醫學科研中的統計方法（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬斌榮 等 編

圖書標籤:

• 醫學統計
• 科研方法
• 生物統計
• 統計學
• 醫學研究
• 數據分析
• 流行病學
• 臨床研究
• 醫學教材
• 第四版

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030348821

版次：4

商品編碼：11044268

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

頁數：253

內容簡介

《醫學科研中的統計方法（第4版）》作為醫學碩士研究生的必修課是非常必要的。它將全過程指導研究生的學位科研課題研究工作，包括總體設計、數據采集、數據處理和論文書寫。《醫學科研中的統計方法（第4版）》保留瞭第三版深入淺齣地講解醫學研究生所必需的統計學中的基本概念、基本理論、基本知識和基本技術的內容。根據醫學科學的發展和醫藥研究生的研究課題的多樣性，第四版增加瞭如下實用的內容：多個時點進行測量的“重復測量設計的方差分析”；分類資料分析的“非條件概率L~gistic迴歸”；生存分析的“Kaplarr-Meier生存分析”、“COX比例風險迴歸模型”；新的診斷試驗方法及新的診斷指針的有效性、適用性評價的“反映診斷試驗的診斷價值的ROC麯綫分析”；醫學流行病學、社會醫學、心理學、衛生管理學常用的“調查量錶設計及其信度效度分析”及規範醫學研究生論文寫作的“醫學論文書寫的統計學指南”。本書中的例題，凡可用SPSS軟件操作的，都編寫瞭SPSS數據文件，需要的讀者可與齣版社聯係索取。本書中的大部分例題與《SPSS（PASWY17．O在醫學科研中的應用》一書共享，便於學生用SPSS軟件上機運算。

目錄

第四版前言
第三版前言
第一章 醫學統計中的基本概念
第一節 緒論
第二節 醫學統計工作的內容及資料類型
第三節 醫學統計中的基本概念

第二章 定量資料的統計描述
第一節 頻數錶與直方圖
第二節 正態分布的概念和特性
第三節 集中趨勢指標
第四節 離散趨勢指標
第五節 正態分布的應用

第三章 定性資料的統計描述
第一節 相對數的意義
第二節 常用相對數
第三節 應用相對數的注意事項
第四節 標準化法

第四章 抽樣誤差與假設檢驗
第一節 抽樣誤差
第二節 定量資料總體均數的估計
第三節 定性資料總體率的估計
第四節 假設檢驗的概念
第五節 假設檢驗的兩類錯誤

第五章 t檢驗
第一節 單樣本的t檢驗
第二節 配對樣本的t檢驗
第三節 兩獨立樣本均數比較的t檢驗
第四節 使用￡檢驗的注意事項

第六章 方差分析
第一節 完全隨機設計的方差分析
第二節 隨機區組設計的方差分析
第三節 多個樣本均數間的兩兩（多重）比較
第四節 析因設計的方差分析
第五節 重復測量設計方差分析

第七章 X2檢驗
第一節 行×列錶的X2檢驗
第二節 成組四格錶資料的X2檢驗
第三節 配對四格錶資料的X2檢驗
第四節 使用X2檢驗注意事項

第八章 秩和檢驗
第一節 配對比較的秩和檢驗
第二節 兩獨立樣本比較的秩和檢驗
第三節 多個樣本比較的秩和檢驗
第四節 多個樣本間的兩兩比較的秩和檢驗
第五節 使用秩和檢驗注意事項

第九章 直綫相關與迴歸
第一節 綫性相關
第二節 綫性迴歸
第三節 應用綫性相關與迴歸的注意事項
第四節 等級相關

第十章 協方差分析
第一節 完全隨機設計的協方差分析
第二節 隨機配伍組設計的協方差分析
第三節 協方差分析的應用條件及注意事項

第十一章 多重綫性迴歸
第一節 多重綫性迴歸
第二節 多重逐步綫性迴歸
第三節 使用多重綫性迴歸的注意事項

第十二章 Logistic迴歸
第一節 Logistic迴歸的基本概念
第二節 Logistic迴歸模型的參數估計與檢驗
第三節 Logistic迴歸的統計分析實例
第四節 使用Logistic迴歸的注意事項

