诊断医学中的统计学方法（第二版） [Statistical Methods in Diagnostic Medicine] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 周晓华，奥布乔斯基（Nancy，A，Obuchowski），麦克林斯（Donna K.MaClish） 著，侯艳，李康，宇传华，周晓华 译

图书标签:

• 医学统计学
• 诊断学
• 统计方法
• 临床研究
• 医学研究
• 生物统计学
• 流行病学
• 医学决策
• 诊断测试
• 数据分析

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040442595

版次：2

商品编码：11881618

包装：平装

丛书名： 应用统计学丛书

外文名称：Statistical Methods in Diagnostic Medicine

开本：16开

出版时间：2016-02-01

用纸：胶版纸

页数：422

字数：540000###

内容简介

　　近年，很多研究集中到诊断试验的设计方法和诊断准确度分析方法方面。《诊断医学中的统计学方法》（第二版）继续提供这个领域更为深入的设计和分析方法，帮助读者全面理解这类研究，以及将研究结果推广到患老人群的实际应用中。
　　本书作者对于如何衡量诊断试验准确度以及设计问题做了基本介绍，很好地定义了不同的诊断准确度评价指标，描述了设计诊断准确度研究的策略，并且给出了估计和比较诊断准确度的重要的统计学方法。第二版新的内容包括：
　　●用于检验和定位病灶的诊断试验方法
　　●推荐协变量调整方法
　　●估计和比较诊断试验预测值以及样本爨估计的方法
　　●证实性偏倚和不完善金标准的校正方法
　　●当存在预试验数据时，多名阅片者研究的样本量估计方法
　　●嵌入随机效应的meta分析方法
　　书中三个实例全面地反映出了诊断试验中存在的设计和统计学问题，并在附录中提供了所有实例的数据，同时在网站中提供了使用FOR下RAN、SAS和R语言编制的软件包，以便读者能够自己实现分析。
　　《诊断医学中的统计学方法》（第二版）可以作为研究生阶段生物统计学课程极好的补充材料，同时能够为临床工作者和医学、流行病学及生物统计学的研究老提供有价值的参考依据。

作者简介

　　周晓华，博士，美国华盛顿大学生物统计系教授，美国联邦政府退伍人事务部生物统计部主任、美国生物统计学会会员，发表超过100篇有关诊断医学和因果推断的学术论文。

内页插图

目录

第一部分 基本概念和方法
第一章 绪论
1．1 诊断试验准确度研究
1．2 实例介绍
1．2．1 实例1：甲状旁腺疾病
1．2．2 实例2：结肠癌诊断
1．2．3 实例3：颈动脉狭窄
1．3 软件
1．4 本书没有包含的主题
第二章 诊断准确度评价指标
2．1 灵敏度与特异度
2．1．1 衡量诊断试验准确度的基本指标：实例2
2．1．2 具有连续型检查结果的诊断试验：人工心脏瓣膜实例
2．1．3 具有等级型检查结果的诊断试验：实例1
2．1．4 疾病患病率与疾病谱对灵敏度和特异度的影响
2．1．5 FPR和FNR与α和β的类比
2．2 灵敏度与特异度的综合指标
2．2．1 两个及以上诊断试验准确度比较时存在的问题：实例1
2．2．2 诊断试验结果的正确率
2．2．3 优势比和Youden指数
2．3 受试者工作特征曲线（ROC）
2．3．1 ROC曲线：人造心脏瓣膜和实例1
2．3．2 关于ROC曲线的假定
2．3．3 拟合的光滑ROC曲线
2．3．4 ROC曲线的优点
2．4 ROC曲线下面积
2．4．1 ROC曲线下面积的解释
2．4．2 ROC曲线下面积的大小
2．4．3 ROC曲线下面积：实例1
2．4．4 ROC曲线下面积的误解
2．5 固定FPR的灵敏度
2．6 部分ROC曲线下面积
2．7 似然比
2．7．1 关于似然比的三个实例
2．7．2 似然比的缺点
2．7．3 常规与非常规ROC曲线
2．8 真实诊断结果不是二分类情况的ROC分析
2．9 比较预测模型的c统计量和其他指标
2．10 多个病灶的检测与定位
2．11 阳性和阴性预测值、贝叶斯定理及实例2
2．11．1 贝叶斯定理
2．12 ROC曲线的最佳决策阈值
2．12．1 最大化分类的最优阈值
2．12．2 最小化成本的最优阈值
2．12．3 最佳决策阈值：以快速眼动为抑郁症生物标识的实例
2．13 多项试验的结果解释
2．13．1 平行联合诊断
2．13．2 序贯诊断试验
第三章 诊断准确度的研究设计
3．1 确定研究目标
3．2 识别目标患者总体
3．3 选择患者抽样计划
3．3．1 第一阶段：探索研究
3．3．2 第二阶段：挑战研究
3．3．3 第三阶段：临床研究
……
第四章 单一样本的参数估计与假设检验
第五章 两种诊断试验准确度的比较
第六章 样本量的估计
第七章 诊断准确度研究中的meta分析
……
第二部分 高级方法
第八章 独立数据的ROC回归分析
第九章 多位阅片者多项诊断试验的分析与评价研究
第十章 校正证实性偏倚的方法
第十一章 校正非完美金标准偏倚的方法
第十二章 Meta分析中的统计学分析方法
附录A 实例介绍以及第八章数据
附录B 估计方差和置信区间的刀切法及bootstrap方法
参考文献
索引

