医学科研中的统计方法（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

马斌荣 等 编

图书标签:

• 医学统计
• 科研方法
• 生物统计
• 统计学
• 医学研究
• 数据分析
• 流行病学
• 临床研究
• 医学教材
• 第四版

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030348821

版次：4

商品编码：11044268

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

页数：253

内容简介

《医学科研中的统计方法（第4版）》作为医学硕士研究生的必修课是非常必要的。它将全过程指导研究生的学位科研课题研究工作，包括总体设计、数据采集、数据处理和论文书写。《医学科研中的统计方法（第4版）》保留了第三版深入浅出地讲解医学研究生所必需的统计学中的基本概念、基本理论、基本知识和基本技术的内容。根据医学科学的发展和医药研究生的研究课题的多样性，第四版增加了如下实用的内容：多个时点进行测量的“重复测量设计的方差分析”；分类资料分析的“非条件概率L~gistic回归”；生存分析的“Kaplarr-Meier生存分析”、“COX比例风险回归模型”；新的诊断试验方法及新的诊断指针的有效性、适用性评价的“反映诊断试验的诊断价值的ROC曲线分析”；医学流行病学、社会医学、心理学、卫生管理学常用的“调查量表设计及其信度效度分析”及规范医学研究生论文写作的“医学论文书写的统计学指南”。本书中的例题，凡可用SPSS软件操作的，都编写了SPSS数据文件，需要的读者可与出版社联系索取。本书中的大部分例题与《SPSS（PASWY17．O在医学科研中的应用》一书共享，便于学生用SPSS软件上机运算。

目录

第四版前言
第三版前言
第一章 医学统计中的基本概念
第一节 绪论
第二节 医学统计工作的内容及资料类型
第三节 医学统计中的基本概念

第二章 定量资料的统计描述
第一节 频数表与直方图
第二节 正态分布的概念和特性
第三节 集中趋势指标
第四节 离散趋势指标
第五节 正态分布的应用

第三章 定性资料的统计描述
第一节 相对数的意义
第二节 常用相对数
第三节 应用相对数的注意事项
第四节 标准化法

第四章 抽样误差与假设检验
第一节 抽样误差
第二节 定量资料总体均数的估计
第三节 定性资料总体率的估计
第四节 假设检验的概念
第五节 假设检验的两类错误

第五章 t检验
第一节 单样本的t检验
第二节 配对样本的t检验
第三节 两独立样本均数比较的t检验
第四节 使用￡检验的注意事项

第六章 方差分析
第一节 完全随机设计的方差分析
第二节 随机区组设计的方差分析
第三节 多个样本均数间的两两（多重）比较
第四节 析因设计的方差分析
第五节 重复测量设计方差分析

第七章 X2检验
第一节 行×列表的X2检验
第二节 成组四格表资料的X2检验
第三节 配对四格表资料的X2检验
第四节 使用X2检验注意事项

第八章 秩和检验
第一节 配对比较的秩和检验
第二节 两独立样本比较的秩和检验
第三节 多个样本比较的秩和检验
第四节 多个样本间的两两比较的秩和检验
第五节 使用秩和检验注意事项

第九章 直线相关与回归
第一节 线性相关
第二节 线性回归
第三节 应用线性相关与回归的注意事项
第四节 等级相关

第十章 协方差分析
第一节 完全随机设计的协方差分析
第二节 随机配伍组设计的协方差分析
第三节 协方差分析的应用条件及注意事项

第十一章 多重线性回归
第一节 多重线性回归
第二节 多重逐步线性回归
第三节 使用多重线性回归的注意事项

第十二章 Logistic回归
第一节 Logistic回归的基本概念
第二节 Logistic回归模型的参数估计与检验
第三节 Logistic回归的统计分析实例
第四节 使用Logistic回归的注意事项

第十三章 生存分析
第一节 生存分析的基本概念
第二节 寿命表法
第三节 Kaplan—Meier法
第四节 生存曲线的比较
第五节 Cox比例风险回归模型

第十四章 聚类分析
第一节 常用的聚类统计量
第二节 样品聚类
第三节 指标聚类
第四节 使用聚类分析注意事项

第十五章 主成分分析
第一节 主成分分析
第二节 因子分析

第十六章 诊断试验的评价与一致性检验
第一节 诊断试验的评价
第二节 诊断试验的一致性检验
第三节 ROC曲线及其曲线下面积

第十七章 统计表与统计图
第一节 统计表
第二节 统计图

第十八章 医学常用的调查设计
第一节 实验研究设计
第二节 调查研究设计
第三节 量表的信度效度分析

第十九章 样本含量估计
第一节 影响样本含量的因素
第二节 配对设计均数比较的样本含量估计
第三节 两独立样本设计均数比较的样本含量估计
第四节 配对设计率比较的样本含量估计
第五节 两独立样本设计率比较的样本含量估计
第六节 调查研究中的样本含量估计

