具体描述
This book provides a selection of 23 lesson and seminar outlines designed to encourage the well-organized teaching of health statistics. Noting the central role of statistics in epidemiology and public health, the book responds to the growing need for all health professionals to acquire competence in the use and interpretation of statistics. With this need in mind, the book concentrates on a core of statistical knowledge judged important for all categories of health trainees, including medical students. Throughout, emphasis is placed on statistical principles and methods that can help health personnel make rational decisions, whether concerning the management of individual patients or the monitoring of health systems and services. Topics selected for inclusion represent an internationally applicable basic curriculum intended to assist teachers when preparing lessons and seminars and deciding on course content. Information ranges from examples of wrong or misleading diagrammatic presentations of data, through a handout showing the advantages and disadvantages of different methods of sampling, to an explanation of steps to follow when planning a health survey. Now in its second edition, the book has been updated and expanded to reflect extensive recent technological developments in data handling and information communication. New topics covered include the use of health indicators in monitoring and surveillance, systems for the information-based management of health services, the use of computers in health sciences, and rapid methods for interim assessment. Lesson and seminar outlines are presented in three parts. These cover statistical principles and methods, health statistics, including demography and vital statistics, and statistics in medicine, including medical records. Each outline includes a clear statement of objectives and detailed suggestions for content and structure, followed by examples, exercises, and handouts for students.
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用户评价
这本书的叙事逻辑简直像在走迷宫，完全没有一个清晰的主线和循序渐进的过程。作者似乎认为读者已经对基础的流行病学和生物统计学知识了如指掌，上来就是一连串关于生存分析和时间序列模型的深入探讨，完全跳过了最基本的描述性统计和假设检验的直观解释。我不得不频繁地翻阅好几本其他教材，来反向推导作者在这里使用的那些前提假设，这极大地拖慢了我的学习进度。对于一个初次接触健康统计领域的学习者来说，这本书的开篇就给人一种被信息洪流淹没的绝望感。它缺乏那种温柔的引导，没有用生活化的例子来软化那些坚硬的数学公式。读完前三章，我感觉自己掌握的不是统计学工具，而是一堆需要死记硬背的公式集合，完全不明白它们在实际公共卫生决策中到底如何应用。这种教学方式，与其说是“传授”，不如说是“炫技”，对提升读者的实际操作能力帮助甚微。
评分作者的写作风格过于学术化和冗长，仿佛他是在撰写一篇篇独立的期刊论文集，而不是一本旨在教学的教材。每一个定义和定理的阐述都充满了复杂的从句和晦涩的限定词，需要反复阅读三四遍才能勉强理解其核心含义。这种密不透风的文本结构，极大地削弱了知识的可吸收性。我尝试着在阅读时做笔记和高亮，但很快就发现，除了将整段文字抄录下来之外，我找不到任何可以提炼和简化的“重点”——因为作者似乎认为所有内容都同等重要，没有区分核心概念与辅助说明。这造成了一种阅读上的疲劳感，让人很难长时间集中注意力。如果目标读者是需要快速掌握应用技能的临床工作者或政策制定者，这种风格无疑是效率的巨大障碍，它牺牲了清晰度和简洁性，换来了一种僵硬的、不接地气的“学术庄重感”。
评分这本书的案例研究部分显得极其陈旧和脱离现实，让人难以产生共鸣。选用的数据背景大多是上世纪八九十年代的，涉及的健康问题也多是那些已经被基本控制的传染病或者早已过时的慢性病研究范式。在当今大数据和精准医疗飞速发展的时代，这本书还在津津乐道于小样本量的卡方检验和传统的相对危险度计算，对于机器学习在风险预测中的应用几乎只字未提，或者提到了也只是蜻蜓点水、流于表面。我期待的是能看到如何运用现代的电子病历数据、可穿戴设备收集的数据进行复杂的混杂因素调整和队列研究的构建，但这本书提供的工具箱里，装的似乎都是上一个世纪的扳手和螺丝刀。这使得我花费时间去钻研书中的方法，都感觉像是对未来工作准备的一种浪费，因为它无法对接当前医疗卫生领域最前沿的研究方法和实践需求。
评分这本书在讨论统计学中的伦理和实际操作风险方面，简直是避重就轻，留下了巨大的知识盲区。它只关注了如何正确地计算P值和置信区间，却几乎没有涉及在真实世界中，数据偏差（Bias）、缺失数据处理（Missing Data）的深层伦理考量，以及如何向非专业人士解释复杂的风险评估结果而不误导公众。例如，当涉及到敏感的健康数据（如精神健康或遗传信息）的分析时，书中只是草草带过，没有提供任何关于数据保护和结果透明度的具体指导框架。统计学在健康领域的影响是巨大的，一个错误的分析可能导致错误的公共卫生政策，这本书似乎完全没有意识到它肩负的社会责任。它更像是一本纯粹的数学练习册，而不是一本面向健康专业人员的工具书，因为它忽略了统计实践中“人”的维度和决策的后果。
评分这本书的插图和图表设计简直是灾难性的，完全没有考虑读者的直观感受。那些复杂的统计模型，本来就够让人头疼了，作者还配上了那种黑白灰、密密麻麻的小方块图表，看得我眼睛都要花了。我花了好大力气才勉强分辨出哪个箭头指向哪个变量，感觉自己像是在解读一份古老的密码本，而不是学习一个现代的统计学概念。更不用说那些色盲朋友了，估计看到这本书就直接放弃了。如果作者真的想“教授”健康统计学，那么视觉传达是至关重要的一环，但很遗憾，这本书在这方面彻底失败了，简直是反向教学的典范。它没有提供任何视觉辅助来简化概念，反而用一种极其不友好的方式把复杂的数学语言堆砌在那里，让人望而生畏。我真心建议出版商给这本书配一个专业的平面设计师，或者干脆把所有图表都换成更清晰、更现代的交互式演示，这样才能真正帮助读者理解那些抽象的概率分布和回归分析的原理。否则，这本书只能躺在书架上，成为一个沉默的、充满技术术语的“装饰品”。
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