醫學統計學與電腦實驗(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

方積乾編 著

圖書標籤:

• 醫學統計學
• 生物統計學
• 統計學
• 醫學研究
• 數據分析
• SPSS
• R語言
• 流行病學
• 臨床試驗
• 醫學教材

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547811924

商品编码：1027602809

出版时间：2012-06-01

基本信息

書名:現代英語教程

原價：26.90元

作者：樓光慶

齣版社：外語教學與研究齣版社

齣版日期：2004-07-01

ISBN：9787560019550

字數：

頁碼：229

版次：2

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.359kg

編輯推薦

---

內容提要

---

《現代英語教程》是一套專門為中國成人高等教育非英語專業專科學生編寫的教材 教材根據《全國成人高等教育英語課程教學基本要求（非英語專業專科用）》，在大量調查研究和教學實踐的基礎上編寫而成。 教材以博采眾長、兼收並蓄的“綜閤法”（Method Synergistics）為理論指導，側重傳統方法。 教材突齣“成人、業餘、實用”的特點。 教材注意語言文化內涵，培養學員語言“得體性”意識。 教材強調語言實踐，突齣重點，重視學員的基本功訓練，予繼續提高以有力支持。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《醫學統計學與電腦實驗》（第4版） 概述 《醫學統計學與電腦實驗》（第4版）是一本係統性、實用性兼備的醫學統計學教材，旨在為醫學領域的學生、研究人員和從業者提供堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。本書緊密結閤醫學研究的實際需求，將統計學原理與電腦實驗技術相結閤，幫助讀者掌握分析醫學數據、解讀研究結果並進行科學決策的能力。 核心內容 本書分為兩個主要部分：醫學統計學理論和電腦實驗實踐。 第一部分：醫學統計學理論 這部分內容係統闡述瞭醫學統計學的基礎知識和核心概念。 統計學概述與研究設計： 統計學的定義與作用：深入講解統計學在醫學領域的地位和不可替代性，例如在疾病流行病學調查、藥物療效評價、診斷試驗驗證、臨床療效分析等方麵的關鍵作用。強調統計學是醫學研究的語言和工具，是科學嚴謹性的基石。 變量與數據類型：詳細介紹不同類型的變量（如分類變量、順序變量、數值變量）及其對應的度量尺度（如定類、定序、定距、定比），並解釋不同數據類型對統計方法選擇的影響。 抽樣方法與樣本代錶性：闡述隨機抽樣（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非隨機抽樣（如方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣）的原理、優缺點及適用場景。強調樣本代錶性對推斷總體特徵的重要性，以及偏倚的來源和避免方法。 研究設計的基本原則：介紹醫學研究設計的常見類型，如描述性研究（橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究）、實驗性研究（隨機對照試驗RCT）等。重點講解對照組、隨機化、盲法等關鍵要素如何減少偏倚，提高研究的內部效度和外部效度。 統計推斷的基本概念：引入總體參數與樣本統計量的概念，以及點估計和區間估計的原理。詳細解釋置信區間及其在醫學實踐中的解讀，例如如何通過置信區間評估藥物療效的範圍。 描述性統計： 集中趨勢的度量：講解均數、中位數、眾數等描述樣本集中趨勢的指標，並探討它們各自的適用條件和敏感性。例如，在偏態分布數據中，中位數比均數更能反映典型值。 離散趨勢的度量：介紹方差、標準差、全距、四分位距等描述數據分散程度的指標。解釋標準差在評估數據變異性和解讀正態分布時的重要性。 頻數分布與圖示：講解如何構建頻數錶、相對頻數錶，以及繪製直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖等統計圖錶來直觀展示數據分布特徵。強調圖錶在數據探索和結果展示中的作用。 百分位數與箱綫圖：介紹百分位數（如四分位數）在描述數據分布和識彆異常值方麵的應用，並詳細講解箱綫圖（Box Plot）的構成要素及其解讀，這對於比較不同組彆的數據分布非常有幫助。 概率論基礎與常見概率分布： 概率的基本概念：介紹概率的定義、性質、加法公式、乘法公式以及條件概率和獨立性。 二項分布與泊鬆分布：講解離散型概率分布在描述二分類事件發生次數（二項分布）或單位時間/空間內事件發生次數（泊鬆分布）時的應用，例如在疾病發病率、死亡率的概率計算中。 正態分布與相關概念：詳細闡述正態分布的特徵、標準正態分布及其應用。介紹Z分數（Z-score）在標準化數據和比較不同分布數據時的作用。 t分布、卡方分布和F分布：介紹這些在統計推斷中至關重要的概率分布，並簡要說明它們在參數估計和假設檢驗中的地位。 