医药数理统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:祝国强

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2009-1

价格:26.90元

装帧:

isbn号码:9787040248586

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• 统计
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医药研究的科学基石：数据驱动的洞察与决策 这是一本深入探讨如何运用统计学原理和方法，以严谨、客观的态度解读和分析医药领域海量数据的指南。它并非一本罗列具体药物、疾病或治疗方案的医学教科书，而是聚焦于方法论本身，为医药研发、临床试验、流行病学研究、药物安全监测乃至卫生政策制定提供一套坚实的数据分析框架。 核心内容聚焦于“如何做”，而非“做什么”。 读者将在此书中找到的是一套系统性的工具箱，用于理解数据产生的背景、设计科学的研究方案、提取有效信息、评估结果的可靠性，并最终将数据转化为有价值的科学见解和决策依据。 本书涵盖了从基础到进阶的统计学概念，并紧密结合医药研究的实际应用场景。 一、 统计学基础与医药研究的关联： 数据是医药研究的灵魂： 详细阐述医药领域各类数据的来源、特点与挑战，包括临床试验数据、观察性研究数据、基因组学数据、电子健康记录等，并强调数据质量的重要性。 概率论的基石作用： 介绍概率的基本概念、分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）在解释生物变异、随机事件发生概率、药物疗效的个体差异等方面的应用。 描述性统计的初步画像： 讲解如何运用均值、中位数、标准差、方差、百分位数等描述性统计量，对医药数据进行初步的归纳和总结，勾勒出研究对象的典型特征和数据分布情况。例如，在药物不良反应的报告中，如何计算不良反应的发生率和严重程度。 抽样调查的设计与推断： 深入探讨不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）在医学流行病学调查、临床试验入组中的应用，以及如何通过样本数据对总体进行可靠的推断，控制抽样误差。 二、 推断性统计的严谨验证： 假设检验的核心思想： 详细讲解零假设与备择假设的构建，p值的含义与解读，第一类错误和第二类错误的权衡。这对于评估新药的疗效是否显著优于安慰剂或现有疗法至关重要。 参数估计的精确度： 介绍点估计与区间估计（置信区间）的概念，如何计算和解释药物疗效、疾病发生率等的置信区间，从而量化结果的不确定性。 t检验、卡方检验、方差分析的应用： 针对不同类型数据的比较，如比较两组患者的血压变化、分析不同治疗组别的不良反应发生率差异，以及多组均数比较等，提供详细的操作步骤和结果解读。 相关性与回归分析揭示关系： 探讨如何利用相关系数衡量两个变量之间的线性关系强度，并通过线性回归、逻辑回归等模型，预测一个变量（如药物剂量）对另一个变量（如血药浓度或疾病复发风险）的影响，并量化这种影响。 三、 高级统计方法在医药研究中的应用： 多因素分析的深度挖掘： 介绍如何使用多元回归、协方差分析等方法，在控制混杂因素（如年龄、性别、基础疾病等）的情况下，独立评估某个特定因素（如某种药物、生活方式改变）对健康结局的影响，使其结论更加稳健。 生存分析的动态评估： 详细讲解生存函数、Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等，用于分析患者的生存时间、无事件发生时间，如评估抗肿瘤药物的生存获益，或预测患者的疾病进展风险。 设计与分析复杂临床试验： 探讨随机对照试验（RCT）的设计原则，如盲法、设对照组、随机化等，并深入讲解如何分析多中心试验、交叉设计试验、适应性设计试验等复杂方案的数据。 流行病学研究的设计与统计： 讲解队列研究、病例对照研究、横断面研究等流行病学研究方法的特点，以及如何运用相对危险度、比值比等指标，分析疾病的危险因素和发病规律。 药物警戒与真实世界证据（RWE）： 介绍如何利用大规模的医疗数据（如电子病历、保险索赔数据）进行药物的不良反应监测，评估药物在真实世界中的疗效和安全性，以及基于RWE的统计分析方法。 生物统计学专题： 涉及基因组学、蛋白质组学等高通量数据分析中的统计挑战，以及生物信息学方法在药物研发中的初步应用。 贝叶斯统计方法初探： 介绍贝叶斯推断的理念，如何将先验信息与样本数据结合，进行推断，及其在某些特定医药研究场景（如罕见病研究）中的优势。 本书的读者对象广泛，包括但不限于： 医药研发人员： 药物设计、临床前研究、临床试验的设计与数据分析。 临床医生与研究人员： 理解和解读医学文献中的统计结果，进行临床科研设计，评估治疗方案的有效性。 流行病学与公共卫生专家： 设计和分析疾病监测、健康干预效果评估等研究。 生物统计学专业学生与从业者： 深入掌握统计学在生物医药领域的应用。 对量化研究方法感兴趣的卫生政策制定者。 通过阅读本书，读者将能够： 清晰地理解和评价医药研究文献中的统计学结论。 设计更科学、更严谨的医药研究方案。 熟练运用各种统计工具分析医药数据。 更准确地评估药物的疗效、安全性和风险。 为科学决策提供坚实的数据支持。 总之，本书是一部聚焦于“工具”而非“内容”的典范之作，它赋能读者掌握医药领域数据分析的强大武器，从而在瞬息万变的医学科学前沿，做出更明智、更科学的判断。它强调的是思维方式的转变：从经验驱动转向数据驱动，从直觉判断转向证据支撑。

