高级医学统计学/全国高等医药院校规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

万崇华，罗家洪 编

图书标签:

• 医学统计学
• 生物统计学
• 统计学
• 高等教育
• 医药教材
• 医学研究
• 数据分析
• 流行病学
• 临床研究
• 规划教材

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030397546

版次：1

商品编码：11456995

包装：精装

丛书名： 全国高等医药院校规划教材

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：520

字数：765000

正文语种：中文

内容简介

　　《高级医学统计学/全国高等医药院校规划教材》主要定位于医学类研究生（硕士/博士）及统计或对统计要求高的本科专业（如卫生统计/生物统计/生物信息专业）参考书。内容主要涵盖多元统计分析和一些专题统计。可以作为"多元统计分析"、"高级医学统计方法"、"现场调查研究分析方法"等课程的教材或辅导书。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论 Introduction
1．1 多元统计学概况 Overview of Multivariate Statistics
1．2 多元统计方法分类与选择 Classification and Selection of Multivariate Analysis
1．3多元数据描述Description of Multivariate Data
1．4专题统计概述Outlines of Specific Statistical Methods
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第2章 多变量方差分析 Multivariate Analysis of Variance
2．1 多变量方差分析概况 Overview of Multivariate Analysis of Variance
2．2单样本多变量方差分析 One Sample Multivariate Analysis of Variance
2．3 单因素多变量方差分析 One—way Multivariate Analysis of Variance
2．4 多因素多变量方差分析 Multi．factor Multivariate Analysis of Variance
2．5 含协变量的多变量方差分析 Multivariate Analysis of Variance with Covariates
2．6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第3章 多重线性回归分析进阶 Advanced Multiple Linear Regression Analysis
3．1 多重线性回归回顾 Review of Multiple Linear Regression
3．2 加权最小二乘法一一方差不齐的处理 Weighted Least Squares—Treatment forHeterogeneity of Variance
3．3 岭回归一一共线性的处理 Ridge Regression．Treatment for Collinearity
3．4 最优尺度回归一一分类变量的数值化 Optimal Scaling Regression．Quantifying Category Variables
3．5 两阶段最小二乘回归一一因果模型构建 Two—stage Least Squares Regression—Construction of Causal Model
3．6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第4章 Logistic回归分析进阶 Advanced Logistic Regression
4．1 Logistic回归回顾 Logistic Regression Review
4．2 Logistic回归诊断 Logistic Regression Diagnosis
4．3 无序多分类Logistic回归 Muhinomial Logistic Regression
4．4 有序多分类Logistic回归 Ordinal Logistic Regression
4．5 条件Logistic回归 Conditional Logistic Regression
4．6 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第5章 主成份分析与因子分析 Principal Component Analysis and Factor Analys
5．1 主成份分析Principal Component Analysis
5．2 因子分析 Factor Analysis
5．3 主成份分析与因子分析的关系 The Relationship betwcen Principal ComponcntAnalysis and Factor Analysis
5．4 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Rcadings
第6章 聚类分析 Cluster Analysis
6．1 聚类分析概况 Overview of Clustcr Analysis
6．2 系统聚类法 Hierarchical C1ustcring Mcthod
6．3 快速聚类法 Faster C1ustcring
6。4其他聚类方法 Other C1ustcring Mcthods
6．5 聚类方法的选择 Sections of C1ustering Mcthods
6。6 聚类分析注意事项 Some Notcs of Cluster Analysis
6．7 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第7章 判别分析 Discriminant Analysis
7．1 判别分析概况 OvervicW of DiSCriminant Analysis
7．2距离判别分析Distance Discriminant Analysis
7．3 Fisher判别分析 Fisher Discriminant Analysis
7．4 Bayes少0另0分析 Bayes DiSCriminant Analysis
7．5 分类资料判别分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitativc Data（Bayes Formula Method）
7．6 逐步判别分析 Stepwise Discriminant Analysis
7．7 聚类分析与判别分析的关系 The RelationshiD betWccn Clustcr Analysis andDiscriminant Analysis
7．8 实例分析 Examples Analysis
思考练习 Exercises
延伸阅读 Further Readings
第8章 典型相关分析 Canonical Correlation Analysis
8．1 典型相关分析概况 Overview of Canonical Con-elation Analysis
8．2 典型相关分析的统计思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analvsis
……
第9章 对应分析
第10章 多维尺度分析
第11章 结构方程模型
第12章 多水平模型
第13章 线性混合效应模型
第14章 对数线性模型
第15章 广义线性模型
第16章 纵向（重复测量油料分析）
第17章 生存分析
第18章 Meta分析
第19章 多元分析的样本含量估计
第20章 量表测评常用统计方法
第21章 医学中的特殊实验设计及其分析
第22章 现场（市场）调查常用统计方法
附录