前言/序言

　　诊断试验经常用于确定病人是否需要接受额外的诊断、治疗以及干预，而这将影响病人的最终结局，所以诊断试验研究在医学中起到非常重要的作用。因此，临床医生给出的诊断试验结果对于诊断试验准确度的评价就显得非常重要，为了确保正确地评价诊断试验的准确度，需要临床医生能够较好地设计诊断试验，并理解这些方法如何正确地应用到病人身上进行诊断，本书主要有两个目的：一是提供合适的方法正确地设计诊断试验和分析诊断试验的准确度；二是帮助临床医生更好地理解这些诊断试验的结果，并能够应用到实际，
　　新版书中根据新发表的诊断试验评价方法，更新了每章的内容。更新的内容包括：用于检测和定位病变部位的诊断试验评价方法（第二章、第三章和第九章）；诊断试验中需要调整的协变量类型（第三章），以及相应的协变量调整方法（第八章）；估计和比较诊断试验预测值的方法（第四章和第五章）；使用预测值作为诊断试验准确度评价标准的样本量估计方法（第六章）；具有预试验结果数据时，多位阅片者研究设计类型的样本量估计方法（第六章）；具有连续型结果指标的诊断试验存在证实性偏倚时，ROC曲线估计值新的校正方法（第十章）；具有等级型或者连续型结果指标的诊断试验存在非完美金标准情况时，ROC曲线估计值的校正方法（第十一章）。
　　本版书中还增加了三个实例：正电子发射断层扫描（PET）用于比较检测患病的甲状旁腺准确性的研究；计算机辅助检测结肠息肉准确性的研究；磁共振成像（MRI）用于诊断动脉狭窄准确性的研究（第一章）。这三个实例用于阐述本书中介绍的统计学方法，具体数据详见附录，
　　本书的整体结构如下：
　　第二章和第三章分别介绍了有关诊断试验准确度评价的一些基本的衡量指标以及研究设计类型，同时讲解了用于评价诊断试验准确度的统计学方法，并通过实例阐述了如何正确应用这些统计学方法。第四章和第五章分别阐述了准确度的估计方法，并比较了不同设计情况下诊断试验的准确度。第六章介绍了诊断试验样本量的估算方法。第七章和第十二章集中介绍了如何进行诊断试验准确度的meta分析及相应的统计学方法。第八章和第九章分别介绍了多种病人情况及多位阅片者设计的诊断试验准确度评价模型。第十章及第十一章分别介绍了诊断试验研究中存在证实性偏倚及非完美金标准时，诊断试验准确度估计值的校正方法。第一章到第三章介绍了诊断试验中基本的统计学概念以及医学术语，第四章到第七章的内容为生物统计专业人员介绍了基本的数据分析方法，第八章到第十二章介绍了高级的统计学内容，同时也提供了更为详细的统计学方法。

