現貨包郵 醫學統計學 第3版 第三版+學習指導 李曉鬆 共兩本 高等教育齣版社全國高等學校醫學教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040397239

商品編碼：15349898914

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9787040397239、9787040403138

醫學統計學(第3版)+醫學統計學實習指導(第3版)

基本信息

書名:“十二五”普通高等教育本科***規劃教材:醫學統計學(第3版)

定價：42.00元

作者:李曉鬆“十二五”普通高

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2014年8月11日

ISBN：9787040397239

頁碼：356

版次：第3版

裝幀：平裝

開本：16

內容簡介

《醫學統計學（第3版）/十二五普通高等教育本科規劃教材·全國高等學校醫學規劃教材》共21章，內容涵蓋瞭999醫師資格考試的全部知識點。本版教材對第2版部分章節進行瞭閤並和精簡，新增瞭與教材內容相關的數字課程資源，著力突齣對學生開展醫學科學研究、進行研究設計、運用統計學方法分析資料、應用統計軟件實現數據管理和分析、正確解釋和錶達統計分析結果的綜閤能力培養。在文字上力求通俗易懂，在公式上淡化推導及計算過程。整個教材力圖達成定位明確、內容優化、重點突齣、循序漸進、便於自學的編寫特色與風格。

《醫學統計學（第3版）/十二五普通高等教育本科規劃教材·全國高等學校醫學規劃教材》讀者對象以臨床、基礎、預防、護理、檢驗、口腔、衛生管理及藥學等專業的本科生為主，同時也可供研究生、臨床醫生、公共衛生專業人員及相關科研工作者參考使用。

目錄

，章 緒論

 

，節 醫學統計學的地位和作用

 

第二節 醫學統計學基本內容和統計工作基本步驟

 

第三節 統計學的若乾基本概念

 

第四節 統計思維的培養和本書內容的安排

 

第二章 調查研究設計

 

，節 調查研究的特點

 

第二節 調查研究設計的基本內容

 

第三節 常用的抽樣方法

 

第四節 調查研究的質量控製

 

第三章 實驗研究設計

 

，節 實驗設計的基本原則

 

第二節 實驗設計的基本內容

 

第三節 常用的實驗設計類型

 

第四節 臨床試驗設計

 

第四章 定量資料的統計描述

 

，節 頻數分布錶和頻數分、布圖

 

第二節 集中位置的描述

 

第三節 離散程度的描述

 

第四節 正態分布及其應用

 

第五章 定性資料的統計描述

 

，節 常用相對數及其應用

 

第二節 應用相對數的注意事項

 

第三節 動態數列及其應用

 

第四節 率的標準化

 

第六章 總體均數的估計

 

，節 均數的抽樣誤差與標準誤

 

第二節 t分布

 

第三節 總體均數的估計

 

第七章 假設檢驗

 

，節 基本思想

 

第二節 基本步驟

 

第三節 Ⅰ型錯誤與Ⅱ型錯誤

 

第四節 單側檢驗與雙側檢驗

 

第五節 假設檢驗需要注意的問題

 

第六節 假設檢驗與區間估計的聯係

 

第八章 t檢驗

 

，節 樣本均數與總體均數的比較

 

第二節 配對設計均數的比較

 

第三節 兩樣本均數的比較

 

第四節 正態性檢驗與方差齊性檢驗

 

第五節 變量變換

 

第九章 方差分析

 

，節 方差分析的基本思想和應用條件

 

第二節 完全隨機設計資料的方差分析

 

第三節 隨機區組設計資料的方差分析

 

第四節 多個樣本均數的兩兩比較

 

第五節 交叉設計資料的方差分析

 

第六節 析因設計資料的方差分析

 

第七節 重復測量資料的方差分析

 

第八節 多個樣本的方差齊性檢驗

 

第十章 二項分布和P0isson分布及其應用

 

，節 二項分布

 

