醫用統計方法及其SPSS軟件實現（第2版）/全國高等學校醫學規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘發明 編

圖書標籤:

• 醫學統計學
• SPSS
• 生物統計
• 醫學研究
• 數據分析
• 統計方法
• 流行病學
• 規劃教材
• 高等教育
• 醫學教材

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312033155

版次：2

商品編碼：11315877

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-09-01

用紙：膠版紙

頁數：454

字數：730000

正文語種：中文

內容簡介

　　《醫用統計方法及其SPSS軟件實現（第2版）/全國高等學校醫學規劃教材》是為適應醫學類各專業“統計學”教學的需要而編寫的，主要介紹醫用統計方法及SPSS統計軟件在醫學工作中的應用。依據醫學類專業人纔教育培養目標的要求，從統計學基本原理和方法齣發，在不打破傳統的衛生統計學學科體係（適當調整）的基礎上，將醫用統計方法與SPSS軟件操作結閤起來，注重理論聯係實際，彌補瞭目前高校醫學統計學教材的缺憾。SPSS軟件實現部分以SPSS16.0及以上版本為基礎，不僅簡要介紹瞭SPSS統計軟件的數據管理及常用菜單功能，而且較詳盡地介紹瞭SPSS統計軟件的基本操作和常用技巧，重點在於如何利用SPSS統計軟件分析實際的醫學問題。為瞭便於讀者復習鞏固和加深理解，《醫用統計方法及其SPSS軟件實現（第2版）/全國高等學校醫學規劃教材》各章均設計有學習小結和適量的習題，並附有參考答案，方便讀者自學與提高。
　　全書共16章，內容主要涉及醫學領域的統計分析，既可作為高等醫學院校“統計學”課程教材，也可供醫學統計研究人員學習參考。

內頁插圖

目錄

序言
第2版前言
前言

第1章 緒論
1.1 統計學的産生和發展
1.2 醫學統計學在醫學科研中的地位
1.3 醫學統計學的基本概念
1.4 醫學統計工作的基本步驟

第2章 SPSS軟件數據管理及常用菜單功能
2.1 SPSS軟件簡介
2.2 SPSS軟件的數據庫建立
2.3 常用菜單功能介紹
2.4 SPSS結果窗口的使用與編輯

第3章 統計描述與變量分布
3.1 頻數分布錶與頻數分布圖
3.2 定量資料的統計指標
3.3 定性資料與等級資料的統計指標
3.4 正態分布及其應用
3.5 二項分布和Poisson分布及其應用
3.6 SPSS軟件實現

第4章 抽樣誤差
4.1 抽樣誤差的概念
4.2 均數的抽樣誤差及標準誤
4.3 t分布
4.4 頻率的抽樣誤差及標準誤
4.5 均數和率的參數估計
4.6 SPSS軟件實現

第5章 假設檢驗
5.1 假設檢驗的意義及基本原理
5.2 假設檢驗的基本步驟
5.3 假設檢驗的正確應用

第6章 定量資料的t檢驗
6.1 單樣本均數t的檢驗
6.2 配對樣本均數的t檢驗
6.3 兩獨立樣本均數的￡檢驗
6.4 假設檢驗的兩類錯誤
6.5 假設檢驗應注意的問題
6.6 t檢驗的SPSS軟件實現方法

第7章 方差分析
7.1 完全隨機設計資料的方差分析
7.2 隨機區組設計資料的方差分析
7.3 多組均數比較方差齊性檢驗
7.4 多組均數間的兩兩比較
7.5 析因設計和重復測量設計資料的方差分析
7.6 SPSS軟件實現

第8章 定性資料的統計推斷
8.1 成組設計四格錶資料的X2檢驗
8.2 配對設計四格錶資料的X2檢驗
8.3 成組設計行×列錶資料的X2檢驗
8.4 似然比檢驗和確切概率法
8.5 X2檢驗的多重比較
8.6 不同設計類型X2檢驗SPSS軟件實現

第9章 統計圖錶
9.1 統計錶
9.2 統計圖
9.3 SPSS軟件實現

第10章 有序定性資料的分析方法
10.1 單嚮有序行×列錶數據的分析
10.2 雙嚮有序屬性相同行×列錶數據的分析
10.3 雙嚮有序屬性不同行×列錶數據的分析
……

第11章 秩和檢驗
第12章 簡單綫性相關與迴歸
第13章 調查設計
第14章 幾種特殊實驗設計方案及分析方法
第15章 醫學多元統計分析
第16章 同類研究結果的Meta分析

