醫學統計學 (第6版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李康編 著

圖書標籤:

• 醫學統計學
• 統計學
• 醫學
• 流行病學
• 生物統計學
• 研究方法學
• 數據分析
• 臨床研究
• 醫學教育
• 第6版

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民衛生齣版社

ISBN：9787117170789

商品編碼：1036900270

齣版時間：2013-03-01

作  者:李康 編 定  價:42 齣 版 社:人民衛生齣版社 齣版日期:2013年03月01日 頁  數:235 裝  幀:平裝 ISBN:9787117170789 ●暫無

內容簡介

暫無

《臨床試驗設計與數據分析實用指南》 內容概要 《臨床試驗設計與數據分析實用指南》是一部聚焦於現代臨床研究實踐的專業著作，旨在為醫學研究人員、統計學傢、藥學專業人士以及對臨床試驗感興趣的學生提供一套全麵、係統且極具操作性的指導。本書深入淺齣地闡述瞭從臨床試驗的宏觀設計理念到微觀數據處理細節的全過程，強調理論與實踐相結閤，力求幫助讀者掌握設計嚴謹、數據可靠、結論有效的臨床研究方法。 本書的核心內容涵蓋瞭臨床試驗的各個關鍵環節，包括但不限於： 第一部分：臨床試驗設計基礎 研究問題的提齣與可行性分析： 詳細闡述如何將臨床需求轉化為可檢驗的科學問題，如何進行文獻迴顧，評估研究的科學價值、倫理意義和經濟可行性。強調研究假設的明確性和可操作性。 研究目的與研究終點的確定： 深入探討主要研究終點（Primary Endpoint）和次要研究終點（Secondary Endpoint）的設定原則，以及如何根據研究目的選擇最恰當、最能反映治療效果的終點指標。包括對客觀指標、主觀指標、復閤終點等的理解和應用。 研究對象的選擇與納入/排除標準： 詳細講解如何根據研究目的製定科學閤理的納入與排除標準，以確保研究人群的代錶性、同質性，並最大限度地降低偏倚。討論瞭不同疾病狀態、年齡、性彆等因素對入組標準的影響。 研究方案的撰寫： 提供一套完整的臨床試驗方案撰寫框架，包括背景、研究目的、研究設計、研究人群、乾預措施、療效評估、安全性評估、統計學分析計劃、倫理考量、數據管理等所有必要組成部分。強調方案的清晰性、完整性和可執行性。 研究設計的類型與選擇： 全麵介紹各種經典的臨床試驗設計類型，如隨機對照試驗（RCT）、非隨機對照試驗、單臂試驗、交叉設計、析因設計等。分析不同設計類型的優缺點、適用場景以及如何根據研究問題選擇最優設計。特彆強調隨機化和盲法的核心作用及其在降低偏倚中的地位。 樣本量估算的理論與實踐： 詳盡講解樣本量估算的基本原理，包括I類錯誤（α）、II類錯誤（β）、效應量（Effect Size）、統計功效（Power）等關鍵概念。提供常用統計方法的樣本量計算公式和思路，並指導讀者如何利用統計軟件或在綫工具進行實際操作。強調樣本量計算的準確性對研究結論 P值（p-value）的意義和統計功效的重要性。 第二部分：臨床試驗實施與數據管理 研究中心的選擇與管理： 探討如何選擇閤格的研究中心，建立有效的中心協作網絡，以及對研究中心進行質量控製和監督。 知情同意的規範流程： 詳細闡述知情同意告知書的撰寫要點，以及在研究過程中如何確保研究對象充分理解研究內容，並自願簽署同意書。強調保護受試者權益的倫理原則。 數據采集與質量控製： 介紹病例報告錶（CRF）的設計原則，電子數據采集係統（EDC）的應用，以及數據錄入、核查、質疑處理等數據質量控製環節。強調數據準確性、完整性和一緻性的重要性。 不良事件的監測與報告： 詳細講解如何識彆、記錄、評估和報告研究過程中的不良事件（Adverse Events, AE）和嚴重不良事件（Serious Adverse Events, SAE）。強調及時、準確的報告對於保障受試者安全至關重要。 數據監查與稽查： 闡述數據監查（Data Monitoring）和稽查（Auditing）的作用，以及如何通過這些手段來保障研究的閤規性和數據質量。 第三部分：統計學分析方法 描述性統計： 詳細講解如何使用各種描述性統計方法（如均值、中位數、標準差、百分比等）來概括研究對象的基綫特徵和研究結果。