SPSS在医学统计学中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王福彦，刘相辰，周玲玲，王文渝 著

图书标签:

• SPSS
• 医学统计学
• 统计分析
• 生物统计
• 数据分析
• 医学研究
• 统计软件
• 临床研究
• 流行病学
• 科研方法

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513032469

版次：1

商品编码：11661191

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：184

字数：237000

内容简介

　　《SPSS在医学统计学中的应用》以“方法、应用”为主线，除绪论对统计软件作简要介绍外，共分13章，在内容上分四个部分：第一部分为SPSS数据库打开、建立、整理、分类等有关知识；第二、三部分分别为计量、计数资料统计分析SPSS应用方法；第四部分多因素资料统计分析SPSS应用方法。从顺序上讲，前10章完全按《简明医学统计学》内容编排，后3章是依据实际需要所作的补充，特别是第11章，对原《简明医学统计学》中讲到的实验设计方案，其所得资料有关SPSS应用进行了系统的介绍。

作者简介

　　王福彦，1987年同济医科大学卫生统计学研究生毕业，流行病学教授，日本富山医科药科大学访问学者。多年从事流行病学、医学统计学、医学科研设计教学及研究。曾承担课题卫生部课题、国务院“八五”重点课题“全国少数民族人口素质抽样调查”（蒙古族部分）等。发表论文近百篇。获省级成果奖8项，获内蒙古自治区优秀青年知识分子，内蒙古青年科技标兵等称号。2003年获国家科普优秀科技工作者。多次参编教育部规划教材和全国协编教材。专著《医学科研方法》（2009年11月人民军医出版社）、《医学SCI期刊论文的撰写与发表》（2012年1月科学出版社）；
　　主编《预防医学》（2013年6月人民军医出版社）、《医学科研及文献检索》（2011年4月科学出版社），《简明医学统计学》（2013年6月科学出版社）、《流行病学》等。

目录

绪论 SPSS简介
第一节 SPSS概述
一、SPSS的功能
二、SPSS的特点
三、SPSS应用条件
四、SPSS统计处理流程
第二节 SPSS窗口
一、数据编辑窗口
二、结果浏览窗口
三、程序编辑窗口
第一章 SPSS数据文件的管理
第一节 数据文件的打开与保存
一、直接打开
二、使用数据库查询打开
三、使用文本导入向导读入
四、保存数据文件
五、File菜单中的其他条目
第二节 新建数据文件
第三节 编辑数据文件
一、插入变量或记录
二、定义新变量
三、从原有变量计算新变量
四、数据文件的分类
五、计算数值变量秩和
第四节 数据的预分析
第五节 数据文件的整理
一、观察值的排序
二、数据文件的转置
三、数据文件的合并
四、数据文件的分类汇总
五、数据文件的拆分
六、数据的选择
第二章 计量资料的描述
第一节 统计方法简介
一、计量资料的频数表
二、集中趋势的描述
三、离散趋势的描述
第二节 SPSS应用
一、建立频数表
二、集中趋势、离散趋势的描述
三、绘制正态曲线
第三章 计量资料的推断
第一节 统计方法简介
一、参数估计
二、假设检验
三、t ′ 检验
第二节 SPSS应用
一、参数估计
二、两均数的假设检验
三、t′ 检验
第四章 方差分析
第一节 统计方法简介
一、方差分析基本思想
二、方差齐性检验
三、资料的转换
四、完全随机设计资料分析
五、随机区组设计资料分析
六、均数间的相互比较
第二节 SPSS应用
一、方差齐性检验
二、资料的转换
三、完全随机设计的资料分析
四、随机区组设计资料分析
五、均数间的相互比较
第五章 计数资料的描述
第一节 统计方法简介
一、常用相对数
二、率的标准化法
第二节 SPSS应用
一、相对数的计算
二、率的标准化法
第六章 计数资料的推断
第一节 统计方法简介
一、总体率的推断
二、率的u 检验
三、χ2 检验
第二节 SPSS应用
一、率的u 检验
二、χ2 检验
第七章 直线相关与回归
第一节 统计方法简介
一、直线相关
二、直线回归
第二节 SPSS应用
一、直线相关
二、直线回归
第八章 基于秩次的非参数检验
第一节 统计方法简介
一、完全随机设计资料
二、配对设计符号秩和检验
三、随机区组设计资料
四、频数表（等级）资料
第二节 SPSS应用
一、完全随机设计资料
二、配对设计符号秩和检验
三、随机区组设计资料的秩和检验95
四、频数表资料的秩和检验
第九章 统计表与统计图
第一节 内容简介
一、统计表
二、统计图
第二节 SPSS统计绘图
一、操作界面介绍
二、常用统计图制作
三、统计图的编辑
第十章 多因素分析
第一节 统计方法简介
一、多元线性回归
二、多元逐步回归
三、Logistic回归
第二节 SPSS应用
一、多元线性回归
二、多元逐步回归
三、Logistic回归
第十一章 实验性研究设计（不同设计方
案资料SPSS应用）
第一节 不同设计资料统计方法简介124
一、交叉设计资料分析
二、拉丁方设计资料分析
三、析因设计资料分析
四、正交试验资料分析
五、重复测量试验资料分析
第二节 SPSS应用
一、交叉设计资料分析
二、拉丁方设计资料分析
三、析因设计资料分析
四、正交试验设计资料分析
五、重复测量试验资料分析
第十二章 生存分析
第一节 内容简介
一、疾病预后评价指标
二、生存分析的内容和方法
三、生存资料描述
四、生存率的比较
第二节 SPSS应用
一、Life Tables过程
二、Kaplan-Meier过程
第十三章 Cox回归
第一节 内容简介
一、Cox回归分析基本原理
二、Cox回归的应用
三、实例分析
第二节 SPSS应用
一、界面说明
二、操作步骤
三、结果解释

