聪明统计学/AME科研时间系列医学图书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

周支瑞，胡志德 编

图书标签:

• 统计学
• 医学统计
• 时间序列分析
• 科研方法
• 医学研究
• 数据分析
• 生物统计
• 流行病学
• 临床研究
• AME

出版社： 中南大学出版社

ISBN：9787548722892

版次：1

商品编码：12041703

包装：平装

丛书名： AME科研时间系列医学图书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：274

字数：350000

正文语种：中文

内容简介

　　《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》共分为四个专题：统计学趣谈、统计软件实战、大数据与科研、数据纵横。“统计学趣谈”专题主要由胡志德医生操刀，其中丁香园鼎鼎大名的四叶虫——郑炜平医生，号称临床医生中统计学很好的张天嵩医生也加入其中，贡献了一把火。这一专题力图以“趣谈”的形式让艰涩深奥的统计学知识润物细无声。“统汁软件实战”专题以案例的形式讲解具体统计学方法的软件实战，把第一部分的理论知识化为实际的战斗力，这一部分主要由上海静安区中心医院的张天嵩、复旦大学附属中山医院沈亚星、胡志德，以及我本人操刀。“大数据与科研”专题属于目前临床科研领域较热门的话题，我们也赶了趟时髦，希望能给读者一些启发。最后一个专题“数据纵横”，由浙江大学金华医院的章仲恒医生操刀，章医生也是我们的朋友，擅长临床数据收集与处理、临床数据库构建、数据统计分析，看起来这也是他业余时间重要的爱好。《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》的四个专题逐层递进，先易后难，但书中的案例坚持从临床实际运用出发，相信定会让您觉得开卷有益。

目录

丛书介绍
序(一)
序(二)
第一部分 统计学趣谈
第一章 标准差和标准误：两个经常被混淆的概念
第二章 多组比较之后是否有必要进行两组比较?
第三章 戏说卡方检验
第四章 四格表统计中该用Fisher确切概率法还是卡方检验?
第五章 OR、HR、RR：三个经常被混淆的概念
第六章 OR能否用于队列研究?答读者问
第七章 有病例和对照的研究就是病例对照研究?
第八章 倾向匹配(PSM)分析：观察性研究的统计学利器
第九章 调整基线差异：协方差分析
第十章 Cox回归、logistic回归、多元线性回归到底有啥区别?
第十一章 诊断准确性试验的偏倚来源及其控制
第十二章 Ⅱ类误差与样本量估计
第十三章 实验组和对照组的样本量一定要“均衡”才行?
第二部分 统计软件实战
第十四章 随机区组方差分析在SPSS软件中的实现
第十五章 重复测量资料的方差分析在SPSS软件中的实现
第十六章 析因设计资料方差分析在SPSS软件中的实现
第十七章 多重线性回归的SPSS软件实现
第十八章 二分类Logistic回归在SPSS软件中的实现
第十九章 cox回归的SPSS软件实现
第二十章 随访资料的生存分析——基于Stata软件的统计学实现
第二十一章 生存数据的Logrank检验——基于MedCalc软件实现
第二十二章 生存数据的cox回归——基于MedCalc软件实现
第二十三章 诊断准确性试验数据处理——基于MedCalc软件实现
第二十四章 如何利用Sigmaplot和SPSS作联合诊断
第二十五章 实例演示Stata软件实现倾向性匹配得分(PSM)分析
第二十六章 循证杂谈20——两样本均数比较的样本量计算——基于PASS软件实现
第二十七章 循证杂谈21——两样本率比较的样本量计算——基于PASS软件实现
第二十八章 循证杂谈22——诊断准确性研究的样本量计算——基于PASS软件实现
第二十九章 循证杂谈23——有关生存资料预后研究样本量计算(LogrankTest)——基于PASS软件实现
第三十章 如何用Sigmaplot进行简单的样本量估计
第三十一章 如何用图形完美展示临床研究中亚组分析的结果
第三部分 大数据与科研
第三十二章 大数据与临床科研
第三十三章 “RCT研究”与“接力赛”
第三十四章 再谈大数据临床研究
第三十五章 三谈BCT(大数据临床研究)
第三十六章 四谈BCT：临床诊疗行为相关的数据是否应该被采集?
第四部分 数据纵横
第三十七章 Logistic回归的模型建立方法：协变量的目的性选择
第三十八章 逐步回归法和最佳子集法进行变量选择
第三十九章 通过R语言进行大数据临床研究：创建新变量、重编码和重命名
第四十章 R语言巾处理缺失值的一些基本技能
第四十一章 一图抵千言：缺失数据的可视化方法
第四十二章 缺失数据的单一插补
第四十三章 MICE程辑包进行多重数据插补

