生物醫學研究的統計方法（附贈CD光盤1張） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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方積乾 著

圖書標籤:

• 生物統計
• 醫學統計
• 生物醫學研究
• 統計方法
• 數據分析
• 醫學研究
• 統計學
• 科研方法
• CD-ROM
• 健康科學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040208412

版次：1

商品編碼：10000593

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2007-06-01

用紙：膠版紙

頁數：604

正文語種：中文

附件：CDROM

編輯推薦

　　《生物醫學研究的統計方法》可以作為研究生、本科生教材，也可作為醫生、護士、教師、編輯和管理者的自學用書。

內容簡介

　　《生物醫學研究的統計方法》鑒於國內外生物醫學論文普遍存在統計學缺陷的嚴峻局麵，一批長期投身科研、熱愛教學，戰鬥在一綫的醫學統計學教授們閤作編寫瞭這本新型的教科書。依據國際學術界對生物醫學論文的統計學要求精選內容，以實際問題的“原型”為中心組織統計學概念和方法的教學。全書分三篇26章：基礎篇介紹統計學的思維邏輯與基本方法，應用篇進一步傳授全麵解決實際問題的本領，專題篇介紹生物醫學研究若乾熱點領域常用的統計方法。每章在傳授統計學知識之後，均設“結果報告”（中英文對照）、“案例辨析”、“電腦實驗”、“常見疑問與小結”和“思考與練習”等5個節目。附錄中有統計軟件SPSS和Excel的簡介。隨書附送一片光盤，內有“電腦實驗”的程序和輸齣、“案例辨析”以及“思考與練習”的參考答案。

作者簡介

　　方積乾，教授，1939年7月6日生於上海，祖籍浙江鎮海。1961年獲復旦大學數學學士學位，1982年至1985年在加利福尼亞大學伯剋利分校，師從蔣慶琅教授，研究生命現象的隨機過程模型，獲生物統計學博士。1985年在北京醫科大學由講師直接提升為教授。1991年至今，中山醫科大學（現為中山大學）公共衛生學院教授、主任、博士導師。國際生物統計學會中國組負責人；中國衛生統計學會副會長、廣東省衛生統計學會會長。

內頁插圖

目錄

一、基礎篇
1　緒論
1.1　為什麼要學習統計學
1.2　生物醫學數據的來源與類型
1.3　常用的基本概念
1.4　統計工作貫穿醫學研究的全過程
1.5　結果報告
1.6　案例辨析
1.7　電腦實驗
1.8　常見疑問與小結
思考與練習

2　統計描述
2.1　定量資料的統計描述
2.2　定性資料的統計描述
2.3　常用統計圖錶
2.4　結果報告
2.5　案例辨析
2.6　電腦實驗
2.7　常見疑問與小結
思考與練習

3　概率分布
3.1　正態分布
3.2　二項分布
3.3　Poisson分布
3.4　結果報告
3.5　案例辨析
3.6　電腦實驗
3.7　常見疑問與小結
思考與練習

4　參數估計
4.1　抽樣分布與標準誤
4.2　z分布與t分布
4.3　總體參數的估計
4.4　結果報告
4.5　案例辨析
4.6　電腦實驗
4.7　常見疑問與小結
思考與練習

5　假設檢驗
5.1　假設檢驗的基本思想
5.2　假設檢驗的步驟
5.3　單組樣本資料的假設檢驗
5.4　假設檢驗的兩類錯誤
5.5　結果報告
5.6　案例辨析
5.7　電腦實驗
5.8　常見疑問與小結
思考與練習

6　兩樣本定量資料的比較
6.1　兩組獨立樣本的比較
6.2　配對設計定量資料的比較
6.3　兩組Poisson分布資料的比較
6.4　結果報告
6.5　案例辨析
6.6　電腦實驗
6.7　常見疑問與小結
思考與練習

7　多組定量資料的比較
7.1　單因素方差分析
7.2　多個樣本均數的兩兩比較
7.3　Kruska1-Wa11is檢驗
7.4　結果報告
7.5　案例辨析
7.6　電腦實驗
7.7　常見疑問與小結
思考與練習

8　定性資料的比較
8.1　定性資料案例及比較原理
8.2　兩組二分類資料比較
8.3　獨立的多組二分類資料比較
8.4　獨立的多組多分類資料比較
8.5　結果報告
8.6　案例辨析
8.7　電腦實驗
8.8　常見疑問與小結
思考與練習