包括圖錶形式（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖）的數據可視化技巧。 推斷性統計基礎： 深入剖析假設檢驗的基本原理，包括零假設（Null Hypothesis）和備擇假設（Alternative Hypothesis），P值、置信區間（Confidence Interval）的含義與應用。 常用統計檢驗方法： 參數檢驗： 詳述t檢驗（單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立樣本t檢驗）、方差分析（One-way ANOVA, Two-way ANOVA）及其在比較兩組或多組連續變量均值時的應用。 非參數檢驗： 介紹Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等，當數據不滿足參數檢驗的假設條件時如何選擇和應用。 分類變量分析： 重點講解卡方檢驗（Chi-square test）、Fisher精確檢驗，以及相對危險度（Relative Risk, RR）、優勢比（Odds Ratio, OR）的計算與解釋，特彆是在隊列研究和病例對照研究中的應用。 相關性分析： 介紹Pearson相關係數和Spearman等級相關係數，以及如何檢驗兩個連續變量或等級變量之間的關聯程度。 迴歸分析： 綫性迴歸： 講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，如何擬閤連續型結果變量與一個或多個預測變量之間的關係，並進行預測。 邏輯迴歸： 重點介紹邏輯迴歸模型，如何預測二分類結局變量的概率，以及解釋迴歸係數的含義。 Cox比例風險模型： 詳述Cox模型在生存分析中的應用，如何分析時間-事件數據，識彆影響生存時間的因素。 生存分析： 深入介紹生存分析的基本概念，如生存函數（Survival Function）、風險函數（Hazard Function）、中位生存期（Median Survival Time）。詳細講解Kaplan-Meier麯綫的繪製與解釋，以及Log-rank檢驗在比較生存麯綫時的應用。 亞組分析與敏感性分析： 討論如何在研究中進行亞組分析以探索潛在的異質性，以及如何通過敏感性分析來評估研究結果的穩健性。 多重比較的處理： 講解在進行多次假設檢驗時可能齣現的P值膨脹問題，以及Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等方法。 第四部分：統計軟件應用與報告撰寫 常用統計軟件介紹： 簡要介紹SPSS、SAS、R、Stata等主流統計軟件的功能和界麵特點，並提供針對書中統計方法的基本操作指導。 結果解讀與報告撰寫： 指導讀者如何清晰、準確地解讀統計分析結果，並將其體現在研究報告、學術論文或演示文稿中。強調統計學結論應與臨床意義相結閤。 研究報告的撰寫規範： 結閤CONSORT（Consolidated Standards of Reporting Trials）等國際通用指南，指導讀者撰寫符閤規範的臨床試驗研究報告。 本書特色 全麵性與係統性： 覆蓋臨床試驗從設計到數據分析的完整流程，理論知識與實踐技能並重。 實用性與操作性： 強調方法的可操作性，提供具體的步驟和示例，方便讀者在實際工作中應用。 循序漸進： 從基礎概念入手，逐步深入到復雜的統計模型，適閤不同層次的讀者。 圖文並茂： 運用圖錶、流程圖等多種形式輔助講解，提高閱讀的直觀性和理解效率。 案例驅動： 結閤典型的臨床研究案例，生動展示理論知識的應用過程，增強學習的趣味性和有效性。 強調倫理與規範： 在各章節中都融入瞭對臨床研究倫理原則和國際規範的強調，指導讀者進行閤規、負責任的研究。 適用讀者 臨床醫學研究人員（醫生、研究護士、藥師等） 醫學統計學專業學生及研究者 生物統計學及相關學科的研究生 藥物研發人員 流行病學研究者 對臨床研究方法感興趣的衛生管理人員 《臨床試驗設計與數據分析實用指南》將是您在臨床研究道路上不可或缺的得力助手，助您設計齣更科學、更嚴謹的臨床試驗，並從復雜的數據中提煉齣可靠的科學證據。

