Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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作者:Wayne W. Daniel (Georgia State Univ.)

出品人:

页数:960

译者:

出版时间:2008-12

价格:US $187.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470105825

丛书系列:

图书标签:

Biostatistics
Health Sciences
Statistics
Data Analysis
Epidemiology
Public Health
Research Methods
Medical Statistics
Quantitative Methods
Healthcare

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具体描述

This ninth edition of Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences should appeal to the same audience for which the first eight editions were written: advanced undergraduate students, beginning graduate students, and health professionals in need of a reference book on statistical methodology. Like its predecessors, this edition requires few mathematical prerequisites. Only reasonable proficiency in algebra is required for an understanding of the concepts and methods underlying the calculations. The emphasis continues to be on an intuitive understanding of principles rather than an understanding based on mathematical sophistication. For most of the statistical techniques covered in this edition, we discuss the capabilities of one or more software packages (MINITAB, SAS, SPSS, and NCSS) that may be used to perform the calculations needed for their application. Resulting screen displays are also shown.

理解健康科学背后的数字力量：统计学的关键作用健康科学领域的发展，离不开严谨的数据分析和科学的统计方法。从疾病的传播模式到新药的疗效评估，从公共卫生政策的制定到个体化医疗的推进，每一个重要的进步都深深植根于对海量数据的理解和挖掘。统计学，作为一门研究如何收集、分析、解释、呈现和组织数据的科学，为健康科学研究提供了不可或缺的工具和理论基础。它帮助我们从看似杂乱无章的数字中提炼出有意义的模式，揭示隐藏的联系，并做出更明智的决策。揭示健康趋势与规律：统计学在流行病学中的应用流行病学是研究人群健康状况及其影响因素的学科，统计学在其中扮演着核心角色。通过对疾病发病率、死亡率、患病率等指标的统计分析，流行病学家能够识别疾病的发生规律、监测疾病的传播趋势，并评估各种危险因素对健康的影响。例如，在传染病爆发期间，统计模型可以预测疾病的传播速度和范围，为公共卫生部门制定防控策略提供科学依据。在慢性病研究中，统计学分析可以揭示生活方式、环境因素、遗传背景等与特定疾病之间的关联，从而指导疾病的预防和管理。衡量干预效果与制定循证医疗：统计学在临床试验中的应用在医疗领域，评估新疗法、新药物的有效性和安全性是至关重要的。临床试验是检验这些干预措施的关键环节，而统计学是临床试验设计的灵魂和结果解读的基石。从随机对照试验（RCT）的设计，到样本量的计算，再到数据的分析和解释，统计学贯穿始终。统计学方法能够帮助研究人员科学地比较不同治疗组的差异，排除偏倚，并准确地评估治疗的真实效果。只有经过严格的统计学检验，一个新疗法才能被证明有效，并最终应用于临床实践，为患者带来福祉。解读医学研究的复杂性：统计学在生物医学研究中的多面性生物医学研究领域包罗万象，从基因组学、蛋白质组学到影像学、免疫学，数据量庞大且复杂。统计学为这些前沿领域提供了强大的分析工具。例如，在基因组学研究中，统计学方法用于识别与特定疾病相关的基因变异；在影像学研究中，统计学被用来分析医学图像的特征，辅助诊断；在药物研发过程中，统计学模型用于预测药物的药代动力学和药效学特征。统计学不仅帮助研究人员处理和理解这些复杂数据，还能帮助他们设计更有效的实验，提出更具创新性的研究问题。保障公共健康与优化资源配置：统计学在公共卫生管理中的作用公共卫生关注的是整个群体的健康福祉。统计学在公共卫生管理中发挥着不可替代的作用。通过对健康相关数据的收集和分析，公共卫生官员可以了解社区的健康需求，识别主要的健康问题，并评估公共卫生项目的效果。例如，统计学分析可以揭示社会经济因素与健康结果之间的关系，为制定更公平的健康政策提供依据；统计方法还可以帮助预测医疗资源的需求，优化医疗资源的分配，提高医疗服务的效率和可及性。结论：统计学——健康科学不可或缺的基石总之，统计学是理解和推动健康科学发展的关键驱动力。它为我们提供了从数据中提取洞见的框架，使我们能够更准确地认识疾病、评估干预措施、探索生命奥秘，并最终改善人类的健康水平。无论是流行病学的监测，临床试验的评估，还是生物医学的探索，亦或是公共卫生的管理，统计学都如同一个强大的指南针，指引着健康科学的研究方向，为更健康、更美好的未来贡献着不可估量的力量。

作者简介

Wayne W. Daniel is on the faculty of Georgia State University, Atlanta, Georgia.