《智能循证：医学研究的时间序列解析》 一、 引言：数据洪流中的智慧导航 在瞬息万变的医学研究领域，海量数据如同奔腾的河流，蕴藏着揭示疾病规律、优化治疗方案、预测流行趋势的宝藏。然而，如何从这看似杂乱无章的洪流中捕捉有价值的信息，将数据转化为具有临床意义的洞察，始终是研究者们面临的巨大挑战。特别是时间序列数据，其内在的动态性、非平稳性以及复杂的季节性、周期性变化，使得传统的统计方法往往显得力不从心。 《智能循证：医学研究的时间序列解析》正是在这样的背景下应运而生。本书并非仅仅罗列统计公式或算法，而是致力于构建一座连接理论与实践的桥梁，通过深度解析时间序列数据在医学研究中的独特应用，赋能研究者们驾驭复杂数据，做出更明智、更循证的决策。本书的核心在于“智能”与“循证”的融合，强调利用先进的统计建模与人工智能技术，对医学时间序列数据进行智能化分析，从而为临床实践提供更可靠、更前沿的科学依据。 二、 核心理念：洞察时间维度中的医学奥秘 本书的核心理念在于深入挖掘时间序列数据中蕴含的医学信息，揭示其随时间演变的规律。我们认为，疾病的发生、发展、治疗效果以及公共卫生事件的传播，都具有显著的时间属性。忽略时间维度，就如同在解剖一个有生命力的有机体时，切断了其最关键的生命线。 因此，本书将引导读者超越静态的、离散的数据分析，进入动态的、连续的时间序列分析世界。我们将重点关注以下几个方面： 揭示潜在规律： 通过对发病率、死亡率、药物疗效、基因表达、生理指标等时间序列数据的深入分析，识别隐藏在数据背后的季节性、周期性、趋势性变化，以及异常事件的发生。 优化干预策略： 基于对疾病发生发展规律的时间模型预测，指导公共卫生部门制定更有效的疾病防控策略，优化医疗资源配置，提高干预措施的靶向性和时效性。 提升诊疗精度： 通过分析患者生理指标、治疗反应等时间序列数据，构建个性化的预测模型，辅助医生进行早期诊断、病情监测与预后评估，从而实现精准医疗。 驱动创新研究： 探索新型时间序列模型在药物研发、基因组学、流行病学等前沿医学研究领域的应用，为新的科学发现提供强大的数据分析支撑。 三、 主要内容概览：系统性与前瞻性的深度融合 本书在内容设计上，力求系统性与前瞻性的完美结合。我们既会夯实读者对时间序列分析基础理论的理解，也会引领读者探索最新的、最前沿的应用方法。 第一部分：时间序列分析的基石与医学语境 第一章：医学研究中的时间序列数据——定义、特性与挑战 深入探讨医学领域常见的时间序列数据类型（如流行病学数据、临床监测数据、生物标记物数据等）。 分析医学时间序列数据特有的挑战，如非平稳性、多尺度变化、缺失值、噪声等。 阐述理解时间维度对医学研究的重要意义。 第二章：时间序列分析基础理论回顾 梳理经典时间序列分析的核心概念，包括平稳性、自相关性、部分自相关性、平滑度等。 介绍经典的分解方法（趋势、季节、随机成分）。 为后续更高级的建模方法奠定坚实的基础。 第二部分：经典时间序列模型在医学领域的应用 第三章：ARIMA 模型及其在疾病监测中的应用 详细讲解自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归积分移动平均（ARIMA）模型的工作原理。 通过具体的医学案例，展示ARIMA模型在预测疾病发病率、流感传播趋势等方面的实际应用。 强调模型诊断与参数选择的重要性。 第四章：指数平滑法与疾病趋势预测 介绍简单指数平滑、霍尔特指数平滑、霍尔特-温特斯指数平滑等方法。 探讨其在短期预测疾病爆发、评估治疗效果波动等场景下的适用性。 第五章：状态空间模型与动态线性模型 引入更灵活的状态空间模型框架，处理复杂的时间序列。 展示其在处理时变参数、多变量时间序列分析中的优势。 探讨其在生理信号分析、生物标记物动态监测中的潜力。 第三部分：面向医学挑战的先进时间序列技术 第六章：贝叶斯时间序列分析——不确定性下的严谨推断 介绍贝叶斯方法的理念，以及如何在时间序列分析中引入先验信息。 