生物医学研究的统计方法（附赠CD光盘1张） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

方积乾 著

图书标签:

• 生物统计
• 医学统计
• 生物医学研究
• 统计方法
• 数据分析
• 医学研究
• 统计学
• 科研方法
• CD-ROM
• 健康科学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040208412

版次：1

商品编码：10000593

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-06-01

用纸：胶版纸

页数：604

正文语种：中文

附件：CDROM

编辑推荐

　　《生物医学研究的统计方法》可以作为研究生、本科生教材，也可作为医生、护士、教师、编辑和管理者的自学用书。

内容简介

　　《生物医学研究的统计方法》鉴于国内外生物医学论文普遍存在统计学缺陷的严峻局面，一批长期投身科研、热爱教学，战斗在一线的医学统计学教授们合作编写了这本新型的教科书。依据国际学术界对生物医学论文的统计学要求精选内容，以实际问题的“原型”为中心组织统计学概念和方法的教学。全书分三篇26章：基础篇介绍统计学的思维逻辑与基本方法，应用篇进一步传授全面解决实际问题的本领，专题篇介绍生物医学研究若干热点领域常用的统计方法。每章在传授统计学知识之后，均设“结果报告”（中英文对照）、“案例辨析”、“电脑实验”、“常见疑问与小结”和“思考与练习”等5个节目。附录中有统计软件SPSS和Excel的简介。随书附送一片光盘，内有“电脑实验”的程序和输出、“案例辨析”以及“思考与练习”的参考答案。

作者简介

　　方积乾，教授，1939年7月6日生于上海，祖籍浙江镇海。1961年获复旦大学数学学士学位，1982年至1985年在加利福尼亚大学伯克利分校，师从蒋庆琅教授，研究生命现象的随机过程模型，获生物统计学博士。1985年在北京医科大学由讲师直接提升为教授。1991年至今，中山医科大学（现为中山大学）公共卫生学院教授、主任、博士导师。国际生物统计学会中国组负责人；中国卫生统计学会副会长、广东省卫生统计学会会长。

内页插图

目录

一、基础篇
1　绪论
1.1　为什么要学习统计学
1.2　生物医学数据的来源与类型
1.3　常用的基本概念
1.4　统计工作贯穿医学研究的全过程
1.5　结果报告
1.6　案例辨析
1.7　电脑实验
1.8　常见疑问与小结
思考与练习

2　统计描述
2.1　定量资料的统计描述
2.2　定性资料的统计描述
2.3　常用统计图表
2.4　结果报告
2.5　案例辨析
2.6　电脑实验
2.7　常见疑问与小结
思考与练习

3　概率分布
3.1　正态分布
3.2　二项分布
3.3　Poisson分布
3.4　结果报告
3.5　案例辨析
3.6　电脑实验
3.7　常见疑问与小结
思考与练习

4　参数估计
4.1　抽样分布与标准误
4.2　z分布与t分布
4.3　总体参数的估计
4.4　结果报告
4.5　案例辨析
4.6　电脑实验
4.7　常见疑问与小结
思考与练习

5　假设检验
5.1　假设检验的基本思想
5.2　假设检验的步骤
5.3　单组样本资料的假设检验
5.4　假设检验的两类错误
5.5　结果报告
5.6　案例辨析
5.7　电脑实验
5.8　常见疑问与小结
思考与练习

6　两样本定量资料的比较
6.1　两组独立样本的比较
6.2　配对设计定量资料的比较
6.3　两组Poisson分布资料的比较
6.4　结果报告
6.5　案例辨析
6.6　电脑实验
6.7　常见疑问与小结
思考与练习

7　多组定量资料的比较
7.1　单因素方差分析
7.2　多个样本均数的两两比较
7.3　Kruska1-Wa11is检验
7.4　结果报告
7.5　案例辨析
7.6　电脑实验
7.7　常见疑问与小结
思考与练习

