具体描述
内容简介
《医学统计方法及SPSS实现》根据医学类高级专业人才培养目标的要求以及医学研究生学习和应用医学统计学的现状编写而成，主要介绍了医学统计方法及统计软件包在医学科研中的应用。《医学统计方法及SPSS实现》从医学统计学的基本原理和方法入手，在详细介绍了各种医学科研中常用的统计学方法的基本思想、适用场合以及应用条件的基础上，结合实际医学科研案例，完整地介绍了统计方法的软件实现过程，包括数据文件的建立、统计方法选择、适用条件判断、统计方法实现、输出结果解释以及统计学结论和专业结论的获得，特别强调如何利用统计软件解决实际科研工作中遇到的统计学问题。
《医学统计方法及SPSS实现》以IBM SPSS Statistics 21.0版本为例介绍统计软件包的操作过程，其主要步骤也适用于SPSS的其他版本。
《医学统计方法及SPSS实现》内容涉及医学科研中常用的统计分析方法，既可以作为高等医学院校硕士及博士研究生的医学统计学课程教材（建议50～70学时），也适用于医疗卫生系统科研工作者、临床医生进行统计分析的学习参考。
内页插图
目录
第1章 医学统计学基础1．1 医学统计工作的基本步骤
1．1．1 统计设计
1．1．2 收集资料
1．1．3 整理资料
1．1．4 分析资料
1．2 医学统计学的几个基本概念
1．2．1 同质与变异
1．2．2 总体与样本
1．2．3 误差
1．2．4 频率与概率
1．2．5 参数与统计量
1．3 医学实验设计
1．3．1 实验设计的原则
1．3．2 常用的实验设计方案
1．4 统计资料的类型
1．5 练习题
第2章 在IBMSPSSStatistics中管理数据
2．1 IBMSPSSStatistics简介
2．1．1 SPSS的主要特点
2．1．2 SPSS窗口介绍
2．2 建立数据文件
2．2．1 设计变量
2．2．2 定义变量
2．2．3 录入数据及保存
2．2．4 导入Excel文件数据
2．3 数据整理
2．3．1 记录排序
2．3．2 重复记录识别
2．3．3 记录筛选
2．3．4 数据文件合并
2．4 数据转换
2．4．1 计算变量
2．4．2 重新编码
2．4．3 可视化分箱
2．5 练习题
第3章 基本统计描述
3．1 定量资料的统计描述
3．1．1 集中趋势
3．1．2 离散趋势
3．1．3 正态分布及其应用
3．2 定性资料的统计描述
3．2．1 常用的相对数指标
3．2．2 应用相对数的注意事项
3．3 SPSS的统计描述模块
3．3．1 Frequencies过程
3．3．2 Descriptives过程
3．3．3 Explore过程
3．3．4 Crosstabs过程
3．4 练习题
第4章 抽样误差与假设检验
4．1 抽样与抽样误差
4．2 总体参数估计
4．2．1 t分布
4．2．2 总体均数的置信区间
4．2．3 总体率的置信区间
4．3 假设检验
4．3．1 假设检验的意义
4．3．2 假设检验的基本原理和步骤
4．3．3 应用假设检验的注意事项
4．4 样本量的估计
4．4．1 影响样本量大小的因素
4．4．2 样本量的计算公式
4．5 练习题
……
第5章 定量资料的t检验
第6章 定量资料的方差分析
第7章 基于秩的非参数检验
第8章 无序定性资料的X2检验
第9章 直线相关与回归
第10章 二分类Logistic回归分析
第11章 生存分析
第12章 诊断试验评价
第13章 Meta分析简介
第14章 绘制统计图
附录 部分练习题参考答案
前言/序言
