SPSS在醫學統計學中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王福彥，劉相辰，周玲玲，王文渝 著

圖書標籤:

• SPSS
• 醫學統計學
• 統計分析
• 生物統計
• 數據分析
• 醫學研究
• 統計軟件
• 臨床研究
• 流行病學
• 科研方法

齣版社： 知識産權齣版社

ISBN：9787513032469

版次：1

商品編碼：11661191

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：184

字數：237000

內容簡介

　　《SPSS在醫學統計學中的應用》以“方法、應用”為主綫，除緒論對統計軟件作簡要介紹外，共分13章，在內容上分四個部分：第一部分為SPSS數據庫打開、建立、整理、分類等有關知識；第二、三部分分彆為計量、計數資料統計分析SPSS應用方法；第四部分多因素資料統計分析SPSS應用方法。從順序上講，前10章完全按《簡明醫學統計學》內容編排，後3章是依據實際需要所作的補充，特彆是第11章，對原《簡明醫學統計學》中講到的實驗設計方案，其所得資料有關SPSS應用進行瞭係統的介紹。

作者簡介

　　王福彥，1987年同濟醫科大學衛生統計學研究生畢業，流行病學教授，日本富山醫科藥科大學訪問學者。多年從事流行病學、醫學統計學、醫學科研設計教學及研究。曾承擔課題衛生部課題、國務院“八五”重點課題“全國少數民族人口素質抽樣調查”（濛古族部分）等。發錶論文近百篇。獲省級成果奬8項，獲內濛古自治區優秀青年知識分子，內濛古青年科技標兵等稱號。2003年獲國傢科普優秀科技工作者。多次參編教育部規劃教材和全國協編教材。專著《醫學科研方法》（2009年11月人民軍醫齣版社）、《醫學SCI期刊論文的撰寫與發錶》（2012年1月科學齣版社）；
　　主編《預防醫學》（2013年6月人民軍醫齣版社）、《醫學科研及文獻檢索》（2011年4月科學齣版社），《簡明醫學統計學》（2013年6月科學齣版社）、《流行病學》等。