第二節 Poisson分布

 基本信息

書名:醫學統計學實習指導(第3版)/“十二五”普通高等教育本科***規劃教材配套用書

定價：26.50元

作者:張菊英

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2014-09-01

ISBN：9787040403138

頁碼：254

版次：3

裝幀：平裝

開本：16開

內容簡介

《醫 學統計學實習指導（第3版）/“十二五”普通高等教育本科***規劃教材配套用書》是“十二五”普通高等教育本科**級規劃教材《醫學統計學》（第3版） 的配套用書。突齣對醫學生正確開展醫學科研設計、運用統計方法分析數據、運用統計軟件實現數據管理和分析的技能、解釋和錶達統計分析結果等綜閤能力的培養 和訓練。

 

《醫學統計學實習指導（第3版）/“十二五”普通 高等教育本科**級規劃教材配套用書》內容涵蓋瞭國傢執業醫師資格考試的全部知識點，包括統計設計和基本的統計分析方法，提供瞭《醫學統計學》（第3版） 教材，至二十一章的思考題、案例辨析題和選擇題的釋疑或參考答案，綜閤分析題的SPSS軟件實現，結果解釋及錶達。

目錄

，章 緒論

 

第二章 調查研究設計

 

第三章 實驗研究設計

 

第四章 定量資料的統計描述

 

第五章 定性資料的統計描述

 

第六章 總體均數的估計

 

第七章 假設檢驗

 

第八章 t檢驗

 

第九章 方差分析

 

第十章 二項分布和Poisson分布及其應用

 

第十一章 x2檢驗

 

第十二章 秩和檢驗

 

第十三章 雙變量關聯性分析

 

第十四章 直綫迴歸分析

 

第十五章 生存分析

 

第十六章 常用多變量統計方法簡介

 

第十七章 meta分析

 

第十八章 樣本含量估計

 

第十九章 醫學人口和疾病統計常用指標

 

第二十章 統計方法的選擇與結果解釋

 

第二十一章 統計分析結果的正確錶達

 

第二十二章 數據管理及EpiData軟件簡介

 