評分☆☆☆☆☆

我之前對醫學統計學一直存在一種“敬而遠之”的態度，總覺得這門學科離我的臨床工作太遠。直到我讀瞭《醫學統計學 (第6版)》，我纔發現自己錯瞭。這本書完全打破瞭我對統計學的固有認知。作者的語言風格非常獨特，他把原本可能很枯燥的統計學概念，用一種非常通俗易懂，甚至帶點幽默的方式講齣來，讓我讀起來一點都不覺得纍。我尤其喜歡他對於“為什麼”的解釋，而不是簡單地告訴你“是什麼”。比如，在講解中心極限定理的時候，他會詳細解釋為什麼這個定理對於理解樣本均值的分布如此重要，以及它如何支撐瞭後麵的推斷性統計。書中還有很多讓我眼前一亮的“小技巧”，比如如何選擇閤適的統計檢驗方法，如何避免常見的統計誤區，這些都非常實用。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對統計數據一竅不通的臨床醫生瞭，而是能更自信地解讀研究結果，並將其應用於臨床實踐。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我當初拿到《醫學統計學 (第6版)》這本書時，並沒有抱太高的期望，覺得醫學統計學這類書無非就是公式堆砌、理論枯燥。然而，這本書完全齣乎我的意料，它以一種非常“接地氣”的方式，將統計學與醫學實踐緊密結閤。作者非常擅長運用生活化的例子來解釋抽象的統計概念，比如他會用生活中抽樣調查的例子來解釋隨機抽樣和非隨機抽樣的區彆，用天氣預報來解釋概率和置信區間的概念。這種講解方式，讓原本令人生畏的統計學變得生動有趣。我尤其喜歡書中關於“統計陷阱”和“統計誤讀”的章節，這部分內容非常實用，它教會我如何識彆那些可能被用來誤導讀者或被研究者自身誤解的統計結果，讓我能夠更批判性地審視醫學文獻中的數據。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”統計，更重要的是教會瞭我“怎麼看”統計，這對於提高我作為一名醫務人員的科學素養至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸醫學研究的研究生，統計學對我來說是一個全新的領域。在導師的推薦下，我選擇瞭《醫學統計學 (第6版)》這本書，沒想到它成為瞭我學術生涯中重要的啓濛讀物。書中的內容編排非常閤理，從基礎的概念講起，比如樣本、總體、變量類型，然後逐漸過渡到描述性統計，如均數、標準差、百分比的計算和解讀。讓我印象深刻的是，作者在講解這些基本概念時，並沒有采用枯燥的教科書式講解，而是融入瞭大量的醫學背景知識，讓我能明白這些統計量在醫學研究中的實際意義。然後，它又非常流暢地銜接到瞭推斷性統計，如假設檢驗、置信區間，並且對不同類型的假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等）都進行瞭非常詳細的闡述，包括它們的原理、前提條件以及結果的解釋。書中的插圖和錶格也非常清晰，有助於我理解復雜的統計模型。讀完這本書，我對醫學統計學的基本框架和常用方法有瞭紮實的理解，為我後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直以來對統計學都有點“陰影”，覺得它充斥著各種看不懂的公式和符號，但《醫學統計學 (第6版)》這本書徹底改變瞭我的看法。它完全顛覆瞭我對統計學的刻闆印象，用一種非常人性化、非常易於理解的方式來闡述復雜的統計理論。作者在語言錶達上非常有技巧，避免瞭大量晦澀難懂的專業術語，取而代之的是大量生活化的比喻和生動的類比，讓那些抽象的概念變得觸手可及。我尤其欣賞的是，書中並沒有一味地強調數學公式的推導，而是更側重於統計思想的培養，以及如何正確地解讀和應用統計結果。它教會我的不僅僅是如何計算，更是如何“思考”統計。每當讀到某個統計概念，我總能聯想到書中的某個小故事或者某個鮮活的例子，這極大地加深瞭我對知識的記憶和理解。這本書就像一位耐心的老師，循循善誘，一步步引導我走進醫學統計學的殿堂，讓我在這個過程中感受到瞭樂趣，而不是壓力。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭《醫學統計學 (第6版)》這本書，感覺像是打開瞭新世界的大門。以前我對統計學一直停留在“模糊”的認識層麵，覺得它就是一些數字和公式的堆砌。但這本書讓我看到瞭統計學背後蘊含的嚴謹邏輯和強大力量。作者的寫作風格非常靈活，有時像一位淵博的學者，娓娓道來統計學的曆史和發展；有時又像一位親切的朋友，用生活化的語言為你解答疑惑。我特彆喜歡它在講解不同統計方法時，會強調其“核心思想”和“哲學內涵”，讓我不僅僅是學會瞭操作，更是理解瞭“為什麼”要這樣做。比如，在講解貝葉斯統計時，他會從哲學層麵探討其與頻率學派的區彆，讓我對統計推斷有瞭更深層次的理解。書中還包含瞭很多關於“如何呈現統計結果”的建議，這對於寫論文和做報告非常有幫助，讓我能更清晰、更有效地傳達我的研究發現。這本書真的讓我覺得，醫學統計學是一門既有深度又有溫度的學科。

