医学科研中的统计方法(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:马斌荣

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-09-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787030097323

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计
• 科研方法
• 生物统计
• 统计学
• 医学研究
• 数据分析
• 流行病学
• 临床研究
• 第二版
• 医学

《医学科研中的统计方法（第二版）》 书籍简介 这是一本面向广大医学科研工作者、研究生以及对医学统计学感兴趣的读者的专业著作。本书旨在系统、深入地阐释在医学科研过程中，统计学方法如何被应用以解决实际问题，并如何科学、严谨地设计研究、分析数据、解读结果。第二版在第一版的基础上，吸收了医学统计学领域的最新进展和应用趋势，对原有内容进行了精炼与拓展，力求为读者提供更全面、更实用、更具前瞻性的指导。 本书内容聚焦于医学科研实践，围绕以下几个核心主题展开： 一、 研究设计中的统计学考量 科学研究问题的确立与统计学转化： 如何将临床观察或科学猜想转化为可检验的统计学假设。 研究类型的选择与统计学基础： 详细介绍不同研究类型（如观察性研究、实验性研究、随机对照试验、队列研究、病例对照研究、横断面研究等）的设计特点、优缺点，以及相应的统计学原理和适用性。 样本量估算： 强调样本量在研究效能和结果可信度中的关键作用，提供多种常见研究场景下的样本量计算方法和影响因素分析，例如显著性水平、把握度、效应量、效应大小等。 抽样方法与偏差控制： 探讨各种抽样方法（随机抽样、非随机抽样）的原理和应用，以及如何在研究设计阶段最大程度地减少或避免选择偏倚、信息偏倚等常见研究偏差。 数据收集与质量控制： 强调数据收集的规范性，以及在数据录入、清洗过程中的统计学质量控制措施。 二、 描述性统计与数据可视化 数据的初步探索与概括： 介绍集中趋势（均数、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、四分位数、极差）等描述性统计指标的计算与解读。 分类数据的整理与呈现： 频率、比例、百分比等在描述分类变量中的应用。 数据分布的识别： 正态分布、偏态分布、峰态等概念，以及如何通过图形（直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等）和统计检验（如 Shapiro-Wilk 检验）来识别数据分布特征。 精细化的数据可视化： 介绍如何利用高级图表（如误差棒图、ROC曲线、Kaplan-Meier生存曲线、森林图等）更直观、更有效地展示研究结果，并提供关于图表选择和绘制的实用建议。 三、 推断性统计与假设检验 参数估计与置信区间： 介绍点估计和区间估计的概念，以及置信区间的构建与解读，理解其在不确定性下的信息表达。 假设检验的基本原理： 阐述零假设、备择假设、P值、α水平（显著性水平）、β水平（第二类错误）、统计功效（把握度）等核心概念，以及假设检验的逻辑流程。 单样本、两样本及多样本均数比较： 详细讲解 t 检验（单样本 t 检验、配对 t 检验、独立样本 t 检验）、方差分析（单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析）等方法，并讨论非参数检验（如 Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验）在不满足参数检验条件下的替代应用。 比例的比较： 卡方检验（包括配对卡方检验）、Fisher精确检验在比较率或比例时的应用。 相关性分析： 介绍 Pearson 相关系数、Spearman 等级相关系数、Kendall 秩相关系数等，分析变量间的线性及非线性关系强度和方向。 回归分析： 简单线性回归： 探讨一个自变量与一个因变量之间的线性关系，模型构建、参数估计、显著性检验以及预测。 多元线性回归： 引入多个自变量，分析其对因变量的联合效应和独立效应，讨论共线性、交互作用等问题。 逻辑回归： 专用于处理二分类或多分类因变量，用于预测事件发生的概率，是医学研究中分析危险因素和预后的重要工具。 生存分析： Kaplan-Meier法、Log-rank检验、Cox比例风险模型等，用于分析事件发生时间（如死亡、复发、疾病进展）的规律，特别适用于纵向研究和临床试验。 四、 高级统计分析方法在医学研究中的应用 多重比较问题与校正： 针对多次统计检验可能导致的假阳性率升高问题，介绍 Bonferroni 校正、Holm 校正、Benjamini-Hochberg (BH) 校正等方法。 混杂因素的控制与调整： 在回归模型中纳入协变量，利用分层分析、倾向性评分匹配（PSM）等技术，尽可能减小混杂因素对研究结果的影响。 因子分析与聚类分析： 用于探索变量间的潜在结构，或将具有相似特征的个体进行分组。 系统评价与Meta分析： 介绍如何综合分析多项独立研究的结果，提高统计效能，得出更可靠的结论。 机器学习在医学研究中的初步探索： 简要介绍一些常用的机器学习算法（如支持向量机、决策树、随机森林等）在医学诊断、预后预测等领域的应用前景。 五、 统计软件的应用与实践 主流统计软件的介绍： 重点介绍常用的统计分析软件（如 SPSS, R, Stata, SAS 等）的基本操作界面、常用命令和数据管理功能。 实例演示与操作指导： 结合医学研究的典型案例，提供详细的统计分析步骤和软件操作演示，帮助读者将理论知识转化为实际操作技能。 本书的特色： 理论与实践相结合： 既深入浅出地讲解统计学原理，又提供丰富的医学实例，帮助读者理解理论在实际科研中的应用。 循序渐进的难度设计： 从基础概念到高级方法，逐步深入，适合不同层次的读者。 注重统计思维的培养： 不仅教授“如何做”，更强调“为什么这样做”，引导读者形成严谨的统计思维。 紧跟时代发展： 涵盖了近年来医学统计领域的新方法和新趋势。 图文并茂： 配备大量图表，帮助读者更直观地理解复杂的统计概念和结果。 通过对本书的学习，读者将能够更加自信地开展医学科研工作，有效地设计研究方案、分析和解释数据，并撰写出高质量的科研论文，最终推动医学科学的进步。

