Common Statistical Methods for Clinical Research with SAS Examples, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Glenn A. Walker

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:2002-7-15

价格:USD 62.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781590470404

丛书系列:

图书标签:

• sas
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• 统计学
• 临床研究
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• 数据分析
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洞察数据，驱动决策：临床研究的统计方法与SAS实践 在日益复杂且数据驱动的临床研究领域，准确、严谨的统计分析是挖掘数据价值、指导治疗决策、推动医学进步的基石。理解并掌握适用于临床研究的统计方法，并能熟练运用强大的统计软件进行实践，是每一位研究者、统计师、临床医生以及相关领域专业人士不可或缺的核心技能。本书正是为满足这一需求而生，它并非是某个特定研究的报告，而是旨在为读者提供一个全面、深入且实践性强的统计学知识体系，帮助读者理解临床研究中常用统计方法的理论基础、适用场景，并教会读者如何利用SAS这一行业标准软件工具将这些方法付诸实践。 本书将带领读者穿越临床研究统计学的广阔天地，从基础的描述性统计，到复杂的推断性统计，再到专门针对临床试验设计的各类模型。我们关注的重点在于这些方法在“临床研究”这一特定应用场景下的独特价值与挑战。不同于一般统计学教材的抽象理论，本书紧密结合临床研究的实际需求，解释为何某些方法在这种情境下尤为重要，以及如何在真实数据中准确有效地应用它们。 理论与实践的完美融合：SAS驱动的深入解析 理解统计方法的精髓，离不开亲手实践。本书将SAS软件作为贯穿始终的实践工具。SAS因其强大的数据处理能力、广泛的统计分析功能以及在医药和临床研究领域的广泛应用而成为行业首选。本书不会仅仅展示SAS代码，而是会详细解释每一步代码背后的统计学原理，以及SAS如何实现这些统计计算。读者将学会如何使用SAS进行数据预处理，如数据清洗、转换、合并等，这是任何一项可靠分析的前提。接着，我们将深入探讨各种统计模型的SAS实现，从简单的t检验、方差分析，到回归模型、生存分析，再到更高级的模型，如混合效应模型、广义估计方程（GEE）等。 我们特别强调的是，SAS代码的编写不仅仅是为了得到结果，更是为了理解结果的生成过程，以及如何根据临床研究的具体问题调整分析策略。本书将提供丰富的SAS示例，这些示例均基于模拟的或经过匿名化处理的典型临床研究数据集，力求贴近真实研究的场景，让读者在学习过程中能够“动手做”，真正掌握将统计理论转化为实际分析的能力。通过这些实践，读者不仅能熟练操作SAS，更能建立起对统计软件的深刻理解，从而在未来的研究中更加得心应手。 从基础到前沿：覆盖临床研究的核心统计需求 本书的结构设计旨在循序渐进，逐步构建读者的统计学知识框架。 描述性统计与数据可视化： 在深入复杂的模型之前，我们首先会夯实基础。这部分将详细介绍如何使用SAS计算和呈现研究样本的人口统计学特征、基线特征以及主要研究终点的描述性统计量。我们将探讨各种图表类型（如直方图、箱线图、散点图、 Kaplan-Meier生存曲线等）在临床研究中的应用，以及如何利用SAS生成符合出版质量的高质量图表，以便直观地展示研究数据，发现潜在的模式和异常。 推断性统计： 这是本书的核心内容之一。我们将详细介绍各种参数检验和非参数检验，例如： 均值比较： 如何使用t检验、ANOVA（方差分析）等方法比较不同治疗组或亚组的均值差异，并解释其背后的假设检验原理。 比例比较： 如何使用卡方检验、Fisher精确检验等方法比较两组或多组的比例或构成比，以及在小样本情况下的应对策略。 