Common Statistical Methods for Clinical Research with SAS Examples, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Glenn Walker; Jack Shostak

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2010-2

价格:$ 95.99

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isbn号码:9781607642282

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临床研究统计方法：SAS 应用指南（第三版） 精益求精，助力转化研究的科学严谨性 在日新月异的生物医学领域，严谨的临床研究是推动医学进步、改善患者生活质量的基石。而统计学，作为量化分析的强大工具，在整个研究设计、数据收集、分析解释乃至结果传播的每一个环节都扮演着至关重要的角色。本书，《临床研究统计方法：SAS 应用指南（第三版）》，正是为致力于在临床研究领域追求卓越的科研人员、统计学家、医生、药剂师以及相关专业人士量身打造的权威指南。 本书的诞生，源于对当前临床研究实践中，尤其是在数据处理和分析方面，对易于理解、操作性强的统计方法以及可靠的软件应用工具日益增长的需求。从最初的初步探索性研究，到严谨的随机对照试验，再到大规模的流行病学调查，统计学的智慧贯穿始终。本书的编写宗旨，便是将复杂的统计理论，以清晰明了的方式呈现，并紧密结合行业标准软件SAS（Statistical Analysis System）进行实践演示，从而帮助读者不仅理解“为什么”要这样做，更能掌握“如何”高效、准确地实现。 内容深度与广度的巧妙融合 本书第三版在继承前两版精华的基础上，进行了全面的更新与扩充，以反映临床研究方法学和统计分析技术的最新发展。我们深刻理解，一本优秀的教材，不仅要有扎实的理论基础，更要有贴近实际应用场景的案例。因此，本书在内容组织上，力求做到理论与实践的完美结合。 开篇奠基：严谨研究设计与基本统计概念 本书的旅程从临床研究设计的基本原则出发，为读者构筑坚实的理论基础。我们将深入探讨不同类型的临床研究设计，如观察性研究（病例对照研究、队列研究、横断面研究）和干预性研究（随机对照试验、非随机对照试验、开放标签研究等），并详细阐述它们各自的优缺点、适用场景以及如何最大程度地降低偏倚。对于研究设计的关键要素，例如样本量估算、随机化方法、盲法原则，本书将进行细致的讲解，并提供SAS程序示例，帮助读者在研究启动阶段就做好充分准备。 紧接着，我们将回归基础，深入讲解描述性统计和推断性统计的核心概念。从数据的类型（分类变量、连续变量）及其可视化呈现（直方图、箱线图、散点图等），到集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、四分位距）的计算与解释，再到概率论的基本原理，例如条件概率、贝叶斯定理等，本书将一一梳理。理解这些基本概念，是掌握后续复杂统计方法的必要前提。 核心统计分析方法：从经典到现代 本书的重点在于对临床研究中常用且关键的统计分析方法的全面介绍。 均数比较： 我们将详细阐述单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验、方差分析（ANOVA）及其扩展（如重复测量ANOVA、多因素ANOVA）的原理、适用条件、SAS实现方法以及结果的解读。这些方法对于比较不同处理组或不同时间点的均数具有至关重要的作用。 比例比较： 卡方检验（包括Fisher精确检验）、Z检验以及 Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) 检验等，这些方法将帮助读者分析分类变量之间的关联性，例如比较治疗组和对照组的疗效或不良事件发生率。 相关与回归分析： Pearson相关系数、Spearman秩相关系数的计算与解释，线性回归模型（包括简单线性回归和多元线性回归）的构建、参数估计、假设检验以及模型诊断。我们将详细讲解如何处理连续型结局变量，以及如何纳入协变量以提高模型效率。 生存分析： 在临床研究中，生存时间分析是评估治疗效果、疾病进展以及预后的关键工具。本书将深入讲解Kaplan-Meier生存曲线的绘制与比较（Log-rank检验）、Cox比例风险模型，以及如何处理删失数据。