Meta分析软件应用与实例解析 社会科学社会学统计学统计方法临床医学卫生实例讲解教材指导书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑明华 编

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• 实例解析
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店铺： 策马扬鞭图书专营店

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117171670

商品编码：26559764223

丛书名： Meta分析软件应用与实例解析

开本：16开

出版时间：2013-05-01

基本信息：

商品名称：	Meta分析软件应用与实例解析	开本：	4
作者：	郑明华	页数：
定价：	33	出版时间：	2013-05-01
ISBN号：	9787117171670	印刷时间：	2013-05-01
出版社：	人民卫生	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

目录： 绪论
***节 meta分析概述
第二节 方法与步骤
***篇 常见数据的meta分析
***章 Review Manager的基础meta分析功能
***节 Review Manager的软件介绍
第二节 Review Manager中二分类资料的meta分析
第三节 Review Manager中连续性资料的meta分析
第二章 Stata的基础meta分析功能
***节 Stata的软件介绍
第二节 Stata中二分类资料的meta分析
第三节 Stata中连续性资料的meta分析
第三章 R软件的基础meta分析功能
***节 R软件的软件介绍
第二节 R软件中二分类资料的meta分析
第三节 R软件中连续性资料的meta分析
第四章 meta分析中数据的提取与转换
***节 Review Manager中数据的提取与转换
第二节 Stata中数据的提取与转换
第三节 R软件中数据的提取与转换
第二篇 meta分析结果的讨论
第五章 文献质量评价
***节 不同研究类型的文献评价标准
第二节 Review Manager中的偏倚风险表
第三节 GRADEprofiler中的结果总结表
第六章 异质性分析
***节 异质性的检验
第二节 异质性的处理
第七章 发表偏倚检验
***节 发表偏倚的检验方法
第二节 循证医学软件中发表偏倚的检验
第三篇 特殊研究的meta分析
第八章 诊断试验的meta分析
***节 诊断试验的meta分析概述
第二节 循证医学软件中诊断试验的meta分析
第九章 生存资料的meta分析
***节 生存资料的meta分析概述
第二节 循证医学软件中生存资料的meta分析
第十章 遗传关联性研究的meta分析
***节 遗传关联性研究的meta分析概述
第二节 循证医学软件中遗传关联性研究的meta分析
第十一章 其他的meta分析方法
***节 P值合并法
第二节 率值合并法
第三节 累积meta分析
第四节 贝叶斯meta分析

