Mathematics for Veterinary Medical Technicians pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Stumpf, Edward M./ Fritz, Frederick R./ Bradford, William W.

出品人:

页数:0

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价格:323.00元

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isbn号码:9781594607295

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• 兽医
• 兽医技术员
• 数学
• 生物医学
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• 应用数学
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• 专业教育

现代兽医护理实践中的统计学与数据分析 本书旨在为正在或计划从事兽医技术工作的专业人士提供一套坚实的统计学与数据分析基础。在当今高度依赖科学证据和精准数据进行诊断、治疗和研究的兽医学领域，熟练掌握这些工具不再是可选项，而是必备技能。本书将深入探讨统计学在兽医护理中的实际应用，从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到数据可视化和统计软件的使用，为读者提供全面而实用的指导。 第一章：统计学在兽医护理中的基石作用 本章将阐述统计学为何对于现代兽医技术至关重要。我们将探讨统计学如何帮助兽医技术人员理解和解读研究论文中的数据，评估治疗方案的有效性，分析临床试验结果，以及在日常工作中做出更明智的决策。我们将介绍统计学的基本概念，例如样本与总体、变量类型（离散与连续、分类与数值）、数据收集方法以及抽样技术。通过丰富的兽医护理案例，读者将直观地感受到统计学在提升护理质量、优化资源配置和推动兽医学发展中的核心价值。 第二章：描述性统计：概览动物健康数据 在深入分析之前，理解和概括数据的能力是至关重要的。本章将聚焦描述性统计，教授如何有效地汇总和呈现动物健康数据。我们将学习计算和解释各种统计量，包括： 集中趋势的度量： 均值、中位数和众数，以及它们在不同类型数据中的适用性。例如，在描述一群宠物的体重分布时，我们如何选择最能代表中心值的指标。 离散程度的度量： 方差、标准差和极差，用于量化数据的变异性。理解标准差对于评估个体动物的健康指标是否在正常范围内至关重要。 数据的分布： 正态分布、偏态分布等概念，以及它们对后续统计分析的影响。我们将探讨如何识别和解释数据的分布特征，例如，了解某种疾病的发病率是否呈现出特定的分布模式。 此外，本章还将详细介绍各种数据可视化技术，以直观的方式呈现数据特征： 频率分布表与直方图： 用于展示数值数据的分布情况。例如，绘制猫咪疫苗接种年龄的直方图，可以清晰地看出大多数猫咪在什么年龄段接受首次疫苗。 条形图与饼图： 用于展示分类数据的比例。例如，使用条形图对比不同犬种在特定疾病中的发病率，或使用饼图展示不同性别动物的比例。 箱线图： 有效地展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）以及识别异常值。这对于比较不同治疗组的动物反应非常有用。 散点图： 用于探索两个数值变量之间的关系。例如，观察动物的运动量与食欲之间是否存在关联。 通过掌握这些描述性统计工具，读者将能够清晰地勾勒出动物群体健康状况的“全景图”，为进一步的深入分析奠定坚实基础。 第三章：概率论基础：量化不确定性 在兽医护理中，我们经常面对不确定性，例如诊断的准确性、治疗的成功率等。本章将介绍概率论的基本概念，帮助我们量化和理解这种不确定性。我们将学习： 概率的基本定义与法则： 包括独立事件、互斥事件以及条件概率。例如，了解在已知动物有某种症状的情况下，其患某种特定疾病的概率。 离散型概率分布： 如二项分布和泊松分布，它们在计数型数据分析中非常有用。例如，使用二项分布来预测在一定数量的动物中，有多少会发生某种不良反应。 连续型概率分布： 如正态分布（高斯分布），这是统计学中最重要的分布之一。我们将深入理解正态分布的性质及其在统计推断中的核心作用，例如，理解正常血压的范围是如何由正态分布定义的。 理解概率论是进行更复杂统计推断的基础，它能帮助我们更准确地评估风险和做出基于证据的决策。 第四章：抽样分布与参数估计：从样本推断总体 在兽医实践中，我们通常无法接触到所有动物，而是从一个大的动物群体（总体）中抽取一部分（样本）进行研究。本章将重点介绍抽样分布和参数估计，这是从样本数据推断总体特征的关键。 抽样误差： 理解样本统计量与总体参数之间存在的差异，并学习如何量化这种差异。 中心极限定理： 这是一个极其重要的定理，它解释了为什么即使总体分布不服从正态分布，样本均值的抽样分布也趋向于正态分布。这将为我们进行参数估计和假设检验提供理论依据。 点估计与区间估计： 点估计： 使用单个数值来估计总体参数，例如样本均值作为总体均值的估计。 区间估计： 提供一个数值范围，我们有一定置信度认为总体参数落在这个范围内。我们将学习如何计算和解释置信区间，例如，我们计算出某种药物的有效率的95%置信区间为70%-85%，这意味着我们有95%的信心认为该药物的真实有效率在此范围内。 本章将为读者理解统计推断的逻辑打下基础，让他们能够更科学地从有限的样本数据中获取有意义的结论。 第五章：假设检验：验证研究假设 假设检验是统计学中最常用的推断方法之一，它允许我们根据样本数据来判断关于总体的某个假设是否成立。