目录信息

Preface.
1. Introduction To Biostatistics.
1.1 Introduction.
1.2 Some Basic Concepts.
1.3 Measurement and Measurement Scales.
1.4 Sampling and Statistical Inference.
1.5 The Scientific Method and the Design of Experiments.
1.6 Computers and Biostatistical Analysis.
1.7 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
2. Descriptive Statistics.
2.1 Introduction.
2.2 The Ordered Array.
2.3 Grouped Data: The Frequency Distribution.
2.4 Descriptive Statistics: Measures of Central Tendency.
2.5 Descriptive Statistics: Measures of Dispersion.
2.6 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
3. Some Basic Probability Concepts.
3.1 Introduction.
3.2 Two Views of Probability: Objective and Subjective.
3.3 Elementary Properties of Probability.
3.4 Calculating the Probability of an Event.
3.5 Bayes' Theorem, Screening Tests, Sensitivity, Specificity, and Predictive Value Positive and Negative.
Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
4. Probability Distributions.
4.1 Introduction.
4.2 Probability Distributions of Discrete Variables.
4.3 The Binomial Distribution.
4.4 The Poisson Distribution.
4.5 Continuous Probability Distributions.
4.6 The Normal Distribution.
4.7 Normal Distribution Applications.
4.8 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
5. Some Important Sampling Distributions.
5.1 Introduction.
5.2 Sampling Distributions.
5.3 Distribution of the Sample Mean.
5.4 Distribution of the Difference Between Two Sample Means.
5.5 Distribution of the Sample Proportion.
5.6 Distribution of the Difference Between Two Sample Proportions.
5.7 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
6. Estimation.
6.1 Introduction.
6.2 Confidence Interval for a Population Mean.
6.3 The t Distribution.
6.4 Confidence Interval for the Difference Between Two Population Means.
6.5 Confidence Interval for a Population Proportion.
6.6 Confidence Interval for the Difference Between Two Population Proportions.
6.7 Determination of Sample Size for Estimating Means.
6.8 Determination of Sample Size for Estimating Proportions.
6.9 Confidence Interval for the Variance of a Normally Distributed Population.
6.10 Confidence Interval for the Ratio of the Variances of Two Normally Distributed Populations.
6.11 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
7. Hypothesis Testing.
7.1 Introduction.
7.2 Hypothesis Testing: A Single Population Mean.
7.3 Hypothesis Testing: The Difference Between Two Population Means.
7.4 Paired Comparisons.
7.5 Hypothesis Testing: A Single Population Proportion.
7.6 Hypothesis Testing: The Difference Between Two Population Proportions.
7.7 Hypothesis Testing: A Single Population Variance.
7.8 Hypothesis Testing: The Ratio of Two Population Variances.
7.9 The Type II Error and the Power of a Test.
7.10 Determining Sample Size to Control Type II Errors.
7.11 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
8. Analysis Of Variance.
8.1 Introduction.
8.2 The Completely Randomized Design.
8.3 The Randomized Complete Block Design.
8.4 The Repeated Measures Design.
8.5 The Factorial Experiment.
8.6 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
9. Simple Linear Regression And Correlation.
9.1 Introduction.
9.2 The Regression Model.
9.3 The Sample Regression Equation.
9.4 Evaluating the Regression Equation.
9.5 Using the Regression Equation.
9.6 The Correlation Model.
9.7 The Correlation Coefficient.
9.8 Some Precautions.
9.9 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
10. Multiple Regression And Correlation.
10.1 Introduction.
10.2 The Multiple Linear Regression Model.
10.3 Obtaining the Multiple Regression Equation.
10.4 Evaluating the Multiple Regression Equation.
10.5 Using the Multiple Regression Equation.