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这本书的排版和装帧设计也给我留下了深刻的好印象。在内容为王的时代，我们往往忽略了阅读体验，但这本书在这方面做得相当出色。纸张的质量很好，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，字体和行距的设置非常科学，即使是复杂的公式和图表也清晰易读。更重要的是，它的内容结构具有极高的可检索性。书中大量的流程图、对比表格和总结性的文字框，使得我在需要快速回顾某个知识点时，能够迅速定位到核心内容，省去了翻阅大量文字的麻烦。这种对用户体验的重视，体现了作者和出版方对读者的尊重。可以说，这是一本不仅内容扎实、逻辑清晰，而且在阅读体验上也做到极致的专业书籍。我把它放在手边，随时可以进行查阅和温习，确实是一份非常值得的投入。

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从一个资深研究者的角度来看，这本书的价值在于它对“第二版”的更新和迭代。医学科研领域发展日新月异，尤其是在大数据和精准医疗的背景下，对统计方法的应用要求越来越高。这本书的第二版明显体现了对前沿趋势的把握。它在传统统计方法的基础上，加入了更多关于生存分析的深入讨论，并且对非参数方法的适用场景做了更细致的区分。我尤其欣赏它在处理小样本研究和罕见病数据时的审慎态度，没有盲目推崇复杂的模型，而是强调了统计推断的稳健性原则。书中的案例和数据似乎也经过了更新，更具时代感和前沿性。对于希望从入门走向精通的研究者而言，这本书提供了一个扎实且与时俱进的知识框架。它不满足于“能用”，更追求“用得好、用得科学”，这一点对于追求高质量科研产出的我们至关重要。

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这本统计学的入门教材，对我这样一个忙碌的临床医生来说，简直是及时雨。我们平时工作强度大，没有太多时间去深究理论的数学推导，更需要的是一套能够快速上手、直接指导实践的工具书。这本书最妙的地方在于，它把统计学的“是什么”和“怎么做”完美地结合在了一起。它没有过多纠缠于抽象的统计学原理，而是聚焦于如何将这些方法应用到具体的医学问题中去。比如，它详细介绍了如何使用常见的统计软件（我猜测是SPSS或R，虽然它没明说具体软件，但操作逻辑非常清晰）来完成特定的分析任务，每一步骤都讲解得非常详尽，连数据清洗和结果解读的细节都没有放过。对于我们这种需要撰写高质量研究论文的专业人士来说，这本书提供的不仅仅是分析方法，更是一套完整的数据处理工作流。它的实用性远远超出了我的预期，绝对是案头必备的工具手册，可以随时翻阅，查找特定问题的解决方案。

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这本书简直是为我这种基础薄弱的科研新手量身打造的宝典！刚开始接触医学科研，面对那些复杂的统计术语和模型，我简直是抓瞎。这本书从最基础的描述性统计讲起，循序渐进，简直像一个耐心的老师在旁边手把手教。它没有上来就堆砌那些晦涩难懂的公式，而是用大量贴近临床实际的案例来解释概念。比如，讲到如何选择合适的检验方法时，它会结合实际的病例分组情况进行对比分析，让我一下子就能明白“为什么”要用这个方法，而不是简单地记住“什么时候”用。尤其让我印象深刻的是，它对P值和置信区间的讲解，真是深入浅出，把我之前一直云里雾里的概念彻底捋顺了。读完前几章，我对自己的研究设计和数据分析信心倍增，感觉终于能和统计学专家们进行有质量的对话了。这本书的语言风格非常亲切，读起来一点也不觉得枯燥，更像是在和一位经验丰富的导师交流心得，而不是在啃一本厚重的教科书。

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我是一个对统计学抱有敬畏之心的“文科生”背景研究者，过去总觉得统计分析是横亘在我科研道路上的一座大山。然而，这本书的结构设计和内容组织，彻底颠覆了我的认知。它没有采用传统统计学教材那种“先理论后应用”的刻板模式，而是巧妙地将统计学的逻辑融入到医学研究的实际流程中去。例如，在讲解回归分析时，它会先设置一个临床上常见的预测问题，然后逐步引入协变量、模型拟合和结果解释，整个过程非常自然，让人感觉统计学仿佛是解决这个问题的“必然路径”。这本书的优势在于其宏观的视角，它不仅教你怎么算，更重要的是教会你如何“思考”数据。作者似乎深谙科研人员的思维盲区，总能在关键节点设置“陷阱提醒”，比如如何避免多重比较的谬误，如何恰当地报告效应量等等。这种注重科研思维培养的编写方式，让这本书的价值远远超出了工具书的范畴，更像是一本研究方法的哲学指南。

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