![医学统计学与SPSS软件实现方法（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材 [Medical Statistics and SPSS Software Application]](https://pic.windowsfront.com/12236530/59f18fe7N29028c35.jpg)
具体描述
内容简介
医学统计学是我国各医学院校所有专业本科生、研究生的必修课，也是从事医学科学研究工作者不可缺少的方法学。《医学统计学与SPSS软件实现方法（第二版）》将医学统计学理论方法与常用的SPSS软件操作相结合，分为十八章：绪论、数据管理与SPSS软件实现方法、定量资料的统计描述、定量资料的参数估计与假设检验基础、定量资料的t检验、定量资料的方差分析、定量资料的非参数检验、定性资料的统计描述、定性资料的参数估计与X2检验、有序定性资料的假设检验方法、直线相关与回归、多重线性回归分析、Logistic回归分析、生存分析基本统计方法、Cox比例风险回归分析、统计表与统计图、观察性研究设计、实验性研究设计。《医学统计学与SPSS软件实现方法（第二版）》的附录部分增加了自测试题。此外，教材中所有例题数据、各章练习题答案、自测试题答案和样本含量估计方法，采用了二维码形式，方便使用。目录
目录第二版前言
第一版前言
第1章 绪论 1
1.1 医学统计学概述 / 1
1.2 医学统计工作的基本步骤/ 2
1.3 医学统计学中的几组基本概念 / 4
1.4 实验设计基本概念 / 6
1.5 统计软件简介 / 7
小结 / 10
练习题 / 10
第2章 数据管理与SPSS软件实现方法 12
2.1 数据管理 / 12
2.2 质量控制 / 13
2.3 数据库和数据管理软件 / 14
2.4 SPSS数据库与数据管理 / 16
小结 / 30
练习题 / 30
第3章 定量资料的统计描述 32
3.1 频数分布表与分布图 / 32
3.2 平均数 / 34
3.3 变异指标 / 38
3.4 正态分布及其应用 / 41
3.5 SPSS软件实现定量资料的统计描述方法 / 48
小结 / 55
练习题 / 55
第4章 定量资料的参数估计与假设检验基础 58
4.1 抽样与抽样误差 / 58
4.2 t分布 / 60
4.3 均数的参数估计 / 61
4.4 假设检验基础 / 64
4.5 区间估计的SPSS 软件实现方法 / 66
小结 / 70
练习题 / 70
第5章 定量资料的t检验 72
5.1 单样本定量资料的t检验 / 72
5.2 配对设计定量资料的t检验 / 73
5.3 两独立样本均数比较的t检验 / 75
5.4 t检验注意事项 / 77
5.5 t检验的SPSS软件实现方法 / 79
小结 / 90
练习题 / 90
第6章 定量资料的方差分析 94
6.1 方差分析的基本思想和应用条件 / 94
6.2 完全随机设计资料的方差分析 / 97
6.3 随机区组设计资料的方差分析 / 98
6.4 多个样本均数的两两比较 / 100
6.5 析因设计资料的方差分析 / 102
6.6 重复测量设计资料的方差分析 / 105
6.7 方差分析的SPSS软件实现方法 / 109
小结 / 130
练习题 / 131
第7章 定量资料的非参数检验 135
7.1 配对设计的符号秩和检验 / 135
7.2 成组设计两样本比较的秩和检验 / 137
7.3 成组设计多个样本比较的秩和检验 / 139
7.4 多个组间的多重比较 / 141
7.5 SPSS软件实现定量资料非参数检验方法 / 142
小结 / 148
练习题 / 148
第8章 定性资料的统计描述 151
8.1 相对数的概念与计算 / 151
8.2 动态数列 / 152
8.3 率的标准化法 / 154
8.4 应用相对数注意事项 / 157
小结 / 158
练习题 / 158
第9章 定性资料的参数估计与X2检验 162
9.1 总体率的估计 / 162
9.2 四格表资料的X2检验 / 163
9.3 行×列表资料的X2检验 / 168
9.4 X2检验方法的SPSS 软件实现 / 171
小结 / 180
练习题 / 181
第10章 有序定性资料的假设检验方法 184
10.1 单向有序行×列表数据的假设检验 / 184
10.2 双向有序属性相同行×列表数据的假设检验 / 188
10.3 双向有序属性不同行×列表数据的假设检验 / 189
10.4 有序定性资料假设检验的SPSS 软件实现 / 191
小结 / 197
练习题 / 197
第11章 直线相关与回归 200
11.1 直线相关 / 200
11.2 直线回归 / 203
11.3 直线相关与回归的区别与联系 / 208
11.4 直线相关与回归分析的SPSS 软件实现方法 / 209
小结 / 213
练习题 / 214
第12章 多重线性回归分析 216
12.1 多重线性回归的数据结构和前提条件 / 216
12.2 多重线性回归的参数估计及假设检验 / 217
12.3 SPSS 软件实现多重线性回归方法 / 219
小结 / 223
练习题 / 224
第13章 Logistic回归分析 228
13.1 Logistic回归的数据结构 / 228
13.2 Logistic回归模型的参数估计及假设检验 / 231
13.3 Logistic回归的SPSS软件实现方法 / 235
小结 / 240
练习题 / 240
第14章 生存分析基本统计方法 243
14.1 基本概念 / 243
14.2 生存率估计 / 244
14.3 Log-rank检验 / 247
14.4 生存分析基本统计的SPSS软件实现方法 / 250
小结 / 255
练习题 / 255
第15章 Cox比例风险回归分析 257
15.1 Cox比例风险回归的数据结构 / 257
15.2 Cox回归的参数估计及假设检验 / 259
15.3 Cox回归分析的SPSS软件实现方法 / 261
小结 / 262
练习题 / 263
第16章 统计表与统计图 266
16.1 统计表 / 266
16.2 统计图 / 267
16.3 绘制统计表与统计图的SPSS软件实现方法 / 271
小结 / 280
练习题 / 280
第17章 观察性研究设计 283
17.1 概论 / 283
17.2 问卷的设计技巧 / 286
17.3 抽样方法 / 291
17.4 观察性研究的质量控制 / 292
小结 / 294
