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吴学森 著

图书标签:

• 医学统计学
• 生物统计
• 统计学
• 流行病学
• 研究方法
• 数据分析
• 医学研究
• 临床研究
• 统计软件
• SPSS

出版社： 中国医药科技出版社

ISBN：9787506782005

版次：1

商品编码：12025038

包装：平装

丛书名： 全国普通高等医学院校五年制临床医学专业“十三五”规划教材

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　为了更好地服务于教学，本书配套提供智能化的中国医药科技出版社在线学习平台------爱慕课（www.imooc985.com）,使用中国医药科技出版社教材的师生可以在全球领先的教学平台上顺利开展教与学。

内容简介

　　本书是全国普通高等医学院校五年制临床医学专业“十三五”规划教材规划教材之一，根据本学科教学大纲的基本要求和课程特点编写而成，本书具有以强化医学生职业道德、医学人文素养教育和临床实践能力培养为核心，推进医学基础课程与临床课程相结合，转变重理论而轻临床实践、重医学而轻职业道德、人文素养的传统观念，注重培养学生临床思维能力和临床实践操作能力的特点。本书供本科临床医学专业师生使用。

前言/序言

《统计学原理与应用：大数据时代的洞察力》 内容简介： 在信息爆炸、数据驱动决策日益重要的今天，理解和运用统计学知识已成为各行各业人士必备的核心技能。本书《统计学原理与应用：大数据时代的洞察力》并非一本晦涩难懂的学术专著，而是一本旨在为读者打开统计学之门，激发其对数据背后规律探索兴趣的指南。本书将带领读者深入浅出地理解统计学的基本概念、核心方法以及在现实世界中的广泛应用，帮助读者培养严谨的数据思维，从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察。 本书的核心目标： 奠定坚实的理论基础： 从最基础的描述性统计出发，逐步引入推断性统计的强大工具，使读者清晰地认识到统计学如何连接样本与总体，如何量化不确定性。 掌握核心统计方法： 详细阐述假设检验、方差分析、回归分析、相关性分析等关键统计方法，并结合实际案例，指导读者如何选择、应用和解读这些方法。 培养数据驱动的思维模式： 强调数据收集、整理、分析、解释和可视化的全过程，引导读者学会用统计的视角审视问题，用数据说话，做出更明智的决策。 拥抱大数据时代的挑战与机遇： 探讨在大数据背景下，统计学的新发展和新应用，例如机器学习、数据挖掘等领域与传统统计学的融合，以及如何处理海量、多维度的数据。 提升解决实际问题的能力： 通过丰富的跨学科案例，展示统计学在商业、金融、市场营销、社会科学、工程技术等诸多领域的实际应用，激发读者将其所学应用于自身工作和学习中。 本书章节概览： 第一部分：数据之初——描述性统计的艺术 第一章：数据世界漫游：统计学概览与基本概念 统计学是什么？它为何如此重要？ 总体与样本：认识我们研究的对象。 变量的类型：定性变量与定量变量的区分。 数据的尺度：名义、顺序、间隔和比例尺度的特点。 数据收集的原则与挑战。 第二章：数据画像：集中趋势的度量 均值、中位数、众数：不同的“中心”代表什么？ 什么时候用均值，什么时候用中位数？ 多峰分布的含义。 第三章：数据形态：离散程度的描绘 极差、四分位距：数据的“广度”有多大？ 方差与标准差：量化数据围绕均值的散布程度。 变异系数：在不同量级数据中进行比较。 第四章：数据分布的形状：偏度和峰度 对称分布、偏态分布：数据的“倾斜”程度。 峰度：分布的“尖峭”程度。 理解这些形状对数据解读的重要性。 第五章：数据可视化：让数字“说话” 条形图、饼图、直方图：展示频率与比例。 箱线图：直观展示数据的分布、离散程度和异常值。 散点图：探索变量之间的关系。 折线图：展示趋势变化。 选择合适图表的原则。 第二部分：洞察未来——推断性统计的威力 第六章：概率基础：不确定性中的规律 概率的基本概念与公理。 条件概率与独立事件。 贝叶斯定理：更新信念的强大工具。 随机变量与概率分布：离散型（二项分布、泊松分布）与连续型（正态分布、指数分布）。 第七章：抽样分布：连接样本与总体的桥梁 中心极限定理：理解样本均值分布的普适性。 标准误：样本统计量精度的度量。 t分布、卡方分布、F分布的引入。 第八章：参数估计：从样本推测总体 点估计与区间估计：我们知道多少？ 置信区间：一个有意义的范围。 如何确定置信水平与样本量。 第九章：假设检验：用证据说话 零假设与备择假设：提出并检验你的猜想。 P值：衡量证据强度的标准。 第一类错误与第二类错误：犯错的代价。 单边检验与双边检验。 z检验、t检验、卡方检验、F检验的应用场景。 第三部分：探索关系——多元统计的智慧 第十章：两变量关系：相关性与回归分析 相关系数：度量两个变量线性关系的强度和方向。 皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数。 