前言/序言

SPSS与现代医学研究：深入解析统计分析的强大力量 在日新月异的医学领域，科学研究的严谨性与精确性至关重要。海量数据如潮水般涌来，如何从中提炼出有价值的科学洞见，揭示疾病的规律，优化治疗方案，预测疾病走向，已成为衡量现代医学研究水平的关键。而统计学，作为一门揭示数据背后奥秘的学科，在医学研究中扮演着不可或缺的角色。特别是在大数据时代，高效、强大的统计分析工具成为研究者们手中不可或缺的利器。 本书旨在为广大医学研究者、临床医生、公共卫生工作者以及对医学统计学感兴趣的学生，提供一个全面、深入的视角，去理解和掌握统计学在医学研究中的实际应用。我们不拘泥于某一特定软件的操作技巧，而是将重点聚焦于统计学思想的精髓，以及如何将这些思想转化为解决医学实际问题的有效手段。 核心内容概览： 第一部分：医学统计学理论基石与研究设计 统计学的基本概念与原则： 我们将从最基础的概念入手，例如变量的类型、抽样方法、统计量与参数的区别、数据的描述性统计（集中趋势、离散程度、分布形态）等，为后续的深入学习打下坚实的基础。理解这些基本原理，是进行任何统计分析的前提。 医学研究设计的核心要素： 任何一项有意义的医学研究都离不开精巧的设计。本部分将详细阐述不同类型的研究设计（如队列研究、病例对照研究、随机对照试验、横断面研究等）的特点、优缺点，以及如何根据研究目的选择最合适的研究设计。我们将强调研究设计的科学性如何直接影响到统计分析的结果的可靠性与有效性。 数据的收集、清洗与管理： 真实世界的医学数据往往充满了“噪音”和不规范之处。我们将探讨如何规范数据收集流程，识别和处理缺失值、异常值，以及进行必要的数据转换和编码，确保数据的质量，为后续的统计分析提供可靠的输入。 第二部分：描述性统计在医学研究中的应用 常用统计图表的构建与解读： 如何用图表直观地展示数据分布、比较不同组别间的差异？我们将介绍柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等在医学数据可视化中的应用，并指导读者如何准确解读这些图表所传递的信息。 中心趋势与离散程度的度量： 均数、中位数、众数、标准差、方差、四分位数间距等统计量，在描述样本特征、理解数据变异性方面具有重要意义。我们将深入探讨这些度量的应用场景，以及如何选择最合适的度量方式来描述医学数据。 概率与分布： 概率论是统计学的基础。我们将简要介绍医学研究中常用的概率分布，如正态分布、二项分布、泊松分布等，以及它们在模型构建和推断中的作用。 第三部分：推断性统计在医学研究中的实践 假设检验的基本原理与步骤： 科学研究的本质在于提出假设并加以检验。我们将系统介绍假设检验的逻辑，包括零假设、备择假设、P值、统计功效、显著性水平等核心概念，以及如何根据研究问题设计和执行假设检验。 均数与比例的比较： 单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验： 用于比较一个或两个样本的均数，例如评估新药的疗效与安慰剂的差异，或者比较两组患者的某项生理指标。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个及以上组别的均数时，ANOVA是不可或缺的工具，例如比较不同剂量药物的效果，或评估不同治疗方案的疗效。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，例如探讨吸烟与肺癌发病率的关系，或评估两种治疗方法在治愈率上的差异。 Proportion Tests: 适用于比较两个或多个样本的比例，例如评估不同疫苗接种率人群的感染风险。 相关与回归分析： Pearson相关系数与Spearman等级相关系数： 衡量两个变量之间线性或单调关系的强度和方向，例如研究体重与血压之间的关系。 线性回归： 预测一个连续变量（因变量）与一个或多个自变量之间的线性关系，例如利用年龄、性别、吸烟史等预测收缩压。 逻辑回归： 预测一个二分类变量（如疾病发生与否）的概率，是医学研究中预测疾病风险、识别危险因素的常用方法。 多元回归： 考虑多个自变量对因变量的影响，能够更全面地揭示变量间的复杂关系。 