ＳＰＳＳｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ在医学科研统计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:马斌荣 孟琛沈晋慧

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:20.0

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isbn号码:9787030068811

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• SPSS
• 医学统计
• 科研
• 数据分析
• 统计学
• Windows
• 医学研究
• 生物统计
• 统计软件
• 应用统计

《医学研究中的统计学原理与实践》 本书致力于系统性地阐述医学科研中统计学理论的核心概念，并结合实际应用，为研究人员提供一套清晰、可行的统计分析方法指导。我们深知，严谨的统计学方法是提升医学研究质量、确保研究结论可靠性的基石。因此，本书的编写力求深入浅出，让非统计学背景的医学研究者也能轻松掌握并运用。 核心内容概述： 本书并非一本操作手册，而是聚焦于统计学在医学研究设计、数据分析与结果解释层面的深层逻辑与实际应用。我们摒弃了对具体软件操作的详尽罗列，转而强调统计学方法背后的原理、适用条件以及如何根据研究问题选择最恰当的统计工具。 研究设计与统计学： 研究类型的识别与统计学考量： 详细讨论观察性研究（队列研究、病例对照研究、横断面研究）和实验性研究（随机对照试验）的统计学特性，以及不同研究设计对样本量、偏倚控制、因果推断能力的影响。 抽样方法与代表性： 深入分析随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用抽样方法，阐述其统计学原理，以及如何通过合理的抽样确保研究样本的代表性，从而保证研究结果的外推性。 样本量估算： 详细介绍不同研究设计和统计检验方法所需的样本量估算方法，强调样本量与统计效能、检测效力的关系，并提供实际案例说明。 变量的定义与测量： 讨论医学研究中常见变量的类型（分类变量、连续变量、有序变量等），以及不同测量尺度下适用的统计方法。 随机化与盲法： 深入剖析随机化在实验设计中的核心作用，如何减少选择偏倚；阐述盲法（单盲、双盲）在控制信息偏倚、评价偏倚中的重要性。 描述性统计： 集中趋势的度量： 详细讲解均数、中位数、众数等指标的计算原理、适用场景及其统计学意义。 离散趋势的度量： 阐述标准差、方差、变异系数、四分位距等指标，分析其在描述数据分散程度方面的作用。 数据可视化： 强调图表在展示数据分布、趋势和异常值方面的重要性，介绍直方图、箱线图、散点图等常用图表的绘制原则与解读方法。 推断性统计： 假设检验的基本原理： 深入浅出地解释原假设、备择假设、P值、α错误（第一类错误）、β错误（第二类错误）以及统计效能的概念，帮助读者理解假设检验的逻辑框架。 参数检验与非参数检验： 详细阐述参数检验（如t检验、方差分析）和非参数检验（如秩和检验、卡方检验）的适用条件、原理及选择依据。 t检验家族： 细致讲解单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验的统计原理、假设条件及结果解读，并提供医学研究中的具体应用场景。 方差分析（ANOVA）： 阐述单因素方差分析、双因素方差分析的原理，如何比较多组均数，并介绍事后检验的作用。 卡方检验： 详细讲解拟合优度卡方检验和独立性卡方检验，强调其在分析分类变量之间关系的应用。 相关性分析： 介绍Pearson相关系数、Spearman秩相关系数的计算方法、解释范围和适用条件，以及如何判断变量间的线性或单调关系。 回归分析： 深入阐述线性回归模型（简单线性回归、多元线性回归）的原理，如何建立预测模型，评估模型拟合优度，并解释回归系数的统计意义。讨论模型假设的检验与诊断。 高级统计方法简介： 生存分析： 介绍生存数据的特点，Kaplan-Meier生存曲线的绘制与解读，以及Log-rank检验和Cox比例风险模型的原理，为处理时间-事件数据提供基础。 多重比较： 阐述进行多次统计检验时，如何控制总的犯错概率，介绍Bonferroni校正、Tukey检验等方法。 Logistic回归： 讲解在结局变量为二分类变量时，如何应用Logistic回归进行建模和预测。 结果解释与报告： 统计结果的准确解读： 强调在报告统计结果时，不仅要列出数值，更要解释其医学意义，避免机械地套用统计术语。 研究局限性分析： 指导读者如何识别和分析研究设计、数据收集或统计分析过程中的潜在局限性，并对其对结果的影响进行评估。 撰写统计分析部分： 提供清晰的指导，说明在医学论文的“方法”和“结果”部分应如何规范地描述研究设计、统计方法和分析结果。 本书的目标是帮助读者建立起坚实的统计学思维，使其能够自信地设计研究、分析数据、解读结果，并最终发表高质量的医学研究成果。我们相信，掌握了这些统计学原理，研究人员将能更有效地从海量数据中挖掘有价值的信息，推动医学科学的进步。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种沉稳的蓝色调，配上清晰的字体，立刻让人感到专业和可靠。我当时就是在寻找一本能系统梳理医学统计学基本概念，同时又注重实际操作层面的工具书。拿到手里翻阅时，最让我眼前一亮的是它对基础统计理论的阐释，那种由浅入深，层层递进的讲解方式，即便是像我这样并非科班出身、但有迫切应用需求的科研人员，也能迅速抓住核心要点。它没有堆砌晦涩难懂的数学公式，而是巧妙地将理论与临床研究中的具体场景相结合，比如如何选择合适的检验方法来验证某个治疗方案的有效性，或者如何设计问卷以确保数据的信效度。书中对各种检验，如t检验、方差分析、卡方检验的适用条件和结果解读，都有非常细致的图文并茂的说明，这一点对于初学者来说简直是救星。我记得有一次在处理一组配对样本数据时遇到了困难，就是通过查阅书中关于重复测量方差分析那一章节，才豁然开朗。整本书的结构布局非常合理，知识点的逻辑链条清晰，读起来一点也不觉得枯燥乏味，反而有一种抽丝剥茧的畅快感。它更像一位耐心的一对一导师，随时准备为你解答统计分析中的疑惑。

