医学统计学（案例版，第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗家洪，郭秀花 著

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
• 医学
• 案例分析
• 生物统计学
• 流行病学
• 数据分析
• 科研方法
• 医学研究
• 第三版

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030562838

版次：01

商品编码：12329049

包装：平装

丛书名： 中国科学院教材建设专家委员会规划教材·全国高等医药院校规划教材

开本：16开

出版时间：2018-04-01

页数：274

字数：580000

正文语种：中文

内容简介

为顺应教育部教学改革潮流和改进现有的教学模式，适应目前高等医学院校的教育现状，提高医学教育质量，培养具有创新精神和创新能力的医学人才，科学出版社在充分调研的基础上，引进国外先进的教学模式，独创案例与教学内容相结合的编写形式，组织编写了国内一套医学教育发展趋势的案例版教材。案例教学在医学教育中，是培养高素质、创新型和实用型医学人才的有效途径。

目录

目录
第1章 绪论 1
第一节 概述 1
第二节 统计工作的步骤 2
第三节 统计资料的类型 3
第四节 统计学的几个基本概念 4
思考练习 5
第2章 计量资料的统计描述 7
第一节 频数表和直方图 7
第二节 集中趋势的描述 10
第三节 离散趋势的描述 14
第四节 正态分布 18
思考练习 23
第3章 分类资料的统计描述 25
第一节 常用相对数 25
第二节 动态数列 29
第三节 应用相对数的注意事项 30
第四节 标准化法 32
第五节 医学人口统计常用指标 35
思考练习 40
第4章 统计表与统计图 42
第一节 统计表 42
第二节 统计图 48
思考练习 65
第5章 总体均数估计与假设检验 68
第一节 总体均数估计 68
第二节 假设检验的基本思想和步骤 74
第三节 单样本t检验 76
第四节 配对t检验 76
第五节 两独立样本t检验 79
第六节 大样本z检验 84
第七节 假设检验的两类错误和注意事项 85
思考练习 87
第6章 方差分析 90
第一节 完全随机设计的方差分析 90
第二节 随机区组设计的方差分析 94
第三节 多个样本均数的两两比较 96
第四节 多个方差齐性检验、正态变量变换 98
思考练习 100
第7章 二项分布与Poisson分布 103
第一节 二项分布及其应用 103
第二节 Poisson分布及其应用 110
思考练习 117
第8章 χ2检验 120
第一节 完全随机设计四格表资料的χ2检验 120
第二节 完全随机设计行×列表资料的χ2检验 123
第三节 配对χ2检验 128
第四节 四格表的确切概率法 130
思考练习 131
第9章 秩和检验 135
第一节 配对设计资料的秩和检验 136
第二节 单样本资料的秩和检验 137
第三节 完全随机设计两样本资料的秩和检验 138
第四节 完全随机设计多个样本资料的秩和检验 141
第五节 随机区组设计资料的秩和检验 144
第六节 多个样本之间的两两比较 146
思考练习 148
第10章 简单直线相关与回归 150
第一节 直线相关 150
第二节 直线回归分析 154
第三节 直线相关与回归的区别与联系 159
第四节 等级相关 162
思考练习 165
第11章 调查设计 168
第一节 调查设计的基本内容和步骤 168
第二节 调查问卷或调查表设计 172
第三节 基本抽样方法 177
第四节 样本含量的估计 181
第五节 常用定性研究方法 184
思考练习 187
第12章 实验设计 188
第一节 实验设计概况 188
第二节 实验设计的基本要素 190
第三节 实验设计的基本原则 195
第四节 实验设计的基本步骤及常用实验设计方法简介 199
第五节 样本含量的估计 208
第六节 临床试验设计 212
思考练习 215
第13章 剂量反应 217
第一节 剂量反应概率单位法 219
第二节 剂量反应面积法（寇氏法） 222
第三节 加权直线回归法 224
第四节 剂量反应的应用 226
思考练习 228
第14章 多因素分析 230
第一节 概况 230
第二节 多重线性回归 235
第三节 Logistic回归 241
思考练习 244
主要参考文献 247
附录一 统计用表 248
附表1 标准正态分布密度函数曲线下的面积，Φ(–z)值 248
附表2 t界值表 249
附表3 F界值表（方差齐性检验用，双侧界值） 250
附表4 F界值表（方差分析用，单侧界值） 251
附表5 q界值表（Student-Newman-Keuls法用） 255
附表6 百分率的可信区间 256
附表7 Poission分布μ的可信区间 259
附表8 χ2界值表 260
附表9 T界值表（配对比较的符号秩和检验用） 261
附表10 T界值表（两样本比较的秩和检验用） 262
附表11 H界值表（三样本比较的秩和检验用） 263
附表12 M界值表（随机区组比较的秩和检验用） 263
附表13 r界值表 264
附表14 rs界值表 265
附表15 随机排列表（n = 20） 266
附表16 随机数字表 267
附表17 百分率与概率单位换算表 268
附表18 加权系数 270
附录二 英汉名词索引 271

