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李康编 著

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出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117170789

商品编码：1036900270

出版时间：2013-03-01

作  者:李康 编 定  价:42 出 版 社:人民卫生出版社 出版日期:2013年03月01日 页  数:235 装  帧:平装 ISBN:9787117170789 ●暂无

内容简介

暂无

《临床试验设计与数据分析实用指南》 内容概要 《临床试验设计与数据分析实用指南》是一部聚焦于现代临床研究实践的专业著作，旨在为医学研究人员、统计学家、药学专业人士以及对临床试验感兴趣的学生提供一套全面、系统且极具操作性的指导。本书深入浅出地阐述了从临床试验的宏观设计理念到微观数据处理细节的全过程，强调理论与实践相结合，力求帮助读者掌握设计严谨、数据可靠、结论有效的临床研究方法。 本书的核心内容涵盖了临床试验的各个关键环节，包括但不限于： 第一部分：临床试验设计基础 研究问题的提出与可行性分析： 详细阐述如何将临床需求转化为可检验的科学问题，如何进行文献回顾，评估研究的科学价值、伦理意义和经济可行性。强调研究假设的明确性和可操作性。 研究目的与研究终点的确定： 深入探讨主要研究终点（Primary Endpoint）和次要研究终点（Secondary Endpoint）的设定原则，以及如何根据研究目的选择最恰当、最能反映治疗效果的终点指标。包括对客观指标、主观指标、复合终点等的理解和应用。 研究对象的选择与纳入/排除标准： 详细讲解如何根据研究目的制定科学合理的纳入与排除标准，以确保研究人群的代表性、同质性，并最大限度地降低偏倚。讨论了不同疾病状态、年龄、性别等因素对入组标准的影响。 研究方案的撰写： 提供一套完整的临床试验方案撰写框架，包括背景、研究目的、研究设计、研究人群、干预措施、疗效评估、安全性评估、统计学分析计划、伦理考量、数据管理等所有必要组成部分。强调方案的清晰性、完整性和可执行性。 研究设计的类型与选择： 全面介绍各种经典的临床试验设计类型，如随机对照试验（RCT）、非随机对照试验、单臂试验、交叉设计、析因设计等。分析不同设计类型的优缺点、适用场景以及如何根据研究问题选择最优设计。特别强调随机化和盲法的核心作用及其在降低偏倚中的地位。 样本量估算的理论与实践： 详尽讲解样本量估算的基本原理，包括I类错误（α）、II类错误（β）、效应量（Effect Size）、统计功效（Power）等关键概念。提供常用统计方法的样本量计算公式和思路，并指导读者如何利用统计软件或在线工具进行实际操作。强调样本量计算的准确性对研究结论 P值（p-value）的意义和统计功效的重要性。 第二部分：临床试验实施与数据管理 研究中心的选择与管理： 探讨如何选择合格的研究中心，建立有效的中心协作网络，以及对研究中心进行质量控制和监督。 知情同意的规范流程： 详细阐述知情同意告知书的撰写要点，以及在研究过程中如何确保研究对象充分理解研究内容，并自愿签署同意书。强调保护受试者权益的伦理原则。 数据采集与质量控制： 介绍病例报告表（CRF）的设计原则，电子数据采集系统（EDC）的应用，以及数据录入、核查、质疑处理等数据质量控制环节。强调数据准确性、完整性和一致性的重要性。 不良事件的监测与报告： 详细讲解如何识别、记录、评估和报告研究过程中的不良事件（Adverse Events, AE）和严重不良事件（Serious Adverse Events, SAE）。强调及时、准确的报告对于保障受试者安全至关重要。 数据监查与稽查： 阐述数据监查（Data Monitoring）和稽查（Auditing）的作用，以及如何通过这些手段来保障研究的合规性和数据质量。 第三部分：统计学分析方法 描述性统计： 详细讲解如何使用各种描述性统计方法（如均值、中位数、标准差、百分比等）来概括研究对象的基线特征和研究结果。包括图表形式（如柱状图、折线图、散点图）的数据可视化技巧。 推断性统计基础： 深入剖析假设检验的基本原理，包括零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），P值、置信区间（Confidence Interval）的含义与应用。 