第十三章 生存分析
第一節 生存分析的基本概念
第二節 壽命錶法
第三節 Kaplan—Meier法
第四節 生存麯綫的比較
第五節 Cox比例風險迴歸模型

第十四章 聚類分析
第一節 常用的聚類統計量
第二節 樣品聚類
第三節 指標聚類
第四節 使用聚類分析注意事項

第十五章 主成分分析
第一節 主成分分析
第二節 因子分析

第十六章 診斷試驗的評價與一緻性檢驗
第一節 診斷試驗的評價
第二節 診斷試驗的一緻性檢驗
第三節 ROC麯綫及其麯綫下麵積

第十七章 統計錶與統計圖
第一節 統計錶
第二節 統計圖

第十八章 醫學常用的調查設計
第一節 實驗研究設計
第二節 調查研究設計
第三節 量錶的信度效度分析

第十九章 樣本含量估計
第一節 影響樣本含量的因素
第二節 配對設計均數比較的樣本含量估計
第三節 兩獨立樣本設計均數比較的樣本含量估計
第四節 配對設計率比較的樣本含量估計
第五節 兩獨立樣本設計率比較的樣本含量估計
第六節 調查研究中的樣本含量估計

第二十章 醫學論文書寫的統計學指南
第一節 樣本例數和數據的質量控製
第二節 統計方法的選擇和檢驗水準的錶達
第三節 使用的統計方法及其結果的確切錶達
第四節 科研工作中的偏性及敏感問題的處理
參考文獻
附錶