生存分析： Kaplan-Meier生存曲线： 描述事件（如死亡、复发）随时间发生概率的变化，是评估治疗效果、预测患者预后的重要工具。 Log-rank检验： 比较两条或多条生存曲线的差异，例如比较不同治疗组的生存时间。 Cox比例风险模型： 识别影响生存时间的关键预后因素，并量化其影响程度，帮助医生制定更精准的治疗和随访计划。 第四部分：高级统计方法在医学研究中的探索 因子分析与主成分分析： 用于降维和识别潜在的结构，例如从多个测量指标中提取出代表患者整体健康状况的潜在因子。 聚类分析： 将相似的个体或对象分组，例如根据患者的临床特征将其划分为不同的亚群，为个性化治疗提供依据。 多重比较与校正： 当进行多次统计检验时，需要考虑多重比较问题，以避免假阳性结果。我们将介绍 Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等方法。 本书的特色： 强调理论与实践的结合： 我们不仅讲解统计学理论，更注重将其应用于真实的医学研究场景。 逻辑清晰，循序渐进： 从基础概念到高级应用，内容编排符合学习规律，帮助读者逐步掌握。 注重解读与应用： 重点不在于教会读者进行繁琐的软件操作，而在于理解统计结果的意义，以及如何将这些结果转化为医学决策。 理论联系实际： 穿插大量医学研究实例，帮助读者更好地理解统计方法的应用。 通过本书的学习，我们期望读者能够： 深刻理解统计学在医学研究中的重要性。 掌握常用的医学统计分析方法。 能够独立设计和分析基本的医学研究。 批判性地解读医学文献中的统计结果。 将统计学知识应用于临床实践和公共卫生决策。 医学研究的进步离不开严谨的统计分析。掌握统计学的精髓，将为您的医学研究之路注入强大的动力，帮助您在探索生命奥秘、守护人类健康的道路上，走得更远，更坚实。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受是，它打破了我对统计软件的刻板印象。我一直觉得，SPSS这类软件只是用来跑数字的，很多时候结果出来了，但背后的统计原理却一知半解，导致我无法真正理解分析的意义，更不用说写出有深度的讨论部分了。这本书的价值恰恰在于它将SPSS的操作与统计学理论进行了深度融合。它不是简单地罗列SPSS的菜单和按钮，而是通过丰富的医学统计学知识，去解释每一个操作背后的统计学原理。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，书中不仅展示了如何在SPSS中进行单因素和多因素方差分析，还详细解释了F检验的统计原理，以及如何解读ANOVA表的各个组成部分，如均方（MS）、自由度（df）、F统计量和P值。它还强调了方差分析的前提条件，如正态性检验和方差齐性检验，并给出了在SPSS中执行这些检验的方法。更重要的是，它引导读者思考，当方差分析结果显著时，下一步应该进行哪些事后检验（post-hoc tests），以及如何解释这些事后检验的结果。这种层层递进的讲解方式，让我不仅学会了“怎么做”，更重要的是学会了“为什么这样做”，以及“结果意味着什么”。这对于我在理解和撰写医学论文的统计分析部分，起到了巨大的推动作用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最大的价值在于它能够真正赋能非统计学专业的医学研究者。我是一名临床医生，虽然常年与患者打交道，也参与了不少科研项目，但每次面对数据分析时，总感觉力不从心。SPSS软件的界面和各种统计选项，对我来说一度是“天书”。然而，这本书的出现，彻底改变了我对SPSS的认知。它没有直接罗列枯燥的统计学公式，而是以实际的医学研究场景为出发点，通过SPSS的操作，来解释各种统计方法的原理和应用。例如，书中关于相关性和回归分析的章节，用大量的临床实例，展示了如何使用SPSS来分析两个连续变量之间的关系，或者如何建立一个模型来预测某个结局变量。它不仅教会了我如何输入和处理数据，更重要的是，它详细解释了相关系数、决定系数、回归系数等统计量的含义，以及如何解读SPSS输出的这些结果。