医学统计学学习指导及习题集（八年制配教） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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毕育学 著

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• 医学统计学
• 八年制
• 学习指导
• 习题集
• 医学教育
• 统计分析
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• 医学教材
• 高等教育
• 医学

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117226615

版次：1

商品编码：12021592

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：348

字数：589000

内容简介

　　毕育学主编的《医学统计学学习指导及习题集（供8年制及7年制5+3一体化临床医学等专业用全国高等学校配套教材）》是全国高等医药教材建设研究会规划教材配套教材。卫计委十二五规划教材配套教材。教育部十二五规划教材配套教材。全国高等学校教材供长学制临床医学等专业用。与长学制规划教材配套，包括重点内容和习题集，适合同步复习、准备课程考试及执业医师考试等。

目录

第一章 绪论
一、教学要求
二、内容要点
（一）统计学中的几个基本概念
（二）统计资料的分类
（三）医学统计工作的基本步骤
三、案例及参考答案
四、思考与练习及参考答案
简答题
五、习题
A1型题
习题参考答案
第二章 医学研究统计设计概述
一、教学要求
二、内容要点
（一）医学研究设计
（二）实验性研究统计设计概念
（三）观察性研究统计设计概念
三、案例及参考答案
四、思考与练习及参考答案
简答题
五、习题
（一）A1型题
（二）A3/A4型题
习题参考答案
第三章 统计描述
一、教学要求
二、内容要点
（一）频数分布
（二）计量资料的统计描述
（三）分类资料的统计描述
（四）统计图表：
三、案例及参考答案
四、思考与练习及参考答案
（一）最佳选择题
（二）简答题
（三）计算分析题
五、习题
（一）A1型题
（二）A2型题
（三）A3/A4型题
（四）B1型题
习题参考答案
第四章 常用概率分布
一、教学要求
二、内容要点
（一）随机事件与概率
（二）二项分布
（三）Poisson分布
（四）正态分布
三、案例及参考答案
四、思考与练习及参考答案
（一）最佳选择题
（二）简答题
（三）计算分析题
五、习题
（一）A1型题
（二）B1型题
习题参考答案
第五章 参数估计
一、教学要求
二、内容要点
（一）抽样分布与抽样误差
（二）总体均数的估计
（三）总体率的估计
（四）Poisson分布总体均数的区间估计
（五）RR值和OR值的估计
……
第六章 假设检验
第七章 两样本均数比较的假设检验
第八章 多个样本均数比较的假设检验
第九章 行列表资料的假设检验
第十章 基于秩次的假设检验方法
第十一章 简单线性回归
第十二章 线性相关
第十三章 多因素线性回归
第十四章 临床测量误差与诊断试验评价
第十五章 实验性研究常用统计设计方法
第十六章 观察性研究常用统计设计方法
第十七章 临床试验常用统计设计方法
第十八章 多因素实验资料的方差分析
第十九章 多变量数据的统计描述与统计推断
第二十章 重复测量设计资料的方差分析
第二十一章 logistic回归分析
第二十二章 生存分析
第二十三章 判别分析与聚类分析
第二十四章 主成分分析与因子分析
第二十五章 meta分析
第二十六章 数据处理与分析时应注意的问题