本章将系统地介绍假设检验的原理和步骤： 零假设与备择假设： 学习如何构建和表述研究中的零假设（通常是不存在差异或效应）和备择假设（我们希望证实的）。 检验统计量与P值： 了解如何计算检验统计量，以及P值的含义——即在零假设为真时，观察到当前样本数据或更极端数据的概率。我们将学习如何根据P值来做出拒绝或不拒绝零假设的决策。 第一类错误与第二类错误： 理解在假设检验中可能犯的错误，即拒绝了真实的零假设（第一类错误）或未能拒绝错误的零假设（第二类错误）。 常用的假设检验方法： t检验： 用于比较两个样本的均值是否存在显著差异，例如比较两种不同饲料对动物生长速度的影响。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或更多样本的均值是否存在显著差异，例如比较三种不同麻醉方案对术后恢复时间的影响。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，例如评估某种遗传标记与特定疾病易感性之间的关系，或分析不同性别在某种治疗反应上的差异。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设条件时（如不服从正态分布），我们将学习 Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等非参数检验方法。 通过掌握假设检验，兽医技术人员可以更严谨地评估新疗法的有效性、分析疾病的风险因素，并为临床决策提供坚实的统计学支持。 第六章：回归分析：探索变量间的关系 本章将深入探讨回归分析，这是一种强大的统计技术，用于建模和分析变量之间的定量关系。 简单线性回归： 学习如何建立一个模型来预测一个因变量（响应变量）如何随着一个自变量（预测变量）的变化而变化。例如，预测动物的年龄如何影响其血清肌酐水平。我们将学习如何解释回归系数（斜率和截距），并评估模型的拟合优度（决定系数 R²）。 复回归分析： 学习如何同时使用多个自变量来预测因变量。例如，预测动物的年龄、体重和饲料类型如何共同影响其生长速度。这将使我们能够更全面地理解影响结果的多种因素，并控制混杂变量的影响。 回归模型的诊断与评估： 学习如何检查回归模型的假设（如线性、独立性、同方差性、正态性），以及如何识别和处理异常值或强影响点。 逻辑回归： 当因变量是二分类变量（例如，疾病存在/不存在，治疗成功/失败）时，我们将学习逻辑回归模型。这对于预测动物患病的概率或评估治疗效果的二元结果非常有价值。 回归分析是识别预测因子、理解变量间相互作用以及进行预测建模的关键工具，在疾病风险评估、预后判断等方面有着广泛的应用。 第七章：数据可视化进阶：清晰传达信息 在本章中，我们将超越基础的数据图表，探索更高级和更具影响力的可视化技术，以更有效地传达复杂的数据见解。 选择合适的图表类型： 针对不同类型的数据和要传达的信息，选择最有效的可视化方式。例如，使用时间序列图展示疾病发病率随时间的变化，或使用热力图展示多个变量之间的相关性强度。 交互式可视化： 介绍如何使用工具创建交互式图表，允许用户探索数据、过滤信息和深入了解细节。例如，一个可交互的地图，展示不同地区某种疾病的流行情况。 叙事性可视化： 学习如何将数据可视化融入到叙事中，通过一系列图表和文字解释，引导读者理解数据背后的故事和结论。 避免误导性可视化： 强调在创建图表时应注意的常见陷阱，例如不恰当的坐标轴设置、颜色使用不当等，确保图表能够真实、准确地反映数据。 通过精通数据可视化，兽医技术人员能够更清晰、更具说服力地展示研究结果，与同事、兽医和客户进行有效沟通。 第八章：统计软件的应用：实践工具指南 现代统计分析离不开强大的软件支持。本章将介绍一些常用的统计软件及其在兽医护理数据分析中的应用。 R语言与RStudio： 介绍R作为一种免费、开源且功能强大的统计编程语言，以及RStudio作为其集成开发环境。我们将演示如何使用R进行数据导入、处理、可视化和各种统计分析。 Python及其统计库（如NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）： 介绍Python在数据科学领域的广泛应用，以及如何利用其丰富的库来执行统计分析和数据可视化。 SPSS或其他商业统计软件（可选）： 简要介绍一些商业统计软件的特点和基本操作，为那些在工作环境中接触到这些软件的读者提供指引。 本章将侧重于实际操作，提供代码示例和操作步骤，帮助读者将理论知识转化为实际技能，能够独立使用软件完成数据分析任务。 第九章：质量改进与持续学习 本书的最后一章将引导读者如何将所学的统计学知识应用于兽医护理的质量改进，并强调持续学习的重要性。 应用统计学进行质量改进： 探讨如何利用统计学工具来监测和评估护理流程的效率和效果，识别问题并制定改进方案。例如，分析手术并发症发生率的变化，以评估新的手术流程是否有效。 批判性评估文献： 培养读者运用统计学知识来批判性地阅读和评估兽医学研究论文的能力，辨别研究的科学性、结论的可靠性。 未来趋势与资源： 介绍兽医数据科学领域的最新发展，以及推荐进一步学习的资源，鼓励读者不断更新知识和技能，以应对不断变化的兽医护理领域。 结论 掌握本书所介绍的统计学与数据分析知识，将极大地提升兽医技术人员的专业能力和职业竞争力。它不仅能够帮助您更好地理解和解读数据，做出更科学的临床决策，还能使您在团队中扮演更关键的角色，为动物的健康和福祉做出更大的贡献。本书致力于提供实用、易懂且与时俱进的内容，让每一位有志于提升自身统计学素养的兽医护理专业人士，都能从中受益匪浅，并自信地将其应用于未来的实践中。

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