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刘鸣 著

图书标签:

• Meta分析
• 系统评价
• 医学统计
• 临床研究
• 研究方法
• 数据分析
• 统计软件
• SPSS
• R语言
• 网状Meta分析

店铺： 风送琴瑟图书专营店

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117138741

商品编码：22151011744

开本：16

出版时间：2011-02-01

商品参数

系统评价.Meta分析设计与实施方法
	定价	131.00
	出版社	人民卫生出版社
	版次
	出版时间	2011年02月
	开本	16
	作者	刘鸣
	装帧
	页数	0
	字数
	ISBN编码	9787117138741（3本）

内容介绍
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 《系统评价、Meta-分析设计与实施方法》系统评价、Meta分析是循证医学重要的研究方法和很好证据的重要来源之一，是当前临床医学各专业使用很频繁的研究工具之一。掌握系统评价方法还有助于提高临床研究设计的质量及发表高水平学术论文的能力。特别是Cochrane系统评价于2007年被SCI收录，2008年其影响因子达4.6，靠前各高校医学研究生、博士生对学习系统评价制作方法热情高涨，学员对该知识的需求大。中国循证医学中心应全国各地学员要求，编写一本针对性强的参考书，以指导其具体研究。 

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目录

本书作为*本网状Meta分析指导手册，有以下特色：*，详尽阐述了网状Meta分析的起源、发展和现状以及撰写方法和注意事项；第二，在讲解理论知识的同时，选取了大量有代表性的实例深入分析解读，以便读者能够易于理解和灵活运用；第三，详细、全面的介绍了网状Meta分析中7种软件，深入浅出，图文并茂，操作性强；第四，首次详细介绍了 GRADE 方法在网状Meta分析中的应用。

