生物统计学（第五版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春喜，姜丽娜，邵云，张黛静 著

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 生物医学
• 第五版
• 数据分析
• 统计方法
• 流行病学
• 科研方法
• 健康科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030375025

版次：5

商品编码：12269829

包装：平装

丛书名： ‘十二五’普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：298

字数：442000

正文语种：中文

内容简介

　　《生物统计学（第五版）》较为系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法，在简要叙述了生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用以及生物学研究中抽样方法、资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布的基础上，着重介绍平均数的统计推断、X2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、多元线性回归与多元相关分析、逐步回归与通径分析和多项式回归分析，同时对试验设计原理及对比设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、正交设计等常用试验设计及其统计分析也进行了详细叙述。
　　《生物统计学（第五版）》可供综合性大学、师范院校生物类及其相关专业的本科生作为教材使用，也可作为从事生命科学、生物工程、农业科学、林业科学、医学、畜牧兽医、水产科学等专业的科研工作者、教师和研究生的参考书

内页插图

目录

第五版 前言
第一版 前言
第一章 概论
第一节 生物统计学的概念
第二节 统计学发展概况
一、古典记录统计学
二、近代描述统计学
三、现代推断统计学
第三节 常用统计学术语
一、总体与样本
二、参数与统计数
三、变量与资料
四、因素与水平
五、处理与重复
六、效应与互作
七、准确性与精确性
八、误差与错误
第四节 生物统计学的内容与作用
思考练习题

第二章 试验资料整理与特征数计算
第一节 试验资料的搜集与整理
一、试验资料的类型
二、试验资料的搜集
三、试验资料的整理
第二节 试验资料特征数的计算
一、平均数
二、变异数
思考练习题

第三章 概率与概率分布
第一节 概率基础知识
一、概率的概念
二、概率的计算
三、概率分布
四、大数定律
第二节 几种常见的理论分布
一、二项分布
二、泊松分布
三、正态分布
第三节 统计数的分布
一、抽样试验与无偏估计
二、样本平均数的分布
三、样本平均数差数的分布
四、t分布
五、x2分布
六、F分布
思考练习题

第四章 统计推断
第一节 假设检验的原理与方法
一、假设检验的概念
二、假设检验的步骤
三、双尾检验与单尾检验
四、假设检验中的两类错误
第二节 样本平均数的假设检验
一、一个样本平均数的假设检验
二、两个样本平均数的假设检验
第三节 样本频率的假设检验
一、一个样本频率的假设检验
二、两个样本频率的假设检验
第四节 参数的区间估计与点估计
一、参数区间估计与点估计的原理
二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计
三、两个总体平均数差数μ1一μ2的区间估计与点估计
四、一个总体频率声的区间估计与点估计
五、两总体频率差数P1-Pt的区间估计与点估计
第五节 样本方差的同质性检验
一、一个样本方差的同质性检验
二、两个样本方差的同质性检验
三、多个样本方差的同质性检验
思考练习题

第五章 X2检验
第一节 X2检验的原理与方法
第二节 适合性检验
第三节 独立性检验
一、2×2列联表的独立性检验
二、2×c列联表的独立性检验
三、r×c列联表的独立性检验
思考练习题

第六章 方差分析
第一节 方差分析的基本方法
一、方差分析的基本原理
二、数学模型
三、平方和与自由度的分解
四、统计假设的显著性检验——F检验
五、多重比较
第二节 单因素方差分析
一、组内观测次数相等的方差分析
二、组内观测次数不相等的方差分析
第三节 二因素方差分析
一、无重复观测值的二因素方差分析
二、具有重复观测值的二因素方差分析
第四节 多因素方差分析
第五节 方差分析缺失数据的估计
一、缺失一个数据的估计方法
二、缺失两个数据的估计方法
第六节 方差分析的基本假定和数据转换
一、方差分析的基本假定
二、数据转换
思考练习题

第七章 直线回归与相关分析
第一节 回归和相关的概念
第二节 直线回归分析
一、直线回归方程的建立
二、直线回归的数学模型和基本假定
三、直线回归的假设检验
四、直线回归的区间估计
五、直线回归的应用及注意问题
第三节 直线相关
一、相关系数和决定系数
二、相关系数的假设检验
三、相关系数的区间估计
四、应用直线相关的注意事项
思考练习题