8　定性资料的比较
8.1　定性资料案例及比较原理
8.2　两组二分类资料比较
8.3　独立的多组二分类资料比较
8.4　独立的多组多分类资料比较
8.5　结果报告
8.6　案例辨析
8.7　电脑实验
8.8　常见疑问与小结
思考与练习

9　关联性分析
9.1　概述
9.2　两个连续型随机变量间的相关分析
9.3　两个分类变量间的关联分析
9.4　结果报告
9.5　案例辨析
9.6　电脑实验
9.7　常见疑问与小结
思考与练习

10　简单线性回归分析
10.1　概述
10.2　简单线性回归模型
10.3　结果报告
10.4　案例辨析
1O.5　电脑实验
10.6　常见疑问与小结
思考与练习

11　多重线性回归分析
11.1　概述
11.2　多重线性回归模型
11.3　多重线性回归的应用
11.4　结果报告
11.5　案例辨析
11.6　电脑实验
11.7　常见疑问与小结
思考与练习

二、应用篇
12　实验设计
12.1　实验设计的概念
12.2　实验设计的三要素
12.3　实验设计的四原则
12.4　实验设计类型
12.5　结果报告
12.6　案例辨析
12.7　电脑实验
12.8　常见疑问与小结
思考与练习

13　临床试验设计
13.1　临床试验前的必要准备
13.2　药物I期临床试验
13.3　药物Ⅱ期临床试验
13.4　药物Ⅲ期临床试验
13.5　结果报告
13.6　案例辨析
13.7　电脑实验
13.8　常见疑问与小结
思考与练习

14　调查设计
14.1　概述
14.2　调查表的设计
14.3　调查问卷的评价
14.4　凋查研究的步骤与资料收集方式
14.5　调查研究分类
14.6　调查设计类型
14.7　调查研究的抽样方法
14.8　调查实施中的质量控制
14.9　调查研究中的伦理问题
14.10　结果报告
14.11　案例辨析
14.12　电脑实验
14.13　常见疑问与小结
思考与练习

15　样本含量估计
15.1　基本概念
15.2　比较定量资料均值时样本含量的估计
15.3　比较定性资料样本频率时样本含量估计
15.4　简单线性相关分析时样本含量估计
15.5　抽样调查设计时样本含量估计
15.6　比较定量资料样本均值时检验功效的估计
15.7　比较定性资料样本频率时检验功效估计
15.8　简单线性相关分析时检验功效估计
15.9　结果报告
15.10　案例辨析
15.11　电脑实验
15.12　常见疑问与小结
思考与练习

16　随机区组设计和析因设计资料的分析
16.1　随机区组设计资料的方差分析
16.2　随机区组设计资料的多重比较
16.3　方差齐性检验
16.4　随机区组设计资料的秩和检验
16.5　析因设计资料的方差分析
16.6　结果报告
16.7　案例辨析
16.8　电脑实验
16.9　常见疑问与小结
思考与练习

17　重复测量设计和交叉设计资料的分析
17.1　重复测量定量资料的分析
17.2　交叉设计资料的分析
17.3　结果报告
17.4　案例辨析
17.5　电脑实验
17.6　常见疑问与小结
思考与练习

18　1ogistic回归
18.1　单自变量1ogistic回归
18.2　多自变量1ogistic回归
18.3　条件1ogistic回归
18.4　结果报告
18.5　案例辨析
18.6　电脑实验
18.7　常见疑问与小结
思考与练习

19　生存分析
19.1　概述
19.2　生存率估计
19.3　生存曲线比较
19.4　cox比例风险回归模型
19.5　结果报告
19.6　案例辨析
19.7　电脑实验
19.8　常见疑问与小结
思考与练习

20　对数线性模型在高维列联表资料分析中的应用
20.1　概述
20.2　模型构建原理
20.3　结果报告
20.4　案例辨析
20.5　电脑实验
20.6　常见疑问与小结
思考与练习

三、专题篇
21　多元统计方法简介
21.1　聚类分析
21.2　判别分析
21.3　主成分分析
21.4　因子分析
21.5　案例辨析
21.6　电脑实验
21.7　常见疑问与小结
思考与练习
参考文献