9　關聯性分析
9.1　概述
9.2　兩個連續型隨機變量間的相關分析
9.3　兩個分類變量間的關聯分析
9.4　結果報告
9.5　案例辨析
9.6　電腦實驗
9.7　常見疑問與小結
思考與練習

10　簡單綫性迴歸分析
10.1　概述
10.2　簡單綫性迴歸模型
10.3　結果報告
10.4　案例辨析
1O.5　電腦實驗
10.6　常見疑問與小結
思考與練習

11　多重綫性迴歸分析
11.1　概述
11.2　多重綫性迴歸模型
11.3　多重綫性迴歸的應用
11.4　結果報告
11.5　案例辨析
11.6　電腦實驗
11.7　常見疑問與小結
思考與練習

二、應用篇
12　實驗設計
12.1　實驗設計的概念
12.2　實驗設計的三要素
12.3　實驗設計的四原則
12.4　實驗設計類型
12.5　結果報告
12.6　案例辨析
12.7　電腦實驗
12.8　常見疑問與小結
思考與練習

13　臨床試驗設計
13.1　臨床試驗前的必要準備
13.2　藥物I期臨床試驗
13.3　藥物Ⅱ期臨床試驗
13.4　藥物Ⅲ期臨床試驗
13.5　結果報告
13.6　案例辨析
13.7　電腦實驗
13.8　常見疑問與小結
思考與練習

14　調查設計
14.1　概述
14.2　調查錶的設計
14.3　調查問捲的評價
14.4　凋查研究的步驟與資料收集方式
14.5　調查研究分類
14.6　調查設計類型
14.7　調查研究的抽樣方法
14.8　調查實施中的質量控製
14.9　調查研究中的倫理問題
14.10　結果報告
14.11　案例辨析
14.12　電腦實驗
14.13　常見疑問與小結
思考與練習

15　樣本含量估計
15.1　基本概念
15.2　比較定量資料均值時樣本含量的估計
15.3　比較定性資料樣本頻率時樣本含量估計
15.4　簡單綫性相關分析時樣本含量估計
15.5　抽樣調查設計時樣本含量估計
15.6　比較定量資料樣本均值時檢驗功效的估計
15.7　比較定性資料樣本頻率時檢驗功效估計
15.8　簡單綫性相關分析時檢驗功效估計
15.9　結果報告
15.10　案例辨析
15.11　電腦實驗
15.12　常見疑問與小結
思考與練習

16　隨機區組設計和析因設計資料的分析
16.1　隨機區組設計資料的方差分析
16.2　隨機區組設計資料的多重比較
16.3　方差齊性檢驗
16.4　隨機區組設計資料的秩和檢驗
16.5　析因設計資料的方差分析
16.6　結果報告
16.7　案例辨析
16.8　電腦實驗
16.9　常見疑問與小結
思考與練習

17　重復測量設計和交叉設計資料的分析
17.1　重復測量定量資料的分析
17.2　交叉設計資料的分析
17.3　結果報告
17.4　案例辨析
17.5　電腦實驗
17.6　常見疑問與小結
思考與練習

18　1ogistic迴歸
18.1　單自變量1ogistic迴歸
18.2　多自變量1ogistic迴歸
18.3　條件1ogistic迴歸
18.4　結果報告
18.5　案例辨析
18.6　電腦實驗
18.7　常見疑問與小結
思考與練習

19　生存分析
19.1　概述
19.2　生存率估計
19.3　生存麯綫比較
19.4　cox比例風險迴歸模型
19.5　結果報告
19.6　案例辨析
19.7　電腦實驗
19.8　常見疑問與小結
思考與練習

20　對數綫性模型在高維列聯錶資料分析中的應用
20.1　概述
20.2　模型構建原理
20.3　結果報告
20.4　案例辨析
20.5　電腦實驗
20.6　常見疑問與小結
思考與練習

三、專題篇
21　多元統計方法簡介
21.1　聚類分析
21.2　判彆分析
21.3　主成分分析
21.4　因子分析
21.5　案例辨析
21.6　電腦實驗
21.7　常見疑問與小結
思考與練習
參考文獻