常用统计检验方法： 参数检验： 详述t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、方差分析（One-way ANOVA, Two-way ANOVA）及其在比较两组或多组连续变量均值时的应用。 非参数检验： 介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，当数据不满足参数检验的假设条件时如何选择和应用。 分类变量分析： 重点讲解卡方检验（Chi-square test）、Fisher精确检验，以及相对危险度（Relative Risk, RR）、优势比（Odds Ratio, OR）的计算与解释，特别是在队列研究和病例对照研究中的应用。 相关性分析： 介绍Pearson相关系数和Spearman等级相关系数，以及如何检验两个连续变量或等级变量之间的关联程度。 回归分析： 线性回归： 讲解简单线性回归和多元线性回归，如何拟合连续型结果变量与一个或多个预测变量之间的关系，并进行预测。 逻辑回归： 重点介绍逻辑回归模型，如何预测二分类结局变量的概率，以及解释回归系数的含义。 Cox比例风险模型： 详述Cox模型在生存分析中的应用，如何分析时间-事件数据，识别影响生存时间的因素。 生存分析： 深入介绍生存分析的基本概念，如生存函数（Survival Function）、风险函数（Hazard Function）、中位生存期（Median Survival Time）。详细讲解Kaplan-Meier曲线的绘制与解释，以及Log-rank检验在比较生存曲线时的应用。 亚组分析与敏感性分析： 讨论如何在研究中进行亚组分析以探索潜在的异质性，以及如何通过敏感性分析来评估研究结果的稳健性。 多重比较的处理： 讲解在进行多次假设检验时可能出现的P值膨胀问题，以及Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等方法。 第四部分：统计软件应用与报告撰写 常用统计软件介绍： 简要介绍SPSS、SAS、R、Stata等主流统计软件的功能和界面特点，并提供针对书中统计方法的基本操作指导。 结果解读与报告撰写： 指导读者如何清晰、准确地解读统计分析结果，并将其体现在研究报告、学术论文或演示文稿中。强调统计学结论应与临床意义相结合。 研究报告的撰写规范： 结合CONSORT（Consolidated Standards of Reporting Trials）等国际通用指南，指导读者撰写符合规范的临床试验研究报告。 本书特色 全面性与系统性： 覆盖临床试验从设计到数据分析的完整流程，理论知识与实践技能并重。 实用性与操作性： 强调方法的可操作性，提供具体的步骤和示例，方便读者在实际工作中应用。 循序渐进： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的统计模型，适合不同层次的读者。 图文并茂： 运用图表、流程图等多种形式辅助讲解，提高阅读的直观性和理解效率。 案例驱动： 结合典型的临床研究案例，生动展示理论知识的应用过程，增强学习的趣味性和有效性。 强调伦理与规范： 在各章节中都融入了对临床研究伦理原则和国际规范的强调，指导读者进行合规、负责任的研究。 适用读者 临床医学研究人员（医生、研究护士、药师等） 医学统计学专业学生及研究者 生物统计学及相关学科的研究生 药物研发人员 流行病学研究者 对临床研究方法感兴趣的卫生管理人员 《临床试验设计与数据分析实用指南》将是您在临床研究道路上不可或缺的得力助手，助您设计出更科学、更严谨的临床试验，并从复杂的数据中提炼出可靠的科学证据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要经常处理大量数据的科研人员，《医学统计学 (第6版)》这本书对我来说，简直是“量身定做”的。它不仅系统地介绍了医学统计学的基本原理和常用方法，更重要的是，它非常贴合当前医学研究的实际需求。书中关于大数据分析、机器学习在医学统计中的应用等章节，都让我受益匪浅。作者在讲解这些前沿技术时，能够清晰地阐述其统计学基础，并提供了非常具有指导意义的案例。我尤其欣赏它在讲解模型选择和模型评估时，所提供的详细步骤和注意事项，这对于避免模型过拟合和提高模型的泛化能力至关重要。本书还包含了大量的统计软件应用指南，特别是对R语言的介绍，这对于我进行复杂的数据分析非常有帮助。总而言之，这本书不仅让我巩固了基础知识，更让我站在了医学统计学的前沿。