简单线性回归：建立一个预测模型。 回归方程的解释与应用。 判定系数（R平方）：模型解释力的度量。 回归系数的显著性检验。 第十一章：方差分析：比较多组均值 单因素方差分析（ANOVA）：检验多个组均值是否存在显著差异。 多重比较：找出具体哪些组存在差异。 双因素方差分析：探索两个因素联合作用的影响。 第十二章：多重回归：模型的优化与复杂化 引入多个预测变量。 多重共线性：变量之间的“打架”。 模型选择策略：逐步回归、向前选择、向后剔除。 交互项的应用：考察变量间的联合效应。 第十三章：分类数据分析：卡方检验的扩展 拟合优度检验：检验观察频率是否符合理论频率。 独立性检验：检验两个分类变量是否相互独立。 关联强度度量。 第四部分：大数据时代的统计视野 第十四章：非参数统计：当数据不服从分布 何时需要非参数方法？ 威尔科克森秩和检验、曼-惠特尼U检验。 克鲁斯卡尔-沃利斯检验。 第十五章：统计建模与预测：构建未来的蓝图 时间序列分析：捕捉数据随时间变化的模式。 时间序列模型：ARIMA、指数平滑等。 预测的准确性评估。 第十六章：抽样调查设计：科学的“以点带面” 简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样。 抽样误差与样本量确定。 调查问卷设计的基本原则。 第十七章：大数据分析导论：统计学的未来方向 机器学习与统计学的关系。 数据挖掘的基本流程。 面向对象的统计分析工具简介（如R、Python）。 统计学在人工智能、深度学习等前沿领域的应用展望。 本书特色： 循序渐进，逻辑清晰： 从基础概念到高级方法，层层递进，帮助读者逐步建立完整的统计学知识体系。 理论与实践并重： 详细阐述统计原理，并辅以大量来自不同领域的实际案例，使读者深刻理解理论的实际意义。 语言通俗易懂： 避免使用过多的专业术语，力求用平实的语言解释复杂的统计概念，让统计学不再遥不可及。 强调数据思维： 不仅教授“怎么做”，更引导读者思考“为什么这么做”，培养独立分析和解决问题的能力。 覆盖面广： 涵盖了描述性统计、推断性统计、多元统计等核心内容，并展望了大数据时代的统计发展趋势。 案例丰富多样： 案例来源于生活、商业、科学等多个领域，具有很强的代表性和启发性。 目标读者： 本书适合所有对数据分析感兴趣，希望提升自身数据素养的读者。包括但不限于： 各专业学生： 无论文科、理科、工科、商科，统计学都是重要的基础工具。 职场人士： 市场营销、产品经理、金融分析师、项目管理、人力资源等岗位需要的数据分析能力。 科研人员： 掌握统计学是进行科学研究、分析实验数据、发表学术成果的基石。 对数据感兴趣的普通读者： 希望理解新闻报道中的统计数据，或在日常生活中做出更明智的决策。 《统计学原理与应用：大数据时代的洞察力》将是您探索数据世界、解锁数据价值的得力助手，帮助您在这个信息化的时代，拥有更敏锐的洞察力，做出更精准的判断。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在概念的阐释上做得真是太到位了！我之前尝试过一些其他关于统计学的书籍，但很多都只是堆砌公式，让人云里雾里。而这本则不同，它仿佛是一位经验丰富的老教授，循循善诱地引导你一步步理解。我特别喜欢它在讲解不同统计方法的章节，没有直接抛出复杂的数学模型，而是先从实际问题出发，告诉你为什么要用到这个方法，它能解决什么问题。然后，再巧妙地引入方法本身，并且用非常形象的比喻来解释其中的关键点。比如，它在讲到假设检验的时候，就把“零假设”和“备择假设”比作法庭上的“无罪推定”和“有罪指控”，一下子就把抽象的概念变得生动起来。还有，它对抽样方法的解释，也让我豁然开朗，明白了为什么随机抽样如此重要，以及各种非随机抽样可能带来的偏倚。读这本书，真的感觉像是在和一位智慧的长者对话，每一次翻页，都感觉自己又向前迈进了一大步。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书简直是打开了我对数字世界的一扇新窗户！以前我对那些冷冰冰的数字总是敬而远之，觉得它们离我的生活很远，甚至有些望而生畏。但这本书不一样，它用一种极其通俗易懂的方式，将那些看似复杂的统计概念，一点点地剥开了层层外衣，让我看到了它们背后蕴含的逻辑和力量。特别是关于如何解读实验数据的那部分，我以前总是模模糊糊的，分不清P值到底是什么意思，统计显著性和实际意义之间的关系更是让人头疼。但是，这本书通过生动的例子，比如药物疗效的比较，就像把我带进了真实的临床研究场景，让我亲身体验数据是如何被分析、被解读的。让我第一次真正理解了，为什么在科学研究中，严谨的统计分析是如此至关重要。它不仅仅是数字游戏，更是对证据的审视，是对真相的探寻。我现在看新闻里报道的各种研究成果，都会不自觉地去思考背后有没有统计学支撑，有没有被误读的可能。这种思维方式的转变，真的让我觉得受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