參數估計與假設檢驗： 參數估計：再次強調點估計和區間估計，並詳細講解如何根據樣本數據估計總體均數、比例等參數，以及置信區間的構建和解讀。 假設檢驗的基本原理：引入零假設（H0）和備擇假設（H1）的概念。詳細講解假設檢驗的步驟，包括建立假設、選擇統計量、確定檢驗水準（α）、計算P值、做齣統計決策。 單樣本與兩樣本均數檢驗：講解Z檢驗和t檢驗在比較單個樣本均數與已知值、或兩個獨立樣本均數之間的差異。 配對樣本t檢驗：介紹如何對配對數據（如同一受試者的治療前後數據）進行均數比較。 方差分析（ANOVA）：講解如何比較三個或三個以上獨立樣本均數是否存在顯著差異。詳細介紹單因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和應用。 比例的檢驗：介紹Z檢驗用於檢驗單個比例，以及卡方檢驗（χ² test）用於檢驗兩個或多個獨立樣本比例的差異（如2×2列聯錶、R×C列聯錶）。 非參數檢驗：在樣本不滿足參數檢驗的假設條件時，介紹秩和檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗）、符號秩檢驗（如Wilcoxon符號秩檢驗）等常用非參數檢驗方法。 相關與迴歸分析： 相關分析：介紹Pearson相關係數（r）用於度量兩個連續變量之間的綫性關係強度和方嚮，以及Spearman秩相關係數用於度量單調關係。講解相關係數的解讀和局限性。 簡單綫性迴歸：講解如何建立一個自變量和一個因變量之間的綫性迴歸模型，以預測因變量的值。介紹迴歸方程的構建、迴歸係數的解釋、模型擬閤優度（R²）的評價。 多重綫性迴歸：介紹如何納入多個自變量來預測因變量，探討控製混雜因素和識彆重要預測變量的方法。重點講解模型選擇、多重共綫性問題處理。 邏輯迴歸：專門講解用於因變量為二分類變量（如疾病狀態）的迴歸模型。介紹Odds、Odds Ratio（OR）及其在醫學研究中的應用，如評估暴露與疾病風險的關係。 生存分析： 生存分析的基本概念：介紹生存時間、刪失數據（censoring）的概念。 Kaplan-Meier生存麯綫：講解如何繪製和解讀Kaplan-Meier麯綫，以描述不同治療組或暴露組的生存率隨時間的變化。 Log-rank檢驗：介紹用於比較兩條或多條Kaplan-Meier生存麯綫之間是否存在統計學差異。 Cox比例風險模型：詳細介紹Cox模型，它允許在控製其他協變量的情況下，估計單個協變量對生存時間的影響。講解Hazard Ratio（HR）的意義。 其他重要統計方法： 樣本量估算：強調樣本量在醫學研究中的重要性，介紹不同研究設計和研究目的下的樣本量估算方法，例如基於均數、比例、關聯強度等進行估算。 多重比較問題：解釋在進行多次假設檢驗時，發生I類錯誤（假陽性）的概率會纍積，介紹Bonferroni校正、Holm校正等處理多重比較的方法。 診斷試驗評價：介紹敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）、陽性預測值（PPV）、陰性預測值（NPV）等評價診斷試驗性能的指標，並介紹ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic curve）及其AUC（Area Under the Curve）的意義。 第二部分：電腦實驗實踐 這部分內容注重將統計學理論應用於實際，通過電腦軟件演示和實踐操作，幫助讀者將知識轉化為技能。 統計軟件介紹與基本操作： 常用統計軟件：重點介紹當前醫學領域主流的統計分析軟件，如SPSS、R、Stata，並說明它們各自的特點、優缺點和適用領域。 數據管理與錄入：講解如何導入、導齣、清洗、轉換和管理醫學數據。包括變量的定義、數據編碼、缺失值處理、數據閤並與拆分等。 圖形化界麵與命令語言：結閤軟件特點，分彆介紹如何通過圖形化界麵（GUI）和命令語言（Command-line interface）進行數據分析，讓讀者理解兩種操作方式的互補性。 描述性統計的電腦實現： 使用軟件計算描述性統計量：演示如何在軟件中快速生成均數、標準差、中位數、百分位數等描述性統計量。 繪製統計圖錶：指導讀者使用軟件製作各種統計圖錶，如直方圖、散點圖、箱綫圖、柱狀圖、餅圖等，並講解圖錶的自定義和美化技巧，以更好地展示數據特徵。 參數估計與假設檢驗的電腦實現： 單樣本、兩樣本t檢驗及配對t檢驗：演示如何在軟件中輸入數據，選擇相應的檢驗選項，獲得檢驗統計量、P值和置信區間。 方差分析（ANOVA）：指導讀者進行單因素和多因素方差分析，解讀F檢驗結果，並進行事後多重比較（如Tukey檢驗）。 卡方檢驗與比例檢驗：演示如何對分類變量數據進行卡方檢驗，包括2×2列聯錶和R×C列聯錶分析，以及比例的Z檢驗。 非參數檢驗：演示如何選擇和執行常用的非參數檢驗，如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗等，特彆是在數據不滿足正態性假設時。 相關與迴歸分析的電腦實現： 計算相關係數：演示如何計算Pearson和Spearman相關係數，並生成相關係數矩陣。 進行簡單綫性迴歸：指導讀者建立簡單綫性迴歸模型，輸齣迴歸方程、迴歸係數、R²值，並進行模型診斷（如殘差分析）。 進行多重綫性迴歸：演示如何納入多個預測變量，進行模型選擇，並解釋迴歸係數的意義，同時處理多重共綫性問題。 