医用统计方法及其SPSS软件实现（第2版）/全国高等学校医学规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘发明 编

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• 医学统计学
• SPSS
• 生物统计
• 医学研究
• 数据分析
• 统计方法
• 流行病学
• 规划教材
• 高等教育
• 医学教材

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312033155

版次：2

商品编码：11315877

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

页数：454

字数：730000

正文语种：中文

内容简介

　　《医用统计方法及其SPSS软件实现（第2版）/全国高等学校医学规划教材》是为适应医学类各专业“统计学”教学的需要而编写的，主要介绍医用统计方法及SPSS统计软件在医学工作中的应用。依据医学类专业人才教育培养目标的要求，从统计学基本原理和方法出发，在不打破传统的卫生统计学学科体系（适当调整）的基础上，将医用统计方法与SPSS软件操作结合起来，注重理论联系实际，弥补了目前高校医学统计学教材的缺憾。SPSS软件实现部分以SPSS16.0及以上版本为基础，不仅简要介绍了SPSS统计软件的数据管理及常用菜单功能，而且较详尽地介绍了SPSS统计软件的基本操作和常用技巧，重点在于如何利用SPSS统计软件分析实际的医学问题。为了便于读者复习巩固和加深理解，《医用统计方法及其SPSS软件实现（第2版）/全国高等学校医学规划教材》各章均设计有学习小结和适量的习题，并附有参考答案，方便读者自学与提高。
　　全书共16章，内容主要涉及医学领域的统计分析，既可作为高等医学院校“统计学”课程教材，也可供医学统计研究人员学习参考。

内页插图

目录

序言
第2版前言
前言

第1章 绪论
1.1 统计学的产生和发展
1.2 医学统计学在医学科研中的地位
1.3 医学统计学的基本概念
1.4 医学统计工作的基本步骤

第2章 SPSS软件数据管理及常用菜单功能
2.1 SPSS软件简介
2.2 SPSS软件的数据库建立
2.3 常用菜单功能介绍
2.4 SPSS结果窗口的使用与编辑

第3章 统计描述与变量分布
3.1 频数分布表与频数分布图
3.2 定量资料的统计指标
3.3 定性资料与等级资料的统计指标
3.4 正态分布及其应用
3.5 二项分布和Poisson分布及其应用
3.6 SPSS软件实现

第4章 抽样误差
4.1 抽样误差的概念
4.2 均数的抽样误差及标准误
4.3 t分布
4.4 频率的抽样误差及标准误
4.5 均数和率的参数估计
4.6 SPSS软件实现

第5章 假设检验
5.1 假设检验的意义及基本原理
5.2 假设检验的基本步骤
5.3 假设检验的正确应用

第6章 定量资料的t检验
6.1 单样本均数t的检验
6.2 配对样本均数的t检验
6.3 两独立样本均数的￡检验
6.4 假设检验的两类错误
6.5 假设检验应注意的问题
6.6 t检验的SPSS软件实现方法

第7章 方差分析
7.1 完全随机设计资料的方差分析
7.2 随机区组设计资料的方差分析
7.3 多组均数比较方差齐性检验
7.4 多组均数间的两两比较
7.5 析因设计和重复测量设计资料的方差分析
7.6 SPSS软件实现

第8章 定性资料的统计推断
8.1 成组设计四格表资料的X2检验
8.2 配对设计四格表资料的X2检验
8.3 成组设计行×列表资料的X2检验
8.4 似然比检验和确切概率法
8.5 X2检验的多重比较
8.6 不同设计类型X2检验SPSS软件实现

第9章 统计图表
9.1 统计表
9.2 统计图
9.3 SPSS软件实现

第10章 有序定性资料的分析方法
10.1 单向有序行×列表数据的分析
10.2 双向有序属性相同行×列表数据的分析
10.3 双向有序属性不同行×列表数据的分析
……

第11章 秩和检验
第12章 简单线性相关与回归
第13章 调查设计
第14章 几种特殊实验设计方案及分析方法
第15章 医学多元统计分析
第16章 同类研究结果的Meta分析