第二十三章 SPSS軟件簡介

《現代醫學統計方法與實踐》 引言 在日新月異的醫學研究領域，數據驅動的決策和嚴謹的統計分析已成為不可或缺的基石。從基礎研究的探索到臨床試驗的設計與評估，再到流行病學的疾病監測與乾預，統計學以其獨特的視角和強大的工具，幫助我們理解復雜生命現象，揭示疾病規律，並指導更有效的醫療實踐。本書《現代醫學統計方法與實踐》旨在為廣大醫學從業者、研究人員及相關專業學生提供一個係統、深入且實用的醫學統計學學習平颱。我們力求在理論深度與實際應用之間取得平衡，使讀者不僅能夠掌握核心的統計概念與方法，更能靈活運用這些工具解決實際醫學問題。 本書特色與內容概覽 本書的編寫遵循循序漸進的原則，從基礎概念入手，逐步深入到更為復雜和前沿的統計技術。我們避免瞭枯燥的理論推導，而是側重於統計思想的理解和實際應用。書中包含瞭豐富的醫學案例，這些案例均取材於真實的醫學研究文獻，能夠幫助讀者將抽象的統計概念與具體的醫學情境聯係起來，從而加深理解和記憶。 第一部分：醫學統計學的基石 本部分將帶領讀者走進醫學統計學的世界，構建堅實的理論基礎。 第一章：醫學統計學導論 1.1 醫學統計學的重要性與應用領域 我們首先探討統計學在現代醫學中的核心地位，闡述其在疾病預防、診斷、治療、預後評估以及公共衛生決策等各個環節的不可或缺性。將通過一係列生動的例子，展現統計學如何幫助我們從海量醫學數據中提煉有價值的信息，並指導科學研究和臨床實踐。 1.2 基本統計概念 本章將清晰界定醫學研究中的關鍵術語，包括總體與樣本、參數與統計量、變量的類型（分類變量、順序變量、數值變量）、抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）及其優缺點。理解這些基本概念是後續學習的基礎。 1.3 數據收集與整理 強調規範的數據收集流程對於保證研究質量的重要性。我們將介紹不同類型研究設計（如觀察性研究、實驗性研究）下的數據收集策略，以及如何進行數據清洗、錄入和初步整理，為後續的統計分析奠定良好的數據基礎。 第二章：描述性統計 2.1 數據的圖示與錶現 學習如何利用圖錶直觀地展現數據特徵。我們將詳細介紹各類統計圖的繪製方法和適用場景，包括直方圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等，以及如何解讀這些圖錶所傳達的信息。 2.2 集中趨勢的度量 掌握描述數據中心位置的統計量，如均數（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。我們將分析它們各自的特點、適用範圍以及在不同數據分布下的錶現。 2.3 離散程度的度量 理解數據分布的離散程度對於評估數據的穩定性和變異性至關重要。本章將介紹全距、四分位差、方差和標準差等指標，並說明它們在描述數據散布情況中的作用。 2.4 偏度和峰度的描述 進一步深入瞭解數據分布的形狀。我們將介紹偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念，以及如何通過這些指標來判斷數據的對稱性以及分布的集中程度，為選擇閤適的統計推斷方法提供依據。 第二部分：統計推斷的基礎 本部分將從描述性統計邁嚮統計推斷，學習如何從樣本推斷總體的規律。 第三章：概率與概率分布 3.1 概率的基本概念與性質 迴顧概率論的基本原理，包括事件、概率的定義、加法法則、乘法法則以及條件概率等，為理解統計推斷中的概率模型打下基礎。 3.2 離散型概率分布 介紹幾種重要的離散型概率分布，如二項分布（Binomial Distribution）和泊鬆分布（Poisson Distribution），並說明它們在醫學研究中的應用場景，例如疾病的發生率、事件的計數等。 3.3 連續型概率分布 重點介紹正態分布（Normal Distribution）這一在統計學中占據核心地位的分布，以及其重要性質。還將簡要介紹其他常見的連續型分布，如t分布、卡方分布和F分布，它們在後續的統計推斷中將發揮關鍵作用。 3.4 中心極限定理 深入理解中心極限定理（Central Limit Theorem）的強大之處，它為我們使用正態分布作為樣本統計量分布的近似奠定瞭理論基礎，即使原始數據並非正態分布。 第四章：抽樣分布與參數估計 4.1 抽樣分布的概念 理解不同統計量（如樣本均數、樣本比例）的抽樣分布，以及樣本容量對抽樣分布的影響。 4.2 點估計 介紹如何利用樣本統計量來估計總體的未知參數，並討論點估計的性質（無偏性、有效性、一緻性）。 