Statistics for Toxicologists (Drug and Chemical Toxicology Series, Vol 4) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC

作者:Salsburg

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:1986-05-29

价格:USD 175.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780824775902

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Toxicology
• Drug Toxicology
• Chemical Toxicology
• Data Analysis
• Research
• Science
• Medicine
• Public Health
• Biostatistics

毒理学统计学 引言 毒理学是一个多学科领域，致力于研究有害物质（毒物）对生物体的影响。这些研究是评估化学品、药物、环境污染物以及其他潜在危险物质对人类健康和生态系统安全至关重要的基础。随着科学技术的不断发展，毒理学研究日益复杂，涉及的数据量也呈现爆炸式增长。为了从这些海量数据中提取有意义的信息、得出可靠的结论，并做出明智的风险评估和管理决策，统计学方法扮演着不可或缺的角色。 《毒理学统计学》（Statistics for Toxicologists）一书，作为“药物与化学毒理学系列”（Drug and Chemical Toxicology Series）的第四卷，旨在为毒理学研究者、学生以及所有需要理解和应用统计学在毒理学领域的研究人员提供一本全面、深入且实用的指南。本书并非一本泛泛的统计学教材，而是专注于毒理学特有的问题、数据类型和分析需求，将统计学原理与毒理学实际应用紧密结合，填补了理论统计学与毒理学实践之间的鸿沟。 本书内容梗概 本书的编写宗旨是，通过清晰的讲解和丰富的实例，使读者不仅能够掌握基本的统计概念和方法，更能理解这些方法在毒理学研究中的具体应用、局限性以及如何正确地解释结果。我们将从毒理学数据产生的基本逻辑出发，逐步深入到数据收集、清洗、描述性统计、推断性统计、实验设计原则，直至更高级的毒性建模和风险评估。 第一部分：毒理学数据基础与描述性统计 在深入探讨统计分析方法之前，理解毒理学数据的特性至关重要。毒理学研究的数据来源广泛，包括动物实验数据、流行病学数据、体外实验数据、生物标志物数据等。这些数据可能具有非正态分布、缺失值、异常值、多重共线性等特点，对后续的统计分析提出了挑战。 毒理学数据类型与收集： 本部分将详细介绍毒理学研究中常见的数据类型，如定量数据（剂量、血药浓度、器官重量）、分类数据（疾病状态、肿瘤发生率、遗传毒性结果）、排序数据（毒性分级）等。同时，也将讨论毒理学数据收集的原则，包括实验设计、样本量估算、随机化、对照组设置等，这些是确保数据质量和分析有效性的前提。 数据预处理与清洗： 原始数据往往需要经过清洗和转换才能进行分析。本部分将涵盖数据录入错误、异常值检测与处理（如Grubbs' test, Dixon's Q test）、缺失值填补方法（如均值/中位数填补、回归填补、多重填补）以及数据转换（如对数转换、Box-Cox转换）等关键技术，确保分析的稳健性。 描述性统计方法： 描述性统计是理解数据集基本特征的第一步。本书将详细介绍中心趋势度量（均值、中位数、众数）、离散度度量（方差、标准差、变异系数、四分位距）以及位置度量（百分位数、Z-score）等。特别地，将结合毒理学实例，例如描述实验动物在不同剂量暴露后的体重变化、不同处理组的生化指标分布等，来展示如何利用直方图、箱线图、散点图等图形化工具直观地展示数据特征。 第二部分：推断性统计在毒理学中的应用 描述性统计帮助我们理解数据，而推断性统计则允许我们从样本数据中对总体进行推断，并验证假设。在毒理学研究中，这对于比较不同处理组的效果、确定剂量-效应关系、评估暴露与疾病风险之间的关联至关重要。 假设检验基础： 本部分将系统讲解假设检验的原理，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平（alpha）、第一类错误（alpha错误）和第二类错误（beta错误）的概念。读者将学习如何根据研究问题选择合适的假设检验方法。 参数检验与非参数检验： 针对不同分布特性的数据，本书将介绍两类主要的推断性统计方法。 参数检验： 当数据满足特定分布假设（如正态分布）时，参数检验效率较高。我们将重点讲解t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）用于比较两个组均值，以及方差分析（ANOVA）用于比较三个及以上组均值。