《科学研究方法论：从理论到实践》 引言 在知识爆炸的时代，严谨的科学研究是推动社会进步、解决复杂问题的基石。然而，如何设计一项有价值的研究，如何确保研究结果的可靠性，如何有效地整合已有证据，这些都是科研人员在实践中面临的重要挑战。《科学研究方法论：从理论到实践》旨在为读者提供一个全面、系统且具有实践指导意义的科学研究方法学框架。本书并非专注于某一特定领域或某一特定研究方法的深度剖析，而是从更宏观的视角出发，梳理科学研究的逻辑脉络，贯穿于研究的整个生命周期，帮助读者建立扎实的科学思维，掌握多样化的研究工具，并能灵活应用于不同学科的实际问题。 第一部分：研究的基石——科学思维与研究设计 科学研究的起点是科学思维，它要求我们保持好奇心、批判性，并以逻辑和证据为导向。本部分将深入探讨科学思维的构成要素，包括观察、假设、推理、验证等基本环节，并引导读者如何在日常科研活动中培养和强化这种思维模式。 科学思维的本质与培养： 我们将剖析科学思维的核心特征，如客观性、可证伪性、系统性、逻辑一致性等。通过分析经典科学史上的案例，展示科学思维如何驱动发现和进步。同时，本书将提供一系列思维训练方法，帮助读者识别和克服思维盲点，提升分析和解决问题的能力。 研究问题的确立与界定： 一个好的研究始于一个明确、有价值的研究问题。本部分将指导读者如何从广泛的兴趣领域中提炼出具有科学研究潜力的具体问题，并掌握对研究问题进行精确界定的技巧。我们将探讨不同类型研究问题的特点，以及如何评估研究问题的可行性、创新性和重要性。 研究设计的原则与要素： 研究设计是连接研究问题与研究结果的桥梁。本书将系统阐述研究设计的基本原则，如科学性、可行性、伦理性等。我们将详细介绍研究设计中不可或缺的关键要素，包括研究目的、研究目标、研究假设、研究对象、研究变量（自变量、因变量、控制变量）的识别与操作化定义。 研究方法的选择与匹配： 不同的研究问题需要不同的研究方法来解答。本书将介绍多种主流的研究方法类型，例如描述性研究（如调查研究、观察研究）、相关性研究、实验性研究、准实验性研究等。重点在于分析不同研究方法的优势、劣势及其适用场景，指导读者根据研究问题和实际条件，选择最恰当的研究方法，并说明如何进行不同研究方法的组合运用，以期更全面地解答研究问题。 第二部分：研究的实施——数据收集与分析 有了清晰的研究设计，接下来便是将设计转化为实际行动，即数据的收集和分析。本部分将聚焦于研究实施过程中至关重要的两个环节。 数据收集的方法与工具： 数据是研究的生命线。本书将介绍多种常用的数据收集方法，包括问卷调查、访谈、观察、实验测量、文献回顾等。对于每种方法，我们将深入探讨其具体操作流程、注意事项、潜在偏差的识别与规避，以及适用情境。同时，本书还将介绍各类数据收集工具的选用原则，从传统的纸质工具到现代化的电子平台，帮助读者选择高效、可靠的数据收集方式。 抽样技术与样本代表性： 抽样是科学研究中获取信息的有效手段。本部分将详细介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样）的原理、步骤和适用性。重点在于强调样本代表性的重要性，以及如何通过科学的抽样方法来确保研究结果能够有效地推论到总体。 数据整理与预处理： 原始数据往往需要经过细致的整理和预处理才能用于分析。本书将讲解数据录入、数据清洗（识别和处理缺失值、异常值、重复值）、数据转换、变量构建等关键步骤。我们将强调数据质量的重要性，以及如何通过规范化的数据处理流程来保证后续分析的准确性。 基础统计分析方法： 统计学是解读数据、得出结论的有力工具。本书将从描述性统计入手，介绍均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等基本统计量，以及频率分布、直方图、箱线图等可视化方法，帮助读者初步了解数据的分布特征和基本情况。 推论性统计分析简介： 在描述性统计的基础上，我们将引入推论性统计的基本概念，如假设检验、置信区间等。本书将简要介绍t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等常用的推论性统计方法，并阐述它们在检验研究假设、比较组间差异方面的作用。重点在于帮助读者理解这些统计方法的逻辑，以及如何选择合适的统计检验方法。 第三部分：研究的深化——专题研究方法导览 除了基础性的研究设计和数据分析，许多研究领域还需要掌握更为专业的专题研究方法。本部分将对几种在不同学科中具有广泛应用的研究方法进行导览式介绍，旨在开阔读者视野，激发其进一步深入学习的兴趣。 定性研究方法概述： 定性研究侧重于深入理解事物的本质、意义和过程。本书将介绍几种典型的定性研究方法，如案例研究、访谈法（深度访谈、焦点小组）、民族志研究、内容分析等。我们将阐述定性研究的逻辑、数据收集与分析的特点，以及如何保证定性研究的严谨性和可信度。 内容分析与文本挖掘： 随着信息时代的到来，文本数据成为重要的研究资源。本书将介绍内容分析的基本原理和操作步骤，以及如何利用文本挖掘技术，从大量的文本信息中提取有价值的见解，识别模式和趋势。 文献综述的意义与方法： 文献综述是研究的重要组成部分，它能够帮助研究者了解已有研究的进展、发现研究空白，并为自己的研究奠定基础。本书将指导读者如何系统地检索、评估和梳理文献，如何撰写高质量的文献综述，并能从中提炼出研究思路。 混合研究方法的整合： 混合研究方法将定量和定性研究方法相结合，能够提供更全面、更深入的研究洞察。本书将介绍混合研究设计的不同类型（如顺序设计、并行设计），以及如何有效地整合两种方法的优势，克服各自的局限性，实现优势互补。 第四部分：研究的伦理与规范 科学研究的生命力不仅在于其严谨的方法，更在于其恪守的伦理规范。本部分将强调研究的伦理考量，确保研究的公正性、透明性和对参与者的尊重。 研究伦理的基本原则： 本部分将深入探讨研究伦理的核心原则，包括知情同意、保密性、隐私保护、避免伤害、公平性等。我们将结合实际案例，分析在研究过程中可能遇到的伦理困境，并提供相应的应对策略。 学术诚信与避免学术不端： 学术诚信是科研人员的生命线。本书将明确界定抄袭、剽窃、伪造数据等学术不端的行为，并提供预防和应对这些问题的建议。我们将强调研究过程的透明度和可重复性，以及如何规范地引用和署名。 科研数据的管理与共享： 随着科研数据的重要性日益凸显，如何规范地管理和共享科研数据成为重要的议题。本书将介绍科研数据的生命周期管理，包括数据的存储、备份、安全以及在合规前提下的共享原则。 结论 《科学研究方法论：从理论到实践》是一本旨在为读者构建坚实科研方法学基础的著作。本书以科学思维为导向，系统阐述了从研究设计、数据收集与分析，到专题研究方法以及研究伦理的各个环节。本书力求内容严谨、逻辑清晰，语言平实易懂，避免使用过于专业化和晦涩的术语。通过理论阐述与案例分析相结合的方式，本书将帮助读者掌握科学研究的核心理念和实用技能，提升其独立进行科学研究的能力，为他们在学术探索的道路上提供有力的支持。无论是初入科研领域的学生，还是希望提升研究水平的资深研究者，本书都将是一本不可多得的参考工具。

