具体描述
《公共卫生硕士(MPH)系列教材•医学统计学基础(第2版)》是一本用于公共卫生硕士(MPH)专业学位教学的教材，内容包括医学统计学的基本概念、基本原理和方法、计量资料和计数资料的统计描述、单变量的统计推断、研究设计概述等。为帮助读者更便捷地掌握统计分析方法的正确选择和有效提高数据分析的技能，《公共卫生硕士(MPH)系列教材•医学统计学基础(第2版)》的章节编排以研究设计的类型和资料性质为依据，各章以实际研究资料为案例，引出针对该类研究资料的相关统计分析方法，介绍相关统计分析方法的基本概念、知识要点、分析过程、应用条件和常见误用等。同时介绍常用的统计分析软件，如SPSS、Excel、STATA和SAS等的基本操作，以及计算机分析结果的正确解释，淡化统计公式和统计计算过程。《公共卫生硕士(MPH)系列教材•医学统计学基础(第2版)》非常方便读者针对自己实际分析资料来查找正确的统计分析方法和进行合理的结果解释。为方便读者复习巩固理论知识，每章都附有复习思考题及参考答案。
《医学统计学基础》 《医学统计学基础》是一本面向医学领域从业者和研究者的入门级统计学教材。本书旨在系统地介绍医学研究中常用的统计学概念、方法和应用，帮助读者理解和运用统计学工具解决实际医学问题。 本书内容涵盖： 统计学基本概念： 详细阐述了变量的类型（分类变量、计量变量）、数据的收集与整理方法（抽样方法、数据录入与清洗）、描述性统计（集中趋势的度量如均数、中位数、众数；离散趋势的度量如方差、标准差、极差）以及数据的可视化呈现（图表类型如直方图、散点图、箱线图等）。这些基础知识是理解后续统计方法的前提。 概率论基础： 介绍了概率的基本概念、事件的关系、条件概率、独立性以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）及其在医学研究中的意义。重点讲解了正态分布的性质及其在生物学和医学数据中的广泛应用，为推断性统计打下基础。 参数估计与假设检验： 详细介绍了点估计和区间估计的概念，以及如何在医学研究中进行参数估计。重点阐述了假设检验的基本原理、步骤和常用的检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。书中会通过大量的医学实例，说明如何根据研究设计和数据类型选择合适的统计检验方法，并正确解读检验结果。例如，如何判断两种治疗方法的效果是否有显著差异，如何评估某种疾病的发病率是否符合预期等。 医学研究设计与统计分析： 结合不同的医学研究类型，如横断面研究、队列研究、病例对照研究、随机对照试验（RCT）等，讲解相应的统计分析策略。例如，在分析RCT数据时，会强调意向性治疗分析（ITT）和符合方案分析（PP）的区别和适用场景；在分析观察性研究数据时，会讨论混杂因素的处理方法，如分层分析、多因素回归分析等。 常用统计方法在医学中的应用： 回归分析： 详细介绍线性回归、逻辑回归等模型，用于分析多个因素与结局变量之间的关系，并进行预测。例如，如何利用逻辑回归模型预测患者发生某种并发症的风险，考虑年龄、性别、基础疾病等多个因素。 生存分析： 讲解Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，用于分析影响患者生存时间或无病生存时间的因素。书中会演示如何绘制生存曲线，如何比较不同组别的生存结局，以及如何利用Cox模型评估治疗或预后因素的影响。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素方差分析和多因素方差分析，用于比较三个及以上样本均数是否存在显著性差异，并分析不同因素的主效应和交互作用。例如，比较三种不同剂量药物对血压的影响。 相关分析： 阐述Pearson相关系数和Spearman秩相关系数，用于衡量两个变量之间线性或单调关系的强度和方向。 统计软件的应用： 针对常用的统计软件（如SPSS, R），会提供基础的操作指南和示例，演示如何使用软件进行数据导入、统计分析和结果输出。这部分内容旨在提高读者的实际操作能力，能够将理论知识转化为实践。 统计学在医学文献中的解读： 引导读者如何批判性地阅读医学研究文献，理解和评估其中使用的统计方法和结果。如何识别统计上的局限性，以及如何对研究结论进行合理的解释。 《医学统计学基础》注重理论与实践的结合，通过丰富的医学案例和清晰的讲解，力求让读者在掌握基本统计理论的同时，能够熟练运用统计方法解决实际的医学研究问题，提升科研能力和临床决策水平。本书适合医学专业的本科生、研究生、科研人员、临床医生以及所有对医学统计学感兴趣的读者。
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结论性公式过多，思路链条不够完整清晰，比较适合作为复习用书
评分结论性公式过多，思路链条不够完整清晰，比较适合作为复习用书
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