人卫正版 医学统计学 第6版第六版 李康 贺佳 本科临床8版第八版第八轮教材十二五规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 风清文化图书专营店

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：97871171707891

商品编码：11927155412

包装：平装

丛书名： 卫生部“十二五”规划教材

外文名称：Medical Statistics

开本：16

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：235

字数：440000

正文语种：中

李康，男，1957年10月生于黑龙江省哈尔滨市。博士，教授，博士生导师，哈尔滨医科大学卫生统计学教研室主任，澳大利亚拉筹伯（Latrobe）大学兼职教授。曾留学日本新泻大学医学部。主要社会学术兼职：中国统计学会理事，中国卫生信息学会理事，中国卫生信息学会统计理论与方法专业委员会副主任委员，中国系统工程学会医药系统工程专业委员会副主任委员，中华预防医学统计专业委员会委员；黑龙江省统计学会常务理事；《中国卫生统计》和《中国医院统计》杂志编委。
　　从事医学统计学教学工作30年，曾参加10部《医学统计学》全国规划教材编写，获教育部博士点博士生导师基金1项。在科研方面，曾主持4项国家自然科学基金项目，参加3项国家重点研究项目；在国内外发表专业学术论文80余篇。曾获黑龙江省高校师德先进个人、黑龙江省卫生系统有突出贡献中青年专家。
　　
　　贺佳，女，1963年7月生于吉林省长春市。现任上海第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室主任，教授，博士生导师。主要社会兼职：中国卫生信息学会医学统计教育专业委员会副主任委员，中国现场统计研究会生物医学统计学会副理事长，中国人民解放军医学科学技术委员会卫生信息学专业委员会副主任委员，上海市临床流行病专业委员会副主任委员等职；上海市杨浦区政协委员；中国科学院上海生命科学研究院、上海交通大学医学院健康科学研究所客座研究员。
　　从事教学工作至今27年。负责的《医学统计学》课程获国家精品课程、上海市精品课程、军队优质课程。主编著作、教材17部，参加编写著作、教材30余部。上海市领军人才、上海市优秀学科带头人、上海市三八红旗手标兵。负责国家自然科学基金、上海市基础研究重点等课题20余项。曾获上海市科技进步一等奖、二等奖，上海医学科技二等奖。自主研发软件9套，获国家版权局著作权保护。在国内外发表学术论文200余篇，特别是在国际著名期刊《The Lancet》上发表一篇评述。
　　

　　杨土保，男，1962年7月生于湖南省郴州市。博士，教授，博士生导师。现任中南大学公共卫生学院副院长。主要社会兼职：湖南省卫生统计专业委员会副主任委员，湖南省流行病学专业委员会副主任委员，湖南省肿瘤防治专业委员会副主任委员，《中国老年学杂志》等3种杂志编委。加拿大渥太华大学和美国华盛顿大学访问学者。从事教学工作至今30年，参加国家规划教材8部。主持各级科研项目10余项，发表研究论文70余篇，获得省部级科研成果奖3项。获得湖南省高校青年骨干教师和“121”人才工程第三层次人才称号。

第一章 绪论
第一节 医学统计学的作用
第二节 医学统计学的基本内容
第三节 医学统计学中的基本概念

第二章 定量数据的统计描述
第一节 频数分布
第二节 集中趋势的统计指标
第三节 变异程度的统计指标

第三章 正态分布与医学参考值范围
第一节 正态分布
第二节 医学参考值范围

第四章 定性数据的统计描述
第一节 常用相对数
第二节 医学中常用的相对数指标
第三节 相对数指标使用的注意问题

第五章 统计表与统计图
第一节 统计表
第二节 统计图

第六章 参数估计与假设检验
第一节 参数估计
第二节 假设检验55］
第七章 f检验
第一节 f检验
第二节 方差不齐时两样本均数的检验
第三节 f检验中的注意事项
第四节 假设检验中两类错误

第八章 方差分析
第一节 完全随机设计的方差分析
第二节 随机区组设计的方差分析
第三节 多个样本均数的两两比较
第四节 方差齐性检验
第五节 其他设计类型的方差分析

