具体描述
本书针对“许多人学了多遍统计学仍不得要领，几乎一用就出错”的普遍现象，提出了彻底解决的对策，其精髓就是“统计学三型理论(简称‘三型理论’)”，即统计学问题基本上都可归结为“表现型”、“原型”和“ 标准型”，准确把握每个具体问题中的“三型”，将能科学合理地解决科研工作中与统计学有关的实际问题。可以说，统计学中的全部内容皆可运用“ 三型理论”来解说，本书将灵活运用此理论为指导思想，辨析口腔医学科研中经常涉及到的“实验设计、统计描述、定量与定性资料的统计分析、相关与回归分析、多元统计分析”等内容在应用中常出现的错误，并介绍与前述内容有关的正确概念和做法。
书中给出了取自口腔医学科研设计和统计分析的大量实例，运用“三型理论”辨析“实验设计、统计描述和统计分析”中出现的错误，在给出正确做法的同时，还给出了带有原始数据的各种实例，用SAS软件演示统计分析的全过程和部分手工计算过程。为实际工作者科学合理地运用统计学提供了科学有效的理论和方法。
本书中绝大多数实例和资料取自口腔医学科研论文，但统计学的理论和方法具有普遍实用性。因此，本书不仅适合于口腔医学研究领域内的科研工作者、临床医生和学生，也适合于广大科技工作者、各科临床医生、杂志编辑、审稿专家和高等院校的师生学习和使用。
《口腔医学科研设计与统计分析》不仅有对统计学理论的提纲挈领，还对在科学研究中经常要用的“随机原则”、“对照原则”，各种样本含量，单因素和多因素设计，t检验，X2检验和各种回归分析的概念、意义以及如何选择应用，都有深入浅出的表达。使人容易读懂。本书可贵之处是在论述这些理论、原则、概念和方法的同时，又有实例的对照。与通常的论著不同的是，这些实例都不是正面对照，而是“反面”对照。
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用户评价
这部书我读了挺长时间的，老实说，一开始我只是抱着试试看的心态买的，毕竟市面上讲设计和统计的教材汗牛充栋，大部分要么过于理论化，要么就是生搬硬套公式，看得人昏昏欲睡。但这本书的切入点非常实在，它不像那种高高在上的学术著作，而是真正站在一个新手研究者，或者说是一个想把临床数据跑出漂亮结果的口腔医生的角度来构建内容的。最让我印象深刻的是它对“为什么”的解释，而不是单纯的“怎么做”。比如，在讨论样本量估算的时候，作者没有直接抛出那个复杂的公式，而是先用一两个非常贴近我们日常临床工作的小场景来铺垫：如果你想证明一个新材料比旧材料好一点点，需要多少病例才算有说服力？这种情境化的教学方式，极大地降低了理解的门槛。而且，书中的图表和案例选取都非常精妙，经常能看到一些在顶级期刊上才能见到的研究设计缺陷，然后作者会很耐心地告诉你，如果按照书中推荐的方法来设计，这些陷阱是如何规避的。我甚至觉得，这本书与其说是一本教科书，不如说更像是一个资深导师在你身边，手把手帮你梳理研究思路的实战手册。它让我对“好的研究”有了更深层次的理解，不再是盲目追求高分SCI，而是追求研究本身的严谨性和科学性。
评分我是一个对统计软件操作有一定基础，但对背后的统计学原理感到困惑的研究生。市面上很多软件操作指南动辄就是一章讲SPSS，一章讲SAS，把一堆功能罗列出来，读完后我还是不知道我的数据到底该用哪个检验方法。这本书在这方面处理得极其到位，它构建了一个决策树逻辑。它不纠结于你在哪个软件的哪个按钮上点击，而是让你先清晰地回答几个关键问题：你的数据是正态分布吗？你的变量是定性还是定量的？你想比较的是两组均数还是多组的差异？一旦你回答了这些核心问题，书里会精准地指向最适合的统计学检验及其背后的假设。更妙的是，它不会止步于告诉你“用T检验”，它还会用通俗易懂的语言解释T检验的原假设和备择假设是什么，为什么要进行方差齐性检验，以及如果检验不通过，我们应该怎么办。这种“理论-应用-替代方案”的结构，让人感觉非常踏实。它让我明白，统计分析不是一个黑箱操作，而是基于一套严密逻辑的推导过程。对于我们这些需要频繁处理临床试验数据的人来说，这种底层逻辑的梳理，比单纯的软件教程有价值一百倍。
评分这本书的价值远超出一本工具书的范畴，它更像是一套“科研思维训练手册”。在我看来，最核心的收获在于它培养了一种批判性阅读研究文献的能力。当我们接触到一篇新的口腔医学论文时，我们不再是被动地接受它的结论，而是会下意识地去审视它的研究设计是否合理、统计学方法是否得当。书中专门有一章是关于如何“解构”一篇已发表的论文，作者会引导读者去寻找那些潜在的混杂因素是否被充分控制，随机化过程是否足够盲法，以及P值背后的真实含义是什么。这种反向工程式的学习方法，极大地提高了我们自身的科研素养。它让我明白，统计分析的最终目的不是为了得到一个“显著”的结果，而是为了忠实地反映数据背后的客观事实。这本书提供了一种“学术诚信”的视角来看待数据处理，这对任何一个希望在科研道路上走得长远的口腔医学工作者来说，都是一笔极其宝贵的财富。
评分阅读体验上，这本书做到了少有的平衡——既有足够的深度，又不至于让人生畏。它的排版和图示的运用非常考究。我发现很多统计学书籍在讲授“效应量”或“功效分析”时，总是用一堆数学符号把人绕晕，但这本书使用了大量的图示化比喻，比如用“靶子的精准度”来解释统计功效（Power），用“鱼塘的密度”来解释预后指标的敏感性和特异性。这种可视化教学方法，对于需要用非数学语言向临床医生解释统计结果的我们来说，简直是太重要了。更值得称赞的是，它没有回避那些容易出错的地方。在专门讨论“多重比较校正”的那一章，作者没有简单地介绍Bonferroni校正，而是深入剖析了为什么过度保守的校正方法（如B-F）可能会导致I类错误（假阳性）增加的风险，并推荐了一些在口腔流行病学研究中更实用的校正策略，同时给出了详细的操作步骤示例。这种兼顾理论高度和操作细节的写法，让阅读过程充满了发现的乐趣。
评分说实话，我对学术写作中的“设计”部分一直感到头疼，总觉得研究方案写出来就是一堆空洞的套话。这本书在“研究设计”那一块的内容，简直是为我这种“设计困难户”量身定做的“救星”。它没有把所有设计类型（比如RCT、队列研究、病例对照）堆砌在一起，而是根据口腔医学领域内最常遇到的问题，将不同设计类型的适用场景做了极细致的区分。比如，当你想研究一个罕见疾病的长期预后时，这本书会立刻提示你，前瞻性队列研究可能不现实，应该优先考虑回顾性队列或者病例对照。它甚至深入到了伦理审查层面，提醒我们在招募患者时，如何设计问卷才能最大限度地减少回忆偏倚，以及如何确保知情同意的有效性。这种前瞻性的指导，使得我们不仅仅是“完成任务”，而是真正开始思考“如何设计一个能回答我科学问题的最优方案”。当我拿着书中的设计框架去规划我的开题报告时，我发现原本那些纠结不清的逻辑链条一下子就清晰了，连我的导师都对我的方案的严谨性表示了赞许，这让我对这本书的实用性深信不疑。
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