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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Gerstman, B. Burt

出品人:

页数:557

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 81.30

装帧:Pap

isbn号码:9780763735807

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 公共卫生
• 流行病学
• 研究方法
• 数据分析
• 健康科学
• 生物医学
• 统计推断

深入理解与应用：现代生物统计学原理与实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的生物统计学框架，它超越了基础的公式推导，着重于如何将统计思维应用于复杂的生物医学研究设计、数据分析与结果解读。 本书的编写严格遵循循证科学的原则，强调概念的清晰性、方法的恰当选择以及结果的准确报告。 第一部分：统计学基础与数据结构 第一章：生物医学研究的基石 本章首先界定了生物统计学的核心地位，阐述其在解决公共卫生、临床试验和基础生命科学领域实际问题中的不可替代性。我们探讨了科学研究的逻辑结构，从提出研究问题、构建可检验的假设（零假设与备择假设）到研究设计的选择。重点分析了观测性研究（如队列研究、病例对照研究）和实验性研究（如随机对照试验，RCT）的设计要素、优势与局限性。我们详细讨论了偏倚（Bias）的种类及其在研究设计阶段的控制策略，特别是混杂变量（Confounding）的处理方法，如限制、匹配和分层分析的初步介绍。 第二章：数据的本质与描述性统计 数据的质量直接决定了分析的有效性。本章深入剖析了生物医学数据常见的类型，包括定性数据（名义、顺序）和定量数据（间隔、比率），并解释了每种数据类型对统计方法选择的约束。我们详细介绍了描述性统计学工具，不仅仅停留在均值、中位数和众数，更侧重于方差、标准差、四分位数范围（IQR）等变异性度量在评估数据分布特征中的作用。图形化展示是理解数据的关键，本章涵盖了直方图、箱线图（Box Plot）、散点图（Scatter Plot）的高级应用，并探讨了如何识别和处理异常值（Outliers）及其对统计量稳定性的影响。此外，我们还探讨了正态性（Normality）检验的重要性及其在后续参数检验选择中的指导意义。 第二部分：概率论、推断与抽样分布 第三章：核心概率论与生物医学应用 概率论是推断统计的理论基础。本章系统回顾了概率的基本定律（加法、乘法），条件概率以及贝叶斯定理的原理。我们将这些抽象概念与生物学实例相结合，例如疾病筛查的敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）和预测值（Predictive Values）的计算，阐释了这些指标如何随前际概率（Prevalence）的变化而变化。同时，我们介绍了几种关键的概率分布：二项分布（处理计数事件）、泊松分布（处理罕见事件）和正态分布（作为许多生物指标的近似模型）。 第四章：抽样分布与中心极限定理 理解如何从样本推断总体是统计推断的核心。本章深入探讨了抽样过程的随机性，详细解释了中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大力量及其在实际应用中的意义。我们区分了样本均值的抽样分布和样本比例的抽样分布，并导出了标准误（Standard Error）的概念，解释了它与样本量的关系。这是理解置信区间和假设检验的桥梁。 第三部分：统计推断的核心工具 第五章：参数估计与置信区间 本章聚焦于点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。我们比较了矩估计法和最大似然估计法（MLE）作为估计量的性质（如无偏性、有效性）。置信区间（Confidence Intervals, CIs）是现代统计报告的关键要素。本书详细推导了均值、比例和差异的置信区间的计算公式，并强调了95%置信区间在解释“不确定性范围”时的具体含义，而非简单的概率陈述。我们还探讨了如何解释和报告置信区间，特别是对于效应量（Effect Size）的解释。 第六章：假设检验的严谨框架 假设检验是科学决策的基础。本章系统地建立了假设检验的完整流程：设定零假设与备择假设、选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量、确定P值（P-value）及做出决策。我们详细区分了第一类错误（$alpha$错误，弃真）和第二类错误（$eta$错误，取伪）。尤为重要的是，本书对P值的正确解读进行了详尽的辨析，强调了其局限性，并倡导将P值与效应量和置信区间结合起来进行综合判断。我们引入了功效分析（Power Analysis）的概念，说明如何预先设计研究以达到足够的统计功效来检测预期的效应。 第四部分：比较方法：参数检验与非参数检验 第七章：t检验与方差分析（ANOVA） 本章集中于比较两组或多组均值。我们详细介绍了单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的适用条件、计算过程及结果解读，特别是对齐（Assumption）的检验，如方差齐性（Homogeneity of Variances）的Levene检验。随后，我们将概念扩展至方差分析（ANOVA），用于比较三个及以上组间的差异。本书详细讲解了单因素ANOVA的原理，如何解释F统计量，以及在ANOVA发现总体差异后，如何利用事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD）精确定位具体是哪几组之间存在差异，并讨论了重复测量设计的重复测量ANOVA。 第八章：分类数据分析与卡方检验 对于处理计数和比例数据，卡方检验是核心工具。本章讲解了拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence）的原理和应用。我们详细分析了列联表（Contingency Tables）的构建和分析，并指导读者如何计算和解释关联测度，如风险比（Relative Risk, RR）和优势比（Odds Ratio, OR），特别是在病例对照研究中的应用。此外，我们还讨论了当样本量较小时，应如何应用费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）代替卡方检验。 第九章：非参数统计方法 当数据不满足参数检验的严格假设（如正态性或方差齐性）时，非参数方法是可靠的替代方案。本章系统介绍了基于秩（Ranks）的检验方法，包括Mann-Whitney U检验（作为t检验的替代）、Kruskal-Wallis检验（作为单因素ANOVA的替代）和Spearman等级相关系数。我们详细对比了这些方法在效率上与参数方法的权衡，以及它们在处理顺序数据时的优势。 第五部分：关联性与建模 第十章：相关性与简单线性回归 本章探讨变量间的线性关系。我们首先区分了相关（Correlation）和回归（Regression）。详细介绍了皮尔逊相关系数（Pearson's r）的解释，以及如何检验其显著性。随后，转向简单线性回归模型，学习如何建立预测方程 ($Y = a + bX$)。重点在于解释回归系数（斜率 $b$）的含义，决定系数 ($R^2$) 的解释，以及如何评估模型的拟合优度。本书强调回归残差分析的重要性，用以检验模型的线性假设和独立性假设。 第十一章：多元回归分析与模型选择 在更现实的生物医学场景中，多个预测因子同时影响结局变量。本章深入探讨多元线性回归（Multiple Linear Regression），解释如何控制混杂因素，并评估每个自变量对因变量的独立贡献。我们详细讲解了回归系数的标准误、t检验和多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理。此外，本章还涵盖了回归模型的选择策略，如逐步回归法（Stepwise Methods）的优缺点，以及如何使用调整后的 $R^2$ 和信息准则（如AIC/BIC）进行模型比较。 第十二章：广义线性模型基础 对于结局变量是非连续的复杂情况，如二元（是/否）或计数数据，广义线性模型（GLM）提供了统一的框架。本章侧重于逻辑回归（Logistic Regression），用于估计风险和优势比，并解释了Logit变换的意义。我们详细讲解了如何解释回归系数的指数形式（$e^eta$）作为优势比，以及如何处理交互作用项。对于计数数据，我们介绍了泊松回归模型及其在分析发病率数据中的应用。 第六部分：生存分析与专题方法 第十三章：生存数据分析与Kaplan-Meier方法 生存分析是临床研究中处理“时间至事件”数据的关键技术。本章介绍了生存数据的特殊性——删失（Censoring）。我们详细讲解了生存函数的概念，Kaplan-Meier法用于估计生存曲线，以及Log-Rank检验用于比较不同组间的生存率差异。本书强调了对生存结果报告的规范性要求。 第十四章：Cox比例风险模型 本章深入探讨了Cox比例风险回归模型，这是生存分析中最常用的多变量方法。我们重点解释了“比例风险”这一核心假设的含义，以及如何解释调整后的风险比（Hazard Ratio, HR）。本书还包含了如何进行模型诊断和如何处理时间依赖性协变量的简介。 第十五章：荟萃分析与系统评价 在证据综合层面，本章介绍了荟萃分析（Meta-Analysis）的原理和方法论。讨论了如何进行文献检索、数据提取和效应量的合并。我们重点讲解了固定效应模型（Fixed-Effect Model）和随机效应模型（Random-Effects Model）的选择标准，以及如何使用森林图（Forest Plot）直观展示研究间的一致性，并探讨了异质性（Heterogeneity）的检验与评估（如$I^2$统计量）。 结语：统计思维的持续发展 全书最后总结了批判性评估统计报告的能力，鼓励读者将所学知识转化为解决实际生物医学问题的强大工具，并展望了现代统计学在小数据时代、高通量数据分析中的最新发展方向。