進行邏輯迴歸：指導讀者建立邏輯迴歸模型，解釋OR值，並進行模型評估。 生存分析的電腦實現： 繪製Kaplan-Meier生存麯綫：演示如何輸入生存時間和事件狀態數據，生成Kaplan-Meier生存麯綫。 執行Log-rank檢驗：演示如何比較不同組彆的生存麯綫。 構建Cox比例風險模型：指導讀者構建Cox模型，評估各個協變量對生存風險的影響，並解釋HR值。 數據分析報告的撰寫： 結果的呈現：指導讀者如何清晰、準確地在報告中呈現統計分析結果，包括錶格、圖錶以及文字描述。 結果的解讀：強調不僅要報告統計結果，更重要的是對結果進行醫學意義上的解讀，並聯係研究問題進行討論。 規範的統計報告格式：介紹醫學期刊對統計分析報告的常見要求和規範。 本書特色 理論與實踐的完美結閤：本書在講解統計學理論的同時，緊密結閤電腦實驗，讓讀者“知其然，更知其所以然”，能夠真正運用統計學工具解決實際問題。 案例豐富，貼近醫學：本書選用的案例均來源於真實的醫學研究，涵蓋瞭流行病學、臨床試驗、基礎研究等多個領域，使讀者能夠更直觀地理解統計方法的應用。 循序漸進，易於理解：從基礎概念到高級方法，本書的章節安排邏輯清晰，內容由淺入深，適閤不同水平的讀者。 關注最新發展：第4版在內容上進行瞭更新和充實，加入瞭近年來醫學統計學領域的重要進展和常用軟件的最新操作技巧。 強調統計思維：本書不僅教授具體的統計方法，更注重培養讀者的統計思維能力，即如何科學地設計研究、收集數據、分析數據並客觀地解讀結果。 適用讀者 醫學院校學生：包括本科生、碩士生、博士生，是學習醫學統計學必不可少的教材。 醫學研究人員：需要運用統計學方法進行科研設計、數據分析和論文撰寫的科研工作者。 臨床醫生：希望更深入理解和評價醫學文獻，以及在臨床實踐中進行數據分析的醫生。 公共衛生專業人員：從事疾病監測、健康評估和流行病學調查的專業人士。 其他相關領域的從業者：如生物醫學工程師、藥學研究人員等，都需要掌握醫學統計學的知識。 總結 《醫學統計學與電腦實驗》（第4版）是一本全麵、實用且與時俱進的醫學統計學教材。通過係統講解統計學理論，並輔以大量的電腦實驗操作指導，本書能夠幫助讀者在醫學研究和實踐中，掌握紮實的統計分析能力，提升科研水平和臨床決策的科學性，最終為醫學事業的發展貢獻力量。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次學術會議上偶然聽彆人推薦瞭這本《醫學統計學與電腦實驗（第4版）》。當時我正在為一項迴顧性研究苦惱，數據收集瞭不少，但如何進行有效的統計分析卻一籌莫展，感覺自己像是站在一座數據的迷宮裏，不知所措。這位同行非常熱情地嚮我介紹瞭這本書，說它不僅講解瞭統計學的基礎理論，還結閤瞭實際的電腦操作，能幫助讀者一步步掌握數據分析的技巧。我當時就産生瞭濃厚的興趣，會後立刻找來這本書。拿到書後，我最先關注的是它在案例分析方麵的設計。我一直覺得，理論再好，如果不能與實際案例相結閤，就很難真正理解和掌握。這本書在這方麵做得相當不錯，它選取瞭許多醫學領域常見的統計問題作為案例，並詳細地演示瞭如何運用統計學方法來解決。而且，它還介紹瞭使用SPSS等軟件進行數據分析的操作步驟，這對我來說簡直是雪中送炭。我希望能通過這本書，真正學會如何運用這些工具，讓我的研究不再是“紙上談兵”，而是能有紮實的統計學支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入科研領域的研究生，對於醫學統計學一直感到非常頭疼。在學校的課程中，雖然學習瞭一些基礎的統計學理論，但麵對真實的數據時，總是感覺無從下手，也不知道該使用哪些統計方法，更彆提如何操作軟件瞭。《醫學統計學與電腦實驗（第4版）》這本書，是我導師推薦的，他說這本書非常實用，能夠幫助我們掌握實際的數據分析技能。我拿到書後，就被其結構和內容吸引瞭。它不僅講解瞭統計學的基本原理，還詳細介紹瞭如何使用SPSS等統計軟件進行數據分析，並且有大量的案例分析，這讓我感覺學起來不會那麼枯燥。我特彆期待書中的電腦實驗部分，希望能夠通過動手操作，真正理解統計方法的應用場景和注意事項。如果這本書能夠讓我從一個對統計學感到迷茫的學生，變成一個能夠獨立完成課題組數據分析任務的研究生，那我就覺得這本書的價值是巨大的，也希望通過這本書，能夠為我今後的科研之路打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我一直對醫學統計學這門學科懷有敬畏之心，總覺得它是一門需要深厚數學功底的學科。但作為一名在臨床一綫工作的醫生，我深知掌握統計學知識對於提升科研能力和解讀文獻的重要性。偶然間，我聽說瞭《醫學統計學與電腦實驗（第4版）》這本書，並瞭解到它在醫學統計學教學領域的良好口碑。我一直希望能找到一本既能係統講解統計學理論，又能結閤實際操作指導的書籍，這本書恰好滿足瞭我的需求。我特彆欣賞它將理論與實踐相結閤的編排方式，通過電腦實驗來加深對統計學概念的理解，這對於我這樣學習能力相對較弱的人來說，無疑是一條更平坦的學習之路。我期待這本書能夠用通俗易懂的語言，將復雜的統計概念闡釋清楚，並提供詳實的案例和操作步驟，讓我能夠從零開始，逐步掌握醫學統計學這門重要的學科，並能夠將所學知識運用到實際的科研工作中。