前言/序言

《医学统计学学习指导及习题集（八年制配教）》简介 本书旨在为八年制医学院学生提供一套全面、系统、实用的医学统计学学习资源，旨在帮助读者深入理解统计学基本原理，掌握医学统计学在实际研究中的应用，并熟练运用统计方法解决临床与科研问题。内容紧密结合八年制医学教育的特点，注重理论与实践的结合，引导学生从“知其然”到“知其所以然”，最终达到“用其所以然”的境界。 核心内容构成： 全书共分为四大模块，每个模块都经过精心设计，层层递进，确保学习的连贯性和有效性。 模块一：统计学基本概念与方法回顾与强化 本模块旨在为读者梳理和强化医学统计学最基础、最核心的知识点。我们深知，扎实的理论基础是后续深入学习的关键。因此，本模块将重点回顾和讲解以下内容： 数据的类型与测量尺度： 详细阐述定量数据（如身高、体重、血压）和定性数据（如性别、血型、疾病诊断）的不同类型，以及它们所对应的不同测量尺度（如定类、定序、定距、定比）。强调不同类型的数据对统计方法选择的影响，帮助读者建立初步的数据认知框架。 描述性统计： 深入讲解如何用简洁、直观的语言和图表来描述和总结数据集的特征。内容涵盖： 集中趋势的度量： 详细解释均数、中位数、众数等概念及其适用条件，通过实例分析不同分布下集中趋势指标的意义。 离散程度的度量： 细致阐述方差、标准差、极差、四分位距等指标，说明它们如何反映数据的变异性，并解释标准差在正态分布中的重要作用。 分布形态的度量： 介绍偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，通过图示和计算示例，帮助读者理解数据分布的形状特征，以及偏态分布和高低峰度分布对统计推断的影响。 图示方法的应用： 详细讲解直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等常用图示方法的绘制原理、适用场景及其信息解读。强调图示法在数据探索和结果展示中的重要性，引导读者绘制清晰、准确、具有信息量的统计图表。 概率论基础： 简要回顾概率的基本概念、事件的运算、条件概率、独立性等，为后续概率分布的学习奠定基础。 模块二：医学统计学核心理论与常用方法精讲 本模块是本书的核心，将深入讲解医学统计学中最常用、最关键的统计方法，并结合医学研究实例进行分析。 抽样方法与抽样分布： 详细介绍常用的抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等，并讨论不同抽样方法在医学研究中的应用优劣。着重讲解抽样分布的概念，特别是样本均数和样本比例的抽样分布，以及中心极限定理的重要性。 参数估计： 讲解点估计和区间估计的方法。 点估计： 介绍如何用样本统计量来估计总体参数，例如用样本均数估计总体均数。 区间估计： 重点讲解置信区间的概念、计算方法和解释。详细阐述均数、比例、方差等参数的置信区间计算，以及置信区间在评估估计精度中的作用。 假设检验： 这是医学统计学中应用最广泛的推断方法之一。本模块将系统讲解假设检验的基本原理和流程，包括： 基本概念： 零假设（H0）、备择假设（H1）、检验统计量、P值、显著性水平（α）、拒绝域、第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。 常用检验方法： t检验： 详细讲解单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验的原理、适用条件、计算方法和结果解读。强调t检验在比较两组均数时的应用。 方差分析（ANOVA）： 讲解单因素方差分析、多因素方差分析的原理、F检验的计算和解读。说明方差分析在比较多组均数时的优势，并介绍事后检验（Post-hoc tests）的应用。 卡方检验（χ²检验）： 详细讲解四格表资料的卡方检验、多行多列表资料的卡方检验，以及Fisher精确检验。强调卡方检验在分析分类变量之间关联性时的重要性。 秩和检验： 介绍非参数检验的基本思想，讲解Mann-Whitney U检验（用于独立两样本）、Wilcoxon符号秩检验（用于配对两样本）等。说明在数据不符合正态分布或样本量较小时，秩和检验是有效的替代方法。 相关与回归分析： 相关分析： 讲解Pearson相关系数、Spearman秩相关系数的计算、含义及检验。强调相关系数的取值范围及其解释，以及相关分析的局限性（相关不等于因果）。 回归分析： 深入讲解简单线性回归的原理、回归方程的建立、回归系数的解释、判定系数（R²）的含义，以及对回归模型的检验。介绍多元线性回归的基本思想和应用，以及逻辑回归（Logistic Regression）在处理二分类结局变量时的应用。 模块三：医学统计学专题与高级应用 本模块将聚焦医学研究中一些更具挑战性和应用性的统计主题。 