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这本书的编排结构非常具有逻辑性，像是一个精心设计的迷宫，每走一步都有新的发现。我最欣赏它在章节布局上所体现出的“从宏观到微观，再到应用”的递进关系。起初的章节奠定了扎实的概率论和描述性统计基础，为后续的高级建模做好了铺垫。然后，作者巧妙地将这些基础知识与生物医学领域的实际问题挂钩，比如如何科学地设计一个随机对照试验（RCT）的统计方案。我发现，很多统计教材往往将理论和应用割裂开来，读完理论也无从下手，但这本书在这方面做得非常出色，每介绍一个统计工具，都会紧接着给出至少一个在药物研发或临床研究中的实例分析。这让我感觉自己不是在学习一门纯粹的数学分支，而是在掌握一项直接能解决实际问题的“技术武器”。尤其是对于多重比较校正的部分，书中不仅详细介绍了Bonferroni和Holm的方法，还讨论了它们各自的优缺点和适用场景，这种细致入微的比较分析，极大地提升了我在处理复杂数据时的决策能力。

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老实说，我是一个对“完美”有很高要求的读者，尤其是专业书籍。这本书在内容深度上是毋庸置疑的，但更让我称赞的是它在“可读性”上的平衡。我曾经尝试过一些国外引进的经典教材，那些书的严谨性令人敬佩，但阅读起来往往需要字典和极大的耐心。而《医药数理统计方法》则成功地在保持学术严谨性的同时，使用了大量贴近国内科研环境的案例和语言习惯。例如，在讲解回归分析的诊断部分时，作者非常直观地解释了残差图的形状与模型假设违背之间的关系，而不是仅仅给出一个判断公式。这种将抽象概念“图像化”和“情境化”的处理方式，极大地加快了我的学习进程。这本书的排版也值得一提，清晰的标题层级和恰到好处的留白，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。它真正体现了“授人以渔”的教学理念，让我感觉自己不仅仅是被动地接收知识，而是在主动地构建一套应对未来挑战的统计分析思维框架。

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这本《医药数理统计方法》的封面设计得相当朴实，一看就是那种致力于内容深度的专业书籍。我原本以为会是一本枯燥的教科书，但翻开之后才发现，它对统计学原理的阐述非常注重与实际医药研究的结合。比如，书中对临床试验设计中样本量估算的讲解，没有停留在纯粹的公式推导上，而是通过多个实际案例展示了不同研究设计对样本量需求的影响，这一点对于初入科研领域的研究生来说，无疑是极大的帮助。特别是它对非参数检验方法的介绍，深入浅出，清晰地指明了何时使用何种方法，避免了许多新手常犯的错误。书中的图表制作精良，清晰地展示了复杂的统计概念，大大降低了理解门槛。我尤其欣赏作者在解释假设检验时所采用的逻辑框架，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更深层次地解释了“为什么这么做”，这种思维层面的引导，远比死记硬背公式要宝贵得多。尽管篇幅不薄，但阅读体验流畅，每章节的知识点衔接自然，让人有种循序渐进的掌控感，感觉自己正在一步步构建起坚实的数理统计认知体系，为将来的数据分析工作打下了坚实的基础。

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说实话，我这本书拿到手时，有点被它的厚度吓到，感觉像是在啃一本大部头。一开始我担心内容会过于晦涩难懂，但当我真正沉下心来阅读后，才发现作者在复杂概念的阐释上，确实下了不少功夫。它不是那种只堆砌公式和术语的书，而是更像一位经验丰富的导师在耳边耐心讲解。比如，在讲解生存分析那一章时，它没有直接跳到复杂的Cox回归模型，而是先用通俗的语言解释了“时间-事件”数据的特殊性，并通过一个关于药物有效性随时间衰减的例子，逐步引入Kaplan-Meier估计。这种“搭脚手架”式的教学方法，使得原本抽象的统计学工具变得具体可感。更让我感到惊喜的是，书中穿插的许多“注意事项”和“常见误区”，这些都是我在其他教材中很少能看到的，它们像是前辈们用血泪换来的经验总结，帮我提前规避了许多可能在实际分析中遇到的陷阱。这本书的价值，不在于它提供了多少现成的“答案”，而在于它教会了我如何像一个合格的统计学家一样去“提问”和“思考”数据背后的科学问题。

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坦白讲，最初我购买这本书是抱着一种“查漏补缺”的心态，以为它不过是市面上众多统计学参考书的又一个版本。然而，这本书很快打破了我的刻板印象。它对统计推断的哲学基础进行了相当深刻的探讨，这一点是许多侧重应用的书籍所欠缺的。作者并没有回避统计学中存在的争议和局限性，例如关于P值的过度依赖和结果的解释偏差，这使得整本书的视野更加开阔和批判性。它鼓励读者去质疑数据，而不是盲目相信模型输出的结果。我特别喜欢书中对贝叶斯方法的介绍，虽然篇幅相对精炼，但其对先验信息和后验概率的阐述，为我打开了看待统计问题的新视角。这本书在保持其作为一本“方法论”书籍的硬核地位的同时，融入了对科研伦理和数据解释深度的思考，使得这本书的价值超越了单纯的技术手册范畴，更像是一本引导学者走向成熟的“工具哲学”读物。

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简明扼要还不错，就是单侧检验说得不清楚

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简明扼要还不错，就是单侧检验说得不清楚

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基础教程，不知为何与“医药”扯上关系呢

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与其他数理统计书有点重复……

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感觉离理科越来越远了，