第九章 X2检验
第一节 四格表资料的X2检验
第二节 配对四格表资料的X2检验
第三节 RxC列联表资料的检验

第十章 非参数秩和检验
第一节 配对设计资料的符号秩和检验
第二节 两独立样本比较的秩和检验
第三节 多个独立样本比较的秩和检验

第十一章 线性回归与相关
第一节 线性回归
第二节 线性相关
第三节 线性回归与相关应用的注意事项

第十二章 多元线性回归
第一节 多元线性回归
第二节 多元逐步回归
第三节 多元线性回归的注意事项

第十三章 logistic回归分析
第十四章 生存分析
第十五章 实验设计与临床试验设计
附录1 CONSORTstatement-RCT研究报告的信息（2010）
附录2 SPSS统计软件上机实习
附录3 统计用表
中英文名词对照索引

《现代医学研究方法学》 内容简介 本书旨在系统介绍现代医学研究中常用的基本方法学原理与实践操作。作为一本面向医学院本科生和研究生的教材，它致力于培养读者严谨的科研思维，掌握科学的研究设计、数据收集、统计分析及结果解读能力，为未来的医学研究和临床实践奠定坚实基础。 第一部分：医学研究设计概论 本部分将深入阐述医学研究的逻辑框架与基本原则。我们将从医学研究的起源与发展入手，探讨不同类型研究的特点与适用性，包括但不限于描述性研究、分析性研究（如队列研究、病例对照研究、横断面研究）以及实验性研究（如随机对照试验）。重点将放在如何提出一个科学可行的研究问题，构建清晰的研究目标，并在此基础上设计出能够有效回答研究问题、减少偏倚的研究方案。我们将详细讲解抽样方法的选择与实施，样本量的计算，以及如何制定严谨的研究操作流程，确保研究数据的可靠性和有效性。此外，还将介绍伦理审查在医学研究中的重要性，以及如何遵守相关的伦理规范。 第二部分：数据收集与管理 高质量的数据是医学研究的基石。本部分将全面介绍医学研究中各类数据的收集技术与方法。我们将探讨如何设计有效的问卷、量表，以及如何进行访谈、观察等定性数据收集。针对生物医学研究，还会涉及实验室测量、影像学检查等数据采集的标准化流程和质量控制。数据管理是确保数据准确性和完整性的关键环节。本部分将教授读者如何建立数据库，进行数据录入、清理、核查，并采取必要的安全措施保护研究对象的隐私。同时，还将介绍数据编码、分类等预处理步骤，为后续的统计分析做好准备。 第三部分：统计学原理与应用 统计学是分析和解释医学数据的核心工具。本部分将从基础的概率论和数理统计概念讲起，逐步深入到医学统计学的具体应用。我们将介绍描述性统计方法，如均数、中位数、标准差、百分比等，用于概括和呈现研究数据的基本特征。随后，将详细讲解推断性统计方法，包括假设检验、置信区间等，帮助读者理解如何从样本数据推断总体特征。我们会详细介绍各种常用的统计检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验、相关分析、回归分析（包括线性回归、逻辑回归）等，并结合具体的医学研究实例，讲解它们的应用场景、前提条件以及结果的解读。特别地，本部分还将引入生存分析等在医学研究中广泛应用的进阶统计技术。 第四部分：统计软件的应用与数据分析实践 理论结合实践是掌握统计学应用的关键。本部分将指导读者如何使用主流的统计软件（如SPSS、R等，具体提及）来进行数据分析。我们将提供详细的操作指南，涵盖数据导入、数据管理、统计分析的执行以及结果输出等各个环节。通过一系列典型的医学研究案例，读者将有机会亲自动手进行数据分析，包括数据的可视化（如绘制散点图、箱线图、条形图等），以及根据研究设计和数据类型选择并实施恰当的统计方法。本部分还将强调结果解读的准确性，包括对统计学显著性、临床意义以及局限性的理解。 第五部分：医学研究报告的撰写与结果呈现 最后，本部分将聚焦于如何有效地将研究结果呈现给科学界和公众。我们将详细讲解医学研究论文的结构与写作规范，包括引言、方法、结果、讨论和结论等各部分的撰写要点。重点将放在如何清晰、准确地展示统计分析结果，包括表格和图表的规范制作与解读。讨论部分将指导读者如何结合文献，深入分析研究发现的意义，探讨研究的局限性，并提出未来的研究方向。此外，还将介绍学术会议报告的准备与技巧，以及如何进行科研成果的推广与交流。 本书特色 体系完整，循序渐进： 从研究设计到数据分析，再到结果报告，全面覆盖医学研究的各个环节，逻辑清晰，易于学习。 理论联系实际： 大量结合真实的医学研究案例，帮助读者理解抽象的统计学原理和方法在实际问题中的应用。 操作性强： 提供详细的统计软件操作指导，鼓励读者动手实践，提高数据分析能力。 语言精炼，注重理解： 避免使用过于晦涩的专业术语，力求用清晰易懂的语言解释复杂的概念，帮助读者建立扎实的理论基础。 面向未来： 关注前沿的医学研究方法和统计技术，为读者未来的深入学习和科研探索指明方向。 本书希望通过系统性的知识传授和实践指导，帮助广大医学生和科研工作者掌握现代医学研究的“语言”和“工具”，提升科研素养，为推动医学科学的进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我时常会发现书中的一些旁注或者提示，这些小小的细节设计，却起到了画龙点睛的作用。比如，在讲解某个公式推导的时候，可能会有一个小提示，解释这个公式在实际应用中的意义，或者提醒读者要注意这个公式的适用条件。又或者，在介绍某个统计检验方法时，会有一个“临床应用”的提示，列举该方法在实际临床研究中的具体应用场景，以及需要注意的细节。这些旁注虽然不属于核心内容，但它们能够帮助我更好地理解抽象的理论，并且将其与实际的医学问题联系起来。这些细致的提示，让我感觉作者就像一位经验丰富的老师，时刻在身边指导着我，让我少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