疾病诊断的智慧之光：统计学在现代医学中的应用 在疾病诊断的漫长而复杂的研究过程中，精准与可靠是永恒的追求。从最初的症状观察到最终的诊断结论，每一步都凝聚着医学工作者的智慧与经验。然而，随着医学科学的飞速发展，数据量的爆炸式增长，以及疾病谱的不断变化，仅仅依靠直觉和经验已经不足以应对日益严峻的挑战。在这个关键时刻，统计学这门古老而充满活力的学科，以其强大的数据分析能力和严谨的逻辑思维，逐渐成为现代医学诊断不可或缺的“智慧之光”。 本书并非一本详尽介绍具体医学诊断技术或疾病治疗方案的临床手册，它更专注于揭示隐藏在疾病诊断流程背后的数学语言——统计学。我们将深入探讨，如何运用统计学的方法，将纷繁复杂的医学数据转化为具有深刻洞察力的诊断依据，从而提升诊断的准确性、效率和可信度。本书的目光聚焦于统计学在整个诊断医学体系中的核心地位，从基础概念的梳理，到高级应用的展现，旨在为医学研究者、临床医生以及相关领域的学生提供一个全面而深入的视角。 数据的力量：从原始信息到诊断洞察 医学诊断的基石是数据。这些数据来源广泛，包括患者的病史、体格检查结果、实验室检测指标（如血常规、生化、影像学检查）、基因组学信息，甚至来自可穿戴设备和远程监测的生理信号。然而，原始数据本身往往杂乱无章，其中蕴含的真正信息需要经过精心的提炼和解读。统计学恰恰提供了这一能力。 本书将首先带领读者认识不同类型医学数据的特征，例如分类数据（如疾病是否存在）、计数数据（如特定细胞的数量）、测量数据（如血压、血糖值）等。理解数据的类型是选择合适统计分析方法的前提。在此基础上，我们将介绍描述性统计学的基本工具，如均值、中位数、标准差、频率分布等，它们能够帮助我们概括和展示数据的基本特征，形成对疾病状况的初步认识。例如，通过计算某项血液指标的均值和标准差，我们可以了解该指标在一组健康人群中的正常范围，从而为判断个体患者的异常值提供基准。 然而，描述性统计仅仅是起点。真正的挑战在于如何从样本数据推断出更广泛的人群规律，以及如何量化不确定性。这正是推断性统计学大显身手之处。本书将重点阐述抽样分布、置信区间和假设检验等核心概念。理解这些概念，我们就能科学地评估基于样本数据得出的诊断结论在多大程度上可以推广到更广阔的患者群体，以及我们对这一结论的信心程度。例如，一项新的诊断方法的准确性是基于有限数量的患者样本评估得出的，通过置信区间，我们可以知道这个准确性评估值可能存在的范围，从而更客观地判断该方法的可靠性。假设检验则帮助我们科学地回答“这个新方法的诊断准确性是否显著高于现有方法？”这类问题，避免主观臆断。 衡量诊断的“标尺”：敏感性、特异性与预测值 在疾病诊断的实践中，我们最关心的莫过于一个诊断工具（如一种检测方法、一个影像学特征）的“好坏”。然而，“好坏”并非一个模糊的概念，它需要精确的量化。统计学提供了量化诊断工具性能的“标尺”。 本书将深入解析几个至关重要的诊断评价指标：敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）和阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV）。我们会详细探讨它们的定义、计算方法及其在临床决策中的意义。例如，敏感性衡量的是诊断工具正确识别出所有真实患病个体的能力，即“不漏诊”的程度；特异性则衡量的是诊断工具正确识别出所有健康个体的能力，即“不误诊”的程度。当一个患者的检测结果呈阳性时，阳性预测值告诉我们他真正患病的概率有多大；而阴性预测值则在患者检测结果呈阴性时，告诉我们他真正健康的概率有多大。 理解这些指标的局限性也同样重要。例如，PPV和NPV会受到疾病在人群中的患病率（prevalence）的影响。本书将通过图表和实际案例，深入浅出地解释这些概念，让读者能够清晰地理解如何评估和选择最适合特定临床场景的诊断工具，并能准确解读其检测结果。 揭示关联：风险因素、相关性与预测模型 疾病的发生往往不是单一因素作用的结果，而是多种因素相互作用的体现。统计学能够帮助我们揭示这些潜在的关联，识别疾病的风险因素，并构建预测模型，从而更早地、更准确地识别高危人群，或预测疾病的发展趋势。 本书将介绍相关性分析，帮助我们理解两个或多个变量之间是否存在线性或非线性关系，以及这种关系的强度和方向。例如，我们可能想知道吸烟是否与肺癌的发病风险显著相关。然而，相关性不等于因果性。因此，本书也将重点探讨因果推断的统计学方法，尽管这是一个复杂而前沿的领域，我们将从基本原理出发，介绍如何通过观察性研究的设计和分析，尽可能地推断出因果关系。 更进一步，我们将深入探讨回归分析，这是构建预测模型的核心工具。无论是在线性回归中预测一个连续的健康指标（如血压），还是在逻辑回归中预测一个二元的疾病发生概率（如是否患上某种心脏病），回归模型都提供了强大的预测能力。本书将详细介绍不同类型的回归模型，包括它们的应用场景、模型假设、参数估计以及模型评估的方法。例如，通过构建一个包含年龄、性别、家族史、胆固醇水平等多个变量的逻辑回归模型，我们可以为每个个体计算其未来罹患心血管疾病的概率，从而实现精准的风险分层和早期干预。 把握不确定性：生存分析与时间序列分析 在临床实践中，我们不仅关心疾病的诊断，还关心疾病的预后和治疗效果。生存分析是一种专门用于分析“事件发生时间”数据的统计学方法，它在肿瘤学、流行病学等领域具有极其重要的应用。本书将介绍生存函数的概念，Kaplan-Meier曲线的绘制和解释，以及Log-rank检验的应用，帮助读者理解如何评估治疗方法的有效性，比较不同组别患者的生存结局，以及预测患者的生存时间。 此外，对于需要监测病情变化和评估治疗动态的场景，时间序列分析也提供了有力的工具。本书将介绍时间序列数据的基本特征，如何进行趋势和季节性分析，以及常用的时间序列模型，如ARIMA模型，用于预测未来的病情发展。例如，通过对患者体温、血压等生理指标进行时间序列分析，我们可以及时发现病情恶化的迹象，并调整治疗方案。 从理论到实践：统计软件与研究设计 统计学的应用离不开强大的统计软件。本书虽然不直接教授某一款软件的操作，但会提及在医学统计分析中常用的软件工具，并强调理解统计学原理的重要性，因为只有理解了原理，才能正确有效地使用这些工具。 最后，本书还将触及统计学在医学研究设计中的关键作用。一个严谨的研究设计是获得可靠数据和得出有效结论的前提。我们将探讨随机对照试验（RCT）、队列研究、病例对照研究等不同研究设计的特点、优缺点以及它们对统计分析选择的影响。理解研究设计的原则，能够帮助研究者避免潜在的偏倚，提高研究的科学性和说服力。 结语：统计学，为诊断医学注入科学的力量 本书旨在提供一个关于统计学在诊断医学中应用的全面而深入的视角。我们相信，通过掌握和运用统计学的方法，医学工作者能够更有效地解读复杂的医学数据，做出更精准的诊断决策，更科学地评估诊断工具的性能，更深入地理解疾病的发生机制，并最终为患者提供更优质的医疗服务。统计学，正以其严谨的逻辑和量化的力量，为诊断医学注入源源不断的科学活力，引领我们走向一个更加精确、高效和智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

