具体描述
这本《医学统计学(供临床·基础·预防·护理·检验·口腔·药学等
专业用第2版)》由李晓松主编，着力突出对学生开展医学科学研究、进行研
究设计、运用统计方法分析资料、运用统计软件实现数据管理和分析、正确
解释和表达统计分析结果的综合能力培养。在文字上力求通俗易懂，在公式
上进一步淡化推导及计算过程。整个教材力图达成定位明确、内容优化、重
点突出、循序渐进、便于自学的编写特色与风格。
《医学统计学(供临床·基础·预防·护理·检验·口腔·药学等专业
用第2版)》共25章，内容涵盖了国家执业医师资格考试的全部知识点，新增
了统计方法选择与结果解释、统计分析结果的正确表达、数据管理及
EpiData软件简介、SPSS软件简介4章内容。配有《医学统计学实习指导》。
适合于临床医学、基础医学、预防医学、护理、检验、口腔及药学等专业各
年制本科生使用，同时也可供研究生、临床医师、公共卫生专业人员及相关
科研工作者参考使用。
此外，为方便教与学，编者还另外制作了与教材内容相关的光盘，内容
包括CAI课件、例题和习题数据。
作者简介
目录信息
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读后感
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用户评价
对于任何希望将数据转化为可靠临床证据的人来说，这本书都是一本不可或缺的工具书。它在数据可视化方面的讲解也极为精到，尤其是在解释如何用图表清晰地展示试验人群的人口学特征、疗效的累积发生率以及不良事件的分布时，提供的建议非常具有操作性。我过去常常为了做一个美观且信息量大的森林图而苦恼，而这本书就系统地介绍了不同类型效应值的标准误如何影响图表的宽度和置信区间的展示效果。更让我感到惊喜的是，书中对伦理学与统计学交叉领域的探讨，比如“数据监查委员会（DSMB）”的设立原则和职责范围，这在许多纯粹强调统计技术的书籍中是很少涉及的。这本书的深度在于，它不仅仅告诉你“如何算”，更重要的是告诉你“为什么这么算”以及“算出来之后如何负责任地应用”，这种对科学严谨性和职业伦理的兼顾，使得这本书的价值远超普通的技术手册范畴。
评分这本书的行文风格非常具有启发性，它不是那种枯燥的教科书，更像是一位经验丰富、富有耐心的导师在与你进行一场深入的学术对话。全书的结构组织得非常流畅，从宏观的研究设计理念，逐步深入到微观的数据处理技术，过渡得毫无生涩感。例如，在讲解如何处理缺失数据时，作者并没有简单地推荐“删除法”或“均值填补”，而是花了相当大的篇幅探讨了“多重插补法”的原理和适用条件，甚至提到了“最大似然估计”在处理缺失数据时的优越性，这显示了作者对现代统计方法论的深刻理解，并没有停留在过时的知识点上。此外，书中穿插了许多作者在实际工作中遇到的“陷阱”案例，比如样本量计算错误导致的“无效研究”和数据分析偏差导致的“误导性结论”，这些真实的教训比任何理论阐述都来得深刻，让我时刻警醒，在数据面前必须保持绝对的敬畏和审慎。
评分这本书的后半部分，专门聚焦于临床试验结果的解读与报告规范，这简直是为我这样的临床医生在面对海量文献时提供了一套“过滤系统”。作者对随机对照试验（RCT）的评价维度划分得极其精细，从最开始的随机化过程是否盲法、基线资料是否平衡，到研究中途的方案偏离（Protocol Deviations）如何影响结果的可靠性，无不详述。我特别欣赏其中关于“意向性分析（ITT）”和“符合方案集分析（PP）”的对比论述，书中明确指出，在评估药物的实际疗效时，ITT往往更接近真实世界，而这正是很多初级研究报告中容易被忽略的关键点。更重要的是，它详细讲解了如何正确解读生存分析中的“风险比”（Hazard Ratio），以及如何识别那些过度美化的P值。读完这部分，再去看那些热门期刊上的“阳性”结果，我能够迅速洞察其设计上的潜在缺陷，不再盲目追捧那些缺乏扎实统计学基础的结论，这无疑是提升我临床决策质量的重要一步。
评分我得说，这本书的实战指导意义远超我的预期，它更像是一本“统计思维”的训练手册，而非冷冰冰的公式汇编。特别是关于样本量估算的章节，我过去总觉得这部分是最玄乎的，似乎总需要依赖统计软件的黑箱操作。但这本书不一样，它用非常形象的比喻，比如把“效应量”比作我们期望看到的结果差异有多“大”，把“显著性水平”比作我们愿意承担的“假阳性风险”，把“把握度”比作我们追求的“真相捕获率”。通过对这些核心参数的深入阐述，我终于明白了，样本量估算绝不是一个凭空捏造的数字，而是研究者在研究目标、资源限制和科学严谨性之间进行的一种精妙权衡。书里还特地加入了几个典型的应用案例，比如评估一种新型降压药的有效性时，如何根据预期的降低幅度来计算所需的受试者数量。这种手把手的推导过程，让我对统计学中的“自由度”和“假设检验”有了更深刻的理解，体会到统计语言背后的逻辑力量，这对于提升我未来撰写研究方案时的说服力，绝对是大有裨益的。
评分这本关于药物研发与临床试验的专著，简直是为我这种初涉临床研究领域的“小白”量身定做的宝典。它从最基础的流行病学概念讲起，比如“病因暴露”和“结局事件”是如何被精确定义的，这一点非常关键，因为它奠定了整个研究框架的基石。接着，作者极其细致地剖析了不同研究设计的优劣，比如队列研究的前瞻性优势，病例对照研究的回顾性便捷，以及横断面研究的快照特性。尤其让我印象深刻的是，书中对混杂因素的处理部分，那段关于“匹配法”和“分层分析”的讲解，配上清晰的图表，简直是化繁为简的大师手笔。我过去总是在想，为什么同样是观察研究，有些结果就那么让人信服，有些却让人心存疑虑，这本书就解答了我所有的疑惑——核心就在于对潜在偏倚的控制与量化。它没有过多纠缠于复杂的数学公式，而是着重于研究者在实际操作中如何做出合理的决策，如何在有限的资源下设计出最能回答科学问题的方案。读完这部分，我感觉自己对“如何设计一个靠谱的临床试验”这件事，已经有了脱胎换骨的认识，准备马上用这些知识去审阅手头上正在进行的一个小型的观察性研究报告。
评分我该说什么好？
评分还算行吧，不过张菊英老师的课件更给力。。。
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评分还算行吧，不过张菊英老师的课件更给力。。。
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