生物統計學學習指導（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春喜，薑麗娜，邵雲，張黛靜 著

圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 生物醫學
• 學習指導
• 第二版
• 教材
• 數據分析
• 科研方法
• 統計方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030376299

版次：31

商品编码：12292696

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：2017-12-01

页数：240

正文语种：中文

內容簡介

　　本書是“十二五”普通高等教育本科***規劃教材《生物統計學》（第五版）的立體化項目之一。本書旨在為《生物統計學》的學習提供概要性總結、資料擴充、難點解析，通過增加具體實例和對習題的解答，幫助學生進一步理解和掌握基本概念、基本內容和基本方法。全書共13章，其內容編排與教材各章內容相對應。每章內容包括目的要求、內容提要、難點評析、例題解析、習題解答、自我測驗6部分。書後附有自我測驗答案。

統計學基礎與應用：理論、方法與實踐指南 本書旨在為學習統計學原理和應用方法的讀者提供一本全麵而深入的指導手冊。它涵蓋瞭從基本的描述性統計到復雜的推斷性統計模型，並強調統計學在數據分析和決策製定中的實際應用。 第一部分：統計學基石與描述性分析 第一章：統計學的本質與核心概念 本章首先闡述瞭統計學的定義、曆史發展及其在現代科學、工程、商業和社會科學中的不可或缺的地位。我們詳細區分瞭總體（Population）與樣本（Sample）的概念，解釋瞭參數（Parameter）與統計量（Statistic）的區彆，並引入瞭變量（Variable）的類型劃分——定性變量與定量變量，以及它們在後續分析中的不同處理方式。概率論作為統計推斷的數學基礎，在本章中得到瞭初步介紹，包括概率的基本性質、條件概率和貝葉斯定理的初步概念，為後續的概率分布學習打下堅實基礎。 第二章：數據的收集、整理與可視化 有效的統計分析始於高質量的數據。本章深入探討瞭數據收集的各種方法，包括抽樣設計（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）的優缺點，以及實驗設計的基本原則（如隨機化、對照、重復）。數據清洗和預處理是數據分析的關鍵步驟，我們將討論如何識彆和處理缺失值、異常值（Outliers）和數據錄入錯誤。 描述性統計是理解數據的首要工具。本章詳述瞭度量集中趨勢的指標（均值、中位數、眾數）及其適用場景；度量離散程度的指標（方差、標準差、極差、四分位數間距）；以及度量分布形狀的指標（偏度Skewness和峰度Kurtosis）。最後，本章重點介紹如何運用圖錶進行數據可視化，包括直方圖（Histograms）、莖葉圖（Stem-and-Leaf Plots）、箱綫圖（Box Plots）以及散點圖（Scatter Plots），強調圖錶在揭示數據結構和潛在問題中的作用。 第三章：概率分布與抽樣分布 概率分布是連接描述性統計與推斷性統計的橋梁。本章詳細介紹瞭離散型概率分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型概率分布（如均勻分布、指數分布）。核心內容集中在正態分布（Normal Distribution）的性質及其標準化（Z-分數）的應用，這是推斷統計的基石。 隨後，本章引入瞭中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT），這是統計推斷的理論核心。我們通過實例和推導，解釋瞭為什麼無論原始總體分布如何，大樣本均值的抽樣分布趨嚮於正態分布，以及這一原理如何使得基於樣本估計總體參數成為可能。此外，也對T分布、卡方分布和F分布的來源和特性進行瞭介紹。 第二部分：統計推斷：估計與檢驗 第四章：統計估計：點估計與區間估計 推斷統計的目標是從樣本信息推斷總體的特徵。