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精 彩 页： 内容提要：

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作者简介：

开启科学研究新篇章：深度探索统计工具与数据洞察 本书并非一本关于“Meta分析软件应用与实例解析 社会科学社会学统计学统计方法临床医学卫生实例讲解教材指导书”的书籍。 相反，它致力于为您打开一扇通往更广阔的科学研究方法论世界的大门，超越任何单一的软件应用或特定学科的局限，深入剖析现代科学研究中至关重要的统计思维、数据分析策略以及研究设计理念。本书将引导您掌握一套普适性的、能够灵活应用于各类研究场景的分析框架，帮助您成为一名更具洞察力、更严谨的研究者。 我们深知，在当今信息爆炸的时代，数据无处不在，如何有效地收集、处理、分析和解释数据，已经成为衡量一位研究者学术功底和研究产出的核心能力。本书将为您提供一把解锁数据价值的金钥匙，让您能够从纷繁复杂的数据中提炼出有意义的洞察，为您的研究提供坚实的证据支持，并最终推动您在各自的研究领域取得突破。 第一部分：研究设计的智慧——奠定坚实的研究基础 在任何科学研究的起点，都离不开精妙的“研究设计”。本书将从根本上审视研究设计的核心要素，助您构建起稳固的研究基石。 问题的提炼与研究目标的界定： 如何将一个模糊的现象转化为一个清晰、可操作的研究问题？本书将引导您掌握从宏观观察到微观聚焦的思维转换，学习如何识别研究的空白，提出有价值的研究问题，并将其转化为具体、可衡量的研究目标。我们将探讨不同类型研究问题（如描述性、相关性、因果性）的特点及其相应的研究设计策略。 理论框架的构建与概念化： 理论是指导研究的灯塔。本书将深入讲解如何构建或借鉴理论框架，如何清晰地界定核心概念，并将其转化为可操作的变量。我们将讨论理论在连接现象、解释规律中的作用，以及如何通过文献回顾来充实和完善理论基础。 抽样策略的艺术： 样本的代表性直接关系到研究结果的普适性。本书将系统介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、适用场景、优缺点以及实施技巧。我们将重点分析如何根据研究目标和资源选择最合适的抽样方法，以及如何评估样本的偏差和局限性。 研究方法的选择： 本书将全面介绍不同类型研究方法的精髓，包括定性研究（如访谈、焦点小组、案例研究、民族志）和定量研究（如调查研究、实验研究、准实验研究）。我们将深入剖析各种方法的逻辑、数据收集技术、数据分析方法以及各自的优势与局限，帮助您根据研究问题和性质做出最佳选择。 变量的测量与操作化： 科学研究离不开对变量的测量。本书将详细讲解如何将抽象的概念转化为具体的、可测量的指标，以及如何进行操作化定义。我们将探讨测量层次（名义、顺序、间隔、比例）的重要性，并介绍多种测量工具的设计原则，如问卷设计、量表开发、观察记录表等。 第二部分：统计思维的深度——理解数据背后的逻辑 统计学并非枯燥的数字游戏，而是理解数据、洞察规律的强大工具。本书将带您深入理解统计学的核心思维方式，让您掌握分析数据、得出结论的逻辑。 描述性统计的魅力： 如何用简洁的语言描绘数据的基本特征？本书将详细介绍各种描述性统计方法，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）、频数分布（直方图、频数表）以及位置的度量（百分位数、z分数）。您将学会如何选择最恰当的描述性统计指标来概括您的数据。 推论统计的基石： 如何从样本推断总体？本书将为您揭示推论统计的奥秘，包括统计推断的基本概念（如参数与统计量、抽样分布、中心极限定理），以及统计推断的两大主要方法：参数估计（点估计与区间估计）和假设检验。您将理解P值、置信区间等核心概念的真正含义。 参数检验的进阶： 对于不同类型的数据和研究设计，需要选择相应的参数检验方法。本书将详细讲解如何运用t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、方差分析（单因素方差分析、多因素方差分析）以及卡方检验等经典参数检验方法，来比较不同组别之间的差异。我们将重点讲解每种检验方法的适用条件、统计过程以及结果的解读。 相关性与回归分析的洞察： 理解变量之间的关系是科学研究的重要目标。本书将深入讲解相关性分析（皮尔逊相关、斯皮尔曼相关）和回归分析（简单线性回归、多元线性回归）的原理与应用。您将学会如何量化变量之间的线性关系强度与方向，如何建立预测模型，以及如何解释回归系数的含义。 非参数检验的灵活应用： 当数据不满足参数检验的假设时，非参数检验提供了有效的替代方案。本书将介绍常见的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，并阐述其在特定研究场景下的适用性和优势。 第三部分：数据分析的实践——掌握分析工具与技巧 理论需要实践来检验。本书将引导您将统计思维转化为实际的数据分析操作，并提供一套通用的数据分析流程和策略。 数据整理与清洗的艺术： 真实世界的数据往往是“脏”的。本书将为您提供一套系统的数据整理与清洗方法，包括识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及数据格式的统一和转换。您将学习如何有效地准备数据，为后续的分析奠定基础。 可视化数据呈现的力量： 图形化的数据呈现能够直观地揭示数据模式和趋势。本书将介绍各种常用的数据可视化图表，如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图等，并指导您如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表。您将学会如何通过可视化来探索数据、发现规律，以及清晰地呈现研究结果。 统计软件的应用原则（通用性）： 本书并非聚焦于某个特定软件，而是强调统计软件应用背后的通用逻辑和操作原则。我们将讨论如何利用统计软件来实现数据录入、变量定义、统计分析（如描述性统计、参数检验、回归分析）以及图表生成等基本功能。您将理解不同统计软件（如SPSS, R, Stata等）在操作逻辑上的共通之处，从而更容易掌握新工具。 结果的解释与报告： 统计分析的最终目的是解释数据并得出结论。本书将指导您如何准确地解释统计分析结果，包括理解统计量的含义、判断统计显著性、评估模型拟合度等。您还将学习如何以清晰、规范的方式撰写研究报告中的统计分析部分，包括统计方法的选择、分析过程的描述以及结果的呈现。 研究结果的批判性评估： 科学研究是一个不断自我修正的过程。本书将引导您培养批判性思维，学会评估自己和他人的研究结果，识别潜在的偏见和局限性，并理解如何将研究发现置于更广阔的学术背景下进行讨论。 第四部分：研究中的挑战与前沿——拓展您的视野 科学研究的道路并非一帆风顺，本书将帮助您预见并应对研究中可能遇到的挑战，并拓展您的研究视野。 应对数据偏见与误差： 了解不同类型的数据偏见（如选择偏见、测量偏见、非响应偏见）及其潜在影响，并学习相应的规避和处理策略。 多重比较的困境与规避： 在进行多组数据比较时，如何有效控制第一类错误？本书将介绍多重比较的问题以及 Bonferroni校正、FDR等控制方法。 研究的伦理考量： 任何科学研究都必须遵循伦理规范。本书将强调研究设计和数据分析过程中的伦理原则，如知情同意、数据隐私保护、学术诚信等。 未来研究方向的展望： 随着技术的发展，数据分析方法也在不断进步。本书将简要介绍一些前沿的统计方法和数据分析技术，如机器学习、大数据分析等，为您的未来研究提供启示。 本书的价值与特色： 普适性强： 本书的统计思维和研究设计理念超越了特定的学科或软件，能够广泛应用于社会科学、教育学、心理学、经济学、医学、环境科学等几乎所有需要进行数据分析的研究领域。 理论与实践并重： 既深入讲解统计学和研究设计的理论基础，又提供实际操作的指导和思路，帮助读者融会贯通。 强调思维方式： 区别于单纯的软件操作手册，本书更注重培养读者严谨的统计思维和科学的研究逻辑，让读者掌握“为什么”和“怎么做”。 系统全面： 从研究设计的开端到数据分析的终点，本书覆盖了科学研究的全过程，为读者构建了一个完整的知识体系。 易于理解： 采用清晰的语言和逻辑性的结构，避免过多的专业术语，力求让不同背景的读者都能轻松掌握。 无论您是初学者，还是希望提升研究能力的进阶者，亦或是希望系统梳理研究方法的专业人士，本书都将是您不可或缺的得力助手。让我们一起，用科学的方法，探索数据的奥秘，驱动知识的进步。