练习题 / 295
第18章 实验性研究设计 297
18.1 实验性研究概论 / 297
18.2 实验性研究设计种类 / 300
18.3 随机化实现方法 / 304
18.4 临床试验简介 / 306
小结 / 309
练习题 / 309
附录一 统计用表 311
附录二 英汉统计名词对照 328
附录三 《医学统计学与SPSS 软件实现方法》自测试题 334
《医学统计学与SPSS软件实现方法》自测试题(一) / 334
《医学统计学与SPSS软件实现方法》自测试题(二) / 339
参考文献 344
精彩书摘
《医学统计学与SPSS软件实现方法（第2版）/普通高等教育“十三五”规划教材》：1.2.1 设计
设计(design)就是根据研究的问题与目的，从统计学的角度对各步提前作出的周密计划和安排是科学研究工作的纲领和完成研究工作的关键环节。
设计包括专业设计和统计设计。专业设计是从专业角度考虑实验的科学安排，是科学研究的基础，包括选题、建立假说、确定研究对象和技术方法等；统计设计是在明确研究目的的前提下，从统计学角度对资料进行收集、整理和分析并提出全面具体的计划和要求，作为统计工作实施的依据，用尽可能少的人力、物力和时间获得准确可靠的结论。对于实验性研究的统计设计，根据研究目的制定研究方案，包括研究对象的纳入标准和排除标准、样本获取方法、实验与对照的分组、确定观察指标、实验过程中的质量控制和拟使用的统计方法等。对于观察性研究的统计设计，采用调查问卷或访问的方法，直接从某社会群体中收集资料，通过对资料的统计分析回答科研问题。
无论实验性研究还是调查性研究的统计设计，都强调如何获得符合研究目的的可靠研究资料，正确的整理资料过程和分析方法，使结果能很好地回答所研究的问题。具体内容应体现为：明确同质的研究对象；明确取得原始资料的方法；如何整理资料的过程；计算哪些指标；用何种统计推断方法及对结果的预测。例如，研究补钙对绝经期妇女骨密度的影响：研究对象为绝经1年以上、年龄为50～65岁，排除影响骨密度的相关疾病、手术史、服用过激素类药物等因素的绝经期妇女；通过调查表和干预实验获得原始资料；利用计算机建立数据库进行资料的整理；计算指标的均数、标准差和率等；统计推断方法主要是方差分析、X2检验和多因素回归分析等；结果预测为排除干扰因素后给予不同剂量钙绝经期妇女的骨密度有差别。
……
前言/序言
池征磷，医学统计学是全国各医学院校所有专业本科生、研究生的必修课，也是从事医学科学研究不可缺少的一门方法学课程。虽然有各种版本的医学统计学或统计软件操作手册方面的书籍，然而，医学统计学方面的教材偏重于理论，详细介绍原理、公式和计算过程，缺少直观而详细的统计软件操作方法；而医学统计学软件操作手册又偏重软件介绍，缺乏统计学基本概念与理论。因此，缺少将医学统计学理论方法与常用的SPSS软件操作结合起来的书籍，学生需要购买两本教材。为方便教学、弥补缺憾，我们在2012年出版了《医学统计学与SPSS软件实现方法》，受到了许多高校学生的欢迎。本次应出版社要求，我们编写了第二版。编写本教材秉承了第一版的四大原则：第一，以内容的科学性为主，兼顾理论的前瞻性。正确阐述医学统计学学科的科学理论和概念定义，在理论联系实际、以实例解释理论、对实践起到指导作用的基础上，注意将本领域的最新发展成果以及新技术、新方法纳入教材；第二，把握好写作条理性。注重教材的层次分明、条理清楚，教材体系能反映内容的内在联系及统计学的思维方式；第三，以本科学生或同等水平阅读能力群体为主要对象，并兼顾研究生医学统计学教学。从认知规律出发，富右启发性，便于学生学习，所选教学内容在满足学生未来职业活动所需的最基本、最常用的理论知识和方法基础上，增加样本含量估计方法等扩展内容；第四，突出实践技能，强化应用。注重科研实际案例引入，统计方法计算以SPSS20.0软件操作和结果解释为主，使学生真正掌握实践操作技能。
本教材分为十八章：绪论、数据管理与SPSS软件实现方法、定量资料的统计描述、定量资料的参数估计与假设检验基础、定量资料的f检验、定量资料的方差分析、定量资料的非参数检验、定性资料的统计描述、定性资料的参数估计与夕检验、有序定性资料的假设检验方法、直线相关与回归、多重线性回归分析、Logistic回归分析、生存分析基本统计方法、Cox比例风险回归分析、统计表与统计图、观察性研究设计、实验性研究设计，其中“生存分析基本统计方法”“Cox比例风险回归分析”两章，是新增加的内容。此外本教材采用二维码形式，给出了教材中所有例题数据、各章练习题答案、自测试题答案和样本含量估计方法。
作者在写作过程中，参考了大量的资料，涉及医学统计学、医学统计学习题集、SPSS软件操作方法等方面的书籍，与这些书籍相比，本教材具有以下特点：第一，在内容安排上注意与医学科研实际相结合，注意统计知识的整体性与前后连贯性，将科研统计设计（重点是统计设计）、数据管理与质量控制、数据统计分析几个步骤进行有机结合，强调数据管理与数据质量的必要性。第二，教材系统介绍医学统计学的基本概念、基本原理与基本方法，实用性强。重点在于，什么样的问题采用怎样的统计设计；什么样的实际数据，采用怎样的统计分析方法；以及如何对统计分析结果进行合理的解释。第三，结合SPSS20.0统计软件窗口式操作简单、方便的特点，为学习者节省大量统计计算工作量和时间，从而将学习重点转移到对统计的三基的理解，而非统计公式的具体使用与计算。第四，注重统计学方法的适用性与通用性，并将之与现代统计学的理论相结合，如介绍有序列联表的假设检验方法、多因素统计分析模型、非参数的多重比较、样本含量估计方法等内容。第五，本教材后面的附录部分给出了各章练习题答案以及自测试题答案，为课堂教学和自学提供了方便。第六，教材中所有例题数据、各章练习题答案、自测试题答案和样本含量估计方法，采用了二维码形式，方便使用。
用户评价
