医学统计学与电脑实验(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方积乾编 著

图书标签:

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• 数据分析
• SPSS
• R语言
• 流行病学
• 临床试验
• 医学教材

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547811924

商品编码：1027602809

出版时间：2012-06-01

基本信息

书名:现代英语教程

原价：26.90元

作者：楼光庆

出版社：外语教学与研究出版社

出版日期：2004-07-01

ISBN：9787560019550

字数：

页码：229

版次：2

装帧：平装

开本：

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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《现代英语教程》是一套专门为中国成人高等教育非英语专业专科学生编写的教材 教材根据《全国成人高等教育英语课程教学基本要求（非英语专业专科用）》，在大量调查研究和教学实践的基础上编写而成。 教材以博采众长、兼收并蓄的“综合法”（Method Synergistics）为理论指导，侧重传统方法。 教材突出“成人、业余、实用”的特点。 教材注意语言文化内涵，培养学员语言“得体性”意识。 教材强调语言实践，突出重点，重视学员的基本功训练，予继续提高以有力支持。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《医学统计学与电脑实验》（第4版） 概述 《医学统计学与电脑实验》（第4版）是一本系统性、实用性兼备的医学统计学教材，旨在为医学领域的学生、研究人员和从业者提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。本书紧密结合医学研究的实际需求，将统计学原理与电脑实验技术相结合，帮助读者掌握分析医学数据、解读研究结果并进行科学决策的能力。 核心内容 本书分为两个主要部分：医学统计学理论和电脑实验实践。 第一部分：医学统计学理论 这部分内容系统阐述了医学统计学的基础知识和核心概念。 统计学概述与研究设计： 统计学的定义与作用：深入讲解统计学在医学领域的地位和不可替代性，例如在疾病流行病学调查、药物疗效评价、诊断试验验证、临床疗效分析等方面的关键作用。强调统计学是医学研究的语言和工具，是科学严谨性的基石。 变量与数据类型：详细介绍不同类型的变量（如分类变量、顺序变量、数值变量）及其对应的度量尺度（如定类、定序、定距、定比），并解释不同数据类型对统计方法选择的影响。 抽样方法与样本代表性：阐述随机抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非随机抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样）的原理、优缺点及适用场景。强调样本代表性对推断总体特征的重要性，以及偏倚的来源和避免方法。 研究设计的基本原则：介绍医学研究设计的常见类型，如描述性研究（横断面研究、病例对照研究、队列研究）、实验性研究（随机对照试验RCT）等。重点讲解对照组、随机化、盲法等关键要素如何减少偏倚，提高研究的内部效度和外部效度。 统计推断的基本概念：引入总体参数与样本统计量的概念，以及点估计和区间估计的原理。详细解释置信区间及其在医学实践中的解读，例如如何通过置信区间评估药物疗效的范围。 描述性统计： 集中趋势的度量：讲解均数、中位数、众数等描述样本集中趋势的指标，并探讨它们各自的适用条件和敏感性。例如，在偏态分布数据中，中位数比均数更能反映典型值。 离散趋势的度量：介绍方差、标准差、全距、四分位距等描述数据分散程度的指标。解释标准差在评估数据变异性和解读正态分布时的重要性。 频数分布与图示：讲解如何构建频数表、相对频数表，以及绘制直方图、条形图、饼图、折线图等统计图表来直观展示数据分布特征。强调图表在数据探索和结果展示中的作用。 百分位数与箱线图：介绍百分位数（如四分位数）在描述数据分布和识别异常值方面的应用，并详细讲解箱线图（Box Plot）的构成要素及其解读，这对于比较不同组别的数据分布非常有帮助。 概率论基础与常见概率分布： 概率的基本概念：介绍概率的定义、性质、加法公式、乘法公式以及条件概率和独立性。 二项分布与泊松分布：讲解离散型概率分布在描述二分类事件发生次数（二项分布）或单位时间/空间内事件发生次数（泊松分布）时的应用，例如在疾病发病率、死亡率的概率计算中。 正态分布与相关概念：详细阐述正态分布的特征、标准正态分布及其应用。介绍Z分数（Z-score）在标准化数据和比较不同分布数据时的作用。 t分布、卡方分布和F分布：介绍这些在统计推断中至关重要的概率分布，并简要说明它们在参数估计和假设检验中的地位。 参数估计与假设检验： 参数估计：再次强调点估计和区间估计，并详细讲解如何根据样本数据估计总体均数、比例等参数，以及置信区间的构建和解读。 