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出版者:第1版 (2006年8月1日)

作者:郭平毅

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:2006-8

价格:25.00元

装帧:平装

isbn号码:9787503845215

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 生物学
• 医学统计
• 数据分析
• 统计方法
• 流行病学
• 科研方法
• 生物信息学
• 实验设计

统计学原理与应用 第一章：统计学的基石 统计学，作为一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学，其核心在于量化不确定性，并在有限信息的基础上做出合理的推断。本章将深入探讨统计学的基本概念，从总体（Population）与样本（Sample）的区别与联系入手，阐明统计推断的逻辑起点。我们将详细阐述变量（Variable）的类型，包括定性变量（如性别、婚姻状况）和定量变量（如年龄、收入），并引入描述性统计学的初步工具——频数分布（Frequency Distribution）。通过直方图、茎叶图等图形工具，读者将学会如何初步“看见”数据的分布形态，识别偏态、峰度和异常值。统计学不仅是数字游戏，更是逻辑思维的训练，理解描述性统计的意义，是后续推断统计的基础。 第二章：数据的集中趋势与离散程度 数据的中心在哪里？数据点散布的范围有多大？这是描述性统计的两个核心问题。本章将聚焦于量化数据的集中趋势，介绍均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）各自的适用场景及其对极端值（Outliers）的敏感性差异。特别地，我们会分析当数据分布不对称时，选择恰当的集中趋势度量的重要性。 紧接着，我们将深入探讨离散程度（Variability）的度量。极差（Range）提供了最直观的范围概念，但其缺陷在于仅依赖两个极端值。因此，本章的重点将放在方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的推导和解释上。标准差作为与数据单位一致的离散度量，是统计推断中最关键的参数之一。此外，四分位数（Quartiles）和四分位距（Interquartile Range, IQR）作为非参数的离散度量，将用于构建箱线图（Box Plot），提供对数据分布结构的稳健描述。 第三章：概率论基础：不确定性的量化 统计推断建立在概率论的坚实基础之上。本章将从概率的基本公理出发，定义随机事件（Random Event）、样本空间（Sample Space），并阐述概率的加法定理和乘法定理，包括条件概率和独立事件的概念。 重点内容包括随机变量（Random Variables）的引入，区分离散型和连续型随机变量，并介绍其对应的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。随后，我们将深入探讨几个在统计学中至关重要的概率分布： 1. 二项分布（Binomial Distribution）：用于描述固定次数独立试验中成功的次数。 2. 泊松分布（Poisson Distribution）：适用于描述在固定时间或空间间隔内发生的随机事件次数。 3. 正态分布（Normal Distribution）：被称为“分布之王”，其钟形曲线在自然界和工程科学中普遍存在。我们将详细解析$mu$（均值）和$sigma$（标准差）如何决定其形态，并介绍Z分数（Z-score）标准化过程，以便利用标准正态分布表进行概率计算。 第四章：抽样分布与中心极限定理 统计推断的目标是从样本推断总体。要实现这一点，我们必须理解抽样（Sampling）过程引入的变异性。本章将从简单随机抽样（Simple Random Sampling）开始，解释不同抽样方法的优缺点。 核心概念是抽样分布（Sampling Distribution），即重复抽样所得统计量（如样本均值、样本比例）自身的分布。读者将学习如何计算样本均值的期望和标准误（Standard Error）。 本章的理论高潮在于中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的阐述。CLT指出，无论原始总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布将近似于正态分布。这一定理是进行参数估计和假设检验的理论支柱。 第五章：参数估计：从样本到总体 在真实世界中，我们往往不知道总体的真实参数（如总体均值$mu$或总体比例$p$）。本章将介绍如何利用样本统计量来“猜测”这些未知参数。 