这本书的优点可以说是数不胜数，但最让我印象深刻的是它对于统计学概念的讲解方式。作者没有选择那种干巴巴、公式堆砌的方式，而是巧妙地将抽象的统计学理论与具体的医学问题紧密结合。比如，在讲解“假设检验”这一核心概念时，作者并没有直接抛出一堆公式，而是通过一个关于新药疗效的临床试验案例，详细阐述了“零假设”、“备择假设”的意义，以及如何通过p值来判断药物是否有效。这种“情景教学法”让我一下子就抓住了统计学问题的本质，而不是被一堆术语淹没。 SPSS软件的实践操作指导更是细致入微，我感觉这本书就像是一位手把手的指导老师。从软件的界面布局、菜单功能，到最基础的数据录入、变量设置，再到一些稍微复杂的操作，如数据筛选、合并、重编码等，都进行了详尽的图文并茂的讲解。我尤其欣赏的是，书中很多操作都配有SPSS软件的真实截图，并且步骤划分得非常清晰，这让我能够轻松地跟着操作，避免了许多因误操作而产生的挫败感。对于像我这样初次接触SPSS的读者来说，这简直是福音。 医学统计学理论部分的组织逻辑非常严谨，从最基础的描述性统计（如均数、中位数、标准差的意义和计算）开始，逐步深入到推断性统计（如t检验、方差分析、卡方检验等），再到一些更高级的分析方法。作者在介绍每一种方法时，都会先明确其研究背景和适用条件，然后再讲解SPSS软件的具体实现步骤，最后还会重点指导如何解读分析结果。这种“理论—实践—解读”的完整链条，让我能够真正理解每一种统计方法背后的逻辑，并知道如何将其应用于实际研究中。 数据可视化是现代医学研究中不可或缺的一环，这本书在这方面的内容也让我受益匪浅。作者不仅介绍了SPSS中各种图表的制作方法，如散点图、折线图、箱线图等，更重要的是，它强调了如何根据数据的类型和研究目的，选择最恰当的图表来展示信息。书中还提供了关于图表美化和优化的建议，让制作出的图表更加专业、清晰，这对我撰写学术论文和报告有着极大的帮助。 书中还包含了一些关于统计学“陷阱”和常见误区的提醒，这对于非统计学专业的读者来说非常重要。例如，关于样本量选择的重要性，多重比较时的p值校正问题，以及如何避免选择性报告等，都进行了深入的剖析。这让我能够对数据分析过程中的潜在风险有更清醒的认识，并在实际操作中更加谨慎，从而提高研究的可靠性和严谨性。 作为一本“十三五”规划教材，这本书的内容具有很强的时代性和前瞻性。它在涵盖了医学统计学经典内容的同时，也积极吸纳了近年来统计学领域的一些新进展和新方法。这让我能够接触到最新的学术思想和研究方法，拓宽了我的学术视野，对于我未来从事更深入的医学研究非常有启发。 作者的语言风格是我非常喜欢的。在讲解复杂的统计学概念时，作者能够做到既严谨又不失生动，将枯燥的理论知识转化为易于理解的语言。我常常能够在阅读过程中体会到一种“醍醐灌顶”的感觉。即使遇到一些稍有挑战性的内容，作者也会通过反复的解释、类比和深入的例证，确保读者能够完全掌握。 在实际操作SPSS软件时，我经常会遇到一些小问题，比如数据录入时的格式问题，或者某些分析选项的设置。这本书在这方面提供了非常全面的指导，它就像一本“SPSS操作手册”的精华版，能够快速地为我解答疑问，让我能够高效地完成数据分析任务。我尝试着书中介绍的一些方法，发现它们确实非常实用，并且大大提升了我的工作效率。 这本书的排版设计也值得称赞。页面布局清晰，文字大小适中，重点内容通过加粗、高亮等方式进行了突出，使得阅读过程非常流畅。图表清晰，不模糊，整体视觉效果很好，能够让人在长时间的阅读中保持良好的专注度，不容易感到疲劳。 总而言之，这本书是一部非常出色的医学统计学与SPSS软件实现方法的著作。它不仅为我提供了一套系统的理论知识体系，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。这本书极大地增强了我运用统计学进行科学研究的信心和能力，我非常乐意将它推荐给任何一位在医学统计学领域寻求提升的同行。
评分这本书给我最深刻的感受，就是它非常注重“学以致用”。作者在介绍医学统计学概念时，始终围绕着实际的医学研究问题展开，而不是孤立地讲解理论。比如说，在讲解“多重线性回归”时，它不会直接给出一堆公式，而是会以一个研究影响血压的因素的案例，来引导读者思考，在众多影响因素中，哪些是独立起作用的，哪些可能存在交互作用，然后才引出回归模型，并指导我们如何在SPSS中建立和解释模型。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得统计学是解决实际问题的有力工具，而不是枯燥的理论学科。 SPSS软件的实践操作讲解，我感觉是这本书的“硬核”所在。它不像其他教程那样泛泛而谈，而是会结合具体的统计分析方法，详细介绍SPSS中的每一个操作步骤，甚至连一些不太起眼的菜单选项，作者都会给出解释。例如，在讲解“方差分析”时，书中会详细介绍如何设置因子变量，如何选择合适的post-hoc检验，以及如何生成和解读方差分析的表格和图形。这种“方法与软件相结合”的教学模式，让我能够真正地将统计学理论转化为实际操作能力。 医学统计学理论部分的组织结构非常清晰，从最基础的描述性统计，到推断性统计，再到一些更高级的分析方法，都安排得有条不紊。作者在讲解每一种方法时，都会先阐述其基本原理、适用条件和研究目的，然后再详细演示SPSS软件的操作步骤，并重点指导如何解读分析结果。这种完整的讲解模式，确保了我不仅能够学会如何进行统计分析，更能够理解其背后的科学逻辑，并能对分析结果做出准确的判断。 数据可视化是现代医学研究中不可或缺的一部分，本书在这方面的内容也让我受益匪浅。作者不仅仅是简单地介绍SPSS中各种图表的制作方法，他还会深入地讲解如何根据不同的研究问题和数据类型，选择最合适的图表类型，以及如何通过图表的调整和优化，来更清晰、更有效地传达研究信息。我通过书中介绍的方法，学会了制作出很多专业且具有视觉冲击力的统计图表，这极大地提升了我学术报告和论文的质量。 书中还特别强调了一些容易被忽视的统计学细节和潜在的“坑”。例如，在讲解“重复测量数据分析”时，作者会提醒我们注意方差球形的假设，并给出如何进行检验和校正的方法。这种细致的提醒，让我能够更加严谨地对待数据分析，避免因为一些微小的疏忽而导致研究结论的偏差。这对于我们这些非统计学专业背景的研究者来说，是非常宝贵的指导。 这本书作为“十三五”规划教材，其内容具有很强的先进性和前瞻性。它在传统医学统计学内容的基础上，还融入了当前医学研究领域的一些新兴统计方法和技术。例如，对一些基于模型的分析方法，如混合效应模型等的介绍，让我能够接触到最前沿的统计学思想，并为我未来深入研究打下坚实的基础。 作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的亲切感。在解释复杂的统计学概念时，他能够用非常生动形象的比喻和类比，让晦涩的理论变得朗朗上口。我常常在阅读的过程中，会因为作者的讲解而产生一种“原来如此”的豁然开朗之感。即使遇到一些稍微复杂的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的角度来帮助我们理解，确保没有遗漏。 在实践SPSS软件操作的过程中，我经常会遇到一些实际操作上的疑问，比如如何进行变量的交叉分类，如何使用语法编辑器进行批量操作等。这本书在这方面提供了非常详尽的解答，它就像一本“SPSS问题解决手册”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。 这本书的排版和设计也做得相当出色。页面布局非常合理，重点内容醒目，图文并茂，色彩搭配也比较舒适。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的一扇新窗口，让我从之前的畏惧和困惑，转变为现在的兴趣盎然和信心满满。它不仅传授了扎实的统计学理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，我相信它一定会对你们的学习和研究大有裨益。
