醫學統計學/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 [Medical Statistics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉桂芬 著

圖書標籤:

• 醫學統計學
• 統計學
• 醫學
• 公共衛生
• 生物統計學
• 流行病學
• 科研方法
• 高等教育
• 規劃教材
• 數據分析

齣版社： 中國協和醫科大學齣版社

ISBN：9787810729468

版次：2

商品編碼：10248050

包裝：平裝

外文名稱：Medical Statistics

開本：16開

齣版時間：2007-08-01

用紙：膠版紙

頁數：471

字數：740000

正文語種：中文

內容簡介

　　為瞭適應新時期醫學教育發展的需要，五前年我們組織編寫瞭《衛生統計學》，匯集各位編者多年的教學科研與工作經驗，於2003年8月由中國協和醫科大學齣版社齣版，為多所高等醫藥院校選用，深受讀者厚受。2006年8月被正式評審確定為普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材，更名為《醫學統計學》。
　　為適應社會發展對醫學生的新要求，不斷完善學科知識結構，優化教材內容，我們對《衛生統計學》進行瞭增刪修訂。《醫學統計學》力求做到：緊扣基礎理論、基本知識和基本技能主綫，反映學科新進展，保持本學科知識的係統性；強調醫學科研設計與統計分析和軟件應用的有機結閤，注重統計結果的解釋；力圖結閤醫學應用，深入淺齣，融會貫通，突齣培養學生解決實際問題的能力。
　　全書分21章，本次再版側重於三個方麵：第一部分主要介紹醫學統計基礎理論與基本方法，針對《衛生統計學》多元分析方法薄弱的情況，加強瞭不同類型資料的迴歸分析方法與軟件結果解釋，增加瞭診斷試驗的分析與評價。第二部分醫學研究設計，在繼承第一版教材內容領先優勢的基礎上，進一步引入瞭臨床試驗設計的新進展。第三部分公共衛生與社區醫學統計，不僅突齣瞭公共衛生應用統計的特殊性，增加瞭信息係統監測數據與生物信息數據分析進展和預測評價方法，而且針對學生動手機會少，綜閤能力弱的問題，加強瞭綜閤分析與解決問題環節訓練，補充增加瞭國際標準化要求的醫學論文統計結果報告。書中部分章節加“*”內容，可據不同層次教學予以選擇。書後附有可供分析討論和實習應用的練習題。

目錄

第一章 緒論
第一節 醫學統計學與數學和計算機
第二節 科研工作中醫學統計學的作用
第三節 醫學統計學中常用的幾個基本概念
小結
第二章 醫學資料的統計描述
第一節 頻數分布錶和頻數分布圖
第二節 定量資料集中趨勢指標
第三節 定量資料的離散趨勢指標
第四節 分類資料的統計描述
第五節 動態數列
小結
第三章 正態分布及其應用
第一節 正態分布的概念和特徵
第二節 標準正態分布及其應用
第三節 醫學參考值範圍的製定
第四節 正態性判定
小結
第四章 總體均數的估計與假設檢驗
第一節 均數的抽樣誤差與標準誤
第二節 t分布
第三節 總體均數的估計
第四節 假設檢驗的原理和步驟
第五節 t檢驗
第六節 假設檢驗的兩型錯誤
第七節 假設檢驗時應注意的問題
小結
第五章 方差分析
第一節 完全隨機設計資料的方差分析
第二節 隨機區組設汁資料的方差分析
第三節 析因設計資料的方差分析
第四節 重復測量資料的方差分析
小結
第六章 二項分布、Poisson分布及其應用
第一節 二項分布的概念
第二節 二項分布的應用
第三節 Poisson分布的概念
第四節 Poisson分布的應用
小結
第七章 X^2檢驗
第一節 X^2檢驗的基本思想
第二節 四格錶資料X^2檢驗
第三節 行x列錶資料的X^2檢驗
第四節 率的多重比較
第五節 頻數分布擬閤優度的X^2檢驗
第六節 四格錶資料的確切概率法
第七節 綫性趨勢檢驗
小結
第八章 基於秩的非參數檢驗
第一節 配對設計符號秩檢驗
第二節 完全隨機設計兩樣小比較的秩和檢驗
第三節 完全隨機沒計多個樣本比較的秩和檢驗
第四節 隨機區組設計資料比較的秩和檢驗
第五節 多個樣本資料的兩兩比較
小結
第九章 雙變量綫性迴歸與相關
第一節 簡單綫性迴歸
第二節 雙變量相關分析
第三節 Spearman秩相關
第四節 迴歸與相關分析應注意的問題
小結
第十章 觀察性研究設計
第十一章 實驗研究設計
第十二章 臨床試驗設計與分析
第十三章 診斷試驗評價
第十四章 多重綫性迴歸
第十五章 logistic迴歸
第十六章 生存分析
第十七章 醫學人口與疾病統計
第十八章 傳染病監測數據的統計分析概述
第十九章 綜閤評價方法
第二十章 醫學統計預測
第二十一章 生物信息統計分析方法
第二十二章 醫學論文統計結果報告
附錄一 統計用錶
附錄二 練習題
附錄三 常見統計學專業名詞英漢對照
附錄四 參考文獻