目錄

緒論 SPSS簡介
第一節 SPSS概述
一、SPSS的功能
二、SPSS的特點
三、SPSS應用條件
四、SPSS統計處理流程
第二節 SPSS窗口
一、數據編輯窗口
二、結果瀏覽窗口
三、程序編輯窗口
第一章 SPSS數據文件的管理
第一節 數據文件的打開與保存
一、直接打開
二、使用數據庫查詢打開
三、使用文本導入嚮導讀入
四、保存數據文件
五、File菜單中的其他條目
第二節 新建數據文件
第三節 編輯數據文件
一、插入變量或記錄
二、定義新變量
三、從原有變量計算新變量
四、數據文件的分類
五、計算數值變量秩和
第四節 數據的預分析
第五節 數據文件的整理
一、觀察值的排序
二、數據文件的轉置
三、數據文件的閤並
四、數據文件的分類匯總
五、數據文件的拆分
六、數據的選擇
第二章 計量資料的描述
第一節 統計方法簡介
一、計量資料的頻數錶
二、集中趨勢的描述
三、離散趨勢的描述
第二節 SPSS應用
一、建立頻數錶
二、集中趨勢、離散趨勢的描述
三、繪製正態麯綫
第三章 計量資料的推斷
第一節 統計方法簡介
一、參數估計
二、假設檢驗
三、t ′ 檢驗
第二節 SPSS應用
一、參數估計
二、兩均數的假設檢驗
三、t′ 檢驗
第四章 方差分析
第一節 統計方法簡介
一、方差分析基本思想
二、方差齊性檢驗
三、資料的轉換
四、完全隨機設計資料分析
五、隨機區組設計資料分析
六、均數間的相互比較
第二節 SPSS應用
一、方差齊性檢驗
二、資料的轉換
三、完全隨機設計的資料分析
四、隨機區組設計資料分析
五、均數間的相互比較
第五章 計數資料的描述
第一節 統計方法簡介
一、常用相對數
二、率的標準化法
第二節 SPSS應用
一、相對數的計算
二、率的標準化法
第六章 計數資料的推斷
第一節 統計方法簡介
一、總體率的推斷
二、率的u 檢驗
三、χ2 檢驗
第二節 SPSS應用
一、率的u 檢驗
二、χ2 檢驗
第七章 直綫相關與迴歸
第一節 統計方法簡介
一、直綫相關
二、直綫迴歸
第二節 SPSS應用
一、直綫相關
二、直綫迴歸
第八章 基於秩次的非參數檢驗
第一節 統計方法簡介
一、完全隨機設計資料
二、配對設計符號秩和檢驗
三、隨機區組設計資料
四、頻數錶（等級）資料
第二節 SPSS應用
一、完全隨機設計資料
二、配對設計符號秩和檢驗
三、隨機區組設計資料的秩和檢驗95
四、頻數錶資料的秩和檢驗
第九章 統計錶與統計圖
第一節 內容簡介
一、統計錶
二、統計圖
第二節 SPSS統計繪圖
一、操作界麵介紹
二、常用統計圖製作
三、統計圖的編輯
第十章 多因素分析
第一節 統計方法簡介
一、多元綫性迴歸
二、多元逐步迴歸
三、Logistic迴歸
第二節 SPSS應用
一、多元綫性迴歸
二、多元逐步迴歸
三、Logistic迴歸
第十一章 實驗性研究設計（不同設計方
案資料SPSS應用）
第一節 不同設計資料統計方法簡介124
一、交叉設計資料分析
二、拉丁方設計資料分析
三、析因設計資料分析
四、正交試驗資料分析
五、重復測量試驗資料分析
第二節 SPSS應用
一、交叉設計資料分析
二、拉丁方設計資料分析
三、析因設計資料分析
四、正交試驗設計資料分析
五、重復測量試驗資料分析
第十二章 生存分析
第一節 內容簡介
一、疾病預後評價指標
二、生存分析的內容和方法
三、生存資料描述
四、生存率的比較
第二節 SPSS應用
一、Life Tables過程
二、Kaplan-Meier過程
第十三章 Cox迴歸
第一節 內容簡介
一、Cox迴歸分析基本原理
二、Cox迴歸的應用
三、實例分析
第二節 SPSS應用
一、界麵說明
二、操作步驟
三、結果解釋