22　时间序列分析
22.1　时间序列的分解
22.2　指数平滑法
22.3　AR1MA模型
22.4　时间序列的频域分析
22.5　结果报告
22.6　案例辨析
22.7　电脑实验
22.8　常见疑问与小结
思考与练习
参考文献

23　遗传数据基因定位的统计方法
23.1　基本概念
23.2　连锁分析
23.3　关联分析
23.4　结果报告
23.5　案例辨析
23.6　电脑实验
23.7　常见疑问与小结
思考与练习
参考文献

24　基因表达谱分析的生物信息学方法
24.1　基因芯片简介
24.2　数据标准化过程中的统计学方法
24.3　应用基因芯片数据进行模式分类
24.4　特征基因挖掘新方法
24.5　应用基因芯片数据进行聚类分析
24.6　ArrayToo1s软件应用
24.7　结果报告
24.8　案例辨析
24.9　电脑实验
24.10　常见疑问与小结
思考与练习
参考文献

25　Meta分析
25.1　Meta分析的基本概念
25.2　Meta分析的步骤与方法
25.3　Meta分析的偏倚及其控制
25.4　Meta分析的常用统计软件
25.5　结果报告
25.6　案例辨析
25.7　电脑实验
25.8　常见疑问与小结
思考与练习
参考文献

26　医学论文的统计学报告要求
26.1　规范医学论文统计学报告的目的和作用
26.2　医学研究的科学思维
26.3　医学论文统计学报告的一般要求
26.4　温哥华格式对统计学报告的要求
26.5　统计学常用符号与术语
26.6　国外的CONSORT声明
26.7　国内.RCT论文的统计学报告自查清单
26.8　其他类型论文的统计学报告要求简介
26.9　结果报告
26.10　案例辨析
26.11　常见疑问与小结
思考与练习
参考文献
附录A　SpSS统计软件入门
附录B　Exce1统计功能简介
附录C　统计用表
表C1　标准正态分布（Z一分布）密度曲线下的面积(雪(z）值）
表C2　t分布界值表
表C3　百分率的置信区间
表C4　Poisson分布且的置信区间
表C5　y。分布界值表
表C6　F分布界值表
表C7　秩和检验用H界值表
表C8　配对符号秩和检验用丁界值表
表C9　秩和检验用T界值表
表C10　Wi1eoxon符号秩检验统计量分位数表
表C11　相关系数(Pearson）检验界值表
表C12　等级相关系数检验界值表
表C13　单组样本(或配对比较）均数检验时所需样本含量
表C14　单组样本率检验时所需样本含量(单侧）
表C15　单组样本率检验时所需样本含量(双侧）
表C16　两组样本均数检验时所需样本含量
表C17　两组样本率检验时所需样本含量(单侧）
表C18　两组样本率检验时所需样本含量(双侧）
表C19　多组样本均数检验时所需样本含量
表C20　A值表(多组样本率检验时所需样本含量估计用）
表C21　估计单组或配对设计差值的总体平均值时所需样本含量
表C22　单组与配对设计总体概率区间估计时所需样本含量
表C23　M界值表(P-O.05）
索引