医学统计学对于医学博士研究生来说是一个十分重要、不可或缺的科研工具，它不仅在学生博士学习期间发挥着重要作用，也将一直伴随着学生今后的临床工作和基础研究。本书从医学统计学的基本原理和方法入手，在详细介绍了各种医学科研中常用的统计学方法的基本思想、适用场合以及应用条件的基础上，结合实际医学科研案例，完整地介绍了统计方法的软件实现过程，包括数据文件建立、统计方法选择、适用条件判断、统计方法实现、输出结果解释以及统计学结论和专业结论的获得，特别强调如何利用统计软件解决实际科研工作中遇到的统计学问题。本书以IBM SPSS Statistics 21.0版本为例介绍统计软件包的操作过程，其主要步骤也适用于SPSS的其他版本。
全书共分14章，包括医学统计学基础、在IBM SPSS Statistics中管理数据、基本统计描述、抽样误差与x2-检验、定量资料的t检验、定量资料的方差分析、基于秩的非参数检验、定性资料的假设检验、直线相关与回归、二分类Logistic回归分析、生存分析、诊断试验评价和Meta分析简介。为了便于读者加深对统计学基本原理的理解，熟练软件的操作过程，本书各章均配有适量的思考题和上机操作题。
本书思路清晰，内容翔实，图文并茂，案例丰富，实用性强，适合作为基础医学、临床医学等医学专业硕士和博士研究生统计学相关课程的教材，也可作为临床医务工作者在科研过程中进行统计分析的参考书。
本书的编写得到了首都医科大学和校生物医学工程学院领导的大力支持。参加本书编写的教师均多年从事研究生统计课教学，积累了十余年博士研究生统计学课程的教学经验与体会。本书由陈卉、李冬果负责策划，具体编写工作如下：第1章由武文芳编写，第2章由王宇、杨秋英编写，第3章由周震、赵相坤编写，第4～12章由陈卉编写，第13章由华琳编写，第14章由李冬果编写，全书由陈卉统稿。朱碧云同学、陈婕卿同学对全书进行了认真的排版和校对，并验证了所有例题。感谢科学出版社的编辑，他们的认真负责和热情帮助使本书得以顺利出版。
由于编者水平有限，书中难免有一些不妥之处，欢迎读者批评指正。
用户评价
拿到《医学统计方法及SPSS实现》这本书，我立刻就被它扎实的专业性所吸引。书名开宗明义，直指医学统计的精髓，并通过SPSS这个强大的工具来实现。作为一个长期在医学领域进行科研工作的人，深知统计学是连接理论与实践的桥梁，而SPSS则是这座桥梁上不可或缺的工具。我非常看重这本书在理论深度上的展现。它是否能够系统地介绍医学统计学的基本原理，例如参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析等关键内容？我希望它能用严谨但不失易懂的语言来阐述这些方法背后的逻辑，避免过于晦涩的数学推导，而是侧重于概念的理解和方法的应用。更重要的是，我希望这本书能深入剖析这些统计方法在医学研究中的具体应用场景，例如如何设计一项临床试验，如何选择合适的样本量，如何进行数据的收集和整理，以及如何运用统计方法来分析不同类型的数据，例如连续变量、分类变量、计数数据等。在SPSS实现方面，我期待这本书能够提供详尽的操作指南，能够覆盖从数据输入、清洗，到各种统计模型的构建和运行的全过程。我希望它能通过生动的实例，一步步地教我如何利用SPSS完成复杂的统计分析，并且能解释SPSS输出结果的每一个重要指标的含义，以及如何根据这些结果得出有医学意义的结论。我对书中是否能包含一些进阶的统计技术，如多层线性模型、混合效应模型等，也充满期待，因为这些模型在处理复杂的医学数据时非常有用。
评分《医学统计方法及SPSS实现》这个书名，让我一眼就觉得它非常有分量，也充满了实操的可能性。在医学科研中，数据分析是必不可少的一环，而SPSS作为一款成熟的统计软件，其重要性不言而喻。我更看重的是这本书在基础统计概念的讲解上的深度和广度。它是否能清晰地解释诸如抽样方法、误差来源、统计假设、显著性水平等基础概念？对于医学研究者而言，理解这些基础概念是正确应用统计方法的前提。我希望书中能提供一些贴近医学实际的例子，来帮助我们理解这些抽象的理论。例如，在讲解中心极限定理时，是否能用医学样本的分布来举例说明？在讲解假设检验时，是否能用一个具体的临床试验来展示零假设和备择假设的设定？