相关性分析： 如何计算和解释Pearson、Spearman等相关系数，以及在临床研究中如何评估变量间的线性或非线性关系。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时，我们将介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，并展示其在SAS中的实现。 回归分析： 回归分析是临床研究中探索变量之间关系、预测结局以及进行混杂因素调整的强大工具。本书将深入讲解： 线性回归： 如何构建线性回归模型，解释回归系数的含义，进行模型诊断，以及在多重回归中如何处理共线性问题。 逻辑回归： 重点介绍逻辑回归在二分类结局（如疾病发生率、治疗反应）分析中的应用，包括如何估计优势比（OR），以及如何进行变量选择。 泊松回归与负二项回归： 适用于计数型结局（如事件发生次数）的分析。 有序逻辑回归： 当结局变量具有有序类别时，例如疾病严重程度等级。 生存分析： 生存分析是临床研究，尤其是长期的疾病研究、治疗效果评估中不可或缺的分析技术。本书将详细阐述： Kaplan-Meier生存曲线： 如何构建和解释生存曲线，以及Log-rank检验在比较组间生存率差异中的应用。 Cox比例风险模型： 如何使用Cox模型估计风险比（HR），并进行多因素分析，控制混杂因素的影响。 加速失效时间模型： 另一种重要的生存模型，适用于不同的假设。 重复测量与纵向数据分析： 许多临床研究涉及在不同时间点对同一研究对象进行多次测量。这被称为重复测量数据或纵向数据。本书将重点介绍： 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 这是分析纵向数据的最常用和最灵活的方法。我们将解释随机效应和固定效应的概念，以及如何利用SAS中的PROC MIXED进行分析，评估个体差异和时间效应。 广义估计方程（GEE）： GEE是另一种处理相关数据的有效方法，特别是在研究的重点是群体平均效应时。我们将介绍GEE的原理和SAS中的实现（PROC GENMOD）。 临床试验设计与抽样： 除了数据分析方法，理解临床研究的设计原则对于正确应用统计方法至关重要。本书将简要探讨： 随机对照试验（RCT）的设计原则： 如随机化、设盲、对照组设置等。 样本量估算： 如何根据研究目标、效应大小、统计功效和显著性水平来计算所需的样本量。 亚组分析与多重比较： 在进行多重比较时，如何控制I类错误的膨胀，以及如何正确解读亚组分析的结果。 面向的读者群体 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 临床研究人员： 医生、研究助理、研究协调员等，希望理解研究数据的统计学意义，并能与统计学家进行有效沟通。 生物统计学专业人士： 从事临床统计分析的生物统计学家、统计师，希望系统地学习或回顾临床研究中常用的统计方法与SAS实现。 医药研发人员： 在新药研发、医疗器械开发等领域工作，需要依赖统计分析来支持研发决策。 公共卫生与流行病学研究者： 运用统计方法研究疾病发生、传播与预防。 对临床研究统计学感兴趣的学生： 尤其是医学、统计学、生物统计学、药学等相关专业的学生。 为何选择本书 在浩如烟海的统计学文献中，本书脱颖而出，因为它： 1. 聚焦临床应用： 所有统计方法都紧密围绕临床研究的实际问题展开，避免了纯理论的枯燥，让读者感受到统计学在医学领域的力量。 2. 深度实践导向： 大量精选的SAS示例，让读者“看得懂、学得会、用得上”，真正掌握将统计理论转化为实际分析的能力。 3. 系统性与全面性： 从基础到前沿，覆盖了临床研究中绝大多数核心的统计分析方法，构建了扎实的知识体系。 4. 清晰易懂的讲解： 尽管涉及复杂概念，本书力求用清晰、直观的语言进行解释，帮助读者克服统计学的学习障碍。 通过学习本书，您将不仅能够理解临床研究报告中复杂的统计学内容，更重要的是，您将获得独立设计、分析和解读临床研究数据的能力，从而在您的研究和工作中做出更明智、更具科学依据的决策。本书将是您在临床研究统计学领域探索和前进的得力助手。