前言/序言

《醫學科研中的統計方法（第4版）》 是一本旨在為廣大醫學科研工作者提供全麵、深入、實用的統計學指導的專業著作。本書凝聚瞭作者在醫學統計領域的多年教學與實踐經驗，力求在紛繁復雜的統計學概念與方法中，提煉齣與醫學研究最息息相關、最能解決實際問題的核心內容。 本書不同於一般的統計學教材，其編寫齣發點始終緊密圍繞醫學科研的實際需求。在內容組織上，力求循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到高級統計模型的應用。本書不僅涵蓋瞭描述統計、推斷統計等基礎知識，更著重強調瞭在醫學研究中常用的各種統計分析方法，包括但不限於： 實驗設計與抽樣方法： 強調科學的實驗設計是獲得可靠研究結果的基礎。本書詳細介紹瞭多種醫學研究中常用的設計方案，如隨機對照試驗（RCT）、隊列研究、病例對照研究、橫斷麵研究等，並深入探討瞭不同設計方案的優缺點、適用場景以及如何進行有效的樣本量估算，以確保研究的統計效力。同時，本書也對各種抽樣技術進行瞭詳盡的闡述，指導研究者如何選擇最適閤其研究目標的抽樣方法，以提高樣本的代錶性。 參數估計與假設檢驗： 這是統計推斷的核心內容。本書清晰地講解瞭點估計、區間估計的概念，以及如何理解和應用p值、置信區間等關鍵統計指標。對於多種假設檢驗方法，如t檢驗、卡方檢驗、方差分析（ANOVA）等，本書不僅提供瞭理論基礎，更結閤具體的醫學研究案例，演示瞭如何在統計軟件中進行操作，並對檢驗結果進行恰當的解讀。 迴歸分析： 作為一種強大的預測和關聯性分析工具，迴歸分析在醫學研究中應用廣泛。本書係統地介紹瞭綫性迴歸、邏輯迴歸、多元迴歸等模型，並深入探討瞭如何處理分類變量、連續變量，如何進行模型診斷和選擇，以及如何解釋迴歸係數的臨床意義。特彆地，本書也關注瞭在醫學研究中常遇到的多重共綫性、交互作用等問題，並提供瞭相應的處理方法。 生存分析： 對於關注時間事件的研究，如患者的生存時間、疾病的復發時間等，生存分析方法是必不可少的。本書詳細介紹瞭Kaplan-Meier生存麯綫的繪製與解讀、Log-rank檢驗的應用，以及Cox比例風險模型的構建與解釋，幫助研究者深入理解影響預後的各種因素。 多因素分析與高級統計模型： 隨著醫學研究的日益復雜，多因素分析和更高級的統計模型越來越受到重視。本書介紹瞭如何運用各種統計方法來控製混雜因素，探索多個變量之間的關係，例如廣義綫性模型、混閤效應模型等，並對機器學習在醫學預測和分類中的應用進行瞭初步的探討。 數據管理與統計軟件應用： 統計分析離不開強大的軟件支持。本書在介紹統計方法的同時，也融入瞭對常用統計軟件（如SPSS, R, SAS等）操作的指導，講解瞭數據錄入、清洗、整理以及如何利用軟件實現各種統計分析。本書強調理論與實踐相結閤，讓讀者能夠真正將統計知識轉化為解決實際問題的能力。 不良事件、療效評價與Meta分析： 本書還特彆關注瞭醫學研究中常見的特殊議題。例如，如何科學地設計和分析不良事件的發生情況；如何選擇閤適的指標和方法來評價治療方案的療效；以及如何通過Meta分析整閤多項研究的結果，提高研究結論的可靠性。 《醫學科研中的統計方法（第4版）》的語言風格嚴謹而不失流暢，避免瞭過於晦澀的理論術語，而是力求用清晰易懂的語言闡述復雜的統計概念。每個章節都配有豐富的醫學研究實例，這些案例來源於真實的臨床實踐和科研項目，使得抽象的統計方法變得具體生動，易於理解和掌握。此外，本書還注重理論與實踐的結閤，引導讀者如何在實際的研究工作中靈活運用所學的統計知識。 本書的特色在於其高度的實用性和前沿性。作者緊跟醫學統計學的發展步伐，及時更新和納入瞭新的統計思想和方法。同時，本書也特彆關注瞭醫學研究中經常遇到的倫理問題和研究偏倚，引導研究者如何在統計分析中規避這些問題，提高研究的科學性和可信度。 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 醫學研究領域的在讀研究生和博士生： 為他們提供紮實的統計學基礎和實用的研究方法指導。 臨床醫生和科研人員： 幫助他們更好地設計研究方案，分析研究數據，撰寫科研論文，並理解和評價文獻中的統計結論。 公共衛生和流行病學研究者： 提供適用於其研究領域的統計分析工具和策略。 醫學統計學相關專業的學生和教師： 作為一本深入的參考書，可以提供豐富的案例和討論素材。 總而言之，《醫學科研中的統計方法（第4版）》是一本集理論深度、實踐指導和前沿知識於一體的醫學統計學專著。它不僅是一本工具書，更是一本能夠啓發思維、提升研究能力的得力助手，將助力廣大醫學科研工作者在科學探索的道路上走得更遠、更穩健。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初涉醫學科研的學生，《醫學科研中的統計方法（第4版）》給我打開瞭一扇新的大門。我之前總是覺得統計學離我的臨床工作很遠，但這本書徹底改變瞭我的看法。在學習“方差分析”的時候，作者通過對比幾種不同教學方法對學生學習成績的影響，清晰地闡釋瞭ANOVA的原理和應用。他不僅講解瞭單因素方差分析，還順帶介紹瞭多因素方差分析，以及如何解釋F檢驗和P值。最令我受益匪淺的是，作者強調瞭進行方差分析的前提條件，比如數據的正態性和方差齊性，並且給齣瞭如何檢驗這些前提條件的方法。這種嚴謹的態度，讓我明白統計分析不僅僅是計算，更是對數據質量和模型假設的審慎評估。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我之前對統計學的理解非常有限，隻知道一些皮毛，但隨著醫學科研的深入，我發現自己在這方麵的知識缺口越來越大。《醫學科研中的統計方法（第4版）》這本書，簡直就是為我量身打造的。它在講解“生存分析”的時候，沒有一開始就講復雜的Kaplan-Meier麯綫，而是先從“時間到事件”的概念齣發，解釋瞭為什麼在醫學研究中，很多時候我們關注的不是“是否發生”某個事件，而是“何時發生”。然後，作者非常有條理地引入瞭刪失數據（censored data）的處理方法，以及Log-rank檢驗的應用。我特彆喜歡他分析一個關於心血管疾病患者生存率的研究，詳細地展示瞭如何繪製生存麯綫，以及如何比較不同治療組之間的生存差異。這讓我第一次深刻地體會到生存分析在評估治療效果和預後方麵的重要性。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《醫學科研中的統計方法（第4版）》的時候，我還是有點擔心，畢竟我對統計學一直有點“敬而遠之”。但這本書真的打破瞭我的刻闆印象！它不是那種死闆的教科書，而是像一位經驗豐富的老教授，循循善誘地引導你進入統計學的世界。我最欣賞的是它在講解“假設檢驗”這一部分時，沒有直接拋齣P值和顯著性水平，而是先花瞭很大的篇幅去解釋“零假設”和“備擇假設”的由來，以及它們在科研決策中的意義。然後，作者巧妙地引入瞭“錯誤類型I”和“錯誤類型II”的概念，通過生動的比喻，比如醫生誤診病人（錯誤類型I）和漏診病人（錯誤類型II），讓我一下子就明白瞭犯錯的代價。這種由淺入深、聯係實際的講解方式，讓我覺得統計學不再是遙不可及的數學遊戲，而是解決實際醫學問題的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對醫學統計學充滿好奇的在職醫生，一直想係統地學習一下這方麵的知識，但總覺得門檻很高。《醫學科研中的統計方法（第4版）》這本書，恰恰填補瞭我的這一空白。它在介紹“多重檢驗”時，沒有迴避其復雜性，而是非常詳細地解釋瞭為什麼在進行多次統計檢驗時，會增加犯第一類錯誤（錯誤地拒絕真實零假設）的概率。然後，作者介紹瞭Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法以及FDR（False Discovery Rate）控製等多種多重檢驗校正方法，並詳細講解瞭它們的原理和適用範圍。比如，在一項基因芯片研究中，需要同時檢驗數韆個基因的錶達量差異，如果不進行多重檢驗校正，很容易齣現大量假陽性結果。作者通過這些案例，讓我深刻認識到在進行多重檢驗時，必須采取適當的校正措施，以保證研究結果的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

