高等学校统计分析软件系列教材：统计软件SPSS在医学中的应用实例教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孔晓荣，张星光 编

图书标签:

• SPSS
• 医学统计
• 统计分析
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• 应用实例
• 数据分析
• 医学研究
• 统计软件
• SPSS教程

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787811237351

版次：1

商品编码：10116801

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-09-01

用纸：胶版纸

页数：215

字数：350000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计软件SPSS在医学中的应用实例教程》基于SPSS 15．0 for Windows版本内容，从医学统计实际问题出发，详细介绍了SPSS在医学数据统计分析中的具体使用方法，包括根据实际问题选择合适的统计方法，多种统计方法的软件操作步骤及对统计分析结果的医学解释等内容。SPSS(Statistical Product and Service Solution)是世界上著名的统计分析软件之一，具有界面友好、操作简便易学、统计功能强大等特点，广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域。《统计软件SPSS在医学中的应用实例教程》具有内容充实、语言简练、图文并茂、深入浅出等特点，重点突出实用性，通过大量医学数据统计实例，为读者详细讲述SPSS在医学数据处理方面的应用方法。
　　《统计软件SPSS在医学中的应用实例教程》适用于医学高等院校相关专业的师生，医疗系统科研人员及医务工作者等，具有很好的实用价值。

内页插图

目录

第1章 统计软件SPSS概述
1.1 SPSS的特点与新增功能
1.2 SPSS的运行环境
1.3 SPSS的界面介绍
1.3.1 SPSSforWindows的启动与界面介绍
1.3.2 SPSSforWindows系统的退出
◇习题1

第2章 数据文件的处理
2.1 数据文件的建立
2.1.1 定义变量
2.1.2 录入数据
2.1.3 保存数据
2.2 数据文件的编辑
2.2.1 查看信息
2.2.2 数据的定位
2.2.3 变量的插入与删除
2.2.4 观察量的插入与删除
2.3 数据文件的预处理
2.3.1 按照某变量的值排序
2.3.2 数据文件的拆分
2.3.3 数据文件的合并
◇习题2

第3章 基本统计分析
3.1 Frequencies统计分析
3.2 Descriptives统计分析
3.3 Explore统计分析
◇习题3

第4章 t检验
4.1 单个样本t检验
4.2 两独立样本t检验
4.3 配对样本t检验
◇习题4

第5章 方差分析
5.1 方差分析简介
5.1.1 方差分析中的常见术语
5.1.2 方差分析的原理
5.1.3 方差分析的条件
5.2 单因素方差分析
5.3 随机区组设计的方差分析
5.4 析因设计的方差分析
5.5 重复测量设计的方差分析
◇习题5

第6章 协方差分析
6.1 协方差分析简介
6.1.1 基本思想
6.1.2 应用条件
6.2 完全随机设计的协方差分析
6.3 随机区组设计的协方差分析
◇习题6

第7章 X2检验
7.1 行×列资料的X2检验
7.2 四格表资料的X2检验
7.3 配对资料的X2检验
◇习题7

第8章 秩和检验
8.1 两个独立样本比较的秩和检验
8.2 多个独立样本比较的秩和检验
8.3 两个相关样本比较的秩和检验
8.4 多个相关样本比较的秩和检验
◇习题8

第9章 相关与回归分析
9.1 相关分析
9.1.1 双变量相关分析
9.1.2 偏相关分析
9.2 回归分析
9.2.1 线性回归分析
9.2.2 曲线拟合
◇习题9
第10章Logistic回归分析
10.1 非条件Logistic回归分析
10.2 条件Logistic回归分析
◇习题10

第11章 生存分析
11.1 生存分析方法简介
11.1.1 基本概念
11.1.2 生存分析的主要内容与研究方法
11.2 LifeTables过程
11.3 Kaplan-Meier过程
11.4 Cox回归模型
◇习题11

第12章 聚类分析与判别分析
12.1 聚类分析
12.1.1 K-Means聚类法
12.1.2 Hierarchical聚类法
12.2 判别分析
◇习题12

第13章 统计图
13.1 统计图的绘制
13.1.1 条形图
13.1.2 饼图
13.1.3 线图
13.1.4 散点图
13.1.5 箱图
13.1.6 面积图
13.1.7 误差条图
13.1.8 直方图
13.2 统计图的编辑
◇习题13
参考文献