医学研究设计中的统计学考虑： 探讨不同医学研究设计（如随机对照试验RCT、队列研究、病例对照研究、横断面研究）对统计方法选择的影响。强调样本量估算在研究设计中的关键作用，讲解常用样本量计算公式和软件的应用。 生存分析（Survival Analysis）： 详细介绍生存分析的基本概念，如生存函数、累积分布函数、风险函数。讲解Kaplan-Meier曲线的绘制与解读，以及Log-rank检验在比较两组生存曲线时的应用。介绍Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）及其在多因素生存分析中的应用。 诊断试验的统计学评价： 讲解敏感度（Sensitivity）、特异度（Specificity）、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）等评价指标的计算与含义。介绍ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）的绘制与解读，以及AUC（Area Under the Curve）的意义。 医学论文中的统计结果解读与写作： 提供指导，帮助学生如何准确理解和评价医学文献中的统计结果，以及如何在自己的论文中规范地报告统计学内容。 模块四：综合习题与应用训练 本模块提供大量与医学研究情境紧密结合的习题，旨在巩固和检验读者对所学知识的掌握程度，并提升解决实际问题的能力。 概念辨析题： 考察对统计学基本概念的理解深度。 计算题： 训练读者手动或利用统计软件进行统计量计算。 图表解读题： 训练读者从统计图表中提取信息，并做出科学判断。 综合应用题： 模拟真实的医学研究场景，要求读者根据研究目的和数据选择合适的统计方法，并对结果进行解释。 案例分析题： 提供典型的医学研究案例，要求读者分析研究设计、统计方法的合理性，并提出改进建议。 利用统计软件（如SPSS, R, Stata等）完成分析任务的指导与练习： 鼓励读者动手实践，掌握至少一种常用统计软件的操作，提高数据分析的效率和准确性。 本书特色： 紧扣八年制教学大纲： 内容深度和广度与八年制医学人才培养目标高度契合，确保教学与学习的针对性。 理论与实践并重： 在讲解统计学原理的同时，大量引用医学实例，帮助读者理解理论的实际应用价值。 习题丰富且高质量： 习题设计贴近实际，覆盖面广，难度梯度合理，是检验学习效果、提升实践能力的有力工具。 语言通俗易懂： 尽量避免过于晦涩的专业术语，用清晰、简洁的语言解释复杂的统计概念，降低学习门槛。 强调统计思维： 不仅教授方法，更注重培养读者独立思考、科学分析问题的统计思维模式。 通过学习本书，八年制医学生将能够建立起扎实的医学统计学理论基础，熟练掌握常用的统计分析方法，并能够批判性地解读医学文献中的统计信息，为未来的临床实践和科学研究奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实用性”是毋庸置疑的，它不仅仅是一本教材，更像是一个“工具箱”。它为我们提供了解决医学统计学问题的各种“利器”，并且教会我们如何正确地使用它们。我曾经尝试过用其他一些网络资源来学习统计学，但总感觉碎片化、不成体系，而且缺乏与医学的紧密联系。而这本书，将理论知识、习题训练、案例分析以及学习指导融为一体，形成了一个完整的学习闭环。我能够通过学习指导理解概念，通过习题巩固知识，通过案例应用知识，最终形成自己的统计学思维。这本书让我明白，医学统计学并非是枯燥的数字游戏，而是我们进行科学研究、做出精准诊断、制定有效治疗方案的有力助手。它帮助我建立了一个坚实的统计学基础，为我未来的临床实践和学术研究奠定了重要的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是医学统计学学习道路上的“定海神针”！作为一名八年制医学生，在接触这门学科初期，我曾一度感到茫然和畏惧。统计学概念抽象，公式繁多，如何将其与我们日常的临床实践和科研思维相结合，一直是我心中的困惑。然而，当我翻开这本《医学统计学学习指导及习题集（八年制配教）》时，一切都豁然开朗了。首先，它的编排逻辑非常清晰，从最基础的概念讲解，到各类统计方法的应用，再到实际案例分析，层层递进，丝毫不留给读者任何“卡壳”的空间。每一个章节都配备了详细的学习指导，用通俗易懂的语言解释了复杂的统计原理，并且巧妙地结合了医学研究的实例，让我能够迅速理解理论知识在医学领域中的实际意义。比如，在讲解假设检验的部分，书中不仅详细阐述了P值、置信区间的含义，还通过具体的临床试验设计，指导我们如何根据研究目的选择合适的检验方法，如何解读检验结果，以及如何避免常见的误区。这种“学以致用”的设计，极大地激发了我学习的兴趣和动力。我不再是被动地记忆公式，而是主动地思考如何运用统计学工具来解决医学问题。