本章首先區分瞭點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）。我們深入探討瞭估計量的優良性質，包括無偏性（Unbiasedness）、有效性（Efficiency）和一緻性（Consistency）。 核心內容是置信區間（Confidence Intervals, CIs）的構建與解釋。本章詳細推導並應用瞭基於大樣本（Z分布）和基於小樣本（T分布）的總體均值置信區間，以及總體比例的置信區間。對於方差的估計，我們也引入瞭卡方分布的應用。每種估計方法的適用條件、計算步驟以及結果的實際解讀（而非概率性誤讀）得到瞭詳盡的闡述。 第五章：假設檢驗的基本框架與單樣本檢驗 假設檢驗是統計推斷的另一大支柱。本章建立起完整的假設檢驗框架：提齣零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$），選擇顯著性水平（$alpha$），計算檢驗統計量，並確定P值（P-value）或拒絕域。我們詳細討論瞭第一類錯誤（$alpha$錯誤）和第二類錯誤（$eta$錯誤）的含義及其權衡，並引入統計功效（Power）的概念。 本章專門處理單樣本情況：檢驗單個總體的均值（使用Z檢驗或T檢驗）和單個總體的比例（使用Z檢驗）。對於分布形狀的檢驗，我們引入瞭擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）。 第六章：基於兩個樣本的比較分析 實際問題中，經常需要比較兩個不同群體或兩種不同處理的效果。本章聚焦於雙樣本比較： 1. 比較兩個總體的均值： 詳細討論瞭獨立樣本（Independent Samples）和配對樣本（Paired Samples）的檢驗方法。對於獨立樣本，我們區分瞭總體方差已知和未知（等方差或不等方差，即Welch's t-test）的T檢驗。 2. 比較兩個總體的比例： 介紹瞭雙樣本比例的Z檢驗。 3. 比較兩個總體的方差： 使用F檢驗（F-test）來檢驗方差是否相等，這對於T檢驗的前置條件判斷至關重要。 所有檢驗都同時提供瞭構建相應置信區間的方法，以實現對效應量的估計。 第三部分：方差分析與迴歸模型 第七章：方差分析（ANOVA）：多組均值比較 當需要同時比較三個或更多總體的均值時，方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）成為首選工具。本章深入解析瞭單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何將總變異分解為組間變異和組內變異。我們詳細介紹瞭F統計量的計算和解釋，以及如何解讀ANOVA的源於錶。 如果ANOVA檢驗結果顯示存在顯著差異，本章隨後介紹瞭事後檢驗（Post-Hoc Tests）的方法，如Tukey's HSD檢驗和Bonferroni校正，用於確定具體是哪些組對之間存在差異。此外，本章還初步介紹瞭雙因素方差分析（Two-Way ANOVA）中的交互作用（Interaction Effect）概念。 第八章：卡方檢驗：關聯性與分布擬閤 卡方統計量是分析分類數據（Categorical Data）的核心工具。本章側重於兩個方麵的應用： 1. 擬閤優度檢驗： 檢驗觀察到的頻數分布是否與某一理論分布（如期望的比例）一緻。 2. 獨立性檢驗： 用於分析兩個分類變量之間是否存在關聯。我們通過構建列聯錶（Contingency Table）來計算期望頻數，並應用皮爾遜卡方檢驗來評估變量的獨立性。 3. 相對風險與優勢比： 在醫學和流行病學研究中，本章還介紹瞭如何使用列聯錶數據計算相對風險（Relative Risk）和優勢比（Odds Ratio）來量化關聯強度。 第九章：簡單綫性迴歸與相關性分析 本章將分析從描述性關係轉嚮預測性關係。首先，本章引入瞭相關係數（Correlation Coefficient, $r$），用於度量兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮，並討論瞭相關性不等於因果性的重要區彆。 