前言/序言

《现代医学研究方法与数据分析》 内容简介 本书是一本全面介绍现代医学研究设计、数据收集、统计分析及其在实际研究中应用的高等院校医学规划教材。它旨在为医学院校学生、科研人员和临床医生提供一套系统、实用的医学研究方法论和数据分析技能。 全书共分为三个主要部分： 第一部分：医学研究的设计与实践 本部分深入探讨了医学研究的基石——研究设计。从基础的研究问题确立、文献回顾，到具体的研究类型选择，如观察性研究（横断面研究、病例对照研究、队列研究）、实验性研究（随机对照试验）以及介入性研究的设计要点，本书都进行了详细的阐述。我们将重点讲解如何制定严谨的研究方案，包括样本量估算、抽样方法的选择、变量的定义与测量，以及如何有效避免研究中的偏倚，确保研究结果的科学性和可靠性。此外，本部分还将涉及临床试验的伦理考量、数据管理和质量控制等重要环节，帮助读者建立起全面的研究设计思维。 第二部分：医学统计学原理与应用 本部分是本书的核心，系统讲解了医学统计学的基本原理和常用方法。我们从描述性统计入手，涵盖数据的收集、整理、频数分布、集中趋势（均数、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、变异系数）的计算与解释。接着，我们将深入介绍推断性统计，包括参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的基本思想与常用方法，如t检验、Z检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等，并详细讲解它们的适用条件、计算过程和结果解读。 在回归分析方面，本书将介绍线性回归、逻辑回归等模型，阐释如何评估变量之间的关系，并进行预测。生存分析是医学研究中不可或缺的一部分，本书将详细讲解Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，帮助读者分析疾病的生存时间和影响因素。此外，我们还将触及非参数统计方法，为数据不符合参数检验前提的研究提供解决方案。每种统计方法的介绍都将结合医学研究的具体案例，使读者能够直观理解其应用场景和价值。 第三部分：医学数据分析工具与案例解析 在掌握了统计学基本原理后，本部分将重点介绍现代医学研究中常用的数据分析软件工具。我们将以一款广泛应用于医学统计分析的软件为例，详细介绍其基本操作界面、数据输入与管理、变量类型设置、描述性统计量的计算、图表制作（如柱状图、折线图、散点图、箱线图等）以及各种统计推断和模型分析的实现步骤。通过实操演示，读者将能够快速掌握软件的使用技巧，从而独立完成数据分析任务。 本书还精心选取了多个典型的医学研究案例，涵盖了流行病学、临床医学、基础医学等多个领域。这些案例将贯穿研究设计、数据收集、统计分析的全过程，展示如何运用所学的统计方法解决实际医学研究中的问题。通过对这些案例的深入剖析，读者将能够将理论知识与实践经验相结合，提升独立开展和解读医学研究的能力。 本书特色 体系完整，循序渐进： 从研究设计的宏观思路到统计方法的微观操作，再到实际案例的分析，层层递进，结构清晰。 理论与实践相结合： 深入浅出地讲解统计学原理，并结合软件操作和真实案例，强调实际应用能力。 强调临床应用： 所有方法和案例都紧密围绕医学研究的实际需求，帮助读者解决临床和科研中遇到的问题。 语言通俗易懂： 避免晦涩难懂的专业术语，力求用最清晰的语言解释复杂的概念。 面向医学领域： 所有示例和案例均源自医学研究，具有高度的针对性和实用性。 适用对象 本书适合医学院校本科生、研究生、住院医师、科研人员、临床医生以及对医学研究方法和数据分析感兴趣的读者。通过学习本书，读者将能够更好地设计、执行和解读医学研究，从而推动医学科学的进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“易读性”和“信息密度”的平衡做得非常好。虽然内容非常丰富，涵盖了医学统计的方方面面，但读起来并不觉得晦涩难懂。 我对于书中关于“非参数检验”的讲解非常满意。在医学研究中，很多数据并不符合参数检验的假设条件，这时就需要用到非参数检验。这本书清晰地介绍了Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验等常用的非参数检验方法，并详细说明了它们的适用条件和原理。更重要的是，它会教我们如何在SPSS中进行这些检验，并且如何解读输出结果。这一点让我能够更灵活地处理各种类型的数据，而不用担心数据分布的问题。