精彩書摘

　　醫學統計學( medical statistics)是描述、歸納、探索醫學數據分布特徵和解釋數據規律的一門學科，也是醫藥衛生工作者閤理運用統計學原理與方法、充分提取信息、深入揭示健康與疾病發生發展規律和預後評價的一種手段。現代統計學已不僅僅是對觀察、測量和記錄情況作一些整理歸納，更重要的是利用統計方法揭示資料信息，對研究事物現象做齣科學閤理的推斷與決策，以幫助我們更好地認識和掌握健康與疾病的變化規律。

前言/序言

　　為瞭適應新時期醫學教育發展的需要，五前年我們組織編寫瞭《衛生統計學》，匯集各位編者多年的教學科研與工作經驗，於2003年8月由中國協和醫科大學齣版社齣版，為多所高等醫藥院校選用，深受讀者厚受。2006年8月被正式評審確定為普通高等教育"十一五"國傢級規劃教材，更名為《醫學統計學》。為適應社會發展對醫學生的新要求，不斷完善學科知識結構，優化教材內容，我們對《衛生統計學》進行瞭增刪修訂。《醫學統計學》力求做到：緊扣基礎理論、基本知識和基本技能主綫，反映學科新進展，保持本學科知識的係統性；強調醫學科研設計與統計分析和軟件應用的有機結閤，注重統計結果的解釋；力圖結閤醫學應用，深入淺齣，融會貫通，突齣培養學生解決實際問題的能力。全書分21章，本次再版側重於三個方麵：第一部分主要介紹醫學統計基礎理論與基本方法，針對《衛生統計學》多元分析方法薄弱的情況，加強瞭不同類型資料的迴歸分析方法與軟件結果解釋，增加瞭診斷試驗的分析與評價。第二部分醫學研究設計，在繼承第一版教材內容領先優勢的基礎上，進一步引入瞭臨床試驗設計的最新進展。第三部分公共衛生與社區醫學統計，不僅突齣瞭公共衛生應用統計的特殊性，增加瞭信息係統監測數據與生物信息數據分析進展和預測評價方法，而且針對學生動手機會少，綜閤能力弱的問題，加強瞭綜閤分析與解決問題環節訓練，補充增加瞭國際標準化要求的醫學論文統計結果報告。書中部分章節加"*"內容，可據不同層次教學予以選擇。書後附有可供分析討論和實習應用的練習題。本版教材由十九所院校二十七位教師參加編寫，劉玉秀教授和仇麗霞教授兩位副主編參與瞭稿件的組織與修改，為教材付梓盡心盡力；山西醫科大學衛生統計教研室趙晉芳、羅天娥、薩建等老師，碩士研究生曾平、駱常好、曹紅艷、王曉芳、淩建春、寇林元等同學，在教材編審的聯絡、編輯、復核、修改、校對等方麵做瞭大量細緻的工作。《醫學統計學》的再版承濛山西醫科大學和廣西醫科大學領導的關懷和支持，兩校衛生統計教研室為本書修訂會議提供瞭後勤保障與服務；統計學界老一輩恩師嚴謹治學、無怨無悔耕耘精神的激勵，第一版編委們精心編寫、無私奉獻和良好的鋪墊，新版全體編者不計名利、夜以繼日的工作。它是第一版教材的延續和提升，凝聚著兩版編者的智慧和努力。值本教材齣版之際，謹緻以衷心感謝。本教材除可用於本科生教學外，也可作為醫藥院校博士、碩士研究生和基層科研工作者的參考用書。鑒於我們能力所限，教材中難免存有疏漏之處，誠望同仁與廣大讀者不吝指正。

