临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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周登远著

图书标签:

临床医学
统计分析
数据可视化
SPSS
R语言
生物统计
医学研究
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图形表达
科研方法

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出版社：北京科学技术出版社

ISBN：9787530490303

版次：1

商品编码：12148775

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：421

具体描述

内容简介

本书分为预备篇、统计分析篇、统计绘图篇、量表（问卷）分析篇和Meta分析篇。预备篇介绍了统计学基本知识、统计方法的选择和建立数据文件；统计分析篇以SPSS中文版为介绍对象，实例解说了计量资料、计数资料、生存资料和诊断试验中的统计分析；统计绘图篇则介绍如何采用GraphPad Prism绘制出版级统计图；量表（问卷）分析篇介绍了网络问卷制作和发放、问卷中的多选题分析以及量表中的区分度、信度和效度分析。Meta分析篇则以RevMan为介绍对象，实例分析了分类资料和计量资料的分析流程和结果解释。本书见解独到、语言幽默、简单实用、适合临床医生、护理专业、研究生和高年级本科生，同时对基础医学科研工作者也有极大的参考价值。

作者简介

周登远，男,1978年生，2002年毕业于天津医科大学公共卫生学院卫生统计和流行病学专业，硕士，现就职于天津中医药研究院实验中心，同时担任天津市卫生局继续教育的临床数据分析课程主讲。

