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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Blackwell

作者:Kirkwood, Betty R./ Sterne, Jonathan A. C.

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2001-4-15

价格:USD 84.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780865428713

丛书系列:

图书标签:

statistics
medical
统计
专业课
basic
医学统计学
生物统计学
统计学
流行病学
研究方法
数据分析
健康科学
医学研究
临床试验
统计推断

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具体描述

Blackwell Publishing is delighted to announce that this book has been Highly Commended in the 2004 BMA Medical Book Competition. Here is the judges' summary of this book: "This is a technical book on a technical subject but presented in a delightful way. There are many books on statistics for doctors but there are few that are excellent and this is certainly one of them. Statistics is not an easy subject to teach or write about. The authors have succeeded in producing a book that is as good as it can get. For the keen student who does not want a book for mathematicians, this is an excellent first book on medical statistics." Essential Medical Statistics is a classic amongst medical statisticians. An introductory textbook, it presents statistics with a clarity and logic that demystifies the subject, while providing a comprehensive coverage of advanced as well as basic methods. The second edition of Essential Medical Statistics has been comprehensively revised and updated to include modern statistical methods and modern approaches to statistical analysis, while retaining the approachable and non-mathematical style of the first edition. The book now includes full coverage of the most commonly used regression models, multiple linear regression, logistic regression, Poisson regression and Cox regression, as well as a chapter on general issues in regression modelling. In addition, new chapters introduce more advanced topics such as meta-analysis, likelihood, bootstrapping and robust standard errors, and analysis of clustered data. Aimed at students of medical statistics, medical researchers, public health practitioners and practising clinicians using statistics in their daily work, the book is designed as both a teaching and a reference text. The format of the book is clear with highlighted formulae and worked examples, so that all concepts are presented in a simple, practical and easy-to-understand way. The second edition enhances the emphasis on choice of appropriate methods with new chapters on strategies for analysis and measures of association and impact. Essential Medical Statistics is supported by a web site at www.blackwellpublishing.com/essentialmedstats. This useful online resource provides statistical datasets to download, as well as sample chapters and future updates.

