具体描述
《中国科学院教材建设专家委员会规划教材·全国高等医药院校规划教材·卫生统计学》分20个章节，对卫生统计学中的相关内容作了介绍，具体内容包括定量资料的统计描述、总体均数和总体率的估计、方差分析、直线回归分析、生命统计的常用指标等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
为顺应教育部教学改革潮流和改进现有的教学模式，适应目前高等医学院校的教育现状，提高医学教学质量，培养具有创新精神和创新能力的医学人才，科学出版社在充分调研的基础上，引进国外先进的教学模式，独创案例与教学内容相结合的编写形式，组织编写了国内首套引领医学教育发展趋势的案例版教材。案例教学在医学教育中，是培养高素质、创新型和实用型医学人才的有效途径。
案例版教材版权所有，其内容和引用案例的编写模式受法律保护，一切抄袭、模仿和盗版等侵权行为及不正当竞争行为，将被追究法律责任。
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读后感
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用户评价
这本书的深度和广度都令人称赞，但它最大的亮点在于对“研究设计”和“数据伦理”的强调。统计学并不仅仅是计算工具，它根植于科学研究的土壤之中。书中花了专门的章节讨论如何设计一个无偏倚的流行病学调查，如何选择恰当的抽样方法（随机抽样、分层抽样等）来确保样本的代表性。作者告诫读者，一个设计拙劣的研究，再精密的统计分析也无法挽救其结论的有效性。这一点在涉及人类健康和公共政策的领域尤其重要。此外，数据隐私和结果的恰当解释也被提到了前所未有的高度，书中讨论了在报告敏感疾病数据时，如何平衡信息公开与个人隐私保护的伦理困境。这些内容使这本书超越了一本单纯的“技能手册”，更像是一本关于“如何成为一个负责任的科研工作者”的指导书。读完后，我感到自己不仅掌握了方法，更树立了一种严谨、审慎的治学态度。
评分这本书的封面设计深得我心，那种沉稳又不失现代感的蓝色调，配合着简洁的字体排版，立刻给人一种专业、可靠的感觉。我本身对统计学这类偏理论性的学科抱有敬畏，但翻开扉页，作者的引言却用一种非常亲切的口吻阐述了这门学科在实际生活中的应用价值，一下子拉近了距离。比如，书中对“大数定律”和“中心极限定理”的解释，没有堆砌复杂的数学公式，而是通过构建了一系列贴近日常生活的例子——比如小区停车位的中奖概率、社区体检结果的趋势分析——来阐述其核心思想。这种叙事方式极大地降低了我的阅读门槛。更让我惊喜的是，它在介绍描述性统计时，不仅仅停留于平均数、中位数这些基础概念，还深入探讨了数据可视化的重要性，书中配有大量高质量的图表范例，有些图表的美观程度甚至可以作为学术报告的参考模板。我尤其喜欢其中关于“偏态分布”的章节，作者用了一个生动的比喻，将收入分布比作一座歪斜的山峰，瞬间将抽象的概念具象化了。整体来看，这是一本非常注重可读性和实用性的教材，让人感觉学习过程是循序渐进且充满乐趣的，完全不像传统教科书那样枯燥乏味。
评分我之前尝试过几本统计学的入门读物，它们大多要么过于注重理论推导而忽略了实际操作，要么就是简单罗列软件操作步骤而缺乏背后的逻辑支撑。这本书则找到了一个绝佳的平衡点。它在讲解推断性统计，尤其是假设检验的部分时，处理得极其细腻。作者没有直接抛出复杂的P值定义，而是先通过一个“法官断案”的类比，清晰地界定了原假设和备择假设的内在逻辑冲突。这种叙事策略使得我在理解“第一类错误”和“第二类错误”时，不再是死记硬背，而是真正理解了犯错的成本与权衡。书中穿插的案例研究部分，几乎都来自公共卫生领域的前沿研究，例如某种新疫苗的有效性评估、慢性病流行趋势的预测模型等，这些案例的背景介绍详实而到位，让我能迅速进入情境。在处理回归分析时，作者非常强调模型假设的检验，而不是简单地展示R方值，这一点对于培养严谨的科学思维至关重要。读完这部分，我感觉自己不仅仅学会了如何计算，更重要的是学会了如何“批判性地思考”统计结果，这才是统计学真正的价值所在。
评分作为一名非统计学专业的学生，我对于那些晦涩难懂的公式总是望而却步。这本书的优秀之处在于，它深谙如何处理这种“知识鸿沟”。它采用了一种“先结果，后推导”的教学路径。比如，在讲解卡方检验时，它首先会展示卡方值在判断两个分类变量之间是否存在关联时的强大威力，并用几个真实的疫情数据表格来证明其有效性。只有当我们被结果所吸引，迫切想知道“为什么”时，作者才会适时地引出公式的结构。而且，公式的引入总是伴随着对每个符号的详细解释，它不会假设读者已经掌握了概率论的所有知识。书中对“置信区间”的解释也十分到位，它强调置信区间是“对未知总体参数可能落在的范围的估计”，而不是“重复抽样95%的样本均值会落在区间内”这种常见的误解。这种对概念辨析的细致入微，避免了初学者在理解上产生偏差，构建了一个扎实且不易动摇的知识地基。
评分这本书的排版和装帧质量非常高，拿到手里就能感受到制作的用心。纸张的触感细腻，即便是长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。不过，最让我印象深刻的还是它对统计软件应用的指导部分。很多教材在这个环节往往是过时或者碎片化的，但这本书的配套资源似乎是与时俱进的。它并没有强迫读者去使用某一个特定的、高深莫测的软件，而是提供了跨平台的使用思路。例如，在介绍方差分析（ANOVA）时，它不仅展示了如何输入数据，更详细地解释了输出结果中F值、自由度以及残差平方和的实际意义，并配有清晰的步骤图解。我特别喜欢书中关于“多重比较校正”的专题讨论，作者用一个非常形象的比喻——“在人群中寻找长相相似的人，总会偶然找到几个相似的，但需要更严格的标准来确认真正的‘双胞胎’”——来解释为什么需要进行校正，这比单纯记住Bonferroni校正公式有效得多。这种将复杂工具转化为直观理解的过程，是这本书最难能可贵的地方。
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