精彩书摘

　　第1章　统计软件SPSS概述
　　社会科学统计软件包SPSS(Statistical Package for Social Science)是一种集成化的计算机数据统计应用软件。1968年，美国斯坦福大学的三位学生开发了最早的SPSS统计软件，并于1975年在芝加哥成立SPSS公司，至今已有40多年的发展历史。SPSS广泛应用于商业、金融、医疗卫生、市场研究、体育、农林业、科研、教育等多个行业，应用范围遍及了自然科学、技术科学及社会科学的各个领域。随着应用领域的不断扩大，SPSS改名为Statistical Product and Service Solution，即统计产品与服务解决方案，简称仍为SPSS。
　　SPSS与SAS、SYSTAT并称为国际上最有影响的三大优秀统计软件。相比而言，SAS具有完善的数据管理和统计分析功能，是熟悉统计学并擅长编程的专业人员的首选，而SPSS具有操作简便、易学易用、分析结果清晰直观的特点，是非统计学专业人员的首选。而且SPSS主要针对社会科学研究领域开发，因而更适合应用于教育科学研究，是教育科研人员必备的科研工具。
　　1.1 SPSS 的特点与新增功能
　　SPSS for Windows具有如下特点。
　　1．操作简单
　　自从1995年SPSS公司与微软公司合作开发SPSS界面后，SPSS界面变得越来越友好，操作方法也变得更为简单。SPSS forWindows界面完全是菜单式，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘输入外，大多数操作通过鼠标单击菜单命令、相关按钮、对话框中的选项等即可完成。
　　2.无须编程
　　具有第四代语言的特点，只要了解统计分析的原理，无须精通统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及功能项的选择不必花费很多时间输入而直接可以通过相关对话框的操作来完成。

前言/序言

　　随着信息时代的发展，社会各领域都存在大量的数据和信息需要人们收集和处理，在医学这一特殊领域中，大量的临床数据资料和医学科研中的实验数据等各种数据信息都需要进行科学的统计与分析，才能得到正确的统计分析结果和科学的结论。因此，对医学数据信息的采集、存储、整理和统计分析这一系列处理过程就显得非常重要，而SPSS正是一款能够进行数据信息处理的、功能强大的统计分析软件。
　　SPSS（StatisticalPrOductandSe而ceSOlution）是世界上著名的统计分析软件之一，具有界面友好、操作简便易学、统计功能强大等特点，广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域。本书从医学统计实际应用角度出发，针对临床医务人员及医学科研人员在工作中经常遇到的医学统计学问题，详细介绍了sF’SS软件在医学数据统计分析中的具体使用方法，包括根据实际问题选择合适的统计方法、多种统计方法的软件操作步骤及对统计分析结果的医学解释等内容。本书具有内容充实、语言简练、图文并茂、深入浅出等特点，具有很强的实用性和参考价值。
　　本书适用于医学高等院校相关专业的师生、医疗系统科研人员及医务工作者等，特别适合作为医学类本科生、研究生的辅助教材或医务工作者的培训教材和继续教育用书。建议读者应具备一定的医学统计知识基础，以便更好地利用SPSS的强大统计分析功能。
　　本书基于SPSS15.0forwindows版本编写，全书共分13章，通过大量医学统计具体案例详细介绍了在SPSS软件系统环境下医学统计分析中常用方法的具体操作步骤。各章节的主要内容如下。第1章为概述部分，概括介绍SPSS软件特点及界面。第2章主要介绍了sPSS软件中数据文件的建立、编辑及处理方法。第3～12章为本书的核心部分，主要介绍SPSS中常用的统计功能模块在医学统计应用中的具体操作步骤，其中包括Frequencies、Descriptives、Explore三种基本统计分析方法和t检验、方差分析、协方差分析、卡方检验、秩和检验、相关与回归分析、Logistic回归分析、生存分析及聚类分析与判别分析等统计方法。第13章介绍了统计图的制作与编辑方法。书中实例的数据文件可通过出版社网站下载获得。
　　本书采用图文并茂的方式，重点突出实用性，力求为从事医务工作的读者提供一本简明易懂且非常切合实际需要的工具书，能够帮助读者迅速掌握统计软件SPSS在医学统计方面的应用方法。
　　本书由孔晓荣、张星光主编，在编写过程中参阅了大量的相关参考文献，还参阅了近年来国内医学统计学文献，在此向相关作者表示衷心的感谢。
　　由于编者水平有限，书中难免有疏漏与不足之处，还望读者提出宝贵意见，批评指正，以利提高。
　　编者
　　2009年8月