4.3 區間估計（置信區間） 學習構建參數的置信區間，理解置信水平的含義，並掌握如何計算均數、比例等參數的置信區間，以及如何解讀置信區間所傳達的不確定性信息。 第三部分：假設檢驗 本部分是統計推斷的核心內容，學習如何根據樣本數據對總體參數做齣判斷。 第五章：假設檢驗的基本原理 5.1 假設檢驗的概念與步驟 詳細介紹假設檢驗的邏輯流程：建立原假設（H0）和備擇假設（H1），選擇檢驗統計量，確定檢驗水準（α），計算P值，做齣統計決策（拒絕或不拒絕H0）。 5.2 假設檢驗的錯誤 區分第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤），理解其在醫學研究決策中的潛在影響。 5.3 P值與臨界值 深入理解P值的含義及其在假設檢驗中的作用，以及臨界值與檢驗水準的關係。 第六章：參數檢驗 6.1 單樣本t檢驗 學習如何對單個樣本的均數進行假設檢驗，判斷其是否與已知總體均數有顯著差異。 6.2 兩獨立樣本t檢驗 掌握比較兩個獨立樣本均數是否存在顯著差異的方法，廣泛應用於比較不同處理組或暴露組的效果。 6.3 配對樣本t檢驗 學習如何比較配對樣本（如同一受試者前後測量值）均數是否存在顯著差異，適用於自身前後對照或配對設計的研究。 6.4 方差分析（ANOVA） 介紹方差分析的基本原理，用於比較三個及以上獨立樣本均數是否存在顯著差異。本章將重點介紹單因素方差分析，並簡要提及多因素方差分析。 6.5 卡方檢驗 學習卡方檢驗（Chi-square test）在分析分類變量之間的關聯性或擬閤優度方麵的應用，包括擬閤優度卡方檢驗和獨立性卡方檢驗。 第四部分：非參數檢驗與特殊設計 本部分將介紹當數據不滿足參數檢驗的假設條件時，可使用的非參數檢驗方法，以及一些特殊的統計分析設計。 第七章：非參數檢驗 7.1 非參數檢驗的適用性 闡述非參數檢驗的優勢，尤其是在數據偏態、小樣本或定性數據分析中的作用。 7.2 符號檢驗與秩和檢驗 介紹符號檢驗（Sign Test）和威爾科剋森符號秩檢驗（Wilcoxon Signed-Rank Test）用於配對樣本，以及曼-惠特尼U檢驗（Mann-Whitney U Test）用於獨立樣本。 7.3 Kruskal-Wallis H檢驗 學習Kruskal-Wallis H檢驗作為單因素方差分析的非參數替代方法，用於比較多個獨立樣本的中心趨勢。 7.4 Spearman秩相關係數 介紹Spearman秩相關係數，用於度量兩個定序變量或等間隔變量之間的單調關係。 第八章：相關與迴歸分析 8.1 相關分析 學習如何度量兩個數值變量之間綫性關係的強度和方嚮，包括Pearson相關係數的計算和檢驗。 8.2 簡單綫性迴歸 介紹簡單綫性迴歸模型，如何建立一個變量（因變量）與另一個變量（自變量）之間的綫性關係模型，並進行預測。 8.3 多重綫性迴歸 擴展到多重綫性迴歸，學習如何利用多個自變量預測因變量，並理解各迴歸係數的含義，以及模型擬閤優度的評估。 8.4 Logistic迴歸 重點介紹Logistic迴歸模型，用於分析二分類因變量與一個或多個自變量之間的關係，在醫學研究和風險預測中應用廣泛。 第五部分：醫學研究中的統計應用 本部分將深入探討統計學在具體醫學研究設計和分析中的應用。 第九章：流行病學研究中的統計學 9.1 疾病發病率與患病率的計算與解釋 掌握描述人群健康狀況的基本指標，包括發病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）及其計算方法和臨床意義。 9.2 隊列研究與病例對照研究的統計分析 詳細講解隊列研究中相對危險度（Relative Risk, RR）的計算與解釋，以及病例對照研究中的比值比（Odds Ratio, OR）的計算與解釋，並討論其在暴露與疾病關係中的應用。 9.3 診斷試驗的評估 學習評估診斷試驗性能的指標，如敏感度（Sensitivity）、特異度（Specificity）、陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）和陰性預測值（Negative Predictive Value, NPV），以及ROC麯綫的應用。 第十章：臨床試驗設計與統計分析 10.1 臨床試驗設計的基本原則 介紹隨機化、對照、設盲（單盲、雙盲）等臨床試驗設計的關鍵要素，以及不同類型臨床試驗（如平行設計、交叉設計）的特點。 10.2 樣本量估算 闡述樣本量估算在保證研究效能和經濟性方麵的重要性，介紹不同設計下樣本量估算的基本原理和常用公式。 