聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周支瑞，鬍誌德 編

圖書標籤:

• 統計學
• 醫學統計
• 時間序列分析
• 科研方法
• 醫學研究
• 數據分析
• 生物統計
• 流行病學
• 臨床研究
• AME

齣版社： 中南大學齣版社

ISBN：9787548722892

版次：1

商品編碼：12041703

包裝：平裝

叢書名： AME科研時間係列醫學圖書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：274

字數：350000

正文語種：中文

內容簡介

　　《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》共分為四個專題：統計學趣談、統計軟件實戰、大數據與科研、數據縱橫。“統計學趣談”專題主要由鬍誌德醫生操刀，其中丁香園鼎鼎大名的四葉蟲——鄭煒平醫生，號稱臨床醫生中統計學很好的張天嵩醫生也加入其中，貢獻瞭一把火。這一專題力圖以“趣談”的形式讓艱澀深奧的統計學知識潤物細無聲。“統汁軟件實戰”專題以案例的形式講解具體統計學方法的軟件實戰，把第一部分的理論知識化為實際的戰鬥力，這一部分主要由上海靜安區中心醫院的張天嵩、復旦大學附屬中山醫院瀋亞星、鬍誌德，以及我本人操刀。“大數據與科研”專題屬於目前臨床科研領域較熱門的話題，我們也趕瞭趟時髦，希望能給讀者一些啓發。最後一個專題“數據縱橫”，由浙江大學金華醫院的章仲恒醫生操刀，章醫生也是我們的朋友，擅長臨床數據收集與處理、臨床數據庫構建、數據統計分析，看起來這也是他業餘時間重要的愛好。《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》的四個專題逐層遞進，先易後難，但書中的案例堅持從臨床實際運用齣發，相信定會讓您覺得開捲有益。

目錄

叢書介紹
序(一)
序(二)
第一部分 統計學趣談
第一章 標準差和標準誤：兩個經常被混淆的概念
第二章 多組比較之後是否有必要進行兩組比較?
第三章 戲說卡方檢驗
第四章 四格錶統計中該用Fisher確切概率法還是卡方檢驗?
第五章 OR、HR、RR：三個經常被混淆的概念
第六章 OR能否用於隊列研究?答讀者問
第七章 有病例和對照的研究就是病例對照研究?
第八章 傾嚮匹配(PSM)分析：觀察性研究的統計學利器
第九章 調整基綫差異：協方差分析
第十章 Cox迴歸、logistic迴歸、多元綫性迴歸到底有啥區彆?
第十一章 診斷準確性試驗的偏倚來源及其控製
第十二章 Ⅱ類誤差與樣本量估計
第十三章 實驗組和對照組的樣本量一定要“均衡”纔行?
第二部分 統計軟件實戰
第十四章 隨機區組方差分析在SPSS軟件中的實現
第十五章 重復測量資料的方差分析在SPSS軟件中的實現
第十六章 析因設計資料方差分析在SPSS軟件中的實現
第十七章 多重綫性迴歸的SPSS軟件實現
第十八章 二分類Logistic迴歸在SPSS軟件中的實現
第十九章 cox迴歸的SPSS軟件實現
第二十章 隨訪資料的生存分析——基於Stata軟件的統計學實現
第二十一章 生存數據的Logrank檢驗——基於MedCalc軟件實現
第二十二章 生存數據的cox迴歸——基於MedCalc軟件實現
第二十三章 診斷準確性試驗數據處理——基於MedCalc軟件實現
第二十四章 如何利用Sigmaplot和SPSS作聯閤診斷
第二十五章 實例演示Stata軟件實現傾嚮性匹配得分(PSM)分析
第二十六章 循證雜談20——兩樣本均數比較的樣本量計算——基於PASS軟件實現
第二十七章 循證雜談21——兩樣本率比較的樣本量計算——基於PASS軟件實現
第二十八章 循證雜談22——診斷準確性研究的樣本量計算——基於PASS軟件實現
第二十九章 循證雜談23——有關生存資料預後研究樣本量計算(LogrankTest)——基於PASS軟件實現
第三十章 如何用Sigmaplot進行簡單的樣本量估計
第三十一章 如何用圖形完美展示臨床研究中亞組分析的結果
第三部分 大數據與科研
第三十二章 大數據與臨床科研
第三十三章 “RCT研究”與“接力賽”
第三十四章 再談大數據臨床研究
第三十五章 三談BCT(大數據臨床研究)
第三十六章 四談BCT：臨床診療行為相關的數據是否應該被采集?
第四部分 數據縱橫
第三十七章 Logistic迴歸的模型建立方法：協變量的目的性選擇
第三十八章 逐步迴歸法和最佳子集法進行變量選擇
第三十九章 通過R語言進行大數據臨床研究：創建新變量、重編碼和重命名
第四十章 R語言巾處理缺失值的一些基本技能
第四十一章 一圖抵韆言：缺失數據的可視化方法
第四十二章 缺失數據的單一插補
第四十三章 MICE程輯包進行多重數據插補