在SPSS实现方面，我期望它能提供详尽的步骤和截图，带领我们从零开始掌握SPSS的各项功能。我希望它能覆盖从数据录入、编辑、管理，到数据清洗、转换，再到各种统计分析的执行，以及最终的图表制作和报告撰写。我尤其想知道，书中是否能包含一些在医学统计中常用的高级分析技术，例如多因素回归分析、生存分析（Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型）、聚类分析、因子分析等。如果能对这些方法的原理、SPSS操作步骤以及结果解读提供详细的指导，那将极大地提升我进行复杂医学研究的能力。
评分《医学统计方法及SPSS实现》这本书的书名，让我一眼就觉得它充满了解决实际问题的力量。在医学领域，数据是研究的基础，而统计分析是解读数据的关键。SPSS作为一款强大的统计软件，更是将理论分析转化为了可能。我非常看重这本书在统计学理论与SPSS操作结合的程度。它是否能清晰地解释医学统计中的基础概念，例如概率、分布、抽样、估计、假设检验等，并且能提供具体的医学研究场景来佐证这些概念？我希望它不仅仅停留在理论的讲解，而是能够立即引申到SPSS中的具体操作。例如，在讲解描述性统计时，希望它能立即展示如何在SPSS中计算各种统计量，并生成相应的图表。在讲解推断性统计时，希望它能详细演示如何在SPSS中进行各种假设检验，并指导我们如何解读P值、置信区间等结果。我尤其期待这本书能在SPSS操作的细节上做到位。从数据录入、变量管理，到数据清洗、转换，再到各种统计模型的建立和运行，我都希望有清晰、准确的步骤指导。我希望它能涵盖医学研究中常用的一些分析方法，比如t检验、ANOVA、卡方检验、相关分析、回归分析等，并且能为我们提供关于结果解读的实用建议。如果书中还能包含一些关于数据可视化、问卷数据分析、生存数据分析等内容的SPSS实现，那将是锦上添花了。
评分这本书的书名《医学统计方法及SPSS实现》听起来就非常务实，直接指向了医学研究者在数据分析方面的核心需求。我一直认为，统计学理论的学习和SPSS软件的熟练操作是相辅相成的，而这本书正好提供了这样一个结合的平台。我非常期待这本书能在统计学理论的讲解上，做到理论联系实际，深入浅出。它是否能够清晰地阐释医学统计中的核心概念，例如抽样误差、假设检验的逻辑、P值的正确解读、统计功效的重要性等？我希望作者能够运用生动形象的语言，结合医学研究中的具体案例，来解释这些抽象的统计原理。例如，在讲解卡方检验时，是否能用一个关于吸烟与肺癌发病率关系的案例？在SPSS实现部分，我期望这本书能提供详尽的、图文并茂的操作指南，覆盖从数据的录入、清理，到各种统计分析的执行，再到结果的可视化和报告的撰写。我希望它能教会我如何有效地利用SPSS来完成数据分析的全过程，并能够准确解读SPSS输出结果中的各项统计指标。我尤其关注书中是否能包含一些在医学统计领域常用的高级分析方法，比如多元回归分析、逻辑回归分析、生存分析（Kaplan-Meier法、Cox回归）等，并且能提供SPSS实现这些方法的详细步骤和结果解读。
评分这本书的书名《医学统计方法及SPSS实现》一下子就抓住了我的眼球，因为它精准地击中了我在临床研究中遇到的一个痛点。作为一名年轻的医生，我越来越意识到数据说话的重要性，但常常被复杂的统计学概念和SPSS软件的操作弄得焦头烂额。市面上很多统计书籍，要么过于理论化，公式一大堆，让人望而生畏；要么就是纯粹的软件操作手册，缺乏理论深度，知其然不知其所以然。我期待这本书能够在这两者之间找到一个完美的平衡点。我尤其想知道它在基础统计概念的讲解上，能否做到深入浅出。比如，在理解中心极限定理、概率分布（正态分布、泊松分布等）、抽样误差等这些核心概念时，我希望作者能提供一些形象的比喻或者与医学实践紧密相关的例子，让这些抽象的理论变得生动起来。我非常希望它能详细讲解如何根据研究设计和数据类型选择合适的统计方法，这往往是研究者最容易犯错的地方。是进行均数比较？还是比例比较？是单因素分析？还是多因素分析？这些都需要有清晰的指引。在SPSS实现部分，我期待它能提供清晰的截图和详细的操作流程，能够覆盖从数据预处理（如缺失值处理、异常值检测）到各种统计分析的完整过程。更重要的是，我希望它能教会我如何正确解读SPSS输出的结果，包括各种统计量的意义、P值的判断、置信区间的解读，以及如何将这些结果转化为医学上可理解的结论。例如，回归分析的系数如何解释，其在临床预测中的应用等等。
