医学统计学及SAS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海交大

作者:王炳顺

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:2007-9

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787313048448

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《医学统计学原理与实践：理论、方法与SAS应用深度解析》 引言 在现代医学研究蓬勃发展的浪潮中，严谨的数据分析已成为驱动知识进步、指导临床实践、优化公共卫生策略的核心动力。从基础的生物医学实验到大规模的流行病学调查，从新药研发的疗效评估到医疗资源的优化配置，统计学都扮演着不可或缺的角色。然而，统计学知识的浩瀚与SAS这一强大统计软件的复杂性，常常让初学者望而却步，也让有经验的研究者在面对具体问题时感到力不从心。《医学统计学原理与实践》正是为填补这一认知鸿沟而生的力作。本书并非仅仅是对医学统计学理论的枯燥罗列，也不是对SAS命令的简单堆砌，而是将两者深度融合，旨在为读者构建一个既坚实又实用的知识体系。我们力求通过清晰的理论阐释、丰富的实际案例、详尽的SAS程序演示，帮助您真正掌握医学统计学的精髓，并能熟练运用SAS进行高效、准确的数据分析，最终为您的学术研究或临床工作提供强大的数据支持。 第一部分：医学统计学核心原理 这一部分将为您奠定坚实的医学统计学理论基础，确保您在理解统计方法时，不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。 第一章：统计学在医学中的基石作用 医学研究的统计学视角： 探讨统计学如何从根本上改变我们理解和研究疾病、健康及医疗干预的方式。我们将分析不同类型医学研究（如观察性研究、实验性研究、临床试验）的设计逻辑，以及统计学在其中如何保证研究结果的科学性和可靠性。 数据与信息的转化： 阐述从原始的医学数据中提取有价值信息的过程。我们将介绍数据的来源、收集方法、基本分类（定量、定性；离散、连续）及其对后续分析方法选择的影响。 变异性的概念及其医学意义： 深入理解医学现象中普遍存在的变异性。我们将讲解随机变异、系统变异的来源，以及如何通过统计学手段量化和控制变异，从而区分真实效应与偶然波动。 统计推断的逻辑： 介绍从样本推断总体的基本原理。我们将涵盖参数估计（点估计与区间估计）以及假设检验的核心思想，为后续章节的统计模型学习打下基础。 第二章：描述性统计——刻画医学数据的现状 数据的整理与可视化： 学习如何有效地整理和展示医学数据。我们将详细介绍常用的数据整理技术，并重点讲解各类统计图表（如直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图）的应用场景及解读方法，帮助您直观地呈现数据特征。 集中趋势的度量： 掌握描述数据中心位置的统计量。您将学习均数、中位数、众数及其在不同数据分布下的适用性。 离散程度的度量： 理解数据分散程度的重要性。本书将深入讲解方差、标准差、变异系数、四分位距等指标，帮助您评估数据的变异性和稳定性。 频数分布的分析： 探索数据的分布规律。我们将介绍如何构建频数表，并分析不同分布类型（如正态分布、偏态分布）对后续统计推断的影响。 第三章：推断性统计——从样本到总体的科学推断 概率论基础回顾： 简要回顾与医学统计学紧密相关的概率论概念，如随机事件、概率、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等）及其在医学统计模型中的作用。 参数估计的原理与应用： 学习如何根据样本信息估计总体的未知参数。