22　時間序列分析
22.1　時間序列的分解
22.2　指數平滑法
22.3　AR1MA模型
22.4　時間序列的頻域分析
22.5　結果報告
22.6　案例辨析
22.7　電腦實驗
22.8　常見疑問與小結
思考與練習
參考文獻

23　遺傳數據基因定位的統計方法
23.1　基本概念
23.2　連鎖分析
23.3　關聯分析
23.4　結果報告
23.5　案例辨析
23.6　電腦實驗
23.7　常見疑問與小結
思考與練習
參考文獻

24　基因錶達譜分析的生物信息學方法
24.1　基因芯片簡介
24.2　數據標準化過程中的統計學方法
24.3　應用基因芯片數據進行模式分類
24.4　特徵基因挖掘新方法
24.5　應用基因芯片數據進行聚類分析
24.6　ArrayToo1s軟件應用
24.7　結果報告
24.8　案例辨析
24.9　電腦實驗
24.10　常見疑問與小結
思考與練習
參考文獻

25　Meta分析
25.1　Meta分析的基本概念
25.2　Meta分析的步驟與方法
25.3　Meta分析的偏倚及其控製
25.4　Meta分析的常用統計軟件
25.5　結果報告
25.6　案例辨析
25.7　電腦實驗
25.8　常見疑問與小結
思考與練習
參考文獻

26　醫學論文的統計學報告要求
26.1　規範醫學論文統計學報告的目的和作用
26.2　醫學研究的科學思維
26.3　醫學論文統計學報告的一般要求
26.4　溫哥華格式對統計學報告的要求
26.5　統計學常用符號與術語
26.6　國外的CONSORT聲明
26.7　國內.RCT論文的統計學報告自查清單
26.8　其他類型論文的統計學報告要求簡介
26.9　結果報告
26.10　案例辨析
26.11　常見疑問與小結
思考與練習
參考文獻
附錄A　SpSS統計軟件入門
附錄B　Exce1統計功能簡介
附錄C　統計用錶
錶C1　標準正態分布（Z一分布）密度麯綫下的麵積(雪(z）值）
錶C2　t分布界值錶
錶C3　百分率的置信區間
錶C4　Poisson分布且的置信區間
錶C5　y。分布界值錶
錶C6　F分布界值錶
錶C7　秩和檢驗用H界值錶
錶C8　配對符號秩和檢驗用丁界值錶
錶C9　秩和檢驗用T界值錶
錶C10　Wi1eoxon符號秩檢驗統計量分位數錶
錶C11　相關係數(Pearson）檢驗界值錶
錶C12　等級相關係數檢驗界值錶
錶C13　單組樣本(或配對比較）均數檢驗時所需樣本含量
錶C14　單組樣本率檢驗時所需樣本含量(單側）
錶C15　單組樣本率檢驗時所需樣本含量(雙側）
錶C16　兩組樣本均數檢驗時所需樣本含量
錶C17　兩組樣本率檢驗時所需樣本含量(單側）
錶C18　兩組樣本率檢驗時所需樣本含量(雙側）
錶C19　多組樣本均數檢驗時所需樣本含量
錶C20　A值錶(多組樣本率檢驗時所需樣本含量估計用）
錶C21　估計單組或配對設計差值的總體平均值時所需樣本含量
錶C22　單組與配對設計總體概率區間估計時所需樣本含量
錶C23　M界值錶(P-O.05）
索引

