具体描述
《医学统计学学习指导(第2版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材《医学统计学》配套教材。全书共分六个单元，每个单元包括目的要求、内容精要、练习题与参考答案以及补充题及参考答案等。目的要求主要介绍每一章按教学大纲要求掌握、熟悉和了解的内容；内容精要以简明扼要的形式总结概括该章的主要内容，可作为读者实习或复习的参考；练习题包括判断题、单选题、计算分析题、SAS结果解释与应用题、简答题和讨论题，书中给出了各类习题的参考答案。有别于国内同类参考书的是补充了大量的、不同题型的、因原教材篇幅所限未能编入的习题，供读者参考学习。
好的，这是一份针对《医学统计学学习指导》一书的、内容翔实且不包含该书任何具体内容的图书简介。 --- 图书简介：《临床研究设计与数据分析实务》 一、 聚焦临床前沿：构建坚实的科研基石 《临床研究设计与数据分析实务》是一本专为医学研究人员、临床医生、公共卫生专业人士以及希望深入理解和掌握现代生物医学数据分析技术的读者量身打造的权威指南。本书紧密围绕当前生命科学与临床医学研究中的核心挑战，系统性地梳理了从研究构思到数据解读的全过程，旨在弥合理论知识与实际操作之间的鸿沟。 在当今循证医学（EBM）日益成为医疗决策主流的时代，高质量的临床研究是推动医学进步的驱动力。《临床研究设计与数据分析实务》深刻认识到，优秀的数据分析始于严谨的研究设计。因此，本书的首要目标是为读者提供一套系统、可操作的研究规划框架。 本书详细探讨了不同研究类型的内在逻辑与适用场景。例如，我们将深入剖析队列研究（Cohort Studies）的前瞻性与回顾性设计选择，探讨如何有效控制混杂因素以提高观察性研究的内部效度；同时，对随机对照试验（RCTs）的伦理考量、样本量估算、分配隐藏、盲法实施等关键环节进行详尽阐述，确保读者能够设计出符合国际高标准（如CONSORT声明要求）的临床试验方案。 此外，本书并未局限于传统的干预性研究。我们花了大量篇幅讨论诊断性试验的评估，包括敏感性、特异性、阳性/阴性预测值以及曲线下面积（AUC）的计算与临床解释；以及预后性研究中生存分析方法的选择和Cox比例风险模型的实际应用。对于新兴的系统评价与Meta分析，本书提供了从文献检索策略、偏倚风险评估工具（如Cochrane RoB工具）到效应模型选择（固定效应模型 vs. 随机效应模型）的完整操作流程，帮助读者整合分散的知识，得出更可靠的结论。 二、 数据处理与软件应用：从原始数据到洞察力 现代医学研究的复杂性要求研究人员不仅要懂统计原理，更要精通数据处理与分析软件的操作。《临床研究设计与数据分析实务》将理论与实践紧密结合，侧重于主流统计软件在解决实际临床问题中的应用。 本书不局限于单一软件平台，而是横向涵盖了多种主流工具的优势。在描述性统计部分，我们强调了如何使用软件进行数据清洗、缺失值处理（如多重插补法）、以及异常值识别和处理的最佳实践。 在推断性统计环节，本书详细阐述了假设检验的逻辑基础——如何选择参数检验（如t检验、方差分析ANOVA）与非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）。对于方差分析，我们不仅仅停留在单因素或双因素层面，还扩展到重复测量设计（Repeated Measures）的分析，这对于纵向追踪患者随时间变化的指标至关重要。 多变量分析是本书的重中之重。我们系统介绍了多元线性回归、逻辑回归（Logistic Regression）用于预测二分类结局、以及泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用。对于回归模型的建立，本书提供了详尽的步骤指导，包括变量选择的策略（如逐步法、向前选择法）、模型拟合度的评估（如残差分析、Hosmer-Lemeshow检验），以及如何解释回归系数的临床意义（如比值比OR、风险比RR）。 特别值得一提的是，本书对于生存数据分析的讲解极具实用性。它清晰区分了Kaplan-Meier方法的原理与Log-Rank检验的应用，并深入指导读者如何运用Cox回归模型进行多因素风险因素的筛选和校正，并探讨了加速失效时间模型（AFT Models）作为替代方法的选择依据。 三、 高级主题与现代趋势：展望未来研究方向 认识到医学研究的不断发展，本书在后半部分涉猎了多个高阶和前沿主题，以帮助读者跟上时代步伐： 1. 医学诊断与分类： 详细解析了判别分析（Discriminant Analysis）在构建疾病分类模型中的作用，以及聚类分析（Cluster Analysis）在识别新的疾病表型或亚群的应用。 2. 指标相关性与降维： 针对高维生物学数据（如基因表达谱），本书介绍了主成分分析（PCA）作为数据降维的有效工具，帮助研究人员聚焦于最重要的信息载体。 3. 因果推断的新范式： 鉴于传统回归模型在观察性研究中难以彻底消除混杂偏倚，本书引入了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的原理和操作步骤，展示了如何通过匹配来模拟随机化的过程，从而更接近真实的因果效应估计。 四、 学习方法与实践导向 本书的设计理念是“理论为指导，实践为核心”。每章都配备了： “核心概念辨析”：用清晰的语言区分易混淆的统计学术语。 “临床案例剖析”：引用真实的、跨学科的临床研究实例，演示如何将所学统计方法应用于解决具体问题。 “软件操作演练”：提供基于实际数据集（模拟或脱敏数据）的步骤化操作指南，确保读者能够“边学边做”。 《临床研究设计与数据分析实务》不仅是一本参考手册，更是一位严谨的科研导师。它致力于培养读者批判性思维的能力——不仅要知道“如何计算”，更要理解“为什么选择这种方法”，以及“结果的局限性在哪里”。通过系统学习本书内容，读者将有能力独立构思、设计、执行和分析具有高度科学性和临床价值的医学研究项目，真正将数据转化为改善患者健康的有力证据。 --- 目标读者群： 硕士、博士研究生（医学、公共卫生、药学、生物信息学方向） 临床一线医生及住院医师（希望开展科研工作的） 医院科研管理人员与生物统计师 医疗卫生机构的质量控制与评估人员
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