评分这本书的优点可以说是多到令人惊叹，但最吸引我的地方在于它讲解统计学概念时所采用的“类比法”。作者没有直接给出枯燥的公式和定义，而是通过一些大家都能理解的生活场景来类比，让我能迅速抓住核心思想。例如，在讲解“抽样误差”时，作者用“从一大袋糖果里随机抓一把来估计整袋糖果的甜度”来类比，形象地说明了抽样可能带来的偏差，以及为什么需要关注样本的代表性。这种方式，让原本可能令人望而生畏的统计学概念变得亲切易懂。 SPSS软件的操作指南，我感觉是这本书的“百科全书”。它不仅介绍了SPSS软件的各种功能，更重要的是，它会结合具体的统计分析方法，教我们如何在SPSS中进行精确的操作。例如，在讲解“方差分析”时，书中会详细介绍如何设置因子变量，如何选择合适的post-hoc检验，以及如何生成和解读方差分析的表格和图形。这种“方法与软件相结合”的教学模式，让我能够真正地将统计学理论转化为实际操作能力。 医学统计学理论部分的讲解，逻辑性非常强，从最基础的描述性统计，到推断性统计，再到一些更高级的分析方法，都安排得清晰明了。作者在介绍每一种统计方法时，都会先阐述其基本原理、适用条件和研究目的，然后再详细演示SPSS软件的操作步骤，并重点指导如何解读分析结果。这种完整的讲解模式，让我不仅能够学会如何进行统计分析，更能够理解其背后的科学逻辑，并能对分析结果做出准确的判断。 数据可视化在现代医学研究中的作用不言而喻，而这本书在这方面的内容也让我受益匪浅。作者不仅仅是简单地介绍SPSS中各种图表的制作方法，他还会深入地讲解如何根据不同的研究问题和数据类型，选择最合适的图表类型，以及如何通过图表的调整和优化，来更清晰、更有效地传达研究信息。我通过书中介绍的方法，学会了制作出很多专业且具有视觉冲击力的统计图表，这极大地提升了我学术报告和论文的质量。 书中还特别强调了一些容易被忽视的统计学细节和潜在的“坑”。例如，在讲解“重复测量数据分析”时，作者会提醒我们注意方差球形的假设，并给出如何进行检验和校正的方法。这种细致的提醒，让我能够更加严谨地对待数据分析，避免因为一些微小的疏忽而导致研究结论的偏差。这对于我们这些非统计学专业背景的研究者来说，是非常宝贵的指导。 作为一本“十三五”规划教材，这本书的内容具有很强的先进性和前瞻性。它在传统医学统计学内容的基础上，还融入了当前医学研究领域的一些新兴统计方法和技术。例如，对一些基于模型的分析方法，如混合效应模型等的介绍，让我能够接触到最前沿的统计学思想，并为我未来深入研究打下坚实的基础。 作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的亲切感。在解释复杂的统计学概念时，他能够用非常生动形象的比喻和类比，让晦涩的理论变得朗朗上口。我常常在阅读的过程中，会因为作者的讲解而产生一种“原来如此”的豁然开朗之感。即使遇到一些稍微复杂的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的角度来帮助我们理解，确保没有遗漏。 在实践SPSS软件操作的过程中，我经常会遇到一些实际操作上的疑问，比如如何进行变量的交叉分类，如何使用语法编辑器进行批量操作等。这本书在这方面提供了非常详尽的解答，它就像一本“SPSS问题解决手册”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。 这本书的排版和设计也做得相当出色。页面布局非常合理，重点内容醒目，图文并茂，色彩搭配也比较舒适。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的一扇新窗口，让我从之前的畏惧和困惑，转变为现在的兴趣盎然和信心满满。它不仅传授了扎实的统计学理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，我相信它一定会对你们的学习和研究大有裨益。
评分阅读这本书的过程，就像是在一位经验丰富的导师的带领下，一步步探索医学统计学的奥秘。作者在介绍统计学概念时，非常注重理论的“落地”，他不会仅仅停留在抽象的概念层面，而是通过大量贴近临床实践的案例，将统计学原理生动地展现出来。例如，在讲解“生存分析”时，作者并没有直接抛出复杂的Cox回归模型，而是先从医学研究中常见的“患者生存时间”这一指标入手，分析影响生存时间的各种因素，然后才逐渐引入Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，并指导我们如何利用SPSS进行分析。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，极大地降低了学习的难度，让我能够轻松地理解复杂的统计学模型。 SPSS软件的应用讲解是这本书的一大亮点。我之前也接触过一些SPSS的教程，但很多都只停留在软件的基本操作层面。而这本书则更加深入，它不仅详细讲解了SPSS的各种菜单和选项的功能，更重要的是，它会结合具体的统计分析方法，指导我们如何在SPSS中进行精确的操作。例如，在进行“方差分析”时，书中会详细介绍如何设置因子变量，如何选择合适的post-hoc检验，以及如何生成和解读方差分析的表格和图形。这种“方法与软件相结合”的教学模式，让我真正能够将统计学理论转化为实际操作能力。 在统计学方法的分类和讲解上，本书的逻辑非常清晰。从描述性统计到推断性统计，再到一些更高级的分析技术，如多元回归、Logistic回归、生存分析等，都安排得井井有条。作者在介绍每一种方法时，都会先阐述其基本原理、适用条件和研究目的，然后再详细演示SPSS软件的操作步骤，并重点指导如何解读分析结果。这种完整的讲解模式，确保了我不仅能够学会如何进行统计分析，更能够理解其背后的科学逻辑，并能对分析结果做出准确的判断。 数据可视化在医学研究中的重要性不言而喻，本书在这方面的内容也让我印象深刻。