评分☆☆☆☆☆

我非常欣赏这本书对于“避免统计学陷阱”的细致指导。在医学研究中，统计学误用或者滥用是常有的事情，轻则导致研究结论的偏差，重则可能误导临床决策。这本书在这方面给予了我们极大的警示和指导。它在讲解各种统计方法的同时，都会强调与之相关的注意事项和常见的误区。比如，在讲解样本量计算时，书中不仅给出了公式，还强调了样本量不足和样本量过大的潜在问题，以及如何根据研究类型和预期效应来合理确定样本量。又比如，在讲解多重比较时，书中清晰地指出了“多重比较谬误”的危害，并介绍了Bonferroni校正、Holm校正等方法来应对。这种“防患于未然”的指导，让我们在学习统计学知识的同时，也能够建立起批判性思维，不至于被一些看似“显著”的结果所迷惑，而是能够更客观、更严谨地分析数据。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是这本书的习题设计，简直是“量身定制”！作为八年制医学生，我们的学习任务繁重，时间宝贵，需要的是能够快速巩固知识、检验掌握程度，并能引导我们深入思考的习题。这本书在这方面做得非常出色。习题不仅涵盖了基础知识的巩固，更有大量的综合性题目，模拟了真实的临床科研场景，要求我们运用所学知识进行分析和判断。让我惊喜的是，对于每一道习题，书中都提供了详尽的解答和解析，而且解析非常深入，不仅仅是给出答案，更重要的是阐述了求解思路、关键步骤以及易错点提示。我尤其喜欢那些需要我们自行设计实验方案，或者分析已有研究数据来回答问题的题目。通过这些习题，我不仅能够检验自己对统计学概念的理解程度，更能锻炼我的逻辑思维能力和解决实际问题的能力。有时候，一道题目可能涉及多个统计学概念的综合运用，这迫使我去回顾和串联各个章节的知识点，形成一个完整的知识体系。这种“练一遍，懂一遍，再进一步”的学习模式，让我感到非常高效和充实。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本《医学统计学学习指导及习题集（八年制配教）》是我在医学学习道路上遇到的为数不多能够让我产生“相见恨晚”之感的书籍。它不仅仅是满足了我们八年制医学生对医学统计学知识的需要，更重要的是，它以一种非常有效、非常人性化的方式，引领我们进入了统计学的世界。它让我从最初的畏惧和迷茫，转变为现在的自信和兴趣。我不仅学会了如何理解和运用各种统计学方法，更重要的是，我学会了如何用统计学的思维去分析和解决医学问题。这本书就像一位良师益友，陪伴我走过了学习医学统计学的关键阶段，我真心推荐给所有正在学习这门课程的同学们，它绝对是你们不容错过的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的“配教”二字绝非虚设。它所提供的学习指导，远超一般的教材附录，更像是一位经验丰富的老师在耳边娓娓道来。在学习过程中，我常常会遇到一些“似是而非”的统计学概念，比如描述统计和推断统计的区别，或者正态分布和t分布的适用条件。每当我陷入困惑时，翻阅这本书的学习指导，总能找到清晰的解释。它不是简单地罗列定义，而是通过对比、类比，甚至是一些形象的比喻，将抽象的概念变得生动具体。例如，在解释中心极限定理时，作者引用了“大数据”的概念，并用非常直观的图示说明了样本均值分布的规律，这让我瞬间茅塞顿开。更重要的是，它还融入了八年制医学生特有的学习需求，比如如何在临床实践中应用统计学来评估治疗效果，或者如何在科研论文中恰当引用统计学结果。这种“量身定制”的指导，让我感觉这本书真正懂我们，理解我们面临的学习挑战，并提供了最贴切的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样在统计学领域“零基础”的同学来说，这本书的“友好度”简直爆表！我曾担心过统计学公式会让我望而却步，但这本书完全打消了我的顾虑。它没有一开始就抛出密密麻麻的公式，而是循序渐进地引入。