我曾经在撰写一篇关于某种疾病危险因素的研究时，对如何进行多因素分析感到非常头疼，这本书提供的关于多元线性回归和逻辑回归的详细操作和解读，让我茅塞顿开，最终成功地识别出了几个重要的危险因素。这本书让我感到，SPSS不再是遥不可及的学术工具，而是我能够掌握并应用于实际医学研究的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，循序渐进，让学习者能够建立起完整的知识体系。它从最基础的SPSS界面介绍和数据管理开始，逐步深入到各种统计分析方法的应用。我是一名在校的医学硕士生，我的课程里涉及到大量的统计学知识，但SPSS的操作一直是我的弱项。当我拿到这本书时，我惊喜地发现，它几乎完美地契合了我学习的需求。在讲解各种统计方法时，书中都会先简要回顾相关的统计学原理，然后立刻转向SPSS的具体操作。例如，在讲解卡方检验时，它会先简单说明卡方检验是用来分析分类变量之间关联性的，然后立刻展示如何在SPSS中进行“交叉表”分析，并详细解读“P值”、“期望频数”等关键输出。更重要的是，它还会提示在什么情况下应该选择卡方检验，以及卡方检验的局限性，比如样本量过小时的注意事项。这种理论与实践相结合的方式，让我能够真正理解SPSS操作背后的统计逻辑，而不是盲目地进行操作。我还特别喜欢书中关于多重比较和事后检验的讲解。在进行ANOVA分析后，如何进行多重比较来确定具体哪些组别之间存在显著差异，这是很多初学者容易混淆的地方。这本书清晰地列出了Tukey, Bonferroni等多种事后检验方法在SPSS中的操作步骤，并详细解释了它们各自的特点和适用场景，让我能够根据研究的具体情况选择最合适的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书，当我第一次在书店的统计学专区瞥见它的封面时，就被深深吸引了。那简洁而专业的排版，"SPSS在医学统计学中的应用"几个字，直击我作为一名正在攻读医学统计学研究生所面临的痛点——SPSS软件的操作与理论知识的结合。我的导师虽然是统计学的大牛，但理论讲授为主，SPSS的实际操作方面，我们更多是自行摸索。翻开这本书，我首先被它详尽的目录所震撼，从最基础的数据录入、清理，到各种统计模型的建立和解释，几乎涵盖了医学统计领域常用的所有SPSS功能。尤其是关于假设检验的部分，作者用大量的图表和实际案例，将那些枯燥的统计概念变得鲜活起来。我记得以前在学习t检验和ANOVA时，常常被P值、自由度这些概念弄得头晕脑胀，理解起来总是隔靴搔痒。但这本书里，作者会一步步引导你如何在SPSS中执行这些分析，并详细解释每一个输出结果的含义，告诉你如何判断统计学上的显著性，以及如何将这些结果转化为有意义的医学解释。例如，在讲解回归分析时，书中不仅演示了线性回归、逻辑回归的SPSS操作，还深入探讨了模型拟合优度、变量选择、多重共线性的诊断等关键问题。这对于我写论文、分析实验数据来说，简直是如获至宝。我一直觉得，医学统计学不是一门独立的学科，而是服务于医学研究的工具，而SPSS就是当下最普及、最强大的工具之一。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白，让我能够更自信地面对科研中的数据挑战。它不仅仅是一本操作手册，更像是一位循循善诱的导师，带我一步步走进SPSS的殿堂，让我真正理解统计学在医学研究中的价值和力量。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻阅这本书时，就被它清晰的结构和详尽的内容深深吸引了。作为一名医学研究助理，我常常需要协助导师进行数据分析，而SPSS是我经常接触到的软件。然而，我一直觉得自己在SPSS的操作和统计学理论的结合上存在短板。这本书恰好弥补了我的这一不足。它不仅仅是SPSS的操作手册，更是一本将SPSS应用与医学统计学知识巧妙融合的教材。我尤其喜欢书中关于生存分析的章节。在医学研究中，生存分析是评估治疗效果、预测疾病预后的重要方法。书中不仅详细演示了如何在SPSS中绘制Kaplan-Meier生存曲线，进行Log-rank检验，更重要的是，它还深入讲解了Cox比例风险模型的建立和解读。