重点讲解马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在医学时间序列模型中的应用。 强调贝叶斯方法在量化不确定性、整合多源数据方面的优势。 第七章：时变参数模型与动态回归 处理模型参数随时间变化的场景，如药物敏感性随时间的变化。 引入动态回归的概念，将协变量的影响动态纳入模型。 第八章：异常检测与事件识别 开发和应用有效的异常检测算法，识别医学数据中的突发事件（如疫情爆发、药物不良反应）。 介绍多种异常检测技术，如基于阈值、基于统计模型、基于机器学习的方法。 第九章：多变量时间序列分析与格兰杰因果关系 处理多个相互关联的时间序列数据（如不同生理指标、不同药物的联合治疗效果）。 介绍格兰杰因果检验，探索变量之间的动态影响关系。 应用于分析复杂的疾病网络或治疗方案的协同作用。 第四部分：人工智能驱动的时间序列方法 第十章：深度学习在医学时间序列分析中的新范式 介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型。 展示深度学习模型在处理长程依赖、复杂非线性关系方面的强大能力。 聚焦于其在预测心电图异常、脑电信号分析、基因组学序列分析中的应用。 第十一章：Transformer 模型与注意力机制 介绍Transformer模型及其在处理序列数据方面的创新性。 重点阐述注意力机制如何帮助模型聚焦于时间序列中的关键信息。 探讨其在长期预测、复杂模式识别中的潜力。 第十二章：集成学习与模型融合 结合多种时间序列模型，提高预测的鲁棒性和准确性。 介绍Bagging、Boosting、Stacking等集成学习技术在医学时间序列分析中的应用。 第五部分：实践指南与案例研究 第十三章：数据预处理、建模与评估实战 提供详细的数据清洗、特征工程、缺失值处理等预处理步骤。 介绍模型选择、参数调优、交叉验证等建模过程。 讲解如何选择合适的评估指标（如RMSE, MAE, R-squared, AUC等）来衡量模型性能。 分享常用的统计软件和编程语言（如R, Python）在时间序列分析中的应用技巧。 第十四章：经典医学时间序列案例深度剖析 选取若干具有代表性的医学时间序列研究案例，如： 流行病预测： 利用ARIMA或LSTM预测季节性流感、新冠病毒的传播趋势。 临床决策支持： 基于患者生命体征时间序列，构建个体化的ICU病情预测模型。 药物疗效评估： 分析药物疗效、不良反应的时间进程，优化用药方案。 基因表达调控： 通过时间序列分析，揭示基因表达的时空动态规律。 详细分析每个案例的研究背景、数据特征、所采用的模型、分析过程及研究结论。 四、 学习价值与读者收益 《智能循证：医学研究的时间序列解析》旨在为以下群体提供无与伦比的学习价值： 医学研究人员： 掌握先进的时间序列分析技术，提升数据分析能力，发现新的研究方向，发表高质量的学术成果。 临床医生： 学习如何利用时间序列数据辅助临床决策，提高诊断的准确性和治疗的有效性，践行精准医疗。 公共卫生专家： 运用时间序列模型进行疾病监测、疫情预测和风险评估，制定更科学、更及时的防控策略。 生物信息学与数据科学家： 深入了解时间序列分析在医学领域的特殊挑战与应用，拓展专业视野。 对医学统计学与数据分析感兴趣的学生： 构建扎实的时间序列分析理论基础，学习前沿的建模方法，为未来的学术或职业生涯打下坚实基础。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一种思维方式的启迪。它鼓励读者以更宏观、更动态的视角审视医学数据，从时间的维度中提炼出智慧，最终服务于改善人类健康。我们相信，通过对本书的学习，您将能够更自信、更有效地驾驭医学时间序列数据，在科研的道路上行稳致远，在临床实践中做出更明智的决策，成为真正的“智能循证”的践行者。