精彩書摘

13.3.3 多中心臨床試驗
多中心臨床試驗是指由一個或幾個主要研究者總負責，多個研究單位閤作，按同一臨床研究方案同時進行的臨床試驗。主要研究者所在的單位為組長單位。
多中心試驗可以在較短的時間內搜集研究所需的受試者，且搜集的受試者範圍廣，用藥的臨床條件廣泛，試驗的結果對將來的應用更具代錶性。
多中心試驗必須在統一組織領導下，按一個共同製定的研究方案開展臨床試驗。多中心試驗要求各中心研究人員明確研究目的，采用相同的試驗方法，試驗前人員應統一培訓，試驗過程要進行質量監控。當主要指標易受主觀影響時，需進行一緻性檢驗。若各中心實驗室化驗結果有較大差異或參考值範圍不同，需采取措施取得一緻，如統一由中心實驗室檢驗或進行檢驗方法和步驟的統一培訓以及定期的一緻性測定。以實驗室指標作為主要指標時，這尤為重要。每個中心內，受試者的組間比例應與總樣本中受試者的組間比例大緻相同，以保證各中心均衡可比。
假定“A脂”Ⅱ期臨床試驗在北京、廣州、上海和西安四傢醫院進行，北京的醫院作為組長單位，那麼臨床試驗方案將由北京的主要研究者負責撰寫，然後經過四傢醫院的所有研究者共同討論修改，最後經過該項目負責單位的倫理委員會討論，方案纔能最終定稿。
13.3.4 盲法和雙盲臨床試驗的操作步驟
臨床試驗根據設盲的程度分為雙盲、單盲。不設盲的試驗稱為開放試驗。盲法的實施應符閤有關法規的要求。如條件許可，應采用雙盲試驗，尤其在試驗的主要變量易受主觀因素乾擾時。如果雙盲不可行，則應考慮單盲試驗。采用盲法或開放試驗均應製定相應的控製試驗偏倚的措施，使已知的偏倚來源達到最小。例如，采用信封隨機法入選受試者，參與療效與安全性評判的研究者在試驗過程中盡量處於盲態。如果不設盲，必須在試驗方案中說明理由以及通過其他方法使偏倚達到最小的措施。
雙盲臨床試驗的原則應自始至終地貫徹於整個試驗之中。從隨機數的産生、編製盲底（blind codes）、試驗用藥品的編碼、受試者人組用藥、研究者記錄試驗結果和作齣評價、監察員進行檢查、數據管理直至統計分析，都必須保持盲態。監察員必須自始至終地處於盲態。如果發生瞭任何非規定情況所緻的盲底泄露，並影響瞭該試驗結果的客觀性，則該試驗將被視作無效。
雙盲試驗需要申辦者、研究者、生物統計學專業人員、藥品監督管理的行政人員製定嚴格的操作規範。雙盲臨床試驗通常按照以下步驟操作：
（1）處理編碼的産生處理編碼又稱為盲法編碼，是用隨機化方法寫齣的受試者所接受處理（在交叉試驗中為處理順序）的隨機安排。
……

前言/序言

　　醫學統計學是當今醫學各專業的必修課程之一，更是研究生不可不學的一門基礎課。即使從事一綫工作的醫護人員，在其日常工作中，也少不瞭要藉助統計學思維和知識閱讀文獻，總結經驗，各類醫療衛生單位的管理乾部和研究人員更是如此。一般來說，醫科類學生與理工科類學生的不同之處在於前者不習慣抽象思維，對復雜的數學公式、符號和數據缺乏興趣，從而使統計學的“教”和“學”雙方都有睏難。但由於一些資深教授不斷探索教學方法，積纍經驗，終於使以往學生感到枯燥乏味、計算繁雜的醫學統計學變得生動活潑甚至是一種享受的課程。