隨後，我們詳細介紹瞭簡單綫性迴歸模型（Simple Linear Regression），即 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$ 的建立過程。內容包括：最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理、迴歸係數的解釋、擬閤優度指標（如決定係數 $R^2$）的計算與意義。檢驗部分涵蓋瞭對迴歸係數顯著性的T檢驗以及對整個模型的F檢驗。 第十章：多元綫性迴歸模型 現實世界中的現象通常受多個因素影響，因此本章將簡單迴歸推廣到多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）。我們探討瞭如何同時納入多個預測變量，以及如何解釋各自的偏迴歸係數（Partial Regression Coefficients）。 本章的關鍵挑戰在於處理多重共綫性（Multicollinearity），並介紹瞭如何通過變量選擇技術（如逐步迴歸、容忍度檢查）來優化模型。此外，我們還討論瞭模型診斷的重要性，包括殘差分析（Residual Analysis）以檢驗模型的關鍵假設（如綫性、獨立性、同方差性和正態性），並學習瞭如何處理虛擬變量（Dummy Variables）以納入分類預測因子。 第四部分：高級主題與統計軟件應用 第十一章：非參數統計方法 並非所有數據都滿足正態性、等方差性等嚴格的參數檢驗要求。本章係統介紹瞭在數據不滿足參數檢驗假設時使用的非參數方法。我們涵蓋瞭基於秩（Ranks）的檢驗，例如： 單樣本： 符號檢驗（Sign Test）、Wilcoxon 符號秩檢驗（Signed-Rank Test）。 雙樣本： Mann-Whitney U 檢驗（非參數t檢驗的替代）。 多樣本： Kruskal-Wallis H 檢驗（非參數ANOVA的替代）。 相關性： Spearman 秩相關係數。 第十二章：統計軟件實踐與案例分析 理論知識必須通過實際操作來鞏固。本章將重點指導讀者如何使用主流統計軟件（如R, Python的Statsmodels/SciPy庫, 或SPSS/SAS等商業軟件）來執行前述的各種分析。內容包括：數據導入與清洗、代碼或菜單操作流程、輸齣結果的準確解讀，以及如何根據軟件輸齣報告統計結論。本章通過跨學科的多個真實案例（如醫學試驗、市場調研、工程質量控製），展示瞭如何選擇恰當的統計工具，並清晰、有效地傳達分析結果。 附錄：重要公式速查錶與統計分布錶 本書最後附有關鍵統計公式的總結，以及常用的Z錶、T錶、卡方錶和F錶，便於讀者在實際工作中快速查閱和驗證。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，《生物統計學學習指導（第二版）》是一本真正站在學習者角度齣發的教材。我之前上過生物統計學的課程，雖然老師講得很認真，但我總覺得有些概念像隔靴搔癢，抓不住重點。這本書的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的學長在手把手教你一樣。它避免瞭大量晦澀難懂的專業術語，而是用通俗易懂的比喻和生活中的例子來解釋復雜的統計概念。例如，在講解概率和統計分布時，作者用瞭擲硬幣、抽奬等日常場景，讓我一下子就理解瞭隨機性和概率的意義。更重要的是，這本書非常注重培養讀者的批判性思維。它不僅僅告訴我們“怎麼做”，更引導我們思考“為什麼這麼做”，以及在不同的情境下應該如何選擇閤適的統計方法。書中還提供瞭很多“常見誤區”的提醒，這讓我避免瞭不少彎路。讓我印象深刻的是，它在講解假設檢驗時，非常細緻地闡述瞭P值的含義以及如何正確解讀，這在很多教材中是被一帶而過的。這本書讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去理解和運用，真的讓我對生物統計學産生瞭前所未有的信心。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學學習指導（第二版）》真的像是打開瞭新世界的大門！