医学统计学（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材·全国高等学校医学规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李晓松 编

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
• 医学
• 教材
• 本科
• 规划教材
• 第3版
• 卫生
• 流行病学
• 生物统计学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040397239

版次：3

商品编码：11540799

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 ，

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：356

正文语种：中文

编辑推荐

　　《医学统计学（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材·全国高等学校医学规划教材》供临床、基础、预防、护理、检验、口腔、卫生管理、药学等专业用。

内容简介

　　《医学统计学（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材·全国高等学校医学规划教材》共21章，内容涵盖了国家医师资格考试的全部知识点。本版教材对第2版部分章节进行了合并和精简，新增了与教材内容相关的数字课程资源，着力突出对学生开展医学科学研究、进行研究设计、运用统计学方法分析资料、应用统计软件实现数据管理和分析、正确解释和表达统计分析结果的综合能力培养。在文字上力求通俗易懂，在公式上淡化推导及计算过程。整个教材力图达成定位明确、内容优化、重点突出、循序渐进、便于自学的编写特色与风格。
　　《医学统计学（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材·全国高等学校医学规划教材》读者对象以临床、基础、预防、护理、检验、口腔、卫生管理及药学等专业的本科生为主，同时也可供研究生、临床医生、公共卫生专业人员及相关科研工作者参考使用。

作者简介

　　李晓松，黑龙江护理高等专科学校护理系教授。主要专业方向：护理学基储护理教育。在三十余年的护理教育生涯中，主持国家级和省级“十五”、“十一五”、“十二五”多项教育科研规划课题，分别获得一、二、三等奖。主编卫生部规划教材和辅助教材达20余部，在国家级核心期刊发表多篇论文。曾在多个国家和地区留学或访学。为中国职业院校首届教学名师；黑龙江省护理专业省级学科带头人；黑龙江省“三八”红旗手；黑龙江省教育系统优秀教师；黑龙江省卫生系统有突出贡献中青年专家；享受省政府特殊津贴；2013年荣幸被评为全国“五一巾帼标兵”称号。兼任全国卫生职业教育护理学专业教材评审委员会委员；黑龙江省护理学会常务理事；黑龙江省护理学会教育委员会副主任委员；东北地区护理教育学会常务理事；黑龙江省职业院校学会副秘书长；黑龙江省高职高专医药卫生类专业教学指导委员会护理专业教学指导组主任。

目录

第一章 绪论
第一节 医学统计学的地位和作用
第二节 医学统计学基本内容和统计工作基本步骤
第三节 统计学的若干基本概念
第四节 统计思维的培养和本书内容的安排

第二章 调查研究设计
第一节 调查研究的特点
第二节 调查研究设计的基本内容
第三节 常用的抽样方法
第四节 调查研究的质量控制

第三章 实验研究设计
第一节 实验设计的基本原则
第二节 实验设计的基本内容
第三节 常用的实验设计类型
第四节 临床试验设计

第四章 定量资料的统计描述
第一节 频数分布表和频数分、布图
第二节 集中位置的描述
第三节 离散程度的描述
第四节 正态分布及其应用

第五章 定性资料的统计描述
第一节 常用相对数及其应用
第二节 应用相对数的注意事项
第三节 动态数列及其应用
第四节 率的标准化

第六章 总体均数的估计
第一节 均数的抽样误差与标准误
第二节 t分布
第三节 总体均数的估计

第七章 假设检验
第一节 基本思想
第二节 基本步骤
第三节 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误
第四节 单侧检验与双侧检验
第五节 假设检验需要注意的问题
第六节 假设检验与区间估计的联系

第八章 t检验
第一节 样本均数与总体均数的比较
第二节 配对设计均数的比较
第三节 两样本均数的比较
第四节 正态性检验与方差齐性检验
第五节 变量变换

第九章 方差分析
第一节 方差分析的基本思想和应用条件
第二节 完全随机设计资料的方差分析
第三节 随机区组设计资料的方差分析
第四节 多个样本均数的两两比较
第五节 交叉设计资料的方差分析
第六节 析因设计资料的方差分析
第七节 重复测量资料的方差分析
第八节 多个样本的方差齐性检验