《SPSS在医学中的应用实例教程》 本书是一本面向医学专业学生、研究人员及临床工作者的统计分析软件应用教程，旨在帮助读者掌握如何运用SPSS统计软件解决医学研究中的实际问题。通过大量的临床案例和真实数据，本书循序渐进地引导读者学习SPSS软件的操作，理解统计分析的基本原理，并能够独立完成从数据录入、整理到统计推断和结果解读的全过程。 本书内容概览： 第一部分：SPSS软件基础与数据管理 1. SPSS软件概览与安装： 介绍SPSS软件的界面构成、基本功能以及安装配置方法。 2. 数据录入与编辑： 详细讲解如何在SPSS中创建、录入、修改和删除数据。包括变量定义（变量名、类型、标签、值标签、缺失值等）、数据编码、数据转换（如计算新变量、合并变量、重编码变量）等实用技巧。 3. 数据管理与预处理： 涵盖数据筛选、选择、排序、分割文件、合并文件等数据管理操作，确保分析前数据的准确性和完整性。重点讲解缺失值处理策略，如删除法、均值替代法、回归替代法等，并分析其优缺点。 第二部分：医学统计分析方法与SPSS实现 本部分将医学研究中常用的统计分析方法与SPSS软件的实现相结合，通过具体案例进行讲解。 1. 描述性统计分析： 基本概念： 频率、百分比、均数、中位数、众数、标准差、方差、四分位数、百分位数等。 SPSS实现： 使用“描述”对话框、频率分析、交叉表分析等功能，生成频数表、百分比图、柱状图、饼图等，直观展示数据分布特征。 医学应用： 描述患者基本信息（年龄、性别、疾病分型等）、治疗效果的分布情况、不良反应的发生频率等。 2. 推断性统计分析（参数检验）： t检验（独立样本t检验、配对样本t检验、单样本t检验）： 原理与适用条件： 介绍t检验的基本原理、假设条件及其在不同医学场景下的应用。 SPSS实现： 详细演示如何通过SPSS的“比较均值”菜单执行各种t检验，包括如何设置检验变量和分组变量，以及如何解读p值和置信区间。 医学应用： 比较两组患者在某项生理指标上的差异（如治疗组与对照组血压变化），评估同一组患者治疗前后指标的变化（如手术前后血红蛋白水平）。 方差分析（单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析）： 原理与适用条件： 讲解方差分析用于比较三个及以上组别均数差异的原理，以及多因素方差分析如何处理多个影响因素。 SPSS实现： 分步指导读者使用SPSS进行单因素和多因素ANOVA分析，包括事后检验（如Tukey、Bonferroni）和多重比较。 医学应用： 比较不同治疗方案对患者疗效的影响，分析药物剂量、患者年龄、性别等多因素对疾病进展速度的影响。 Z检验（适用于大样本）： 简要介绍Z检验的应用场景，并说明SPSS中如何通过其他过程间接实现（如t检验在大样本下的近似）。 3. 推断性统计分析（非参数检验）： 当数据不符合参数检验条件时： 介绍非参数检验的必要性，以及其基本思想。 Mann-Whitney U检验（独立样本）： 相当于独立样本t检验的非参数版本。 Wilcoxon符号秩检验（配对样本）： 相当于配对样本t检验的非参数版本。 Kruskal-Wallis H检验（独立样本）： 相当于单因素方差分析的非参数版本。 Friedman检验（配对样本）： 相当于重复测量方差分析的非参数版本。 SPSS实现： 演示如何在SPSS中选择和执行这些非参数检验，以及如何解读其结果。 医学应用： 当研究数据非正态分布或数据为等级资料时，用于比较组间差异。 4. 分类变量的统计分析： 卡方检验（χ²检验）： 原理与适用条件： 讲解卡方检验用于分析两个分类变量之间关联性的原理，包括拟合优度卡方检验和独立性卡方检验。 SPSS实现： 详细演示如何使用SPSS的“交叉表”功能进行卡方检验，包括 Yates's Correction（连加校正）和Fisher's Exact Test（Fisher精确检验）的应用。 医学应用： 分析疾病与特定危险因素（如吸烟与肺癌）、治疗方法与预后（如手术与内科治疗生存率）、基因型与药物反应等是否存在关联。 Kappa检验： 原理与适用条件： 介绍Kappa检验用于评价两个评分者或两种诊断方法之间一致性程度的原理。 SPSS实现： 演示Kappa检验的执行和结果解读。 医学应用： 评估不同医生诊断同一类疾病的一致性，或评价两种检测方法的符合程度。 5. 相关与回归分析： Pearson相关分析： 原理与适用条件： 讲解Pearson相关系数用于衡量两个连续变量之间线性相关强度的原理。 