作者不仅仅是简单地介绍SPSS中各种图表的制作方法，他还会深入地讲解如何根据不同的研究问题和数据类型，选择最合适的图表类型，以及如何通过图表的调整和优化，来更清晰、更有效地传达研究信息。我通过书中介绍的方法，学会了制作出很多专业且具有视觉冲击力的统计图表，这极大地提升了我学术报告和论文的质量。 书中还特别强调了一些容易被忽视的统计学细节和潜在的“坑”。例如，在讲解“重复测量数据分析”时，作者会提醒我们注意方差球形的假设，并给出如何进行检验和校正的方法。这种细致的提醒，让我能够更加严谨地对待数据分析，避免因为一些微小的疏忽而导致研究结论的偏差。这对于我们这些非统计学专业背景的研究者来说，是非常宝贵的指导。 这本书作为“十三五”规划教材，其内容具有很强的先进性和前瞻性。它在传统医学统计学内容的基础上，还融入了当前医学研究领域的一些新兴统计方法和技术。例如，对一些基于模型的分析方法，如混合效应模型等的介绍，让我能够接触到最前沿的统计学思想，并为我未来深入研究打下坚实的基础。 作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的亲切感。在解释复杂的统计学概念时，他能够用非常生动形象的比喻和类比，让晦涩的理论变得朗朗上口。我经常在阅读过程中，会因为作者的讲解而产生一种“原来如此”的豁然开朗之感。即使遇到一些稍微复杂的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的角度来帮助我们理解，确保没有遗漏。 在实践SPSS软件操作的过程中，我经常会遇到一些实际操作上的疑问，比如如何进行变量的交叉分类，如何使用语法编辑器进行批量操作等。这本书在这方面提供了非常详尽的解答，它就像一本“SPSS使用宝典”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。我尝试着书中介绍的许多技巧，都取得了很好的效果。 本书在排版和设计上也做得相当出色。页面布局非常合理，重点内容醒目，图文并茂，色彩搭配也比较舒适。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的一扇新窗口，让我从之前的畏惧和困惑，转变为现在的兴趣盎然和信心满满。它不仅传授了扎实的统计学理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，我相信它一定会对你们的学习和研究大有裨益。
评分这本书最让我欣喜的一点是，它将医学统计学理论与SPSS软件实践完美地结合起来。作者并没有孤立地讲解理论，而是每一个统计学概念的提出，都紧密地联系着一个实际的医学研究问题。例如，在讲解“独立样本t检验”时，它会从一个比较两种治疗方法疗效的临床试验出发，引导我们思考如何比较两组数据的均值是否存在显著差异，然后再引出t检验的原理，并给出SPSS软件的具体操作步骤。这种“带着问题学”的方式，让我觉得统计学知识非常有针对性和实用性。 SPSS软件的操作讲解部分，可以说是我最受用的部分。书中对SPSS的讲解非常系统，从界面的熟悉，到数据的预处理（如数据录入、变量定义、数据清洗），再到具体的统计分析方法（如描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等），每一个环节都讲解得非常详细，并且配有大量的截图和操作演示。我尤其喜欢的是，书中还会提供一些SPSS操作的小技巧和注意事项，这让我能够更高效、更准确地完成数据分析。 医学统计学理论的逻辑性非常强，从基础的描述性统计，到推断性统计，再到一些更高级的分析方法，都安排得清晰明了。作者在介绍每一种统计方法时，都会先阐述其基本原理、适用条件和研究目的，然后再详细演示SPSS软件的操作步骤，并重点指导如何解读分析结果。这种完整的讲解模式，让我不仅能够学会如何进行统计分析，更能够理解其背后的科学逻辑，并能对分析结果做出准确的判断。 数据可视化在现代医学研究中扮演着越来越重要的角色，这本书在这方面的内容也做得非常出色。作者不仅仅是简单地介绍SPSS中各种图表的制作方法，他还会深入地讲解如何根据不同的研究问题和数据类型，选择最合适的图表类型，以及如何通过图表的调整和优化，来更清晰、更有效地传达研究信息。我通过书中介绍的方法，学会了制作出很多专业且具有视觉冲击力的统计图表，这极大地提升了我学术报告和论文的质量。 书中还非常细致地提醒了我们在统计分析中容易遇到的“坑”。例如，在讲解“相关分析”时，作者会强调“相关不等于因果”，并指导我们如何避免过度解读相关性。又如，在进行“多重比较”时，它会提醒我们注意p值的校正问题。这种“避坑指南”式的讲解，让我能够更加严谨地对待数据分析，避免因为一些微小的疏忽而导致研究结论的偏差。 作为一本“十三五”规划教材，这本书的内容具有很强的先进性和前沿性。它在传统医学统计学内容的基础上，还融入了当前医学研究领域的一些新兴统计方法和技术。例如，对一些基于模型的分析方法，如混合效应模型等的介绍，让我能够接触到最前沿的统计学思想，并为我未来深入研究打下坚实的基础。 作者的语言风格非常适合我们这些非统计学专业的读者。他能够用非常清晰、简洁的语言，将复杂的统计学概念解释清楚。我常常在阅读的过程中，会因为作者的讲解而产生一种“豁然开朗”的感觉。即使遇到一些稍有难度的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的例子来帮助我们理解，而不是简单地一带而过。 在实际操作SPSS软件的过程中，我经常会遇到一些实际操作上的疑问，比如如何进行变量的交叉分类，如何使用语法编辑器进行批量操作等。这本书在这方面提供了非常详尽的解答，它就像一本“SPSS问题解决手册”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。 这本书的排版和设计也做得相当出色。页面布局非常合理，重点内容醒目，图文并茂，色彩搭配也比较舒适。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的一扇新窗口，让我从之前的畏惧和困惑，转变为现在的兴趣盎然和信心满满。它不仅传授了扎实的统计学理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，我相信它一定会对你们的学习和研究大有裨益。