在讲解每个公式之前，都会先解释这个公式所代表的意义，它的应用场景，以及它在解决医学问题中的价值。然后，再小心翼翼地给出公式，并对公式中的每一个符号进行详细的解释。更让人赞叹的是，它还提供了一些简单的计算器或者流程图，引导我们完成计算过程，而不是仅仅依赖于复杂的数学推导。例如，在讲解回归分析时，书中并没有一上来就深入到多元回归的各种模型，而是先从简单的线性回归入手，解释了自变量和因变量之间的关系，以及如何计算回归系数。然后，再逐步引入多重线性回归，并强调了多重共线性等潜在问题。这种“剥洋葱”式的讲解方式，让我能够一点点地积累信心，逐步掌握统计学知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，非常符合我们医学生的阅读习惯。没有过于晦涩的学术术语，也没有过于冗长的理论阐述。取而代之的是一种清晰、简洁、逻辑性强的表达方式。作者仿佛是一位经验丰富的导师，用一种平易近人的方式，将复杂的统计学知识娓娓道来。我尤其喜欢书中那些“点睛之笔”，比如一些总结性的段落，或者一些“小贴士”，它们能够帮助我们快速抓住重点，加深记忆。例如，在介绍一些统计检验的适用条件时，书中会用一个表格来直观地展示，让我们能够一目了然。又比如，在讲解一些概念的辨析时，书中会用“易混淆点”这样的标题来提示我们，让我们能够更加注意。这种“润物细无声”的引导，让我在不知不觉中，就对医学统计学有了更深入的理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择上，可以说是“与时俱进”且“贴近临床”。它所引用的案例，大多来源于近几年的医学研究文献，涵盖了内科、外科、影像学、病理学等多个医学领域。这不仅让我感受到统计学在现代医学研究中的重要性，也让我看到了自己未来研究方向的可能性。每一次学习一个统计学方法，书中都会紧接着给出与之相关的实际案例，让我们能够亲眼看到这个方法是如何被应用于解决真实的医学难题的。例如，在讲解生存分析时，书中就引用了一个关于某种新型药物治疗癌症的临床试验数据，并指导我们如何分析患者的生存期，如何评估药物的疗效。这种“理论+实践”的模式，让我能够更深刻地理解统计学方法的内涵，也更容易将所学知识迁移到自己的学习和未来工作中。我甚至会尝试着去查找一些书中案例的原始文献，进一步了解研究的背景和细节，这种主动学习的动力，很大程度上得益于这本书提供的优质案例。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计，也是我非常喜欢的一个方面。它足够“大方”，留白适中，不会显得拥挤。而且，重要的概念、公式、图表，都会以醒目的方式呈现。比如，一些关键的定义会用粗体字标出，重要的公式会单独列出并加以编号，一些复杂的统计图表，也会有清晰的图例和说明。这对于我们长时间阅读和学习来说，大大减轻了视觉疲劳，也方便我们快速查找和回顾信息。我经常会在做习题或者复习的时候，快速翻阅，找到我需要的内容。而且，书中还经常会穿插一些插图或者示意图，来帮助我们理解一些抽象的概念，比如概率分布的形状，或者回归直线的意义。这些精心设计的细节，都表明了作者在编写这本书时，是站在读者的角度，真正地为我们的学习考虑。

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专业书。。。。。。。。。。

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书的内容很赞 京东的速度很快！

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不错的，加油加油！望京东越来越好

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非常好的辅导书

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可以