《醫學統計學》：解讀生命數據的科學之鑰 在日新月異的醫學領域，嚴謹的數據分析能力已成為洞察疾病規律、評估治療效果、指導臨床實踐乃至推動醫學理論創新的基石。《醫學統計學》作為一本深入淺齣的理論與實踐指南，旨在為醫學從業者、科研人員及相關專業學生提供一套係統、科學的統計學工具與方法。本書並非僅僅羅列統計公式，而是著力於揭示統計學原理在醫學研究中的實際應用，幫助讀者將抽象的數字轉化為富有意義的醫學見解。 為何醫學統計學如此重要？ 醫學的每一次進步，都離不開對海量數據的科學解讀。從早期對疾病傳播模式的觀察，到現代基因組學、流行病學、臨床試驗的設計與分析，統計學始終扮演著關鍵角色。一本藥物是否有效？一種新的診斷方法是否可靠？某種疾病的風險因素是什麼？這些問題的答案，都隱藏在錯綜復雜的數據之中，而醫學統計學就是解鎖這些秘密的鑰匙。它幫助我們區分偶然性與真實關聯，量化不確定性，做齣更明智的決策。 本書內容涵蓋，助您掌握核心能力： 本書緻力於構建讀者堅實的醫學統計學知識體係，內容設計循序漸進，從基礎概念到高級應用，力求全麵且實用。 第一部分：統計學基礎與醫學研究設計 統計學的基石： 我們將從最基礎的統計學概念入手，包括總體與樣本、變量的類型（如分類變量、計量變量）、數據的收集方法以及數據質量的重要性。瞭解這些基本概念是進行任何統計分析的前提。 描述性統計： 如何有效地概括和呈現醫學數據？本書將詳細介紹集中趨勢的度量（如均數、中位數、眾數）、離散趨勢的度量（如方差、標準差、變異係數）以及數據分布的可視化方法（如直方圖、箱綫圖、散點圖）。這些工具能幫助您直觀地理解數據的特徵。 醫學研究設計的精髓： 科學的研究設計是獲得有效結論的前提。我們將探討不同類型的醫學研究，包括觀察性研究（如橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究）和實驗性研究（如隨機對照試驗）。重點講解研究設計的原則，如隨機化、對照、重復，以及如何最大限度地減少偏倚，提高研究結果的可靠性。 第二部分：推斷性統計與假設檢驗 概率論基礎： 為瞭理解推斷性統計，概率論的概念是必不可少的。我們將介紹概率的基本概念、隨機變量及其分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布），為後續的參數估計和假設檢驗打下基礎。 參數估計： 當我們從樣本推斷總體時，參數估計是核心。本書將詳細講解點估計和區間估計的方法，特彆是置信區間的構建，讓您能夠量化估計的精度，瞭解總體參數的可能範圍。 假設檢驗的框架： 假設檢驗是醫學統計學中最重要的分析工具之一。我們將係統地介紹假設檢驗的基本原理，包括零假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的解釋以及如何做齣統計決策。 常見的假設檢驗方法： 本書將詳細講解適用於不同類型數據的各種假設檢驗方法，例如： t檢驗： 用於比較兩組均數是否存在顯著差異，包括單樣本t檢驗、配對t檢驗和獨立樣本t檢驗。 方差分析 (ANOVA)： 用於比較三組或三組以上均數是否存在顯著差異，幫助您理解多組比較的原理和應用。 卡方檢驗： 用於分析分類變量之間的關聯性，例如評估某種治療與疾病結局之間是否存在關係。 秩和檢驗： 適用於非參數分布的數據，提供t檢驗和ANOVA的替代方法。 第三部分：迴歸分析與相關性分析 相關性分析： 探索兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將介紹Pearson相關係數和Spearman等級相關係數，並解釋如何解釋相關係數的意義。 綫性迴歸： 預測一個變量（因變量）如何隨另一個或多個變量（自變量）的變化而變化。本書將詳細介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型，包括模型構建、係數解釋、擬閤優度檢驗（如R²）以及預測。 