前言/序言

SPSS與現代醫學研究：深入解析統計分析的強大力量 在日新月異的醫學領域，科學研究的嚴謹性與精確性至關重要。海量數據如潮水般湧來，如何從中提煉齣有價值的科學洞見，揭示疾病的規律，優化治療方案，預測疾病走嚮，已成為衡量現代醫學研究水平的關鍵。而統計學，作為一門揭示數據背後奧秘的學科，在醫學研究中扮演著不可或缺的角色。特彆是在大數據時代，高效、強大的統計分析工具成為研究者們手中不可或缺的利器。 本書旨在為廣大醫學研究者、臨床醫生、公共衛生工作者以及對醫學統計學感興趣的學生，提供一個全麵、深入的視角，去理解和掌握統計學在醫學研究中的實際應用。我們不拘泥於某一特定軟件的操作技巧，而是將重點聚焦於統計學思想的精髓，以及如何將這些思想轉化為解決醫學實際問題的有效手段。 核心內容概覽： 第一部分：醫學統計學理論基石與研究設計 統計學的基本概念與原則： 我們將從最基礎的概念入手，例如變量的類型、抽樣方法、統計量與參數的區彆、數據的描述性統計（集中趨勢、離散程度、分布形態）等，為後續的深入學習打下堅實的基礎。理解這些基本原理，是進行任何統計分析的前提。 醫學研究設計的核心要素： 任何一項有意義的醫學研究都離不開精巧的設計。本部分將詳細闡述不同類型的研究設計（如隊列研究、病例對照研究、隨機對照試驗、橫斷麵研究等）的特點、優缺點，以及如何根據研究目的選擇最閤適的研究設計。我們將強調研究設計的科學性如何直接影響到統計分析的結果的可靠性與有效性。 數據的收集、清洗與管理： 真實世界的醫學數據往往充滿瞭“噪音”和不規範之處。我們將探討如何規範數據收集流程，識彆和處理缺失值、異常值，以及進行必要的數據轉換和編碼，確保數據的質量，為後續的統計分析提供可靠的輸入。 第二部分：描述性統計在醫學研究中的應用 常用統計圖錶的構建與解讀： 如何用圖錶直觀地展示數據分布、比較不同組彆間的差異？我們將介紹柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等在醫學數據可視化中的應用，並指導讀者如何準確解讀這些圖錶所傳遞的信息。 中心趨勢與離散程度的度量： 均數、中位數、眾數、標準差、方差、四分位數間距等統計量，在描述樣本特徵、理解數據變異性方麵具有重要意義。我們將深入探討這些度量的應用場景，以及如何選擇最閤適的度量方式來描述醫學數據。 概率與分布： 概率論是統計學的基礎。我們將簡要介紹醫學研究中常用的概率分布，如正態分布、二項分布、泊鬆分布等，以及它們在模型構建和推斷中的作用。 第三部分：推斷性統計在醫學研究中的實踐 假設檢驗的基本原理與步驟： 科學研究的本質在於提齣假設並加以檢驗。我們將係統介紹假設檢驗的邏輯，包括零假設、備擇假設、P值、統計功效、顯著性水平等核心概念，以及如何根據研究問題設計和執行假設檢驗。 均數與比例的比較： 單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立樣本t檢驗： 用於比較一個或兩個樣本的均數，例如評估新藥的療效與安慰劑的差異，或者比較兩組患者的某項生理指標。 方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個及以上組彆的均數時，ANOVA是不可或缺的工具，例如比較不同劑量藥物的效果，或評估不同治療方案的療效。 卡方檢驗： 用於分析分類變量之間的關聯性，例如探討吸煙與肺癌發病率的關係，或評估兩種治療方法在治愈率上的差異。 Proportion Tests: 適用於比較兩個或多個樣本的比例，例如評估不同疫苗接種率人群的感染風險。 相關與迴歸分析： Pearson相關係數與Spearman等級相關係數： 衡量兩個變量之間綫性或單調關係的強度和方嚮，例如研究體重與血壓之間的關係。 綫性迴歸： 預測一個連續變量（因變量）與一個或多個自變量之間的綫性關係，例如利用年齡、性彆、吸煙史等預測收縮壓。 邏輯迴歸： 預測一個二分類變量（如疾病發生與否）的概率，是醫學研究中預測疾病風險、識彆危險因素的常用方法。 多元迴歸： 考慮多個自變量對因變量的影響，能夠更全麵地揭示變量間的復雜關係。 生存分析： Kaplan-Meier生存麯綫： 描述事件（如死亡、復發）隨時間發生概率的變化，是評估治療效果、預測患者預後的重要工具。 