購買《醫學科研中的統計方法（第4版）》純粹是齣於工作需求，我需要對大量醫療數據進行分析，並且撰寫科研報告。剛開始接觸的時候，我以為這會是一本充斥著晦澀公式和專業術語的書，但事實證明，我的顧慮是多餘的。作者在介紹“迴歸分析”的時候，花瞭相當大的篇幅去講解“綫性迴歸”和“邏輯迴歸”的區彆，以及它們各自的應用場景。我印象特彆深刻的是，作者通過分析影響患者預後的多種因素，例如年齡、疾病分期、治療方案等等，來演示如何構建一個預測模型。他不僅解釋瞭如何解釋迴歸係數的含義，還詳細闡述瞭如何評估模型的擬閤優度，以及如何避免“多重共綫性”等常見問題。這些內容對於我理解和應用迴歸模型，簡直是醍醐灌頂。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在醫院工作的研究助理，日常工作中經常需要處理和解讀臨床試驗的數據。《醫學科研中的統計方法（第4版）》這本書，簡直就是我的“神器”。它在講解“置信區間”時，沒有僅僅停留在“一個區間，我95%確信真值落在這個區間內”的簡單解釋，而是深入剖析瞭置信區間的計算原理，以及它在臨床實踐中的重要意義。比如，在解讀一項臨床試驗關於新藥療效的結果時，不僅僅關注P值，更重要的是看療效的置信區間。如果療效的置信區間包含瞭零效應（例如，療效為0），那麼即使P值小於0.05，也可能意味著療效並不顯著。作者通過生動的案例，讓我明白瞭置信區間能夠提供比P值更豐富的信息，它不僅告訴我們效應是否存在，還能告訴我們效應可能的大小範圍。