《智能循證：醫學研究的時間序列解析》 一、 引言：數據洪流中的智慧導航 在瞬息萬變的醫學研究領域，海量數據如同奔騰的河流，蘊藏著揭示疾病規律、優化治療方案、預測流行趨勢的寶藏。然而，如何從這看似雜亂無章的洪流中捕捉有價值的信息，將數據轉化為具有臨床意義的洞察，始終是研究者們麵臨的巨大挑戰。特彆是時間序列數據，其內在的動態性、非平穩性以及復雜的季節性、周期性變化，使得傳統的統計方法往往顯得力不從心。 《智能循證：醫學研究的時間序列解析》正是在這樣的背景下應運而生。本書並非僅僅羅列統計公式或算法，而是緻力於構建一座連接理論與實踐的橋梁，通過深度解析時間序列數據在醫學研究中的獨特應用，賦能研究者們駕馭復雜數據，做齣更明智、更循證的決策。本書的核心在於“智能”與“循證”的融閤，強調利用先進的統計建模與人工智能技術，對醫學時間序列數據進行智能化分析，從而為臨床實踐提供更可靠、更前沿的科學依據。 二、 核心理念：洞察時間維度中的醫學奧秘 本書的核心理念在於深入挖掘時間序列數據中蘊含的醫學信息，揭示其隨時間演變的規律。我們認為，疾病的發生、發展、治療效果以及公共衛生事件的傳播，都具有顯著的時間屬性。忽略時間維度，就如同在解剖一個有生命力的有機體時，切斷瞭其最關鍵的生命綫。 因此，本書將引導讀者超越靜態的、離散的數據分析，進入動態的、連續的時間序列分析世界。我們將重點關注以下幾個方麵： 揭示潛在規律： 通過對發病率、死亡率、藥物療效、基因錶達、生理指標等時間序列數據的深入分析，識彆隱藏在數據背後的季節性、周期性、趨勢性變化，以及異常事件的發生。 優化乾預策略： 基於對疾病發生發展規律的時間模型預測，指導公共衛生部門製定更有效的疾病防控策略，優化醫療資源配置，提高乾預措施的靶嚮性和時效性。 提升診療精度： 通過分析患者生理指標、治療反應等時間序列數據，構建個性化的預測模型，輔助醫生進行早期診斷、病情監測與預後評估，從而實現精準醫療。 驅動創新研究： 探索新型時間序列模型在藥物研發、基因組學、流行病學等前沿醫學研究領域的應用，為新的科學發現提供強大的數據分析支撐。 三、 主要內容概覽：係統性與前瞻性的深度融閤 本書在內容設計上，力求係統性與前瞻性的完美結閤。我們既會夯實讀者對時間序列分析基礎理論的理解，也會引領讀者探索最新的、最前沿的應用方法。 第一部分：時間序列分析的基石與醫學語境 第一章：醫學研究中的時間序列數據——定義、特性與挑戰 深入探討醫學領域常見的時間序列數據類型（如流行病學數據、臨床監測數據、生物標記物數據等）。 分析醫學時間序列數據特有的挑戰，如非平穩性、多尺度變化、缺失值、噪聲等。 闡述理解時間維度對醫學研究的重要意義。 第二章：時間序列分析基礎理論迴顧 梳理經典時間序列分析的核心概念，包括平穩性、自相關性、部分自相關性、平滑度等。 介紹經典的分解方法（趨勢、季節、隨機成分）。 為後續更高級的建模方法奠定堅實的基礎。 第二部分：經典時間序列模型在醫學領域的應用 第三章：ARIMA 模型及其在疾病監測中的應用 詳細講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）和自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型的工作原理。 通過具體的醫學案例，展示ARIMA模型在預測疾病發病率、流感傳播趨勢等方麵的實際應用。 強調模型診斷與參數選擇的重要性。 第四章：指數平滑法與疾病趨勢預測 介紹簡單指數平滑、霍爾特指數平滑、霍爾特-溫特斯指數平滑等方法。 探討其在短期預測疾病爆發、評估治療效果波動等場景下的適用性。 第五章：狀態空間模型與動態綫性模型 引入更靈活的狀態空間模型框架，處理復雜的時間序列。 展示其在處理時變參數、多變量時間序列分析中的優勢。 探討其在生理信號分析、生物標記物動態監測中的潛力。 第三部分：麵嚮醫學挑戰的先進時間序列技術 第六章：貝葉斯時間序列分析——不確定性下的嚴謹推斷 介紹貝葉斯方法的理念，以及如何在時間序列分析中引入先驗信息。 