精彩书摘

13.3.3 多中心临床试验
多中心临床试验是指由一个或几个主要研究者总负责，多个研究单位合作，按同一临床研究方案同时进行的临床试验。主要研究者所在的单位为组长单位。
多中心试验可以在较短的时间内搜集研究所需的受试者，且搜集的受试者范围广，用药的临床条件广泛，试验的结果对将来的应用更具代表性。
多中心试验必须在统一组织领导下，按一个共同制定的研究方案开展临床试验。多中心试验要求各中心研究人员明确研究目的，采用相同的试验方法，试验前人员应统一培训，试验过程要进行质量监控。当主要指标易受主观影响时，需进行一致性检验。若各中心实验室化验结果有较大差异或参考值范围不同，需采取措施取得一致，如统一由中心实验室检验或进行检验方法和步骤的统一培训以及定期的一致性测定。以实验室指标作为主要指标时，这尤为重要。每个中心内，受试者的组间比例应与总样本中受试者的组间比例大致相同，以保证各中心均衡可比。
假定“A脂”Ⅱ期临床试验在北京、广州、上海和西安四家医院进行，北京的医院作为组长单位，那么临床试验方案将由北京的主要研究者负责撰写，然后经过四家医院的所有研究者共同讨论修改，最后经过该项目负责单位的伦理委员会讨论，方案才能最终定稿。
13.3.4 盲法和双盲临床试验的操作步骤
临床试验根据设盲的程度分为双盲、单盲。不设盲的试验称为开放试验。盲法的实施应符合有关法规的要求。如条件许可，应采用双盲试验，尤其在试验的主要变量易受主观因素干扰时。如果双盲不可行，则应考虑单盲试验。采用盲法或开放试验均应制定相应的控制试验偏倚的措施，使已知的偏倚来源达到最小。例如，采用信封随机法入选受试者，参与疗效与安全性评判的研究者在试验过程中尽量处于盲态。如果不设盲，必须在试验方案中说明理由以及通过其他方法使偏倚达到最小的措施。
双盲临床试验的原则应自始至终地贯彻于整个试验之中。从随机数的产生、编制盲底（blind codes）、试验用药品的编码、受试者人组用药、研究者记录试验结果和作出评价、监察员进行检查、数据管理直至统计分析，都必须保持盲态。监察员必须自始至终地处于盲态。如果发生了任何非规定情况所致的盲底泄露，并影响了该试验结果的客观性，则该试验将被视作无效。
双盲试验需要申办者、研究者、生物统计学专业人员、药品监督管理的行政人员制定严格的操作规范。双盲临床试验通常按照以下步骤操作：
（1）处理编码的产生处理编码又称为盲法编码，是用随机化方法写出的受试者所接受处理（在交叉试验中为处理顺序）的随机安排。
……

前言/序言

　　医学统计学是当今医学各专业的必修课程之一，更是研究生不可不学的一门基础课。即使从事一线工作的医护人员，在其日常工作中，也少不了要借助统计学思维和知识阅读文献，总结经验，各类医疗卫生单位的管理干部和研究人员更是如此。一般来说，医科类学生与理工科类学生的不同之处在于前者不习惯抽象思维，对复杂的数学公式、符号和数据缺乏兴趣，从而使统计学的“教”和“学”双方都有困难。但由于一些资深教授不断探索教学方法，积累经验，终于使以往学生感到枯燥乏味、计算繁杂的医学统计学变得生动活泼甚至是一种享受的课程。