1. 点估计（Point Estimation）：使用单个数值作为最佳估计值，介绍矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本思想，重点分析样本均值和样本比例作为点估计量的性质（无偏性、有效性）。 2. 区间估计（Interval Estimation）：认识到点估计的局限性，本章侧重于构建置信区间（Confidence Interval, CI）。我们将推导总体均值和总体比例的置信区间，并详细解释置信水平（如95% CI）的实际含义——即在重复抽样中，包含真实参数的区间的百分比。区间估计的宽度受样本量、数据的变异性以及置信水平的影响，这些因素的权衡是实际应用的关键。 第六章：假设检验的框架与应用 假设检验是统计推断的另一大支柱，它提供了一种系统的方法来检验关于总体的陈述。本章将构建严谨的假设检验流程： 1. 提出假设：明确零假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）。 2. 选择检验统计量：根据数据类型和已知信息，选择合适的统计量（如$Z$统计量或$t$统计量）。 3. 确定显著性水平（Significance Level, $alpha$）：预设犯第一类错误（Type I Error，拒绝真实零假设）的最大风险。 4. 做出决策：利用P值（P-value）或临界值法来判断是否拒绝$H_0$。P值的解释是本章的难点和重点，它代表在零假设成立的条件下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。 本章将应用此框架进行： 单样本均值检验（Z检验和t检验）：当总体标准差已知或未知时如何操作。 单样本比例检验：检验某一比例是否符合特定值。 第七章：比较两组数据：双样本检验 现实问题常涉及比较两组处理或两类人群的差异。本章将检验方法的重点转移到双样本比较上。 1. 比较两个总体均值： 独立样本t检验：讨论方差齐性（Homogeneity of Variances）的前提检验（如Levene检验），以及当方差相等和不相等时的Welch-Satterthwaite校正方法。 配对样本t检验（Paired t-test）：用于处理重复测量或匹配样本，本质上是将配对数据转化为单样本问题。 2. 比较两个总体比例：利用双样本Z检验来判断两个不同群体（如实验组与对照组）的成功率或发生率是否存在显著差异。 第八章：方差分析（ANOVA）：多组比较的艺术 当需要同时比较三个或更多个独立总体的均值时，重复进行两两t检验会增加累积的I类错误风险。方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）提供了一种优雅的解决方案。 本章首先聚焦于单因素方差分析（One-Way ANOVA），它将总变异分解为组间变异（Between-group variation）和组内变异（Within-group variation）。通过计算F统计量，我们检验所有组均值是否相等。如果F检验显著，则需要进行事后多重比较（Post-hoc Tests），如Tukey's HSD检验，以确定具体是哪几对组之间存在差异。 第九章：相关性与简单线性回归 本章将研究两个定量变量之间的关系。首先介绍散点图（Scatter Plot）的直观展示。随后，深入探讨相关系数（Correlation Coefficient, $r$），理解皮尔逊相关系数的性质（范围在-1到+1之间）及其局限性——相关性不蕴含因果性。 核心内容转向简单线性回归（Simple Linear Regression）。我们将学习如何通过最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）拟合一条最佳拟合直线：$hat{Y} = b_0 + b_1 X$。本章将详细解释截距$b_0$和斜率$b_1$的解释，以及决定系数($R^2$)对模型拟合优度的度量。最后，我们将利用t检验和F检验来评估回归系数的统计显著性。 第十章：非参数统计方法入门 并非所有数据都满足正态性、方差齐性等严格的参数假设，尤其在样本量较小时。本章介绍不依赖于特定参数分布假设的非参数检验（Nonparametric Tests）。 秩（Ranks）的应用：我们将探讨如何利用数据的排序信息来替代原始数值。 Mann-Whitney U检验：作为独立样本t检验的非参数替代。 Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）：作为配对样本t检验的非参数替代。 Kruskal-Wallis H检验：作为单因素ANOVA的非参数替代。 通过学习这些方法，读者将能够更全面地应对现实数据中存在的各种分布形态问题，确保统计推断的稳健性。