SAS的生存分析模块将成为我们实践操作的得力助手。 Logistic回归： 当研究结局是二分类变量时（如疾病是否发生、是否治愈），Logistic回归模型是首选的分析方法。本书将详细讲解二元Logistic回归、多项Logistic回归的构建、解释以及应用。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的假设条件时，非参数检验提供了重要的替代方案。我们将介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等，并说明它们在SAS中的实现。 高级统计技术与专题探讨 为了满足更广泛的研究需求，本书还涉及了一些更高级的统计技术和专题： 多重比较： 当进行多组均数或比例比较时，多重比较问题需要被审慎处理。我们将讲解Bonferroni校正、Tukey-Kramer检验等方法，以控制I类错误。 协方差分析 (ANCOVA)： ANCOVA在控制基线差异、提高检验效能方面具有重要作用，本书将深入讲解其原理和应用。 重复测量设计分析： 对于在不同时间点多次测量的重复测量数据，本书将介绍广义估计方程 (GEE) 和混合效应模型 (Mixed-effects Models) 等先进方法，并演示SAS在这些领域的应用。 缺失数据处理： 临床研究中常常遇到缺失数据问题，本书将讨论各种缺失数据机制（MCAR, MAR, MNAR），并介绍插补方法（如均值插补、回归插补、多重插补）及其在SAS中的实现。 Meta分析基础： 对于研究者希望整合现有证据，本书将提供Meta分析的基本概念和常用方法的介绍，以及SAS在Meta分析中的初步应用。 SAS 应用实践：贯穿始终的指南 贯穿全书的，是对SAS软件应用的详细指导。本书并非仅仅列举SAS代码，而是将SAS程序与统计原理紧密联系。对于每一个重要的统计方法，本书都将提供清晰、可执行的SAS程序代码，并对代码的每一部分进行详细的解释，帮助读者理解SAS的语法、数据集操作、宏功能以及过程步 (PROC) 的具体用法。 SAS数据准备与管理： 我们将从SAS数据集的创建、导入、导出、变量转换、数据集合并等基础操作入手，确保读者能够有效地管理和准备用于分析的数据。 SAS统计分析过程： 针对书中所介绍的每一种统计方法，都将给出相应的SAS过程步，例如PROC TTEST, PROC GLM, PROC FREQ, PROC LOGISTIC, PROC PHREG, PROC MEANS, PROC UNIVARIATE等，并指导读者如何理解输出结果中的各种统计量和检验信息。 SAS图形化展示： 数据可视化是理解和沟通研究结果的重要手段。本书将展示如何使用SAS/GRAPH和PROC SGPLOT等工具创建高质量的统计图表，如散点图、箱线图、生存曲线图等。 SAS宏编程基础（可选）： 对于有更高需求的读者，本书还将提供SAS宏编程的入门介绍，帮助读者提高SAS代码的重用性和效率。 特色与优势 面向临床实践： 所有案例和示例都取材于真实的临床研究场景，贴近读者的工作需求。 理论与实践并重： 深入浅出的统计理论讲解与详细的SAS程序示例相结合，帮助读者融会贯通。 SAS应用指导： 提供步骤清晰、易于理解的SAS代码，即使是SAS初学者也能快速上手。 循序渐进的学习路径： 内容组织由浅入深，从基础概念到高级技术，适合不同水平的读者。 全面的参考价值： 既是学习教材，也是研究过程中不可或缺的参考手册。 权威性与更新性： 第三版全面更新，反映了临床研究统计领域的最新进展。 目标读者 本书适合以下人群： 临床研究人员： 包括医生、研究助理、项目协调员等，希望理解研究设计和数据分析的基本原理，并能与统计学家有效沟通。 生物统计学与统计学专业学生： 学习临床研究统计方法和SAS应用的学生。 统计学家与数据分析师： 在临床研究领域工作的统计学家，需要熟悉SAS软件和特定方法的应用。 药物研发人员： 参与新药研发过程中的统计分析工作。 公共卫生研究人员： 从事流行病学和健康服务研究。 任何希望提升临床研究数据分析能力的人士。 结语 《临床研究统计方法：SAS 应用指南（第三版）》旨在成为您在复杂多变的临床研究数据分析旅程中的忠实伙伴。我们坚信，通过对本书内容的深入学习和实践，您将能够更加自信、高效地进行临床研究，为推动医学科学的发展贡献您的智慧和力量。让我们一同用严谨的统计方法，点亮转化研究的每一个环节，最终造福于人类健康。