Log-rank檢驗： 比較兩條或多條生存麯綫的差異，例如比較不同治療組的生存時間。 Cox比例風險模型： 識彆影響生存時間的關鍵預後因素，並量化其影響程度，幫助醫生製定更精準的治療和隨訪計劃。 第四部分：高級統計方法在醫學研究中的探索 因子分析與主成分分析： 用於降維和識彆潛在的結構，例如從多個測量指標中提取齣代錶患者整體健康狀況的潛在因子。 聚類分析： 將相似的個體或對象分組，例如根據患者的臨床特徵將其劃分為不同的亞群，為個性化治療提供依據。 多重比較與校正： 當進行多次統計檢驗時，需要考慮多重比較問題，以避免假陽性結果。我們將介紹 Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等方法。 本書的特色： 強調理論與實踐的結閤： 我們不僅講解統計學理論，更注重將其應用於真實的醫學研究場景。 邏輯清晰，循序漸進： 從基礎概念到高級應用，內容編排符閤學習規律，幫助讀者逐步掌握。 注重解讀與應用： 重點不在於教會讀者進行繁瑣的軟件操作，而在於理解統計結果的意義，以及如何將這些結果轉化為醫學決策。 理論聯係實際： 穿插大量醫學研究實例，幫助讀者更好地理解統計方法的應用。 通過本書的學習，我們期望讀者能夠： 深刻理解統計學在醫學研究中的重要性。 掌握常用的醫學統計分析方法。 能夠獨立設計和分析基本的醫學研究。 批判性地解讀醫學文獻中的統計結果。 將統計學知識應用於臨床實踐和公共衛生決策。 醫學研究的進步離不開嚴謹的統計分析。掌握統計學的精髓，將為您的醫學研究之路注入強大的動力，幫助您在探索生命奧秘、守護人類健康的道路上，走得更遠，更堅實。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次翻閱這本書時，就被它清晰的結構和詳盡的內容深深吸引瞭。作為一名醫學研究助理，我常常需要協助導師進行數據分析，而SPSS是我經常接觸到的軟件。然而，我一直覺得自己在SPSS的操作和統計學理論的結閤上存在短闆。這本書恰好彌補瞭我的這一不足。它不僅僅是SPSS的操作手冊，更是一本將SPSS應用與醫學統計學知識巧妙融閤的教材。我尤其喜歡書中關於生存分析的章節。在醫學研究中，生存分析是評估治療效果、預測疾病預後的重要方法。書中不僅詳細演示瞭如何在SPSS中繪製Kaplan-Meier生存麯綫，進行Log-rank檢驗，更重要的是，它還深入講解瞭Cox比例風險模型的建立和解讀。它解釋瞭協變量的納入和排除原則，如何解讀迴歸係數的風險比（HR），以及如何進行模型假設的檢驗。這對我撰寫關於癌癥治療效果的研究論文起到瞭至關重要的作用。我記得之前在分析一項關於新藥治療癌癥患者的生存數據時，對如何建立Cox模型感到非常睏惑，這本書提供的詳細步驟和清晰的解釋，讓我能夠獨立完成模型的建立和結果的解讀，並寫齣瞭具有說服力的統計分析部分。這本書真的讓我覺得，SPSS不再是一個簡單的工具，而是連接統計理論與醫學實踐的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書最大的價值在於它能夠真正賦能非統計學專業的醫學研究者。我是一名臨床醫生，雖然常年與患者打交道，也參與瞭不少科研項目，但每次麵對數據分析時，總感覺力不從心。SPSS軟件的界麵和各種統計選項，對我來說一度是“天書”。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對SPSS的認知。它沒有直接羅列枯燥的統計學公式，而是以實際的醫學研究場景為齣發點，通過SPSS的操作，來解釋各種統計方法的原理和應用。例如，書中關於相關性和迴歸分析的章節，用大量的臨床實例，展示瞭如何使用SPSS來分析兩個連續變量之間的關係，或者如何建立一個模型來預測某個結局變量。它不僅教會瞭我如何輸入和處理數據，更重要的是，它詳細解釋瞭相關係數、決定係數、迴歸係數等統計量的含義，以及如何解讀SPSS輸齣的這些結果。我曾經在撰寫一篇關於某種疾病危險因素的研究時，對如何進行多因素分析感到非常頭疼，這本書提供的關於多元綫性迴歸和邏輯迴歸的詳細操作和解讀，讓我茅塞頓開，最終成功地識彆齣瞭幾個重要的危險因素。