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出版者:复旦大学

作者:

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2006-2

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787309030952

丛书系列:

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• 金丕焕
• SAS
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《循证医学中的统计学思维与实践》 简介 在日新月异的医学研究领域，严谨的统计学方法是支撑科学证据、驱动临床决策的核心力量。从基础的疾病发病率描述，到复杂的新药疗效评估、流行病学模型的构建，乃至基因组学大数据的前沿探索，统计学无处不在，扮演着连接数据与洞察的关键角色。本书《循证医学中的统计学思维与实践》并非一本枯燥的公式罗列，而是旨在为医学研究者、临床医生、公共卫生专业人士以及相关领域的学生，构建一个清晰、实用且具有前瞻性的统计学知识框架。我们力求将抽象的统计学原理，转化为可理解、可操作的医学研究范式，使读者不仅掌握“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，从而在实际工作中游刃有余，产出高质量的循证医学证据。 本书的定位是成为一本“思维导向”的统计学指南，而非纯粹的“工具手册”。我们深知，在医学研究中，统计学并非孤立存在，它与研究设计、数据收集、结果解读以及伦理考量紧密相连。因此，在深入探讨具体统计方法之前，我们会首先引导读者建立起“统计学思维”。这包括如何从医学问题出发，提炼出可量化的研究假设；如何理解不同研究设计（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究）的优势与局限，并据此选择最适合的统计分析策略；如何识别和处理数据中的偏差与混杂因素；以及如何批判性地评估他人的研究结果，避免误读和过度推断。这种思维模式的培养，将使读者在面对复杂多变的医学数据时，能够做出更明智、更科学的判断。 本书内容体系围绕“从问题到结论”的研究流程展开，力求覆盖循证医学研究所需的典型统计学环节。 第一部分：统计学思维的基石——理解数据与研究设计 在进入具体统计方法之前，我们将从最基础的层面入手。首先，会详细阐述“什么是医学研究中的数据”，包括不同类型数据的定义（如计量资料、计数资料、等级资料、分类资料），以及它们在医学研究中的具体表现形式（如血压、血рост、疾病诊断、生活质量评分等）。在此基础上，将深入探讨“数据的质量与管理”，强调数据准确性、完整性和一致性的重要性，并介绍数据录入、清洗、编码等基本流程，为后续的统计分析奠定可靠基础。 紧接着，我们将聚焦于“研究设计与统计的内在联系”。一个好的研究设计是有效统计分析的前提。我们将系统梳理“经典研究设计类型”，包括描述性研究（如横断面研究、生态学研究）、分析性研究（如队列研究、病例对照研究、随机对照试验），并详细分析每种设计在回答不同医学问题时的适用性、偏倚来源及其统计学处理方法。例如，在探讨队列研究时，我们会强调如何进行样本量估算，如何处理随访失访，以及如何使用生存分析等方法来评估暴露与结局的关系。在讲解随机对照试验（RCT）时，我们则会侧重于随机化、盲法、意组分析等概念，以及如何通过卡方检验、t检验、ANOVA等方法来比较干预组与对照组的疗效。 第二部分：核心统计方法——量化差异与关联 在建立了坚实的统计学思维和对研究设计的理解后，本书将系统介绍医学研究中最常用的“描述性统计方法”，帮助读者有效地概括和呈现数据特征，包括均数、中位数、标准差、四分位数、百分比等统计量的计算与解释，以及直方图、箱线图、散点图等可视化工具的应用。 随后，我们将进入“推断性统计的殿堂”，这是本书的核心内容之一。我们将从“假设检验的基本原理”讲起，解释零假设、备择假设、p值、置信区间等关键概念，并强调统计学显著性与临床意义的区别。在此基础上，我们会详细讲解各种“比较不同组别均数或比例的统计方法”，包括： t检验系列： 单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验，以及其在比较两组均数时的应用场景和注意事项。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析、双因素方差分析，用于比较三个及以上组别的均数差异，以及如何解读多重比较结果。 