探索生命奥秘的基石：理解与应用生物医学研究中的统计学 生物医学研究，作为人类对抗疾病、提升生命质量的重要前沿，其严谨性与精确性不言而喻。然而，在浩瀚的数据海洋中，如何提炼出有价值的信息，如何做出可靠的结论，如何有效地验证假说，都离不开强大的统计学工具。《生物医学研究的统计方法》一书，正是为广大生物医学研究者量身打造的权威指南，它将统计学的严谨性与生物医学的实践性深度融合，为研究者提供一套系统、全面且易于理解的统计学知识体系。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是着眼于生物医学研究的实际需求，深入浅出地讲解统计学在各个研究环节中的应用。从基础的数据描述与可视化，到复杂的假设检验与模型构建，再到前沿的生存分析与多中心研究设计，本书涵盖了生物医学研究中可能遇到的绝大多数统计学问题。每一章节都力求将抽象的统计概念与具体的生物医学案例相结合，帮助读者理解统计学方法背后的逻辑，掌握其实际操作技巧。 核心内容精讲： 数据基础与描述统计： 在研究的起点，如何有效地收集、整理和描述数据是至关重要的。本书将从变量类型、抽样方法入手，详细介绍均值、中位数、方差、标准差等描述性统计指标的计算与解读。更重要的是，它将教会您如何运用图表，如直方图、箱线图、散点图等，直观地展示数据分布特征，为后续的分析奠定坚实基础。 假设检验的逻辑与实践： 科学研究的核心在于验证假说。本书将系统讲解假设检验的基本原理，包括零假设、备用假设、P值、显著性水平等关键概念。在此基础上，将重点介绍t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、非参数检验等常用的统计检验方法，并结合具体的生物医学研究场景，如比较不同治疗组的疗效差异、分析基因型与疾病发生率的关系等，指导读者如何根据研究设计和数据类型选择合适的检验方法，并正确解读检验结果。 回归分析与建模： 当研究涉及多个变量之间的关系时，回归分析便成为强大的工具。本书将深入浅出地讲解线性回归、逻辑回归、多元回归等模型。您将学会如何建立模型来预测特定结果（如疾病复发率），如何量化不同因素对结果的影响程度，以及如何评估模型的拟合优度和预测能力。这些模型在流行病学研究、临床疗效评估、药物研发等领域有着广泛的应用。 方差分析（ANOVA）的进阶应用： 对于需要比较三个及以上组别均数差异的研究，方差分析是不可或缺的工具。本书将详细阐述单因素方差分析、双因素方差分析及其扩展，并指导读者如何进行事后多重比较，以确定具体哪些组别之间存在显著差异。同时，本书还会探讨方差分析在实验设计中的重要性，例如如何优化实验分组以获得更可靠的结果。 生存分析在疾病研究中的应用： 疾病的进展和治疗效果往往需要以时间为维度进行评估。生存分析是生物医学研究中分析时间事件数据的核心方法。本书将详细介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等关键技术，帮助您理解生存函数、中位生存期等概念，并能够分析影响患者生存期的各种因素，为临床决策和预后评估提供科学依据。 其他重要统计学专题： 除了上述核心内容，本书还将触及生物医学研究中经常遇到的其他重要统计学专题，例如： 样本量估算： 如何在研究设计阶段确定所需的最小样本量，以确保研究结果具有足够的统计效力？ 因果推断： 在观察性研究中，如何谨慎地推断变量之间的因果关系，避免混杂因素的干扰？ 缺失数据处理： 如何有效地处理研究中出现的缺失数据，以避免对分析结果产生偏倚？ 多中心研究设计与分析： 如何协调和分析来自不同研究中心的数据，以提高研究的代表性和普适性？ 生物信息学统计方法： 针对基因组学、蛋白质组学等新兴领域，本书也会简要介绍相关的统计学工具和思路。 贯穿全书的特色： 案例丰富，贴近实际： 本书中的每一个统计学概念和方法都配有精心挑选的生物医学研究案例，这些案例来源于真实的科研文献，涵盖了内科学、外科学、肿瘤学、传染病学、精神病学等多个学科领域，使读者能够切身感受到统计学在解决实际科研问题中的强大力量。 操作指导，理论与实践并重： 本书不仅讲解统计学理论，更注重实际操作指导。虽然本书本身不包含软件操作教程，但其深入的原理讲解和严谨的逻辑梳理，为读者学习和应用各种主流统计软件（如SPSS, R, SAS等）奠定了坚实的基础。读者可以根据书中的方法论，对照软件的实际操作，从而高效地完成数据分析。 专业严谨，通俗易懂： 本书由经验丰富的统计学专家和生物医学研究者共同编写，既保证了内容的专业性和严谨性，又力求语言通俗易懂，避免使用过于晦涩的术语，使得非统计学背景的研究者也能够轻松掌握。 附赠CD光盘： 本书附带的CD光盘中，可能包含有用于演示的示例数据、相关的统计学软件试用版链接（请以实际光盘内容为准）或补充性教学材料。这些资源将进一步增强本书的学习效果，帮助读者更直观地理解统计学方法的应用。 《生物医学研究的统计方法》是一本集理论性、实践性、指导性于一体的优秀著作，它将成为您在生物医学研究道路上不可或缺的得力助手。