這本書讓我感到，SPSS不再是遙不可及的學術工具，而是我能夠掌握並應用於實際醫學研究的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我感到非常充實，它不僅僅是一本SPSS操作手冊，更是一本醫學統計學的入門指導。我是一名醫學影像學專業的在讀研究生，在進行科研工作時，經常需要用到各種統計方法來分析影像學數據，但我的統計學背景相對薄弱，SPSS對我來說曾經是一個難以逾越的障礙。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它以非常清晰和有條理的方式，引導我逐步掌握SPSS在醫學統計學中的應用。我尤其喜歡書中關於假設檢驗部分的處理方式。它不僅僅展示瞭如何在SPSS中執行各種假設檢驗，如t檢驗、ANOVA、卡方檢驗等，更重要的是，它會詳細解釋每種檢驗的統計學原理、適用條件以及結果的解讀。例如，在講解ANOVA時，它不僅演示瞭如何在SPSS中進行單因素和多因素ANOVA，還詳細解釋瞭F檢驗的原理，以及如何解讀ANOVA錶的各個組成部分，如均方（MS）、自由度（df）、F統計量和P值。它還強調瞭ANOVA的前提條件，如正態性檢驗和方差齊性檢驗，並給齣瞭在SPSS中執行這些檢驗的方法。這讓我能夠更深入地理解統計分析的本質，而不僅僅是機械地操作軟件。我曾經在分析一個關於不同治療方案療效的醫學影像學研究時，對如何選擇閤適的統計方法感到睏惑，這本書提供的關於ANOVA和事後檢驗的詳細指導，讓我能夠準確地比較不同治療方案的療效，並得齣有意義的結論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，簡直是給我這樣一些正在與醫學統計學“搏鬥”的學生們送來瞭一份及時雨。我是一名醫學本科生，雖然在課堂上學到瞭一些基礎的統計學理論，但到瞭真正動手做實驗數據分析的時候，卻常常感到力不從心。SPSS軟件對我來說，曾經是一個非常神秘的工具，充滿瞭各種我看不懂的選項和參數。但這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，一步一步地帶領我認識SPSS，熟悉它。我最欣賞它的一點是，它沒有將SPSS的操作孤立齣來，而是巧妙地將SPSS的應用融入到瞭具體的醫學統計學知識中。例如，在講解獨立樣本t檢驗時，書中不僅演示瞭如何在SPSS中執行這個檢驗，更重要的是，它會先解釋t檢驗的原理，包括零假設、備擇假設，以及t統計量的含義，然後纔給齣SPSS的操作步驟。它還會強調t檢驗的前提條件，比如數據的正態性和方差齊性，並給齣在SPSS中如何進行這些檢驗的方法。這讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是理解瞭“為什麼這樣做”。書中的案例也選取得非常貼切，很多都是我在學習醫學課程中會遇到的研究場景，比如關於藥物療效、疾病風險因素等。這讓我在學習SPSS的同時，也能加深對這些醫學知識的理解。我曾經在分析一個小型臨床試驗數據時，對如何進行配對樣本t檢驗感到睏惑，書中的詳細指導讓我輕鬆解決瞭這個問題，並且對配對樣本t檢驗的適用條件有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在讀的流行病學碩士，數據分析是我學習和研究中不可或缺的一部分。SPSS這款軟件，我接觸得不算少，但總感覺自己在掌握上停留在比較錶麵的層次。很多時候，即使能得齣結果，也無法深入理解統計量背後的意義，更不用說靈活運用它們來解決更復雜的研究問題。這本書的齣現，極大地彌補瞭我的這一不足。它不僅提供瞭SPSS操作的詳細指南，更重要的是，它將SPSS的應用與醫學統計學的核心概念巧妙地結閤在一起。我特彆喜歡書中關於多元迴歸分析部分的講解。流行病學研究中，我們經常需要控製混雜因素，探究多個變量之間的關係，而多元迴歸分析是解決這類問題的有力工具。書中不僅詳細介紹瞭SPSS中執行多元迴歸的步驟，還深入講解瞭如何解讀迴歸係數、R方值、F檢驗等關鍵輸齣，以及如何進行變量選擇、共綫性診斷等。它甚至還涉及瞭邏輯迴歸和生存迴歸等更高級的模型，並給齣瞭相應的SPSS操作和解讀方法。這對我撰寫研究論文和進行數據分析提供瞭極大的幫助。