评分这本书给我最直观的感受是，它非常“接地气”。作者在讲解医学统计学概念时，始终围绕着实际的医学研究场景，让抽象的理论变得具体而生动。比如，在讲解“逻辑回归”时，它不是简单地给出公式，而是会以一个研究“影响疾病发病率的危险因素”的案例，来引导读者理解为什么需要使用逻辑回归，以及它如何解释二分类结局。这种“问题驱动”的学习方式，让我觉得统计学是解决实际医学问题的有力工具，而不是枯燥的理论。 SPSS软件的操作讲解部分，我感觉是这本书的“精华”。作者对SPSS软件的讲解非常细致，从软件的安装、界面的介绍，到数据录入、变量管理，再到各种统计分析的操作，都进行了详尽的图文并茂的讲解。我尤其喜欢的是，书中很多操作都配有SPSS软件的真实截图，并且步骤划分得非常清晰，这让我在跟着操作时，几乎不会出错，大大节省了我的摸索时间。 医学统计学理论部分的组织逻辑非常清晰，从最基础的描述性统计，到推断性统计，再到一些更高级的分析方法，都安排得有条不紊。作者在讲解每一种统计方法时，都会先阐述其基本原理、适用条件和研究目的，然后再详细演示SPSS软件的操作步骤，并重点指导如何解读分析结果。这种完整的讲解模式，让我不仅能够学会如何进行统计分析，更能够理解其背后的科学逻辑，并能对分析结果做出准确的判断。 数据可视化是现代医学研究中不可或缺的一部分，本书在这方面的内容也让我受益匪浅。作者不仅仅是简单地介绍SPSS中各种图表的制作方法，他还会深入地讲解如何根据不同的研究问题和数据类型，选择最合适的图表类型，以及如何通过图表的调整和优化，来更清晰、更有效地传达研究信息。我通过书中介绍的方法，学会了制作出很多专业且具有视觉冲击力的统计图表，这极大地提升了我学术报告和论文的质量。 书中还特别强调了一些容易被忽视的统计学细节和潜在的“坑”。例如，在讲解“重复测量数据分析”时，作者会提醒我们注意方差球形的假设，并给出如何进行检验和校正的方法。这种细致的提醒，让我能够更加严谨地对待数据分析，避免因为一些微小的疏忽而导致研究结论的偏差。这对于我们这些非统计学专业背景的研究者来说，是非常宝贵的指导。 作为一本“十三五”规划教材，这本书的内容具有很强的先进性和前瞻性。它在传统医学统计学内容的基础上，还融入了当前医学研究领域的一些新兴统计方法和技术。例如，对一些基于模型的分析方法，如混合效应模型等的介绍，让我能够接触到最前沿的统计学思想，并为我未来深入研究打下坚实的基础。 作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的亲切感。在解释复杂的统计学概念时，他能够用非常生动形象的比喻和类比，让晦涩的理论变得朗朗上口。我常常在阅读的过程中，会因为作者的讲解而产生一种“原来如此”的豁然开朗之感。即使遇到一些稍微复杂的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的角度来帮助我们理解，确保没有遗漏。 在实践SPSS软件操作的过程中，我经常会遇到一些实际操作上的疑问，比如如何进行变量的交叉分类，如何使用语法编辑器进行批量操作等。这本书在这方面提供了非常详尽的解答，它就像一本“SPSS问题解决手册”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。 这本书的排版和设计也做得相当出色。页面布局非常合理，重点内容醒目，图文并茂，色彩搭配也比较舒适。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的一扇新窗口，让我从之前的畏惧和困惑，转变为现在的兴趣盎然和信心满满。它不仅传授了扎实的统计学理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，我相信它一定会对你们的学习和研究大有裨益。
评分这本书的内容真的非常丰富，我之前一直对医学统计学感到有些畏惧，觉得它枯燥又难以理解。但读了这本书之后，我发现我的想法完全被颠覆了。作者在介绍统计学概念时，并没有像一些教科书那样干巴巴地罗列公式和定义，而是用了大量的实际医学案例来辅助说明。比如，在讲解假设检验的部分，作者就结合了临床试验中药物疗效的评估，一步步地引导读者理解p值的意义，以及如何根据p值做出科学的判断。这种“理论与实践相结合”的方式，让我觉得统计学不再是抽象的数字游戏，而是解决实际医学问题的有力工具。 而且，这本书对SPSS软件的讲解也是非常细致的。从软件的界面介绍，到各种菜单和选项的功能解释，再到具体的数据录入、变量管理、数据清洗等操作，都讲解得非常到位。我尤其喜欢的是书中提供的SPSS操作演示，通过图文并茂的方式，让我能够轻松地模仿并掌握每一个步骤。很多时候，我们学习统计学都会遇到“知其然不知其所以然”的困境，不知道具体的操作该如何落地。这本书恰好解决了这个问题，它不仅告诉我们“为什么”要这么做，更详细地说明了“如何”去做，让我能够真正地将理论知识运用到实践中。 书中对统计学方法的分类和讲解也十分清晰，从描述性统计到推断性统计，再到各种高级统计分析方法，都安排得井井有条。作者在介绍每一种统计方法时，都会先说明它的适用范围和基本原理，然后通过SPSS软件的实际操作来演示如何进行分析，最后再解读分析结果的含义。这种循序渐进的学习路径，非常适合初学者。我个人觉得，这本书的讲解方式非常人性化，能够很好地考虑到读者的学习曲线，一点一点地带领读者深入理解医学统计学的奥秘。 令我印象深刻的还有书中对数据可视化方面的讲解。在医学研究中，清晰的数据图表能够极大地提升研究结果的可读性和说服力。这本书不仅介绍了SPSS软件中各种图表的制作方法，还讲解了如何选择最适合的图表类型来呈现不同的数据，以及如何对图表进行美化和优化，使其更具专业性和表现力。我曾经尝试用其他软件制作图表，但效果总是不尽如人意。这本书的指导，让我能够轻松做出令人眼前一亮的统计图表，这对我今后的论文写作和学术交流非常有帮助。 此外，作者在书中还穿插了许多关于统计陷阱和常见错误的提醒。这对于我们这些非统计学专业背景的读者来说尤为重要。很多时候，我们可能会在不经意间犯一些统计学上的错误，导致研究结论出现偏差。这本书就像一位经验丰富的向导，提前为我们指出了可能遇到的“坑”，让我们在学习和实践中能够更加谨慎，避免走弯路。这种“防患于未然”的教学方式，体现了作者的良苦用心。 这本书的另一个亮点在于其内容的更新和前沿性。作为“十三五”规划教材，它不仅涵盖了医学统计学的经典内容，还融入了当前医学统计学研究的一些新进展和新技术。比如，书中对一些新兴的统计模型和分析方法的介绍，让我对医学统计学的未来发展有了更直观的了解。这对于希望在医学统计学领域深耕的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。 对于我而言，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师。