具体描述
《全国中等卫生职业教育卫生部"十一五"规划教材·儿科护理(第2版)》按照新教学计划和教学大纲的内容和要求编写．教材结构与国家护士执业资格考试基本一致，有健康小儿的护理、住院小儿的基础护理及常见疾病患儿的护理。教材编写人员是来自全国七个省市的教学经验丰富、业务素质高的儿科护理高级讲师。在编写过程中。始终坚持以中等卫生职业教育的培养目标为导向，以职业技能培养为根本。在保证教材思想性和科学性的基础上，特别强调其先进性、启发性与适用性。在编写体例上，体现了护理专业的特点，以护理程序为框架，以护理诊断为核心，注重培养学生观察、分析和解决问题的能力。在编写风格上，适应了中专学生的年龄特点和学习兴趣，每章前面有引言介绍本章的学习重点、难点和学习方法指导，内容中间穿插提高学生学习兴趣的小知识及案例分析。并且使用了较多的插图和图表，减轻了学生的阅读负担，增加阅读兴趣，进一步提高学习效率。
为进一步帮助教师授课及讲解、提高学生学习兴趣、帮助理解和记忆抽象的专业知识、启发学生思考，提高学习效果，《全国中等卫生职业教育卫生部"十一五"规划教材·儿科护理(第2版)》编写组专门制作了与教材配套的教学课件、内有大量的图片和录像，可作为教师授课和学生学习时的辅助资料。
好的，以下是一份针对非儿科护理主题的、详尽的图书简介，内容围绕《高级应用统计学在生物医学研究中的实践》展开： --- 《高级应用统计学在生物医学研究中的实践》 简介：驾驭数据，驱动发现 《高级应用统计学在生物医学研究中的实践》是一部面向临床研究人员、生物医学科学家、流行病学家以及统计学专业学生的深度参考专著。本书旨在弥合理论统计学知识与复杂生物医学数据分析需求之间的鸿沟，提供一套全面、实用的方法论框架，以确保研究设计严谨、数据解释准确、研究结论具有最高的科学可信度。 在当今以大数据和精准医疗为核心的生物医学研究领域，单一的描述性统计已远远不能满足需求。真正的突破需要掌握先进的推断性统计、多层次建模、生存分析、纵向数据处理以及因果推断等复杂技术。本书正是为武装研究人员应对这些挑战而精心编纂。 第一部分：研究设计的统计基石与伦理考量 本书伊始，我们首先回归到研究设计这一至关重要的基础环节。统计思维必须内嵌于研究方案的早期阶段，而非事后补救。 第一章：研究方案的统计蓝图 详细阐述了从明确研究假设（零假设与备择假设）到选择恰当研究类型的全过程。内容涵盖：随机对照试验（RCT）的设计优化、观察性研究（队列研究、病例对照、横断面研究）的偏倚控制策略（如混杂因素的识别与处理）、样本量估算与功效分析的敏感性评估。特别关注最小有效样本量（MES）的确定，强调在资源有限和伦理要求下，如何平衡统计功效与实际可行性。 第二章：测量、数据质量与统计伦理 深入探讨测量误差的来源及其对统计推断的影响，包括信度（Reliability）与效度（Validity）的量化评估。统计伦理部分，重点剖析了选择偏倚（Selection Bias）和信息偏倚（Information Bias）在大型数据库研究中如何系统性地损害结论的外部有效性。此外，本书提供了处理缺失数据（Missing Data）的高级策略，如多重插补（Multiple Imputation, MI）的实施细节及其假设条件检验。 第二部分：经典推断与模型选择的精进 本部分是本书的核心，聚焦于如何选择并恰当应用现代统计工具来分析不同类型的数据结构。 第三章：回归分析的深化与模型诊断 超越基础的线性回归，本书详细介绍了广义线性模型（GLM），特别是针对非正态分布数据（如计数数据、比例数据）的泊松回归、负二项回归和逻辑回归的深入应用。关键内容包括：模型选择标准（AIC、BIC、残差似然检验）、模型拟合优度的系统诊断，以及如何处理多重共线性问题（VIF分析、岭回归/LASSO回归的引入）。 第四章：生存分析的复杂应用 在临床试验和预后研究中，生存数据（时间至事件）的分析至关重要。本章详述了Kaplan-Meier估计的构建与对数秩检验的原理。重点剖析Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的理论基础、对比例风险假设的检验（Schoenfeld残差），以及在需要解释特定时间点风险比时的加速失效时间模型（AFT）的应用对比。 第五章：方差分析（ANOVA）的拓展与非参数方法 讨论了在不满足参数检验基本假设时（如残差非正态性、方差不齐），如何有效运用重复测量ANOVA的混合效应模型（Mixed-Effects Models）替代传统方法。同时，提供了针对秩数据的非参数检验（如Kruskal-Wallis、Friedman检验）在特定临床情境下的适用性指导。 第三部分：高维数据与复杂结构模型的驾驭 现代生物医学研究往往涉及纵向随访数据、遗传组学数据或密集的生理信号测量，需要更强大的建模工具。 第六章：混合效应模型与纵向数据分析 本章是理解个体差异和时间依赖性效应的关键。线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM）被系统介绍，用于分析患者在不同时间点的重复测量数据。详细讲解了随机截距与随机斜率的选择、协方差结构的设定（如AR(1)、Compound Symmetry），以及如何从混合模型中提取个体轨迹和群体平均效应。 第七章：贝叶斯统计方法论的实践引入 鉴于贝叶斯方法在处理小样本、整合先验知识方面的优势，本书提供了其实用入门。内容涵盖贝叶斯推断的基本概念、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现（如Gibbs Sampling），以及如何使用专业软件包（如Stan）构建复杂的层次模型。 第八章：因果推断与处理效应的估计 这是本书的亮点之一，针对观察性研究中“相关不等于因果”的困境。重点讲解了倾向性评分（Propensity Score, PS）的构建、匹配、分层和逆概率权重（IPW）技术，以最大程度地模拟随机化环境。此外，对工具变量（Instrumental Variables, IV）和敏感性分析在控制未测量混杂因素方面的作用进行了深入探讨。 第四部分：特定领域的数据处理与报告规范 第九章：生物信息学与高通量数据中的统计应用 本章关注基因表达数据（RNA-seq, Microarray）中的常见统计挑战。包括差异表达分析中的多重检验校正（FDR控制，如Benjamini-Hochberg过程）、降维技术（PCA, t-SNE）的应用，以及生存模型在基因预后评分（Signature Score）构建中的集成。 第十章：临床研究报告标准与统计可视化 强调统计结果的透明度和可复现性。详细解读CONSORT（随机试验）和STROBE（观察性研究）声明中的统计部分要求。最后，提供高级数据可视化技术，如森林图（Forest Plots）的精确绘制、动态交互式图表（使用R/Python库），确保复杂统计结果能被临床决策者清晰理解。 --- 本书特点： 案例驱动： 所有高级方法均配有详细的真实或模拟生物医学数据集案例，使用R和Python代码片段进行复现演示。 注重原理与操作的平衡： 既解释了公式背后的统计逻辑，也提供了软件实现的关键步骤和参数设置。 面向复杂性： 聚焦于解决传统教材中因篇幅限制而无法深入讲解的实际研究难题（如非线性效应、空间相关性、多中心异质性）。 通过系统学习本书内容，研究人员将能够超越“黑箱”式的数据分析，真正理解数据的内在机制，从而提升其研究成果的质量与影响力。
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