我们将详细讲解点估计（如矩估计、最大似然估计）和区间估计（置信区间）的构建方法，并强调其在临床研究中的意义，例如估计药物疗效的精确范围。 假设检验的基本框架： 掌握假设检验的逻辑流程。您将学会如何设定原假设与备择假设，理解P值的含义，并掌握如何根据样本数据做出拒绝或不拒绝原假设的决策，以及第一类错误和第二类错误的权衡。 常见的假设检验方法： 详细介绍用于比较均数、比例、方差等参数的常用假设检验方法，如Z检验、t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）、F检验等，并结合具体的医学场景进行讲解。 第四章：方差分析——多组均数比较的利器 方差分析的基本思想： 阐释方差分析（ANOVA）如何将总变异分解为不同来源的变异，从而实现对多组均数的有效比较。 单因素方差分析： 详细讲解当只有一个分类变量影响一个连续变量时，如何进行方差分析。您将学习其原理、F检验的计算和解释，以及多重比较（如LSD, Bonferroni, Tukey）在事后检验中的应用。 多因素方差分析： 引入考虑两个或多个分类变量联合效应的方差分析模型。我们将介绍主效应、交互效应的概念及其在医学研究中的解读，例如研究不同治疗方案和不同年龄组对疗效的共同影响。 第五章：相关与回归分析——探索变量间的关系 相关分析： 学习如何量化和评估两个变量之间的线性关联程度。我们将介绍Pearson相关系数和Spearman秩相关系数，并解释其适用条件和统计推断。 一元线性回归： 掌握如何建立一个模型来描述一个自变量如何预测一个因变量。您将学习回归方程的构建、回归系数的解释、模型拟合优度（R²）的评估以及回归系数的统计检验。 多元线性回归： 拓展到描述一个因变量与多个自变量之间线性关系的模型。我们将深入探讨多重共线性问题、变量选择策略、以及如何解读包含多个预测变量的模型，例如评估多个危险因素对疾病风险的独立影响。 非参数相关与回归： 简要介绍在数据不满足参数模型假设时，可以使用的非参数方法。 第二部分：SAS在医学统计中的应用实践 这一部分将是本书的重点和核心，我们将把抽象的统计理论转化为具体的SAS操作，手把手教您如何运用SAS强大的功能解决实际医学统计问题。 第六章：SAS编程基础与数据管理 SAS环境入门： 介绍SAS软件的基本界面、窗口功能（如Editor、Log、Output、Results）和工作流程，帮助您快速熟悉SAS操作环境。 SAS数据集的创建与导入： 学习如何创建SAS数据集，包括使用DATA步进行手工录入、从文本文件（如CSV, TXT）导入数据，以及连接到其他数据库。 数据预处理与转换： 掌握SAS在数据清洗和转换方面的强大能力。我们将讲解如何进行数据录入验证、缺失值处理（删除、插补）、异常值检测、变量重编码、变量计算、数据合并与连接（MERGE, APPEND, PROC SQL）等关键步骤。 SAS宏与基本语句： 介绍SAS宏的基本概念和常用宏，以及IF-THEN/ELSE、DO循环、OUTPUT、KEEP/DROP等常用语句，帮助您编写更高效、灵活的SAS程序。 第七章：使用SAS进行描述性统计分析 PROC MEANS与PROC SUMMARY： 演示如何利用这两个过程计算数据的均数、中位数、标准差、最大值、最小值、百分位数等统计量，并支持分组统计。 PROC FREQ： 学习如何生成频数表、交叉表，计算百分比，并执行卡方检验，以分析分类变量的分布和关系。 PROC UNIVARIATE： 深入分析单变量的分布特征，生成多种描述性统计量、分位数、并进行正态性检验（如Shapiro-Wilk检验），以及绘制直方图、箱线图等。 SAS图形功能（PROC SGPLOT, PROC GPLOT）： 演示如何利用SAS生成高质量的统计图表，包括散点图、折线图、条形图、箱线图、直方图等，满足医学研究中数据可视化的需求。 