第十章 二项分布和P0isson分布及其应用
第一节 二项分布
第二节 Poisson分布
……

现代医学研究的基石：数据分析与解读 在日新月异的医学领域，精准的研究设计、严谨的数据分析以及恰当的结果解读，已成为推动医学进步、保障人类健康的关键驱动力。本书并非一本探讨特定疾病、治疗方法或药物研发的教科书，而是旨在为每一位医学研究者、临床工作者乃至对医学数据充满好奇的读者，构建起一座通往理解和运用医学数据的桥梁。 我们深知，在现代医学的宏伟殿堂中，数据是砖瓦，统计学是粘合剂，而洞察力则是设计者。没有扎实的统计学基础，即便是最精巧的实验设计也可能因为数据分析的失误而功亏一篑；即便拥有海量的数据，也无法从中提炼出有价值的科学见解。本书正是以此为出发点，力求剥离那些令人望而生畏的数学公式，聚焦于医学实践中最核心、最常用的统计学概念和方法，以及它们在实际医学研究和临床决策中所扮演的重要角色。 本书的内容围绕着以下几个核心主线展开： 一、 理解数据的本质与质量： 在进行任何分析之前，理解我们所面对的数据至关重要。本书将引导读者认识不同类型医学数据的特点（如连续型、分类型、计数型等），探讨数据的来源、收集过程，并重点强调数据质量的重要性。我们将讨论如何识别和处理数据中的偏差、缺失值以及异常值，如何评估样本的代表性，从而为后续的统计分析奠定坚实的基础。这部分内容将帮助读者明白，即使是最先进的统计模型，也无法弥补原始数据质量的不足。 二、 探索性数据分析（EDA）：让数据“说话” 在正式应用统计模型之前，深入探索数据的内在规律是不可或缺的步骤。本书将详细介绍各种图形化和数值化的探索性数据分析工具。读者将学习如何使用直方图、箱线图、散点图等可视化手段，直观地展示数据的分布特征、变量之间的关系以及潜在的模式。同时，我们将介绍描述性统计指标，如均值、中位数、标准差、百分位数等，帮助读者量化地理解数据的中心趋势、离散程度和偏态情况。这部分内容将使读者能够初步了解数据的“性格”，发现潜在的研究线索，并为选择合适的推断性统计方法提供依据。 三、 推断性统计：从样本到总体的智慧 医学研究往往需要从有限的样本推断出更广泛的人群规律。本书将系统性地介绍推断性统计学的核心概念和常用方法。我们将深入讲解假设检验的原理，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等关键要素，并演示如何针对不同的研究问题和数据类型，选择恰当的统计检验方法，如t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等。此外，我们还将重点介绍置信区间的构建与解读，它提供了对未知总体参数的估计范围，为临床决策提供更具信息量的依据。通过这部分内容的学习，读者将能够严谨地评估研究结果的统计学意义，区分真实效应与偶然误差。 四、 关联与回归：揭示变量间的联系 在医学研究中，理解不同因素之间的相互影响至关重要。本书将详细阐述相关性分析和回归分析的方法。读者将学习如何计算和解读相关系数，以量化两个连续变量之间的线性关联强度和方向。更重要的是，我们将深入介绍回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。通过回归模型，读者可以预测一个变量如何随着一个或多个预测变量的变化而变化，从而揭示疾病发生的危险因素、治疗效果的影响因素以及其他重要的统计学关系。我们将强调模型拟合的评估、系数的解释以及预测的注意事项，帮助读者构建和解读具有实际意义的回归模型。 五、 生存分析：关注时间维度上的事件 许多医学研究关注的是时间相关的结局，例如疾病的发生、复发、死亡或治疗的有效期限。生存分析是专门处理这类问题的统计学工具。本书将引入生存分析的基本概念，如生存函数、风险函数，并重点介绍Kaplan-Meier生存曲线的绘制与比较。此外，我们将介绍Cox比例风险模型，这是一种强大的工具，用于分析多个协变量对生存时间的影响。通过生存分析，读者可以更准确地评估治疗方法的疗效，预测疾病的预后，并为临床实践提供基于时间维度的证据。 六、 抽样调查与样本量设计：研究的基石与保障 一个高质量的医学研究离不开科学的抽样方法和合理的样本量设计。本书将探讨不同的抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及它们在医学调查中的应用。更重要的是，我们将强调样本量计算的重要性。读者将学习如何根据研究目的、预期效应大小、统计学功效和显著性水平，科学地估算所需的样本量，从而确保研究结果的可靠性和统计学意义，避免因样本量不足而导致的研究无效或资源浪费。 七、 统计软件的应用与解读：从理论到实践 理论知识需要通过实践来巩固和应用。本书将提及当前主流的统计分析软件，并展示如何运用这些软件来执行上述的各种统计分析。我们不侧重于软件本身的操作技巧，而是强调如何将统计理论应用于软件操作，以及如何正确解读软件输出的结果。读者将学会如何将原始数据导入软件，选择合适的分析菜单，并理解输出报告中的各项统计量，从而能够独立地完成医学数据的分析任务。 谁应该阅读这本书？ 医学研究人员： 无论您是博士生、博士后还是资深研究员，本书都将为您提供必要的统计学工具，帮助您设计出更严谨的研究，分析出更可靠的数据，并在学术期刊上发表更有影响力的成果。 临床医生： 面对海量的临床文献和不断更新的循证医学证据，具备统计学素养将帮助您更准确地理解研究结果，评估治疗方案的有效性和安全性，从而为您的患者提供最优质的医疗服务。 公共卫生工作者： 在疾病监测、健康评估、流行病学调查等领域，统计学是不可或缺的分析工具。本书将帮助您更好地理解和解读公共卫生数据，为制定有效的健康策略提供科学依据。 对医学数据感兴趣的读者： 如果您对医学研究的背后逻辑感到好奇，希望理解医学新闻报道中的统计数据，或者想提升自己在医学领域的定量分析能力，本书都将为您提供一个清晰的学习路径。 本书并非要将您培养成统计学家，而是希望为您提供一套 robust 的工具箱，让您能够自信地驾驭医学数据，从数据中发现真理，用科学的证据说话，为医学的进步贡献力量。我们相信，通过学习和实践，您将能够深刻体会到统计学在现代医学中的重要性，并将其转化为您在医学道路上不断前行的强大动力。