我記得之前在處理一項關於慢性病危險因素的研究時，對如何選擇閤適的迴歸模型感到非常糾結，書中關於不同迴歸模型的適用條件和SPSS實現方式的介紹，讓我豁然開朗，最終選擇瞭最適閤我研究的邏輯迴歸模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大感受是，它打破瞭我對統計軟件的刻闆印象。我一直覺得，SPSS這類軟件隻是用來跑數字的，很多時候結果齣來瞭，但背後的統計原理卻一知半解，導緻我無法真正理解分析的意義，更不用說寫齣有深度的討論部分瞭。這本書的價值恰恰在於它將SPSS的操作與統計學理論進行瞭深度融閤。它不是簡單地羅列SPSS的菜單和按鈕，而是通過豐富的醫學統計學知識，去解釋每一個操作背後的統計學原理。例如，在講解方差分析（ANOVA）時，書中不僅展示瞭如何在SPSS中進行單因素和多因素方差分析，還詳細解釋瞭F檢驗的統計原理，以及如何解讀ANOVA錶的各個組成部分，如均方（MS）、自由度（df）、F統計量和P值。它還強調瞭方差分析的前提條件，如正態性檢驗和方差齊性檢驗，並給齣瞭在SPSS中執行這些檢驗的方法。更重要的是，它引導讀者思考，當方差分析結果顯著時，下一步應該進行哪些事後檢驗（post-hoc tests），以及如何解釋這些事後檢驗的結果。這種層層遞進的講解方式，讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是學會瞭“為什麼這樣做”，以及“結果意味著什麼”。這對於我在理解和撰寫醫學論文的統計分析部分，起到瞭巨大的推動作用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名來自非統計學專業的醫學研究人員，平日裏與數據打交道，但對統計分析的總是有種隔閡感。SPSS軟件我一直覺得是個黑箱，點幾下按鈕，齣來一堆數字，但很多時候我隻能機械地照搬教科書上的描述，無法靈活運用。這本書的齣現，徹底改變瞭我的這種感受。它以一種非常平易近人的方式，引導我一步步走進SPSS的世界。書中的語言風格非常通俗易懂，沒有過多的學術術語堆砌，即便是像我這樣統計學基礎相對薄弱的人，也能輕鬆理解。我尤其欣賞書中對於數據可視化部分的詳盡講解。在醫學統計研究中，清晰的圖錶往往比枯燥的數字更能直觀地展示研究結果。這本書提供瞭多種SPSS繪圖工具的使用方法，從簡單的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖矩陣、箱綫圖，甚至是生存麯綫圖，都進行瞭詳細的步驟演示和結果解讀。它教會我如何根據不同的研究目的選擇閤適的圖錶類型，如何調整圖錶的細節，使其更具可讀性和專業性。我記得在我之前的一項研究中，我花瞭大量時間試圖繪製一張清晰的生存麯綫圖，但總是無法達到理想的效果。這本書提供的詳細步驟和技巧，讓我茅塞頓開，很快就畫齣瞭專業且美觀的生存麯綫。這讓我感到，SPSS不僅僅是數據分析的工具，更是數據展示和溝通的利器。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我最先關注的是它在具體案例分析方麵的深度。作為一個臨床醫學的在讀博士，我常常需要處理大量的臨床試驗數據，但統計學背景相對薄弱，尤其是如何將SPSS強大的數據分析功能應用到復雜的醫學場景中，一直是我的一個瓶頸。這本書在這方麵做得非常齣色。它選取瞭多個醫學領域的典型研究場景，比如一項關於新藥療效的隨機對照試驗、一項關於疾病危險因素的隊列研究，以及一項關於診斷準確性的橫斷麵研究。每一個案例都從研究設計、數據收集、SPSS軟件操作，到最終結果的統計學解釋和醫學意義的闡述，進行瞭一個完整而係統的展示。我特彆喜歡書中對於案例數據處理和變量編碼的詳細介紹。很多時候，原始數據並不完美，存在缺失值、異常值，或者變量的編碼方式需要調整。這本書提供瞭非常實用的方法，教你如何在SPSS中進行數據清洗和預處理，這在實際研究中至關重要，往往能直接影響到分析結果的準確性。此外，書中對於各種假設檢驗的適用條件、SPSS的執行步驟以及結果解讀的講解，都非常細緻。例如，在介紹卡方檢驗時，它不僅給齣瞭SPSS的操作流程，還強調瞭Fisher精確檢驗在樣本量較小時的應用，以及如何處理連續性變量的分組問題。這讓我對統計方法的選擇和應用有瞭更清晰的認識。這本書真的讓我覺得，SPSS不再僅僅是一個冰冷的軟件，而是解決醫學統計難題的得力助手，讓我在麵對復雜數據時，不再感到束手無策。

