医学统计学

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出版者:人民卫生
作者:孙振球 编
出品人:
页数:809
译者:
出版时间:2002-1
价格:89.00元
装帧:
isbn号码:9787117128506
丛书系列:
图书标签:
  • 医学
  • 统计学
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  • 医学研究
  • 数据分析
  • 概率论
  • 假设检验
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具体描述

《医学统计学(第3版)》内容简介:在教育部学位管理与研究生教育司和卫生部教材办公室的规划与领导下,在全国高等医药教材建设研究会的支持与组织下,本教材分别于2002年和2005年出版了第1版与第2版,并相继出版了相应的配套教材,在7年多的教学与科学研究应用实践中,深受全国广大高等医药院校师生的欢迎和好评。

《医学统计学》是一本系统性介绍统计学原理及其在医学领域应用的书籍。本书旨在帮助读者掌握基础的统计学概念,并能够运用这些概念来理解、分析和解释医学研究中的数据。 本书内容涵盖了统计学研究的各个环节,从研究设计到数据分析,再到结果的解读。在研究设计方面,本书详细阐述了统计学在医学研究中的重要性,强调了严谨的研究设计是获得有效可靠研究结论的基础。读者将学习到不同类型的研究设计,如观察性研究(队列研究、病例对照研究、横断面研究)和实验性研究(随机对照试验),以及它们各自的优缺点和适用场景。此外,本书还会讨论抽样方法、样本量估算等关键问题,指导读者如何科学地抽取样本,确保研究结果的代表性。 在数据收集和整理方面,本书提供了关于数据类型(分类数据、数值数据)、数据编码、数据录入和数据清洗的详细指导。读者将了解如何处理缺失值、异常值,并学习创建数据库和进行基本的数据管理。 本书的核心部分是统计学方法的介绍。首先,将介绍描述性统计学,包括常用的统计量,如均数、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等,以及如何使用图表(直方图、箱线图、饼图、散点图等)来直观地展示和描述数据特征。 接着,本书将深入探讨推断性统计学。这部分内容是本书的重点,将详细介绍参数估计和假设检验的基本原理。读者将学习如何计算置信区间,以及如何进行各种类型的假设检验,如t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验等,以判断不同组别之间是否存在显著差异。 为了处理更复杂的数据关系,本书还介绍了回归分析和相关分析。读者将学习如何理解和应用线性回归、逻辑回归等模型,以探索变量之间的关系,并进行预测。相关分析部分将教授如何量化两个变量之间的线性关联强度和方向。 在医学统计学这一特定应用领域,本书将重点讲解医学研究中常用的统计方法。这包括但不限于:生存分析(Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型)用于分析时间-事件数据,如患者的生存期;诊断试验评价(敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、ROC曲线)用于评估诊断方法的准确性;以及医学研究中常见的一些特殊问题,如多重检验的校正方法。 本书的另一个重要方面是统计软件的应用。为了帮助读者将理论知识付诸实践,书中将介绍一些常用的医学统计软件,如SPSS、R或SAS,并结合实际案例展示如何使用这些软件进行数据分析。读者将学习如何导入数据、执行统计分析、生成报告和可视化结果。 最后,本书还将强调统计结果的解读和报告。读者将学会如何正确地解释统计学检验的p值和置信区间,避免常见的误解。同时,本书还将指导读者如何撰写规范的医学统计报告,清晰、准确地呈现研究方法和结果,使其易于理解和应用。 总之,《医学统计学》是一本内容全面、理论与实践相结合的著作,旨在为医学研究者、临床医生、公共卫生专业人员以及对医学统计学感兴趣的读者提供坚实的理论基础和实用的分析技能,以提升其在医学领域进行科学研究和做出循证决策的能力。

作者简介

目录信息

第一章 绪论 第一节 统计学的几个基本概念 第二节 医学统计工作的基本步骤 第三节 统计学发展简史第一篇 基本统计方法 第二章 计量资料的统计描述 第三章 总体均数的估计与假设检验 第四章 多个样本均数比较的方差分析 第五章 计数资料的统计描述 第六章 几种离散型变量的分布及其应用 第七章 X2检验 第八章 秩转换的非参数检验 第九章 双变量回归与相关 第十章 统计表与统计图第二篇 高级统计方法 第十一章 多因素实验资料的方差分析 第十二章 重复测量设计资料的方差分析 第十三章 协方差分析 第十四章 多变量数据的统计描述与统计推断 第十五章 多元线性回归分析 第十六章 logistic回归分析 第十七章 生存分析 第十八章 判别分析 第十九章 聚类分析 第二十章 主成分分析与因子分析 第二十一章 典型相关分析 第二十二章 常用统计预测方法 第二十三章 常用综合评价方法 第二十四章 量表研制与量表资料分析的统计方法 第二十五章 多水平统计模型 第二十六章 结构方程模型第三篇 医学科学研究设计 第二十七章 医学科学研究设计概述 第二十八章 观察性研究设计 第二十九章 实验研究设计 第三十章 临床试验研究设计第四篇 数据处理与统计软件应用 第三十一章 数据预处理与统计方法的选择 第三十二章 SPSS统计软件 第三十三章 SAS统计软件 第三十四章 Stata统计软件 第三十五章 数据处理的其他统计方法附录
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读后感