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在浩如烟海的科学书籍中，《生物统计学》这本书凭借其清晰的脉络和实用的内容，在我众多的藏书中占据了重要的位置。作为一名在生命科学领域摸索多年的科研人员，我深知统计学在数据分析和结果解读中的关键作用。然而，很多时候，市面上的一些统计学书籍往往过于理论化，或者与生物学研究的实际需求存在脱节。这本书的出现，恰恰弥补了这一不足。它以生物学研究的实际问题为导向，系统地介绍了各种统计方法，并且在讲解过程中，始终贯穿了对生物学背景知识的呼应。我特别喜欢书中关于样本量计算和统计功效分析的章节，这部分内容对于我们设计实验、合理规划研究资源至关重要。作者还详细讲解了如何使用多种统计软件进行数据分析，并通过具体的案例展示了结果的呈现和解释。这些实操性的指导，让我在面对海量生物数据时，不再感到无从下手。这本书不仅提升了我对统计学理论的理解，更重要的是，它极大地增强了我运用统计学解决实际科研问题的能力。

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这本书的编排和内容设计，充分考虑到了不同层次读者的需求。对于初学者，它提供了一个坚实的基础；对于有经验的研究者，它则是一个深入探讨理论和方法的宝库。我特别赞赏作者在介绍各种统计模型时，不仅给出了数学公式，还详细解释了模型参数的生物学意义，以及模型结果如何应用于生物学解释。例如，在讲到回归分析时，作者不仅仅是讲解了线性回归、逻辑回归等模型，还结合了药物剂量-效应关系、基因表达水平与疾病风险等实际生物学问题，让我们能够清晰地看到统计模型是如何刻画生物学现象的。书中还对一些常见的统计陷阱和误区进行了警示和纠正，这对于避免我们在研究中犯错具有非常重要的指导意义。我非常喜欢书中提供的案例分析，这些案例都来源于真实的生物学研究，作者对每一个案例的统计分析过程都进行了详尽的描述，并且对结果的解读也相当到位，这让我能够学到很多实用的分析技巧和经验。

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老实说，在翻阅这本书之前，我对生物统计学的概念是模糊的，只知道它与生物学研究有关，但具体内容和方法却知之甚少。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常友好的方式，将枯燥的数学公式转化为解决生物学问题的强大工具。作者的文笔流畅，语言生动，即使是对于一些复杂的统计概念，也能用浅显易懂的语言来解释，并辅以大量的图表和实例，使得理解过程变得轻松愉快。我特别欣赏书中关于实验设计的部分，这对于任何一项科学研究来说都是至关重要的。作者详细阐述了如何进行随机分组、对照设置以及样本量估算，这些都是确保研究结果可靠性和有效性的关键。通过学习这些内容，我不仅学会了如何分析已有的数据，更重要的是，我学会了如何从源头设计一个科学严谨的生物学实验。这本书的价值，在于它不仅教授了“术”，更重要的是教会了“道”，让我能够举一反三，将所学知识灵活运用到各种不同的生物学研究场景中。

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这本书给我留下的最深刻印象，是它在理论讲解与实践应用之间的绝佳平衡。作者不仅对生物统计学的各种理论概念进行了深入浅出的阐述，更重要的是，他提供了大量贴合实际的案例研究，并且详细演示了如何运用各种统计软件来完成数据分析。我特别欣赏书中关于假设检验的详细论述，作者不仅解释了P值的概念，还深入探讨了置信区间的意义以及如何正确解读它们。这些看似基础但至关重要的概念，在书中得到了清晰的阐释，让我能够避免很多常见的统计误区。书中还包含了关于实验设计优化、数据可视化以及结果报告规范的详细指导，这些都是我们在实际科研过程中必须掌握的技能。读完这本书，我感觉自己对生物统计学有了更全面、更深刻的理解，并且对如何运用统计学来解决生物学问题充满了信心。这本书无疑是生物学研究者和学生的一本宝贵指南，它将帮助我们更加科学、严谨地进行研究，从而得出更可靠的结论。

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作为一名即将步入科研行列的学生，我深知扎实的统计学功底是不可或缺的基石。《生物统计学》这本书，在我看来，不仅仅是一本教科书，更像是我们这些初学者的“定海神针”。它的内容涵盖了从描述性统计、推断性统计到回归分析、方差分析等一系列核心统计方法，并且紧密结合了生物医学领域的实际问题。我特别欣赏作者在处理一些复杂概念时所展现出的耐心和细致。例如，在讲解假设检验的部分，作者并没有简单地给出公式和步骤，而是详细地解释了背后的逻辑，包括零假设、备择假设的意义，以及P值的概念和如何正确解读。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解“为什么”要这样做，而不是仅仅记住“怎么”做。书中还提供了一些经典的生物统计学研究案例，这些案例的分析过程清晰明了，让我能够将书本上的理论知识与实际研究紧密联系起来，从而更深刻地理解统计方法在生物学研究中的重要作用。读完这本书，我感觉自己对于如何运用统计学来解决生物学问题，有了更清晰的认识和更强大的信心。