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说实话，在翻开《Basic Biostatistics》之前，我对统计学一直抱着一种敬而远之的态度。总觉得它是一门晦涩难懂的学科，充斥着各种复杂的计算和理论。《Basic Biostatistics》这本书，却以一种极其友好的姿态，打破了我固有的偏见。作者的语言风格非常平实，他善于用日常生活中的例子来解释那些看似高深的统计学概念，让我觉得统计学并不是遥不可及的，而是与我们的生活息息相关的。比如，在讲解概率分布时，他并没有上来就介绍各种分布的数学公式，而是通过抛硬币、抽奖等简单的情境，让我们直观地理解随机性和概率的概念，然后逐步引导我们认识到不同概率分布的特点和适用场景。我特别喜欢书中的“思考题”环节，它们并非简单的练习题，而是引导读者去思考统计学在实际问题中的应用，鼓励我们独立分析和解决问题。这些问题往往没有唯一的标准答案，而是需要我们运用所学的知识，结合实际情况进行推断和论证，这极大地锻炼了我的逻辑思维和分析能力。这本书让我体会到，统计学不仅仅是工具，更是一种思维方式，一种看待世界、理解数据、做出判断的科学方法。它让我对生物统计学产生了前所未有的热情，并且充满了继续深入学习的动力。