第八章 可直线化的非线性回归分析
第一节 非线性回归的直线化
一、曲线类型的确定
二、数据变换的方法
第二节 倒数函数曲线
第三节 指数函数曲线
第四节 对数函数曲线
第五节 幂函数曲线
第六节 Logistic生长曲线
一、Loglslic生长曲线的由来和基本特征
二、Logmtic生长曲线方程的配合
思考练习题

第九章 试验设计及其统计分析
第一节 试验设计的基本原理
一、试验设计的意义
二、生物学试验的基本要求
三、试验设计的基本要素
四、试验误差及其控制途径
五、试验设计的基本原则
第二节 对比设计及其统计分析
一、对比设计
二、对比设计试验结果的统计分析
第三节 随机区组设计及其统计分析
一、随机区组设计
二、随机区组设计试验结果的统计分析
第四节 拉丁方设计及其统计分析
一、拉丁方设计
二、拉丁方设计试验结果的统计分析
第五节 裂区设计及其统计分析
一、裂区设计
二、裂区设计试验结果的统计分析
第六节 正交设计及其统计分析
一、正交表及其特点
二、正交试验的基本方法
三、正交设计试验结果的统计分析
思考练习题

第十章 协方差分析
第一节 协方差分析的作用
一、降低试验误差，实现统计控制
二、分析不同变异来源的相关关系
三、估计缺失数据
第二节 单因素试验资料的协方差分析
一、计算变量各变异来源的平方和、乘积和与自由度
二、检验x和y是否存在直线回归关系
三、检验矫正平均数□间的差异显著性
四、矫正平均数□间的多重比较
第三节 二因素试验资料的协方差分析
一、乘积和与自由度的分解
二、检验x和y是否存在直线回归关系
三、检验矫正平均数□间的差异显著性
第四节 协方差分析的数学模型和基本假定
一、协方差分析的数学模型
二、协方差分析的基本假定
思考练习题

第十一章 多元线性回归与多元相关分析
第一节 多元线性回归分析
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归方程的建立
三、多元线性回归的假设检验和置信区间
第二节 多元相关分析
一、多元相关分析
二、偏相关分析
思考练习题

第十二章 逐步回归与通径分析
第一节 逐步回归分析
一、逐个淘汰不显著自变量的回归方法
二、逐个选人显著自变量的回归方法
第二节 通径分析
一、通径与通径系数的概念
二、通径系数的求解方法
三、通径分析的假设检验
思考练习题

第十三章 多项式回归分析
第一节 多项式回归的数学模型
第二节 多项式回归方程的建立
一、多项式回归方程的建立与求解
二、多项式回归方程的图示
第三节 多项式回归方程的假设检验
第四节 相关指数
第五节 正交多项式回归分析
一、正交多项式回归分析原理
二、正交多项式回归分析示例
思考练习题
主要参考文献
附表
索引

前言/序言

　　作为研究生命科学最基础的工具性课程之一，生物统计学越来越被从事生物学基础教学、生命科学研究的教师和科技工作者所高度重视。生物学研究中会产生大量试验与调查数据资料，这些资料在计算机出现之前是很难进行系统整理和深入分析的。计算机的普及应用，不仅能够将生命科学问题推向深化和精确化，而且还能对其理论及其假说进行论证和说明。尽管数据计算手段已不是限制因素，但不少学生在学习生物统计学时仍然存在很大焦虑，面对大量数学公式和统计数据无所适从。多年的生物统计学教学实践经验表明，上述现象是由于学生没有真正掌握生物统计学基本知识和框架内容所致。针对上述问题，本书按照“循序渐进、强化基础、先易后难、注重实践”的基本思路从生物统计学的概念、发展历史、基本作用出发，在介绍抽样方法、数据资料整理、特征数计算、概率和概率分布、统计推断的基础上，重点对方差分析、回归与相关分析及常用试验设计与统计分析进行详细叙述，以加强高校生物学类专业生物统计学的教学工作，为促进新型生物学高级人才的培养提供基础性知识和工具性方法。
　　本书在前四版的基础上，对全书内容进行了调整和精编，并获教育部“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材立项。本书在第四版的基础上进行了系统修编，主要修编内容有以下几个方面：一是将第四版的14章缩编为13章，取消了第四版第九章抽样原理和方法，将该章部分概念移至第一章，将抽样方法放在第二章中进行介绍；二是在常用试验设计与统计分析中增加了拉丁方设计，兼顾了诸如动物实验等来自双向系统误差试验设计的需要；三是更换了部分例题，使其对相关方法实际运用的介绍更具有代表性；四是对各章部分内容进行了修改，补充了一些难点分析，统一了各章相同术语的表述，订正了个别错误内容；五是配合本书的出版，编写了《生物统计学》（第五版）立体化教材《生物统计学学习指导》-书，为进一步帮助读者理解和学习生物统计学课程内容提供了学习资料。
　　本书在编写和出版过程中，得到了河南省教育厅、河南师范大学和科学出版社的大力支持。科学出版社的王国栋先生、甄文全先生为书稿的内容编排提出了建设性建议，丛楠女士在本书编审方面作了大量工作。河南省教育厅在规划教材申报立项方面给予了指导和支持。河南师范大学教务处、生命科学学院在适应新形势生物统计学教学改革和教材建设方面给予了指导性意见，对本书再版修订给予了大力支持。在此一并感谢。
　　本书的再版，离不开广大读者的支持和帮助。恳请各位读者继续对本书给予关心和帮助，对本书存在的不足之处及时提出意见，以便进一步完善。
　　李春喜
　　2013年3月丁河南师范大学