刚开始接触这本书的时候，我被其中清晰的逻辑结构所吸引。它并非将复杂的统计学知识一股脑地堆砌，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，比如样本、总体、变量类型等，然后逐步深入到各种统计方法的应用。每一章节的编排都显得非常有条理，章节之间有很好的衔接，就像一条清晰的河流，引领着读者不断向前。我特别欣赏它在概念阐释上的严谨性，每一个术语都经过了精准的定义，并且配有恰当的例子来帮助理解。例如，在讲解概率和分布时，作者并没有止步于理论公式，而是结合了医学研究中常见的场景，让我们能够更直观地感受到这些抽象概念的实际意义。这种细致入微的处理方式，极大地降低了学习门槛，让即便是初次接触统计学的读者也能迅速掌握核心要点。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，我从这本书中收获良多。它不仅仅是一本医学统计学的教材，更是一本引领我探索数据科学在医学领域应用的指南。我能够感受到作者在编写这本书时所付出的巨大心血，他们不仅在内容深度和广度上做到了极致，更在细节的处理上精益求精。这本书帮助我建立了扎实的医学统计学理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论应用于解决实际的医学问题。从最基础的概念理解，到复杂的统计方法应用，再到统计软件的操作，这本书都为我提供了清晰、详尽的指导。我相信，凭借这本书所打下的坚实基础，我将在未来的医学学习和研究中，能够更加游刃有余地运用统计学工具，为医学事业贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计风格简洁大气，采用了经典的医学教材配色，蓝色和白色为主调，给人一种专业、严谨的感觉。书的纸张质量相当不错，触感细腻，印刷清晰，即使长时间翻阅，眼睛也不会感到疲劳。我尤其喜欢它的大开本设计，这使得页面上的插图和表格更加清晰直观，对于理解复杂的统计学概念非常有帮助。封面的烫金字体也显得非常有质感，透露出一种正版的权威感，让人一看就知道是经过精心编排的优质出版物。装订牢固，厚实的页数也说明了内容之丰富，拿到手中沉甸甸的，充满了知识的力量，让人迫不及待地想要翻开它，去探索医学统计学的奥秘。整体来说，从拿到书的第一刻起，它所散发出的专业气息和精良制作就给了我极大的信心，让我觉得这是一本值得认真研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