卡方检验（Chi-square test）： 用于分析分类变量之间的关联性，包括拟合优度卡方检验和独立性卡方检验，以及 Yates’s correction和Fisher’s exact test的应用。 非参数检验： 在数据不符合参数检验的前提下，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验等，它们在医学研究中同样具有广泛的应用。 本书还将重点介绍“衡量变量之间关联性的统计方法”： 相关分析： Pearson相关系数、Spearman等级相关系数，用于描述两个计量资料或等级资料变量之间的线性或单调关系。 回归分析： 线性回归： 简单线性回归与多元线性回归，用于预测一个连续变量（因变量）与一个或多个自变量之间的关系，并控制混杂因素的影响。我们将详细讲解模型建立、系数解释、模型拟合优度评估（如R²）以及残差分析。 逻辑回归： 用于预测一个二分类变量（如是否发生某种疾病）的概率，是流行病学研究和临床预测模型构建的基石。我们将深入讲解OR值（优势比）的解释、模型评估指标（如AUC）以及变量选择策略。 Cox比例风险模型： 用于分析生存数据，评估暴露因素对时间至事件发生率的影响，在临床试验和队列研究中至关重要。 第三部分：进阶统计模型与专题——应对复杂研究场景 随着医学研究的深入，我们经常会遇到更加复杂的数据结构和研究问题。本书将引入一系列“进阶统计模型”，帮助读者应对这些挑战： 多水平模型（Multilevel Modeling/Hierarchical Linear Modeling）： 当数据存在嵌套结构时（如学生嵌套在班级，病人嵌套在医院），多水平模型能够有效处理数据的层级效应，提高模型估计的准确性，在多中心研究、社区干预研究等领域应用广泛。 混合效应模型（Mixed Effects Models）： 结合了固定效应和随机效应，能够处理重复测量数据（如同一患者在不同时间点的多次测量）和具有分组结构的数据，在临床试验的纵向数据分析中尤为重要。 聚类分析与因子分析： 用于探索数据中的潜在结构，如识别具有相似特征的患者亚群，或发现导致多个测量变量的潜在核心因素。 倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）： 在观察性研究中，为了尽可能模拟随机对照试验的效果，通过计算倾向性评分来匹配具有相似倾向性评分的暴露组和对照组个体，以减少选择偏倚。 此外，本书还将设置“统计学专题”，深入探讨一些在循证医学中具有特殊重要性的领域： 样本量估算： 从研究设计的角度出发，详细讲解如何根据研究目标、预期的效应量、统计学检验的效能和显著性水平来科学地估算样本量，确保研究的统计学效力，避免资源浪费或研究失败。 缺失数据处理： 缺失数据是医学研究中普遍存在的问题，我们将介绍多种处理策略，包括删除法、单项填补法、多重填补法（Multiple Imputation）等，并分析它们的优缺点及适用场景。 统计学报告规范（如CONSORT声明）： 强调透明、准确地报告统计分析方法和结果的重要性，指导读者如何按照国际规范撰写研究报告，提高研究的可重复性和可信度。 统计软件的应用入门： 虽然本书不以介绍特定统计软件操作为主要目的，但我们会穿插介绍一些常用统计软件（如R、Stata、SPSS）中实现这些统计分析的基本命令或思路，引导读者通过实践加深理解。 第三部分：解读与沟通——统计结果的临床意义 统计分析的最终目的是服务于医学决策。因此，本书的最后一部分将聚焦于“统计结果的解读与沟通”。我们将强调“统计学显著性与临床意义的辨别”，避免机械地套用p值。读者将学会如何将统计量（如平均差、OR值、HR值）转化为具有实际临床价值的洞察。 此外，我们还会探讨“统计图表的规范绘制与解读”，以确保信息能够被清晰、准确地传达给不同背景的读者。最后，我们将强调“统计在循证医学实践中的作用”，包括如何批判性地评估已发表的研究，如何利用统计证据指导临床实践，以及如何在新药研发、疾病预防、公共卫生政策制定等方面发挥统计学的关键作用。 本书的特点 注重思维培养： 强调统计学在医学研究中的逻辑和方法论，而非单纯的公式记忆。 内容循序渐进： 从基础概念到进阶模型，由浅入深，适合不同水平的读者。 案例驱动： 穿插大量具有代表性的医学研究案例，帮助读者理解统计方法在实际问题中的应用。 强调批判性思维： 引导读者学会审视研究设计、分析方法和结果解读，避免误读。 前瞻性视角： 关注当前医学研究的热点和趋势，如大数据分析、机器学习在医学中的初步应用等，为读者提供未来学习方向的指引。 《循证医学中的统计学思维与实践》是一本面向所有致力于推动医学科学进步的专业人士的指南。我们相信，通过掌握本书所倡导的统计学思维与实践，读者将能更有效地设计和执行研究，更准确地解读和应用研究结果，从而为改善人类健康做出更大的贡献。