評分☆☆☆☆☆

這本書，當我第一次在書店的統計學專區瞥見它的封麵時，就被深深吸引瞭。那簡潔而專業的排版，"SPSS在醫學統計學中的應用"幾個字，直擊我作為一名正在攻讀醫學統計學研究生所麵臨的痛點——SPSS軟件的操作與理論知識的結閤。我的導師雖然是統計學的大牛，但理論講授為主，SPSS的實際操作方麵，我們更多是自行摸索。翻開這本書，我首先被它詳盡的目錄所震撼，從最基礎的數據錄入、清理，到各種統計模型的建立和解釋，幾乎涵蓋瞭醫學統計領域常用的所有SPSS功能。尤其是關於假設檢驗的部分，作者用大量的圖錶和實際案例，將那些枯燥的統計概念變得鮮活起來。我記得以前在學習t檢驗和ANOVA時，常常被P值、自由度這些概念弄得頭暈腦脹，理解起來總是隔靴搔癢。但這本書裏，作者會一步步引導你如何在SPSS中執行這些分析，並詳細解釋每一個輸齣結果的含義，告訴你如何判斷統計學上的顯著性，以及如何將這些結果轉化為有意義的醫學解釋。例如，在講解迴歸分析時，書中不僅演示瞭綫性迴歸、邏輯迴歸的SPSS操作，還深入探討瞭模型擬閤優度、變量選擇、多重共綫性的診斷等關鍵問題。這對於我寫論文、分析實驗數據來說，簡直是如獲至寶。我一直覺得，醫學統計學不是一門獨立的學科，而是服務於醫學研究的工具，而SPSS就是當下最普及、最強大的工具之一。這本書恰好填補瞭我在這方麵的知識空白，讓我能夠更自信地麵對科研中的數據挑戰。它不僅僅是一本操作手冊，更像是一位循循善誘的導師，帶我一步步走進SPSS的殿堂，讓我真正理解統計學在醫學研究中的價值和力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，循序漸進，讓學習者能夠建立起完整的知識體係。它從最基礎的SPSS界麵介紹和數據管理開始，逐步深入到各種統計分析方法的應用。我是一名在校的醫學碩士生，我的課程裏涉及到大量的統計學知識，但SPSS的操作一直是我的弱項。當我拿到這本書時，我驚喜地發現，它幾乎完美地契閤瞭我學習的需求。在講解各種統計方法時，書中都會先簡要迴顧相關的統計學原理，然後立刻轉嚮SPSS的具體操作。例如，在講解卡方檢驗時，它會先簡單說明卡方檢驗是用來分析分類變量之間關聯性的，然後立刻展示如何在SPSS中進行“交叉錶”分析，並詳細解讀“P值”、“期望頻數”等關鍵輸齣。更重要的是，它還會提示在什麼情況下應該選擇卡方檢驗，以及卡方檢驗的局限性，比如樣本量過小時的注意事項。這種理論與實踐相結閤的方式，讓我能夠真正理解SPSS操作背後的統計邏輯，而不是盲目地進行操作。我還特彆喜歡書中關於多重比較和事後檢驗的講解。在進行ANOVA分析後，如何進行多重比較來確定具體哪些組彆之間存在顯著差異，這是很多初學者容易混淆的地方。這本書清晰地列齣瞭Tukey, Bonferroni等多種事後檢驗方法在SPSS中的操作步驟，並詳細解釋瞭它們各自的特點和適用場景，讓我能夠根據研究的具體情況選擇最閤適的分析方法。

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二瞌睡瞌睡藍色可是啃氣老婆瞭扣扣咯巨幕拉大土木卡特Tel餓瞭咳咳咳樂剋樂剋

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不錯，好書，值得細細品味

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二瞌睡瞌睡藍色可是啃氣老婆瞭扣扣咯巨幕拉大土木卡特Tel餓瞭咳咳咳樂剋樂剋