《现代医学统计方法与实践》 编著者： [此处可填入真实作者姓名，如：王明华，李芳，张伟] 出版社： [此处可填入真实出版社名称，如：人民卫生出版社] 出版日期： [此处可填入真实出版日期，如：2023年10月] 内容简介： 在日新月异的医学研究领域，数据如同血液般流淌，统计学则是解读这些血液信息、洞悉疾病规律、优化诊疗策略的生命线。《现代医学统计方法与实践》是一部集理论严谨性、方法先进性与实践指导性于一体的力作，旨在为广大医学科研工作者、临床医生、公共卫生学者及统计学爱好者提供一个全面、深入且易于理解的现代医学统计学学习与应用平台。本书以扎实的理论基础为根基，精选了当前医学研究中最常用、最核心的统计学概念和方法，并紧密结合实际医学案例，强调“学以致用”，真正做到让统计学工具服务于医学探索和临床决策。 本书的编撰团队由一批在医学统计学领域深耕多年的资深专家和一线研究者组成，他们不仅拥有扎实的理论功底，更具备丰富的实践经验。他们深刻理解医学研究的特点和挑战，能够将抽象的统计学概念转化为生动形象的语言，并通过精心挑选的、具有代表性的医学案例，引导读者一步步掌握统计学方法的应用精髓。本书不追求“大而全”，而是力求“精而深”，聚焦于当前医学研究中最具价值和应用前景的统计学技术，避免了冗余和过时的内容，让读者能够高效地获取最实用的知识。 核心内容与特色： 理论体系的现代化与精炼： 本书开篇便清晰地梳理了现代医学统计学所必需的基础概念，包括数据类型、抽样方法、描述性统计等，为后续内容的学习打下坚实基础。不同于传统教材的繁复，本书在理论讲解上更加侧重于与实际应用相关的部分，力求言简意赅，直击要点。例如，在概率与分布部分，本书重点讲解了与医学研究最密切相关的正态分布、二项分布、泊松分布等，并阐述了它们在医学现象建模中的作用，而非罗列所有可能分布。 多层次的统计推断方法： 从单样本、两样本的假设检验，到方差分析、卡方检验等，本书系统地介绍了各种常见的推断性统计方法。更值得一提的是，本书深入探讨了现代医学研究中越来越受到重视的多因素分析方法，如线性回归、逻辑回归、Cox比例风险模型等。这些模型能够帮助研究者分析多个变量之间的复杂关系，控制混杂因素的影响，从而得出更准确、更有解释力的结论。书中对这些方法的原理、适用条件、模型构建与诊断进行了详尽阐述，并配以丰富的实例。 数据分析流程的完整展现： 本书不仅教授单个的统计方法，更注重引导读者理解整个数据分析的流程。从研究设计的考量、数据的收集与整理，到统计模型的选择与建立，再到结果的解释与报告，本书提供了一个完整的框架。每一章的案例分析都紧密遵循这一流程，让读者在解决具体问题的过程中，掌握全局的分析思路。例如，在某个案例中，会详细讲解如何根据研究目的和数据特征选择合适的回归模型，如何进行变量筛选，如何评估模型的拟合优度，以及如何解读回归系数的实际意义。 生物统计学前沿技术的引入： 面对现代医学研究日益复杂的数据和多变的分析需求，本书积极引入了一些前沿的生物统计学技术。例如，在生存分析部分，除了经典的Kaplan-Meier法和Log-rank检验，还详细介绍了多因素生存分析模型（Cox模型）及其在预测疾病风险、评估治疗效果方面的应用。在临床试验设计与分析章节，则涵盖了样本量估算、随机化原则、盲法设计以及主要统计分析方法，为读者理解和评价临床试验提供专业视角。此外，对于大数据时代下的新挑战，本书也适时提及了大数据分析的基本概念和潜在的统计学方法。 案例驱动的深度学习： 本书最大的亮点在于其丰富的、贴近现实的医学案例。