评分☆☆☆☆☆

一直对医学统计学这个领域充满好奇，但总觉得它高深莫测，难以接近。这次偶然机会，看到了《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》，抱着尝试的心态买了回来。没想到，这本书彻底颠覆了我对统计学的刻板印象。 作者的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失幽默和亲和力。读起来一点都不觉得枯燥，反而像是在和一位经验丰富的朋友聊天，听他分享统计学的奥秘。书中没有那些晦涩难懂的数学公式，而是用大量生动形象的比喻和现实生活中的例子，来解释复杂的统计学概念。比如，在讲到“贝叶斯统计”的时候，作者并没有直接给出复杂的公式推导，而是用一个“抽奖”的例子，来形象地说明先验概率和后验概率是如何更新的，让我一下子就明白了其核心思想。 更令我惊喜的是，本书在案例选择上非常贴近实际的医学研究。无论是描述性的流行病学研究，还是探索性的机制研究，书中都提供了详实的案例分析。我尤其喜欢书中关于“诊断试验评价”的部分，作者详细讲解了敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值等概念，并结合实际的临床数据，演示了如何计算和解读这些指标，这对我理解和评估医学诊断的准确性非常有帮助。 此外，这本书还特别强调了“统计思维”的重要性。作者不仅仅是教你如何使用统计工具，更是引导你去思考，如何从研究问题出发，设计合理的实验，选择合适的统计方法，并对结果进行批判性解读。它让我明白，统计学并不仅仅是数字的游戏，更是一种严谨的科学思维方式。 这本书真的给我带来了很多启发，它让我看到了医学统计学在实际研究中的巨大价值，也让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。我想，这本书对于任何想要深入了解医学研究、提升数据分析能力的人来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行不久的医学科研小白，手头的统计学知识可以说是从零开始。平时接触的文献里充斥着各种复杂的统计方法，什么Kaplan-Meier曲线、COX回归、t检验、ANOVA… 每次看到这些，都感觉像在看天书。这次抱着试试看的心态，入手了这本《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》，没想到真的给我打开了新世界的大门。 书的开篇就非常有针对性，直接点出了医学科研中常见的统计困境，比如如何选择合适的统计方法、如何解读统计结果、如何避免常见的统计陷阱等等。作者用非常通俗易懂的语言，结合大量的医学案例，将原本抽象的统计学概念变得生动形象。我最喜欢的一点是，书中并没有一开始就抛出一堆公式，而是循序渐进地引导读者理解统计学的逻辑。举个例子，在讲解假设检验时，作者没有直接给出H0和H1的定义，而是通过一个“猜硬币正反面”的例子，生动地解释了“原假设”、“备择假设”以及“P值”的意义，让我这种零基础的读者也能迅速抓住核心。 而且，本书的排版也很舒服，大量的图表和流程图帮助我理清思路。我印象特别深的是书中关于“多重比较”的部分，用一个生动的比喻解释了为什么要做多重比较校正，以及校正后的P值和原P值的区别，让我一下子就理解了为什么不能简单地进行多次两两比较。书中的案例也非常贴合医学科研的实际，从疾病的风险因素分析，到治疗效果的评估，几乎涵盖了我日常工作中可能遇到的各种统计问题。 总的来说，这本书不仅仅是一本统计学教材，更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何正确地运用统计学解决医学研究中的实际问题。它让我对统计学不再感到畏惧，而是充满了探索的兴趣。对于想要提升医学研究能力，但又苦于统计学知识薄弱的同行们，我强烈推荐这本书，它绝对是你科研路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在医学领域摸爬滚打多年的科研工作者，深知统计学在科研中的重要性，但一直苦于找不到一本既能讲透理论，又能指导实践的好书。《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》的出现，可以说正好满足了我的需求。 这本书的第一个亮点在于其“以终为始”的叙事方式。它不是上来就给你灌输各种理论和公式，而是先从医学科研中常见的“坑”和“难点”入手，比如如何设计一个严谨的临床试验，如何避免数据造假，如何解读一篇充满统计术语的文献等等。然后，再根据这些具体问题，回溯到所需的统计学知识。这种方式让我觉得非常实用，仿佛作者是在和我一起解决实际问题。 其次，本书对于“因果推断”的讲解尤为深入。在医学研究中，我们常常试图回答“这个因素是否导致了那个结果？”这样的问题。书中详细介绍了从相关性到因果性的关键步骤，包括混杂因素的识别与控制、倾向性评分匹配、工具变量法等多种方法，并配以详实的图表和数学模型，让我对因果推断有了更深刻的理解。这对于我日后设计更严谨的研究，以及对文献中的因果结论进行批判性评估，都具有非常重要的指导意义。 再者，书中对于“机器学习在医学中的应用”也有专门的章节。在当前大数据时代，机器学习在疾病诊断、预后预测等方面展现出巨大的潜力。本书简要介绍了常用的机器学习算法，并重点讲解了如何在医学领域中应用这些算法，以及如何解读机器学习模型的输出。这让我对前沿的统计方法有了初步的了解，也为我今后的深入学习打下了基础。 总而言之，《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》是一本非常有深度和广度的医学统计学著作。它不仅涵盖了基础统计学内容，更深入探讨了因果推断和机器学习等前沿领域。对于希望在医学科研领域有所建树的研究者来说，这本书绝对是值得反复研读的宝典。