评分☆☆☆☆☆

这本《医学统计学 (第6版)》真的是我近年来读过最有用的一本专业书籍了！作为一个初入医学研究的小白，当初拿到这本书的时候，其实心里是有点打鼓的，毕竟统计学这东西听起来就让人头大。但从翻开第一页开始，我就被它深深吸引住了。作者的写作风格非常清晰明了，仿佛在娓娓道来一个精彩的故事，把那些原本枯燥抽象的统计概念，通过生动形象的例子，一点点剖析开来。书中的逻辑结构也非常严谨，从最基础的描述性统计，到后面越来越深入的推断性统计，循序渐进，一点也不跳跃。我尤其喜欢它在解释各种统计方法时，会详细说明其背后的原理和适用条件，而不是简单地罗列公式。而且，书里还提供了大量的实际案例，这些案例都是从真实的医学研究中提取出来的，让我能够直观地看到这些统计方法是如何被应用到解决实际问题的，这对于我这种实践型学习者来说，简直是雪中送炭。每当我遇到不理解的地方，翻阅书中的例子，总能豁然开朗。这本书真的让我对医学统计学从“畏惧”变成了“好奇”，甚至有点“着迷”了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直以来对统计学都有点“阴影”，觉得它充斥着各种看不懂的公式和符号，但《医学统计学 (第6版)》这本书彻底改变了我的看法。它完全颠覆了我对统计学的刻板印象，用一种非常人性化、非常易于理解的方式来阐述复杂的统计理论。作者在语言表达上非常有技巧，避免了大量晦涩难懂的专业术语，取而代之的是大量生活化的比喻和生动的类比，让那些抽象的概念变得触手可及。我尤其欣赏的是，书中并没有一味地强调数学公式的推导，而是更侧重于统计思想的培养，以及如何正确地解读和应用统计结果。它教会我的不仅仅是如何计算，更是如何“思考”统计。每当读到某个统计概念，我总能联想到书中的某个小故事或者某个鲜活的例子，这极大地加深了我对知识的记忆和理解。这本书就像一位耐心的老师，循循善诱，一步步引导我走进医学统计学的殿堂，让我在这个过程中感受到了乐趣，而不是压力。

评分☆☆☆☆☆

我之前对医学统计学一直存在一种“敬而远之”的态度，总觉得这门学科离我的临床工作太远。直到我读了《医学统计学 (第6版)》，我才发现自己错了。这本书完全打破了我对统计学的固有认知。作者的语言风格非常独特，他把原本可能很枯燥的统计学概念，用一种非常通俗易懂，甚至带点幽默的方式讲出来，让我读起来一点都不觉得累。我尤其喜欢他对于“为什么”的解释，而不是简单地告诉你“是什么”。比如，在讲解中心极限定理的时候，他会详细解释为什么这个定理对于理解样本均值的分布如此重要，以及它如何支撑了后面的推断性统计。书中还有很多让我眼前一亮的“小技巧”，比如如何选择合适的统计检验方法，如何避免常见的统计误区，这些都非常实用。读完这本书，我感觉自己不再是那个对统计数据一窍不通的临床医生了，而是能更自信地解读研究结果，并将其应用于临床实践。