无论您是初涉科研的博士生，还是经验丰富的PI，本书都将帮助您提升数据分析能力，做出更科学、更可靠的研究决策，最终加速您在探索生命奥秘的征程上迈出坚实的步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本沉甸甸的百科全书，光是翻阅目录，就足以让人心生敬畏。从基础的描述性统计，到复杂的生存分析和多层模型，几乎涵盖了生物医学研究中可能遇到的所有统计难题。我尤其欣赏作者在讲解ANOVA（方差分析）和回归分析时的细致入微，他们不仅仅罗列公式，更深入地剖析了这些方法背后的统计原理，并结合大量的生物医学实例，让我能够清晰地理解这些抽象的概念是如何应用于实际科研中的。例如，在处理基因表达数据时，如何选择合适的方差分析模型来比较不同处理组之间的差异，以及如何利用回归模型来预测疾病的发生率，这些在书中都有非常详尽的阐述。此外，书中的图表清晰直观，对于理解统计量的意义和数据的分布非常有帮助。我常常会反复翻阅关于假设检验的部分，作者通过不同的案例，引导读者如何根据研究问题选择恰当的假设检验方法，并如何解读p值，这对于避免常见的统计误区至关重要。即使是那些在本科统计学课程中感到困惑的概念，在书中也得到了清晰的解释，例如关于自由度的理解，我之前一直觉得很模糊，但这本书的解释让我茅塞顿开。而且，书中对统计软件（如SPSS, R）的应用也进行了详细的介绍，并提供了光盘中的范例数据，这对于我这样一个刚开始接触生物医学统计的研究者来说，简直是雪中送炭。我尤其喜欢书中关于多重比较的讨论，它详细讲解了Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法等多种方法的原理和适用场景，这在我处理大量的假设检验时非常有指导意义。书中的参考文献也非常丰富，为我进一步深入研究提供了宝贵的线索。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其理论与实践的完美结合。作者并没有满足于提供一套公式和方法，而是深入挖掘了这些统计方法在生物医学研究中的实际应用案例。我作为一名生物医学的研究者，常常会感到统计学知识与实际操作之间存在脱节，但这本书弥补了这一不足。书中对生存分析的讲解，可以说是业界良心。从Kaplan-Meier曲线到Cox比例风险模型，再到更复杂的加速失效时间模型，书中都进行了详细的介绍，并结合了大量的临床试验数据，让我能够深刻理解这些模型的应用场景和解读方式。我曾处理过一个肿瘤复发的数据集，利用Cox模型进行分析，书中的案例帮助我更好地理解了各个协变量的风险比，并对结果进行了更有意义的解释。此外，书中对多中心临床试验的统计设计和分析也进行了深入探讨，这对于我们这种需要进行多机构合作的研究项目非常有价值。我尤其欣赏书中关于缺失数据处理的讨论，它详细介绍了插补法、最大似然估计等多种处理方法，并分析了各种方法的优缺点，这对于保证研究结果的准确性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的硕士研究生，我的研究领域涉及到了复杂的生物信号处理，这其中大量的统计分析是不可避免的。之前我一直依赖导师的指导，但自从我开始阅读《生物医学研究的统计方法》这本书，我感觉我的独立研究能力得到了极大的提升。书中对时间序列分析的讲解，对我来说尤为重要。从ARIMA模型到状态空间模型，作者都进行了详细的阐述，并结合了生物医学领域中的具体应用，例如心电图信号的分析，让我能够更好地理解和处理我的研究数据。我之前对时间序列的平稳性、季节性等概念一直感到模糊，但这本书的讲解让我豁然开朗。而且，书中对分类变量的回归模型，如逻辑回归和泊松回归的讲解，也让我受益匪浅，这对于分析二分类结局或计数型结局的研究非常有帮助。我曾在一个关于疾病发病率的研究中，由于错误地使用了线性回归，导致模型拟合效果不佳，这本书的指导让我意识到了选择合适模型的重要性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在生物医学领域摸爬滚打多年的研究人员，我接触过不少统计学的教材，但《生物医学研究的统计方法》无疑是我近年来最满意的一本。它并没有流于表面，而是深入浅出地讲解了统计学的精髓。我特别看重书中关于实验设计的部分，作者强调了在研究初期进行严谨的实验设计对于保证统计结果有效性的重要性。他们详细讲解了随机化、对照、重复等原则，并结合实际案例，例如如何设计一项药物疗效的临床试验，如何避免选择偏倚和信息偏倚，这些内容对于提高研究的科学性和可信度具有不可估量的价值。我曾参加过一个关于流行病学调查的项目，当时在数据收集阶段就遇到了不少统计学上的挑战，如果早些读到这本书，我想我们会避免很多不必要的弯路。书中对样本量估算的讲解也十分到位，它提供了多种计算方法，并解释了影响样本量大小的各种因素，这对于科研经费和时间有限的课题组来说，无疑是宝贵的指导。我尤其欣赏书中关于统计效能（power）的讨论，它让我明白，仅仅依靠显著性水平（alpha）来判断结果是否重要是远远不够的，还需要考虑研究的统计效能。书中还花了相当大的篇幅讲解了回归模型中协变量的选择和模型的诊断，这对于建立可靠的预测模型至关重要。我曾在一个项目中，因为没有充分考虑协变量的交互作用，导致模型解释力不足，如果当时有这本书的指导，我想结果会更好。