内页插图

《临床医学研究中的统计分析与图形表达实例详解》是一本为临床研究人员量身打造的实操指南。本书旨在帮助您系统掌握在临床研究全过程中，如何科学地运用统计学方法来分析数据，并通过直观的图形化方式清晰地呈现研究结果。本书核心内容涵盖：一、临床研究设计与统计考量：研究问题的界定与统计假设的建立：引导读者如何将临床问题转化为可检验的统计假设，这是后续统计分析的基石。我们将探讨不同类型临床研究（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究、横断面研究等）的设计要点，并重点阐述在设计阶段就必须考虑的统计学因素，包括样本量估算、随机化方法、盲法使用等，强调“好的设计是成功统计分析的前提”。研究方案的统计学部分撰写：提供详细的指导，帮助您撰写严谨、清晰的研究方案中关于统计分析的部分，包括预设的分析方法、主要和次要结局指标的定义、缺失数据处理策略等。二、常用统计方法的深入解析与实战应用：描述性统计：详细讲解如何使用集中趋势（均数、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差、四分位数范围）等统计量来描述研究对象的基线特征和研究结果。我们将展示如何针对不同类型数据（连续变量、分类变量）选择合适的描述性统计方法，并配以实际临床数据示例。推断性统计：假设检验：深入浅出地讲解各种常见的假设检验方法，包括t检验、配对t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、Fisher精确检验等。本书将重点阐释每种检验的适用条件、基本原理、如何解读p值和置信区间，并提供详细的操作步骤和结果解释。参数估计：讲解如何通过样本数据估计总体的参数（如均数、比例），以及如何计算和解读置信区间，让读者理解结果的不确定性。回归分析：线性回归：详细阐述简单线性回归和多元线性回归模型，讲解如何建立模型、评估模型拟合优度、解释回归系数的临床意义，以及如何处理共线性等问题。逻辑回归：重点讲解逻辑回归在预测二分类结局（如疾病发生、治疗成功）中的应用，包括如何选择合适的协变量、解释优势比（OR）及其置信区间，并讨论多项逻辑回归用于多分类结局的情况。生存分析：深入讲解Kaplan-Meier生存曲线的绘制与解读、Log-rank检验、Cox比例风险模型等，帮助读者分析时间-事件数据，如患者的生存时间、复发时间等，并评估不同治疗或因素对生存结局的影响。相关性分析：讲解Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等，用于度量变量之间的线性或非线性关系强度与方向。其他高级统计方法（选讲）：根据临床研究的实际需求，本书还将简要介绍一些更高级或特定领域的统计方法，如多重比较的校正方法、介入措施的效应评估（如ITT分析、PP分析）、分组设计的分析策略等，为读者提供更广阔的视野。三、高效的图形化数据展示：图表选择原则：详细指导读者如何根据数据类型、研究目的和受众，选择最恰当的统计图表类型。常用统计图表的绘制与解读：描述性统计图表：柱状图、条形图、饼图、直方图、箱线图、散点图等，以及它们在展示基线特征、组间比较、变量分布等方面的应用。推断性统计图表：生存曲线图： Kaplan-Meier生存曲线的绘制、多组生存曲线的比较。回归模型可视化：预测概率曲线、森林图（用于展示多中心研究或多因素回归结果）等。误差棒图：用于展示均值、标准差或标准误，直观比较组间差异。其他专业图表：根据需要，介绍ROC曲线（用于评估诊断试验的准确性）、混淆矩阵等。图表的规范化与美化：强调图表的标题、坐标轴标签、图例、单位等的规范化，以及如何通过颜色、字体、线条等优化图表的可读性和美观度，使其更具说服力。四、统计软件的实操演示：主流统计软件的应用：本书将重点以SPSS和R语言为主要操作平台，结合具体临床数据，一步步演示如何进行统计分析和图形绘制。我们将提供详细的软件操作截图和代码，让读者能够跟随学习，直接上手操作。数据管理与清洗：讲解在统计软件中进行数据录入、编码、变量定义、缺失值处理、异常值识别等基本数据管理操作。五、统计结果的撰写与报告：统计结果的文字表述：指导读者如何将统计分析的结果，包括描述性统计量、检验统计量（如t值、F值、χ²值）、p值、置信区间、回归系数（如OR、HR）等，用清晰、准确、规范的语言在临床研究论文、报告中呈现。图表与文字的协同：强调如何使图表与文字描述相互补充、相互印证，共同构建一个完整、有力的研究结果展示。常见统计错误与避免：总结临床研究中常见的统计误区和“陷阱”，帮助读者规避这些问题，提高研究的严谨性和科学性。本书的特色：强调临床应用：每一章节的统计方法都紧密结合临床研究的实际场景，通过大量来自真实临床研究的案例进行演示，使读者能够快速理解理论在实践中的应用。循序渐进的讲解：从基础概念到复杂模型，层层递进，确保不同统计基础的读者都能有所收获。图文并茂的展示：详细的图表示例和软件操作截图，让学习过程更加直观和易于理解。注重实操性：提供可复现的代码和操作步骤，鼓励读者动手实践，将所学知识转化为实际操作能力。适读人群：本书适合所有参与临床医学研究的医务人员，包括医生、护士、临床研究协调员、流行病学研究者、公共卫生研究者，以及相关专业的硕士、博士研究生。无论您是统计学初学者，还是希望深化统计技能的进阶者，本书都将是您在临床医学研究道路上的得力助手。通过阅读本书，您将能够更加自信地设计研究、分析数据，并以最科学、最清晰的方式呈现您的研究发现，从而提升您临床研究的质量和影响力。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直深信，在现代医学研究中，扎实的统计学基础和出色的数据可视化能力是不可或缺的。然而，很多医学工作者在统计学方面常常感到力不从心，特别是当面对海量的研究数据和复杂的分析模型时。我尤其关注那些能够将理论与实践相结合的书籍，它们应该能够提供详细的统计学概念解释，并且通过丰富的实例来演示如何在临床研究中应用这些概念。这本书的标题“实例详解”正是我所寻找的，它暗示着书中会有大量的具体案例，能够帮助我理解抽象的统计原理在实际研究中的落地。我希望能在这本书中看到各种临床研究中常用的统计方法，如回归分析、生存分析、荟萃分析等，并能通过具体的案例了解如何进行数据预处理、模型构建、结果解释以及假设检验。我期待作者能够分享如何选择合适的统计方法来回答特定的临床问题，以及如何根据研究设计来规避潜在的偏倚。此外，对于图形表达，我希望书中能提供关于如何制作具有信息量且易于理解的统计图表，例如如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据（如连续变量、分类变量、时间序列数据等），以及如何有效地标注图表元素，使其清晰明了。我曾经在撰写论文时，为如何用图表清晰地展示研究结果而苦悩，有时花费大量时间绘制的图表，却因为表达不清而无法达到预期效果。因此，我非常期待这本书能提供切实可行的指导，帮助我提升统计分析的严谨性和图形表达的艺术性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名致力于深入理解医学研究的读者，我一直在寻找一本能够桥梁化统计学原理与临床实践的书籍。我深知，统计分析是解读医学研究数据的基石，而图形表达则是将这些数据转化为有意义洞见的翅膀。我渴望找到一本能够提供丰富、贴合实际的临床研究案例，并且能够细致入微地剖析每一个统计分析步骤和图形表达技巧的书籍。在我看来，一本优秀的教材应该能够引导读者从零开始，理解为何需要进行某种统计分析，以及如何恰当地选择和应用统计工具。例如，对于不同类型的数据（如计量资料、计数资料、等级资料），以及不同的研究目的（如描述性分析、因果推断、预测模型），书中应该能给出清晰的指导。同时，我尤其看重图形表达的呈现，我希望能学习如何根据数据特点和分析结果，选择最能传达信息的图表类型，例如，如何用散点图展示变量间的关系，如何用箱线图比较多组数据的分布，如何用生存曲线展示时间依赖性事件的发生概率。更重要的是，我希望这本书能够指导我如何优化图表的视觉呈现，使其更加专业、美观，并能够有效地避免误导读者。我曾多次在阅读文献时，因为图表信息不全或表达模糊而浪费大量时间，甚至产生误解。因此，我非常期待这本书能够成为我的指南，让我能够自信地驾驭统计分析，并创作出令人印象深刻的数据可视化作品。