评分这本书的名字叫《医学统计方法及SPSS实现》，我最近刚入手，迫不及待地想分享一下我的初步感受。首先，它的标题就相当直接，点明了核心内容——医学统计和SPSS这个强大的统计软件。作为一名在研究领域摸爬滚打多年的医学工作者，我深知统计分析在医学研究中的关键作用。从早期的基础理论学习，到如今需要熟练运用工具进行数据挖掘和验证，这个过程充满了挑战。市面上关于统计学的书籍不少，但能够将理论方法与实际操作软件紧密结合，并且聚焦于医学领域的，却相对较少。这正是我当初选择这本书的主要原因。我特别关注的是它在理论部分的阐述是否清晰易懂，尤其是在一些比较抽象的统计概念上，例如假设检验的原理、P值的解释、置信区间的意义等等，这些都是容易让初学者感到困惑的地方。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，结合医学研究的实际案例，来讲解这些理论，而不是仅仅罗列公式和定义。同时，它对于SPSS软件操作的指导也是我非常看重的。SPSS作为一个专业的统计分析软件，功能强大，但也意味着它有陡峭的学习曲线。我期待这本书能够提供详尽的SPSS操作步骤，从数据录入、整理，到各种统计分析模块的使用，都能有细致的图文指导。尤其是对于一些常用的医学统计方法，如t检验、方差分析、卡方检验、相关分析、回归分析等，我希望这本书能够一步步地演示如何在SPSS中实现，并且对结果的解读提供指导。我更希望这本书不仅仅停留在“如何操作”，而是能进一步阐述“为什么这么操作”，以及在不同研究场景下，应该选择哪种统计方法，每种方法的假设条件是什么，结果的局限性在哪里等等。
评分当我看到《医学统计方法及SPSS实现》这本书时，我的第一反应就是“找到了！”，因为这正是我在日常工作中急需的工具书。在医学研究中，扎实的统计学功底和熟练的SPSS操作能力是相辅相成的，缺一不可。我特别期待这本书能在统计理论的讲解上做到深入浅出。它是否能用生动形象的语言，结合医学的实际情境，来阐述诸如概率论、数理统计、抽样误差、置信区间、P值等核心概念？我希望作者能够避免枯燥的数学公式堆砌，而是侧重于概念的理解和在医学研究中的应用。例如，在讲解方差分析时，是否能用一个多组治疗效果比较的临床试验来展示其应用？在SPSS实现方面，我非常看重这本书的实用性。我希望它能提供清晰的、步骤化的SPSS操作指南，覆盖从数据录入、整理，到各种统计分析的执行，再到结果的呈现。我期待它能教会我如何规范地进行数据管理，如何有效地利用SPSS的各种功能来完成数据分析，并且能够对SPSS输出结果中的关键信息进行准确解读。我想知道书中是否能针对医学研究中常见的挑战，提供一些解决方案。例如，如何处理不服从正态分布的数据？如何处理缺失数据？如何进行配对样本的分析？这些都是我在实际工作中常常会遇到的难题。