《统计学基础与应用》（第六版） 这是一本全面介绍统计学基本概念、方法和实际应用的教材。本书旨在帮助读者建立扎实的统计学理论基础，并掌握将统计学工具应用于解决实际问题的能力。内容涵盖从最基础的数据描述到复杂的数据分析技术，适用于各个学科背景的读者。 核心内容概述： 本书的编排逻辑清晰，从入门级概念逐步深入，确保学习过程的连贯性。 第一部分：统计学导论与数据描述。 统计学的概念与范畴： 详细阐述统计学的定义、研究对象、基本术语（如总体、样本、变量、参数、统计量等），并介绍统计学在科学研究、商业决策、社会统计等领域的广泛应用。 数据的类型与测量尺度： 区分不同类型的数据（定性数据、定量数据）以及它们对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例），为后续的统计分析奠定基础。 数据的整理与可视化： 讲解如何对原始数据进行有效的整理，包括频数分布表、累积频数表等。同时，本书强调数据可视化的重要性，介绍常用的图表类型，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，并指导读者如何选择最适合的图表来直观地展示数据特征。 集中趋势的度量： 深入探讨描述数据中心位置的指标，包括均值、中位数、众数。详细分析它们各自的特点、适用场景以及对异常值的影响。 离散程度的度量： 讲解如何量化数据的分散程度，包括极差、四分位差、方差、标准差和变异系数。通过这些指标，读者可以更全面地理解数据的分布情况。 位置度量与百分位数： 介绍如何描述数据中特定位置的值，如百分位数、四分位数，以及它们在数据分析中的应用，例如箱线图的绘制。 第二部分：概率论基础。 概率的基本概念： 引入概率的定义、样本空间、事件、概率的公理化定义，以及事件之间的关系（如互斥事件、对立事件）。 条件概率与独立性： 详细解释条件概率的概念，以及事件的独立性判断。这对于理解许多复杂的统计模型至关重要。 随机变量及其分布： 定义离散型和连续型随机变量，并介绍其概率分布，包括概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 常见的离散分布： 详细讲解二项分布、泊松分布、几何分布等，阐述它们的特点、参数含义以及实际应用场景。 常见的连续分布： 深入介绍均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）等。特别强调正态分布在统计学中的核心地位及其性质。 联合分布与边缘分布： 探讨多个随机变量同时取值的概率分布，以及如何从中推导出单个随机变量的分布。 期望与方差： 计算和解释随机变量的期望（均值）和方差（离散度），理解它们在描述随机变量特征时的作用。 中心极限定理： 重点讲解中心极限定理，阐述其理论意义和实际应用价值，即样本均值的分布会近似于正态分布，为推断统计打下坚实基础。 第三部分：统计推断。 参数估计： 点估计： 介绍矩估计法、最大似然估计法等估计总体参数的方法，并讨论估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 讲解置信区间的概念，如何根据样本数据构建总体参数的置信区间，并解读置信水平的含义。重点介绍针对总体均值、总体比例的置信区间计算。 假设检验： 假设检验的基本原理： 阐述原假设（H0）和备择假设（H1），以及假设检验的步骤，包括检验统计量的选择、拒绝域的确定、P值的概念与应用。 单样本检验： 讲解Z检验、t检验，用于检验单个总体的均值或比例。 两样本检验： 介绍独立样本t检验、配对样本t检验，用于比较两个总体的均值。 比例的检验： 讲解Z检验用于检验单个或两个总体的比例。 卡方检验： 重点介绍卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用。 