前言/序言

《現代醫學研究方法與數據分析》 內容簡介 本書是一本全麵介紹現代醫學研究設計、數據收集、統計分析及其在實際研究中應用的高等院校醫學規劃教材。它旨在為醫學院校學生、科研人員和臨床醫生提供一套係統、實用的醫學研究方法論和數據分析技能。 全書共分為三個主要部分： 第一部分：醫學研究的設計與實踐 本部分深入探討瞭醫學研究的基石——研究設計。從基礎的研究問題確立、文獻迴顧，到具體的研究類型選擇，如觀察性研究（橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究）、實驗性研究（隨機對照試驗）以及介入性研究的設計要點，本書都進行瞭詳細的闡述。我們將重點講解如何製定嚴謹的研究方案，包括樣本量估算、抽樣方法的選擇、變量的定義與測量，以及如何有效避免研究中的偏倚，確保研究結果的科學性和可靠性。此外，本部分還將涉及臨床試驗的倫理考量、數據管理和質量控製等重要環節，幫助讀者建立起全麵的研究設計思維。 第二部分：醫學統計學原理與應用 本部分是本書的核心，係統講解瞭醫學統計學的基本原理和常用方法。我們從描述性統計入手，涵蓋數據的收集、整理、頻數分布、集中趨勢（均數、中位數、眾數）和離散趨勢（方差、標準差、變異係數）的計算與解釋。接著，我們將深入介紹推斷性統計，包括參數估計（點估計與區間估計）和假設檢驗的基本思想與常用方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗、方差分析（ANOVA）等，並詳細講解它們的適用條件、計算過程和結果解讀。 在迴歸分析方麵，本書將介紹綫性迴歸、邏輯迴歸等模型，闡釋如何評估變量之間的關係，並進行預測。生存分析是醫學研究中不可或缺的一部分，本書將詳細講解Kaplan-Meier生存麯綫、Log-rank檢驗以及Cox比例風險模型，幫助讀者分析疾病的生存時間和影響因素。此外，我們還將觸及非參數統計方法，為數據不符閤參數檢驗前提的研究提供解決方案。每種統計方法的介紹都將結閤醫學研究的具體案例，使讀者能夠直觀理解其應用場景和價值。 第三部分：醫學數據分析工具與案例解析 在掌握瞭統計學基本原理後，本部分將重點介紹現代醫學研究中常用的數據分析軟件工具。我們將以一款廣泛應用於醫學統計分析的軟件為例，詳細介紹其基本操作界麵、數據輸入與管理、變量類型設置、描述性統計量的計算、圖錶製作（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等）以及各種統計推斷和模型分析的實現步驟。通過實操演示，讀者將能夠快速掌握軟件的使用技巧，從而獨立完成數據分析任務。 本書還精心選取瞭多個典型的醫學研究案例，涵蓋瞭流行病學、臨床醫學、基礎醫學等多個領域。這些案例將貫穿研究設計、數據收集、統計分析的全過程，展示如何運用所學的統計方法解決實際醫學研究中的問題。通過對這些案例的深入剖析，讀者將能夠將理論知識與實踐經驗相結閤，提升獨立開展和解讀醫學研究的能力。 本書特色 體係完整，循序漸進： 從研究設計的宏觀思路到統計方法的微觀操作，再到實際案例的分析，層層遞進，結構清晰。 理論與實踐相結閤： 深入淺齣地講解統計學原理，並結閤軟件操作和真實案例，強調實際應用能力。 強調臨床應用： 所有方法和案例都緊密圍繞醫學研究的實際需求，幫助讀者解決臨床和科研中遇到的問題。 語言通俗易懂： 避免晦澀難懂的專業術語，力求用最清晰的語言解釋復雜的概念。 麵嚮醫學領域： 所有示例和案例均源自醫學研究，具有高度的針對性和實用性。 適用對象 本書適閤醫學院校本科生、研究生、住院醫師、科研人員、臨床醫生以及對醫學研究方法和數據分析感興趣的讀者。通過學習本書，讀者將能夠更好地設計、執行和解讀醫學研究，從而推動醫學科學的進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是給瞭我一個驚喜！我本來是抱著一種“瞭解一下”的心態去翻閱的，畢竟醫學統計學這個主題聽起來就有些枯燥乏味，而SPSS軟件更是讓我頭疼。然而，當我真正沉浸其中時，我纔發現它遠不止是一本教材那麼簡單。作者的講解方式非常獨特，他並沒有直接上來就羅列公式和操作步驟，而是花瞭相當大的篇幅去闡述統計學在醫學研究中的根本意義，以及它如何幫助我們區分“巧閤”和“真實關聯”。這一點對我這個對理論基礎比較看重的讀者來說，簡直是醍醐灌頂。 我特彆喜歡書中關於研究設計和數據收集部分的論述。在實際工作中，很多時候我們拿到數據，卻不知道如何解釋，或者感覺分析結果站不住腳，很大程度上是因為前期設計上的不足。這本書就詳細地解釋瞭不同研究設計的優缺點，例如隊列研究、病例對照研究、隨機對照試驗等等，並且結閤具體的醫學案例，讓我們看到這些設計如何影響最終的統計推斷。更重要的是，它強調瞭選擇閤適統計方法的“前提條件”，比如數據的分布形態、樣本量大小等，這讓我不再盲目套用公式，而是能更理性地選擇分析工具。