SPSS的操作演示也配合得非常到位，每一个步骤都清晰明了。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“循序渐进”方面做得非常出色，它从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的统计方法。对于我这样一个在统计学领域接触不多的读者来说，这一点尤为重要。 我特别欣赏书中关于“生存分析”的讲解。生存分析在医学领域，尤其是在肿瘤学和流行病学研究中，是不可或缺的统计工具。这本书将Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等概念讲解得非常清晰。它通过生动的图示和实际案例，让我们理解了“生存时间”、“删失数据”等概念，并教会我们如何在SPSS中进行这些分析。更重要的是，它还会指导我们如何解读生存曲线和Cox模型的回归系数，以及如何评估治疗效果的差异。SPSS的配合操作也非常流畅，每一个步骤都充满了实践指导的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“案例驱动”的学习方式让我受益匪浅。作者并没有回避统计学的复杂性，而是通过大量的、贴近临床实际的医学案例，将抽象的统计概念具象化。 我特别喜欢书中关于“抽样方法和样本量估算”的讲解。在医学研究中，科学的抽样方法和合理的样本量是保证研究结果可靠性的基础。这本书详细介绍了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等多种抽样方法，并给出了在不同研究设计下如何估算样本量的详细公式和步骤。最重要的是，它会告诉我们如何在SPSS中进行一些基础的抽样模拟，以及如何通过SPSS来辅助样本量计算。这一点对于我准备进行新的研究项目来说，提供了非常实用的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是给了我一个惊喜！我本来是抱着一种“了解一下”的心态去翻阅的，毕竟医学统计学这个主题听起来就有些枯燥乏味，而SPSS软件更是让我头疼。然而，当我真正沉浸其中时，我才发现它远不止是一本教材那么简单。作者的讲解方式非常独特，他并没有直接上来就罗列公式和操作步骤，而是花了相当大的篇幅去阐述统计学在医学研究中的根本意义，以及它如何帮助我们区分“巧合”和“真实关联”。这一点对我这个对理论基础比较看重的读者来说，简直是醍醐灌顶。 我特别喜欢书中关于研究设计和数据收集部分的论述。在实际工作中，很多时候我们拿到数据，却不知道如何解释，或者感觉分析结果站不住脚，很大程度上是因为前期设计上的不足。这本书就详细地解释了不同研究设计的优缺点，例如队列研究、病例对照研究、随机对照试验等等，并且结合具体的医学案例，让我们看到这些设计如何影响最终的统计推断。更重要的是，它强调了选择合适统计方法的“前提条件”，比如数据的分布形态、样本量大小等，这让我不再盲目套用公式，而是能更理性地选择分析工具。SPSS软件的操作部分也被巧妙地融入了进来，不是生硬的菜单讲解，而是通过实际的数据分析流程来引导，一步步教你如何进行变量管理、数据筛选、描述性统计等等，让你在实践中学习，印象更加深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它并没有将SPSS软件作为单纯的工具来介绍，而是将其作为实现统计思想的载体。作者始终强调“统计思想”的重要性，SPSS只是帮助我们实现这些思想的工具。 我对于书中关于“回归分析”的讲解尤为满意。回归分析在医学研究中应用非常广泛，但往往比较抽象。这本书通过多个实际案例，循序渐进地介绍了简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等模型。它不仅仅是教你如何在SPSS中运行这些模型，更重要的是，它会详细解释每个回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。此外，书中还涉及了如何处理共线性、异常值等问题，这些都是在实际分析中非常棘手但又至关重要的环节。SPSS的操作演示也相当到位，每一个步骤都经过精心设计，确保读者能够轻松跟随。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“逻辑性”和“系统性”给我留下了深刻的印象。