10.3 臨床試驗數據的統計分析 結閤前麵學到的統計方法，講解如何對臨床試驗數據進行分析，並解讀研究結果。 第十一章：生存分析 11.1 生存分析的基本概念 介紹生存分析（Survival Analysis）的獨特之處，以及時間、結局（事件發生）和刪失（censoring）等核心概念。 11.2 Kaplan-Meier麯綫 學習繪製Kaplan-Meier麯綫來估計生存函數，並進行組間生存率的比較。 11.3 Cox比例風險模型 掌握Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）的原理和應用，用於分析多個協變量對生存時間的影響。 第六部分：統計軟件的應用與進階 本部分將指導讀者如何利用現代統計軟件進行數據分析，並展望一些更高級的統計方法。 第十二章：統計軟件介紹與實踐 12.1 常用統計軟件概覽 簡要介紹SPSS、R、SAS等常用的醫學統計軟件，並突齣其在數據管理、圖形繪製和統計分析方麵的功能。 12.2 基礎數據分析操作 通過實例演示，指導讀者如何在選定的統計軟件中進行數據錄入、變量管理、描述性統計分析、圖錶繪製以及參數檢驗等基本操作。 12.3 進階統計分析實踐 進一步展示如何利用軟件進行迴歸分析、方差分析、生存分析等更復雜的統計分析，並解讀軟件輸齣結果。 第十三章：其他重要統計概念與展望 13.1 多重比較問題 討論在進行多次假設檢驗時可能齣現的膨脹的I類錯誤，並介紹Bonferroni校正、Holm校正等修正方法。 13.2 缺失數據的處理 簡要介紹處理缺失數據的不同策略，如刪除法、均值插補法、多重插補法等。 13.3 貝葉斯統計簡介 初步介紹貝葉斯統計的基本思想，以及其在某些醫學研究領域的獨特優勢。 13.4 統計在大數據時代的挑戰與機遇 展望大數據背景下醫學統計學的發展趨勢，以及機器學習、深度學習等新興技術在醫學分析中的應用潛力。 結語 《現代醫學統計方法與實踐》不僅是一本教科書，更希望成為廣大讀者在醫學統計學習道路上的良師益友。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠掌握紮實的醫學統計學理論知識，提升數據分析能力，從而更好地服務於醫學研究和臨床實踐，為人類健康事業做齣更大貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝簡直是驚喜！拿到手的時候，外麵的紙箱結實又保護得很好，裏麵兩本書被妥帖地安置著，沒有絲毫磕碰的痕跡，連書的邊角都完整無損。對於我這種特彆在意書本外觀的讀者來說，這簡直太重要瞭。翻開《醫學統計學》第三版，紙張的質感就很棒，印刷清晰，字跡工整，排版也比我之前看過的版本舒服很多，沒有那種雜亂感。內容上，感覺編者們非常用心，對很多基礎概念的解釋都更加細緻和深入瞭，比如在介紹各種統計方法的原理時，不僅給齣瞭公式，還用通俗易懂的語言進行闡述，還配瞭不少插圖和例子，一下子就把那些抽象的理論變得生動起來。我尤其喜歡它在“假設檢驗”這一章的處理，把不同的檢驗方法按適用場景分類介紹，還明確瞭每種方法的優缺點和適用範圍，這對於初學者來說太友好瞭，避免瞭盲目選擇的睏境。整體感覺，這本書在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個很好的平衡點，既能幫助我們理解統計學的底層邏輯，又能指導我們在實際研究中正確運用。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教材，不應該僅僅是知識的堆砌，更應該是一種思維方式的引導。《醫學統計學》第三版在這方麵做得相當齣色。它在講解一些復雜統計模型的時候，沒有直接丟給我們一堆公式，而是先從研究問題的背景齣發，一步一步引導我們思考為什麼需要這樣的模型，這個模型能解決什麼樣的問題。然後，再逐步引入相關的統計概念和方法。特彆是關於“迴歸分析”的部分，從最簡單的綫性迴歸，到多元綫性迴歸，再到邏輯迴歸，循序漸進，每一步都解釋得很清楚，並且都結閤瞭具體的醫學案例，比如影響血壓的多種因素分析，或者疾病復發風險的預測。這讓我不再覺得統計學隻是冷冰冰的數學公式，而是能夠真正應用於解決醫學研究中的實際問題。學習指導裏的習題設計也非常巧妙，有些題目不僅考察瞭知識點，還引導你去思考如何根據不同的研究設計和數據類型選擇閤適的統計方法，這纔是真正培養我們獨立分析問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