这些案例并非简单的统计计算演示，而是围绕一个具体的医学研究问题展开，从问题提出、研究设计、数据收集、统计分析到结果解读，层层递进。通过对这些案例的深入剖析，读者不仅能学会如何应用统计学工具，更能理解统计学思维在解决实际医学问题中的重要性。每个案例都力求全面，涵盖了数据预处理、异常值处理、假设检验、模型构建、结果可视化等多个环节，让读者能够获得完整的实战体验。书中选择的案例涵盖了流行病学调查、临床试验、基础医学研究等多个领域，具有广泛的代表性。 统计软件应用与结果解读： 充分认识到现代医学研究离不开强大的统计软件支持，本书在讲解统计方法的同时，也提供了常用统计软件（如SPSS, R, Stata等）的操作指南和输出结果的解读方法。本书不会将重点放在软件本身的复杂操作，而是将软件视为实现统计分析的工具，更侧重于讲解如何根据统计原理，在软件中实现相应的分析，并准确解读软件输出的统计量和图表。这使得读者能够将理论知识迅速转化为实际操作能力。 重视统计思想与批判性思维： 除了传授具体的统计方法，本书更注重培养读者的统计思想和批判性思维。在案例分析中，书中会引导读者思考研究设计的优劣、统计方法选择的合理性、结果解释的局限性，以及如何避免常见的统计陷阱。这种培养方式有助于读者不仅成为统计工具的使用者，更能成为一个具备独立思考能力、能够审慎评价医学研究结果的专业人士。 目标读者： 本书面向所有对医学统计学感兴趣的读者，包括但不限于： 医学专业研究生及以上学历者： 为其开展科学研究提供必备的理论和实践指导。 临床医生： 帮助其理解和评价医学文献，提升临床决策的科学性。 公共卫生研究人员： 为疾病预防与控制、健康促进等领域的研究提供统计学支持。 基础医学研究者： 帮助其在实验设计、数据分析中获得更可靠的结论。 医学统计学教师和学生： 提供一个内容翔实、案例丰富的参考教材。 对医学数据分析感兴趣的任何人士。 总结： 《现代医学统计方法与实践》是一本不可多得的医学统计学著作，它以其清晰的逻辑、前沿的内容、丰富的案例和实用的指导，为读者打开了一扇通往严谨、科学的医学研究之门。本书不仅是一本技术指南，更是一次思维的启迪，它将帮助您在纷繁复杂的医学数据中，发现规律，洞察本质，最终为人类的健康事业贡献力量。通过本书的学习，您将能够更加自信地驾驭现代医学研究中的统计学挑战，成为一名更优秀的医学科研工作者和临床实践者。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书纯粹是出于工作的需要。我们科室经常需要做一些课题研究，而我作为一名医生，对统计学这块儿确实是比较薄弱的环节。之前也断断续续看过一些相关书籍，但要么太偏重理论，要么就是案例太过于简化，读完感觉还是云里雾里。这本《医学统计学（案例版，第3版）》对我来说，更像是一本“工具书”和“实战指南”。它的案例确实是亮点，很多案例都来自于真实的医学研究，内容也很贴合我们的实际工作。最令我印象深刻的是，它在讲解一些复杂的统计方法时，没有回避，而是通过具体的案例，一步步地展示如何进行操作，包括如何选择合适的统计模型，如何解读软件输出的结果，以及如何撰写研究报告中的统计学部分。我之前一直对SPSS等统计软件的应用感到头疼，但这本书里，对软件操作的讲解也结合了案例，让我能跟着步骤去实践，感觉要比单纯看软件说明书有效得多。虽然这本书我还没有完全读透，但它已经给了我很大的信心，让我觉得医学统计学并没有那么难以企及。

