Statistics for Evidence-Based Practice and Evaluation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Rubin, Allen

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2009-2

价格:$ 133.28

装帧:

isbn号码:9780495602897

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Evidence-Based Practice
• Evaluation
• Research Methods
• Data Analysis
• Healthcare
• Social Science
• Quantitative Research
• Statistical Analysis
• Applied Statistics

《证据性实践与评估统计学》一书，旨在为那些需要在研究、临床决策、项目评估乃至政策制定中，依赖严谨数据分析来支持其论证的人们提供一个全面而深入的统计学指南。本书并非仅是一本枯燥的统计学手册，它更侧重于如何将抽象的统计概念转化为解决实际问题的有力工具，强调统计学在“证据性实践”这一核心理念中的作用。 本书的架构设计，紧密围绕着“证据性实践”这一核心主题展开，从基础概念的铺垫，到实际应用的详解，再到进阶主题的探讨，力求为读者构建一个清晰、连贯的学习路径。 第一部分：统计学的基础语言与原则 在深入探讨具体的统计方法之前，本书首先会奠定坚实的理论基础。我们将从最根本的统计学概念入手，包括： 数据的类型与测量尺度： 深入解析不同类型的数据（如定性数据、定量数据）及其对应的测量尺度（如定类、定序、定距、定比），理解不同数据类型对统计方法选择的影响至关重要。我们将通过大量实例，展示如何准确地识别和分类数据，避免在分析过程中出现误判。 抽样的原理与方法： 科学的抽样是获得有效证据的前提。本书将详细介绍各种抽样技术，包括概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），并讨论其各自的优缺点、适用场景以及如何最大限度地减少抽样误差，确保研究结果的代表性。 描述性统计： 在分析复杂数据之前，了解数据的基本特征是必不可少的。本书将全面介绍描述性统计的方法，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）、分布形状的描述（偏度、峰度）以及数据可视化技术（直方图、箱线图、散点图、条形图）。这些工具将帮助读者快速掌握数据的概貌，发现初步的趋势和异常。 概率论基础： 概率是统计推断的基石。本书将以直观易懂的方式，介绍概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）及其在实际问题中的应用，为理解后续的推断性统计打下基础。 第二部分：统计推断的核心方法 在掌握了描述性统计的基础上，本书将带领读者进入统计推断的领域，学习如何从样本数据推断总体特征。 参数估计： 讲解如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，包括点估计和区间估计。本书将重点介绍置信区间的构建与解释，让读者理解“有信心的范围”如何反映总体参数的不确定性。 假设检验： 这是统计推断的核心内容之一。本书将系统性地介绍假设检验的基本流程、逻辑和各类检验方法。我们将涵盖： 单样本检验： 如单样本 t 检验、单样本 Z 检验，用于检验单个样本均值或比例是否与已知总体参数存在差异。 两样本检验： 如独立样本 t 检验、配对样本 t 检验、两样本 Z 检验，用于比较两个独立样本或配对样本的均值或比例是否存在差异。 方差分析 (ANOVA)： 介绍如何通过方差分析来比较三个或三个以上样本均值之间的差异，并探讨单因素和多因素方差分析的应用。 卡方检验： 重点介绍卡方检验在分析分类变量之间关系（如拟合优度检验、独立性检验）中的应用。 非参数检验： 考虑到并非所有数据都符合参数检验的假设，本书将介绍一些常用的非参数检验方法（如 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kruskal-Wallis 检验），为读者提供更广泛的数据分析工具。 第三部分：探索变量间的关系 除了描述和推断单个变量的特征，理解变量之间的关系对于揭示现象的本质至关重要。 相关分析： 介绍如何度量两个定量变量之间的线性关系强度和方向，包括皮尔逊相关系数和 Spearman 秩相关系数，并讨论相关系数的解释和注意事项。 回归分析： 这是本书的重点内容之一，因为它在预测和解释变量关系方面具有极其强大的能力。 简单线性回归： 详细介绍简单线性回归模型，包括回归方程的构建、回归系数的解释（斜率和截距）、决定系数 (R²) 的意义、残差分析以及对模型假设的检验。 多元线性回归： 扩展到包含多个自变量的多元线性回归模型，讲解如何处理多重共线性、变量选择策略，以及如何解释多个预测变量对因变量的影响。 逻辑回归： 针对二分类因变量，本书将详细介绍逻辑回归模型，包括几率比 (Odds Ratio) 的计算与解释，以及其在预测事件发生概率中的应用。 其他回归模型简介（可选）： 根据实际需要，可能还会简要介绍如泊松回归（用于计数数据）等其他常用的回归模型。 第四部分：统计学在实践中的应用与评估 将统计学理论应用于实际场景，并学会评估其有效性，是本书的最终目标。 实验设计与统计分析： 强调在进行科学实验时，良好的设计是获得可靠证据的基础。本书将介绍不同类型的实验设计，如随机对照试验 (RCTs)、队列研究、病例对照研究等，并结合具体案例说明如何在设计阶段就考虑统计分析的需求，以及如何对不同设计下的数据进行恰当的统计分析。 项目评估的统计方法： 针对项目或干预措施的有效性评估，本书将提供具体的统计工具和方法。这包括： 基线比较： 如何利用统计方法比较干预前后或干预组与对照组的差异。 效果测量： 如何量化干预措施带来的变化，并评估其统计学显著性。 因果推断的挑战： 讨论在非实验性研究中，如何通过统计方法（如倾向性评分匹配、中介分析）来尽量逼近因果关系，并强调其局限性。 统计软件的应用： 考虑到现代统计分析高度依赖软件支持，本书将融入对主流统计软件（如 R, SPSS, SAS 的某些基础功能）在实际数据分析中的应用指导。我们将通过示例代码和操作步骤，展示如何使用软件执行上述统计分析，并解释输出结果。 解读与报告统计结果： 强调如何清晰、准确地解读统计分析的结果，并将其有效地传达给不同的受众（包括非统计学专业人士）。本书将指导读者如何撰写包含统计部分的报告、研究论文或评估摘要，避免常见的误解和过度解读。 统计学中的伦理考量： 探讨在数据收集、分析和报告过程中可能遇到的伦理问题，例如数据隐私、偏倚的报告、以及对统计结果的负责任使用，确保统计学服务于公正和有效的决策。 本书的独特之处： 聚焦“证据性实践”： 本书并非孤立地教授统计知识，而是始终将统计学置于“证据性实践”的宏观框架下。每一章节的讲解都紧密围绕“如何用统计学支持决策和评估”这一主线。 理论与实践的深度融合： 理论讲解深入浅出，辅以大量来自不同领域的真实案例和模拟数据，让读者能够亲手操作，将抽象概念转化为实际技能。 强调批判性思维： 本书鼓励读者批判性地看待统计结果，理解方法的局限性，并能够识别和避免常见的统计陷阱。 面向广泛的读者群体： 无论您是初学者还是已经具备一定统计基础的研究者、临床医生、项目管理者、政策分析师，都能从本书中找到有价值的内容。 总而言之，《证据性实践与评估统计学》旨在成为您在数据驱动决策旅程中的得力助手。它将帮助您掌握必要的数据分析工具，培养严谨的统计思维，并最终能够自信地利用证据来指导您的实践和评估您的工作成效。

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