精彩书摘

　　6．神经网络分析
　　“人工神经网络”（adicial neural nel．work，ANN）是在对人脑组织和运行机制的认识理解基础上模拟其机构和智能行为的一种工程系统．人工神经网络的研究中，有两种随机优化算法很常用，它们分别是．nel。ropolis提出的模拟退火算法（simtJlated annealing，SA）和Hol—land提出的遗传算法（genetic algorithm，CA）。
　　7．特殊的实验设计与分析
　　（1）不完全区组设计（incomplete：block design）：不完全区组设计在现实中常常遇到．当处理的数目太大时，要将全部处理安排在一个区组内是有困难的，因为区组的规模太大，就不能保证区组内的均匀性。由此，费希尔的合作者F．耶茨提出：将全部处理分成若干组，每组形成一个区组，使区组的“体积”缩小以保证区组内的均匀性由于各个区组不包含全部处理。这种设计叫不完全区组设计。
　　（2）嵌套设计或分级设计（nested design）：实验中涉及两个或多个实验因素，且依据专业知识可以认为各实验因素对观测指标的影响有主次之分，主要因素各水平下嵌套着次要因素，次要因素各水平下又嵌套着更次要的因素，这样的实验设计称为嵌套设计．此类设计有两种情形：第一种情形是，受试对象本身具有分组再分组的各种分组因素，处理（即最终的实验条件）是各因素各水平的全面组合，且因素之间在专业上有主次之分（如年龄与性别对心室射血时间的影响，性别的影响大于年龄），第二种情形是，受试对象本身并非具有分组再分组的各种分组因素，处理不是各因素各水平的全面组合，而是各因素按其隶属关系系统分组．且因素之间在专业上有主次之分（如研究不同代次不同家庭成年男性的身高资料，不同家庭之间的差别大于同一个家庭内部不同代次之间的差别）。
　　（3）序贯设计（sequentil design）：序贯试验是一种边试验边统计的方法，按照观察对象进入试验的次序。每得到一例或一个阶段的观察结果就进行一次统计分析，一旦得出拒绝0．的结论，就可停止试验，否则，根据具体情况作出继续或停止试验的决定。
　　序贯设计的分类：1975年，英国统计学专家Peter Armitage．系统地描述了临床试验中不同类型的序贯设计．序贯设计按其开放与否，可分为开放性序贯设计和闭锁性序贯设计；按其单双向。可分为单向序贯设计和双向序贯设计；按其分析资料的类型，可分为质反应型序贯设计（定性资料）和量反应型序贯设计（定量资料）。
　　序贯试验设计的基本步骤：①规定试验标准：试验的灵敏度、有效及无效的水平、第一、第二类错误的概率0和B．②利用公式或工具绘出序贯试验图，即试验的边界线．③逐一将试验结果在序贯图上绘出试验线．④根据试验线触及不同边界做出结论，试验线触及有效线认为试验有效，触及无效线认为试验无效。
……