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用户评价

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我是一名即将毕业的大学生,在撰写毕业论文的过程中,我发现统计学知识的不足对我的研究造成了很大的困扰。原本以为只是简单地处理一下数据,结果在文献回顾和数据分析部分处处碰壁。偶然的机会,我看到了这本书,抱着试一试的心态开始阅读。这本书给我带来的不仅仅是知识,更是一种启发。它让我明白,统计学不仅仅是计算,更是一种思维方式,一种科学的思考方法。作者在书中强调了统计思维在科学研究中的重要性,如何从数据中提炼有价值的信息,如何避免常见的统计陷阱,如何客观地解读研究结果。这些内容对于提升我的研究能力非常有帮助。

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作为一名对科学研究充满好奇心的读者,我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到着迷。这本书为我打开了一扇新的大门。作者在书中详细介绍了各种统计学方法,从描述性统计到推断性统计,再到回归分析等等。他不仅讲解了这些方法的原理,还详细阐述了它们在不同研究领域的应用。让我印象深刻的是,作者在讲解过程中,始终强调理论联系实际,用大量的实际案例来印证理论的有效性,这让我对统计学的应用有了更深刻的认识。

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这本书给我带来的最大价值在于,它不仅仅教会了我如何使用统计学工具,更重要的是,它教会了我如何用统计学的思维方式去理解世界。作者在书中反复强调,统计学是一种科学的、严谨的思维模式,能够帮助我们更客观、更理性地认识事物。这种思维方式的培养,不仅对我的学术研究有益,也对我的日常生活产生了积极的影响,让我能够更好地分析问题,做出更明智的决策。

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这本书的结构安排也十分合理。它将统计学庞大的知识体系进行了清晰的划分,每个章节都专注于一个特定的主题,并有明确的学习目标。这样的结构让我能够有条不紊地进行学习,不会因为知识点的繁杂而感到不知所措。而且,作者在章节之间也做了很好的衔接,新章节的引入总是能与前一章的内容有机地联系起来,让我能够构建起一个完整的知识框架。

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我曾经对统计学抱有很大的畏惧感,觉得它晦涩难懂,充斥着各种复杂的公式和符号。但是,这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常友好的方式,将统计学的世界展现在我面前。他从最基本的概念讲起,比如“数据”是什么,“变量”有哪些类型,然后逐步深入到概率、假设检验等更高级的主题。每个概念的讲解都伴随着清晰的图示和易于理解的语言,让我不再感到迷茫。而且,书中还提供了许多练习题,让我能够及时巩固和检验自己的学习成果,这种循序渐进的学习体验让我非常有成就感。

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在阅读的过程中,我尤其欣赏作者在解释概念时的循序渐进。他不会一次性给出所有信息,而是像剥洋葱一样,一层一层地深入。比如在介绍“均值”这个概念时,他先从最简单的算术平均数讲起,然后过渡到加权平均数,最后再引出更复杂的概念,如中位数和众数,并详细解释了它们各自的适用场景和局限性。这种讲解方式让我觉得非常舒服,仿佛有一位耐心的老师在一步一步地引导我,让我能够消化和理解每一个新的知识点。而且,书中的插图也非常生动形象,图表的使用恰到好处,能够直观地展示数据分布和统计关系,极大地降低了理解的难度。

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这本书最让我感到惊喜的是,它不仅仅是传授知识,更是在培养一种批判性思维。作者在书中反复强调,统计学是一把双刃剑,如果使用不当,可能会得出错误的结论,甚至被用来误导他人。他通过一些真实的案例,揭示了数据造假、选择性报道等统计陷阱,让我意识到在接触信息时,一定要保持警惕,学会用统计学的视角去审视和分析。这种批判性思维的培养,对于我在信息爆炸的时代保持清醒的头脑至关重要。

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这本书的封面设计非常有吸引力,采用了深邃的蓝色作为主色调,搭配简洁大气的白色字体,一眼望去便能感受到其专业和严谨的气质。我本来对统计学这个领域了解不多,觉得它离我的日常学习和生活有些遥远。但当我拿到这本书,翻开第一页,我就被它独特的叙事方式所吸引。作者并没有上来就抛出各种复杂的公式和定义,而是从统计学的基本概念讲起,用生活中常见的例子来解释,比如如何通过抽样来了解一个班级的平均身高,如何分析不同教学方法对学生成绩的影响等等。这些例子非常贴切,让我瞬间就能理解统计学并非高不可攀,而是与我们的生活息息相关的工具。

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这本书的排版设计也给我留下了深刻的印象。纸张的质感非常好,触感细腻,书页的颜色也比较柔和,长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。每章的开头都会有一个引人入胜的案例,将读者迅速带入到即将要讲解的主题中。章末的总结部分则能够帮助我巩固所学内容,作者还精心设计了一些思考题,让我能够主动去运用书中的知识,而不是被动地接受。这些细节都体现了作者和出版社在制作这本书时的用心良苦。

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我是一名业余的摄影爱好者,平时喜欢用相机记录生活。最近我开始思考如何更科学地分析自己的摄影作品,比如哪些构图风格更容易吸引人,哪些光线条件下的照片更受欢迎等等。抱着这样的想法,我翻开了这本书。虽然这本书的专业性很强,但作者的语言风格却非常通俗易懂。他用大量生活化的例子来解释统计学的概念,让我觉得统计学离我并不遥远。比如在讲解“相关性”时,他会举例说明早晨的温度和人们穿衣的数量之间是否存在相关性,以及这种相关性是正相关还是负相关。这种接地气的讲解方式让我对统计学产生了浓厚的兴趣。

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真心希望有人能教教我!

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