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出版者:北京大学医学出版社（原北京医科大学出版社）

作者:王燕,康晓平

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2006-7

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787810716239

丛书系列:

图书标签:

统计学
卫生统计学
统计学
流行病学
公共卫生
医学统计
生物统计
研究方法
数据分析
医学研究
教材

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具体描述

《卫生统计学教程》的编写工作力求符合人才培养目标和教学大纲，体现长学制教学的水平，探索和尝试突破原有教材的编写框架；体现北医教育观念的转变、教学内容和教学方法改革的成果和总体水平，确立以学生为主体的人才培养模式，有利于指导学生学习和思考，有利于训练学生临床思维的能力，培养学生的创新意识；体现教学过程中的“双语”教材要求，将学生必须掌握的词汇编入教材之中，部分教材配有英语专业词汇只读光盘。

两种封面，随机发送。

临床科研与循证实践的坚实基石：现代医学数据分析导论本书概述《现代医学数据分析导论》旨在为医学院学生、临床医生、公共卫生专业人员以及所有对医学研究和数据驱动决策感兴趣的专业人士，提供一个全面且深入的统计学与数据科学基础。本书并非侧重于理论公式的推导，而是强调统计学思维在解决实际临床问题中的应用，构建起从研究设计、数据采集、质量控制到最终结果解释的全链条能力。本书的核心目标是使读者能够批判性地评估现有医学文献，科学地设计自己的研究，并熟练运用现代统计工具来处理和解读复杂的人体健康与疾病数据。我们坚信，在循证医学（EBM）时代，扎实的量化分析能力是每一位现代医疗工作者不可或缺的专业素养。第一部分：医学研究的逻辑与基础（研究设计与数据本质）本部分是理解任何统计分析的先导。我们将从源头上探讨医学研究的科学性与严谨性。第一章：研究的类型与伦理基石本章首先区分了观察性研究（如队列研究、病例对照研究、横断面研究）与实验性研究（如随机对照试验RCT）。我们详细阐述了每种设计在回答特定科学问题时的优势与局限性。随后，深入探讨了医学研究中的伦理规范，包括知情同意、受试者保护、数据保密性以及透明度原则，这是数据分析得以展开的道德前提。第二章：变量的本质与数据结构数据是统计分析的原材料。本章专注于将复杂的生物学现象转化为可测量的变量。我们对定性变量（名义、顺序）和定量变量（离散、连续）进行了详尽的分类，并强调了测量层次对后续统计方法选择的决定性影响。此外，本章引入了“指标”与“指数”的概念，探讨如何构建综合性指标来衡量复杂的健康结局，例如生活质量（QoL）或疾病负担（DB）。第三章：抽样理论与代表性随机性是统计推断的灵魂。本章详细讲解了各种抽样技术，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，并解释了非概率抽样（如便利抽样）的风险。重点讨论了样本量估算（Sample Size Calculation）的原理，如何根据预期的效应量、显著性水平和统计功效（Power）来确定最经济且科学合理的样本规模，避免“小样本研究”的统计学陷阱。第二部分：描述性统计与数据探索（理解数据的面貌）在正式进行推断之前，必须对数据进行细致的“画像”。本部分着重于如何用图形和数字简洁有效地概括数据集的特征。第四章：集中趋势与分散度的度量本章涵盖了描述性统计学的核心工具：均数、中位数、众数在不同分布下的适用性。着重分析了方差、标准差、四分位距（IQR）和极差（Range）如何揭示数据的变异程度。特别强调了在处理偏态分布数据时，选择中位数和IQR的优越性。第五章：数据可视化与分布形态分析视觉化是发现潜在问题的最佳途径。本章系统介绍了多种医学数据图表：直方图、茎叶图、箱线图（Box Plot）的深入解读、散点图矩阵。重点讲解了如何通过图形识别数据中的异常值（Outliers）、缺失值模式以及数据分布是否接近正态分布——这是许多参数检验的前提。第六章：率、比率与生存数据的基础描述针对流行病学和公共卫生领域，本章专门讲解了疾病频率的度量：发病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）、累积发病率等。此外，初步引入了生存分析中的描述性指标，如Kaplan-Meier曲线的初步解读，为后续的生存模型打下基础。第三部分：统计推断与假设检验（从样本到总体）本部分是本书的理论核心，指导读者如何从有限的样本数据中，对未知的总体参数做出合理的、带有不确定性估计的推论。