第二十章 医学论文书写的统计学指南
第一节 样本例数和数据的质量控制
第二节 统计方法的选择和检验水准的表达
第三节 使用的统计方法及其结果的确切表达
第四节 科研工作中的偏性及敏感问题的处理
参考文献
附表

前言/序言

《医学科研中的统计方法（第4版）》 是一本旨在为广大医学科研工作者提供全面、深入、实用的统计学指导的专业著作。本书凝聚了作者在医学统计领域的多年教学与实践经验，力求在纷繁复杂的统计学概念与方法中，提炼出与医学研究最息息相关、最能解决实际问题的核心内容。 本书不同于一般的统计学教材，其编写出发点始终紧密围绕医学科研的实际需求。在内容组织上，力求循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级统计模型的应用。本书不仅涵盖了描述统计、推断统计等基础知识，更着重强调了在医学研究中常用的各种统计分析方法，包括但不限于： 实验设计与抽样方法： 强调科学的实验设计是获得可靠研究结果的基础。本书详细介绍了多种医学研究中常用的设计方案，如随机对照试验（RCT）、队列研究、病例对照研究、横断面研究等，并深入探讨了不同设计方案的优缺点、适用场景以及如何进行有效的样本量估算，以确保研究的统计效力。同时，本书也对各种抽样技术进行了详尽的阐述，指导研究者如何选择最适合其研究目标的抽样方法，以提高样本的代表性。 参数估计与假设检验： 这是统计推断的核心内容。本书清晰地讲解了点估计、区间估计的概念，以及如何理解和应用p值、置信区间等关键统计指标。对于多种假设检验方法，如t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等，本书不仅提供了理论基础，更结合具体的医学研究案例，演示了如何在统计软件中进行操作，并对检验结果进行恰当的解读。 回归分析： 作为一种强大的预测和关联性分析工具，回归分析在医学研究中应用广泛。本书系统地介绍了线性回归、逻辑回归、多元回归等模型，并深入探讨了如何处理分类变量、连续变量，如何进行模型诊断和选择，以及如何解释回归系数的临床意义。特别地，本书也关注了在医学研究中常遇到的多重共线性、交互作用等问题，并提供了相应的处理方法。 生存分析： 对于关注时间事件的研究，如患者的生存时间、疾病的复发时间等，生存分析方法是必不可少的。本书详细介绍了Kaplan-Meier生存曲线的绘制与解读、Log-rank检验的应用，以及Cox比例风险模型的构建与解释，帮助研究者深入理解影响预后的各种因素。 多因素分析与高级统计模型： 随着医学研究的日益复杂，多因素分析和更高级的统计模型越来越受到重视。本书介绍了如何运用各种统计方法来控制混杂因素，探索多个变量之间的关系，例如广义线性模型、混合效应模型等，并对机器学习在医学预测和分类中的应用进行了初步的探讨。 数据管理与统计软件应用： 统计分析离不开强大的软件支持。本书在介绍统计方法的同时，也融入了对常用统计软件（如SPSS, R, SAS等）操作的指导，讲解了数据录入、清洗、整理以及如何利用软件实现各种统计分析。本书强调理论与实践相结合，让读者能够真正将统计知识转化为解决实际问题的能力。 不良事件、疗效评价与Meta分析： 本书还特别关注了医学研究中常见的特殊议题。例如，如何科学地设计和分析不良事件的发生情况；如何选择合适的指标和方法来评价治疗方案的疗效；以及如何通过Meta分析整合多项研究的结果，提高研究结论的可靠性。 《医学科研中的统计方法（第4版）》的语言风格严谨而不失流畅，避免了过于晦涩的理论术语，而是力求用清晰易懂的语言阐述复杂的统计概念。每个章节都配有丰富的医学研究实例，这些案例来源于真实的临床实践和科研项目，使得抽象的统计方法变得具体生动，易于理解和掌握。此外，本书还注重理论与实践的结合，引导读者如何在实际的研究工作中灵活运用所学的统计知识。 本书的特色在于其高度的实用性和前沿性。作者紧跟医学统计学的发展步伐，及时更新和纳入了新的统计思想和方法。同时，本书也特别关注了医学研究中经常遇到的伦理问题和研究偏倚，引导研究者如何在统计分析中规避这些问题，提高研究的科学性和可信度。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 医学研究领域的在读研究生和博士生： 为他们提供扎实的统计学基础和实用的研究方法指导。 临床医生和科研人员： 帮助他们更好地设计研究方案，分析研究数据，撰写科研论文，并理解和评价文献中的统计结论。 公共卫生和流行病学研究者： 提供适用于其研究领域的统计分析工具和策略。 医学统计学相关专业的学生和教师： 作为一本深入的参考书，可以提供丰富的案例和讨论素材。 总而言之，《医学科研中的统计方法（第4版）》是一本集理论深度、实践指导和前沿知识于一体的医学统计学专著。它不仅是一本工具书，更是一本能够启发思维、提升研究能力的得力助手，将助力广大医学科研工作者在科学探索的道路上走得更远、更稳健。