假设检验的基本原理：引入零假设（H0）和备择假设（H1）的概念。详细讲解假设检验的步骤，包括建立假设、选择统计量、确定检验水准（α）、计算P值、做出统计决策。 单样本与两样本均数检验：讲解Z检验和t检验在比较单个样本均数与已知值、或两个独立样本均数之间的差异。 配对样本t检验：介绍如何对配对数据（如同一受试者的治疗前后数据）进行均数比较。 方差分析（ANOVA）：讲解如何比较三个或三个以上独立样本均数是否存在显著差异。详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和应用。 比例的检验：介绍Z检验用于检验单个比例，以及卡方检验（χ² test）用于检验两个或多个独立样本比例的差异（如2×2列联表、R×C列联表）。 非参数检验：在样本不满足参数检验的假设条件时，介绍秩和检验（如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）、符号秩检验（如Wilcoxon符号秩检验）等常用非参数检验方法。 相关与回归分析： 相关分析：介绍Pearson相关系数（r）用于度量两个连续变量之间的线性关系强度和方向，以及Spearman秩相关系数用于度量单调关系。讲解相关系数的解读和局限性。 简单线性回归：讲解如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性回归模型，以预测因变量的值。介绍回归方程的构建、回归系数的解释、模型拟合优度（R²）的评价。 多重线性回归：介绍如何纳入多个自变量来预测因变量，探讨控制混杂因素和识别重要预测变量的方法。重点讲解模型选择、多重共线性问题处理。 逻辑回归：专门讲解用于因变量为二分类变量（如疾病状态）的回归模型。介绍Odds、Odds Ratio（OR）及其在医学研究中的应用，如评估暴露与疾病风险的关系。 生存分析： 生存分析的基本概念：介绍生存时间、删失数据（censoring）的概念。 Kaplan-Meier生存曲线：讲解如何绘制和解读Kaplan-Meier曲线，以描述不同治疗组或暴露组的生存率随时间的变化。 Log-rank检验：介绍用于比较两条或多条Kaplan-Meier生存曲线之间是否存在统计学差异。 Cox比例风险模型：详细介绍Cox模型，它允许在控制其他协变量的情况下，估计单个协变量对生存时间的影响。讲解Hazard Ratio（HR）的意义。 其他重要统计方法： 样本量估算：强调样本量在医学研究中的重要性，介绍不同研究设计和研究目的下的样本量估算方法，例如基于均数、比例、关联强度等进行估算。 多重比较问题：解释在进行多次假设检验时，发生I类错误（假阳性）的概率会累积，介绍Bonferroni校正、Holm校正等处理多重比较的方法。 诊断试验评价：介绍敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）等评价诊断试验性能的指标，并介绍ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）及其AUC（Area Under the Curve）的意义。 第二部分：电脑实验实践 这部分内容注重将统计学理论应用于实际，通过电脑软件演示和实践操作，帮助读者将知识转化为技能。 统计软件介绍与基本操作： 常用统计软件：重点介绍当前医学领域主流的统计分析软件，如SPSS、R、Stata，并说明它们各自的特点、优缺点和适用领域。 数据管理与录入：讲解如何导入、导出、清洗、转换和管理医学数据。包括变量的定义、数据编码、缺失值处理、数据合并与拆分等。 图形化界面与命令语言：结合软件特点，分别介绍如何通过图形化界面（GUI）和命令语言（Command-line interface）进行数据分析，让读者理解两种操作方式的互补性。 描述性统计的电脑实现： 使用软件计算描述性统计量：演示如何在软件中快速生成均数、标准差、中位数、百分位数等描述性统计量。 绘制统计图表：指导读者使用软件制作各种统计图表，如直方图、散点图、箱线图、柱状图、饼图等，并讲解图表的自定义和美化技巧，以更好地展示数据特征。 参数估计与假设检验的电脑实现： 单样本、两样本t检验及配对t检验：演示如何在软件中输入数据，选择相应的检验选项，获得检验统计量、P值和置信区间。 方差分析（ANOVA）：指导读者进行单因素和多因素方差分析，解读F检验结果，并进行事后多重比较（如Tukey检验）。 卡方检验与比例检验：演示如何对分类变量数据进行卡方检验，包括2×2列联表和R×C列联表分析，以及比例的Z检验。 非参数检验：演示如何选择和执行常用的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等，特别是在数据不满足正态性假设时。 相关与回归分析的电脑实现： 计算相关系数：演示如何计算Pearson和Spearman相关系数，并生成相关系数矩阵。 进行简单线性回归：指导读者建立简单线性回归模型，输出回归方程、回归系数、R²值，并进行模型诊断（如残差分析）。 进行多重线性回归：演示如何纳入多个预测变量，进行模型选择，并解释回归系数的意义，同时处理多重共线性问题。 