邏輯迴歸： 對於二分類因變量（例如，患病或未患病），邏輯迴歸是強大的分析工具。我們將深入講解邏輯迴歸模型，包括模型擬閤、奇偶比（Odds Ratio）的解釋及其在風險評估中的應用。 生存分析： 對於研究事件發生時間（如患者生存時間、疾病復發時間）的數據，生存分析提供瞭獨特的分析框架。我們將介紹生存函數的概念、Kaplan-Meier麯綫的繪製與解釋，以及Cox比例風險模型，幫助您分析影響生存期的因素。 第四部分：高級統計方法與應用 多重比較： 當進行多次假設檢驗時，如何控製總體第一類錯誤的發生率？本書將介紹多重比較的概念和常見的校正方法，如Bonferroni校正和Tukey檢驗。 樣本量估算： 在研究設計階段，如何確定所需的樣本量以獲得足夠的統計效能？我們將提供樣本量估算的理論基礎和實際操作指南，確保您的研究具有足夠的說服力。 醫學統計軟件的應用： 理論學習離不開實踐操作。本書將結閤主流的醫學統計軟件（如SPSS, R），通過實例演示，引導讀者掌握數據錄入、管理、分析和結果解讀的全過程，讓統計分析變得觸手可及。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章都緊密結閤醫學實際，通過豐富的醫學案例來闡釋統計學原理，讓讀者在解決實際問題的過程中掌握統計學知識。 語言通俗易懂： 避免使用過於晦澀的專業術語，用清晰、簡潔的語言解釋復雜的統計概念，使非統計學背景的讀者也能輕鬆理解。 注重思維培養： 本書不僅僅教授“如何計算”，更注重培養讀者“如何思考”——如何根據研究問題選擇閤適的統計方法，如何批判性地解讀統計結果，以及如何避免常見的統計陷阱。 誰將受益於本書？ 醫學生： 為未來的醫學研究和臨床實踐奠定堅實的統計學基礎。 臨床醫生： 提升閱讀和評價醫學文獻的能力，指導臨床決策，設計嚴謹的臨床研究。 醫學科研人員： 掌握數據分析的利器，提高研究的科學性和可信度，順利發錶高水平論文。 公共衛生工作者： 深入理解疾病流行規律，評估健康乾預措施的效果。 掌握《醫學統計學》就是掌握解讀生命密碼的科學語言。本書將成為您在醫學探索道路上不可或缺的嚮導，助您在紛繁的數據海洋中，發現真知，推動醫學的進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容給我帶來瞭全新的視角。我之前對醫學統計學的理解僅停留在一些基本的統計量計算上，而這本書則將我帶入瞭一個更廣闊的統計世界。它在講解抽樣誤差和中心極限定理時，用形象的比喻和生動的圖示，讓我一下子就理解瞭為什麼我們需要進行統計推斷。然後，它順理成章地引入瞭參數估計和區間估計的概念，讓我明白瞭如何用樣本信息來推斷總體特徵，以及如何量化這種推斷的不確定性。書中對t檢驗的講解也十分係統，從單樣本t檢驗到獨立樣本t檢驗，再到配對樣本t檢驗，每一個類型的t檢驗都配有詳細的案例分析和計算步驟。我特彆欣賞書中對於t檢驗前提條件的詳細說明，以及在不滿足前提條件時，如何選擇其他閤適的非參數檢驗方法。這一點對於我實際操作數據時，避免犯錯非常有幫助。讀到方差分析的部分，我更是被其強大的解釋能力所摺服，能夠一次性比較三個及以上組的均數差異，這比多次進行t檢驗要高效得多，也更能控製第一類錯誤的發生概率。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，醫學統計學是連接基礎醫學研究和臨床實踐的橋梁，而這本書，恰恰完美地充當瞭這個橋梁的角色。它在介紹統計方法的同時，始終緊密圍繞醫學應用的場景展開，讓我深刻體會到統計學在解決實際醫學問題中的重要性。例如，在講解樣本量估算時，作者詳細闡述瞭影響樣本量大小的各種因素，如效應量、把握度、顯著性水平等，並提供瞭不同研究設計下的樣本量估算公式和步驟。這一點對於我進行課題設計、申請科研經費時，能夠更科學、閤理地規劃研究方案非常有指導意義。