果。书中详细讲解了如何绘制各种类型的图表，如散点图、箱线图、条形图、折线图等，并指导我们如何根据数据类型和研究目的来选择最合适的图表。例如，在展示不同处理组的均值和标准差时，条形图配合误差棒是一个非常直观的选择。而要展示两个连续变量之间的关系，散点图则能一目了然。更重要的是，书中还指导我们如何对图表进行美化，使其更符合学术论文的要求。在统计方法的讲解上，本书涵盖了生物医学研究中最常用的统计检验，例如：t检验、方差分析、卡方检验、相关分析和回归分析。书中通过大量的生物医学案例，如基因表达数据分析、蛋白质相互作用研究、细胞活性测量等，让我能够清晰地理解每种方法的适用条件和操作流程。它不仅仅是告诉你在SPSS里如何操作，更重要的是，它帮助我理解了每种统计方法背后的逻辑和假设，让我能够做出更明智的数据分析决策。
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