前言/序言

　　统计学是研究数据的收集、整理、分析、解释和表达的原理和方法的一门综合学科，目前已经形成许多分支学科。如生物统计学、社会统计学、医学统计学等。《管子》中曾有过这样的阐述“不明数欲单人事，如船之无橹而欲行于人海也”。意思是说在不清楚相关数据的情况下．想做人事，无疑像没有橹的船航行于汪洋人海之中一样。可见，古代先贤早已知道了统计的重要性．无论是“结绳记事”．还是土地丈量、国势描述等无不体现着统计的存在。而如今什么都能“数字化”的时代更是如此，统计“无处不在，无时不有”。我们每天看新闻、读报纸会看到大量的统计数据。如全球到2020年将会有100亿人口、道琼斯指数又涨了30点、我国人均GDP比去年同期增长了7．7％，等等。
　　随着计算机网络的发展，人类在各个领域所涉猎的深度和广度都已今非昔比，需要处理的问题千头万绪．筹划决策、科学管理等理论和方法备受瞩目。这些理论和方法的基础就在于正确地分析各种信息和数据，为充分合理地利用各种资源提供科学依据。作为卫生信息处理与分析的理论和技艺的医学统计学也就成为不可或缺的重要工具。其作用与地位与日俱增．先后被列为医科院校本专科生和硕士甚至博士研究生的必修课程。对于医学类研究生或对统计要求高的一些本科专业的学生而言，在学习了一些基本统计学知识和原理后，必须有一些高级统计学知识来帮助进行科学研究。为此，不少院校在研究生中纷纷开设了“多元统计分析…‘高级医学统计学”等课程。为便于广大科技工作者进一步学习统计学，我们集多年的教学经验编著了这本《高级医学统计学》。可作为医学类研究生（硕士／博士）及统计或对统计要求高的本科专业（如卫生统计／生物统计／生物信息专业）参考书，也可以作为“多元统计分析…高级医学统计方法”“现场调查研究分析方法”等课程的教材或辅导用书。
　　本书力图体现以下特色：
　　1．兼顾专著与教材性质。本书具有一定的深度和广度，知识性强，体现了认知与学术水平等专著的性质：同时也具备教材的特点，突出“深入浅出、循序渐进”，将案例式教学及参与式教学融入了本书中，是编著者多年来教学经验的总结及教学改革的成果体现。
　　2．内容丰富．实用性强。本书主要介绍高级统计学知识，包含了常用的多元统计方法和统计模型，还介绍了一些实用的专题统计。各章均按目的要求、內容概要、实例分析、思考练习、延伸阅读等安排。 目的要求指明了学习的方向和重点；內容概要则简要地概括了应掌握的基本知识，尤其对一些易混淆的问题多以表格的方式进行对比和归纳，以图形的方式突出直观性：实例分析给出分析思路、操作、结果、解释并适当引申推广，便于学生单一反三的学习：思考练习部分，给出少量思考题和一定数量的应用分析题，供学生上机练习用，通过练习帮助学生掌握基本概念和方法。延伸阅读给出了大量被引用或相关的文献，供学生进一步查阅和学习。
　　3．核心与特异模块结合。本书的编撰思路采用的是核心与特异模块结合的方式，核心模块包括了常用的多元统计方法和常用统计模型如结构方程模型、多水平模型、广义线性模型等．特异模块主要是一些专题统计，各高校结合自己科研采用的一些特色高级统计方法．如量表测评中的统计方法。
　　4。操作以菜单点菜式为主，并兼顾常用的统计软件包。本书另一特色就是对实例分析同时使用了SPSS和SAS两个软件包，每个方法均以其中一个软件的菜单操作为主，同时简单介绍另一个软件的不同之处。不能通过菜单实现的方法，也给出了相应的程序（如SAS程序），读者可以根据自己的喜好及自己已经具备的基础来进行选择。
　　本书编撰者是中、关两国从事医学统计工作多年的中青年学者，全部是统计学博士或高级职称。本书既是其教学经验的总结，也是其相关科研的反映。尽管如此，限于水平，不足之处敬请同行专家读者不吝赐教！
　　在本书编撰和出版过程中，我国著名的统计学专家方积乾教授、金水高教授、孙振球教授等给予了诸多的帮助指导。广东医学院江文富书记、郑学宝院长、杨云滨副院长．昆明医科大学姜润生校长、李燕副校长，东莞市石龙博爱医院黄新萍以及本书的责任编辑给予了大力的支持和帮助。卫生部信息统计中心主任孟群教授和广东医学院副院长丁元林教授在百忙中审阅了全书并提出了许多宝贵的修改意见。在此一并致谢！
　　万崇华 于广东医学院
　　罗家洪 于昆明医科大学
　　2013年02日