评分☆☆☆☆☆

对于医学统计学，我一直抱持着一种又爱又怕的心态。爱它能在纷繁复杂的医学数据中提炼出有价值的信息，怕它深奥难懂的公式和概念。我手上这本《医学统计学（案例版，第3版）》，可以说是给了我一个非常好的切入点。它打破了我之前对统计学教材“枯燥”的刻板印象。这本书最让我眼前一亮的是它丰富而具有代表性的案例，这些案例并非凭空捏造，而是贴近临床实践和科研前沿，使得抽象的统计学原理瞬间变得鲜活起来。书中的逻辑非常清晰，从问题的提出，到数据分析方法的选择，再到结果的解释，层层递进，环环相扣。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时，能够用通俗易懂的语言进行阐释，并且巧妙地运用案例来印证理论。这让我不再感到茫然，而是能够一步步地跟随作者的思路，理解统计学在医学研究中的实际应用。这本书让我觉得，医学统计学不再是阻碍我进行科研的绊脚石，反而是我发现新知、解决问题的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚开始接触医学研究的研究生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和应用医学统计学的教材。市面上有很多选择，但很多都停留在理论层面，或者案例过于理论化，与实际研究脱节。《医学统计学（案例版，第3版）》这本书，恰恰解决了我的痛点。它的“案例版”名副其实，里面收录了大量的、来自不同医学领域的真实案例。这些案例不仅内容翔实，而且每个案例的讲解都非常细致，从研究背景、数据收集，到统计方法的选择、结果的分析与解读，都进行了深入的阐述。我特别喜欢它在讲解统计学原理时，会穿插大量的案例分析，而不是枯燥地罗列公式。这种“以案说法”的方式，让我能够更直观地理解抽象的统计学概念。而且，书中的语言风格比较通俗易懂，没有使用过多的专业术语，即使是统计学基础薄弱的读者，也能够轻松理解。我目前正在使用这本书来指导我的毕业论文数据分析，感觉收获非常大，也对统计学有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本《医学统计学（案例版，第3版）》的时候，抱着一种试试看的心态。我之前对统计学一直是个“伪盲”，知道它很重要，但实际接触起来就头疼。市面上的统计学书籍，要么太枯燥，要么太理论，要么就是案例少得可怜。但这本书，从目录上就能看出它的侧重点。翻开之后，果然不出所料，案例的篇幅占了不少，而且案例的选择都挺有代表性的，涵盖了医学研究的各个领域，比如流行病学、临床试验、生物统计等等。更重要的是，书中的讲解方式，很接地气，不是那种高高在上的学术腔调。作者好像很懂我们这些非统计学专业出身的学生会遇到哪些困难，所以讲解的时候，会反复强调一些关键概念，并且用很多形象的比喻来解释。我最喜欢的一点是，它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，每一步背后的逻辑都解释得清清楚楚。这对于我这种容易刨根问底的人来说，简直是福音。感觉就像请了一个特别耐心的老师，在你身边一点一点地教你。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚入手没多久，主要就是看中了“案例版”这个特点。医学统计学这门课，对很多学医的同学来说，可能就像天书一样，尤其是那些公式和理论，看一遍两遍很容易就迷糊了。我之前也看过一些理论性很强的教材，虽然知识点很扎实，但总感觉少了点什么，就是那种“学以致用”的感觉。这本《医学统计学（案例版，第3版）》就很好地弥补了这一点。它里面的案例，从设计到分析，都写得特别详细，而且都是一些临床上或者科研中真实会遇到的问题。我特别喜欢看它怎么一步一步地讲解，怎么把理论知识应用到实际数据处理中。而且，每个案例都配有详细的解读，能让你明白为什么这么做，以及结果的意义是什么。有时候，光看公式理解起来很吃力，但是结合一个具体的案例，就豁然开朗了。我个人觉得，对于初学者来说，或者想把统计学知识真正用到研究中的人，这本书的价值会非常大。它不仅仅是让你记住几个公式，更是培养你分析问题、解决问题的能力。我还在慢慢学习中，但已经感受到了它带来的启发。