就使用体验而言，这本书的“可操作性”非常强，它不像有些学术著作那样，读完之后仍然感觉自己像是局外人。作者在讲解每一个统计软件的操作步骤时，都做得非常细致入微，虽然没有提供手把手的截图教程，但其文字描述的精确度，足以让你在脑海中构建出一个清晰的操作流程图。更棒的是，它并没有将不同的统计软件视为相互排斥的个体，而是灵活地展示了在不同平台上如何实现相同的分析目标，这体现了一种更包容和实用的态度。对于我这种需要频繁进行数据分析的实践者来说，它更像是一本可以随时翻开查找特定方法的“参考手册”，而不是必须从头读到尾的“小说”。索引的编排也十分人性化，查找特定术语或公式非常快捷，这极大地提高了工作效率。总而言之，它成功地在“深度理论构建”和“实用工具指导”之间找到了一个绝佳的平衡点，让读者在获得知识的同时，也能立刻将所学付诸实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，简直像是一位经验极其丰富但又极度耐心的大师在为你拆解复杂的难题。它不是那种把结论直接抛给你的教科书，而是更倾向于一种循序渐进的“带着你走”的节奏。作者似乎深谙初学者在面对统计学概念时的那些认知障碍，因此，在引入任何一个核心模型之前，都会花大量的篇幅去铺垫其背后的逻辑基础和现实意义。我记得有一次，我被一个关于敏感性和特异性的复杂计算卡住了好几天，翻到这本书里相关的部分，它没有直接用冰冷的数字轰炸你，而是先用一个非常贴近临床场景的例子做了情景模拟，然后才逐步引入数学公式，每一步推导都清晰得仿佛有人在你耳边低语讲解。这种“慢工出细活”的处理方式，极大地降低了统计思维的入门门槛。它不是在“展示”它知道多少，而是在“确保”你能真正理解它在说什么。读起来有一种与作者进行深度对话的感觉，偶尔能从字里行间捕捉到作者对自身领域的热情和对知识传播的责任感，这种“人情味”在纯粹的技术文档中是相当难得的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，第一眼看上去就带着一种严谨的学院派气息，那种深沉的蓝色调和清晰的字体排版，让人立刻联想到数据和精确性。我把它放在书架上，它和周围那些轻快的文学作品形成了鲜明的对比，仿佛自带一种无形的“学术光环”。拿到手里的时候，沉甸甸的质感也很实在，感觉不像那种随便印印就拿出来的速成品。内页的纸张处理得不错，印刷质量清晰，即便是在大段的公式和图表面前，眼睛也不会感到特别吃力，这一点对于需要长时间阅读和参考的专业书籍来说，简直是太重要了。我特别欣赏它在章节之间的留白设计，不是那种过度拥挤的感觉，让人在切换思路的时候有一个缓冲的空间。当然，内容本身是硬核的，但光是作为一本工具书摆在那里，它的物理形态已经传达出一种可靠和值得信赖的信息。它不像某些教材那样充斥着花哨的插图来分散注意力，而是选择了最朴素、最直接的方式来呈现主题，这种克制，反而在我看来，是对读者智识的一种尊重。每次翻开它，都能感受到作者在排版和结构布局上花费的心思，每一个标题和副标题的层级划分都做得井井有条，导航性极强。