重點講解馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法在醫學時間序列模型中的應用。 強調貝葉斯方法在量化不確定性、整閤多源數據方麵的優勢。 第七章：時變參數模型與動態迴歸 處理模型參數隨時間變化的場景，如藥物敏感性隨時間的變化。 引入動態迴歸的概念，將協變量的影響動態納入模型。 第八章：異常檢測與事件識彆 開發和應用有效的異常檢測算法，識彆醫學數據中的突發事件（如疫情爆發、藥物不良反應）。 介紹多種異常檢測技術，如基於閾值、基於統計模型、基於機器學習的方法。 第九章：多變量時間序列分析與格蘭傑因果關係 處理多個相互關聯的時間序列數據（如不同生理指標、不同藥物的聯閤治療效果）。 介紹格蘭傑因果檢驗，探索變量之間的動態影響關係。 應用於分析復雜的疾病網絡或治療方案的協同作用。 第四部分：人工智能驅動的時間序列方法 第十章：深度學習在醫學時間序列分析中的新範式 介紹循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等模型。 展示深度學習模型在處理長程依賴、復雜非綫性關係方麵的強大能力。 聚焦於其在預測心電圖異常、腦電信號分析、基因組學序列分析中的應用。 第十一章：Transformer 模型與注意力機製 介紹Transformer模型及其在處理序列數據方麵的創新性。 重點闡述注意力機製如何幫助模型聚焦於時間序列中的關鍵信息。 探討其在長期預測、復雜模式識彆中的潛力。 第十二章：集成學習與模型融閤 結閤多種時間序列模型，提高預測的魯棒性和準確性。 介紹Bagging、Boosting、Stacking等集成學習技術在醫學時間序列分析中的應用。 第五部分：實踐指南與案例研究 第十三章：數據預處理、建模與評估實戰 提供詳細的數據清洗、特徵工程、缺失值處理等預處理步驟。 介紹模型選擇、參數調優、交叉驗證等建模過程。 講解如何選擇閤適的評估指標（如RMSE, MAE, R-squared, AUC等）來衡量模型性能。 分享常用的統計軟件和編程語言（如R, Python）在時間序列分析中的應用技巧。 第十四章：經典醫學時間序列案例深度剖析 選取若乾具有代錶性的醫學時間序列研究案例，如： 流行病預測： 利用ARIMA或LSTM預測季節性流感、新冠病毒的傳播趨勢。 臨床決策支持： 基於患者生命體徵時間序列，構建個體化的ICU病情預測模型。 藥物療效評估： 分析藥物療效、不良反應的時間進程，優化用藥方案。 基因錶達調控： 通過時間序列分析，揭示基因錶達的時空動態規律。 詳細分析每個案例的研究背景、數據特徵、所采用的模型、分析過程及研究結論。 四、 學習價值與讀者收益 《智能循證：醫學研究的時間序列解析》旨在為以下群體提供無與倫比的學習價值： 醫學研究人員： 掌握先進的時間序列分析技術，提升數據分析能力，發現新的研究方嚮，發錶高質量的學術成果。 臨床醫生： 學習如何利用時間序列數據輔助臨床決策，提高診斷的準確性和治療的有效性，踐行精準醫療。 公共衛生專傢： 運用時間序列模型進行疾病監測、疫情預測和風險評估，製定更科學、更及時的防控策略。 生物信息學與數據科學傢： 深入瞭解時間序列分析在醫學領域的特殊挑戰與應用，拓展專業視野。 對醫學統計學與數據分析感興趣的學生： 構建紮實的時間序列分析理論基礎，學習前沿的建模方法，為未來的學術或職業生涯打下堅實基礎。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一種思維方式的啓迪。它鼓勵讀者以更宏觀、更動態的視角審視醫學數據，從時間的維度中提煉齣智慧，最終服務於改善人類健康。我們相信，通過對本書的學習，您將能夠更自信、更有效地駕馭醫學時間序列數據，在科研的道路上行穩緻遠，在臨床實踐中做齣更明智的決策，成為真正的“智能循證”的踐行者。

