Statistical & Data Handling Skills in Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Trans-Atlantic Pubns

作者:Ennos, Roland

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:

价格:483.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9780131955844

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 生物统计
• 数据分析
• 生物学
• 统计学
• 数据处理
• 实验设计
• 生物信息学
• 统计技能
• 科学计算
• 研究方法

《生物学统计与数据处理技能》是一本面向生物学领域研究人员、学生以及任何需要深入理解和应用生物学数据的人士的实用指南。本书旨在填补理论知识与实际操作之间的鸿沟，帮助读者掌握运用统计学方法和数据处理技术来解答生物学问题、解释实验结果并进行可靠推断的能力。 本书的核心目标： 本书的核心目标是赋能读者，使其能够： 理解生物学数据的本质： 生物学数据往往复杂、多维且充满变异性。本书将引导读者认识到不同类型生物学数据的特点、潜在的偏倚来源以及如何为不同的研究设计选择合适的数据收集和管理策略。 掌握基本的统计学原理： 即使不具备深厚的数学背景，读者也能通过本书理解生物学研究中常用的统计概念，如描述性统计、推断性统计、假设检验、置信区间等。本书强调的是统计学在生物学应用中的直观理解，而非抽象的数学推导。 学会选择和应用合适的统计分析方法： 生物学研究涉及的变量和实验设计多种多样，因此需要灵活运用不同的统计工具。本书将系统地介绍从简单的 t 检验、卡方检验到更复杂的方差分析 (ANOVA)、回归分析、多因素分析等，并详细阐述在何种情况下选择哪种方法，以及如何正确解读其结果。 掌握数据处理和可视化的基本技巧： 原始数据往往需要清洗、转换和整理才能进行有效分析。本书将介绍数据预处理的常用方法，并重点讲解如何利用统计软件进行数据可视化，以直观地展示数据模式、趋势和关系，从而更有效地沟通研究发现。 培养批判性思维和科学严谨性： 统计学是科学研究的基石，但误用或滥用统计方法可能导致错误的结论。本书将强调统计推断的局限性，指导读者如何批判性地评估他人或自己的统计分析结果，避免常见的统计谬误，确保研究的科学性和可信度。 本书的内容结构与特点： 本书将以循序渐进的方式，由浅入深地覆盖生物学数据处理和统计分析的各个方面。 第一部分：生物学数据的基础 生物学数据的多样性： 介绍不同层次的生物学数据，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、细胞学、生态学、进化生物学、行为学等领域的数据类型。 实验设计原则： 强调在实验开始前进行严谨的实验设计的重要性，包括随机化、重复、对照组、样本量估算等，这些是获得可靠数据的先决条件。 数据收集与管理： 讨论不同数据收集方法的优缺点，以及如何建立有效的数据库和数据管理系统，确保数据的准确性、完整性和安全性。 数据类型与测量尺度： 详细解释分类数据（名义、顺序）、数值数据（区间、比例）等，以及不同数据类型对统计方法选择的影响。 第二部分：描述性统计与数据探索 数据的初步审视： 介绍如何通过频率分布、直方图、箱线图等图形工具来初步了解数据的分布特征、中心趋势和离散程度。 核心描述性统计量： 讲解均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等常用统计量，以及它们在描述生物学数据时的意义。 数据探索性分析 (EDA)： 强调EDA在发现数据模式、识别异常值、检验数据假设方面的重要作用，为后续的推断性统计分析奠定基础。 第三部分：推断性统计与假设检验 抽样分布与中心极限定理： 解释为何抽样分布和中心极限定理是进行统计推断的理论基础。 假设检验的基本框架： 详细阐述零假设 (H0) 和备择假设 (H1) 的建立、检验统计量的计算、P值的解释以及犯第一类错误 (α) 和第二类错误 (β) 的概念。 单样本和双样本推断： 介绍如何进行单样本 t 检验、Z 检验，以及双样本 t 检验（独立样本、配对样本）来比较均值。 分类数据的统计分析： 讲解卡方检验 (χ²) 的原理和应用，用于分析计数数据和检测变量之间的关联性。 方差分析 (ANOVA)： 深入讲解单因素方差分析和多因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值，以及如何进行事后检验 (post-hoc tests)。 相关性与回归分析： 介绍 Pearson 相关系数和 Spearman 等级相关系数，以及简单线性回归和多元线性回归模型，用于探究变量之间的线性关系和进行预测。 第四部分：进阶统计方法与模型 非参数统计方法： 在数据不符合参数检验的假设时，介绍 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验等非参数方法。 广义线性模型 (GLMs)： 扩展到非正态分布的数据，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布等，在生物学研究中具有广泛应用。 生存分析： 讲解 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险模型，用于分析时间到事件（如存活时间、疾病复发时间）的数据。 主成分分析 (PCA) 和聚类分析： 介绍降维技术和聚类方法，用于处理高维数据，发现数据中的结构和模式，例如在基因表达数据分析中。 第五部分：数据处理工具与实践 常用统计软件介绍： 重点介绍 R 语言（及其流行包如 ggplot2, dplyr, tidyr）、Python（及其库如 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）、SPSS、GraphPad Prism 等生物学领域常用统计软件的界面、基本操作和常用功能。 数据清洗与预处理： 演示如何使用软件处理缺失值、异常值，进行数据转换（如对数转换、标准化），以及数据合并和重塑。 数据可视化技术： 重点讲解如何利用统计软件创建高质量的图表，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图、热图、韦恩图等，以及如何根据研究目的选择最合适的图表类型。 自动化与脚本编写： 鼓励读者掌握脚本编程，以提高数据处理和分析的效率，并确保结果的可重复性。 第六部分：统计推断的严谨性与伦理 多重比较问题： 解释多重比较的危害，以及 Bonferroni 校正、Holm-Bonferroni 方法、FDR 控制等校正方法。 统计报告的最佳实践： 指导读者如何清晰、准确地报告统计分析结果，包括 P 值、效应量、置信区间等关键信息。 避免常见的统计陷阱： 识别和规避 P 值操纵、过度拟合、因果关系混淆等常见统计问题。 生物信息学中的统计学： 简要介绍统计学在生物信息学领域（如基因集富集分析、序列比对统计）的应用。 本书的独特之处： 强调“为什么”和“怎么做”： 本书不仅仅是罗列公式和方法，更注重解释每种统计方法的原理、适用条件、结果的生物学意义，以及如何在实际操作中应用。 丰富的生物学实例： 全书贯穿大量来自不同生物学分支的真实案例和模拟数据，帮助读者将抽象的统计概念与具体的生物学研究联系起来。 软件工具的实际应用： 大量篇幅用于介绍和演示如何使用 R、Python 等流行软件完成数据处理和统计分析，使读者能够立即动手实践。 面向非统计学背景的读者： 语言通俗易懂，避免了过于专业的数学术语，让生物学背景的读者也能轻松掌握。 培养科学探究精神： 鼓励读者将统计学作为一种思维工具，用于提出问题、设计实验、解释现象，并最终推动科学进步。 《生物学统计与数据处理技能》是一本不可或缺的工具书，它将帮助您自信地驾驭生物学数据，从数据中提炼出有价值的见解，并以严谨的科学态度发表您的研究成果。无论您是刚入门的学生，还是经验丰富的研究员，本书都将成为您在生物学研究道路上得力的助手。