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这本书在应用层面的体现，可以说是相当的“接地气”，它完全摆脱了那种只停留在理论层面的空谈。每一次讨论到一种新的统计检验方法，作者都会立刻引用大量的实际案例来佐证其适用范围和局限性。这些案例的选取非常贴合现代医学研究的实际需求，涉及的领域非常广泛，从诊断试验的性能评估到风险因素的建模分析，几乎涵盖了一个临床研究者可能遇到的主要困境。我个人特别喜欢它对“假设检验”这部分的处理，它没有仅仅停留在计算P值上，而是花了很大的笔墨去讨论“统计显著性”与“临床重要性”之间的微妙张力，这一点对于希望将统计工具真正应用于临床决策的读者来说，是至关重要的警醒。它教你的不只是如何操作计算器，更是如何像一个审慎的科学家那样去质疑和解释结果，而不是盲目地相信数字的表象。这种强调批判性思维的教学方式，是这本书区别于市面上许多其他同类读物的核心价值所在。

评分☆☆☆☆☆

关于本书的结构组织，我必须承认，这是一个教科书级别的范例，体现了极高的专业素养。它没有采取那种松散的、章节间关联度不高的编排方式，而是像搭积木一样，每一个后续的章节都建立在前一个章节的坚实基础之上。如果你严格按照目录的顺序阅读，你会发现统计学的知识体系被构建得非常完整和连贯，从最基础的概率分布到高级的回归分析和生存模型，过渡得自然流畅，几乎没有生硬的跳跃。最让我印象深刻的是，作者在每一章的结尾都会设置一个“回顾与展望”的部分，这个环节做得极其巧妙，它既是对本章核心概念的快速提炼，更是对下一章可能涉及的更复杂工具的温柔预告。这种前瞻性的设计，使得读者的学习路径始终保持在一个清晰的、有目的性的轨道上，避免了信息过载带来的焦虑感。整体看来，它不是零散知识点的堆砌，而是一个精心设计的知识迷宫，而且，每条路径都通向终点，绝不让你迷失方向。

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生物统计的书籍 内容貌似不错 价格便宜 4折价格

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