第八章：使用SAS进行推断性统计分析 T检验的SAS实现（PROC TTEST）： 详细演示如何执行单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验，以及解释SAS输出结果，包括t值、P值和置信区间。 卡方检验与Fisher精确检验的SAS实现（PROC FREQ）： 再次强调PROC FREQ在执行拟合优度检验、独立性检验时的应用，并介绍如何计算Fisher精确概率，尤其适用于小样本情况。 方差分析的SAS实现（PROC ANOVA, PROC GLM）： 讲解如何使用PROC ANOVA进行单因素和多因素方差分析，并演示如何进行事后多重比较。我们将深入介绍PROC GLM（General Linear Models）的灵活性，它能同时处理方差分析和回归分析，是更通用的建模工具。 第九章：使用SAS进行相关与回归分析 相关分析的SAS实现（PROC CORR, PROC FREQ）： 演示如何使用PROC CORR计算Pearson相关系数，以及如何通过PROC FREQ对分类变量进行列联系数、Cramer's V等度量。 一元线性回归的SAS实现（PROC REG）： 详细演示如何使用PROC REG建立一元线性回归模型，解释回归系数、R²、F检验，并进行残差分析。 多元线性回归的SAS实现（PROC REG, PROC GLM）： 重点讲解使用PROC REG和PROC GLM进行多元线性回归，包括变量选择（逐步回归、向前选择、向后剔除）、共线性诊断（VIF）、模型诊断（残差分析、杠杆值、影响点）等。 逻辑回归（PROC LOGISTIC）： 介绍如何使用SAS的PROC LOGISTIC过程对二分类或多分类的因变量进行回归分析，广泛应用于疾病风险预测等场景。我们将讲解Odds Ratio的解释。 生存分析（PROC LIFETEST, PROC PHREG）： 介绍Kaplan-Meier生存曲线的绘制与比较（PROC LIFETEST），以及Cox比例风险模型的建立与解释（PROC PHREG），这是医学领域分析时间-事件数据的关键方法。 第十章：SAS在特定医学统计场景的应用 临床试验数据分析： 结合临床试验的特点，演示如何分析疗效、安全性数据，例如进行组间比较、不良事件统计。 流行病学研究数据分析： 演示如何分析来自队列研究、病例对照研究的数据，计算发病率、患病率、相对危险度、优势比，并进行多因素调整分析。 基因组学与生物信息学数据分析初步： 简要介绍SAS在处理基因表达数据、SNP数据等方面的应用，例如使用SAS进行通路富集分析或差异表达分析的初步探索。 SAS在质量管理与决策支持中的应用： 讨论SAS如何帮助医疗机构进行质量指标的监控、疗效评估，为医疗决策提供数据支持。 结论 《医学统计学原理与实践：理论、方法与SAS应用深度解析》是一本集理论性、实践性、前沿性于一体的著作。我们通过循序渐进的方式，将复杂的医学统计学理论与SAS软件的应用技巧融会贯通。本书旨在帮助您： 1. 夯实理论基础： 深入理解医学统计学的核心概念、原理和方法，建立科学严谨的统计思维。 2. 掌握SAS技能： 熟练运用SAS进行数据管理、数据清洗、统计分析和结果展示，成为数据分析的实践者。 3. 提升研究能力： 将统计学知识与SAS技能相结合，有效地解决医学研究中的实际问题，提高研究的科学性和可信度。 4. 应对复杂挑战： 面对日益复杂多样的医学数据，能够自信地选择合适的统计方法，并准确地解读分析结果。 无论您是医学专业的学生、在读研究生、临床医生、研究人员，还是从事公共卫生、药物研发等相关领域的专业人士，本书都将是您提升统计分析能力、加速科研进程、优化临床决策的得力助手。我们相信，通过学习本书，您将能够更自信、更专业地驾驭医学数据，为人类健康事业贡献您的智慧与力量。