在毒理学中，例如比较对照组与不同剂量暴露组的肝脏酶活性差异，或者比较不同化合物对细胞毒性的影响。 非参数检验： 当数据不满足正态分布假设时，非参数检验是更稳健的选择。本书将介绍Mann-Whitney U检验（用于两独立样本）、Wilcoxon符号秩检验（用于配对样本）、Kruskal-Wallis H检验（用于三个及以上独立样本）等，并结合毒理学数据示例，展示其应用场景，例如对毒性评分进行比较。 分类数据的统计分析： 毒理学研究常涉及二项分布或泊松分布的分类数据，如肿瘤发生率、畸形率、致死率等。本部分将深入探讨卡方检验（Chi-square test）及其变种（如Fisher精确检验），用于分析分类变量之间的关联性。同时，还将介绍Logistic回归模型，用于预测二元结局（如是否发生肿瘤）的概率，并识别潜在的风险因素。 第三部分：毒性剂量-效应关系建模与暴露评估 毒理学研究的核心目标之一是理解毒物剂量与生物效应之间的关系。这有助于确定安全剂量、制定暴露限值，并进行风险评估。 回归分析： 回归分析是量化变量之间关系的重要工具。本书将详细介绍线性回归模型，用于描述一个或多个自变量（如剂量）与一个因变量（如毒性反应程度）之间的线性关系。我们将深入探讨回归系数的解释、模型拟优度（R-squared）、残差分析以及多重线性回归在控制混杂因素时的应用。 剂量-效应曲线拟合： 毒性效应往往不是线性的。本部分将介绍常用的剂量-效应模型，如Emax模型（最大效应模型）、Sigmoid Emax模型、Hill模型等，并讲解如何使用非线性回归方法拟合这些模型，从而估计EC50（半数效应浓度）、NOAEL（无观察到不良反应水平）和LOAEL（最低观察到不良反应水平）等关键毒性参数。 生物标志物与暴露评估： 生物标志物是生物体内对暴露、疾病或生理反应的客观指标。本书将讨论如何运用统计学方法分析生物标志物数据，例如使用ROC曲线（受试者工作特征曲线）评估诊断或预测的准确性，以及如何利用统计模型对人体或环境的暴露水平进行量化和评估。 第四部分：实验设计在毒理学研究中的原则与统计考量 良好的实验设计是获得可靠毒理学数据和结果的前提。统计学在实验设计阶段就应发挥重要作用。 实验设计的基本原则： 本部分将强调随机化、重复（replication）、局部控制（local control）等实验设计的基本原则。我们将讨论不同的实验设计类型，如完全随机设计（CRD）、随机区组设计（RBD）、析因设计（Factorial design）等，并分析它们各自的优缺点及其在毒理学实验中的适用性。 样本量估算： 样本量不足会导致统计功效低下，难以检测到真实的效应；样本量过大则会造成资源浪费。本书将提供基于假设检验（如t检验、ANOVA）和参数估计（如置信区间）的样本量估算方法，并介绍考虑效应大小、统计功效、显著性水平以及预期变异性的样本量计算公式和软件工具。 多中心研究与荟萃分析： 随着毒理学研究的国际化和数据共享的增加，多中心研究和荟萃分析变得日益重要。本部分将探讨如何通过统计学方法协调和整合来自不同研究的数据，以获得更稳健、更可靠的结论。 第五部分：高级毒性建模与风险评估 在掌握了基础统计方法后，本书将进一步探讨更高级的统计模型和在毒理学风险评估中的应用。 广义线性模型（GLM）： GLM是线性回归的扩展，能够处理具有非正态分布的响应变量，如泊松分布（计数数据）、二项分布（比例数据）等。在毒理学中，GLM可用于分析致死率、发病率等。 生存分析： 生存分析（Survival Analysis）关注事件发生的时间，例如动物的生存时间、肿瘤发生的时间等。本书将介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，用于分析生存数据并识别影响生存率的因素。 毒性风险评估的统计学方法： 风险评估是一个多步骤的过程，其中统计学在暴露评估、剂量-反应评估和风险特征描述中发挥核心作用。本书将介绍如何将前面章节介绍的统计模型和方法整合到风险评估框架中，例如使用统计学模型外推高剂量数据至低剂量，以及量化不确定性。 结语 《毒理学统计学》一书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导。它力求让读者认识到，严谨的统计分析是毒理学研究的基石，是连接实验观察与科学结论的桥梁。本书的编写团队深知，毒理学领域的研究者可能背景各异，因此在内容的组织上，力求循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到复杂模型。每一章节都辅以丰富的毒理学实际案例，使抽象的统计概念变得具体可感。我们希望通过本书，能够赋能毒理学研究者，让他们能够更自信、更准确地设计实验、分析数据、解释结果，并最终为保护人类健康和环境做出更大贡献。本书也欢迎读者在阅读过程中提出宝贵意见，以期未来不断完善。

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