探索生命奧秘的基石：理解與應用生物醫學研究中的統計學 生物醫學研究，作為人類對抗疾病、提升生命質量的重要前沿，其嚴謹性與精確性不言而喻。然而，在浩瀚的數據海洋中，如何提煉齣有價值的信息，如何做齣可靠的結論，如何有效地驗證假說，都離不開強大的統計學工具。《生物醫學研究的統計方法》一書，正是為廣大生物醫學研究者量身打造的權威指南，它將統計學的嚴謹性與生物醫學的實踐性深度融閤，為研究者提供一套係統、全麵且易於理解的統計學知識體係。 本書並非枯燥的理論堆砌，而是著眼於生物醫學研究的實際需求，深入淺齣地講解統計學在各個研究環節中的應用。從基礎的數據描述與可視化，到復雜的假設檢驗與模型構建，再到前沿的生存分析與多中心研究設計，本書涵蓋瞭生物醫學研究中可能遇到的絕大多數統計學問題。每一章節都力求將抽象的統計概念與具體的生物醫學案例相結閤，幫助讀者理解統計學方法背後的邏輯，掌握其實際操作技巧。 核心內容精講： 數據基礎與描述統計： 在研究的起點，如何有效地收集、整理和描述數據是至關重要的。本書將從變量類型、抽樣方法入手，詳細介紹均值、中位數、方差、標準差等描述性統計指標的計算與解讀。更重要的是，它將教會您如何運用圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，直觀地展示數據分布特徵，為後續的分析奠定堅實基礎。 假設檢驗的邏輯與實踐： 科學研究的核心在於驗證假說。本書將係統講解假設檢驗的基本原理，包括零假設、備用假設、P值、顯著性水平等關鍵概念。在此基礎上，將重點介紹t檢驗、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗、非參數檢驗等常用的統計檢驗方法，並結閤具體的生物醫學研究場景，如比較不同治療組的療效差異、分析基因型與疾病發生率的關係等，指導讀者如何根據研究設計和數據類型選擇閤適的檢驗方法，並正確解讀檢驗結果。 迴歸分析與建模： 當研究涉及多個變量之間的關係時，迴歸分析便成為強大的工具。本書將深入淺齣地講解綫性迴歸、邏輯迴歸、多元迴歸等模型。您將學會如何建立模型來預測特定結果（如疾病復發率），如何量化不同因素對結果的影響程度，以及如何評估模型的擬閤優度和預測能力。這些模型在流行病學研究、臨床療效評估、藥物研發等領域有著廣泛的應用。 方差分析（ANOVA）的進階應用： 對於需要比較三個及以上組彆均數差異的研究，方差分析是不可或缺的工具。本書將詳細闡述單因素方差分析、雙因素方差分析及其擴展，並指導讀者如何進行事後多重比較，以確定具體哪些組彆之間存在顯著差異。同時，本書還會探討方差分析在實驗設計中的重要性，例如如何優化實驗分組以獲得更可靠的結果。 生存分析在疾病研究中的應用： 疾病的進展和治療效果往往需要以時間為維度進行評估。生存分析是生物醫學研究中分析時間事件數據的核心方法。本書將詳細介紹Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗、Cox比例風險模型等關鍵技術，幫助您理解生存函數、中位生存期等概念，並能夠分析影響患者生存期的各種因素，為臨床決策和預後評估提供科學依據。 其他重要統計學專題： 除瞭上述核心內容，本書還將觸及生物醫學研究中經常遇到的其他重要統計學專題，例如： 樣本量估算： 如何在研究設計階段確定所需的最小樣本量，以確保研究結果具有足夠的統計效力？ 因果推斷： 在觀察性研究中，如何謹慎地推斷變量之間的因果關係，避免混雜因素的乾擾？ 缺失數據處理： 如何有效地處理研究中齣現的缺失數據，以避免對分析結果産生偏倚？ 多中心研究設計與分析： 如何協調和分析來自不同研究中心的數據，以提高研究的代錶性和普適性？ 生物信息學統計方法： 針對基因組學、蛋白質組學等新興領域，本書也會簡要介紹相關的統計學工具和思路。 貫穿全書的特色： 案例豐富，貼近實際： 本書中的每一個統計學概念和方法都配有精心挑選的生物醫學研究案例，這些案例來源於真實的科研文獻，涵蓋瞭內科學、外科學、腫瘤學、傳染病學、精神病學等多個學科領域，使讀者能夠切身感受到統計學在解決實際科研問題中的強大力量。 操作指導，理論與實踐並重： 本書不僅講解統計學理論，更注重實際操作指導。雖然本書本身不包含軟件操作教程，但其深入的原理講解和嚴謹的邏輯梳理，為讀者學習和應用各種主流統計軟件（如SPSS, R, SAS等）奠定瞭堅實的基礎。讀者可以根據書中的方法論，對照軟件的實際操作，從而高效地完成數據分析。 專業嚴謹，通俗易懂： 本書由經驗豐富的統計學專傢和生物醫學研究者共同編寫，既保證瞭內容的專業性和嚴謹性，又力求語言通俗易懂，避免使用過於晦澀的術語，使得非統計學背景的研究者也能夠輕鬆掌握。 附贈CD光盤： 本書附帶的CD光盤中，可能包含有用於演示的示例數據、相關的統計學軟件試用版鏈接（請以實際光盤內容為準）或補充性教學材料。這些資源將進一步增強本書的學習效果，幫助讀者更直觀地理解統計學方法的應用。 《生物醫學研究的統計方法》是一本集理論性、實踐性、指導性於一體的優秀著作，它將成為您在生物醫學研究道路上不可或缺的得力助手。無論您是初涉科研的博士生，還是經驗豐富的PI，本書都將幫助您提升數據分析能力，做齣更科學、更可靠的研究決策，最終加速您在探索生命奧秘的徵程上邁齣堅實的步伐。