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我必须承认，最初接触统计分析软件时，那种面对一堆看不懂的命令和输出报告时的无力感，几乎让我想要放弃。然而，这本书的出现，如同黑夜中的一盏明灯，彻底改变了我的看法。它的叙事风格非常独特，夹杂着一些幽默和生活化的比喻，使得原本枯燥的统计学原理变得生动有趣。我印象最深的是它对“回归分析”的阐述，作者没有采取传统的数学推导路线，而是用了一个非常形象的比喻——“像侦探一样追踪变量之间的关系”，一下子就抓住了我的注意力。更令人称道的是，书中对不同统计方法的适用场景和局限性分析得极其透彻。它不是简单地告诉你“用哪个函数”，而是教会你“为什么用这个函数”以及“这个结果可能意味着什么陷阱”。这种深度思考的引导，让我不再是机械地复制粘贴代码，而是真正开始理解数据背后的故事。对于我这种习惯了非技术性阅读的读者来说，这本书的阅读体验无疑是顶级的享受。

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从排版和视觉设计上来说，这本书也给我的阅读体验加分不少。市面上很多技术书籍的排版都惨不忍睹，代码和文字混在一起，看着费劲。这本书则不同，它采用了清晰的区块划分，重要的统计公式、代码示例和关键结论都被高亮或用不同的字体区分开来，使得阅读节奏非常流畅。我特别喜欢它在介绍复杂模型（比如混合效应模型）时，使用的插图和流程图，那些图形化的解释比纯文字描述直观太多了。我不是一个特别擅长“阅读”复杂图表的人，但这本书的图示设计非常巧妙，能瞬间帮助我抓住模型的结构和变量间的关系。读完它，我感觉自己对数据分析的信心都提升了一个层次，不再惧怕那些看起来高高在上的统计术语，而是能以一种更具掌控感的心态去面对实际工作中的数据挑战。这本书的价值，绝不仅仅在于教会你如何输入代码，更在于重塑你对数据科学的认知框架。

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这本书的结构设计堪称教科书级别的典范。它没有把所有的理论知识一股脑地塞给你，而是采用了模块化的学习路径，非常适合碎片化时间的学习者。我最欣赏的是它对“多重比较校正”那一章的处理方式，它并没有直接给出Bonferroni校正公式，而是先设置了一个小小的“陷阱”情景，让读者在模拟分析中“犯错”，体会到不进行校正的风险，然后再引入正确的解决方案。这种“先体验问题，再学习解决”的教学法，极大地增强了知识的留存率。而且，书中附带的每一个案例数据和代码都是可以实际运行的，这对于追求实践效果的读者来说至关重要。我甚至可以跟着书中的步骤，自己重新跑一遍所有的数据分析流程，比对结果，这种“沉浸式”的学习体验是其他任何资料都无法比拟的。可以说，这本书的每一页都充满了“干货”，没有任何水分，是真正能让你从“知道”走向“做到”的实用指南。

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这本书简直是为我量身定做的“武功秘籍”，虽然我不是医疗领域的专业人士，但对数据分析的好奇心和渴望已经持续很久了。当我翻开这本书的扉页时，那种扑面而来的专业感和严谨性就让我信心倍增。它不像市面上那些充斥着晦涩难懂公式和专业术语的教材，而是以一种非常亲和、循序渐进的方式，将复杂的统计学概念与实际的医疗场景紧密结合起来。比如，书中对“假设检验”的讲解，没有直接堆砌理论，而是通过一个生动的临床试验案例，让我们清晰地看到，每一步操作背后的逻辑和意义。我特别欣赏作者在讲解SAS软件操作时的细致入微，每一个代码块的解释都非常到位，即便是对SAS一无所知的新手，也能很快上手。这本书的实操性极强，读完几个章节后，我感觉自己已经能够自信地处理一些基础的数据集了。它不仅仅是教你如何使用工具，更重要的是培养你用数据思维去看待和解决问题的能力，这对于任何希望提升自身数据素养的读者来说，都是无价的财富。

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我是一名自学数据分析多年的业余爱好者，接触过不少号称“零基础入门”的书籍，但大多都是浅尝辄止，要么过于侧重软件界面操作而忽略了底层逻辑，要么就是理论堆砌让人望而却步。这本书的出现，完美地填补了中间的鸿沟。它在保证统计学严谨性的同时，对SAS的编程语言进行了极富耐心的拆解。例如，在讲解数据预处理的步骤时，作者详细解释了为什么`MERGE`语句需要`IN=`选项，以及这个选项如何影响后续的数据集创建，这种对细节的关注度，让我这个曾经被SAS数据集合并搞得焦头烂额的人豁然开朗。更让我惊喜的是，书中对“缺失值处理”的探讨，给出了多种方法并分析了各自的优劣，而不是简单地推荐一种“万能”的填充方式。这体现了作者深厚的实战经验，让人感觉这不是一本学院派的理论书，而是一个经验丰富的老兵在传授他走过的弯路和总结的精髓。

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