《临床研究设计与数据分析实务》简介在快速发展的医学领域，严谨的科学研究是推动临床实践进步和提升患者福祉的基石。本手册旨在为所有参与临床研究的设计、执行和数据分析的专业人士提供一份全面、实用的指南。无论是初出茅庐的研究者，还是经验丰富的临床医生，亦或是致力于数据科学的专业人士，都能从中获得宝贵的指导和启示。本书并非对某一特定统计学理论的深度剖析，而是聚焦于临床研究的全流程，将统计学原理融汇于实际操作之中，强调理论与实践的紧密结合。我们深知，一项成功的临床研究不仅需要精巧的研究设计，更需要恰当的数据收集、管理和分析方法。因此，本书将带领读者从研究问题的提出开始，一步步走向数据解读和结果呈现，确保每一步都符合科学严谨性的要求。核心内容概览： 1. 研究问题的形成与转化：如何将临床难题转化为可研究的问题。明确研究目标与假设的撰写技巧。区分探索性研究与验证性研究的意义。 2. 研究设计的精髓：观察性研究：队列研究、病例对照研究、横断面研究的设计要点、优缺点及偏倚的规避。干预性研究：随机对照试验（RCT）的设计原则、分组策略、盲法技术、安慰剂的使用以及研究流程的优化。非随机性研究设计：适时应用但需警惕的偏倚。样本量估算：根据研究类型、统计效力、显著性水平等因素，提供实用性的样本量计算方法和参考。抽样方法的选择：随机抽样、分层抽样、整群抽样等方法在临床研究中的适用性。 3. 数据收集与管理：数据采集工具的开发与验证：病例报告表（CRF）的设计原则，问卷的有效性和可靠性评估。数据录入与清洗：常见的数据录入错误及纠正方法，数据一致性检查，缺失数据的处理策略。数据管理系统的应用：数据库的建立与维护，数据安全与隐私保护。 4. 统计分析的实践应用：描述性统计：集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、四分位数）的合理应用，数据分布的图形化展示（直方图、箱线图）。推断性统计：假设检验： P值、置信区间的正确理解与应用，常见假设检验（t检验、卡方检验、F检验）的适用场景及步骤。回归分析：线性回归、逻辑回归在预测模型构建中的应用，理解回归系数的意义，模型的选择与评估。生存分析： Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型在评估时间-事件数据中的应用。分类变量分析：比例的比较、列联表的分析。相关性分析： Pearson相关系数、Spearman相关系数的解释。常用统计软件的应用介绍：（此处可根据实际情况提及，例如R, SPSS, SAS等，但不过度强调软件本身，而是以软件为工具展示分析方法） 5. 结果的解读与报告：统计结果的清晰呈现：表格和图形的选择与设计，避免误导性的可视化。临床意义与统计学意义的区分：如何在结果中准确传达研究发现的价值。研究局限性的识别与报告：诚实地评估研究设计和数据分析可能存在的不足。撰写研究报告与论文：遵循国际规范，清晰、准确地陈述研究方法、结果和结论。本书特色：聚焦临床实际：所有方法和技术都紧密围绕临床研究的真实需求展开，提供可操作的解决方案。案例驱动：穿插大量精心设计的临床研究案例，帮助读者理解理论知识在实际场景中的应用。循序渐进：从基础概念到高级应用，逐步引导读者掌握研究设计和数据分析的技能。语言通俗易懂：避免过于晦涩的数学推导，用清晰、简洁的语言解释复杂的统计概念。强调批判性思维：鼓励读者在设计研究、分析数据和解读结果时保持批判性思维，识别潜在的偏倚和误区。《临床研究设计与数据分析实务》将成为您在医学研究道路上不可或缺的伙伴。无论您是寻求发表高质量研究论文的学者，还是致力于改进临床诊疗方案的医生，抑或是需要理解和评估医学文献的临床工作者，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的操作指南，助您在医学研究领域取得卓越成就。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常精妙，它似乎是按照临床研究的自然流程来组织的。从最基础的描述性统计开始，到后续的推断性统计，再到回归分析等更高级的主题，过渡得非常自然流畅。我特别欣赏作者在介绍不同统计方法时，总是会先比较它们的适用场景和优缺点。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它会清晰地指出，什么时候应该用单因素 ANOVA，什么时候需要考虑重复测量设计，以及在使用这些方法时需要满足哪些前提条件。这对于我们这些需要在有限数据下做出最优选择的研究人员来说，简直是宝典。而且，书中对于如何报告统计结果的细节也给出了非常实用的指导，包括应该报告哪些值（比如效应量、置信区间等），以及如何撰写符合国际期刊要求的统计结果部分。这些细节上的周到考虑，使得这本书不仅是学习理论的工具，更是指导日常科研实践的操作手册。它真正做到了理论与实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，没有花哨的图案，一看就是那种专注于内容的学术书籍。我本来对统计学有点望而生畏，特别是涉及到医学应用时，总觉得会充斥着各种晦涩难懂的公式和复杂的理论推导。然而，当我翻开这本书后，这种担忧很快就烟消云散了。作者似乎非常懂得初学者的困境，他们没有一上来就抛出那些吓人的数学符号，而是用非常生活化、贴近临床实践的案例来引入概念。比如，讲解敏感性和特异性时，不是干巴巴地定义，而是通过一个常见疾病的筛查测试，一步步引导我们去理解这些指标在实际诊断中的意义。书中对概念的解释极其到位，每一个术语的提出都有清晰的背景铺垫，让你知道“为什么需要这个工具”，而不是简单地告诉你“这个工具是什么”。这种由浅入深的叙事方式，极大地降低了学习的门槛，让我感觉统计学不再是高不可攀的象牙塔里的知识，而是可以实实在在地帮助我们解读医学文献的有力武器。特别是那些图表，虽然数量不多，但每张图都经过精心设计，能一眼抓住核心信息，远胜过那些堆砌数据的图表。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入职不久的临床研究助理，每天的工作就是和大量的研究数据打交道，阅读和撰写研究报告是家常便饭。坦白说，我以前对数据分析的理解非常肤浅，常常是把数据丢给生物统计师，然后等着他们给出结论。自从开始阅读这本书，我才真正开始“理解”那些数字背后的含义。这本书的叙述风格非常严谨，但绝不枯燥。它很注重逻辑链条的完整性，让你清晰地知道从提出研究假设到选择合适的统计检验方法的整个思维过程。印象最深的是关于假设检验那几个章节，作者没有停留在讲解 P 值的字面意思上，而是深入探讨了 I 类错误和 II 类错误的实际后果，这对于设计一个科学合理的临床试验至关重要。书中还穿插了大量关于如何批判性地阅读已发表论文的讨论，它教你如何识别那些统计上看起来没问题但实际上逻辑上有缺陷的研究设计，这对于提升我们研究团队的整体科研素养起到了非常积极的作用。这本书更像一位经验丰富的导师在旁边细心指导，而不是一本冷冰冰的教科书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前也尝试过几本医学统计学的教材，但大多要么是过于偏重数学推导，让人望而却步，要么就是讲解得过于简略，停留在表面定义上，根本无法应对真实的复杂研究问题。这本书给我的感觉是找到了一个完美的平衡点。它在保证数学严谨性的同时，用大量的图示和流程图来辅助理解，让你能够“看见”统计过程是如何运作的。例如，在讲解生存分析时，作者使用了卡普兰-迈耶曲线的生动例子，并详细解释了风险比（Hazard Ratio）的临床解释，而不是仅仅停留在公式的展示。这种注重“可解释性”的教学方法，极大地增强了我的信心。我发现，当我能够真正理解一个统计检验背后的原理时，面对新的、不熟悉的统计软件输出结果时，我也能更快地把握其核心意义，而不是盲目相信软件得出的数字。这本书培养的不仅是计算能力，更是一种数据驱动的批判性思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书最打动我的地方在于它对于“医学伦理”和“统计陷阱”的关注。统计学不仅仅是工具，它还涉及到如何公正、诚实地呈现研究结果。书中花了专门的篇幅讨论了数据挖掘、多重比较校正等容易导致结果偏差的灰色地带。作者用犀利的笔触揭示了在某些研究中，统计方法是如何被“滥用”来支持预设结论的，这让我警醒。它教会我不仅要会使用统计工具，更要对使用过程保持高度的道德警惕。这种对科研诚信的强调，在当前科研诚信问题日益受到关注的大环境下显得尤为重要。总而言之，这本书不是那种读完一遍就能束之高阁的参考书，它更像是一本需要时常翻阅、时常反思的工具箱，它构建了我理解现代医学研究的稳固基础，极大地提升了我在专业领域内的自信心和洞察力。

评分☆☆☆☆☆

非常应用，例子很多，解释得蛮好。后半部分还没仔细看，但应该不错。

评分☆☆☆☆☆

非常应用，例子很多，解释得蛮好。后半部分还没仔细看，但应该不错。

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，还不错

评分☆☆☆☆☆

深入浅出

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，还不错