评分☆☆☆☆☆

对于许多初次接触医学统计学的学生而言，统计学本身就可能是一道难以逾越的鸿沟。而《医学统计学（第3版）》这本书，则成功地将这门看似枯燥的学科变得生动有趣，易于理解。书中大量的图表和实例，都来源于真实的医学研究，这极大地增强了学习的代入感。我尤其欣赏书中对于统计软件（如SPSS、R）操作的讲解，它并非生硬地教导命令，而是将软件操作与统计理论紧密结合，让我能够通过实际操作来巩固和深化对统计概念的理解。例如，在学习生存分析时，书中不仅详细介绍了Kaplan-Meier曲线的绘制和log-rank检验的原理，还提供了实际数据集，引导读者一步步完成数据录入、分析和结果解读，这对于培养独立解决问题的能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《医学统计学（第3版）》这本书最大的价值，在于它能够帮助读者建立起一种严谨的科研态度。在医学研究中，数据是支撑结论的基石，而统计学则是分析和解读数据的利器。这本书教会我如何从源头控制数据质量，如何选择最合适的统计模型来分析数据，以及如何审慎地解释研究结果，避免出现误导性的结论。书中对统计推断的原理，包括置信区间和P值的含义，都进行了深入浅出的阐释，这对于我理解科研文献，判断研究的可靠性，以及设计自己的研究方案都起到了至关重要的作用。它让我明白，统计学并非只是数学公式的堆砌，而是逻辑严密的科学推理过程。

评分☆☆☆☆☆

我尤其赞赏《医学统计学（第3版）》在案例选择上的独到之处。书中列举的各种案例，都紧密结合了医学研究的实际需求，涵盖了从基础研究到临床试验的各个方面。这些案例并非简单的“填鸭式”教学，而是通过层层递进的方式，引导读者理解复杂的统计概念。例如，在讲解多重比较时，书中先从简单的配对t检验引入，然后逐步过渡到ANOVA，最后讨论如何处理多重比较带来的假阳性问题，整个过程非常顺畅，逻辑严密。