评分☆☆☆☆☆

一本真正意义上的“工具书”和“思想启迪书”。我之前对元分析的概念有所了解，但总是觉得理论过于抽象，难以将其应用到我的实际研究中。这本书彻底改变了我的看法。它将抽象的统计学原理与具体的社会学、临床医学和卫生学研究场景完美融合，通过大量的实例解析，让我看到了元分析强大的生命力和广阔的应用前景。我最喜欢的是书中对各种元分析软件的详细介绍和操作演示，这让我在理论学习的同时，能够立即动手实践，将所学知识转化为实际技能。这种“学以致用”的学习体验，对于我这样一名需要进行实证研究的研究者来说，是弥足珍贵的。书中对于如何处理不同研究之间的异质性、如何进行敏感性分析以及如何解读元分析结果的讲解，都非常到位，避免了我在实际操作中可能遇到的许多误区。总而言之，这本书不仅是一本优秀的教材，更是一本能够激发研究者潜能、提升研究水平的必备指南。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书简直是为我量身定做的。我是一名临床医学的研究生，在撰写毕业论文的过程中，经常需要进行文献回顾和数据汇总，但对于如何系统地进行元分析，以及如何选择和使用合适的软件，一直感到头疼。这本书的出现，犹如黑暗中的一盏明灯。它从最基础的概念讲起，一步步引导我了解元分析的原理、步骤和关键考量因素。书中的实例解析尤其精彩，涵盖了我在实际研究中经常遇到的各种情境，从疾病的发生率、治疗效果的评估，到风险因素的探讨，每一种类型都有详尽的分析过程和结果展示。我最看重的是它对不同元分析软件应用的讲解，特别是那些在临床医学领域常用的工具，作者不仅列出了操作步骤，还深入剖析了每个步骤背后的统计学意义，这让我能够知其然，更知其所以然。读完这本书，我感觉自己对元分析的掌握程度有了质的飞跃，更有信心去处理和解读我的研究数据了。强烈推荐给所有需要进行证据整合的医学研究者，它将极大地提升你的研究效率和质量。