《医学研究设计与数据分析宝典》 内容简介 《医学研究设计与数据分析宝典》是一本面向医学领域研究人员、临床医生、研究生以及对医学数据分析感兴趣的读者的实用性指南。本书旨在系统性地梳理和讲解医学研究的整个流程，从研究问题的提出、研究设计的选择，到数据的收集、处理、清洗，再到统计分析方法的应用，最后落脚于研究结果的解释与报告。全书力求理论与实践相结合，语言通俗易懂，示例丰富，为读者提供一套完整的医学研究方法学和数据分析解决方案。 核心内容概览 第一部分：医学研究设计基础 本部分将深入浅出地讲解医学研究设计的核心理念和基本原则。我们将从明确研究问题入手，引导读者如何将临床实践中的疑问转化为可研究的科学问题。随后，我们将详细介绍各类研究设计的优缺点及适用场景，包括： 观察性研究： 横断面研究： 介绍其设计思路、数据收集方法、优势与局限，以及如何通过横断面研究发现疾病的流行病学特征和危险因素。 队列研究： 详细阐述前瞻性队列和回顾性队列的设计要点，包括样本量估算、随访策略、暴露与结局的定义，以及如何利用队列研究探讨病因和预测预后。 病例对照研究： 重点讲解病例和对照的选取原则、匹配方法、偏倚的来源与控制，以及如何有效地识别疾病的危险因素。 实验性研究： 随机对照试验（RCT）： 详细讲解RCT的设计流程，包括随机化方法、盲法技术、样本量估算、干预措施的实施与对照组的选择，以及如何评估治疗效果和药物安全性。 其他实验设计： 简要介绍交叉设计、析因设计等，并说明其在特定研究场景下的应用。 非随机对照研究： 探讨在无法进行随机分组时，如何设计和分析非随机对照研究，并重点强调如何尽量减少选择偏倚。 系统评价与Meta分析： 讲解如何进行高质量的文献检索、纳入与排除标准的制定、数据提取与质量评价，以及如何运用Meta分析整合多项研究的结果，得出更可靠的结论。 第二部分：医学数据管理与预处理 高质量的数据是可靠研究结果的基础。本部分将聚焦于医学数据的全生命周期管理，从数据的产生到最终的分析。 数据收集方法： 介绍问卷调查、访谈、实验室检测、影像学检查等多种数据收集方式，以及如何确保数据收集的准确性和一致性。 数据库的建立与管理： 讲解如何设计合理的数据库结构，选择合适的数据库软件，以及进行数据录入、校验和存储。 数据清洗与转换： 重点讲解如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据编码、变量转换和派生变量的创建，以使数据达到分析的要求。 数据可视化基础： 介绍不同类型数据的可视化方法，如散点图、折线图、柱状图、箱线图等，以及如何利用可视化工具初步探索数据分布和潜在关系。 第三部分：医学数据统计分析方法 本部分是本书的核心，将系统介绍医学研究中常用的统计分析方法，并提供详细的操作指南和案例分析。 描述性统计： 讲解如何使用均值、中位数、标准差、四分位数、频数、百分比等描述医学数据的基本特征，并介绍各种图表在描述性统计中的应用。 统计推断基础： 解释概率、抽样分布、置信区间和假设检验等基本概念，为后续的推断性统计打下基础。 参数检验： t检验： 讲解单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验的设计与应用，以及如何解释t检验结果。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素方差分析、多因素方差分析的设计与应用，以及如何进行多重比较。 非参数检验： 介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，当数据不符合参数检验的假设时如何进行分析。 分类变量的统计分析： 卡方检验： 讲解卡方检验的原理、适用条件、计算方法，以及如何分析两个分类变量之间的关联性。 Fisher精确检验： 介绍在样本量较小的情况下如何使用Fisher精确检验。 相对危险度（RR）与优势比（OR）： 详细讲解RR和OR的计算、解释及其在队列研究和病例对照研究中的应用。 相关与回归分析： 相关分析： 介绍Pearson相关系数、Spearman相关系数，以及如何解释相关强度和方向。 线性回归： 讲解简单线性回归和多元线性回归的模型构建、参数估计、模型评估和结果解释，以及如何控制混杂因素。 逻辑回归： 重点介绍逻辑回归在分析二分类结局变量时的应用，包括模型构建、 Odds比的计算与解释，以及如何处理连续型和分类型预测变量。 生存分析： 详细讲解生存函数、Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型，以及如何分析影响生存时间的因素。 多重比较与校正： 介绍在进行多次假设检验时可能出现的“多重比较问题”，以及Bonferroni校正、Holm校正等常用的校正方法。 