SPSS实现： 演示SPSS中“相关”对话框的使用，包括计算Pearson相关系数、Spearman等级相关系数，以及P值和置信区间的解释。 医学应用： 研究体重与血压、血糖与血脂、年龄与免疫指标等变量之间的线性关系。 线性回归分析（简单线性回归、多元线性回归）： 原理与适用条件： 介绍回归模型用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间关系，以及如何构建预测模型。 SPSS实现： 详细指导读者使用SPSS进行简单和多元线性回归分析，包括模型拟合度（R²）、回归系数的解释、变量的显著性检验。 医学应用： 预测患者的住院天数、预测疾病复发的风险、分析影响药物疗效的因素。 逻辑回归分析： 原理与适用条件： 介绍逻辑回归用于预测二分类结果（如发病/不发病、治愈/未治愈）的原理。 SPSS实现： 演示SPSS中二元逻辑回归的执行，包括Odds Ratio (OR)的计算和解释。 医学应用： 预测患者患某种疾病的风险，分析影响治疗成功的概率的因素。 6. 生存分析： Kaplan-Meier生存曲线： 原理与适用条件： 介绍生存分析用于研究时间事件（如生存时间、复发时间）的模型。 SPSS实现： 演示Kaplan-Meier生存曲线的绘制，以及Log-rank检验用于比较不同组别生存率的差异。 医学应用： 分析不同治疗方案对患者总生存期、无进展生存期或复发时间的影响。 Cox比例风险回归模型： 原理与适用条件： 介绍Cox模型用于分析多个因素对生存时间影响的原理。 SPSS实现： 演示Cox比例风险回归模型的构建和解读，包括Hazard Ratio (HR)的计算。 医学应用： 识别影响患者生存率的独立危险因素。 第三部分：高级SPSS应用与数据可视化 1. 重复测量设计的数据分析： 概念与SPSS实现： 讲解重复测量设计的特点，以及SPSS中如何处理此类数据（如使用“通用线性模型”中的“重复测量ANOVA”）。 医学应用： 分析患者在多个时间点（如治疗前、治疗中、治疗后）的生理指标变化。 2. 数据可视化与图表制作： SPSS图表生成器： 详细介绍SPSS强大的图表制作功能，包括散点图、折线图、箱线图、误差条图、生存曲线图、ROC曲线等。 医学应用： 通过图表清晰、直观地展示研究结果，辅助结果的理解和报告。 3. SPSS结果解读与报告撰写： 统计学显著性与临床意义： 强调理解P值、置信区间以及效应量的重要性，并将统计结果与医学专业知识相结合进行解读。 医学论文中的SPSS结果呈现： 提供在医学论文、研究报告中规范呈现SPSS分析结果的指导。 本书特色： 紧密结合医学实践： 所有案例均取材于真实的医学研究情境，力求让读者学以致用。 循序渐进的教学模式： 从基础操作到高级分析，逻辑清晰，易于掌握。 操作指导详细： 提供SPSS软件的每一步操作截图和说明，确保读者能够顺利完成。 结果解读详尽： 不仅教授如何进行统计分析，更注重指导读者如何正确理解和解释统计结果。 丰富的实践机会： 配套提供练习数据和习题，帮助读者巩固所学知识。 通过学习本书，读者将能够熟练运用SPSS软件进行各类医学统计分析，为撰写高质量的医学研究论文、开展科学严谨的临床研究奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学理论和方法本身非常感兴趣，同时也非常关注这些理论如何在实际应用中落地。SPSS作为一款流行的统计软件，我一直想深入了解它的内在逻辑，而不仅仅是停留在“点点鼠标”的层面。这本书的书名，尤其是“高等学校统计分析软件系列教材”的定位，让我觉得它可能不会过于肤浅，而是能够深入地讲解SPSS背后的统计学原理。我期待书中能够不仅仅展示SPSS的操作步骤，更重要的是能够解释每一个统计分析方法背后的数学原理和统计假设，以及在医学研究中，为什么需要采用这样的方法，它的适用范围是什么，以及它的局限性又在哪里。例如，在讲解回归分析时，我希望能看到关于模型构建、变量选择、残差分析、多重共线性诊断等方面的详细论述，并且能够结合医学中的具体问题，说明如何解释回归系数的意义，以及如何进行预测。同样，在讲解假设检验时，我希望能看到关于P值、置信区间、I类错误和II类错误的详细解释，以及如何根据研究问题选择合适的检验方法。我特别希望书中能够提供一些“为什么”的答案，让读者不仅知道“怎么做”，更知道“为什么这么做”。