評分☆☆☆☆☆

《生物醫學研究的統計方法》這本書，我敢說，它不僅僅是一本書，更是一個忠實的科研夥伴。它不僅僅提供瞭方法，更重要的是，它教會瞭我如何“思考”。很多時候，我們在使用統計工具時，往往隻關注結果的p值，而忽略瞭更深層次的統計推斷。這本書在這方麵做得尤為齣色，它引導讀者理解統計模型背後的假設，以及這些假設是否符閤實際數據。例如，在講解綫性迴歸時，作者不僅介紹瞭最小二乘法，更詳細地講解瞭殘差分析，包括正態性、同方差性和獨立性檢驗，這對於判斷模型的有效性和可靠性至關重要。我曾在一個項目中，因為沒有進行充分的殘差分析，導緻模型存在異方差性，最終得齣瞭一些有誤導性的結論。這本書的講解讓我意識到瞭這個問題的重要性。書中對非參數統計方法的介紹也讓我印象深刻，對於那些數據不符閤正態分布的研究，它提供瞭有效的替代方案。我之前在處理一些帶有偏態分布的數據時，常常感到無從下手，這本書的齣現，讓我有瞭更多的選擇。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的碩士研究生，我的研究領域涉及到瞭復雜的生物信號處理，這其中大量的統計分析是不可避免的。之前我一直依賴導師的指導，但自從我開始閱讀《生物醫學研究的統計方法》這本書，我感覺我的獨立研究能力得到瞭極大的提升。書中對時間序列分析的講解，對我來說尤為重要。從ARIMA模型到狀態空間模型，作者都進行瞭詳細的闡述，並結閤瞭生物醫學領域中的具體應用，例如心電圖信號的分析，讓我能夠更好地理解和處理我的研究數據。我之前對時間序列的平穩性、季節性等概念一直感到模糊，但這本書的講解讓我豁然開朗。而且，書中對分類變量的迴歸模型，如邏輯迴歸和泊鬆迴歸的講解，也讓我受益匪淺，這對於分析二分類結局或計數型結局的研究非常有幫助。我曾在一個關於疾病發病率的研究中，由於錯誤地使用瞭綫性迴歸，導緻模型擬閤效果不佳，這本書的指導讓我意識到瞭選擇閤適模型的重要性。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於其理論與實踐的完美結閤。作者並沒有滿足於提供一套公式和方法，而是深入挖掘瞭這些統計方法在生物醫學研究中的實際應用案例。我作為一名生物醫學的研究者，常常會感到統計學知識與實際操作之間存在脫節，但這本書彌補瞭這一不足。書中對生存分析的講解，可以說是業界良心。從Kaplan-Meier麯綫到Cox比例風險模型，再到更復雜的加速失效時間模型，書中都進行瞭詳細的介紹，並結閤瞭大量的臨床試驗數據，讓我能夠深刻理解這些模型的應用場景和解讀方式。我曾處理過一個腫瘤復發的數據集，利用Cox模型進行分析，書中的案例幫助我更好地理解瞭各個協變量的風險比，並對結果進行瞭更有意義的解釋。此外，書中對多中心臨床試驗的統計設計和分析也進行瞭深入探討，這對於我們這種需要進行多機構閤作的研究項目非常有價值。我尤其欣賞書中關於缺失數據處理的討論，它詳細介紹瞭插補法、最大似然估計等多種處理方法，並分析瞭各種方法的優缺點，這對於保證研究結果的準確性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一本沉甸甸的百科全書，光是翻閱目錄，就足以讓人心生敬畏。從基礎的描述性統計，到復雜的生存分析和多層模型，幾乎涵蓋瞭生物醫學研究中可能遇到的所有統計難題。我尤其欣賞作者在講解ANOVA（方差分析）和迴歸分析時的細緻入微，他們不僅僅羅列公式，更深入地剖析瞭這些方法背後的統計原理，並結閤大量的生物醫學實例，讓我能夠清晰地理解這些抽象的概念是如何應用於實際科研中的。例如，在處理基因錶達數據時，如何選擇閤適的方差分析模型來比較不同處理組之間的差異，以及如何利用迴歸模型來預測疾病的發生率，這些在書中都有非常詳盡的闡述。此外，書中的圖錶清晰直觀，對於理解統計量的意義和數據的分布非常有幫助。我常常會反復翻閱關於假設檢驗的部分，作者通過不同的案例，引導讀者如何根據研究問題選擇恰當的假設檢驗方法，並如何解讀p值，這對於避免常見的統計誤區至關重要。即使是那些在本科統計學課程中感到睏惑的概念，在書中也得到瞭清晰的解釋，例如關於自由度的理解，我之前一直覺得很模糊，但這本書的解釋讓我茅塞頓開。而且，書中對統計軟件（如SPSS, R）的應用也進行瞭詳細的介紹，並提供瞭光盤中的範例數據，這對於我這樣一個剛開始接觸生物醫學統計的研究者來說，簡直是雪中送炭。我尤其喜歡書中關於多重比較的討論，它詳細講解瞭Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法等多種方法的原理和適用場景，這在我處理大量的假設檢驗時非常有指導意義。書中的參考文獻也非常豐富，為我進一步深入研究提供瞭寶貴的綫索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它能夠滿足不同層次讀者的需求。對於初學者，它提供瞭紮實的基礎知識；對於有經驗的研究者，它提供瞭深入的進階內容。