抽样方法与样本量估算： 讲解简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用抽样方法，以及如何根据研究目标、统计功效和预期效应量来计算所需的样本量。 第四部分：研究结果的解释与报告 研究的价值体现在其结果的正确解释和有效传播。本部分将指导读者如何将统计分析的结果转化为有意义的医学见解。 结果的解释： 强调统计学显著性与临床意义的区别，如何结合研究设计和生物学背景来解释统计结果，以及如何讨论研究的局限性。 论文撰写与报告： 介绍医学研究论文的基本结构，如何清晰、准确地呈现研究设计、方法、结果和讨论，以及如何撰写摘要和参考文献。 图表规范： 提供常用统计图表的制作规范和要求，确保图表清晰、准确地传达信息。 临床试验报告标准： 简要介绍CONSORT等国际通行的临床试验报告指南，以提高报告的透明度和可信度。 本书特色 内容全面： 涵盖医学研究从设计到报告的完整流程，是一站式学习的宝库。 案例导向： 大量医学真实案例和模拟案例贯穿全书，使理论知识更具实践价值。 方法系统： 循序渐进地介绍各类统计方法，并详细解释其适用条件和解释要点。 易于理解： 避免使用过于专业的术语，采用通俗易懂的语言，降低学习门槛。 实用性强： 强调实际操作能力，帮助读者解决实际研究中遇到的问题。 注重细节： 对数据处理、图表制作、结果解释等细节环节给予充分关注。 适合读者 医学院校各专业的研究生、博士生。 从事医学科研的学者、研究人员。 临床一线医生，希望提升研究能力。 对医学统计学和数据分析感兴趣的专业人士。 准备撰写毕业论文或科研论文的学生。 《医学研究设计与数据分析宝典》将成为您在医学研究道路上不可或缺的得力助手，帮助您更科学、更严谨地开展研究，并最终取得有价值的学术成果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度让我惊叹不已。它不仅仅是一本介绍统计学理论的书籍，更像是一本医学统计学的“工具箱”。书中涵盖了从基础的假设检验、回归分析，到更高级的时间序列分析、生存分析，甚至是机器学习在医学领域的应用，几乎涵盖了医学研究中可能遇到的各种统计分析需求。让我尤其欣赏的是，书中对各种方法的数学推导过程给出了清晰的说明，虽然有些部分需要花费一些时间去理解，但这种严谨的态度正是专业教材所应有的。同时，作者还巧妙地结合了SPSS、R等统计软件的操作指南，将理论与实践完美地结合起来，使得读者在学习理论的同时，能够立即动手进行数据分析，验证所学知识。书中的案例研究也非常有代表性，涵盖了流行病学、临床试验、基因组学等多个医学研究领域，让我能够更好地理解不同方法在具体场景下的应用。对于希望在医学统计领域有所建树的读者来说，这本书绝对是一本不可或缺的参考书，它能够帮助我们掌握前沿的统计技术，提升数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其对医学统计学概念的深刻理解和在实践中的灵活应用。它不仅仅是一本教材，更是一位经验丰富的导师，带领我们在复杂的医学统计世界中 navigat. 让我印象深刻的是，书中对研究设计与统计分析之间关系的强调。很多时候，我们只关注如何进行统计分析，却忽略了研究设计的重要性。这本书提醒我们，一个好的研究设计是获得可靠统计结果的前提。书中对各种偏倚的识别和控制，以及如何通过统计方法来纠正研究设计中的不足，都进行了详细的阐述。这让我意识到，统计学在医学研究中的作用不仅仅是事后分析，更是贯穿于整个研究过程的。另外，书中对于如何撰写统计分析章节的指导也非常有帮助，它教会我们如何清晰、准确地描述统计方法和结果，避免模棱两可的表述。对于正在撰写论文或者科研报告的读者来说，这本书无疑是一份宝贵的指南，能够帮助我们提升学术写作的规范性和严谨性。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《高级医学统计学》的写作风格非常独特。它不像某些教材那样枯燥乏味，而是充满了学术的严谨性和探索的乐趣。作者在讲解复杂的统计模型时，善于用通俗易懂的语言进行类比和解释，使得原本抽象的概念变得具体化。例如，在讲解贝叶斯统计时，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的角度阐述了贝叶斯定理的逻辑，再逐步引导读者进入到更深入的数学推导。这种循序渐进的学习路径，极大地减轻了初学者的心理负担。而且，书中还穿插了大量的历史典故和科学趣闻，增加了阅读的趣味性，也让我们能够更好地理解统计学发展的脉络。此外，作者对于统计软件的运用也提供了非常实用的技巧，包括如何编写脚本、如何进行数据可视化等，这些都是现代医学研究中必不可少的能力。总而言之，这本书不仅传授了知识，更点燃了我对医学统计学的热情，让我愿意花费更多的时间去深入学习和探索。