SPSS軟件的操作部分也被巧妙地融入瞭進來，不是生硬的菜單講解，而是通過實際的數據分析流程來引導，一步步教你如何進行變量管理、數據篩選、描述性統計等等，讓你在實踐中學習，印象更加深刻。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“循序漸進”方麵做得非常齣色，它從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的統計方法。對於我這樣一個在統計學領域接觸不多的讀者來說，這一點尤為重要。 我特彆欣賞書中關於“生存分析”的講解。生存分析在醫學領域，尤其是在腫瘤學和流行病學研究中，是不可或缺的統計工具。這本書將Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗、Cox比例風險模型等概念講解得非常清晰。它通過生動的圖示和實際案例，讓我們理解瞭“生存時間”、“刪失數據”等概念，並教會我們如何在SPSS中進行這些分析。更重要的是，它還會指導我們如何解讀生存麯綫和Cox模型的迴歸係數，以及如何評估治療效果的差異。SPSS的配閤操作也非常流暢，每一個步驟都充滿瞭實踐指導的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本《醫用統計方法及其SPSS軟件實現（第2版）》給我帶來的最直接的感受就是“實用性”和“前沿性”的完美結閤。在學習醫學統計的過程中，我經常會遇到一些文獻中齣現的復雜統計模型，比如多因素迴歸、生存分析等，感覺非常抽象，難以理解其背後的原理。這本書在這方麵做得非常齣色，它並沒有迴避這些“高難度”的內容，而是通過通俗易懂的語言和精心設計的圖示，將復雜的概念逐步拆解，並且清晰地說明瞭它們在實際醫學研究中的應用場景。 我尤其贊賞書中對SPSS軟件的講解。很多同類書籍的軟件操作部分往往是簡單羅列菜單，看得人雲裏霧裏。但這本教材不同，它將SPSS的操作過程與統計學概念緊密地聯係起來，每一步操作都旨在解決一個具體的統計問題。例如，在講解方差分析時，它會先解釋方差分析的原理和適用條件，然後一步步演示如何在SPSS中進行數據錄入、設置分析選項、解讀輸齣結果，並且還教會我們如何識彆和處理一些常見的數據異常情況。這種“理論+實踐”的模式，極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠更自信地運用SPSS進行數據分析，並且真正理解分析結果的含義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“易讀性”和“信息密度”的平衡做得非常好。雖然內容非常豐富，涵蓋瞭醫學統計的方方麵麵，但讀起來並不覺得晦澀難懂。 我對於書中關於“非參數檢驗”的講解非常滿意。在醫學研究中，很多數據並不符閤參數檢驗的假設條件，這時就需要用到非參數檢驗。這本書清晰地介紹瞭Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗、Friedman檢驗等常用的非參數檢驗方法，並詳細說明瞭它們的適用條件和原理。更重要的是，它會教我們如何在SPSS中進行這些檢驗，並且如何解讀輸齣結果。這一點讓我能夠更靈活地處理各種類型的數據，而不用擔心數據分布的問題。SPSS的操作演示也配閤得非常到位，每一個步驟都清晰明瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“案例驅動”的學習方式讓我受益匪淺。作者並沒有迴避統計學的復雜性，而是通過大量的、貼近臨床實際的醫學案例，將抽象的統計概念具象化。 我特彆喜歡書中關於“抽樣方法和樣本量估算”的講解。在醫學研究中，科學的抽樣方法和閤理的樣本量是保證研究結果可靠性的基礎。這本書詳細介紹瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等多種抽樣方法，並給齣瞭在不同研究設計下如何估算樣本量的詳細公式和步驟。最重要的是，它會告訴我們如何在SPSS中進行一些基礎的抽樣模擬，以及如何通過SPSS來輔助樣本量計算。這一點對於我準備進行新的研究項目來說，提供瞭非常實用的指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“批判性思維”的培養方麵也起到瞭重要的作用。作者鼓勵讀者不僅要掌握統計方法，更要學會質疑和評估研究結果。 我對於書中關於“統計陷阱”和“常見誤區”的討論印象深刻。作者列舉瞭很多醫學研究中常見的統計學錯誤，例如過度解讀P值、忽視效應量、濫用統計方法等，並詳細分析瞭這些錯誤産生的根源。這讓我對自己過去的研究習慣進行瞭反思，也學會瞭如何更審慎地看待和解讀醫學研究結果。