評分☆☆☆☆☆

讀完《醫學科研中的統計方法（第4版）》這本書，我最大的感受是，統計學不再是冰冷的數字和公式，而是連接理論與實踐的橋梁。作者在介紹“樣本量估算”這一章節時，沒有直接給齣各種公式，而是先從“為什麼需要估算樣本量”這個問題齣發，解釋瞭樣本量不足會導緻研究的統計效力低下，無法發現真實的效應，而樣本量過大則會浪費資源，甚至可能涉及到倫理問題。然後，作者通過舉例說明，在估算樣本量時需要考慮哪些因素，比如預期的效應大小、顯著性水平、統計效力以及數據的變異程度。他還提供瞭不同研究設計（例如，比較兩組均數的T檢驗、比較率的卡方檢驗）對應的樣本量估算方法。這讓我對如何科學地設計研究，如何保證研究的質量有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的醫學博士，在撰寫博士論文的過程中，統計分析是繞不開的一環。《醫學科研中的統計方法（第4版）》這本書，可以說是陪伴我度過瞭最艱難的時期。它在講解“卡方檢驗”時，非常細緻地介紹瞭卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗的應用場景。比如，在一項關於基因多態性與某種疾病發病率是否相關的研究中，作者就詳細地展示瞭如何構建列聯錶，以及如何計算期望頻數，然後進行卡方檢驗，判斷基因型與疾病之間是否存在統計學上的關聯。我尤其欣賞的是，作者還強調瞭Fisher精確檢驗在小樣本情況下的重要性，以及如何解釋檢驗結果，避免過度解讀。這些細節的處理，讓我在實際操作中少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書《醫學科研中的統計方法（第4版）》的邏輯性非常強，章節之間的銜接也很自然。我特彆欣賞作者在介紹“偏倚和混雜”這一部分時，花瞭大量的篇幅去闡述這些概念在醫學科研中的潛在危害。他通過詳細的例子，比如一項關於吸煙與肺癌關係的研究，解釋瞭如何由於吸煙者同時可能飲酒，而飲酒本身也可能與肺癌有關，導緻“飲酒”成為瞭一個混雜因素。作者不僅講解瞭如何識彆和控製混雜因素，還介紹瞭諸如配對設計、分層分析以及多因素迴歸模型等方法。這讓我深刻地認識到，在設計和分析醫學研究時，必須時刻警惕潛在的偏倚和混雜，否則很容易得齣錯誤的結論。

評分☆☆☆☆☆

這本《醫學科研中的統計方法（第4版）》真是我的救星！當初選擇它，是因為導師推薦，說這是領域內的“聖經”級讀物，雖然價格不菲，但我想，在這個信息爆炸的時代，一本能幫我少走彎路、紮實掌握統計學精髓的書，絕對是值得的投資。拿到手之後，我被它厚重的體量和嚴謹的排版所震撼，內心既有敬畏，又充滿瞭期待。翻開第一章，作者就以一種非常平易近人的方式，從統計學的基本概念講起，沒有那些枯燥的數學公式堆砌，而是通過大量的醫學研究案例，生動地解釋瞭為什麼統計學在醫學科研中如此重要。我尤其喜歡它在解釋“變量”和“抽樣”時，舉的那些實際例子，比如在一項關於降壓藥療效的臨床試驗中，如何定義“有效”這個變量，以及如何科學地選取研究對象，避免樣本偏差。這些看似基礎的知識點，卻在我的腦海中構建瞭一個清晰的框架，讓我第一次真正理解瞭統計思維的魅力。

評分☆☆☆☆☆

內容不錯。適閤初讀者。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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描寫詳細 內容深入淺齣 很是適閤本科生的教材 五星好評

評分☆☆☆☆☆

京東自營沒的說，正品，物流快

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考試用書派上瞭用場~

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包裝太隨意，要是下雨天就得受潮瞭

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內容不錯。適閤初讀者。

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購物方便、便宜，還能要求什麼？

評分☆☆☆☆☆

發貨很快 很不錯 很好哦