10.6 The Multiple Correlation Model.
10.7 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
11. Regression Analysis: Some Additional Techniques.
11.1 Introduction.
11.2 Qualitative Independent Variables.
11.3 Variable Selection Procedures.
11.4 Logistic Regression.
11.5 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
12. The Chi-Square Distribution And The Analysis Of Frequencies.
12.1 Introduction.
12.2 The Mathematical Properties of the Chi-Square Distribution.
12.3 Tests of Goodness-of-Fit.
12.4 Tests of Independence.
12.5 Tests of Homogeneity.
12.6 The Fisher Exact Test.
12.7 Relative Risk, Odds Ratio, and the Mantel–Haenszel Statistic.
12.8 Survival Analysis.
12.9 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
13. Nonparametric And Distribution-Free Statistics.
13.1 Introduction.
13.2 Measurement Scales.
13.3 The Sign Test.
13.4 The Wilcoxon Signed-Rank Test for Location.
13.5 The Median Test.
13.6 The Mann–Whitney Test.
13.7 The Kolmogorov–Smirnov Goodness-of-Fit Test.
13.8 The Kruskal–Wallis One-Way Analysis of Variance by Ranks.
13.9 The Friedman Two-Way Analysis of Variance by Ranks.
13.10 The Spearman Rank Correlation
Coefficient.
13.11 Nonparametric Regression Analysis.
13.12 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
14. Vital Statistics.
14.1 Introduction.
14.2 Death Rates and Ratios.
14.3 Measures of Fertility.
14.4 Measures of Morbidity.
14.5 Summary.
Review Questions and Exercises.
References.
Appendix. Statistical Tables.
Answers To Odd-Numbered Exercises.
Index.
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令我印象深刻，它不仅仅停留在描述性统计和推断性统计的基础层面，更是在后续章节中深入探讨了医学研究中经常遇到的更复杂的统计方法。例如，对于生存分析的介绍，书中不仅讲解了Kaplan-Meier曲线的构建，还对Cox比例风险模型的应用场景和参数解释给出了清晰的指导，这对于我们这些需要阅读和解读临床试验报告的人来说，是极其宝贵的资源。我记得有一次在阅读一篇关于癌症预后因素的文章时，对其中提到的“风险比”感到困惑，翻开这本书，相关的章节马上就为我解开了迷雾，那些复杂的统计学含义被拆解成了易于理解的逻辑。此外，书中对实验设计原则的强调也让我受益匪浅，它教会我如何从源头上保证数据质量和分析结果的可靠性，而不是仅仅关注于如何进行事后分析。这种“防患于未然”的统计思维的培养，才是这本书最核心的价值所在，它让我明白，一个好的统计分析，始于一个好的研究设计。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学教材简直是为我量身定做的，虽然我不是什么专业的生物医学研究人员，但作为一名对健康数据分析感兴趣的门外汉，这本书的讲解方式让我感到异常亲切。一开始我对那些复杂的公式和符号感到头疼，总觉得统计学离我太遥远，但作者的叙述节奏把握得非常好，从最基础的概念讲起，比如变量的类型、概率分布的直观理解，就像拉着我的手，一步步走入统计学的殿堂。他们没有急于抛出那些高深的理论，而是用大量贴近实际的医疗案例来阐释，比如某个新药的疗效评估，某种疾病的风险因素分析，这些都让我觉得统计学不再是冰冷的数学符号，而是解决现实世界问题的有力工具。特别是对于假设检验的讲解，书里通过图示和生动的语言，把P值、置信区间这些看似抽象的概念讲得明明白白，我甚至能跟着书中的步骤自己动手算一算。这种循序渐进的教学方法，极大地增强了我的学习信心，让我觉得即便是零基础，也能啃下这块“硬骨头”。书中的习题设计也相当精妙，既有基础的计算题来巩固知识点，也有需要深度思考的应用题来锻炼分析能力，配合详尽的答案解析，每一次攻克难题都带来巨大的成就感。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的阅读体验角度来看，这本书的编排逻辑简直是教科书级别的典范。它没有将知识点堆砌在一起，而是构建了一个清晰的知识阶梯。每一章的内容都紧密承接上一章，形成一个完整的知识体系，这使得读者在学习新内容时，能够很容易地将其与已学知识点建立联系，构建起牢固的知识网络。例如，在学习了方差分析（ANOVA）之后，紧接着对多重比较方法的讨论就显得顺理成章，逻辑过渡自然流畅。作者似乎非常懂得如何引导读者的注意力，他们总是先提出一个实际问题，然后系统地介绍解决该问题的统计学工具和步骤，最后总结该工具的优势和局限性。这种“问题—方法—总结”的结构，让阅读过程充满了目标感，而不是漫无目的地浏览知识点。更细致地讲，书中的专业术语定义都非常精准且易于检索，这对于经常需要查阅特定概念的读者来说，提供了极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前看过好几本统计学的书，很多都过于学术化，读起来就像在啃枯燥的教科书，充满了生僻的术语和过于严谨的数学推导，让人读两页就想合上。但这本书的叙事风格简直是一股清流。它仿佛是一位经验丰富、耐心十足的导师在耳边娓娓道来，重点突出，脉络清晰。我特别欣赏作者在讲解复杂模型时所采取的“先建立直觉，后引入严谨”的策略。比如在讲到回归分析时，他们首先用生活化的例子解释了“拟合直线”的意义，让读者对模型的基本思想有一个感性的认识，然后再逐步引入最小二乘法的原理。这种处理方式极大地降低了入门的门槛，使得那些害怕数学的读者也能顺利跟上。更值得称赞的是，书中对统计软件的应用指导也做得非常到位，提供的操作步骤详尽且配有截图，让理论学习与实际操作无缝衔接，这一点对于希望将所学知识应用于实际数据分析的人来说，简直是太实用了。这本书的排版和图表设计也十分用心，图文并茂，重点突出，即使是反复翻阅查找知识点时，也不会感到视觉疲劳。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实用性给予极高的评价，它真正做到了理论与实践的完美结合，绝非那种只停留在理论层面空谈的书籍。特别是对各种统计检验的适用条件和选择标准的阐述，简直是临床研究人员的“决策指南”。书中用表格和流程图清晰地列出了“如果你有X类型的数据，想回答Y问题，你应该使用Z检验”，这种实用性的指导，极大地减少了初学者在面对真实数据时可能产生的选择困难和迷茫。此外，作者在讨论非参数检验时也做得非常出色，他们没有将这些方法视为次要选项，而是认真分析了在数据不满足正态性假设时，这些非参数方法的必要性和正确应用场景，这体现了作者严谨的学术态度。总而言之，这本书不仅是知识的载体，更像是一本能够随时提供帮助的工具手册，我常常在实际操作中遇到瓶颈时，翻开它就能迅速找到所需的理论支撑和操作指引，大大提高了我的工作效率和分析的准确性。

评分☆☆☆☆☆