評分☆☆☆☆☆

終於有時間靜下心來翻翻這本《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》。雖然我不是醫學背景，但因為工作需要，常常需要接觸一些醫療相關的報告和數據分析。之前也斷斷續續地看過一些統計學入門的書籍，但總感覺隔靴搔癢，很難真正理解其中的精髓。這本《聰明統計學》給我的感覺就完全不一樣瞭。 作者在寫作上非常用心，首先，它避開瞭那種枯燥的、純粹的理論講解，而是將統計學知識緊密地與醫學科研的實際場景相結閤。你能從中看到各種各樣的研究設計、數據收集和分析過程，這些都讓我覺得非常接地氣。比如說，書中關於“樣本量估算”的部分，就詳細講解瞭在不同研究目的下，應該如何計算所需的樣本量，以及樣本量不足可能帶來的偏倚。這對於我理解很多研究結果的可靠性非常有幫助。 其次，這本書的邏輯結構非常清晰。它不是簡單地羅列各種統計方法，而是將統計學的核心思想，如“描述統計”、“推斷統計”和“模型構建”等，串聯起來，形成一個完整的知識體係。我在閱讀過程中，能夠感覺到作者在引導我一步步地思考，如何從一個研究問題齣發，選擇最閤適的統計工具，並最終得齣有意義的結論。書中對於一些容易混淆的概念，比如“相關性”和“因果性”，也做瞭非常細緻的區分和闡釋，這對於非統計專業背景的人來說尤為重要。 另外，這本書在解讀統計結果方麵也給瞭我很多啓發。很多時候，即使我們能夠運行統計分析，但對於結果的真正含義卻一知半解。這本書通過大量的圖錶和實例，教會我如何準確地解讀P值、置信區間、效應量等關鍵指標，以及如何在論文中恰當地呈現這些結果。它讓我明白，統計學不僅僅是為瞭得齣數字，更是為瞭通過數字來講述一個有說服力的科學故事。 總而言之，《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》是一本難得的好書，它用一種非常巧妙的方式，讓統計學變得易於理解和應用。即使不是醫學專業的讀者，也能從中受益匪淺，提升自己對數據分析的認知和能力。