评分☆☆☆☆☆

医学研究的严谨性很大程度上依赖于准确的统计分析和清晰的数据呈现。我在学习和工作中，经常遇到需要理解和应用复杂的统计方法，但往往觉得市面上的一些书籍过于理论化，缺乏实际操作的指导，或者案例过于陈旧，难以应对当前研究的挑战。我特别期待一本能够详细介绍临床医学研究中常用统计模型，如线性回归、逻辑回归、Cox比例风险模型等，并能提供大量来源于近期高水平期刊的研究案例，让读者能够“手把手”地学习如何应用这些方法。更重要的是，我希望这本书能够深入讲解如何将统计分析的结果有效地转化为图形，比如如何使用R语言或Python库来生成高质量的散点图、条形图、饼图、雷达图、热力图等，并且能够针对不同的研究设计和数据类型，提供最合适的图表选择建议。我非常关注图表的解释性，希望能够学习如何让图表“说话”，清楚地展示研究发现，并能有效地与同行进行沟通。我曾经在撰写研究报告时，为如何用简洁、直观的方式呈现复杂的统计结果而绞尽脑汁，很多时候精心设计的图表却未能达到预期的效果。因此，我迫切需要一本能够系统地指导我掌握统计分析的全过程，从数据准备到模型构建，再到结果的可视化和解读，并且能够提供实用技巧和经验分享的书籍，帮助我提升研究的科学性和影响力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一本能帮助我理解临床医学研究中那些复杂统计方法和可视化技巧的书籍，因为我所在的科室经常需要阅读和撰写研究报告，但总觉得在数据解读和图表呈现方面有所欠缺，不够专业和深入。我希望找到一本既能系统讲解统计学原理，又能提供大量实际案例，并且能够指导我如何将分析结果以清晰、有说服力的方式呈现出来的书。一本好的统计学参考书，在我看来，应该能够将枯燥的数学公式与临床研究的实际问题紧密结合，让我明白“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么”做。同时，我也非常看重书籍的实用性，希望能有具体的步骤指导，甚至是一些软件操作的建议，比如R语言或SPSS等，能够直接套用到我的工作中。此外，对于图形表达的部分，我期望能看到各种统计图表（如散点图、箱线图、Kaplan-Meier曲线、森林图等）的详细解析，包括它们适用的场景、绘制方法以及如何避免常见的误用和误读。如果这本书能包含一些关于如何根据研究目的选择最合适的统计方法和图表类型的指导，那将是锦上添花。我之前也接触过一些统计学书籍，但往往过于理论化，难以与临床实践对接，或者案例不够典型，无法真正解决我的困惑。因此，我一直在寻找一本真正能提升我统计分析和图形表达能力的“宝藏”书籍，一本能让我自信地面对研究数据，并将其转化为有价值的临床见解的书。

评分☆☆☆☆☆

这本《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》的标题本身就非常有吸引力，直击了我目前工作中的痛点。我一直对如何在医学研究中有效地运用统计学感到困惑，特别是当需要解释复杂的分析结果并将其以清晰易懂的方式传达给非统计学背景的读者时。我特别希望这本书能够详细介绍各种常见的临床医学研究设计（如随机对照试验、队列研究、病例对照研究等）所对应的统计分析方法，并能提供大量的真实案例作为支撑。如果书中能够展示如何从原始数据开始，一步步完成统计分析，并最终生成专业、美观的统计图表，那将对我帮助巨大。我希望这本书不仅仅是罗列公式和方法，而是能够深入浅出地解释每种方法的原理、假设条件以及适用范围，并且在案例中展示如何处理数据中的异常值、缺失值等实际问题。此外，对于图形表达，我非常期待书中能够提供关于如何根据不同的数据类型和分析目的选择最合适的图表形式，以及如何优化图表的设计，使其更具可读性和信息量。例如，如何有效地使用颜色、标签、图例等元素，以及如何避免图表的歧义性。我曾经在阅读一些医学文献时，遇到过一些令人费解的图表，要么信息量不足，要么难以理解其含义，这让我意识到掌握良好的图形表达能力是多么重要。我渴望找到一本能指导我避免这些误区的书。

评分☆☆☆☆☆

很好！！！！！！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

昨天才拿到，朋友推荐的这本书，买了两本，一本下面有点小破了，不过不影响，

评分☆☆☆☆☆

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囤着书

评分☆☆☆☆☆

挺实用的书，可以指导我做很多科研写作工作

评分☆☆☆☆☆

不错的东西，质量好，京东服务号！点赞