这种深入的讲解，将有助于我更透彻地理解SPSS的强大之处，也能够让我更有信心地将所学知识迁移到其他统计软件或更复杂的统计模型中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对学术论文撰写有较高要求的博士研究生，在我的研究过程中，数据分析是至关重要的一环，而SPSS是我常用的统计分析工具之一。一本优秀的SPSS教程，不仅要教会我如何操作软件，更重要的是能够帮助我规范地进行统计分析，并撰写出符合学术规范的统计报告。这本书的书名，特别是“高等学校统计分析软件系列教材”的定位，让我觉得它可能具备这样的学术深度。我非常期待书中能够提供关于如何规范地进行SPSS数据管理的指导，例如如何建立清晰的数据字典，如何进行数据清洗和异常值处理，以及如何进行变量编码和转换等。在统计分析部分，我希望能看到对各种统计方法的详细讲解，包括其原理、假设、适用条件、操作步骤以及结果的解释，并且能够提供在医学论文中常用的统计分析方法，例如T检验、卡方检验、ANOVA、相关分析、回归分析、生存分析等。我尤其关注书中是否能够包含关于如何撰写医学论文统计学部分的指导，例如如何描述研究设计、样本量计算、统计分析方法选择、结果呈现（包括统计图表和表格的规范）、以及如何解释统计结果的医学意义。如果书中还能提供一些常见统计错误的规避方法和文献中的统计分析范例，那将对我的论文写作大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题一看就非常吸引人，特别是“SPSS在医学中的应用实例教程”这几个字，简直正中我的下怀。我是一名在校的医学生，平时做一些科研项目或者课程报告的时候，常常需要处理数据，而SPSS作为统计分析的常用软件，我一直想深入学习。但是市面上关于SPSS的书籍琳琅满目，很多都偏向于理论讲解，或者只是简单列举一些命令，看完之后还是不知道如何实际操作，更别提如何将这些统计方法应用到医学研究中去了。这本书恰好弥补了我的这一需求，它强调“实例教程”，这就意味着书中会包含大量的真实或者模拟的医学数据分析案例，这对于我们这些“动手能力”大于“理论吸收能力”的学生来说，简直就是福音。我非常期待能够通过书中的案例，一步步学习如何使用SPSS进行数据录入、清洗、描述性统计、推断性统计，乃至更高级的模型分析，并且能够理解这些分析结果在医学领域的具体意义。尤其是我对回归分析、方差分析等内容很感兴趣，希望能从书中找到一些实际的医学研究设计和数据分析的范例，这样我就可以对照着书中的讲解，尝试分析自己正在进行的研究数据，从中获得启发，提升研究的科学性和严谨性。此外，作为一本“系列教材”，我也期待它在内容编排上能够循序渐进，从基础知识讲到高级应用，让初学者也能轻松上手，而有一定基础的学习者也能找到深化学习的方向。这本书的出现，无疑为我们医学领域的研究生和高年资本科生提供了一个宝贵的学习资源，相信它能帮助我们更好地掌握统计分析这项重要的科研技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化有着浓厚兴趣的统计系学生，在学习SPSS的过程中，我发现软件强大的数据分析能力固然重要，但如何将分析结果清晰、直观地呈现出来，同样是至关重要的环节。医学统计分析的结果，往往需要传递给医生、患者甚至大众，如果不能以易于理解的方式展示，其价值就会大打折扣。这本书的书名中虽然重点强调了“统计分析”，但我非常希望能看到它在“SPSS在医学中的应用实例教程”方面，能够包含丰富的可视化图表内容。我期待书中不仅能讲解SPSS自带的各种图表类型，比如散点图、箱线图、柱状图、饼图等，更希望它能介绍如何利用SPSS制作更具医学专业性的图表，例如生存曲线图（Kaplan-Meier）、ROC曲线图、森林图等，并且能够指导读者如何根据不同的分析目的和数据类型，选择最合适的图表形式，以及如何对图表进行美化和优化，使其更具信息量和可读性。我希望书中能够提供实际的医学数据案例，通过这些案例展示如何利用SPSS生成高质量的统计图表，并对图表进行详细的解读。此外，我还希望书中能够涉及一些关于图表规范的讨论，例如国际医学期刊对图表的要求和建议，让读者在制作图表时就能够符合学术发表的标准。这本书的出现，将有助于我将SPSS强大的数据分析能力与精美的可视化技术相结合，为未来的医学科研打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名年轻的临床医生，平日里工作繁忙，但又对提升自己的科研能力有着强烈的渴望。统计分析是医学科研的基础，而SPSS是目前临床上应用最广泛的统计软件之一。