SPSS軟件的操作演示也側重於如何避免這些誤區，例如在進行分組比較時，它會提醒我們關注方差齊性等假設條件。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編排和內容深度都遠超我的預期。我原本以為這會是一本比較“乾”的理論書，加上軟件操作，可能會有點乏味。但實際閱讀下來，我發現它非常有“生命力”。作者在講解每個統計方法時，都會穿插大量的醫學研究案例，這些案例都非常貼近臨床實際，讓我能夠直觀地感受到統計學在解決醫學難題中的重要作用。 我尤其對書中關於假設檢驗和置信區間的講解印象深刻。過去我對這兩個概念總是模棱兩可，不知道什麼時候該用哪個，也不知道它們的具體含義。這本書通過生動的比喻和圖錶，將這些抽象的概念變得具象化，讓我終於明白瞭P值和置信區間的真正含義，以及它們如何幫助我們做齣更嚴謹的醫學判斷。SPSS軟件的運用也做得非常自然，它不是為瞭軟件而軟件，而是為瞭更好地實現統計分析而服務。例如，在講解卡方檢驗時，它會教你如何在SPSS中構建列聯錶，然後進行卡方檢驗，並告訴你如何解讀輸齣結果中的P值，以及卡方檢驗的局限性。這種循序漸進、深入淺齣的講解方式，讓我覺得學習過程充滿樂趣，而且收獲滿滿。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“邏輯性”和“係統性”給我留下瞭深刻的印象。作者在講解每一個統計方法時，都遵循著一個清晰的邏輯框架：首先介紹這個方法的背景和目的，然後講解其基本原理和假設條件，接著展示如何在SPSS軟件中進行操作，最後強調如何解讀結果以及需要注意的潛在問題。 我尤其喜歡書中關於“多重比較”的章節。在醫學研究中，我們經常需要同時比較多個組彆，這時就容易齣現假陽性錯誤。這本書就詳細地解釋瞭這個問題，並且介紹瞭多種校正方法，例如Bonferroni校正、Tukey's HSD等，並且教會我們如何在SPSS中實現這些校正。這種對細節的關注，以及對潛在統計陷阱的提醒，讓我覺得這本書非常嚴謹和負責任。SPSS的操作講解也是點到為止，不會過於冗長，而是聚焦於核心操作，並且會強調每個步驟的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格我非常喜歡，它不像很多學術著作那樣刻闆，而是帶著一種引導和啓發的意味。作者在開篇就強調瞭“理解比記憶更重要”，這句話貫穿瞭整本書的講解。他不會讓你死記硬背公式，而是會告訴你這個公式是怎麼來的，它解決瞭什麼問題，以及在什麼情況下適用。 我特彆喜歡書中關於“數據可視化”的部分。在醫學研究中，如何清晰地展示數據，往往比復雜的統計分析本身更能打動人。這本書教瞭我們如何利用SPSS製作各種統計圖錶，比如散點圖、箱綫圖、直方圖等，並且還會指導我們如何根據數據的類型和研究目的，選擇最閤適的圖錶類型。更重要的是，它還會講解如何解讀這些圖錶，以及圖錶所傳達的潛在信息。這一點對我來說非常實用，因為我經常需要在報告和演示中用到數據圖錶，而這本書讓我能夠做齣更專業、更具說服力的圖錶。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它並沒有將SPSS軟件作為單純的工具來介紹，而是將其作為實現統計思想的載體。作者始終強調“統計思想”的重要性，SPSS隻是幫助我們實現這些思想的工具。 我對於書中關於“迴歸分析”的講解尤為滿意。迴歸分析在醫學研究中應用非常廣泛，但往往比較抽象。這本書通過多個實際案例，循序漸進地介紹瞭簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸、邏輯迴歸等模型。它不僅僅是教你如何在SPSS中運行這些模型，更重要的是，它會詳細解釋每個迴歸係數的含義，以及如何評估模型的擬閤優度。此外，書中還涉及瞭如何處理共綫性、異常值等問題，這些都是在實際分析中非常棘手但又至關重要的環節。SPSS的操作演示也相當到位，每一個步驟都經過精心設計，確保讀者能夠輕鬆跟隨。

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還行，上課用的= =。。。。。

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路見不平，拔筆相助。碰見好的捧個場，碰見壞的冷個場，一笑

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不必，但對於這本書而言，絕不算多此一舉，提綱挈領，開篇名義必

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依然在這座北國的小城，室外溫度零下一度，我的手邊是韓寒的另一

評分☆☆☆☆☆

是正版書，講解很詳細，值得買

評分☆☆☆☆☆

滿意，初學者很容易上手的教科書，送貨超級快