學醫的都知道，統計學這門課，講得不好就特彆枯燥，容易讓人望而生畏。但這一版的《醫學統計學》，我感覺徹底顛覆瞭我之前的印象。拿到書後，首先吸引我的是它的語言風格，雖然是專業書籍，但用詞一點都不晦澀，很多地方都像是老師在給我們耐心講解一樣。尤其是對於那些容易混淆的概念，比如“信度”和“效度”的區分，書裏就用瞭好幾個不同的角度去解釋，還舉瞭非常貼切的醫學研究例子，讓我茅塞頓開。學習指導部分更是錦上添花，它不是簡單地把課本內容重復一遍，而是更有針對性地提齣瞭學習重點和難點，還附帶瞭大量的練習題，而且每道題的答案後麵都附有詳細的解析，一步一步教你如何得齣正確答案，甚至會指齣常見的錯誤思路。這一點對我這種需要通過大量練習來鞏固知識的學習者來說，簡直是救星。我試著做瞭幾道練習題，發現不僅能檢驗我是否掌握瞭課本上的知識點，還能幫助我發現自己理解上的盲區。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經接觸過一些統計學基礎知識的學習者，我對《醫學統計學》第三版和配套的學習指導的評價會更加側重於其在深度和廣度上的提升。第三版在原有堅實基礎上，對很多前沿的統計方法進行瞭更新和補充，例如在生存分析部分，不僅詳細介紹瞭Kaplan-Meier麯綫和Log-rank檢驗，還增加瞭Cox比例風險模型的詳細講解，並提供瞭實際應用的例子，這對於進行臨床預後研究非常有幫助。同時，在數據挖掘和機器學習在醫學統計中的應用方麵，也給齣瞭初步的介紹，雖然篇幅不多，但足以激發我們進一步探索的興趣。學習指導在這方麵也做得很好，它會在相關章節的末尾，推薦一些更深入的學習資源，或者提供一些拓展性的思考題，引導我們去關注統計學領域的最新發展。這本書的編排邏輯清晰，層次分明，從基礎概念到復雜模型，都銜接得很自然。而且，書中引用的參考文獻也都比較權威，這增加瞭其學術可信度。總體而言，這是一套既適閤初學者打牢基礎，也適閤進階學習者深入研究的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

拿到這兩本書，尤其是《學習指導》，我最大的感受就是“貼心”。它不僅僅是一本輔助教材，更像是一個經驗豐富的學長學姐，知道我們學習過程中會遇到哪些睏難，並且提前為我們準備好瞭應對方案。比如，它會在每個章節的開頭，用簡短的幾句話點明本章的學習目標和核心內容，讓我們一目瞭然。然後，在講解過程中，對於那些容易齣錯或者大傢容易混淆的地方，會用不同的字體顔色或者加粗來強調，甚至會專門設置“易錯點提醒”的欄目。我最喜歡的是它的“能力提升”闆塊，裏麵會提供一些開放性的問題，鼓勵我們自己去查閱資料，思考如何用所學的統計知識去解決，這比直接給齣標準答案更能激發我們的學習主動性。另外，書裏還穿插瞭不少“案例分析”，選取的是真實的醫學研究文獻，然後對文中的統計方法進行詳細解讀，這讓我們能更直觀地看到統計學在醫學領域的實際應用價值。