书中对于统计软件的应用介绍也是我非常看重的一点。在这个数据驱动的时代，掌握统计软件的运用已经成为医学统计学学习不可或缺的一部分。这本书并没有回避这一现实，而是提供了关于常用统计软件（例如SPSS等，虽然具体软件名称我记不太清，但它确实有提及）的操作指导。这些指导内容详尽，从数据的录入、整理、清洗，到各种统计分析的命令操作，都有清晰的截图和操作说明。作者非常细心地讲解了每一步的操作选项及其含义，并且解释了为何要选择某个特定的选项。我通过跟着书中的指导进行实际操作，不仅学会了如何运用软件进行数据分析，还对软件背后所对应的统计学原理有了更深的理解。这让我不再畏惧面对海量的数据，而是能够自信地运用工具去挖掘和解读它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计也非常人性化。每当遇到重要的概念或公式，都会用醒目的字体或特殊的颜色进行标注，使得这些关键信息能够瞬间抓住读者的眼球。段落之间的留白也恰到好处，不会显得过于拥挤，让阅读过程更加舒适。章节的标题设计清晰明了，而且通常会包含本章节的核心内容，让我能够快速地浏览目录，找到自己需要学习的部分。在书的结尾，还附有详细的参考文献列表，这对于想要进一步深入研究的读者来说，是一个非常宝贵的资源。这种用心的排版，不仅仅是为了美观，更是为了提升阅读体验，让学习过程更加高效和愉悦。

评分☆☆☆☆☆

本书在章节的最后，通常会设置一些思考题或者小结性的问题，这对我来说是一个非常宝贵的环节。这些问题往往不是简单地复述课本内容，而是引导读者去思考更深层次的问题，例如，在某一种统计分析方法之后，我们应该如何解释结果？在研究设计中，应该如何考虑统计学的因素？如何避免常见的统计学陷阱？我发现，通过认真思考这些问题，能够帮助我将零散的知识点串联起来，形成一个整体的认知框架。而且，有些问题会涉及到一些延伸性的内容，促使我去查阅更多的资料，进一步拓宽我的知识面。这种主动学习的方式，让我对医学统计学的理解更加深刻，也更加牢固。

评分☆☆☆☆☆

这本书在例题的设计上可谓是煞费苦心。每一章的例题都紧密结合了医学研究的实际情况，涵盖了流行病学、临床试验、诊断试验评估等多个医学领域。这些例题不仅数量可观，而且难度梯度明显，从简单的应用题到需要综合运用多种知识点解决的复杂问题，应有尽有。我尤其喜欢它在解析例题时所展现出的细致步骤，作者会一步一步地剖析题目，讲解每一步的逻辑推理和计算过程，还会指出容易出错的地方以及需要注意的事项。这种详细的解析，让我能够真正理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么”做。通过反复练习这些例题，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何将统计学工具灵活地应用于实际的医学研究问题中，这对于我未来的学习和工作都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的图表运用可谓是匠心独运。它大量使用了各种统计图表，如散点图、直方图、箱线图、饼图、柱状图等等，来可视化数据和统计结果。这些图表不仅美观，而且信息传达效率极高。作者在选择和绘制图表时，充分考虑到了医学数据的特点，确保了图表的清晰度和准确性。例如，在讲解正态分布时，书中提供了大量形态逼真的直方图和密度曲线图，让我能够直观地感受到正态分布的钟形特征。在展示分组比较结果时，箱线图的使用则能清晰地展现不同组别数据的离散程度和中位数。更重要的是，书中还讲解了如何正确解读这些图表，包括图表的横纵坐标含义、刻度标记、以及如何从图表中提取关键信息。这种对图表的重视，极大地提升了学习的效率和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢书中对于统计学研究中的伦理和规范的探讨。在医学研究领域，严谨的统计学分析不仅是为了得出可靠的结论，更是为了保障研究的科学性和公正性。本书在这个方面的内容虽然不是篇幅最长的，但却非常精炼和到位。它强调了在数据收集、处理和分析过程中，必须遵守的伦理原则，例如样本的代表性、避免选择性报告、以及对研究结果的客观呈现等。书中还提到了如何正确地撰写统计分析部分的报告，包括对统计方法的描述、结果的呈现方式，以及对局限性的说明。这些内容对于我们这些未来的医学研究者来说，是极其重要的基础训练，它不仅仅是学习一项技能，更是培养一种严谨的科学态度和职业道德。