第四部分：回归分析与方差分析。 相关分析： 介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，用于度量两个变量之间线性或单调关系的强度和方向。 简单线性回归： 讲解如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，包括回归方程的求解（最小二乘法）、回归系数的解释、拟合优度（决定系数R²）的评估。 多重线性回归： 扩展到多个自变量与一个因变量之间的线性模型，讲解如何构建模型、选择变量、检验模型整体显著性及各变量的统计显著性，并讨论多重共线性的问题。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析： 介绍如何比较两个或两个以上独立样本均值是否存在显著差异，包括F检验的原理和应用。 多因素方差分析： 探讨多个因素对因变量影响的模型，理解主效应和交互效应。 第五部分：专题与进阶。 非参数统计： 介绍当数据不满足参数检验的分布假设时，如何使用非参数检验方法，如秩和检验。 时间序列分析简介： 简单介绍时间序列数据的特点和分析方法，如趋势、季节性、自相关性。 多元统计分析初步： 简要介绍主成分分析（PCA）、因子分析等，用于处理多个变量的情况。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章都包含清晰的理论讲解、详细的公式推导和直观的图示说明。同时，本书提供了大量真实世界的数据集和实例，帮助读者理解统计学在各领域的应用。 步骤清晰的示例： 针对每一种统计方法，都提供了由浅入深、步骤清晰的计算和分析示例，方便读者模仿学习。 强调概念理解： 除了计算方法，本书更加注重对统计学核心概念的深入理解，帮助读者掌握“为什么”和“何时”使用特定的统计方法。 章节练习与习题： 每章末尾都附有不同难度级别的练习题，包括概念题、计算题和数据分析题，巩固学习效果。 现代统计软件的应用指导（可选）： 在相关章节中，会穿插介绍如何使用主流统计软件（如R、SPSS、Excel等）进行数据分析，提高读者的实际操作能力。 本书读者对象： 本书适合所有希望系统学习统计学知识的读者，包括： 大学本科生和研究生： 各专业（如经济学、管理学、医学、心理学、环境科学、工程学、计算机科学等）的学生。 科研人员： 需要运用统计学方法进行数据分析和研究的学者。 行业从业者： 如市场营销、金融、医疗保健、质量控制等领域的专业人士，需要通过数据驱动决策。 对数据分析感兴趣的自学者。 通过阅读《统计学基础与应用》（第六版），读者将能够自信地理解和运用统计学工具，从而在学术研究和实际工作中做出更明智的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以用“豁然开朗”来形容。在此之前，我曾尝试过阅读其他一些统计学书籍，但往往因为晦涩难懂的语言和抽象的数学公式而半途而废。然而，《生物统计学（第五版）》却以其独特的魅力，让我爱不释手。作者善于运用生动的语言和形象的比喻，将复杂的统计概念转化为易于理解的故事。 例如，在讲解中心极限定理时，作者并没有直接抛出数学公式，而是通过模拟抛硬币的例子，一步步引导读者体会到样本均值分布的规律性。这种“润物细无声”的教学方式，让我感到非常舒服，也让我能够更深入地理解统计学的思想精髓。书中对于统计推断中“不确定性”的处理方式，也给我留下了深刻印象。它让我明白，科学研究的结果从来都不是绝对的，而是建立在概率和证据的基础上，这是一种更符合科学精神的严谨态度。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《生物统计学（第五版）》后，我第一时间就被其厚重感和精美的排版所吸引。