評分☆☆☆☆☆

最近因為工作原因，需要大量閱讀和理解醫學科研文獻，常常在統計學分析的部分感到力不從心。手裏這本《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》簡直就像及時雨。 這本書的語言風格非常接地氣，就像是一位經驗豐富的導師在循循善誘，而不是冷冰冰的教科書。作者在講解每一個統計概念時，都會用大量的醫學研究作為引子，解釋這個概念在實際科研中是如何應用的，解決瞭什麼樣的問題。我特彆喜歡書中關於“生存分析”的章節，作者用一個非常形象的比喻，解釋瞭“刪失數據”的由來和處理方法，讓我一下子就理解瞭這個之前讓我頭疼的概念。 而且，本書非常強調“圖示化”的統計學習。書中有大量的圖錶、流程圖和思維導圖，將復雜的統計原理和分析流程可視化，極大地降低瞭理解的難度。比如，在講解如何選擇閤適的統計檢驗方法時，書中提供瞭一個清晰的決策樹，根據研究設計、數據類型和研究目的，一步步引導讀者找到最適閤的統計方法，這讓我覺得非常實用。 本書還對“統計軟件的應用”給予瞭足夠的重視。雖然沒有詳細介紹具體軟件的操作步驟，但作者會在講解統計方法時，提及常用的統計軟件，以及如何通過這些軟件實現分析。這讓我知道，學習統計學理論的同時，也要同步掌握實際操作技能。 更重要的是，這本書讓我認識到，統計學並不僅僅是數字的計算，更是科學研究的嚴謹性保證。它讓我更加注重研究設計的科學性，數據的準確性，以及結果解釋的客觀性。這本書幫助我建立瞭一個正確的統計學觀，也讓我對未來的科研工作充滿瞭信心。 總的來說，《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》是一本非常優秀的醫學統計學入門讀物，它將復雜的概念變得易於理解，將抽象的理論變得貼近實踐。對於所有想要提升醫學研究能力，但又對統計學感到畏懼的同行們，強烈推薦這本書。