评分☆☆☆☆☆

对于一个习惯于用Excel处理数据的生物医学研究新手来说，这本书就像是打开了新世界的大门。我之前对统计软件的使用一窍不通，但这本书附赠的光盘和详细的软件操作指南，让我能够快速上手。书中对R语言在生物医学统计中的应用进行了详尽的介绍，从基础的数据导入和清洗，到复杂的统计建模和可视化，都提供了详细的代码示例和解释。我曾在一个项目中，需要进行大量的基因表达数据分析，幸亏这本书，我才得以顺利完成。书中对降维技术，如主成分分析（PCA）和因子分析的讲解，也让我受益匪浅，这对于处理高维度的生物学数据非常有帮助。我之前对PCA的概念一直停留在理论层面，这本书通过生动的图示和实际案例，让我能够理解其背后的原理以及在生物医学中的应用，例如在基因芯片数据分析中，PCA可以帮助我们识别主要的变异来源。而且，书中对网络分析的介绍，也让我对接下来的研究方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《生物医学研究的统计方法》是一本我强烈推荐的书籍。它内容丰富、讲解清晰、案例生动，并且能够与实际的统计软件操作相结合。我尤其欣赏书中关于统计思想的引导，它不仅仅是教会我如何“计算”，更重要的是教会我如何“思考”。例如，在讨论统计显著性时，作者强调了统计显著性和临床意义之间的区别，以及如何避免仅仅依赖p值来做出判断。这对于我理解和解读研究结果非常有帮助。书中对统计可视化技术的介绍也让我印象深刻，它提供了多种绘制高质量图表的方法，并讲解了如何利用图表来更直观地展示研究结果。我曾因为图表不清晰而多次被审稿人质疑，这本书的指导让我能够绘制出更具说服力的图表。而且，书中对生物统计学前沿进展的介绍，也为我未来的研究方向提供了宝贵的启示。