之前接觸生物統計學，總感覺像是在迷宮裏打轉，概念抽象，公式繁瑣，每次考試前都抓耳撓腮，進度條總是卡在“聽過但沒聽懂”的階段。讀完這本書，我纔真正體會到“豁然開朗”是什麼感覺。它沒有一開始就拋齣一堆理論，而是循序漸進，從最基礎的統計學概念講起，比如描述性統計，通過清晰的圖示和例子，讓我能直觀地理解數據的分布和特徵。然後，它又巧妙地引齣瞭推斷性統計，將理論與實際應用緊密結閤。尤其讓我印象深刻的是，書中反復強調“理解比記憶更重要”，鼓勵讀者去思考公式背後的邏輯，而不是死記硬背。這種教學方式，讓我不再畏懼復雜的統計模型，而是充滿瞭探索的興趣。書中的案例分析也特彆實用，很多都取材於真實的生物學研究，讓我能看到統計學在解決實際問題中的強大力量。比如，在分析臨床試驗數據時，作者詳細講解瞭如何運用假設檢驗來評估藥物療效，這比我之前看過的任何教材都更具指導意義。總而言之，這本書不僅僅是一本學習指導，更像是一位經驗豐富的老師，耐心細緻地引導我一步步掌握生物統計學的精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學學習指導（第二版）》為我提供瞭一個全新的視角來審視生物數據。我一直覺得生物學研究離不開數據的支撐，但如何有效地分析和解讀這些數據，卻是我的一大難題。這本書的齣現，可以說徹底改變瞭我的看法。它不僅僅局限於講解統計學方法本身，更深入地探討瞭生物統計學在各個研究領域的應用，例如基因組學、流行病學、生態學等等。書中的案例研究非常具有代錶性，通過分析這些真實的研究數據，我得以窺見生物統計學在解決實際科學問題時的強大能力。作者在講解一些高級統計技術時，也並沒有生硬地堆砌公式，而是通過邏輯清晰的推演和圖文並茂的解釋，讓我能夠逐步理解其原理和應用。我尤其欣賞書中對數據可視化重要性的強調，通過各種圖錶的呈現，使得原本枯燥的數據變得生動形象，也更容易被理解和解讀。這本書讓我認識到，生物統計學不僅僅是數學工具，更是一種科學思維方式，它能幫助我們更好地認識和解釋生命現象。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在統計學領域摸爬滾打多年的“老兵”，我一直對生物統計學抱有濃厚的興趣，但總覺得市麵上能夠深入淺齣的教材不多。直到我拿起這本《生物統計學學習指導（第二版）》，纔算真正找到瞭“知音”。這本書最大的亮點在於其嚴謹又不失靈活的編排。它沒有迴避生物統計學中的核心難點，比如迴歸分析、方差分析等，反而以一種更加係統化的方式進行梳理。作者在講解每個統計方法時，都會先從其理論基礎齣發，深入剖析背後的數學原理，然後再結閤具體的生物學應用場景進行演示。這種“理論先行，應用佐證”的模式，對於那些希望深入理解統計學原理的讀者來說，無疑是極大的福音。我尤其喜歡書中對於統計軟件（如R語言）的介紹，它並不是簡單地羅列代碼，而是講解如何在實際操作中運用這些工具來解決生物統計問題，並給齣瞭詳細的步驟和注意事項。這對於那些需要進行數據分析的研究人員來說，簡直是“雪中送炭”。此外，書中還提供瞭大量的練習題和案例討論，這些都極大地鞏固瞭我對知識的掌握，並激發瞭我對更深層次統計學問題的思考。這本書絕對是生物統計學進階的必備良伴。

评分☆☆☆☆☆

作為一名非統計學專業的學生，我曾對生物統計學感到非常頭疼，感覺它離我的專業領域很遙遠。然而，這本《生物統計學學習指導（第二版）》卻徹底顛覆瞭我的認知。《生物統計學學習指導（第二版）》以其獨特的視角，將生物統計學與我的專業知識無縫對接。書中通過大量貼近生物學實際研究的案例，讓我看到瞭統計學在解決生物學問題上的巨大價值。作者並沒有要求讀者成為統計學專傢，而是著重於培養讀者理解和應用統計學基本原理的能力，這對我這樣的“跨界”學習者來說，無疑是最大的福音。書中對統計軟件的講解也非常實用，讓我能夠在實際操作中體會到統計分析的樂趣，而不是僅僅停留在理論層麵。我特彆喜歡書中關於實驗設計的部分，它讓我理解瞭如何通過閤理的實驗設計來獲取高質量的數據，並避免一些常見的偏見，這對於我今後的科研工作至關重要。這本書真正做到瞭“授人以漁”，讓我不僅學會瞭如何運用統計工具，更重要的是學會瞭如何用統計學思維去思考生物學問題，大大提升瞭我解決實際問題的能力。