我曾经尝试过自学SPSS，也翻阅过一些相关的书籍，但总觉得学得不够系统，也缺乏实操的经验。很多时候，看到文献中的统计图表和分析结果，虽然能大致理解，但自己动手去实现却困难重重。这本书的出现，正好解决了我的燃眉之急。我特别看重它“实例教程”的定位，这意味着书中不会仅仅停留在理论层面，而是会通过大量的医学应用实例，来讲解SPSS的具体操作和统计方法的运用。我期待书中能涵盖各种常见的医学研究设计，比如队列研究、病例对照研究、横断面研究等，并且针对不同研究设计，给出相应的SPSS分析步骤和结果解读。我尤其希望能看到关于生存分析、ROC曲线分析、多因素回归分析等在医学研究中非常重要的统计方法在SPSS中的具体应用。同时，我也希望这本书的语言风格能够通俗易懂，避免过于晦涩的统计学术语，能够用医生能够理解的语言来解释统计原理和SPSS操作。如果书中还能包含一些数据预处理和质量控制的技巧，那将更加完美。毕竟，在临床实践中，数据往往不那么“干净”，学会如何处理这些不规范的数据，对于保证统计分析的准确性至关重要。我非常相信，通过这本书的学习，我能够更自信地进行医学数据的统计分析，为自己的科研工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在统计学领域深耕多年的研究者，我一直关注着SPSS在各个应用领域的发展。特别是医学领域，其数据分析的复杂性和对统计严谨性的要求都非常高。因此，一本高质量的SPSS医学应用教程对于推动医学研究的发展具有重要意义。“高等学校统计分析软件系列教材：统计软件SPSS在医学中的应用实例教程”这个书名，让我看到了其目标读者群体明确，内容定位精准的特点。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解SPSS在医学研究中的各种统计方法，不仅仅是简单的操作演示，更重要的是能够结合具体的医学问题，阐释统计方法的选择依据、操作过程以及结果的科学解读。我希望书中能够涵盖从基础的描述性统计到复杂的回归模型、生存分析、多中心数据分析等内容，并且每一个章节都配以精心设计的医学实例，这些实例应该能够体现医学研究的实际需求，而不是一些脱离实际的简单案例。我尤其关注书中是否能够提供关于如何撰写医学统计分析报告的指导，以及如何避免常见的统计陷阱和误区。作为一本“系列教材”，我也希望它能具有一定的学术深度和前瞻性，能够引导读者在掌握SPSS基本操作的基础上，进一步探索更高级的统计分析技术，甚至能够启发新的研究思路。这本书的出现，无疑会为医学统计学领域注入新的活力，我期待它能成为一本既实用又具有学术价值的典范之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对医学研究充满热情，但统计学基础相对薄弱的学生，我一直希望能够找到一本能够帮助我快速上手，并且能够真正理解统计分析在医学研究中作用的书籍。这本书的书名，特别是“统计软件SPSS在医学中的应用实例教程”，恰好迎合了我的需求。我期待这本书能够以一种非常直观和易懂的方式，将复杂的统计概念和SPSS的操作技巧结合起来。我希望书中能够从最基础的概念讲起，例如如何理解变量类型、如何进行数据录入和整理，然后逐步深入到各种统计分析方法，如描述性统计、假设检验、相关与回归分析、方差分析等。关键在于，我希望书中能够通过大量的医学实例，来演示这些统计方法是如何被应用到实际的医学问题中的。例如，在讲解T检验时，希望能看到如何比较两组患者的某个临床指标的差异；在讲解回归分析时，希望能看到如何分析影响某种疾病发生率的危险因素。我非常看重“实例教程”这四个字，这意味着我能够边学边练，通过实际操作来加深对知识的理解。如果书中还能提供一些练习题和相应的答案，或者提供一些可以下载的数据集供读者练习，那将更是锦上添花，能够极大地提升我的学习效果。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事医学研究的人员，我深知数据挖掘和机器学习在现代医学研究中的重要性日益凸显。虽然SPSS主要以传统统计分析见长，但我也希望它能够提供一些基础的数据挖掘和机器学习功能。这本书的书名中虽然主要强调“统计分析”，但我非常期待它能够在“SPSS在医学中的应用实例教程”方面，能够稍微拓展一些内容，例如介绍SPSS中一些与数据挖掘和机器学习相关的模块或插件，以及如何利用SPSS进行一些基础的预测模型构建和分类分析。