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这本书的封面设计非常朴实，以至于我最初在书店里注意到它时，几乎没有产生任何兴趣。它缺乏那种引人注目的色彩或华丽的排版，显得异常低调。然而，一旦翻开第一页，我立刻被其内容的深度和广度所吸引。作者显然是一位经验极其丰富的临床统计学家，他对各种统计方法的讲解不仅细致入微，而且充满了实践的智慧。例如，在讨论生存分析部分时，书中不仅仅停留在公式的罗列上，而是深入剖析了Cox比例风险模型在不同临床试验设计中的适用性与局限性，并且非常贴心地提供了一些非常规情况下的处理建议，这些都是教科书上很少涉及的“实战技巧”。更让我感到惊喜的是，书中对假设检验背后的哲学思考也有所着墨，让我这位老读者也对一些基础概念有了更深刻的理解。对于那些希望从“会用”统计软件工具升级到“理解”统计原理的科研人员来说，这本书绝对是不可多得的宝藏，它用一种近乎对话的方式，将复杂的概念娓娓道来，让人读起来毫不费力，却又受益匪浅。

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这本书的排版和印刷质量出乎我的意料地好。在当今许多统计书籍为了压缩成本而采用的模糊字体和拥挤的布局中，这本书的阅读体验简直是一种享受。页边距设计得恰到好处，为读者留下了足够的空间进行手写批注和画图标记，这对于深度学习者来说至关重要。更细微的观察是，书中图表的清晰度非常高，无论是散点图、箱线图还是复杂的交互作用图，线条和标签都锐利分明，这在需要经常引用或展示研究结果的场合下，极大地减少了后期重新制图的工作量。学术著作的物质载体往往被忽视，但这本书让我意识到，优质的印刷和清晰的布局本身就是提高学习效率的隐形工具。我甚至发现，书中的公式采用了统一的、易于识别的排版风格，这对于需要反复对照公式和文字描述的读者而言，极大地降低了阅读疲劳感。

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我是一个习惯于通过代码实例来学习统计概念的人，所以在阅读一本统计学著作时，我往往会将大部分注意力集中在代码块的质量上。这本书在这方面做得非常出色，它似乎完全理解了临床研究人员的需求——我们不仅需要知道“做什么”，更需要知道“如何用最有效的方式去做”。书中提供的SAS代码示例不仅是完整的、可运行的，而且注释得极其详尽，几乎是手把手地教你如何从原始数据导入、数据清洗到最终报告结果的每一个步骤。特别值得称赞的是，作者在处理缺失数据和异常值时，展示了多种不同的策略，并清晰地比较了每种策略的优劣势和计算代价。我曾经花了好几天时间调试一个复杂的混合效应模型，但通过书中提供的特定案例和代码，我很快就找到了问题所在，并成功运行了更为稳健的模型。这种将理论与高度可复现的实践紧密结合的方式，极大地提高了我的研究效率，让我对SAS的运用能力有了质的飞跃。

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坦白说，我对许多声称覆盖“所有”统计方法的教材都持怀疑态度，因为在如此广泛的领域内保持深度是非常困难的。然而，这本书在覆盖范围上的平衡感令人印象深刻。它没有盲目追求数量上的堆砌，而是对核心的临床试验统计方法进行了精心的挑选和详尽的阐述。比如，在介绍功效分析和样本量估算时，它不仅涵盖了传统的均数和比例的比较，还详细讨论了非劣效性、等效性试验的设计考量，这在现代药物研发中是至关重要的。此外，书中对贝叶斯方法在临床研究中的初步应用也给予了足够的篇幅，这表明作者紧跟学科前沿，没有让这本书停留在过时的知识体系中。阅读过程中，我感觉自己像是在听一位资深顾问的私人讲座，他知道哪些知识点是学员们最容易混淆的，并在最关键的地方提前设下了“陷阱提示”。这种教学上的预见性，是很多学术著作所缺乏的。

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这本书最独特的地方，或许在于它对“数据故事”的强调。统计分析的目的不仅仅是得出P值或置信区间，而是要用数据来讲述一个有说服力的临床故事。作者在每一个案例分析的结尾，都会引导读者思考：“我们从这些数字中学到了什么？这些发现对病患护理有何实际意义？”这种从冰冷数字到真实世界影响的转化过程，是许多纯粹的理论书籍所缺失的“灵魂”。我特别欣赏书中对报告规范的讨论，它不仅仅是简单地引用ICH指南，而是结合具体的统计输出，教我们如何撰写出既符合监管要求又具有科学严谨性的研究报告草稿。这种全流程、带着批判性思维的引导，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本临床研究方法论的“修行手册”。它塑造了一种严谨、负责任的统计实践态度，让我对自己的研究工作有了更高的标准要求。

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