它解释了协变量的纳入和排除原则，如何解读回归系数的风险比（HR），以及如何进行模型假设的检验。这对我撰写关于癌症治疗效果的研究论文起到了至关重要的作用。我记得之前在分析一项关于新药治疗癌症患者的生存数据时，对如何建立Cox模型感到非常困惑，这本书提供的详细步骤和清晰的解释，让我能够独立完成模型的建立和结果的解读，并写出了具有说服力的统计分析部分。这本书真的让我觉得，SPSS不再是一个简单的工具，而是连接统计理论与医学实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我最先关注的是它在具体案例分析方面的深度。作为一个临床医学的在读博士，我常常需要处理大量的临床试验数据，但统计学背景相对薄弱，尤其是如何将SPSS强大的数据分析功能应用到复杂的医学场景中，一直是我的一个瓶颈。这本书在这方面做得非常出色。它选取了多个医学领域的典型研究场景，比如一项关于新药疗效的随机对照试验、一项关于疾病危险因素的队列研究，以及一项关于诊断准确性的横断面研究。每一个案例都从研究设计、数据收集、SPSS软件操作，到最终结果的统计学解释和医学意义的阐述，进行了一个完整而系统的展示。我特别喜欢书中对于案例数据处理和变量编码的详细介绍。很多时候，原始数据并不完美，存在缺失值、异常值，或者变量的编码方式需要调整。这本书提供了非常实用的方法，教你如何在SPSS中进行数据清洗和预处理，这在实际研究中至关重要，往往能直接影响到分析结果的准确性。此外，书中对于各种假设检验的适用条件、SPSS的执行步骤以及结果解读的讲解，都非常细致。例如，在介绍卡方检验时，它不仅给出了SPSS的操作流程，还强调了Fisher精确检验在样本量较小时的应用，以及如何处理连续性变量的分组问题。这让我对统计方法的选择和应用有了更清晰的认识。这本书真的让我觉得，SPSS不再仅仅是一个冰冷的软件，而是解决医学统计难题的得力助手，让我在面对复杂数据时，不再感到束手无策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，简直是给我这样一些正在与医学统计学“搏斗”的学生们送来了一份及时雨。我是一名医学本科生，虽然在课堂上学到了一些基础的统计学理论，但到了真正动手做实验数据分析的时候，却常常感到力不从心。SPSS软件对我来说，曾经是一个非常神秘的工具，充满了各种我看不懂的选项和参数。但这本书，就像一位经验丰富的向导，一步一步地带领我认识SPSS，熟悉它。我最欣赏它的一点是，它没有将SPSS的操作孤立出来，而是巧妙地将SPSS的应用融入到了具体的医学统计学知识中。例如，在讲解独立样本t检验时，书中不仅演示了如何在SPSS中执行这个检验，更重要的是，它会先解释t检验的原理，包括零假设、备择假设，以及t统计量的含义，然后才给出SPSS的操作步骤。它还会强调t检验的前提条件，比如数据的正态性和方差齐性，并给出在SPSS中如何进行这些检验的方法。这让我不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这样做”。书中的案例也选取得非常贴切，很多都是我在学习医学课程中会遇到的研究场景，比如关于药物疗效、疾病风险因素等。这让我在学习SPSS的同时，也能加深对这些医学知识的理解。我曾经在分析一个小型临床试验数据时，对如何进行配对样本t检验感到困惑，书中的详细指导让我轻松解决了这个问题，并且对配对样本t检验的适用条件有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我感到非常充实，它不仅仅是一本SPSS操作手册，更是一本医学统计学的入门指导。我是一名医学影像学专业的在读研究生，在进行科研工作时，经常需要用到各种统计方法来分析影像学数据，但我的统计学背景相对薄弱，SPSS对我来说曾经是一个难以逾越的障碍。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以非常清晰和有条理的方式，引导我逐步掌握SPSS在医学统计学中的应用。我尤其喜欢书中关于假设检验部分的处理方式。