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这本书的翻译质量非常高，译者在保留原著学术严谨性的同时，也使得中文读者能够毫无障碍地理解其中的精髓。作为一名对生物信息学和统计学交叉领域感兴趣的研究生，我一直希望能找到一本既能系统介绍生物统计学理论，又能体现其在现代生物学研究中最新应用的著作。这本《生物统计学》恰好满足了我的这一愿望。它不仅涵盖了传统的统计方法，还深入探讨了诸如生存分析、多重比较、贝叶斯统计等在生命科学领域日益重要的技术。书中提供的案例研究，很多都来源于近期的生物学研究前沿，这让我能够及时了解统计方法在基因组学、蛋白质组学、流行病学等热门领域的最新应用。而且，书中对统计软件R的详细介绍和代码示例，对于我这种习惯于使用编程语言进行数据分析的人来说，简直是太及时了，这让我能够快速上手，将书中的理论知识转化为实际的操作。这本书无疑将是我在生物统计学领域深入探索的得力助手。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种沉甸甸的纸质和精美的封面，瞬间就能感受到其内容的专业性与厚重感。翻开第一页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，仿佛预示着一场知识的盛宴即将开启。对于我这样一个对数据分析充满好奇，但又常常被复杂公式弄得头晕脑胀的读者来说，选择一本好的入门书籍至关重要。而这本《生物统计学》恰恰满足了我对“深入浅出”的期待。它的章节编排逻辑清晰，从最基础的统计概念讲起，循序渐进地引入生物学研究中常见的统计方法。我尤其喜欢作者在解释每一个统计概念时，都会穿插一些生动的生物学案例，比如遗传学中的连锁分析，或者流行病学中关于疾病传播的建模，这些案例的引入，让原本枯燥的统计理论变得鲜活起来，也更容易理解其在实际研究中的应用价值。而且，书中对于各种统计软件（如R语言）的应用也有详细的讲解和代码示例，这对于我这样希望能够动手实践的读者来说，简直是如获至宝。我已经迫不及待地想要跟着书中的步骤，一步步操作，去探索数据背后的奥秘了。

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阅读《生物统计学》这本书，就像是进行了一次系统而深入的“统计学洗礼”。作者的叙述风格非常独特，他能够将一些抽象的统计概念，用非常形象的比喻和生动的语言来解释，让人在轻松的氛围中就掌握了核心要义。我尤其欣赏书中对统计假设的深入剖析，例如，在讲解t检验时，作者不仅介绍了t检验的原理和公式，还详细阐述了其背后的假设条件，以及当这些条件不满足时，我们应该如何选择替代方法。这种严谨而负责任的教学态度，让我感到非常信服。书中还包含了大量的图表和数据可视化示例，这些图表的设计精美，能够直观地展示数据分布、关系和趋势，极大地提升了我们对数据特征的理解。此外，书中还提供了许多具有挑战性的习题，这些习题的设计既考验了我们对理论知识的掌握程度，也能够激发我们独立思考和解决问题的能力。总而言之，这本书不仅仅是一本知识的传授者，更是一位引导者，它引领我走进生物统计学的殿堂，让我能够更加自信地面对未来的科研挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑是为生物统计学领域的研究者和学生提供了一份宝贵的资源。我之所以选择这本书，是因为它在内容深度和广度上都做得相当出色，既能满足初学者的入门需求，也能为有一定基础的读者提供更深入的理论探讨。作者在撰写过程中，非常注重逻辑的严谨性和内容的系统性。从最基础的数据收集、整理、描述，到复杂的模型构建和结果解释，都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢书中对各种统计检验的详细介绍，包括参数检验和非参数检验的适用条件、原理及操作方法。作者还针对不同类型的生物数据（如连续性变量、分类变量、计数变量等）给出了相应的统计分析建议，这对于我们在实际研究中选择合适的统计方法提供了非常有价值的指导。此外，书中还对一些常用的生物统计学软件（如SPSS、SAS）的操作进行了演示，这对于我们这些需要将理论付诸实践的人来说，极大地降低了学习门槛。这本书无疑将成为我未来生物统计学学习和研究中不可或缺的参考书。

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这本书的价值，在于它将生物学研究的复杂性与统计学分析的严谨性完美地结合在了一起。我之所以推荐这本书，是因为它为我打开了一扇新的大门，让我能够从一个全新的视角去理解和分析生物学数据。作者的写作风格非常细腻，他能够用非常平实的语言，将一些看似高深的统计理论讲得透彻明了。我尤其喜欢书中关于多变量分析的章节，例如主成分分析、因子分析等，这些方法在降维、识别关键变量方面非常有用，尤其是在处理高通量生物学数据时，这些方法更是不可或缺。书中还对贝叶斯统计方法在生物学中的应用进行了介绍，这对于理解一些不确定性较大的生物学问题提供了新的思路。此外，本书还提供了丰富的参考文献和进一步阅读的建议，这对于希望深入研究某一特定统计方法或生物学应用领域的读者来说，提供了宝贵的资源。这本书无疑将成为我未来生物学研究中不可或缺的工具书。

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