评分☆☆☆☆☆

作为一本规划教材，《高级医学统计学》的编写充分考虑到了医学研究的实际需求，其内容设置既有深度又不失实用性。我特别喜欢书中对统计推断的讨论，它不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了统计推断的哲学基础和逻辑过程，帮助读者理解统计结论的可靠性和局限性。在解读医学研究论文时，对统计方法的理解程度直接影响到我们对研究结果的判断。这本书在这方面提供了非常宝贵的指导，让我们能够更加批判性地审视文献中的统计分析。此外，书中关于多重比较、分组设计、样本量估算等实际操作层面的讲解也非常细致，这对于科研项目的设计和执行具有直接的指导意义。我曾经在设计一项临床试验时，对于样本量的计算一直感到困惑，通过阅读这本书，我不仅理解了各种计算公式背后的原理，还掌握了如何根据研究目的和现有资源选择最合适的计算方法。这种“授人以渔”的教学方式，让这本书的价值远远超出了仅仅提供信息本身。

评分☆☆☆☆☆

最近读完一本名为《高级医学统计学/全国高等医药院校规划教材》的书，整体感受非常深刻。首先，书的编排逻辑清晰，从基础的统计概念讲起，循序渐进地深入到更复杂的模型和分析方法。对于我这样一个对医学统计学涉猎不深但又希望能够掌握一些进阶技能的读者来说，这种由浅入深的讲解方式极大地降低了学习门槛。书中对于各种统计方法的原理、适用条件、以及在实际医学研究中的应用案例都进行了详尽的阐述，并且配以大量的图表和公式，使得抽象的概念变得生动形象。尤其让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的介绍，而是花了大量的篇幅来讨论如何选择合适的统计方法，以及如何解读统计结果，这对于我们这些需要将统计知识应用于实际科研工作的人来说，无疑是至关重要的。书中的语言表达也相当精准，虽然涉及到一些专业术语，但都辅以清晰的解释，使得阅读过程不会感到晦涩难懂。整体而言，这本书为我构建了一个扎实的医学统计学知识体系，并且提供了很多实用的分析思路和方法，让我觉得受益匪浅，为我今后的科研工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

老婆最喜欢比什么都重要

评分☆☆☆☆☆

老婆最喜欢比什么都重要

评分☆☆☆☆☆

是软皮封面哦～

评分☆☆☆☆☆

发货快，实用，不错~

评分☆☆☆☆☆

真心不错，也不算贵，呵呵

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

真心不错，也不算贵，呵呵

评分☆☆☆☆☆

速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢速度非常快，老婆非常喜欢

评分☆☆☆☆☆

长度在5-200个字之间 填写您对此商品的使用心得，例如该商品或某功能为您带来的帮助，或使用过程中遇到的问题等。最多可输入200字