评分☆☆☆☆☆

一本令人振奋的学术读物，它以一种前所未有的深度和广度，为社会科学、社会学研究者以及临床医学和卫生领域的专业人士打开了探索数据整合的全新视角。本书不仅仅是简单罗列统计方法，而是将抽象的统计概念与实际应用场景紧密结合，通过大量详实的案例解析，让读者能够直观地理解复杂的研究设计和数据分析过程。我尤其欣赏作者在讲解统计学原理时的严谨性，同时又兼顾了易于理解的叙述方式，使得即使是初学者也能循序渐进地掌握核心要点。书中对元分析软件应用的细致指导，更是解决了许多研究者在实际操作中遇到的痛点，从数据收集、清洗到模型构建和结果解读，每一步都充满了实用价值。我曾尝试过一些其他的统计学教材，但很少有能够像这本书一样，在理论深度和实践指导之间找到如此完美的平衡点。对于任何希望提升自身研究能力，掌握前沿数据分析技术的读者来说，这本书无疑是一笔宝贵的财富。它所提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式的启迪，鼓励我们在海量的信息中寻找规律，做出更具说服力的研究结论。

评分☆☆☆☆☆

作为一名社会学领域的研究者，我一直在寻找一本能够帮助我更有效地整合现有研究成果的工具书。这本书的内容深度和广度都让我印象深刻。它不仅仅局限于介绍元分析的统计学方法，更深入地探讨了其在社会科学研究中的独特价值和应用潜力。书中对不同研究设计、抽样方法以及数据异质性处理的细致讲解，为我理解和评估现有研究提供了坚实的理论基础。我特别喜欢它在案例分析中展示的如何处理来自不同背景、使用不同方法的研究数据，并最终得出一个具有普遍意义的结论。这种跨越学科界限的整合能力，正是社会学研究亟需的。同时，书中对元分析软件的实用指南，让原本看似复杂的操作变得触手可及。我尝试着按照书中的步骤，在我的研究领域内进行一次小型的元分析实践，结果非常成功，这大大增强了我对元分析方法论的信心。这本书不仅教会了我技术，更启发了我如何从海量信息中提炼出有价值的洞见，对于未来的研究方向具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在当今信息爆炸的时代，如何有效地整合和利用已有研究成果，是提升科研效率和学术影响力的关键。这本书恰恰满足了这一需求。它从统计学方法论的视角出发，系统地阐述了元分析的理论框架和实践操作。我特别欣赏作者在解释复杂统计概念时所展现出的清晰逻辑和循序渐进的风格，使得即使是对统计学不太熟悉的读者，也能逐步掌握其中的精髓。书中丰富的社会科学、临床医学和卫生实例，为我提供了生动的学习材料，让我能够清晰地看到元分析在不同领域的应用场景。特别是对于卫生领域的案例，让我能够更直观地理解如何通过整合多项研究来评估某种干预措施的有效性或某种疾病的流行趋势。本书的指导性极强，不仅讲解了“是什么”，更重要的是讲解了“怎么做”，从软件的选择到具体的步骤，都给出了详细的指导。这使得我能够将所学知识迅速应用于实际研究中，极大地提高了我的研究能力。