评分☆☆☆☆☆

这本《医学科研中的统计方法（第4版）》真是我的救星！当初选择它，是因为导师推荐，说这是领域内的“圣经”级读物，虽然价格不菲，但我想，在这个信息爆炸的时代，一本能帮我少走弯路、扎实掌握统计学精髓的书，绝对是值得的投资。拿到手之后，我被它厚重的体量和严谨的排版所震撼，内心既有敬畏，又充满了期待。翻开第一章，作者就以一种非常平易近人的方式，从统计学的基本概念讲起，没有那些枯燥的数学公式堆砌，而是通过大量的医学研究案例，生动地解释了为什么统计学在医学科研中如此重要。我尤其喜欢它在解释“变量”和“抽样”时，举的那些实际例子，比如在一项关于降压药疗效的临床试验中，如何定义“有效”这个变量，以及如何科学地选取研究对象，避免样本偏差。这些看似基础的知识点，却在我的脑海中构建了一个清晰的框架，让我第一次真正理解了统计思维的魅力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初涉医学科研的学生，《医学科研中的统计方法（第4版）》给我打开了一扇新的大门。我之前总是觉得统计学离我的临床工作很远，但这本书彻底改变了我的看法。在学习“方差分析”的时候，作者通过对比几种不同教学方法对学生学习成绩的影响，清晰地阐释了ANOVA的原理和应用。他不仅讲解了单因素方差分析，还顺带介绍了多因素方差分析，以及如何解释F检验和P值。最令我受益匪浅的是，作者强调了进行方差分析的前提条件，比如数据的正态性和方差齐性，并且给出了如何检验这些前提条件的方法。这种严谨的态度，让我明白统计分析不仅仅是计算，更是对数据质量和模型假设的审慎评估。

评分☆☆☆☆☆

读完《医学科研中的统计方法（第4版）》这本书，我最大的感受是，统计学不再是冰冷的数字和公式，而是连接理论与实践的桥梁。作者在介绍“样本量估算”这一章节时，没有直接给出各种公式，而是先从“为什么需要估算样本量”这个问题出发，解释了样本量不足会导致研究的统计效力低下，无法发现真实的效应，而样本量过大则会浪费资源，甚至可能涉及到伦理问题。然后，作者通过举例说明，在估算样本量时需要考虑哪些因素，比如预期的效应大小、显著性水平、统计效力以及数据的变异程度。他还提供了不同研究设计（例如，比较两组均数的T检验、比较率的卡方检验）对应的样本量估算方法。这让我对如何科学地设计研究，如何保证研究的质量有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到《医学科研中的统计方法（第4版）》的时候，我还是有点担心，毕竟我对统计学一直有点“敬而远之”。但这本书真的打破了我的刻板印象！它不是那种死板的教科书，而是像一位经验丰富的老教授，循循善诱地引导你进入统计学的世界。我最欣赏的是它在讲解“假设检验”这一部分时，没有直接抛出P值和显著性水平，而是先花了很大的篇幅去解释“零假设”和“备择假设”的由来，以及它们在科研决策中的意义。然后，作者巧妙地引入了“错误类型I”和“错误类型II”的概念，通过生动的比喻，比如医生误诊病人（错误类型I）和漏诊病人（错误类型II），让我一下子就明白了犯错的代价。这种由浅入深、联系实际的讲解方式，让我觉得统计学不再是遥不可及的数学游戏，而是解决实际医学问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书《医学科研中的统计方法（第4版）》的逻辑性非常强，章节之间的衔接也很自然。我特别欣赏作者在介绍“偏倚和混杂”这一部分时，花了大量的篇幅去阐述这些概念在医学科研中的潜在危害。他通过详细的例子，比如一项关于吸烟与肺癌关系的研究，解释了如何由于吸烟者同时可能饮酒，而饮酒本身也可能与肺癌有关，导致“饮酒”成为了一个混杂因素。作者不仅讲解了如何识别和控制混杂因素，还介绍了诸如配对设计、分层分析以及多因素回归模型等方法。这让我深刻地认识到，在设计和分析医学研究时，必须时刻警惕潜在的偏倚和混杂，否则很容易得出错误的结论。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对医学统计学充满好奇的在职医生，一直想系统地学习一下这方面的知识，但总觉得门槛很高。《医学科研中的统计方法（第4版）》这本书，恰恰填补了我的这一空白。它在介绍“多重检验”时，没有回避其复杂性，而是非常详细地解释了为什么在进行多次统计检验时，会增加犯第一类错误（错误地拒绝真实零假设）的概率。然后，作者介绍了Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法以及FDR（False Discovery Rate）控制等多种多重检验校正方法，并详细讲解了它们的原理和适用范围。比如，在一项基因芯片研究中，需要同时检验数千个基因的表达量差异，如果不进行多重检验校正，很容易出现大量假阳性结果。作者通过这些案例，让我深刻认识到在进行多重检验时，必须采取适当的校正措施，以保证研究结果的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