真的，这本书让我对“数据”这个词有了全新的认识。以前我对数据的感觉就是一堆数字，没什么特别的。但读了这本书之后，我发现数据背后其实隐藏着无穷的故事和信息。它让我明白了，如何从看似杂乱的数据中提炼出有用的洞察，如何用科学的方法来验证我们的猜想。我印象最深刻的是书中关于相关性和因果性的辨析，这是我之前一直模糊不清的概念。这本书用非常清晰的例子，比如“冰淇淋销量和溺水人数都上升，但这并不意味着冰淇淋导致溺水”，让我瞬间理解了这两个概念的本质区别。这种严谨的分析方法，让我对生活中看到的各种“关联”都多了一份审慎。它不仅仅是教会了我统计学的方法，更是教会了我一种分析问题的思维方式，让我更加理性地看待信息，也更加坚定地追求证据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构安排得太棒了！读起来一点都不会感到突兀或者跳跃，就像一条清晰的河流，缓缓地引导你进入统计学的世界。从最基础的概念讲起，比如什么是数据，数据有哪些类型，到如何描述数据，比如均值、中位数、标准差，再到更进一步的推断性统计，比如假设检验、置信区间。每一个环节都衔接得非常自然。我最喜欢的是书中关于数据可视化那一章，它不仅仅教你如何制作图表，更重要的是告诉你，好的图表应该如何呈现信息，如何避免误导。我以前总觉得图表就是把数字变成图形，但这本书让我明白，图表是沟通的语言，是让数据“说话”的工具。它通过不同的图表类型，以及它们各自适合的场景，让我明白了如何更有效地传达信息，也如何更敏锐地发现图表背后隐藏的规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我近期阅读的最大惊喜！我一直以为统计学离我遥不可及，是个只属于专业人士的领域。但这本书彻底颠覆了我的认知。它没有使用太多晦涩难懂的专业术语，即使偶尔出现，也会立刻用最贴近生活的例子进行解释。我尤其佩服作者在介绍统计学在实际应用中的部分，那些案例都非常有说服力。比如，书中在讲解如何评估一项公共卫生政策的效果时，用到了很多真实世界的数据和分析方法，让我看到了统计学是如何帮助我们做出更明智的决策的。从疾病的传播模型，到医疗资源的分配，再到药物的有效性评估，书中的内容都让我觉得非常贴合实际，而且充满了智慧。更重要的是，它激发了我对这个领域的好奇心，让我开始思考，在生活中遇到的各种信息，是否都能用统计学的视角去解读，去分析。

评分☆☆☆☆☆

正规书是正规

评分☆☆☆☆☆

还好，纸质尚可，内容简单浏览了下，还好，有很多折页，让人郁闷，但物流运输很差，惠阳到深圳，三天才到，从深圳清湖站到梅林站点，走了一天，到了梅林站之后又间隔一天的下午才配送，这速度越来越烂，在京东买的就是速度、质量，现在却越来让人不省心

评分☆☆☆☆☆

还行，没有压坏，挺快的，一贯好评

评分☆☆☆☆☆

不错哦真心速度快，还会买哦挺好，很喜欢，买买买，棒棒的，

评分☆☆☆☆☆

是正品，还未看，感觉挺不错，应该可以通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

满意！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

不错不错哟?TF凤飞飞凤飞飞

评分☆☆☆☆☆

不错，书是正版的

评分☆☆☆☆☆

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