具体描述
《医学统计学》(案例式)采用最近三年的医学科研成果作为案例，以案例引导、提出实际问题，引导学生正确分析该资料属于何种设计、何种类型，应采取何种统计分析方法及其步骤，通过案例分析归纳出该统计方法的概念、步骤、应用范围及其注意事项，以及该统计方法在SPSS统计软件包上的实现，每章附思考练习题，学生可以从名词解释、是非题、选择题和应用分析题进行练习，加深与巩固所学统计知识，培养学生独立思考、分析与解决科研实际问题的能力，掌握医学科研论文撰写能力。第一章绪论介绍医学统计学的概念、内容，统计工作步骤，统计资料类型等。第二章介绍实验设计的特点、基本要素、基本原则、常用实验设计方法等，使学生掌握进行科研工作必须做好研究设计，以便节省人力、物力和财力。第三章、第四章和第五章分别介绍计量资料统计描述、分类资料统计描述和统计图表，使学生掌握基本描述统计方法。第六章、第七章分别介绍常用计量资料的统计推断方法即t、Z检验和方差分析。第八章介绍常用分类资料的统计推断方法- 检验。第九章介绍常用非参数统计方法-秩和检验。第十章介绍两变量关系的分析方法-线性相关与回归。第十一章介绍观察性研究与设计-调查设计。第十二章介绍常用生命健康统计指标与方法-健康统计。第十三章针对药学专业特点和需要，介绍药物试验最常用指标-剂量反应。第十四章介绍医学常用多因素分析，培养学生用多因素分析方法解决医学科研实际问题。最后第十五章介绍医学科研论文的撰写，使学生掌握医学科研论文撰写的基本格式和论文中常见的错误，避免学生自己撰写论文再发生类似错误。
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读后感
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用户评价
这本书的结构和叙事方式，真的需要时间去适应。我尝试着按照章节顺序系统学习，但很快就发现，每一个章节都像是一个孤立的知识模块，缺乏一个清晰、流畅的逻辑主线将它们串联起来。很多时候，我感觉自己是在进行一场“知识点的打地鼠”游戏，刚弄懂一个概念，马上就要面对下一个完全不相关的检验方法。我特别希望作者能在开篇就给出一个宏观的框架，比如“一个完整的医学研究流程中，我们会在什么时候使用哪一类统计工具”，但这本书更多的是直接抛出工具箱，让读者自己去摸索工具的用途。此外，书中的插图质量也让人感到失望，那些用于解释分布和抽样原理的图形，线条模糊，配色单调，完全无法起到辅助理解的作用，有时甚至起到了反效果，加剧了我的困惑。老实说，如果不是因为考试压力，我恐怕早就把它束之高阁了。它需要读者投入极高的认知负荷去解析每一个句子的潜在含义，阅读过程体验极不友好，更像是学术论文的合集而非教科书的编撰。
评分说实话，我拿到这本《医学统计学》的时候，是带着极大的期望的，毕竟它是我们专业核心课程的指定教材。然而，阅读体验却只能用“艰涩”来形容。这本书的深度无疑是足够的，它几乎涵盖了所有重要的统计学分支，从基础的描述性统计到复杂的生存分析模型，内容可谓是包罗万象。但是，这种“全”也带来了难以消化的后果。作者似乎默认读者已经具备了扎实的数理基础，对每一步推导过程的跳跃性非常大，经常是“显然地，我们可以得到……”——但对我而言，那根本不“显然”。我花了大量时间去查阅额外的参考书和在线资源，试图填补这本书留下的知识断层。更让我不解的是，尽管这是一本讲“医学”统计学的书，书中对具体疾病数据案例的引用显得有些生硬和机械，缺乏将统计方法与具体的临床问题相结合的细腻分析。比如，讲到敏感性和特异性时，感觉更多的是在讲解公式的代数推导，而不是如何利用这些指标去评估一个新诊断方法的真正临床价值和局限性。总而言之，它更像是一本优秀的统计学原理教材，而非一本能快速指导临床研究者解决实际问题的应用指南，阅读过程需要极大的毅力和大量的外部支持。
评分如果用一个词来形容我对这本《医学统计学》的感受，那大概是“敬而远之”。这本书的语言风格非常严谨、客观，甚至可以说是冷峻的。它追求绝对的精确性，对于任何可能产生歧义的表达都避之不及，这导致了文本的阅读流畅性极差，句子往往冗长且结构复杂。我发现自己经常需要反复阅读同一段话，才能确保完全抓住了作者想要表达的那个细微差别，尤其是在区分不同假设检验的适用条件时，这种精细到近乎苛刻的表达方式，反而成了理解的障碍。更不用提书后那少得可怜的习题了，它们要么过于简单，要么直接要求进行手算复杂的数值计算，完全不贴合现代研究中依赖软件分析的现实情况。一个好的教材应该能引导学生从宏观思路过渡到微观操作，但这本书记载的大部分内容都停留在微观的数学层面，缺乏足够的“实战演练”环节。它更像是一本为未来统计学家准备的参考书，而不是为广大医学科研人员打造的学习指南，读起来缺乏一种引导和陪伴感，更像是一种单方面的知识灌输。
评分这本《医学统计学》真是让我头疼不已，说实话，我本来对数字就不太敏感，再加上这书里那些密密麻麻的公式和各种检验方法的解释，感觉就像是在啃一块又硬又涩的石头。每次翻开书，迎接我的都是那些拗口的术语，什么P值、置信区间、卡方检验，每一个概念都像是一道无形的墙，挡在我通往理解的路上。我记得有一次为了搞清楚方差分析的原理，我硬是盯着图表看了快一个小时，结果还是云里雾里，最后只能寄希望于课堂上的讲解能稍微点拨一下。这本书的排版也着实让人不敢恭维，很多公式的上下标挤在一起，看着就让人心烦意乱，感觉作者在编排的时候完全没有从读者的角度考虑过。而且，很多例子虽然声称是“医学”相关的，但给出的数据往往过于简化和理想化，缺乏真实世界研究中那种错综复杂和数据不完整的情况，这让我觉得学到的东西有些‘空中楼阁’的感觉，不够接地气。对于我这种临床背景为主的学习者来说，这本书更像是理论的堆砌，而不是实用的工具手册，它似乎更偏爱那些数学基础扎实的研究生，对我们这些更注重实际应用的人来说，上手难度太大了，读起来非常费劲，让人产生强烈的放弃冲动的书。
评分我对这本书的整体评价是：理论扎实，但应用性不足。书中对于各种统计模型的数学推导部分，可以说是做到了教科书级别的详尽和准确，对于追求理论完备性的读者来说，这无疑是一个巨大的优势。然而，当需要将其应用于实际的临床研究设计时，我却常常感到无从下手。例如，它花了大量的篇幅介绍各种非参数检验，但在实际应用中，我们往往更关心如何用回归模型去预测或调整混杂因素。这本书对于如何选择合适的临床终点、如何进行样本量的合理估算（而不是仅仅展示公式），以及如何解读输出的统计软件结果（比如SPSS或R的输出界面），这些至关重要的“临门一脚”的内容着墨甚少。当我尝试用它来指导我的毕业设计时，我发现自己需要不断地去查阅其他侧重于软件操作和案例分析的书籍来弥补这方面的空缺。这本书就像是一套顶级的精密工具箱，工具本身无可挑剔，但它没有附带一份详细的“如何使用这些工具组装家具”的图纸，使得很多初学者在面对真实问题时，依然感到手足无措，光有理论的骨架，缺乏实践的血肉。
评分简明，挺好的
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评分好嘛。。。。又是那个罗老头！
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评分简明，挺好的
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