购买《医学科研中的统计方法（第4版）》纯粹是出于工作需求，我需要对大量医疗数据进行分析，并且撰写科研报告。刚开始接触的时候，我以为这会是一本充斥着晦涩公式和专业术语的书，但事实证明，我的顾虑是多余的。作者在介绍“回归分析”的时候，花了相当大的篇幅去讲解“线性回归”和“逻辑回归”的区别，以及它们各自的应用场景。我印象特别深刻的是，作者通过分析影响患者预后的多种因素，例如年龄、疾病分期、治疗方案等等，来演示如何构建一个预测模型。他不仅解释了如何解释回归系数的含义，还详细阐述了如何评估模型的拟合优度，以及如何避免“多重共线性”等常见问题。这些内容对于我理解和应用回归模型，简直是醍醐灌顶。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在医院工作的研究助理，日常工作中经常需要处理和解读临床试验的数据。《医学科研中的统计方法（第4版）》这本书，简直就是我的“神器”。它在讲解“置信区间”时，没有仅仅停留在“一个区间，我95%确信真值落在这个区间内”的简单解释，而是深入剖析了置信区间的计算原理，以及它在临床实践中的重要意义。比如，在解读一项临床试验关于新药疗效的结果时，不仅仅关注P值，更重要的是看疗效的置信区间。如果疗效的置信区间包含了零效应（例如，疗效为0），那么即使P值小于0.05，也可能意味着疗效并不显著。作者通过生动的案例，让我明白了置信区间能够提供比P值更丰富的信息，它不仅告诉我们效应是否存在，还能告诉我们效应可能的大小范围。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的医学博士，在撰写博士论文的过程中，统计分析是绕不开的一环。《医学科研中的统计方法（第4版）》这本书，可以说是陪伴我度过了最艰难的时期。它在讲解“卡方检验”时，非常细致地介绍了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验的应用场景。比如，在一项关于基因多态性与某种疾病发病率是否相关的研究中，作者就详细地展示了如何构建列联表，以及如何计算期望频数，然后进行卡方检验，判断基因型与疾病之间是否存在统计学上的关联。我尤其欣赏的是，作者还强调了Fisher精确检验在小样本情况下的重要性，以及如何解释检验结果，避免过度解读。这些细节的处理，让我在实际操作中少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我之前对统计学的理解非常有限，只知道一些皮毛，但随着医学科研的深入，我发现自己在这方面的知识缺口越来越大。《医学科研中的统计方法（第4版）》这本书，简直就是为我量身打造的。它在讲解“生存分析”的时候，没有一开始就讲复杂的Kaplan-Meier曲线，而是先从“时间到事件”的概念出发，解释了为什么在医学研究中，很多时候我们关注的不是“是否发生”某个事件，而是“何时发生”。然后，作者非常有条理地引入了删失数据（censored data）的处理方法，以及Log-rank检验的应用。我特别喜欢他分析一个关于心血管疾病患者生存率的研究，详细地展示了如何绘制生存曲线，以及如何比较不同治疗组之间的生存差异。这让我第一次深刻地体会到生存分析在评估治疗效果和预后方面的重要性。

评分☆☆☆☆☆

正版~正版~正版~正版~正版~

评分☆☆☆☆☆

……………

评分☆☆☆☆☆

书质量不错，印刷的好

评分☆☆☆☆☆

内容浅显易懂，值得一看

评分☆☆☆☆☆

非常给力的速度，就是书有点折了，里面还行

评分☆☆☆☆☆

不错的统计教程，科研必备

评分☆☆☆☆☆

bucuo

评分☆☆☆☆☆

速度一流，怎么忘发评价了呢

评分☆☆☆☆☆

不错，是正版的。不错，是正版的。