書中對於卡方檢驗的講解也十分細緻，從卡方擬閤優度檢驗到獨立性檢驗，再到連續校正，每一個細節都處理得非常到位。我尤其喜歡它在講解配對設計的卡方檢驗時，引入瞭McNemar檢驗，並解釋瞭其適用條件和計算方法，這對於我分析配對樣本的分類變量數據非常有啓發。此外，書中對一些易混淆的統計概念，如“統計顯著性”和“臨床顯著性”進行瞭深入的辨析，提醒我們在解讀統計結果時，不能僅僅關注p值，還要結閤臨床實際意義來判斷結果的價值，這一點非常寶貴。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《醫學統計學》，翻瞭幾頁就被它嚴謹的邏輯和詳實的例證吸引住瞭。我一直對數據背後的故事很感興趣，尤其是在醫學領域，準確的數據分析不僅能指導臨床實踐，更能推動醫學研究的進步。這本書給我的第一印象就是“紮實”。它從最基礎的概念講起，比如描述性統計的集中趨勢和離散趨勢，這些聽起來 khô khan，但作者卻用貼近實際的醫學案例將其一一剖析，讓我這個初學者也能茅塞頓開。我特彆喜歡它在講解抽樣方法時，詳細對比瞭不同抽樣方法的優缺點及其適用場景，並附帶瞭具體的抽樣步驟。這讓我深刻理解瞭為什麼在醫學研究中，科學的抽樣是保證結果可靠性的基石。書中對假設檢驗的講解更是細緻入微，從零假設到備擇假設，從p值的意義到不同檢驗方法的選擇，每一個環節都循序漸進，配閤著大量的圖錶和錶格，使得復雜的統計概念變得清晰易懂。讀到關於置信區間的章節時，我更是豁然開朗，之前一直覺得統計數字很抽象，現在纔明白它其實是對未知真實值的一種閤理估計，並且可以通過置信區間來量化這種不確定性。這本書不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的引導，讓我開始學會如何用統計的語言去解讀和思考醫學問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容給我帶來瞭極大的啓發，讓我重新認識瞭統計學在醫學領域的價值。它在講解統計方法的同時，始終強調統計學作為一種科學思維工具的重要性。例如，在講解定性研究和定量研究的區彆時，作者就旗幟鮮明地指齣瞭定量研究在醫學領域的重要性，並在此基礎上，深入講解瞭各種常用的定量統計方法。書中對泊鬆分布和二項分布的講解也讓我印象深刻，它們在描述計數資料的概率分布時非常有優勢，並為後續的統計推斷奠定瞭基礎。我特彆喜歡書中對統計建模過程的詳細闡述，從變量的選擇，到模型的建立，再到模型的診斷和優化，每一個環節都進行瞭細緻的講解。這一點對於我今後進行科研工作，獨立完成數據分析非常有幫助。這本書不僅僅教授我統計方法，更重要的是，它教會瞭我如何用統計的視角去審視醫學問題，並運用統計工具去解決問題，這對我未來的學術生涯有著深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計學》這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師。它在講解統計學原理的同時，非常注重培養讀者的統計思維能力。例如，在介紹信度與效度時，作者並沒有僅僅停留在概念的解釋上，而是深入分析瞭影響信度和效度的各種因素，以及如何通過科學的設計和統計分析來提高問捲或測量工具的信效度。這一點對於從事醫學研究，特彆是社會醫學和流行病學研究的我來說，具有極高的參考價值。書中對疾病診斷試驗的評價部分也讓我大開眼界，它詳細解釋瞭敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值等概念，並說明瞭這些指標在實際應用中的意義。我還學習到瞭如何利用ROC麯綫來評價診斷試驗的整體性能，以及如何選擇最佳的診斷界值。這一點對於我理解和評價各種醫學診斷技術非常有幫助。此外，書中還涉及瞭醫學文獻中常用的一些統計術語和錶達方式，讓我能夠更準確地理解和解讀醫學研究論文，這對於我進行文獻綜述和撰寫論文非常有益。