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阅读体验的舒适度，很大程度上决定了一本书的生命力，而这本书在这方面做到了极致的平衡。它并没有为了追求大而全而牺牲了阅读的流畅性，全书的篇幅控制得恰到好处，该详细的详细，不该赘述的则寥寥数语点到为止。我注意到，作者在处理一些容易引起歧义的术语时，会特意用斜体或加粗来强调，并辅以小标题或者脚注进行即时澄清，这在快速浏览和精读时都非常友好。更值得一提的是，书中那些图表和插图的质量极高，它们不是简单的截图或示意图，而是专门为解释特定概念而精心制作的视觉辅助材料，颜色搭配和谐，信息密度适中，极大地降低了视觉疲劳。翻阅这本书，就像是在一个布置得体、光线柔和的图书馆里进行学习，让人心静、专注，能够长时间沉浸其中而不觉枯燥。

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这本书的排版设计真是一绝，封面那种低调奢华的深蓝色调，拿在手里沉甸甸的，一看就是下了功夫的用心之作。内页的纸张质感也非常好，不是那种廉价的泛白纸张，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其欣赏的是，作者在章节划分上展现出的细腻考量，每一部分之间的过渡都像是精心铺设的桥梁，逻辑清晰得让人拍案叫绝。比如，在讲解基础概念时，那些复杂的公式不是简单地罗列堆砌，而是配上了图示和极为精炼的文字解析，让你能迅速抓住核心要点。我尤其喜欢它在案例分析部分的处理方式，那些选取的临床数据真实得让人信服，不像有些教材那样空泛，而是真正贴近实际工作场景。每次翻阅，都感觉不仅仅是在学习知识，更像是在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流，那种被引导着、被鼓励着去深入思考的感觉，是其他同类书籍里很少能体会到的。装帧的精美程度，也让它在我的书架上独占鳌头，即便是作为陈设品也显得品味非凡。

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这本书的结构设计堪称匠心独运，它像是一个精密的迷宫，引导你从最基础的描述性统计一路攀升到复杂的多因素分析，每一步都提供了必要的支撑，保证你不会迷失方向。我最赞赏的一点是，它在引入高级方法（比如回归分析）之前，花了大量的篇幅来讲解数据预处理和假设检验的重要性，这种“先打地基再建高楼”的严谨态度，让我这个非科班出身的人，也能构建起完整的知识体系框架。不像有些教材，上来就直接丢给你一堆模型公式，让人感到无所适从，这本书则是在每一步骤前，都明确告诉读者：“我们为什么要学这个？”和“学完它能解决什么实际问题？”。这种面向应用的叙事方式，极大地提高了阅读的效率和趣味性。即便是那些我原本认为很难理解的统计学概念，在作者的层层剥茧下，也变得条理清晰，结构严谨，让人不得不佩服作者在教学法上的深厚功力。

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这本书的实用价值，在我看来已经超越了“教材”的范畴，更像是一本“工具书”与“思维导论”的完美结合体。它不是那种读完一遍就可以束之高阁的理论堆砌，而是那种你会习惯性地把它放在手边，遇到具体问题时随时翻阅的案头宝典。书中对于各种统计软件操作的描述，虽然我没有深入尝试，但从其详尽的步骤说明和对结果解读的深度分析来看，显然是为实际操作人员量身定做的。特别是对各种统计检验的适用场景和局限性的讨论，体现了一种非常成熟和审慎的科学态度。作者似乎一直在提醒读者：统计工具是为人服务的，而不是反过来被工具所奴役。这种强调批判性思维而非盲目套用的指导思想，对于培养真正具有科学素养的研究者来说，价值无可估量，它塑造的远不止是操作技能，更是一种严谨的治学态度。

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这本书的语言风格简直是教科书界的“清流”，完全摒弃了那种故作高深的学术腔调，用词极其精准，但同时又充满了人情味。作者仿佛深知初学者在面对统计学时那种望而生畏的心态，所以每当引入一个新的、听起来很吓人的术语时，总会先用一个生活化的比喻或者一个简单的逻辑推理来打个“预防针”。我以前对概率分布的概念总是似懂非懂，但读到它对泊松分布的解释时，那种豁然开朗的感觉至今记忆犹新，作者用了“偶发事件的计数规律”这样一个朴素的概括，瞬间让抽象的数学模型变得可感可触。更难能可贵的是，书中对“统计思维”的培养不遗余力，它不仅仅教你“怎么算”，更着重强调“为什么这么算”，以及计算结果背后的生物学或医学意义是什么，这种对知识深层结构的挖掘，远超出了普通参考书的范畴，让人读完后，信心倍增，真正敢于在实际研究中应用这些工具。

评分☆☆☆☆☆

刚学SAS时看的。还不错

评分☆☆☆☆☆

该老师思路清晰，解释得简单明了，例子也比较丰富。就是图少了一点。

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高潮迭起，引人入胜

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刚学SAS时看的。还不错

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该老师思路清晰，解释得简单明了，例子也比较丰富。就是图少了一点。