评分☆☆☆☆☆

《生物医学研究的统计方法》这本书，我敢说，它不仅仅是一本书，更是一个忠实的科研伙伴。它不仅仅提供了方法，更重要的是，它教会了我如何“思考”。很多时候，我们在使用统计工具时，往往只关注结果的p值，而忽略了更深层次的统计推断。这本书在这方面做得尤为出色，它引导读者理解统计模型背后的假设，以及这些假设是否符合实际数据。例如，在讲解线性回归时，作者不仅介绍了最小二乘法，更详细地讲解了残差分析，包括正态性、同方差性和独立性检验，这对于判断模型的有效性和可靠性至关重要。我曾在一个项目中，因为没有进行充分的残差分析，导致模型存在异方差性，最终得出了一些有误导性的结论。这本书的讲解让我意识到了这个问题的重要性。书中对非参数统计方法的介绍也让我印象深刻，对于那些数据不符合正态分布的研究，它提供了有效的替代方案。我之前在处理一些带有偏态分布的数据时，常常感到无从下手，这本书的出现，让我有了更多的选择。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚进入博士阶段的学生，生物医学统计对我来说是一个全新的领域，但这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索这个复杂的世界。我之前对统计学的印象总是枯燥乏味，充斥着冰冷的公式，但这本书的语言风格非常亲切，作者用生动的比喻和形象的图示，将复杂的统计概念变得易于理解。例如，在讲解贝叶斯统计时，我之前觉得它非常晦涩难懂，但书中通过一个简单的例子，就将先验概率、似然函数和后验概率之间的关系讲得清清楚楚，让我豁然开朗。书中对多种数据类型的处理方法也进行了详细介绍，例如分类变量、连续变量、时间序列数据等，并针对不同类型的数据提供了相应的统计工具和分析策略。我特别喜欢书中关于多重检验的讨论，它不仅仅是列举方法，更重要的是解释了每种方法背后的逻辑和潜在的弊端，让我能够根据具体情况做出更明智的选择。例如，对于一些探索性研究，可能需要更宽松的检验标准，而对于需要严格验证的结论，则需要更严格的校正方法。书中还详细介绍了如何利用统计软件进行数据可视化，并生成高质量的图表，这对于我撰写论文和报告非常有帮助。我曾因为图表不规范而多次被导师批评，这本书的指导让我避免了类似的尴尬。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构非常清晰，逻辑性很强，每一章的内容都围绕着一个核心的统计概念展开，并逐步深入。我特别喜欢书中对贝叶斯统计的讲解，它以一种非常易于理解的方式，介绍了贝叶斯定理、先验分布、后验分布等概念，并结合了生物医学研究中的实际应用，例如在临床诊断和个性化治疗中的应用。我之前对贝叶斯方法一直存在畏惧心理，但这本书的讲解让我能够勇敢地去尝试和应用。书中对模型选择和模型评估的讨论也让我受益匪浅，它提供了多种方法，例如AIC、BIC等信息准则，以及交叉验证等技术，帮助我更好地评估模型的优劣，并选择最适合自己研究问题的模型。我曾在一个项目中，因为模型选择不当，导致研究结论不够可靠，这本书的指导让我避免了类似的错误。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人惊叹，它能够满足不同层次读者的需求。对于初学者，它提供了扎实的基础知识；对于有经验的研究者，它提供了深入的进阶内容。我特别看重书中关于多重比较的讨论，它不仅仅是介绍了几种方法，更重要的是，它强调了在进行多重比较时，如何权衡第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的风险，以及如何根据研究的性质来选择最合适的校正方法。例如，在一些探索性研究中，可能需要对假阳性有一定的容忍度，而在一些需要严格验证的科学结论中，则需要对假阳性进行严格控制。书中对Bootstrap方法和置换检验的介绍，也让我认识到非参数方法在某些情况下的强大之处，尤其是在模型假设难以满足或者样本量较小的情况下。我曾在一个项目中，因为数据不符合正态分布，无法使用传统的参数检验，Bootstrap方法成为了我重要的救星。

评分☆☆☆☆☆

东西不错，推荐购买，货真价实。

评分☆☆☆☆☆

快递速度很快，赞一个

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，送货也超快

评分☆☆☆☆☆

东西不错，推荐购买，货真价实。

评分☆☆☆☆☆

服务还是给力的，催单后马上送到了。

评分☆☆☆☆☆

寄来的书不平整，旧旧的，让人不开心。但是要开课了，没办法就将就用了

评分☆☆☆☆☆

还没细看 感觉会比较实用

评分☆☆☆☆☆

应该还可以吧，帮别人买的书

评分☆☆☆☆☆

就是这本书，不过还没回家看，应该不会错的