評分☆☆☆☆☆

這本書在統計理論的嚴謹性和統計應用的實用性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它在講解每一個統計方法時，都先給齣清晰的理論基礎，然後通過大量的醫學案例來展示其應用。例如，在講解多重比較時，作者不僅介紹瞭Bonferroni法、Tukey法等，還詳細分析瞭它們各自的優缺點和適用條件，以及在何種情況下需要進行多重比較。這一點讓我對如何更科學地進行多組均數比較有瞭更深入的理解。書中對生存分析的講解也更加深入，除瞭Kaplan-Meier麯綫，還引入瞭Cox比例風險模型，並詳細解釋瞭模型的建立、參數的解釋以及模型的評價。這一點對於我理解和分析臨床試驗中患者的生存時間數據非常有幫助。我特彆喜歡書中對“混雜偏倚”和“效應修飾”這兩個概念的深入探討，並結閤具體的案例說明瞭如何通過統計方法來處理和控製這些偏倚。這一點對於我今後進行流行病學研究，設計更嚴謹的研究方案非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對統計學並沒有太大的熱情，總覺得它枯燥乏味。但這本書徹底改變瞭我的看法。它用一種非常“接地氣”的方式來講解醫學統計學，讓我覺得那些抽象的公式和概念不再遙不可及。例如，在講解相關分析時，作者並沒有僅僅停留在計算相關係數上，而是深入分析瞭相關係數的意義、如何判斷相關性的強弱和方嚮，以及最重要的——如何避免將相關性誤解為因果關係。這一點對於醫學研究者來說至關重要，因為很多時候，看似相關的現象背後可能存在著復雜的混雜因素。書中還詳細介紹瞭多種常用的統計圖錶，如散點圖、柱狀圖、摺綫圖、餅圖等，並給齣瞭它們各自的適用場閤和繪製要點。這讓我不僅能看懂彆人繪製的圖錶，還能自己動手繪製齣清晰、準確的統計圖，有效地展示研究結果。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些高級的統計方法，比如生存分析。它用通俗易懂的語言解釋瞭Kaplan-Meier麯綫的繪製和解讀，以及Log-rank檢驗的原理，這對於我理解那些發錶在頂級醫學期刊上的生存分析研究非常有幫助。這本書真的是一本既有深度又有廣度的教材，讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，由淺入深，使得學習過程更加順暢。我尤其喜歡它在介紹統計軟件應用的部分。書中提供瞭SPSS軟件的基本操作指南，並結閤瞭大量的實際案例，指導我們如何使用SPSS進行數據錄入、管理、描述性統計分析、推論性統計分析，以及結果的圖形化展示。這讓我這個之前對統計軟件一竅不通的人，也能快速上手，並且能夠獨立完成一些基本的數據分析任務。書中對SPSS輸齣結果的解讀也非常詳細，包括如何理解錶格中的各項數值，如何判斷檢驗的顯著性，以及如何根據分析結果撰寫報告。這一點對於我來說是雪中送炭，因為很多時候，即使計算齣瞭結果，但如果不會解讀，也無法將其轉化為有用的信息。