第七章：概率论与统计分布的桥梁虽然不深入复杂的微积分，但本章解释了正态分布、二项分布、泊松分布在医学情境中的意义。重点讲解了中心极限定理（Central Limit Theorem）如何使统计推断成为可能，并介绍了标准误（Standard Error）的概念及其与标准差的区别。第八章：置信区间：比P值更丰富的信息本书大力倡导使用置信区间（CI）而非仅仅依赖P值。本章详细解释了95% CI的实际意义，以及如何解释其在临床决策中的价值，包括如何利用CI来评估效应量（Effect Size）的精确性。第九章：参数检验基础：T检验与方差分析（ANOVA）本章系统讲解了比较均值的方法。包括单样本T检验、独立样本T检验（两独立样本比较）和配对T检验（前后测量比较）。随后，将方差分析（ANOVA）作为T检验的扩展，讲解如何比较三个或更多组间的差异，并强调了事后检验（Post-hoc tests）的选择和多重比较的校正问题。第十章：非参数检验：处理非常态数据与顺序数据当数据不满足参数检验的正态性假设或变量为顺序数据时，非参数方法成为首选。本章涵盖了Mann-Whitney U检验（独立样本替代）、Wilcoxon符号秩检验（配对样本替代）以及Kruskal-Wallis H检验。第四部分：关联性分析与预测建模（探索关系与预测未来）本部分聚焦于探究变量间的相互关系，以及如何利用已知信息去预测未知结果。第十一章：分类数据分析：卡方检验与精确检验针对分类数据，本章详细介绍了卡方检验（Chi-square Test）在拟合优度检验和独立性检验中的应用。同时，针对小样本情况，讲解了Fisher精确检验的应用。重点训练读者如何计算和解释比值比（Odds Ratio, OR）及其95% CI，这在病例对照研究中至关重要。第十二章：相关性与线性回归分析本章探讨了两个连续变量间的线性关系强度与方向，通过皮尔逊相关系数（Pearson's r）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's $ ho$）。随后，深入讲解了简单线性回归，包括回归方程的构建、拟合优度（$R^2$）的解释，以及如何评估残差的合理性。第十三章：多元回归：控制混杂因素的利器在实际临床研究中，必须控制混杂变量。本章详细介绍了多元线性回归模型，阐述了如何纳入多个预测因子，并区分“调整后的效应”（Adjusted Effect）与“粗效应”（Crude Effect）。同时，引入了逻辑回归（Logistic Regression）用于预测二分类结局（如疾病有/无），并深入解释了其系数的对数几率解释。第五部分：高级分析主题（特定研究场景的应用）本部分面向需要处理更专业数据的读者，介绍在特定医学领域中常用的高级统计技术。第十四章：生存分析：时间到事件的建模本章专注于“时间”这一关键维度。首先介绍非参数的Kaplan-Meier法来估计生存曲线，并使用Log-Rank检验比较组间生存率的差异。随后，转向半参数的Cox比例风险回归模型（Cox Proportional Hazards Model），讲解如何计算和解释风险比（Hazard Ratio, HR）及其临床意义。第十五章：诊断试验的评估与效能指标医疗决策高度依赖诊断工具的准确性。本章详细解析了敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。引入了受试者工作特征曲线（ROC Curve）的绘制与分析，重点讲解如何用曲线下面积（AUC）来衡量诊断试验的整体鉴别能力。第十六章：荟萃分析（Meta-Analysis）导论：整合证据在循证医学的最高层级，需要对多项独立研究的结果进行系统性整合。本章介绍了荟萃分析的基本流程，包括研究的筛选、效应量的合并（固定效应模型与随机效应模型）、异质性（Heterogeneity）的检验（如$I^2$统计量）以及漏斗图（Funnel Plot）对发表偏倚的初步识别。结语：数据素养与批判性思维全书最后强调，统计分析工具本身是中立的，关键在于使用者的科学态度和批判性思维。读者应当学会识别报告中的统计陷阱、过度解读P值、报告选择性结果等问题，真正做到将数据转化为可靠的临床证据。本书特色 1. 应用导向：每章均配有详细的“临床案例解析”环节，使用真实的或模拟的医学数据集（如心血管、肿瘤、传染病数据）来演示每种统计方法的具体执行与结果的实际解读。 2. 软件中立性与通用性：虽然讲解方法论，但附带了主流统计软件（如SPSS/R/Stata）的操作流程指南，确保读者可以无缝衔接到实际操作层面。 3. 强调因果推断：区别于纯粹的关联性分析，本书在设计和回归章节中，持续强调如何通过研究设计和统计调整来逼近因果关系的推断。