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坦率地说，我购买这本书主要是冲着它“临床研究”这个应用导向去的。现有的很多统计书要么过于偏重理论而忽略了软件实现，要么就是纯粹的软件操作手册，缺乏扎实的统计学基础支撑。我希望能看到作者如何处理临床试验设计中特有的挑战，比如多中心数据、缺失值处理策略，或者如何恰当地进行亚组分析。我期望这本书能提供一套连贯的工作流程，从数据清洗、变量转换到模型选择和报告撰写。如果它能深入探讨某些特定临床终点（如时间到事件数据）的建模选择依据，并给出SAS代码的优化建议，那么这本书的实用价值将大大提升。我更希望它能对不同版本的SAS输出结果进行解读，毕竟不同版本间可能存在细微差异，保持分析的一致性非常重要。

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我对这本统计方法的专著抱持着一种近乎苛刻的审视态度，因为我希望它能超越市面上许多“万金油”式的统计书籍。我关注的重点在于其对前沿或高阶统计方法的覆盖程度和讲解深度。例如，在处理异质性或并发症预测时，贝叶斯方法或机器学习在临床领域的应用是否有所涉及？如果能提供一个清晰的路线图，指引读者从经典频率学派转向更现代的统计范式，那将是一次巨大的飞跃。此外，对于生物统计学中特有的伦理考量和数据安全方面的讨论，如果能穿插其中，对提升读者的全面素养将非常有帮助。我希望它不仅仅是本“怎么做”的书，更是本“为什么这么做”的深度思考指南。

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这本书的封面设计给我一种严谨、专业的印象，那种经典的统计学教科书风格，让人感觉内容会非常扎实可靠。我之前在找一本能将统计理论与实际临床数据分析紧密结合的书籍，希望能找到清晰的步骤来指导我如何运用软件解决实际问题，而不是仅仅停留在抽象的公式推导上。我期待它能提供丰富的案例研究，最好是那种真实的、有代表性的临床试验数据。如果书中的讲解能够将统计概念的引入与SAS代码的展示无缝衔接，那就太棒了，这样我可以一边学习理论，一边立刻在电脑上复现和操作，真正做到学以致用。我希望它能涵盖从基础的描述性统计到更复杂的生存分析、混合效应模型等内容，因为临床研究的复杂性要求我们掌握的工具箱要足够全面。这本书的厚度也让我感到踏实，说明内容覆盖面广，应该能成为我未来一段时间内案头必备的参考资料。

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作为一名初入临床统计领域的研究生，我需要的是那种能把我从“完全不懂”带到“能独立分析”的过渡性教材。我希望这本书的语言风格是平易近人但又不失专业深度的，就像一位经验丰富的导师在旁边耐心指导。我特别关注它在讲解假设检验或回归模型时，会不会用太多晦涩的术语而没有提供直观的理解途径。如果它能用清晰的逻辑流，一步步拆解复杂的统计概念，并清晰地指出在SAS中对应执行的语句和参数选项，那就太加分了。我尤其看重它对结果解释的部分，毕竟，算出P值只是第一步，如何将统计结果准确、无误地转化成对临床问题的回答，才是核心所在。如果它能提供针对常见统计陷阱的警示，那对新手来说将是无价之宝。

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这本书的“第三版”字样引起了我的兴趣，这通常意味着内容经过了市场的检验并进行了及时的更新。我非常关注它是否涵盖了近些年SAS软件界面的变化和新PROC的引入。很多老旧的教材在面对现代数据结构和更高效的计算方法时显得力不从心。我希望它能展示如何利用SAS的最新功能，例如在图形化界面不那么直观的复杂模型中，如何编写出简洁、高效且易于维护的宏或脚本。另外，一个好的参考书应该具备出色的索引和交叉引用系统，方便我在面对具体问题时能迅速定位到相关的理论阐述和代码示例。如果这本书的排版清晰，图表制作精良，能减少阅读时的认知负荷，那么它将是值得反复翻阅的宝藏。

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