我希望书中能够提供一些简单的案例，展示如何利用SPSS进行聚类分析，例如对患者进行分型；或者如何利用SPSS进行简单的分类任务，例如预测某种疾病的发生风险。虽然SPSS在这方面的功能可能不如专业的机器学习软件强大，但我相信在一些基础的、具有医学特色的应用场景下，SPSS仍然可以发挥重要作用。我希望能从书中了解到，如何将SPSS的统计分析能力与一些初步的数据挖掘技术相结合，从而为医学研究提供更深入的洞察。如果书中能够提及一些SPSS与其他数据挖掘工具（如R或Python）的整合方式，那将更加具有前瞻性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对医学统计软件的学习有着较高要求的学生，深知理论知识的学习需要与实践操作紧密结合。这本书的书名，尤其是“高等学校统计分析软件系列教材：统计软件SPSS在医学中的应用实例教程”的字样，让我对其内容充满了期待。我希望这本书不仅仅是简单地介绍SPSS的操作界面和基本命令，而是能够真正地将SPSS的强大功能与医学研究的实际需求紧密结合起来。我期待书中能够提供一系列精心设计的医学统计学案例，这些案例应该能够涵盖医学研究的各个方面，从流行病学调查到临床试验设计，从基础医学研究到公共卫生管理。每一个案例都应该包含详细的研究背景、研究问题、数据来源、SPSS操作步骤以及对结果的深入解读。我希望通过这些案例，能够引导读者理解每一步统计分析的逻辑和意义，以及如何将统计结果转化为有价值的医学见解。我尤其希望书中能够包含关于如何进行统计假设的制定、样本量估算、统计方法的选择和验证等方面的指导，让读者在进行医学研究时，能够更有条理和科学性。此外，如果书中还能涉及一些关于SPSS更新版本的功能介绍，或者一些常见统计问题的解决技巧，那将更具实用价值。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，统计软件的学习，最终目的都是为了解决实际问题，而医学领域的数据分析往往具有很强的专业性和特殊性。因此，一本好的SPSS教程，应该能够充分体现医学研究的特点。这本书的书名——“统计软件SPSS在医学中的应用实例教程”，让我对它充满了期待。我希望书中能够提供一些非常贴近临床实践和医学研究的案例，例如，针对某一种疾病的危险因素分析，或者某一种治疗方法的疗效评估，又或者是新药研发的临床试验数据分析等。这些案例应该能够覆盖医学研究的各个领域，包括但不限于流行病学、临床医学、基础医学、药物学等。我期待书中能够详细地介绍每一个案例的研究背景、研究设计、数据收集过程，然后逐步展示如何利用SPSS进行数据录入、清洗、统计分析，并最终得出具有医学意义的结论。我希望书中能够指导我如何根据不同的医学问题，选择合适的统计分析方法，并对SPSS的输出结果进行准确的解读。更重要的是，我希望书中能够强调统计分析结果在医学决策和科学研究中的实际应用价值，而不仅仅是停留在技术层面。如果书中还能包含一些关于医学统计研究的伦理考量和数据隐私保护的讨论，那将更加完美。

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很实用的书籍，简单易懂

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高等学校统计分析软件系列教材：统计软件SPSS在医学中的应用实例教程 很好，不错

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正版的书，很实用的。

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内容较具体，可以边看边做，适用初学者

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感觉简单易懂，实例较好，不错，尤其临床医生看，不错的选择。

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质量一般

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单位购书，指导用书。发货快！

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比较实用，写文章用的上

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质量一般