作者的语言风格既严谨又不失亲切，很多复杂的概念都能够被解释得通俗易懂。我常常能在阅读的过程中体会到一种“豁然开朗”的感觉。即使遇到一些稍有难度的内容，作者也会通过反复的解释和例证来帮助我们理解，而不是简单地略过。这种耐心和细致，让我倍感安心。 我在学习过程中，经常会遇到一些实际操作上的困惑，例如如何处理缺失值、如何进行多重比较等。这本书在这方面提供了非常详尽的解决方案，并且结合SPSS软件的实际界面，一步步地指导我完成操作。我尝试着书中介绍的方法，发现确实能够有效地解决这些问题。这极大地增强了我运用统计学解决实际问题的信心。 不得不提的是，这本书的排版和设计也相当出色。页面布局清晰，重点内容突出，图片和表格的质量也很高。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的专注度。一个良好的阅读体验，对于吸收知识同样至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的大门，让我对这个曾经觉得遥不可及的领域产生了浓厚的兴趣。它不仅传授了统计学知识，更培养了我运用统计学思维去分析和解决问题的能力。我会毫不犹豫地向我的同行推荐这本书，相信它也能帮助更多人克服对医学统计学的恐惧，并更好地运用SPSS软件来提升自己的研究水平。
评分这本书的优点简直太多了，但让我最印象深刻的是它对统计学概念的讲解方式。作者没有选择那种枯燥乏味的理论堆砌，而是通过大量的实际医学案例，将抽象的统计学原理变得生动形象。比如，在讲解“置信区间”时，它不是直接给出数学公式，而是通过一个关于“测量血压的准确性”的例子，来阐释置信区间的意义，以及它在临床诊断中的重要性。这种“情景引入”的方式，让我能迅速理解统计学概念的实际应用价值，从而更有动力去深入学习。 SPSS软件的操作指导，可以说是我在这本书中最期待的部分，而它也的确没有让我失望。作者对SPSS软件的讲解非常细致，从软件的安装、界面的介绍，到数据录入、变量管理，再到各种统计分析的操作，都进行了详尽的图文并茂的讲解。我特别喜欢的是，书中很多操作都配有SPSS软件的真实截图，并且步骤划分得非常清晰，这让我在跟着操作时，几乎不会出错，大大节省了我的摸索时间。 医学统计学理论部分的结构非常严谨，从最基础的描述性统计，到推断性统计，再到一些更高级的分析方法，都组织得井井有条。作者在讲解每一种统计方法时，都会先阐述其基本原理、适用条件和研究目的，然后再详细演示SPSS软件的操作步骤，并重点指导如何解读分析结果。这种“理论—实践—解读”的完整链条，让我能够真正理解每一种统计方法背后的逻辑，并知道如何将其应用于实际研究中。 数据可视化在医学研究中的作用不言而喻，而这本书在这方面的内容也让我受益匪浅。作者不仅仅是简单地介绍SPSS中各种图表的制作方法，他还会深入地讲解如何根据不同的研究问题和数据类型，选择最合适的图表类型，以及如何通过图表的调整和优化，来更清晰、更有效地传达研究信息。我通过书中介绍的方法，学会了制作出很多专业且具有视觉冲击力的统计图表，这极大地提升了我学术报告和论文的质量。 书中还特别强调了一些容易被忽视的统计学细节和潜在的“坑”。例如，在讲解“重复测量数据分析”时，作者会提醒我们注意方差球形的假设，并给出如何进行检验和校正的方法。这种细致的提醒，让我能够更加严谨地对待数据分析，避免因为一些微小的疏忽而导致研究结论的偏差。这对于我们这些非统计学专业背景的研究者来说，是非常宝贵的指导。 作为一本“十三五”规划教材，这本书的内容具有很强的先进性和前瞻性。它在传统医学统计学内容的基础上，还融入了当前医学研究领域的一些新兴统计方法和技术。例如，对一些基于模型的分析方法，如混合效应模型等的介绍，让我能够接触到最前沿的统计学思想，并为我未来深入研究打下坚实的基础。 作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的亲切感。在解释复杂的统计学概念时，他能够用非常生动形象的比喻和类比，让晦涩的理论变得朗朗上口。我常常在阅读的过程中，会因为作者的讲解而产生一种“原来如此”的豁然开朗之感。即使遇到一些稍微复杂的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的角度来帮助我们理解，确保没有遗漏。 在实践SPSS软件操作的过程中，我经常会遇到一些实际操作上的疑问，比如如何进行变量的交叉分类，如何使用语法编辑器进行批量操作等。这本书在这方面提供了非常详尽的解答，它就像一本“SPSS问题解决手册”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。 这本书的排版和设计也做得相当出色。页面布局非常合理，重点内容醒目，图文并茂，色彩搭配也比较舒适。这使得在长时间阅读时，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书为我打开了医学统计学的一扇新窗口，让我从之前的畏惧和困惑，转变为现在的兴趣盎然和信心满满。它不仅传授了扎实的统计学理论知识，更教会了我如何将这些知识转化为解决实际医学问题的强大工具。我毫不犹豫地向我的同行们推荐这本书，我相信它一定会对你们的学习和研究大有裨益。
评分这本书给我的第一印象是，它的内容非常“实在”，一点也不含糊。作者在介绍医学统计学概念时，不像有些书那样上来就抛出一堆专业术语和公式，而是先从一个大家都能理解的医学场景入手，然后再慢慢引申出相关的统计学原理。比如说，讲到“信度”和“效度”的时候，它不是直接给出复杂的统计学定义，而是通过一个医学诊断工具的例子，来解释为什么一个工具需要同时具备信度和效度，以及它们各自的意义。这种“接地气”的讲解方式，让我觉得统计学不再是遥不可及的学术概念，而是与我们的实际工作息息相关的工具。 SPSS软件的操作讲解部分，我感觉是这本书的“灵魂”所在。很多书可能只会告诉你某个按钮怎么点，但是这本书会告诉你，点这个按钮背后的统计学意义是什么，以及它会产生什么样的结果。例如，在讲解“卡方检验”时，它不仅演示了在SPSS中如何进行操作，还会详细解释输出结果中的“期望频数”和“残差”代表什么，以及如何根据这些信息来判断变量之间是否存在关联。这种“知其然，更知其所以然”的讲解，让我能够真正地理解SPSS在做什么，而不是机械地模仿。 医学统计学理论体系的构建也非常合理。从描述性统计的基礎，到推断性统计的深入，再到一些更复杂的研究设计和分析方法，作者都进行了清晰的梳理。我尤其欣赏的是，书中在讲解每一种统计方法时，都会明确地指出它的适用范围、假设条件以及可能存在的局限性。