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的目录和条理分明的章节划分，这对于我这种习惯于系统性学习的读者来说，无疑是一个巨大的福音。这本书在内容的编排上，充分考虑到了读者的认知路径，从最基础的描述性统计，逐步深入到推断性统计，再到各种高级的统计模型和方法，整个过程自然流畅，没有给我留下任何突兀或难以理解的断层感。 尤其值得一提的是，书中对于统计软件的应用也做了详细的介绍，这对于现代生物统计学研究者来说，是必不可少的技能。作者并没有止步于理论的讲解，而是手把手地教导我们如何使用SPSS、R等流行软件来执行统计分析，并通过大量的实例演示，让这些复杂的软件操作变得触手可及。这种理论与实践相结合的教学方式，极大地提高了我的学习效率，也让我对未来在实际研究中应用生物统计学充满了信心。这本书让我觉得，学习生物统计学，不再是一件令人望而却步的事情，而是一次充满乐趣和收获的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《生物统计学（第五版）》是一本极具实用价值的著作。在我的研究领域，数据分析是必不可少的一环，而这本书则为我提供了一个坚实可靠的知识体系。书中对各种统计方法的介绍，都紧密结合了生物学研究的实际需求，例如在处理基因组学数据时，如何选择合适的统计模型进行差异表达分析；在进行流行病学研究时，如何计算和解释风险比和优势比。这些内容都极具针对性，让我觉得学到的知识能够直接派上用场。 更让我惊喜的是，书中对于统计报告的规范和解读的建议也相当详尽。在学术论文写作过程中，如何清晰、准确地呈现统计结果，如何避免常见的统计误用，这些都是非常重要的细节。本书在这方面给予了我很多指导，让我能够更加自信地撰写我的研究论文，确保我的数据分析部分能够经得起同行评审的检验。这本书不仅仅是关于“如何做统计”，更是关于“如何正确地用统计说话”。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次捧起《生物统计学（第五版）》时，我并没有想到它会给我带来如此大的震撼。这本书的内容之详实，知识体系之完整，是我之前从未见过的。它几乎涵盖了生物统计学领域的所有核心内容，从描述性统计到推断性统计，从参数估计到假设检验，从方差分析到回归分析，再到时间序列分析、生存分析，以及现代生物信息学中的统计学应用，无所不包。 每一部分的内容都写得极为深入，但又不会让人感到过于晦涩。作者在介绍复杂的统计模型时，会先从其背后的基本原理讲起，然后逐步深入到数学细节，并辅以大量的图示和例子。这种层层递进的讲解方式，让我能够循序渐进地掌握这些高级的统计知识。我感觉，拥有了这本书，就相当于拥有了一个全面的生物统计学知识库，足以应对我在科研道路上遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对“数据可视化”的重视。在《生物统计学（第五版）》中，作者不仅仅展示了如何进行统计分析，更强调了如何通过有效的图表来传达统计结果。书中提供了大量高质量的图例，包括散点图、箱线图、柱状图、热图等等，并详细讲解了如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的图表形式。 我特别欣赏书中关于如何解读统计图表的建议。很多时候，一张精心设计的图表，能够比长篇累牍的文字更能直观地展现数据中的规律和趋势。作者教会我如何从图表中快速提取关键信息，如何发现潜在的关联，以及如何避免被误导性的图表所欺骗。这种对数据呈现方式的深入探讨，让我意识到，统计学不仅仅是数字的游戏，更是信息的传递和沟通。这本书，让我学会了如何用视觉的语言，讲好统计学的故事。