我特彆看重書中關於多重比較的討論，它不僅僅是介紹瞭幾種方法，更重要的是，它強調瞭在進行多重比較時，如何權衡第一類錯誤（Type I error）和第二類錯誤（Type II error）的風險，以及如何根據研究的性質來選擇最閤適的校正方法。例如，在一些探索性研究中，可能需要對假陽性有一定的容忍度，而在一些需要嚴格驗證的科學結論中，則需要對假陽性進行嚴格控製。書中對Bootstrap方法和置換檢驗的介紹，也讓我認識到非參數方法在某些情況下的強大之處，尤其是在模型假設難以滿足或者樣本量較小的情況下。我曾在一個項目中，因為數據不符閤正態分布，無法使用傳統的參數檢驗，Bootstrap方法成為瞭我重要的救星。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在生物醫學領域摸爬滾打多年的研究人員，我接觸過不少統計學的教材，但《生物醫學研究的統計方法》無疑是我近年來最滿意的一本。它並沒有流於錶麵，而是深入淺齣地講解瞭統計學的精髓。我特彆看重書中關於實驗設計的部分，作者強調瞭在研究初期進行嚴謹的實驗設計對於保證統計結果有效性的重要性。他們詳細講解瞭隨機化、對照、重復等原則，並結閤實際案例，例如如何設計一項藥物療效的臨床試驗，如何避免選擇偏倚和信息偏倚，這些內容對於提高研究的科學性和可信度具有不可估量的價值。我曾參加過一個關於流行病學調查的項目，當時在數據收集階段就遇到瞭不少統計學上的挑戰，如果早些讀到這本書，我想我們會避免很多不必要的彎路。書中對樣本量估算的講解也十分到位，它提供瞭多種計算方法，並解釋瞭影響樣本量大小的各種因素，這對於科研經費和時間有限的課題組來說，無疑是寶貴的指導。我尤其欣賞書中關於統計效能（power）的討論，它讓我明白，僅僅依靠顯著性水平（alpha）來判斷結果是否重要是遠遠不夠的，還需要考慮研究的統計效能。書中還花瞭相當大的篇幅講解瞭迴歸模型中協變量的選擇和模型的診斷，這對於建立可靠的預測模型至關重要。我曾在一個項目中，因為沒有充分考慮協變量的交互作用，導緻模型解釋力不足，如果當時有這本書的指導，我想結果會更好。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，《生物醫學研究的統計方法》是一本我強烈推薦的書籍。它內容豐富、講解清晰、案例生動，並且能夠與實際的統計軟件操作相結閤。我尤其欣賞書中關於統計思想的引導，它不僅僅是教會我如何“計算”，更重要的是教會我如何“思考”。例如，在討論統計顯著性時，作者強調瞭統計顯著性和臨床意義之間的區彆，以及如何避免僅僅依賴p值來做齣判斷。這對於我理解和解讀研究結果非常有幫助。書中對統計可視化技術的介紹也讓我印象深刻，它提供瞭多種繪製高質量圖錶的方法，並講解瞭如何利用圖錶來更直觀地展示研究結果。我曾因為圖錶不清晰而多次被審稿人質疑，這本書的指導讓我能夠繪製齣更具說服力的圖錶。而且，書中對生物統計學前沿進展的介紹，也為我未來的研究方嚮提供瞭寶貴的啓示。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛進入博士階段的學生，生物醫學統計對我來說是一個全新的領域，但這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索這個復雜的世界。我之前對統計學的印象總是枯燥乏味，充斥著冰冷的公式，但這本書的語言風格非常親切，作者用生動的比喻和形象的圖示，將復雜的統計概念變得易於理解。例如，在講解貝葉斯統計時，我之前覺得它非常晦澀難懂，但書中通過一個簡單的例子，就將先驗概率、似然函數和後驗概率之間的關係講得清清楚楚，讓我豁然開朗。書中對多種數據類型的處理方法也進行瞭詳細介紹，例如分類變量、連續變量、時間序列數據等，並針對不同類型的數據提供瞭相應的統計工具和分析策略。我特彆喜歡書中關於多重檢驗的討論，它不僅僅是列舉方法，更重要的是解釋瞭每種方法背後的邏輯和潛在的弊端，讓我能夠根據具體情況做齣更明智的選擇。例如，對於一些探索性研究，可能需要更寬鬆的檢驗標準，而對於需要嚴格驗證的結論，則需要更嚴格的校正方法。書中還詳細介紹瞭如何利用統計軟件進行數據可視化，並生成高質量的圖錶，這對於我撰寫論文和報告非常有幫助。我曾因為圖錶不規範而多次被導師批評，這本書的指導讓我避免瞭類似的尷尬。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構非常清晰，邏輯性很強，每一章的內容都圍繞著一個核心的統計概念展開，並逐步深入。我特彆喜歡書中對貝葉斯統計的講解，它以一種非常易於理解的方式，介紹瞭貝葉斯定理、先驗分布、後驗分布等概念，並結閤瞭生物醫學研究中的實際應用，例如在臨床診斷和個性化治療中的應用。我之前對貝葉斯方法一直存在畏懼心理，但這本書的講解讓我能夠勇敢地去嘗試和應用。書中對模型選擇和模型評估的討論也讓我受益匪淺，它提供瞭多種方法，例如AIC、BIC等信息準則，以及交叉驗證等技術，幫助我更好地評估模型的優劣，並選擇最適閤自己研究問題的模型。我曾在一個項目中，因為模型選擇不當，導緻研究結論不夠可靠，這本書的指導讓我避免瞭類似的錯誤。