它不仅仅展示了如何在SPSS中执行各种假设检验，如t检验、ANOVA、卡方检验等，更重要的是，它会详细解释每种检验的统计学原理、适用条件以及结果的解读。例如，在讲解ANOVA时，它不仅演示了如何在SPSS中进行单因素和多因素ANOVA，还详细解释了F检验的原理，以及如何解读ANOVA表的各个组成部分，如均方（MS）、自由度（df）、F统计量和P值。它还强调了ANOVA的前提条件，如正态性检验和方差齐性检验，并给出了在SPSS中执行这些检验的方法。这让我能够更深入地理解统计分析的本质，而不仅仅是机械地操作软件。我曾经在分析一个关于不同治疗方案疗效的医学影像学研究时，对如何选择合适的统计方法感到困惑，这本书提供的关于ANOVA和事后检验的详细指导，让我能够准确地比较不同治疗方案的疗效，并得出有意义的结论。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自非统计学专业的医学研究人员，平日里与数据打交道，但对统计分析的总是有种隔阂感。SPSS软件我一直觉得是个黑箱，点几下按钮，出来一堆数字，但很多时候我只能机械地照搬教科书上的描述，无法灵活运用。这本书的出现，彻底改变了我的这种感受。它以一种非常平易近人的方式，引导我一步步走进SPSS的世界。书中的语言风格非常通俗易懂，没有过多的学术术语堆砌，即便是像我这样统计学基础相对薄弱的人，也能轻松理解。我尤其欣赏书中对于数据可视化部分的详尽讲解。在医学统计研究中，清晰的图表往往比枯燥的数字更能直观地展示研究结果。这本书提供了多种SPSS绘图工具的使用方法，从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、箱线图，甚至是生存曲线图，都进行了详细的步骤演示和结果解读。它教会我如何根据不同的研究目的选择合适的图表类型，如何调整图表的细节，使其更具可读性和专业性。我记得在我之前的一项研究中，我花了大量时间试图绘制一张清晰的生存曲线图，但总是无法达到理想的效果。这本书提供的详细步骤和技巧，让我茅塞顿开，很快就画出了专业且美观的生存曲线。这让我感到，SPSS不仅仅是数据分析的工具，更是数据展示和沟通的利器。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在读的流行病学硕士，数据分析是我学习和研究中不可或缺的一部分。SPSS这款软件，我接触得不算少，但总感觉自己在掌握上停留在比较表面的层次。很多时候，即使能得出结果，也无法深入理解统计量背后的意义，更不用说灵活运用它们来解决更复杂的研究问题。这本书的出现，极大地弥补了我的这一不足。它不仅提供了SPSS操作的详细指南，更重要的是，它将SPSS的应用与医学统计学的核心概念巧妙地结合在一起。我特别喜欢书中关于多元回归分析部分的讲解。流行病学研究中，我们经常需要控制混杂因素，探究多个变量之间的关系，而多元回归分析是解决这类问题的有力工具。书中不仅详细介绍了SPSS中执行多元回归的步骤，还深入讲解了如何解读回归系数、R方值、F检验等关键输出，以及如何进行变量选择、共线性诊断等。它甚至还涉及了逻辑回归和生存回归等更高级的模型，并给出了相应的SPSS操作和解读方法。这对我撰写研究论文和进行数据分析提供了极大的帮助。我记得之前在处理一项关于慢性病危险因素的研究时，对如何选择合适的回归模型感到非常纠结，书中关于不同回归模型的适用条件和SPSS实现方式的介绍，让我豁然开朗，最终选择了最适合我研究的逻辑回归模型。

评分☆☆☆☆☆

媳妇点的，听说还不错，我是不懂！

评分☆☆☆☆☆

可以，还行。。。。。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

有用有用有用有用有用

评分☆☆☆☆☆

内容太滞后

评分☆☆☆☆☆

发货非常快，价格便宜还打折，非常满意。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

内容太滞后

评分☆☆☆☆☆

二瞌睡瞌睡蓝色可是啃气老婆了扣扣咯巨幕拉大土木卡特Tel饿了咳咳咳乐克乐克