评分☆☆☆☆☆

初读《生物统计学（第五版）》，我对其严谨的学术态度和精益求精的写作风格就留下了深刻印象。每一章节的内容都经过了深思熟虑，逻辑链条严丝合缝，没有一丝冗余。作者在讲解每一个统计概念时，都力求追本溯源，深入浅出，让读者能够真正理解其背后的数学原理和统计思想。这种严谨性体现在书中对各种统计公式的推导，对假设的详细说明，以及对不同统计方法适用条件的清晰界定。 我个人尤其欣赏书中关于统计假设检验的论述。作者并没有简单地罗列p值和置信区间的计算方法，而是深入剖析了假设检验的逻辑框架，包括零假设、备择假设的设定，以及第一类错误和第二类错误的含义。这种对基础理论的深入挖掘，让我能够更深刻地理解统计推断的本质，而不是仅仅停留在机械的计算层面。这本书，如同一位一丝不苟的匠人，雕琢出了一个既坚固又精美的统计学殿堂。

评分☆☆☆☆☆

《生物统计学（第五版）》给我最直观的感受就是它的“接地气”。书中所有的理论讲解，都建立在具体的生物学应用场景之上。作者并没有为了理论而理论，而是始终围绕着生物学研究的实际需求来展开。例如，在讲解如何进行两样本t检验时，书中就给出了如何比较两种不同药物治疗效果的实际案例。 这种紧密的联系，让我能够清晰地看到统计学在解决生物学问题中的价值。它让我明白，我所学的统计知识，不仅仅是为了应付考试，更是为了能够在我未来的研究中，帮助我做出更科学、更合理的决策。书中对统计软件的实践指导，也进一步增强了这种“接地气”的感觉。它让我知道，学到的知识不仅仅停留在纸面，而是可以真正地运用到实际的研究工作中去。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对统计学这个领域都充满了好奇，但又常常被那些枯燥的公式和抽象的概念所困扰。直到我偶然翻开了这本《生物统计学（第五版）》，才真正体会到统计学在理解生命科学奥秘中的强大力量。这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我在生物学研究的广阔天地中，用数据说话，用逻辑推理，一步步揭示生命的奥秘。它不仅仅是一本教科书，更像是一次思维的启迪，让我学会如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，如何严谨地设计实验，如何客观地解读研究结果。 书中的例子，大多取材于真实的生物学研究，例如基因表达分析、疾病流行病学调查、临床试验设计等等，这些生动的案例让我深切地感受到统计学在实际应用中的不可或缺。作者并没有回避复杂的问题，而是循序渐进地引导读者理解背后的统计原理。我尤其欣赏书中对一些关键概念的深入阐释，比如假设检验的逻辑，置信区间的意义，回归分析的应用，这些看似基础但至关重要的部分，在这本书中得到了非常透彻和易于理解的讲解。它让我明白，统计学并非冰冷的数学公式堆砌，而是连接理论与实践的桥梁，是科学家们进行科学探索的锐利武器。

评分☆☆☆☆☆

《生物统计学（第五版）》不仅仅是一本技术手册，更是一本关于科学思维的养成指南。它教导我如何以批判性的眼光审视数据，如何避免常见的统计陷阱。书中对“统计显著性”与“实际意义”之间关系的讨论，让我受益匪浅。很多时候，我们在研究中得到了统计学上的显著结果，但这个结果在生物学上是否真的有意义，却需要我们结合专业知识进行判断。 这本书鼓励读者要有质疑精神，要敢于挑战那些看似确凿的统计结论。它引导我们去思考，研究设计的合理性，样本的代表性，以及数据收集的准确性，这些都会直接影响到统计结果的可靠性。在书中，我看到了一个关于科学研究的完整图景，从问题的提出，到实验设计，再到数据分析和结果解读，每一个环节都至关重要。这本书，让我明白，成为一个合格的生物统计学研究者，不仅仅需要掌握统计方法，更需要培养一种严谨、客观、批判性的科学思维。

评分☆☆☆☆☆

作为一个非数学专业背景的研究生，在接触到《生物统计学（第五版）》之前，我对统计学一直抱着一种敬畏但又略带畏惧的心态。它似乎是所有科学研究的基石，却又常常是困扰着初学者的“拦路虎”。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以其深厚的学术功底和精湛的教学技巧，将那些曾经让我头疼的统计概念，如随机抽样、中心极限定理、贝叶斯推断等，阐释得清晰明了，甚至带有一些文学色彩。 书中的图表运用也堪称典范，它们不仅准确地传达了统计信息，更以其直观性和艺术性，大大增强了学习的趣味性。我尤其喜欢那些色彩鲜艳、逻辑清晰的图示，它们帮助我迅速抓住核心要点，避免了沉溺于冗长的文字描述。此外，书中穿插的“思考题”和“案例分析”环节，更是将我从被动的接受者转变为主动的思考者。这些题目不仅检验了我对知识的掌握程度，更引导我思考如何将所学知识应用于解决实际的生物学问题，这种启发式的学习方式，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

质量很好

评分☆☆☆☆☆

快递很不错，产品质量好

评分☆☆☆☆☆

速度很快，书也很新

评分☆☆☆☆☆

实用的工具书，好评正版，通俗易懂的讲解。

评分☆☆☆☆☆

速度很快，书也很新

评分☆☆☆☆☆

比较简单的版本

评分☆☆☆☆☆

书到喽 慢慢看吧 感觉又学了一遍概统

评分☆☆☆☆☆

有些地方讲的挺详细的 希望内容在完善饱满些

评分☆☆☆☆☆

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