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这本书最让我感到震撼的，或许是它对于“沟通统计结果”这一环节的重视程度，这常常是教科书中最被忽视的一环。作者深知，再完美的分析，如果不能清晰、准确地传达给同行或评审人，都是功亏一篑的。书中专门有一部分篇幅详细讨论了如何构建有效的假设陈述，如何恰当地使用统计学术语来描述效应量和显著性，以及如何避免在图表中引入误导性的视觉信息。这些内容，对于任何想要将自己的研究推向更高水准的学者来说，都是无价的指导。它不仅仅教授“如何计算”，更教会了我们“如何说服”，如何用严谨的统计语言构建起坚不可摧的科学论证链条，极大地提升了我们作为科学研究人员的整体专业素养。

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这本书的装帧设计确实令人眼前一亮，封面采用了那种略带磨砂质感的纸张，摸起来非常舒服，而且色彩搭配得恰到好处，既专业又不失现代感。我尤其欣赏它在版式布局上的用心。内文的字体选择非常考究，大小适中，行距也处理得当，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。图表的呈现是本书的一大亮点，那些流程图、概念图和示例数据的可视化做得极其精美和清晰，每一个元素的位置都经过深思熟虑，使得复杂的统计概念在视觉上变得更容易被接受。装订质量也很扎实，书脊的平整度和页面的牢固度都表明了这是一本可以经受住反复翻阅和使用的工具书。光是捧在手里，就能感受到出版商在细节上花费的心思，这对于一本学术性较强的书籍来说，无疑大大提升了阅读体验，让人从翻开第一页起就充满了探索的欲望。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件工艺品。

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从一个纯粹的文本结构和逻辑组织的角度来看，这本书的叙事节奏把握得非常老道。它没有采用那种让人望而生畏的纯数学推导路径，而是采取了一种螺旋上升的学习策略。一开始引入基础概念时，语言极为平易近人，仿佛在闲聊，但随着章节的深入，它巧妙地引入了更高级的分析方法，比如在讨论了基础的方差分析之后，立刻会穿插一个需要更复杂模型才能解决的实际生物学难题，从而自然而然地将读者推向学习下一个工具的必要性。这种“先给出问题，再提供工具”的教学逻辑，比传统的“先学工具，再找问题”的模式更加引人入胜。而且，不同主题之间的衔接处理得极为流畅，很少出现生硬的章节跳跃感，使得整个知识体系的构建非常连贯和稳固。

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初次接触这本书时，我最大的期待是它能否真正地“接地气”，将那些晦涩难懂的统计学原理转化为生物学研究中实实在在可操作的技能。令我惊喜的是，作者似乎对生物学研究者的日常困境有着深刻的理解。书中的案例分析部分，我感觉就像是直接从我自己的实验数据中抽取出来的样本一样，充满了真实感。它没有停留在理论的空中楼阁，而是非常务实地指导读者如何选择合适的检验方法，如何解读软件输出的结果，以及更关键的，如何将这些结果用恰当的语言撰写进论文中去。特别是一些关于实验设计和样本量估算的章节，简直是救星一般的存在，它帮助我避免了许多以往在实验设计初期就埋下的隐患。这种“你现在需要这个，这里就是答案”的结构，极大地提高了学习效率，感觉自己像是在一位经验极其丰富的导师的身边边做边学。

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我必须承认，这本书在处理软件应用层面的内容时，展现出了令人信服的权威性和实用性。许多统计教材往往会停留在理论层面，导致读者在实际操作时手足无措，但这本书似乎预料到了这一点。它为读者提供了针对主流统计软件操作的详尽步骤指南，并且不仅仅是机械地罗列“点击A，然后选择B”，而是解释了为什么要在特定步骤选择那个选项，以及该选项背后的统计学意义是什么。这种深度解析，让那些原本对R或SPSS等软件感到畏惧的读者，也能建立起驾驭它们的信心。更重要的是，它强调了“批判性地使用软件”的理念，提醒我们算法只是工具，最终的解释权和判断力仍然掌握在研究者手中，避免了盲目相信机器计算结果的陷阱。

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