评分☆☆☆☆☆

《醫學統計學與電腦實驗（第4版）》這本書，我拿到手的時候，其實挺糾結的。一方麵，我一直覺得統計學這玩意兒離我有點遠，平時接觸的都是病例和治療方案，公式符號一大堆，總覺得有點高深莫測。另一方麵，又知道現代醫學研究離不開數據分析，如果不懂統計，很多文獻都看不懂，更彆說自己開展一些基礎的研究瞭。這本書的名字聽起來就挺務實的，醫學統計學跟電腦實驗結閤，感覺比純理論的統計學更容易上手一些。我打開第一頁，看到目錄的時候，心裏還是有點打鼓，但再往後看，發現裏麵的案例講解和圖示都挺清晰的，不像我之前看的一些教材，上來就是一堆公式嚇唬人。我特彆期待後麵關於SPSS或者R語言的實驗部分，希望能夠真的通過動手操作，把那些統計概念給活化起來，不再隻是冰冷的數字和符號，而是能真正用它們來解決醫學問題。這本書的印刷質量也還不錯，紙張摸起來挺舒服的，排版也比較大方，看起來不會眼睛疲勞，這對於我這種需要長時間看書學習的人來說，也是一個加分項。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當初選擇《醫學統計學與電腦實驗（第4版）》這本書，很大程度上是因為它的“電腦實驗”這四個字。作為一名臨床醫生，我們日常接觸更多的是病人，對於復雜的統計軟件和編程語言，總覺得隔瞭一層。但隨著醫學研究的不斷深入，特彆是大數據時代的到來，不懂得如何處理和分析數據，真的會讓我們在學術研究上處於劣勢。這本書的名字一下子就擊中瞭我的痛點，我希望能通過這本書，能夠真正掌握一些實用的數據分析工具，比如SPSS或者R語言。我希望它裏麵的案例能夠非常貼近臨床實際，能夠讓我感覺到，我學到的統計知識是能夠直接應用到我的日常工作和研究中的。我非常期待這本書能夠提供清晰、易懂的操作指南，讓我能夠一步步跟著做，而不是看完理論之後，還是不知道該如何下手。如果這本書能讓我從一個對統計軟件一竅不通的人，變成一個能夠獨立完成基本數據分析的人，那我就覺得這本書的價值就非常大瞭。