评分《医学统计方法及SPSS实现》这个书名，直击了我的痛点。作为一名正在进行医学科研的研究生，我对统计学的理论和SPSS软件的操作都充满了学习的渴望。我非常希望这本书能在统计学理论的讲解上，做到既严谨又易懂。它是否能清晰地解释诸如描述性统计（均数、中位数、标准差的意义）、推断性统计（假设检验、置信区间）、概率分布（正态分布、二项分布的应用）等基础概念？我期待书中能够提供大量与医学研究相关的案例，用这些案例来引出统计概念，让理论的学习不再枯燥，而是紧密联系实际。比如，在讲解回归分析时，是否能用一个探讨影响血压的危险因素的例子？在SPSS实现部分，我希望能有详细的、循序渐进的SPSS操作指导。我希望它能涵盖从数据导入、变量定义、数据清洗，到各种统计分析（如 t 检验、ANOVA、卡方检验、相关分析、线性回归、逻辑回归）的执行，以及结果的输出和解读。我更希望这本书能帮助我理解 SP SS 报告中的每一个关键指标，例如 P 值、效应量、置信区间等，并且能教会我如何将这些统计结果转化为有临床意义的结论。我对于书中是否能包含一些医学统计中的特有方法，如生存分析、荟萃分析的SPSS实现，也抱有很大的期望。
评分这本书的题目《医学统计方法及SPSS实现》听起来就非常实用，直接戳中了我在医学研究中遇到的瓶颈。我总感觉，学习统计学理论就像在学习一门新语言，而SPSS则是这门语言的翻译官和实践工具，两者缺一不可。我最看重的是这本书在理论与实践的结合度。我希望它在讲解每一个统计概念时，都能立刻引申到SPSS中的具体实现方式。比如，在讲到描述性统计时，希望它不仅能解释均数、中位数、标准差的意义，还能立刻展示如何在SPSS中计算这些指标，以及如何制作箱线图、直方图等可视化图形。在讲解推断性统计时，希望它能详细介绍t检验、ANOVA、卡方检验等方法的原理，并一步步地演示在SPSS中如何执行这些检验，以及如何解读分析结果中的P值、置信区间等关键信息。我尤其关心它在处理医学特有数据类型时的指导。例如，如何处理生存数据？如何进行纵向数据的分析？SPSS中的相关分析和回归分析，如何应用于疾病危险因素的识别和预测模型构建？我期待这本书能提供大量与医学研究相关的案例，通过这些案例来讲解统计方法的应用，让理论知识的学习变得更有目标性和方向性。我还希望它能在SPSS操作的细节上有所突破，比如如何进行数据转换、合并、拆分，如何有效地管理大量数据，以及如何编写SPSS宏命令来提高效率。
评分《医学统计方法及SPSS实现》这本书的书名简洁明了，直接点出了其核心价值——将医学统计方法与SPSS软件的实际操作相结合。对于许多在医学领域摸索的同行来说，这无疑是一个非常吸引人的标题。我一直觉得，统计学理论固然重要，但如果不能转化为实际操作，就如同空中楼阁。而SPSS作为一款在医学统计领域广泛应用的软件，其熟练掌握程度直接影响到研究的效率和质量。我非常期待这本书在理论部分的阐述能够贴近医学研究的实际需求。例如，在讲解概率分布时，是否能结合医学中的常见分布，如二项分布、泊松分布等，并解释它们在疾病发生率、治疗效果评估等方面的应用？在介绍假设检验时，是否能用具体的医学研究问题来引出，并详细讲解不同检验方法的适用条件、零假设和备择假设的设定、P值的正确解读以及功效分析的重要性？我特别希望这本书在SPSS操作方面能够做到细致入微。从数据的导入、变量的定义、数据的清洗和转换，到各种统计图表的绘制，再到各种统计分析程序的运行，我都希望能有详细的图文并茂的演示。尤其是对于一些相对复杂的分析，例如多元回归分析、逻辑回归分析、因子分析等，我希望它能清晰地展示如何设置参数、如何解读输出结果，并提供一些通用的分析思路和注意事项。我希望这本书能让我不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，从而在未来的研究中能够灵活运用。
评分作者毫无疑问对统计学很有自己的思考。很不错的书，
评分书的质量好，送货快，快递哥服务好。
评分书还是不够合适
评分书的质量好，送货快，快递哥服务好。
评分非常实用的一本书，留着慢慢学习！
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评分书的质量好，送货快，快递哥服务好。
评分物流快，品质高！
评分非常实用的一本书，留着慢慢学习！
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