进行逻辑回归：指导读者建立逻辑回归模型，解释OR值，并进行模型评估。 生存分析的电脑实现： 绘制Kaplan-Meier生存曲线：演示如何输入生存时间和事件状态数据，生成Kaplan-Meier生存曲线。 执行Log-rank检验：演示如何比较不同组别的生存曲线。 构建Cox比例风险模型：指导读者构建Cox模型，评估各个协变量对生存风险的影响，并解释HR值。 数据分析报告的撰写： 结果的呈现：指导读者如何清晰、准确地在报告中呈现统计分析结果，包括表格、图表以及文字描述。 结果的解读：强调不仅要报告统计结果，更重要的是对结果进行医学意义上的解读，并联系研究问题进行讨论。 规范的统计报告格式：介绍医学期刊对统计分析报告的常见要求和规范。 本书特色 理论与实践的完美结合：本书在讲解统计学理论的同时，紧密结合电脑实验，让读者“知其然，更知其所以然”，能够真正运用统计学工具解决实际问题。 案例丰富，贴近医学：本书选用的案例均来源于真实的医学研究，涵盖了流行病学、临床试验、基础研究等多个领域，使读者能够更直观地理解统计方法的应用。 循序渐进，易于理解：从基础概念到高级方法，本书的章节安排逻辑清晰，内容由浅入深，适合不同水平的读者。 关注最新发展：第4版在内容上进行了更新和充实，加入了近年来医学统计学领域的重要进展和常用软件的最新操作技巧。 强调统计思维：本书不仅教授具体的统计方法，更注重培养读者的统计思维能力，即如何科学地设计研究、收集数据、分析数据并客观地解读结果。 适用读者 医学院校学生：包括本科生、硕士生、博士生，是学习医学统计学必不可少的教材。 医学研究人员：需要运用统计学方法进行科研设计、数据分析和论文撰写的科研工作者。 临床医生：希望更深入理解和评价医学文献，以及在临床实践中进行数据分析的医生。 公共卫生专业人员：从事疾病监测、健康评估和流行病学调查的专业人士。 其他相关领域的从业者：如生物医学工程师、药学研究人员等，都需要掌握医学统计学的知识。 总结 《医学统计学与电脑实验》（第4版）是一本全面、实用且与时俱进的医学统计学教材。通过系统讲解统计学理论，并辅以大量的电脑实验操作指导，本书能够帮助读者在医学研究和实践中，掌握扎实的统计分析能力，提升科研水平和临床决策的科学性，最终为医学事业的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初选择《医学统计学与电脑实验（第4版）》这本书，很大程度上是因为它的“电脑实验”这四个字。作为一名临床医生，我们日常接触更多的是病人，对于复杂的统计软件和编程语言，总觉得隔了一层。但随着医学研究的不断深入，特别是大数据时代的到来，不懂得如何处理和分析数据，真的会让我们在学术研究上处于劣势。这本书的名字一下子就击中了我的痛点，我希望能通过这本书，能够真正掌握一些实用的数据分析工具，比如SPSS或者R语言。我希望它里面的案例能够非常贴近临床实际，能够让我感觉到，我学到的统计知识是能够直接应用到我的日常工作和研究中的。我非常期待这本书能够提供清晰、易懂的操作指南，让我能够一步步跟着做，而不是看完理论之后，还是不知道该如何下手。如果这本书能让我从一个对统计软件一窍不通的人，变成一个能够独立完成基本数据分析的人，那我就觉得这本书的价值就非常大了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入科研领域的研究生，对于医学统计学一直感到非常头疼。在学校的课程中，虽然学习了一些基础的统计学理论，但面对真实的数据时，总是感觉无从下手，也不知道该使用哪些统计方法，更别提如何操作软件了。《医学统计学与电脑实验（第4版）》这本书，是我导师推荐的，他说这本书非常实用，能够帮助我们掌握实际的数据分析技能。我拿到书后，就被其结构和内容吸引了。它不仅讲解了统计学的基本原理，还详细介绍了如何使用SPSS等统计软件进行数据分析，并且有大量的案例分析，这让我感觉学起来不会那么枯燥。我特别期待书中的电脑实验部分，希望能够通过动手操作，真正理解统计方法的应用场景和注意事项。如果这本书能够让我从一个对统计学感到迷茫的学生，变成一个能够独立完成课题组数据分析任务的研究生，那我就觉得这本书的价值是巨大的，也希望通过这本书，能够为我今后的科研之路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次学术会议上偶然听别人推荐了这本《医学统计学与电脑实验（第4版）》。当时我正在为一项回顾性研究苦恼，数据收集了不少，但如何进行有效的统计分析却一筹莫展，感觉自己像是站在一座数据的迷宫里，不知所措。这位同行非常热情地向我介绍了这本书，说它不仅讲解了统计学的基础理论，还结合了实际的电脑操作，能帮助读者一步步掌握数据分析的技巧。我当时就产生了浓厚的兴趣，会后立刻找来这本书。拿到书后，我最先关注的是它在案例分析方面的设计。我一直觉得，理论再好，如果不能与实际案例相结合，就很难真正理解和掌握。这本书在这方面做得相当不错，它选取了许多医学领域常见的统计问题作为案例，并详细地演示了如何运用统计学方法来解决。而且，它还介绍了使用SPSS等软件进行数据分析的操作步骤，这对我来说简直是雪中送炭。我希望能通过这本书，真正学会如何运用这些工具，让我的研究不再是“纸上谈兵”，而是能有扎实的统计学支持。