作者在讲解每一个统计方法时，都遵循着一个清晰的逻辑框架：首先介绍这个方法的背景和目的，然后讲解其基本原理和假设条件，接着展示如何在SPSS软件中进行操作，最后强调如何解读结果以及需要注意的潜在问题。 我尤其喜欢书中关于“多重比较”的章节。在医学研究中，我们经常需要同时比较多个组别，这时就容易出现假阳性错误。这本书就详细地解释了这个问题，并且介绍了多种校正方法，例如Bonferroni校正、Tukey's HSD等，并且教会我们如何在SPSS中实现这些校正。这种对细节的关注，以及对潜在统计陷阱的提醒，让我觉得这本书非常严谨和负责任。SPSS的操作讲解也是点到为止，不会过于冗长，而是聚焦于核心操作，并且会强调每个步骤的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《医用统计方法及其SPSS软件实现（第2版）》给我带来的最直接的感受就是“实用性”和“前沿性”的完美结合。在学习医学统计的过程中，我经常会遇到一些文献中出现的复杂统计模型，比如多因素回归、生存分析等，感觉非常抽象，难以理解其背后的原理。这本书在这方面做得非常出色，它并没有回避这些“高难度”的内容，而是通过通俗易懂的语言和精心设计的图示，将复杂的概念逐步拆解，并且清晰地说明了它们在实际医学研究中的应用场景。 我尤其赞赏书中对SPSS软件的讲解。很多同类书籍的软件操作部分往往是简单罗列菜单，看得人云里雾里。但这本教材不同，它将SPSS的操作过程与统计学概念紧密地联系起来，每一步操作都旨在解决一个具体的统计问题。例如，在讲解方差分析时，它会先解释方差分析的原理和适用条件，然后一步步演示如何在SPSS中进行数据录入、设置分析选项、解读输出结果，并且还教会我们如何识别和处理一些常见的数据异常情况。这种“理论+实践”的模式，极大地降低了学习门槛，让我能够更自信地运用SPSS进行数据分析，并且真正理解分析结果的含义。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“批判性思维”的培养方面也起到了重要的作用。作者鼓励读者不仅要掌握统计方法，更要学会质疑和评估研究结果。 我对于书中关于“统计陷阱”和“常见误区”的讨论印象深刻。作者列举了很多医学研究中常见的统计学错误，例如过度解读P值、忽视效应量、滥用统计方法等，并详细分析了这些错误产生的根源。这让我对自己过去的研究习惯进行了反思，也学会了如何更审慎地看待和解读医学研究结果。SPSS软件的操作演示也侧重于如何避免这些误区，例如在进行分组比较时，它会提醒我们关注方差齐性等假设条件。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排和内容深度都远超我的预期。我原本以为这会是一本比较“干”的理论书，加上软件操作，可能会有点乏味。但实际阅读下来，我发现它非常有“生命力”。作者在讲解每个统计方法时，都会穿插大量的医学研究案例，这些案例都非常贴近临床实际，让我能够直观地感受到统计学在解决医学难题中的重要作用。 我尤其对书中关于假设检验和置信区间的讲解印象深刻。过去我对这两个概念总是模棱两可，不知道什么时候该用哪个，也不知道它们的具体含义。这本书通过生动的比喻和图表，将这些抽象的概念变得具象化，让我终于明白了P值和置信区间的真正含义，以及它们如何帮助我们做出更严谨的医学判断。SPSS软件的运用也做得非常自然，它不是为了软件而软件，而是为了更好地实现统计分析而服务。例如，在讲解卡方检验时，它会教你如何在SPSS中构建列联表，然后进行卡方检验，并告诉你如何解读输出结果中的P值，以及卡方检验的局限性。这种循序渐进、深入浅出的讲解方式，让我觉得学习过程充满乐趣，而且收获满满。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格我非常喜欢，它不像很多学术著作那样刻板，而是带着一种引导和启发的意味。作者在开篇就强调了“理解比记忆更重要”，这句话贯穿了整本书的讲解。他不会让你死记硬背公式，而是会告诉你这个公式是怎么来的，它解决了什么问题，以及在什么情况下适用。 我特别喜欢书中关于“数据可视化”的部分。在医学研究中，如何清晰地展示数据，往往比复杂的统计分析本身更能打动人。这本书教了我们如何利用SPSS制作各种统计图表，比如散点图、箱线图、直方图等，并且还会指导我们如何根据数据的类型和研究目的，选择最合适的图表类型。更重要的是，它还会讲解如何解读这些图表，以及图表所传达的潜在信息。这一点对我来说非常实用，因为我经常需要在报告和演示中用到数据图表，而这本书让我能够做出更专业、更具说服力的图表。