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阅读《Basic Biostatistics》的过程，对我来说是一次意义非凡的智力冒险。这本书以一种前所未有的视角，揭示了统计学在生物医学领域不可或缺的地位。我过去对统计学的印象，总是停留在那些冰冷、抽象的数字和符号上，总觉得与之相关的计算和理论令人头疼。然而，这本书的作者却用一种非常巧妙的方式，将这些概念变得触手可及。他善于从现实世界中的生物医学问题出发，循序渐进地引导读者理解统计学的基本原理和应用。例如，在讲解如何分析不同生活方式对疾病发生率的影响时，书中详细地介绍了如何设计调查问卷、收集数据，以及如何运用统计方法来分析数据，并得出具有说服力的结论。这种“理论与实践相结合”的教学模式，让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是解决实际问题的强大工具。我尤其喜欢书中对“可视化”的强调，那些精美的图表不仅仅是装饰，更是理解数据和统计概念的“眼睛”。它们能够将抽象的数字转化为直观的图像，让我能够轻松地看到数据中的模式和趋势。这本书为我打开了理解生物统计学世界的大门，让我开始重新认识和审视这个充满魅力的领域，并且激发了我深入探索的强烈欲望。

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《Basic Biostatistics》这本书，就像是一位耐心而风趣的向导，带领我穿越了原本以为充满荆棘的生物统计学迷宫。我一直觉得，统计学就像是一门“天书”，充斥着令人望而生畏的符号和公式。然而，这本书的作者却用一种极其生动和接地气的方式，将原本枯燥的理论变得鲜活有趣。他不是直接给出定义和公式，而是通过一个又一个引人入胜的真实案例，让我们深刻理解统计学在生物医学研究中的重要性。比如，在讨论如何评估一种新型药物的疗效时，书中细致地分析了临床试验的设计、数据的收集以及结果的解读，让我们清楚地认识到，没有统计学的严谨分析，我们很难得出可靠的结论。我尤其欣赏书中对于“误差”的讨论，作者并没有回避统计分析中的不确定性，而是将其视为统计学的重要组成部分，并教会我们如何量化和控制误差，从而做出更准确的判断。书中的插图也做得非常出色，它们能够直观地展现数据分布、变量之间的关系，甚至一些复杂的统计模型，让我这种初学者也能轻松理解。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启蒙，让我开始用更加客观和理性的眼光去审视生物医学领域的数据和研究。

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这本书给我带来了非常震撼的阅读体验，它彻底颠覆了我对“统计学”的刻板印象。过去，在我脑海里，统计学就是一堆冰冷的数字和令人头疼的公式，是那些只存在于实验室和研究报告中的东西。《Basic Biostatistics》却用一种完全不同的方式，将统计学与我们日常生活中接触到的生物医学现象巧妙地联系起来。书中的例子非常贴近生活，例如探讨不同生活习惯对健康影响的调查，或是评估新药疗效的临床试验。作者通过这些生动有趣的案例，展示了统计学如何帮助我们量化不确定性，如何从看似杂乱的数据中提炼出有价值的信息，并最终做出科学的决策。我尤其欣赏书中对于数据可视化的运用，那些精美的图表不仅仅是装饰，更是理解复杂统计概念的“钥匙”。它们将抽象的概念转化为直观的图像，让我能够轻松地看到数据之间的关联和模式。例如，在讲解回归分析时，作者并非直接给出公式，而是通过绘制散点图，引导我们观察变量之间的线性关系，然后解释如何用一条直线来“最好地”拟合这些数据点。这种循序渐进、以图释义的讲解方式，极大地降低了学习难度，让我这个初学者也能游刃有余地掌握统计学的基本原理。这本书的魅力在于，它让你在不知不觉中爱上统计学，并渴望运用它去探索更多未知的奥秘。

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读完《Basic Biostatistics》这本书，我感觉像是进入了一个全新的世界，原本以为枯燥的统计学概念，在这本书的笔下变得鲜活起来。作者的写作风格非常引人入胜，他没有像我之前读过的很多教科书那样，上来就堆砌公式和术语，而是从实际的生物医学研究案例出发，一步步引导读者理解统计学在其中扮演的角色。我尤其喜欢他对于“为什么”的深入探讨，而不是简单地告诉我们“怎么做”。比如，在讲解假设检验的时候，他没有直接给出P值的定义，而是先通过一个生动的实验场景，让我们体会到在不确定性中做出判断的困难，然后自然而然地引出假设检验的必要性和基本逻辑。这种“溯源而上”的讲解方式，让我对统计学的理解不再停留在表面的操作层面，而是能够触及到其核心思想。而且，书中大量的图表和插图也起到了至关重要的作用，它们不仅美观，更能直观地展示数据分布、关系和趋势，让那些抽象的统计概念变得易于理解和记忆。即使我不是统计学专业的学生，也能在阅读过程中感受到统计学应用的广度和深度，并且对其产生了浓厚的兴趣，开始思考如何在自己的学习和研究中应用这些工具。总的来说，这本书为我打开了一扇理解生命科学数据的大门，让我不再畏惧统计学，反而对其充满好奇和期待。

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