评分☆☆☆☆☆

《医学统计学与电脑实验（第4版）》这本书，我拿到手的时候，其实挺纠结的。一方面，我一直觉得统计学这玩意儿离我有点远，平时接触的都是病例和治疗方案，公式符号一大堆，总觉得有点高深莫测。另一方面，又知道现代医学研究离不开数据分析，如果不懂统计，很多文献都看不懂，更别说自己开展一些基础的研究了。这本书的名字听起来就挺务实的，医学统计学跟电脑实验结合，感觉比纯理论的统计学更容易上手一些。我打开第一页，看到目录的时候，心里还是有点打鼓，但再往后看，发现里面的案例讲解和图示都挺清晰的，不像我之前看的一些教材，上来就是一堆公式吓唬人。我特别期待后面关于SPSS或者R语言的实验部分，希望能够真的通过动手操作，把那些统计概念给活化起来，不再只是冰冷的数字和符号，而是能真正用它们来解决医学问题。这本书的印刷质量也还不错，纸张摸起来挺舒服的，排版也比较大方，看起来不会眼睛疲劳，这对于我这种需要长时间看书学习的人来说，也是一个加分项。

评分☆☆☆☆☆

我一直对医学统计学这门学科怀有敬畏之心，总觉得它是一门需要深厚数学功底的学科。但作为一名在临床一线工作的医生，我深知掌握统计学知识对于提升科研能力和解读文献的重要性。偶然间，我听说了《医学统计学与电脑实验（第4版）》这本书，并了解到它在医学统计学教学领域的良好口碑。我一直希望能找到一本既能系统讲解统计学理论，又能结合实际操作指导的书籍，这本书恰好满足了我的需求。我特别欣赏它将理论与实践相结合的编排方式，通过电脑实验来加深对统计学概念的理解，这对于我这样学习能力相对较弱的人来说，无疑是一条更平坦的学习之路。我期待这本书能够用通俗易懂的语言，将复杂的统计概念阐释清楚，并提供详实的案例和操作步骤，让我能够从零开始，逐步掌握医学统计学这门重要的学科，并能够将所学知识运用到实际的科研工作中。