评分☆☆☆☆☆

太失望了，不知道是谁编的这本书，里面内容不干恭维，没教频数分布表的制作，正态性检验也没有，书太糟糕了。

评分☆☆☆☆☆

京东当然非常快的，从配货到送货也很具体，快递非常好，很快收到书了。书的包装非常好，没有拆开过，非常新，可以说无论自己阅读家人阅读，收藏还是送人都特别有面子的说，特别精美；各种十分美好虽然看着书本看着相对简单，但也不遑多让，塑封都很完整封面和封底的设计、绘图都十分好画让我觉得十分细腻具有收藏价值。书的封套非常精致推荐大家购买。 打开书本，书装帧精美，纸张很干净，文字排版看起来非常舒服非常的惊喜，让人看得欲罢不能，每每捧起这本书的时候 似乎能够感觉到作者毫无保留的把作品呈现在我面前。 作业深入浅出的写作手法能让本人犹如身临其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其实值得回味 无论男女老少，第一印象最重要。”从你留给别人的第一印象中，就可以让别人看出你是什么样的人。所以多读书可以让人感觉你知书答礼，颇有风度。 多读书，可以让你多增加一些课外知识。培根先生说过：“知识就是力量。”不错，多读书，增长了课外知识，可以让你感到浑身充满了一股力量。这种力量可以激励着你不断地前进，不断地成长。从书中，你往往可以发现自己身上的不足之处，使你不断地改正错误，摆正自己前进的方向。所以，书也是我们的良师益友。 多读书，可以让你变聪明，变得有智慧去战胜对手。书让你变得更聪明，你就可以勇敢地面对困难。让你用自己的方法来解决这个问题。这样，你又向你自己的人生道路上迈出了一步。 多读书，也能使你的心情便得快乐。读书也是一种休闲，一种娱乐的方式。读书可以调节身体的血管流动，使你身心健康。所以在书的海洋里遨游也是一种无限快乐的事情。用读书来为自己放松心情也是一种十分明智的。 读书能陶冶人的情操，给人知识和智慧。所以，我们应该多读书，为我们以后的人生道路打下好的、扎实的基础！读书养性，读书可以陶冶自己的性情，使自己温文尔雅，具有书卷气；读书破万卷，下笔如有神，多读书可以提高写作能力，写文章就才思敏捷；旧书不厌百回读，熟读深思子自知，读书可以提高理解能力，只要熟读深思，你就可以知道其中的道理了；读书可以使自己的知识得到积累，君子学以聚之。总之，爱好读书是好事。让我们都来读书吧。读书破万卷，下笔如有神，多读书可以提高写作能力，写文章就才思敏捷；旧书不厌百回读，熟读深思子自知，读书可以提高理解能力，只要熟读深思，你就可以知道其中的道理了；读书可以使自己的知识得到积累，君子学以聚之。总之，爱好读书是好事。让我们都来读书吧。

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人们，他敢于参加社会公众事务，乐于为在社会底层挣扎的人们发出

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很好，是我要的书。。

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支持京东，支持正版。支持实惠的好商品。

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正版产品，JD一直很信任

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上一本杂文集《青春》，讲城市，讲世博，讲春运，关心国际民

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支持京东，支持正版。支持实惠的好商品。

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大约十年前，我看过韩寒的一本书《零下一度》。十年后的这一天，