评分☆☆☆☆☆

最近因为工作原因，需要大量阅读和理解医学科研文献，常常在统计学分析的部分感到力不从心。手里这本《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》简直就像及时雨。 这本书的语言风格非常接地气，就像是一位经验丰富的导师在循循善诱，而不是冷冰冰的教科书。作者在讲解每一个统计概念时，都会用大量的医学研究作为引子，解释这个概念在实际科研中是如何应用的，解决了什么样的问题。我特别喜欢书中关于“生存分析”的章节，作者用一个非常形象的比喻，解释了“删失数据”的由来和处理方法，让我一下子就理解了这个之前让我头疼的概念。 而且，本书非常强调“图示化”的统计学习。书中有大量的图表、流程图和思维导图，将复杂的统计原理和分析流程可视化，极大地降低了理解的难度。比如，在讲解如何选择合适的统计检验方法时，书中提供了一个清晰的决策树，根据研究设计、数据类型和研究目的，一步步引导读者找到最适合的统计方法，这让我觉得非常实用。 本书还对“统计软件的应用”给予了足够的重视。虽然没有详细介绍具体软件的操作步骤，但作者会在讲解统计方法时，提及常用的统计软件，以及如何通过这些软件实现分析。这让我知道，学习统计学理论的同时，也要同步掌握实际操作技能。 更重要的是，这本书让我认识到，统计学并不仅仅是数字的计算，更是科学研究的严谨性保证。它让我更加注重研究设计的科学性，数据的准确性，以及结果解释的客观性。这本书帮助我建立了一个正确的统计学观，也让我对未来的科研工作充满了信心。 总的来说，《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》是一本非常优秀的医学统计学入门读物，它将复杂的概念变得易于理解，将抽象的理论变得贴近实践。对于所有想要提升医学研究能力，但又对统计学感到畏惧的同行们，强烈推荐这本书。

评分☆☆☆☆☆

终于有时间静下心来翻翻这本《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》。虽然我不是医学背景，但因为工作需要，常常需要接触一些医疗相关的报告和数据分析。之前也断断续续地看过一些统计学入门的书籍，但总感觉隔靴搔痒，很难真正理解其中的精髓。这本《聪明统计学》给我的感觉就完全不一样了。 作者在写作上非常用心，首先，它避开了那种枯燥的、纯粹的理论讲解，而是将统计学知识紧密地与医学科研的实际场景相结合。你能从中看到各种各样的研究设计、数据收集和分析过程，这些都让我觉得非常接地气。比如说，书中关于“样本量估算”的部分，就详细讲解了在不同研究目的下，应该如何计算所需的样本量，以及样本量不足可能带来的偏倚。这对于我理解很多研究结果的可靠性非常有帮助。 其次，这本书的逻辑结构非常清晰。它不是简单地罗列各种统计方法，而是将统计学的核心思想，如“描述统计”、“推断统计”和“模型构建”等，串联起来，形成一个完整的知识体系。我在阅读过程中，能够感觉到作者在引导我一步步地思考，如何从一个研究问题出发，选择最合适的统计工具，并最终得出有意义的结论。书中对于一些容易混淆的概念，比如“相关性”和“因果性”，也做了非常细致的区分和阐释，这对于非统计专业背景的人来说尤为重要。 另外，这本书在解读统计结果方面也给了我很多启发。很多时候，即使我们能够运行统计分析，但对于结果的真正含义却一知半解。这本书通过大量的图表和实例，教会我如何准确地解读P值、置信区间、效应量等关键指标，以及如何在论文中恰当地呈现这些结果。它让我明白，统计学不仅仅是为了得出数字，更是为了通过数字来讲述一个有说服力的科学故事。 总而言之，《聪明统计学/AME科研时间系列医学图书》是一本难得的好书，它用一种非常巧妙的方式，让统计学变得易于理解和应用。即使不是医学专业的读者，也能从中受益匪浅，提升自己对数据分析的认知和能力。

评分☆☆☆☆☆

还可以，没有特别说明代表正常使用。

评分☆☆☆☆☆

质量没问题，内容详实

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，学习之后能够学以致用

评分☆☆☆☆☆

东西还不错，特价买的，划算

评分☆☆☆☆☆

还可以，没有特别说明代表正常使用。

评分☆☆☆☆☆

还可以，没有特别说明代表正常使用。

评分☆☆☆☆☆

质量没问题，内容详实

评分☆☆☆☆☆

东西还不错，特价买的，划算

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还可以