評分☆☆☆☆☆

這本《醫學統計學 (第6版)》真的是我近年來讀過最有用的一本專業書籍瞭！作為一個初入醫學研究的小白，當初拿到這本書的時候，其實心裏是有點打鼓的，畢竟統計學這東西聽起來就讓人頭大。但從翻開第一頁開始，我就被它深深吸引住瞭。作者的寫作風格非常清晰明瞭，仿佛在娓娓道來一個精彩的故事，把那些原本枯燥抽象的統計概念，通過生動形象的例子，一點點剖析開來。書中的邏輯結構也非常嚴謹，從最基礎的描述性統計，到後麵越來越深入的推斷性統計，循序漸進，一點也不跳躍。我尤其喜歡它在解釋各種統計方法時，會詳細說明其背後的原理和適用條件，而不是簡單地羅列公式。而且，書裏還提供瞭大量的實際案例，這些案例都是從真實的醫學研究中提取齣來的，讓我能夠直觀地看到這些統計方法是如何被應用到解決實際問題的，這對於我這種實踐型學習者來說，簡直是雪中送炭。每當我遇到不理解的地方，翻閱書中的例子，總能豁然開朗。這本書真的讓我對醫學統計學從“畏懼”變成瞭“好奇”，甚至有點“著迷”瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的醫學研究者，我閱讀過不少關於醫學統計學的書籍，但《醫學統計學 (第6版)》仍然給瞭我耳目一新的感覺。它在保留瞭傳統醫學統計學知識體係的嚴謹性的同時，又融入瞭最新的研究進展和統計理念。我特彆欣賞它在講解復雜統計方法時，能夠清晰地闡述其背後的統計學原理，以及在不同研究設計中的應用價值。例如，在解釋迴歸分析時，它不僅講解瞭綫性迴歸，還深入探討瞭邏輯迴歸、Cox比例風險模型等在生存分析、疾病預測等領域的重要應用，並且給齣瞭豐富的案例分析。書中對各種統計假設的檢驗和討論也十分到位，讓我能夠更深刻地理解每種方法的適用範圍和局限性。此外，本書在內容上也涵蓋瞭最新的生物統計學和流行病學研究中常用的統計技術，比如多中心研究的設計和分析、 meta分析的常用方法等，這些內容對於我進行前沿研究非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《醫學統計學 (第6版)》這本書是一本真正意義上的“工具書”，它不僅傳授理論知識，更教會我如何“實操”。作為一名臨床醫生，我經常需要閱讀和分析大量的醫學文獻，而理解其中的統計分析方法，對於評估研究的可靠性和有效性至關重要。這本書就成瞭我最好的助手。它裏麵詳盡地介紹瞭各種常用的統計軟件的操作步驟，比如SPSS，而且提供瞭非常清晰的操作截圖和詳細的指導，讓我即使是零基礎，也能很快上手，學會如何輸入數據、進行各種統計分析，甚至如何繪製統計圖錶。我特彆喜歡它在講解每個統計分析方法時，都會配上具體的代碼示例和結果解讀，這讓我能夠直接模仿，快速掌握。當我遇到一個新的研究設計，不知道該用什麼統計方法時，這本書裏提供的決策樹或者流程圖，總能幫我快速找到最適閤的分析工具。可以說，這本書極大地提升瞭我的科研能力和文獻解讀能力，讓我不再為統計分析而感到睏擾。

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計學 (第6版)》這本書對於我這個統計學“門外漢”來說，簡直是一次“救贖”。我過去在學習統計學時，總是被那些復雜的公式和抽象的理論搞得暈頭轉嚮，但這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習體驗。它非常注重“可視化”，大量的圖錶、流程圖和示意圖，讓那些原本抽象的統計模型變得一目瞭然。我尤其喜歡它在介紹統計檢驗方法時，會配上詳細的圖示，清晰地展示齣零假設、備擇假設以及P值的含義，這讓我對假設檢驗有瞭更直觀的理解。此外，書中還穿插瞭許多“小貼士”和“注意事項”，這些內容往往是那些大部頭教材裏容易忽略的細節，但對於實際應用來說卻至關重要。這本書的編排邏輯也非常清晰，從基礎概念到高級方法，層層遞進，讓我感覺自己每讀一章，都在進步。它讓我對醫學統計學不再感到畏懼，反而充滿瞭探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名需要經常處理大量數據的科研人員，《醫學統計學 (第6版)》這本書對我來說，簡直是“量身定做”的。它不僅係統地介紹瞭醫學統計學的基本原理和常用方法，更重要的是，它非常貼閤當前醫學研究的實際需求。書中關於大數據分析、機器學習在醫學統計中的應用等章節，都讓我受益匪淺。作者在講解這些前沿技術時，能夠清晰地闡述其統計學基礎，並提供瞭非常具有指導意義的案例。我尤其欣賞它在講解模型選擇和模型評估時，所提供的詳細步驟和注意事項，這對於避免模型過擬閤和提高模型的泛化能力至關重要。本書還包含瞭大量的統計軟件應用指南，特彆是對R語言的介紹，這對於我進行復雜的數據分析非常有幫助。總而言之，這本書不僅讓我鞏固瞭基礎知識，更讓我站在瞭醫學統計學的前沿。

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的啊

評分☆☆☆☆☆

不錯呦呦呦呦呦

評分☆☆☆☆☆

不錯呦呦呦呦呦

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

好