評分☆☆☆☆☆

一直對醫學統計學這個領域充滿好奇，但總覺得它高深莫測，難以接近。這次偶然機會，看到瞭《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》，抱著嘗試的心態買瞭迴來。沒想到，這本書徹底顛覆瞭我對統計學的刻闆印象。 作者的語言風格非常獨特，既有學術的嚴謹性，又不失幽默和親和力。讀起來一點都不覺得枯燥，反而像是在和一位經驗豐富的朋友聊天，聽他分享統計學的奧秘。書中沒有那些晦澀難懂的數學公式，而是用大量生動形象的比喻和現實生活中的例子，來解釋復雜的統計學概念。比如，在講到“貝葉斯統計”的時候，作者並沒有直接給齣復雜的公式推導，而是用一個“抽奬”的例子，來形象地說明先驗概率和後驗概率是如何更新的，讓我一下子就明白瞭其核心思想。 更令我驚喜的是，本書在案例選擇上非常貼近實際的醫學研究。無論是描述性的流行病學研究，還是探索性的機製研究，書中都提供瞭詳實的案例分析。我尤其喜歡書中關於“診斷試驗評價”的部分，作者詳細講解瞭敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值等概念，並結閤實際的臨床數據，演示瞭如何計算和解讀這些指標，這對我理解和評估醫學診斷的準確性非常有幫助。 此外，這本書還特彆強調瞭“統計思維”的重要性。作者不僅僅是教你如何使用統計工具，更是引導你去思考，如何從研究問題齣發，設計閤理的實驗，選擇閤適的統計方法，並對結果進行批判性解讀。它讓我明白，統計學並不僅僅是數字的遊戲，更是一種嚴謹的科學思維方式。 這本書真的給我帶來瞭很多啓發，它讓我看到瞭醫學統計學在實際研究中的巨大價值，也讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣。我想，這本書對於任何想要深入瞭解醫學研究、提升數據分析能力的人來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在醫學領域摸爬滾打多年的科研工作者，深知統計學在科研中的重要性，但一直苦於找不到一本既能講透理論，又能指導實踐的好書。《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》的齣現，可以說正好滿足瞭我的需求。 這本書的第一個亮點在於其“以終為始”的敘事方式。它不是上來就給你灌輸各種理論和公式，而是先從醫學科研中常見的“坑”和“難點”入手，比如如何設計一個嚴謹的臨床試驗，如何避免數據造假，如何解讀一篇充滿統計術語的文獻等等。然後，再根據這些具體問題，迴溯到所需的統計學知識。這種方式讓我覺得非常實用，仿佛作者是在和我一起解決實際問題。 其次，本書對於“因果推斷”的講解尤為深入。在醫學研究中，我們常常試圖迴答“這個因素是否導緻瞭那個結果？”這樣的問題。書中詳細介紹瞭從相關性到因果性的關鍵步驟，包括混雜因素的識彆與控製、傾嚮性評分匹配、工具變量法等多種方法，並配以詳實的圖錶和數學模型，讓我對因果推斷有瞭更深刻的理解。這對於我日後設計更嚴謹的研究，以及對文獻中的因果結論進行批判性評估，都具有非常重要的指導意義。 再者，書中對於“機器學習在醫學中的應用”也有專門的章節。在當前大數據時代，機器學習在疾病診斷、預後預測等方麵展現齣巨大的潛力。本書簡要介紹瞭常用的機器學習算法，並重點講解瞭如何在醫學領域中應用這些算法，以及如何解讀機器學習模型的輸齣。這讓我對前沿的統計方法有瞭初步的瞭解，也為我今後的深入學習打下瞭基礎。 總而言之，《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》是一本非常有深度和廣度的醫學統計學著作。它不僅涵蓋瞭基礎統計學內容，更深入探討瞭因果推斷和機器學習等前沿領域。對於希望在醫學科研領域有所建樹的研究者來說，這本書絕對是值得反復研讀的寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行不久的醫學科研小白，手頭的統計學知識可以說是從零開始。平時接觸的文獻裏充斥著各種復雜的統計方法，什麼Kaplan-Meier麯綫、COX迴歸、t檢驗、ANOVA… 每次看到這些，都感覺像在看天書。這次抱著試試看的心態，入手瞭這本《聰明統計學/AME科研時間係列醫學圖書》，沒想到真的給我打開瞭新世界的大門。 書的開篇就非常有針對性，直接點齣瞭醫學科研中常見的統計睏境，比如如何選擇閤適的統計方法、如何解讀統計結果、如何避免常見的統計陷阱等等。作者用非常通俗易懂的語言，結閤大量的醫學案例，將原本抽象的統計學概念變得生動形象。我最喜歡的一點是，書中並沒有一開始就拋齣一堆公式，而是循序漸進地引導讀者理解統計學的邏輯。舉個例子，在講解假設檢驗時，作者沒有直接給齣H0和H1的定義，而是通過一個“猜硬幣正反麵”的例子，生動地解釋瞭“原假設”、“備擇假設”以及“P值”的意義，讓我這種零基礎的讀者也能迅速抓住核心。 而且，本書的排版也很舒服，大量的圖錶和流程圖幫助我理清思路。我印象特彆深的是書中關於“多重比較”的部分，用一個生動的比喻解釋瞭為什麼要做多重比較校正，以及校正後的P值和原P值的區彆，讓我一下子就理解瞭為什麼不能簡單地進行多次兩兩比較。書中的案例也非常貼閤醫學科研的實際，從疾病的風險因素分析，到治療效果的評估，幾乎涵蓋瞭我日常工作中可能遇到的各種統計問題。 總的來說，這本書不僅僅是一本統計學教材，更像是一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何正確地運用統計學解決醫學研究中的實際問題。它讓我對統計學不再感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。對於想要提升醫學研究能力，但又苦於統計學知識薄弱的同行們，我強烈推薦這本書，它絕對是你科研路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，好評吧，不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

質量沒問題，內容詳實

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，學習之後能夠學以緻用

評分☆☆☆☆☆

東西還不錯，特價買的，劃算

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

還可以，沒有特彆說明代錶正常使用。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，好評吧，不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，學習之後能夠學以緻用

評分☆☆☆☆☆

不錯，很好的一次購物體驗，物有所值