评分☆☆☆☆☆

每当我面对一项新的医学课题，需要进行深入的数据分析时，《医学统计学（第3版）》总是我的首选工具书。书中的附录部分，包含了常用的统计公式和表格，这为我节省了大量的查阅时间。更重要的是，书中提供的案例分析，往往能启发我思考自己研究中可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。例如，在处理缺失数据时，书中提供了多种插补方法及其优缺点，这让我能够根据具体情况选择最合适的方法，确保分析的准确性。这种“授人以渔”的教学模式，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名临床医生，我深知在繁忙的临床工作中，快速准确地掌握和应用统计学知识是多么的重要。《医学统计学（第3版）》这本书，恰恰满足了这一需求。它结构清晰，逻辑性强，即便时间有限，也能快速找到自己需要的信息。我特别喜欢书中关于医学研究设计的部分，例如如何设计一个合理的对照组，如何进行样本量估算，以及如何避免各种偏倚。这些内容对于临床科研的设计和执行至关重要，也为我撰写和发表高质量的学术论文打下了坚实的基础。书中提供的各种统计图表的绘制方法，也让我能够更直观地展示研究结果，提高论文的可读性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在医学领域深耕多年的研究者，我对《医学统计学（第3版）》这本书的评价，绝非仅仅停留在“好读”或“实用”的层面。它更像是我在科研道路上的一位良师益友，在我无数次迷茫、困惑时，给予我清晰的指引和坚定的支持。还记得第一次拿到这本书的时候，就被它严谨的结构和详实的案例所吸引。它并非简单罗列各种统计方法，而是深入浅出地阐述了每种方法背后的逻辑和适用场景。例如，在处理不同类型的数据时，书中对各种假设检验的条件、原理以及结果的解读都进行了极其细致的分析。不像市面上许多教材那样，仅仅给出公式和步骤，这本书更侧重于培养读者的统计思维，让我明白“为什么”要用这个方法，以及“如何”正确地解释统计结果，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《医学统计学（第3版）》是一本极其优秀的医学统计学教材。它不仅内容丰富、讲解清晰，更重要的是，它能够帮助读者建立起严谨的统计思维和科学的科研态度。对于任何希望在医学领域有所建树的人来说，这本书都将是一笔宝贵的财富。它不仅仅是一本教科书，更是一位值得信赖的学术伙伴，陪伴我在医学研究的道路上不断前进。我强烈推荐所有医学专业的学生和研究人员阅读这本书，它一定会给你带来意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

我曾多方对比过市面上其他的医学统计学教材，但《医学统计学（第3版）》在我心中的地位始终无法撼动。它的语言风格严谨而不失亲切，概念的阐释深入浅出，避免了不必要的专业术语堆砌，使得非统计学背景的读者也能轻松理解。书中对统计学原理的讲解，往往能引发我更深层次的思考，例如，为什么某个统计检验会有特定的前提条件，违反这些条件会导致什么后果。这种对“为什么”的追根溯源，不仅让我掌握了知识，更让我理解了知识背后的科学逻辑，培养了批判性思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的精妙之处，还在于它对统计学最新发展趋势的把握。随着大数据时代的到来，医学统计学也在不断演进。书中对一些新的统计方法，如机器学习在医学中的应用，以及贝叶斯统计等都有所涉及，这让我能够站在前沿，了解医学统计学未来的发展方向。同时，它并没有忽略经典的统计方法，而是将经典与前沿有机地结合起来，形成了一个完整的知识体系。对于我这样需要不断更新知识储备的医学工作者来说，这本书无疑是一本宝贵的参考书，能够帮助我跟上时代的步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，不仅仅体现在知识的传授，更在于它对读者思维方式的塑造。《医学统计学（第3版）》让我学会用一种更科学、更严谨的视角来审视医学研究中的各种问题。它教会我如何理性地分析数据，如何区分相关性和因果性，如何避免被统计数字所误导。在我撰写科研报告或评审他人论文时，这本书提供的统计学知识和方法论，都成为了我重要的评价标准。它就像一把尺子，帮助我衡量研究的质量和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

质量很好

评分☆☆☆☆☆

书本不错，是正版。京东快递也很快。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

很及时。

评分☆☆☆☆☆

还行，但是有本书里有污点

评分☆☆☆☆☆

书很好，是正版，包装好好。

评分☆☆☆☆☆

正版，要是能再优惠就好了。