这让我能够根据自己的研究问题，选择最合适的统计方法，避免“乱用”统计工具。 数据可视化这块的内容，让我觉得这本书非常“超前”。在如今强调数据呈现的时代，一本好的统计学教材，能够指导读者如何用图表说话，显得尤为重要。这本书在这方面做得非常到位，它不仅教我们如何用SPSS制作各种常见的统计图表，更重要的是，它还指导我们如何解读图表，如何通过图表来发现数据中的规律和趋势，以及如何制作出既美观又具有科学表达力的图表。 书中对一些容易被初学者忽略的统计学“坑”的提醒，也让我觉得非常贴心。比如，关于“过度拟合”的警告，关于“多重共线性”的检查方法，这些都是在实际研究中很容易遇到的问题。这本书会提前为我们敲响警钟，并提供有效的规避方法，这让我能够少走不少弯路。 作为一本“十三五”规划教材，这本书的内容必然是与时俱进的。我注意到书中在讲解一些经典统计方法的同时，也引入了一些当前医学研究领域比较前沿的统计技术。这让我能够接触到最新的学术动态，并为我未来深入探索医学统计学领域打下良好的基础。 作者的写作风格真的非常吸引人。他能够用非常清晰、简洁的语言，将复杂的统计学概念解释清楚。我常常在阅读的过程中，会因为作者的讲解而产生一种“豁然开朗”的感觉。即使遇到一些稍有难度的内容，作者也会通过反复的讲解和不同的例子来帮助我们理解，而不是简单地一带而过。 在实际操作SPSS软件时，我曾遇到过一些棘手的问题，比如如何处理不符合正态分布的数据，或者如何进行混合效应模型的分析。这本书在这方面提供了非常详尽的指导，它就像一本“SPSS问题解决手册”，能够迅速地为我提供解决方案，并且让我能够高效地完成数据分析任务。 这本书的排版和设计也同样出色。页面布局清晰，文字大小适中，重点内容醒目，图表和表格质量高。这使得在长时间的阅读过程中，眼睛不易疲劳，能够保持更好的学习状态。一个良好的阅读体验，对于知识的吸收和理解至关重要。 总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是我在医学统计学领域的一位良师益友。它不仅教会了我扎实的统计学理论知识，更让我学会了如何运用SPSS软件来解决实际医学问题。这本书极大地增强了我进行科学研究的信心和能力，我一定会把它推荐给所有需要学习医学统计学和SPSS软件的读者。
评分这本书给我的感觉是，它非常注重理论与实践的结合，这一点我特别喜欢。在学习过程中，我总觉得如果只是死记硬背公式或者概念，会非常枯燥，而且也记不牢。这本书在这方面做得就很好，它会用很多实际的医学案例来解释统计学的原理。比如说，讲到回归分析的时候，它不是直接给你一堆公式，而是会通过一个实际的例子，比如分析影响患者住院天数的各种因素，然后一步步地教你如何用SPSS来建立回归模型，找出哪些因素是显著的。这种方式让我能更直观地理解统计学在医学研究中的实际应用价值，也让我觉得学习过程更有趣。 SPSS软件的操作部分也是这本书的重头戏。很多时候，我们看书学理论，但是到了实际操作的时候就不知道该从何下手了。这本书在这方面提供了非常详细的指导，从软件的安装、界面的介绍，到数据的录入、变量的管理，再到各种统计分析的菜单选项，都讲解得非常清楚。而且，它还会提供一些实际操作的小技巧，比如如何快速地进行数据筛选、如何生成描述性统计表格等等，这些都非常实用，能帮我省下不少摸索的时间。我尤其喜欢它提供的一些截图和步骤分解，这让我跟着书一步步做，几乎不会出错。 书中的统计学内容覆盖得非常全面，从最基础的描述性统计，到各种推断性统计方法，比如t检验、方差分析、卡方检验等等，都讲解得很细致。而且，对于每一种统计方法，它都会先解释它的基本原理和适用条件，然后再通过SPSS软件的演示，教你如何进行分析。更重要的是，它还会教你如何解读SPSS输出的结果，这才是最关键的。很多时候，我们跑完SPSS，面对一堆数字和图表，反而不知道该如何理解。这本书在这方面做得非常好，它会告诉你如何从输出结果中提取有用的信息，并得出科学的结论。 数据可视化也是我非常看重的一部分。在医学研究中，能够用清晰、美观的图表来展示数据，对于提升研究的可读性和说服力至关重要。这本书在这方面提供了非常好的指导，它会教你如何使用SPSS来制作各种类型的图表，比如柱状图、折线图、散点图、饼图等等。而且，它还会告诉你如何选择最合适的图表类型来展示不同的数据，以及如何对图表进行美化和优化。我尝试着按照书中的方法去做，发现确实能够做出非常专业和漂亮的统计图表，这对我今后的论文写作非常有帮助。 另外，书中对一些容易出错的统计概念和操作也给予了特别的提醒。比如，在进行多重比较的时候，如果不对p值进行校正，很容易得出错误的结论。这本书会提前告诉你这些潜在的风险，并给出正确的操作建议。这种“避坑指南”式的讲解，对于我们这些非统计学专业背景的人来说，真的非常宝贵，能够帮我避免很多不必要的麻烦。 这本书在内容上还有一个特点，就是它非常注重与时俱进。作为“十三五”规划教材，它在讲解经典统计方法的同时，也融入了一些当前医学统计学研究的前沿内容。比如，对一些新的统计模型和分析方法的介绍，让我能够对医学统计学的发展趋势有一个更清晰的认识。这对于我来说，不仅是学习知识，更是拓宽了视野。 我个人认为，这本书在语言风格上也处理得非常好。作者的讲解非常清晰、有条理，而且并不枯燥。即使是一些比较复杂的统计学概念，也能被解释得通俗易懂。我经常在阅读的过程中，会产生一种“原来是这样”的顿悟感。即使遇到一些稍有难度的部分，作者也会通过生动的例子和详细的步骤来帮助我们理解，而不是简单地带过。 在实际操作的过程中，我也遇到过不少问题，比如如何处理异常值，如何进行数据转换等等。这本书提供了非常详尽的解答，并且通过SPSS软件的实际操作演示，一步一步地指导我完成。我按照书中的方法尝试了一下，发现效果非常好，能够有效地解决我遇到的实际问题。这让我对运用统计学解决实际问题充满了信心。 这本书的排版和设计也非常人性化，我翻阅的时候感觉很舒服。页面布局清晰，重点内容用粗体或者颜色做了区分，图表也很清晰，不会让人觉得眼花缭乱。这种良好的阅读体验，让我能够更专注地去学习和吸收知识。 总体来说，这本书是一本非常优秀的医学统计学与SPSS软件实现方法的教材。它不仅让我系统地学习了医学统计学理论，更教会了我如何运用SPSS软件来解决实际问题。这本书为我打开了一扇新的大门，让我对医学统计学产生了浓厚的兴趣，并且具备了运用统计学工具进行科学研究的能力。我强烈推荐这本书给所有需要学习医学统计学和SPSS软件的读者。
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