生物统计学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:373

译者:凌莉

出版时间:2010-1

价格:70.00元

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isbn号码:9787117123594

丛书系列:

图书标签:

• 生物统计
• 统计
• 数学
• 我们
• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 生物医学
• 数据分析
• 统计方法
• 科研方法
• 流行病学
• 公共卫生
• 生物信息学

好的，这是一份关于《生物统计学基础》的图书简介，内容详实，但不包含该书本身所涉及的具体生物统计学知识点（如回归分析、假设检验、方差分析等）。 --- 《数据驱动的生命科学：从观察到洞察的路径图》 导论：信息洪流中的导航罗盘 在二十一世纪的科学前沿，生命科学不再仅仅是显微镜下的细微观察，而是数据海洋中的复杂航行。从基因组测序的庞大数据集，到大规模临床试验的动态追踪，再到生态系统变量的长期监测，每一个实验设计、每一次样本采集，都伴随着海量信息的产生。然而，原始数据本身并不能等同于科学发现。真正的价值，在于如何从这些纷繁复杂、充满随机性和系统性噪音的数字中，提炼出可靠、可重复、具有生物学意义的结论。 本书《数据驱动的生命科学：从观察到洞察的路径图》，正是为致力于在这一复杂数据环境中构建坚实基础的研究人员、高级学生和行业专业人士所设计。它并非直接教授具体的统计学计算方法，而是提供一个宏观的、概念性的框架，用以理解生命科学研究中数据处理、分析流程的哲学基础与实践逻辑。我们致力于将研究者从“如何计算”的细节中抽离出来，引导他们思考“为什么需要这样计算”以及“计算结果如何服务于生物学问题”。 第一部分：研究设计的哲学与实践 在任何定量研究的开端，最关键的决策往往发生在实验开始之前。本部分深入探讨了如何构建一个健壮、高效、能够有效回答预设科学问题的研究框架。 第一章：科学提问的量化边界 本章着重于如何将一个模糊的、基于生物学直觉的假设，转化为一个可量化的、可检验的命题。我们将讨论科学研究的本质——通过排除其他可能性来确立某一特定效应的存在性。这包括对研究目标清晰界定的要求，以及理解“无效假设”和“备择假设”在概念层面的意义，而非其数学形式。我们探讨了领域特定的研究范式，例如干预性研究、观察性队列研究与横断面研究之间的根本区别，以及每种范式对数据结构和后续分析的制约。 第二章：抽样的艺术与偏倚的陷阱 生命科学研究中，我们永远无法观察所有个体。因此，抽样成为了连接样本与总体的桥梁。本章详细阐述了不同抽样方法的概念差异，如简单随机抽样、分层抽样和便利抽样。重点关注如何识别和规避在抽样过程中可能引入的系统性偏差（Bias）。我们将深入分析选择偏倚、信息偏倚等在生命科学领域常见的陷阱，并强调研究方案阶段必须预先设计机制来抵御这些潜在的威胁，确保样本的代表性和推论的有效性。 第三章：变量的分类与测量的层次 理解变量的本质是数据分析的基石。本章提供了一个清晰的分类系统，帮助研究者区分定性变量、定量变量，以及在生命科学中常见的有序变量和名义变量。我们强调了测量层次（如区间尺度与比率尺度）对后续分析方法的决定性影响。不恰当的变量定义或数据录入方式，即使使用最先进的分析工具，也可能导致完全错误的结论。本章通过案例分析，展示了如何从实验操作层面确保数据的准确性和一致性。 第二部分：数据的生命周期与质量控制 数据从实验室或现场产生到最终进入分析阶段，需要经历一系列严格的准备和净化过程。本部分关注数据的“卫生”与“结构化”。 第四章：数据采集、录入与结构化标准 现代生命科学研究往往涉及多来源数据（如高通量测序数据、影像数据、电子病历等）。本章探讨了建立统一数据采集协议的重要性。我们将详细介绍“长格式”与“宽格式”数据结构的概念，以及在处理时间序列或重复测量数据时，如何选择最合适的存储结构以匹配后续的分析需求。此外，还包括数据版本控制和可追溯性在确保科学透明度中的核心作用。 第五章：缺失值处理的伦理与策略 在实际研究中，数据缺失是常态而非例外。本章超越了简单的“删除”策略，转而讨论缺失机制的理论模型。我们区分了完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的概念，并讨论了在不同情况下，应采取何种概念性方法来合理推断或修正这些缺失，强调任何处理缺失值的操作都必须有充分的生物学或方法学依据，而非仅仅基于技术便利性。 第六章：异常值识别与生物学背景验证 异常值（Outliers）可能揭示了真正的生物学现象，也可能是测量错误或录入失误的信号。本章提供了一套系统的框架，指导研究者如何基于领域知识来判断一个极端数据点是“噪声”还是“信号”。我们将讨论识别异常值的方法论演进，强调主观判断（基于生物学合理性）在定量分析中的不可替代性。如何平衡数据平滑化与保留真实极端信息，是本章探讨的核心冲突点。 第三部分：信息呈现与结果的有效沟通 数据分析的终点并非得出数字，而是有效地传达科学发现。本部分关注如何以最清晰、最负责任的方式向同行和公众展示分析结果。 第七章：可视化：从表格到叙事的过渡 图表是生命科学研究中最有力的沟通工具。本章重点剖析了不同类型图表的信息承载力与误导性。我们详细讨论了如何选择恰当的图表类型（如散点图、箱线图、热图等）来精确映射数据分布的特征和变量间的关系。探讨了轴的刻度选择、色彩映射的科学性，以及如何设计视觉元素以突出核心发现，同时避免视觉偏见。 第八章：结果的解释与科学断言的严谨性 科学结论的有效性，最终体现在其措辞的严谨性上。本章聚焦于如何将数据分析的输出——无论其基础是何种数学模型——准确地“翻译”回原始的生物学问题。我们探讨了“相关性”与“因果性”之间在科学论证中的鸿沟，以及在报告研究发现时，必须清晰界定观察到的效应的边界条件（即效应在何种条件下可能成立或不成立）。本章鼓励研究者以批判性的眼光审视自己的推论，确保科学断言与数据证据之间保持最高的忠诚度。 结语：构建持续学习的分析思维 《数据驱动的生命科学：从观察到洞察的路径图》旨在成为研究者手中一本方法论的指南针。它不提供即插即用的公式，而是提供一套严谨的、跨越具体技术模型的思维工具箱。通过理解研究的起点、数据的旅程和结论的终点，读者将能够更自信、更批判性地驾驭日益复杂的数据驱动型生命科学研究。本书的目标是培养出不仅会使用工具，更能设计、验证和批判工具应用过程的下一代科学家。

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书写得就不怎么样，感觉作者总拿低俗当有趣，翻译更是雪上加霜。总之各种吐槽。怪不得这本书图书馆没人借，另一本同名的书却要预约才能看得到。好像有必要去办一张上海图书馆的借书卡了，也好为没有图书馆的XH校区做准备。

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外国人编的，统计也有一定的趣味性，很好

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这本书很好，有趣又有用！