评分☆☆☆☆☆

《医学统计学 (第6版)》这本书对于我这个统计学“门外汉”来说，简直是一次“救赎”。我过去在学习统计学时，总是被那些复杂的公式和抽象的理论搞得晕头转向，但这本书的出现，彻底改变了我的学习体验。它非常注重“可视化”，大量的图表、流程图和示意图，让那些原本抽象的统计模型变得一目了然。我尤其喜欢它在介绍统计检验方法时，会配上详细的图示，清晰地展示出零假设、备择假设以及P值的含义，这让我对假设检验有了更直观的理解。此外，书中还穿插了许多“小贴士”和“注意事项”，这些内容往往是那些大部头教材里容易忽略的细节，但对于实际应用来说却至关重要。这本书的编排逻辑也非常清晰，从基础概念到高级方法，层层递进，让我感觉自己每读一章，都在进步。它让我对医学统计学不再感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了《医学统计学 (第6版)》这本书，感觉像是打开了新世界的大门。以前我对统计学一直停留在“模糊”的认识层面，觉得它就是一些数字和公式的堆砌。但这本书让我看到了统计学背后蕴含的严谨逻辑和强大力量。作者的写作风格非常灵活，有时像一位渊博的学者，娓娓道来统计学的历史和发展；有时又像一位亲切的朋友，用生活化的语言为你解答疑惑。我特别喜欢它在讲解不同统计方法时，会强调其“核心思想”和“哲学内涵”，让我不仅仅是学会了操作，更是理解了“为什么”要这样做。比如，在讲解贝叶斯统计时，他会从哲学层面探讨其与频率学派的区别，让我对统计推断有了更深层次的理解。书中还包含了很多关于“如何呈现统计结果”的建议，这对于写论文和做报告非常有帮助，让我能更清晰、更有效地传达我的研究发现。这本书真的让我觉得，医学统计学是一门既有深度又有温度的学科。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初拿到《医学统计学 (第6版)》这本书时，并没有抱太高的期望，觉得医学统计学这类书无非就是公式堆砌、理论枯燥。然而，这本书完全出乎我的意料，它以一种非常“接地气”的方式，将统计学与医学实践紧密结合。作者非常擅长运用生活化的例子来解释抽象的统计概念，比如他会用生活中抽样调查的例子来解释随机抽样和非随机抽样的区别，用天气预报来解释概率和置信区间的概念。这种讲解方式，让原本令人生畏的统计学变得生动有趣。我尤其喜欢书中关于“统计陷阱”和“统计误读”的章节，这部分内容非常实用，它教会我如何识别那些可能被用来误导读者或被研究者自身误解的统计结果，让我能够更批判性地审视医学文献中的数据。这本书不仅教会了我“怎么做”统计，更重要的是教会了我“怎么看”统计，这对于提高我作为一名医务人员的科学素养至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触医学研究的研究生，统计学对我来说是一个全新的领域。在导师的推荐下，我选择了《医学统计学 (第6版)》这本书，没想到它成为了我学术生涯中重要的启蒙读物。书中的内容编排非常合理，从基础的概念讲起，比如样本、总体、变量类型，然后逐渐过渡到描述性统计，如均数、标准差、百分比的计算和解读。让我印象深刻的是，作者在讲解这些基本概念时，并没有采用枯燥的教科书式讲解，而是融入了大量的医学背景知识，让我能明白这些统计量在医学研究中的实际意义。然后，它又非常流畅地衔接到了推断性统计，如假设检验、置信区间，并且对不同类型的假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA等）都进行了非常详细的阐述，包括它们的原理、前提条件以及结果的解释。书中的插图和表格也非常清晰，有助于我理解复杂的统计模型。读完这本书，我对医学统计学的基本框架和常用方法有了扎实的理解，为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的医学研究者，我阅读过不少关于医学统计学的书籍，但《医学统计学 (第6版)》仍然给了我耳目一新的感觉。它在保留了传统医学统计学知识体系的严谨性的同时，又融入了最新的研究进展和统计理念。我特别欣赏它在讲解复杂统计方法时，能够清晰地阐述其背后的统计学原理，以及在不同研究设计中的应用价值。例如，在解释回归分析时，它不仅讲解了线性回归，还深入探讨了逻辑回归、Cox比例风险模型等在生存分析、疾病预测等领域的重要应用，并且给出了丰富的案例分析。书中对各种统计假设的检验和讨论也十分到位，让我能够更深刻地理解每种方法的适用范围和局限性。此外，本书在内容上也涵盖了最新的生物统计学和流行病学研究中常用的统计技术，比如多中心研究的设计和分析、 meta分析的常用方法等，这些内容对于我进行前沿研究非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《医学统计学 (第6版)》这本书是一本真正意义上的“工具书”，它不仅传授理论知识，更教会我如何“实操”。作为一名临床医生，我经常需要阅读和分析大量的医学文献，而理解其中的统计分析方法，对于评估研究的可靠性和有效性至关重要。这本书就成了我最好的助手。它里面详尽地介绍了各种常用的统计软件的操作步骤，比如SPSS，而且提供了非常清晰的操作截图和详细的指导，让我即使是零基础，也能很快上手，学会如何输入数据、进行各种统计分析，甚至如何绘制统计图表。我特别喜欢它在讲解每个统计分析方法时，都会配上具体的代码示例和结果解读，这让我能够直接模仿，快速掌握。当我遇到一个新的研究设计，不知道该用什么统计方法时，这本书里提供的决策树或者流程图，总能帮我快速找到最适合的分析工具。可以说，这本书极大地提升了我的科研能力和文献解读能力，让我不再为统计分析而感到困扰。

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eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee

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还不错

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很好，跟新华书店的一样。希望包装好点，旁边都有被运输过程中弄坏了书角

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