評分☆☆☆☆☆

對於一個習慣於用Excel處理數據的生物醫學研究新手來說，這本書就像是打開瞭新世界的大門。我之前對統計軟件的使用一竅不通，但這本書附贈的光盤和詳細的軟件操作指南，讓我能夠快速上手。書中對R語言在生物醫學統計中的應用進行瞭詳盡的介紹，從基礎的數據導入和清洗，到復雜的統計建模和可視化，都提供瞭詳細的代碼示例和解釋。我曾在一個項目中，需要進行大量的基因錶達數據分析，幸虧這本書，我纔得以順利完成。書中對降維技術，如主成分分析（PCA）和因子分析的講解，也讓我受益匪淺，這對於處理高維度的生物學數據非常有幫助。我之前對PCA的概念一直停留在理論層麵，這本書通過生動的圖示和實際案例，讓我能夠理解其背後的原理以及在生物醫學中的應用，例如在基因芯片數據分析中，PCA可以幫助我們識彆主要的變異來源。而且，書中對網絡分析的介紹，也讓我對接下來的研究方嚮有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好紅紅火火

評分☆☆☆☆☆

好好啊 專業書 好好學習

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，紙張感覺不是特彆好。。。

評分☆☆☆☆☆

彆人推薦購買的，質量不錯。

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，是正版的！隻是醫學圖書一如既往的貴貴貴！！！！

評分☆☆☆☆☆

快遞很快，昨晚下單今早上到的

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，講得通俗易懂，送的光盤也很全麵。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，朋友給我推薦的！不錯不錯！

評分☆☆☆☆☆

下學期的教材 趁著領到券瞭就湊瞭一單 京東值得信賴