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这本书的价值远不止于软件操作指南，它更像是一部扎实的医学统计学原理的“速成宝典”，特别适合那些在毕业论文或课题结题压力下急需掌握统计分析技能的人。我个人最欣赏的是，作者非常强调“数据思维”的培养，而不是仅仅停留在“点哪里”的机械操作层面。它会引导你思考：你的研究问题到底属于哪种类型？你的数据分布形态如何？这些前置思考，才是决定统计分析成败的关键。书中对假设检验的逻辑流程，比如零假设与备择假设的设定、P值的正确理解与误读，都有着深刻的警示和阐述。我过去常常在P值小于0.05时盲目欢呼，但读完此书后，才意识到效应量和置信区间的重要性，这极大地提升了我对科研结果的解读深度和批判性思维。书中在描述特定统计方法时，总能穿插一些医学领域内真实发生过的案例作为佐证，使得原本抽象的统计概念变得生动具体，仿佛就在我们身边的临床实践中一样，极大地增强了学习的代入感和记忆效果。

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这本书的视野非常开阔，不仅仅局限于基础的描述性统计和推断性统计，它还涉及了一些更高级的主题，比如生存分析（Kaplan-Meier曲线和Cox回归）在疾病预后研究中的应用。对于我们这种长期从事慢性病研究的团队来说，这部分内容简直是“雪中送炭”。作者对生存数据的特殊处理要求、删失数据的处理方式，解释得极其到位，避免了我们在处理这类数据时可能出现的常见错误。更值得称赞的是，书中对报告统计结果的规范性有明确的指导，无论是准备投稿给SCI期刊还是国内核心期刊，它提供的范例都具有很高的参考价值。如何准确无误地将P值、置信区间、回归系数等关键信息以专业格式呈现出来，书里都有详尽的示范，这为我们节省了大量在格式上反复修改的时间。可以说，这本书不仅教会了我们如何“算”，更教会了我们如何“说”和“写”，这在科研过程中同样重要。

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坦白说，市面上的很多统计学书籍要么过于学术化，要么过于偏向软件的按键操作，难以找到一个完美的平衡点。而这本著作的厉害之处就在于，它成功地搭建起了理论殿堂与实践操作之间的桥梁。我尤其喜欢其中关于回归分析的部分，从简单的线性回归到复杂的逻辑回归，讲解得循序渐进，同时对多重共线性和异常值处理这些“疑难杂症”也给出了非常实用的处理建议。书中对于如何构建模型，如何判断模型拟合的优劣，给出了清晰的操作步骤和判断标准，这对于撰写研究设计和方法学部分至关重要。每一步骤的讲解都紧密围绕着“如何用统计结果来回答医学问题”这一核心目标，而不是为了统计而统计。当我尝试自己用软件运行分析时，发现书中的截图和文字描述几乎是同步的，大大减少了我在软件界面上摸索的时间，使得我能把更多的精力投入到对结果的深入挖掘和专业阐释上。这种注重应用实践的编排，让这本书成为了我工作台上必备的“工具箱”。

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从阅读体验上来说，这本书的排版和字体选择都非常人性化，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。但最打动我的，是它在介绍不同统计方法时，总能提醒读者去思考背后的“医学逻辑”。例如，在讨论配对样本t检验时，它会反复强调只有在具有明确的配对关系（比如前后测量或对照组）时才适用，而不是简单地将两组数据放在一起比较。这种对研究设计层面严谨性的强调，提升了整本书的学术品味。它不是一本“黑箱操作”手册，而是鼓励读者去理解“为什么”要使用这个工具。书中对数据预处理的重视也令我印象深刻，包括缺失值处理的策略选择，正态性检验的灵活运用等，这些都是在实际科研中经常遇到的“拦路虎”。这本书的覆盖面广度与深度兼具，内容组织严密，实操性强，对于任何一位希望在医学科研领域提升数据分析能力的专业人士而言，都是一本值得反复研读的宝典，它的价值是持续性的，随着研究深入会不断显现。

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