我還注意到書中對多種統計圖形的繪製方法都進行瞭介紹，不僅僅是簡單的柱狀圖和摺綫圖，還包括瞭箱綫圖、散點圖矩陣、三維圖等，這讓我能夠更全麵、更直觀地展示我的數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容非常充實，簡直就像一本百科全書。我尤其對書中關於方差分析（ANOVA）的部分印象深刻。它不僅僅是簡單地介紹ANOVA的公式，而是深入地探討瞭單因素ANOVA、雙因素ANOVA等不同模型，並詳細解釋瞭它們各自的應用場景。作者還非常貼心地給齣瞭如何解讀ANOVA結果的步驟，包括如何判斷F檢驗的顯著性，以及如何進行事後檢驗來確定具體哪些組彆之間存在差異。這對於我理解和分析多組均數比較的實驗數據非常有幫助。另外，書中對迴歸分析的講解也讓我受益匪淺。從簡單的綫性迴歸到多元綫性迴歸，再到邏輯迴歸，每一個模型的建立、參數的解釋以及模型的評估，作者都進行瞭詳盡的闡述。特彆是邏輯迴歸部分，對於分析二分類結局變量的研究，比如疾病發生與否，與多種危險因素的關係，這本書給齣瞭非常清晰的指導。我嘗試著將書中的方法套用在我正在閱讀的一篇關於某藥物療效的文獻中，發現以前很多看不懂的統計結果，現在竟然能理解其背後的邏輯和意義瞭，這種感覺真的非常棒。這本書的例子選擇也很具代錶性，涵蓋瞭臨床試驗、流行病學調查等多個方麵，讓我能更直觀地感受到統計學在醫學領域的強大應用能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常樸實易懂，絲毫沒有讓統計學顯得高深莫測。它更注重啓發讀者的思考，而不是簡單地灌輸知識。我尤其對書中在講解假設檢驗時，引導讀者思考“為什麼要有p值”以及“p值到底意味著什麼”的思路很贊賞。作者通過層層遞進的提問，幫助讀者構建起對假設檢驗的完整理解，而不是僅僅記住公式。書中對迴歸分析的講解也讓我受益匪淺，特彆是對模型擬閤優度的評價，如R平方、調整R平方等，以及對迴歸係數的解釋，都給瞭非常清晰的指導。我嘗試著運用書中的方法來分析我工作中的一些數據，發現以前很多難以解釋的現象，現在都能通過統計模型得到閤理的解釋。書中還對一些常見的統計誤區進行瞭糾正，比如過度解讀p值，將相關性誤解為因果性等，這讓我受益匪淺，能夠更審慎地對待統計結果。

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太麻煩瞭不起丿送書快，慢慢學習

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不錯，京東信的過 不錯，京東信的過

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這書和學校買的一樣，不錯不錯

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書很好，送貨很快，喜歡京東

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正版書，買給老婆的，讀研用，紙張不錯！

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綜述型教材，適閤入門讀者