评分☆☆☆☆☆

我选择购买这本书，很大程度上是因为它的“实例解析”部分。我一直认为，理论知识再扎实，没有实践的检验也只是纸上谈兵。我希望这本书能够提供一些真实的，或者模拟得非常逼真的研究案例，带领我一步步完成Meta分析的全过程。从数据录入、软件操作，到模型选择、结果输出，再到图表的绘制和最终的报告撰写，我希望书中能够有清晰的步骤指导，并且详细解释每一步的逻辑和意义。如果书中还能提供一些常见的错误处理方法，或者给出一些提高分析效率的小窍门，那就更完美了。因为我本身的研究背景可能在统计学方面不是特别强，所以我非常需要这种“手把手”的教学方式，来帮助我快速掌握Meta分析的实际操作技能，并将所学知识真正应用到我的研究工作中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“系统评价”这个关键词也让我觉得内容会非常实用。我理解系统评价是Meta分析的基础，所以这本书应该会从头开始讲起。我希望它能教会我如何进行科学的文献检索策略，如何选择合适的数据库，以及如何撰写一篇严谨的系统评价报告。我尤其关心的是如何处理文献中的偏倚问题，以及如何进行敏感性分析和亚组分析来探索研究结果的稳健性。很多时候，Meta分析的结果会受到纳入文献质量的影响，如果这本书能够提供一些实用的技巧来应对这些挑战，那就太棒了。我希望通过学习这本书，我能够独立完成一篇高质量的系统评价，并且在未来的研究中能够熟练运用Meta分析来整合证据，做出更科学的决策。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对Meta分析的了解非常有限，只知道它是一种整合多项研究结果的统计方法，但具体怎么设计、怎么实施，还有什么需要注意的细节，我一直都没弄清楚。这次看到这本书的介绍，特别是“Meta分析设计与实施方法”这几个字，感觉正是我需要的。我非常期待它能详细讲解如何进行研究的纳入与排除标准制定，如何进行偏倚风险的评估，以及如何选择合适的统计模型。我尤其希望它能解释清楚不同类型的Meta分析（比如固定效应模型和随机效应模型）适用的场景，以及如何解读分析结果中的异质性。如果书里能附带一些图表来辅助说明，那就更好了，毕竟统计学的东西光看文字有时候会比较抽象，有直观的图示会更容易理解。我希望这本书能够为我打下坚实的Meta分析理论基础，让我能够更自信地开展自己的研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引我的，采用了一种比较沉稳的蓝色作为主色调，辅以一些象征数据和分析的线条图案，整体感觉专业且严谨，不像市面上很多图书那样花哨。拿到书的时候，它的纸张质量也出乎我的意料，不是那种廉价的纸，摸起来有一定厚度和质感，印刷清晰，字体大小也比较适中，阅读起来不会感到疲劳。拿到手后，我迫不及待地翻了翻目录，发现内容涵盖了从基础的Meta分析概念，到具体的统计学方法，再到各种常用软件的操作技巧，甚至还提到了网状Meta分析这种更前沿的分析方式，这让我觉得这本书的内容非常全面，应该能够满足我从入门到进阶的学习需求。我特别关注的是它在“软件应用与实例解析”这部分的内容，因为我之前尝试过一些Meta分析，但总是在软件操作上遇到瓶颈，希望这本书能提供清晰的步骤和实际的案例，帮助我克服这些困难。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题里提到了“网状Me”，这引起了我极大的兴趣。我之前听说过网状Meta分析，觉得它是一种非常强大的工具，尤其是在比较多于两个干预措施时，但一直没有找到系统介绍它的资源。如果这本书真的能够深入浅出地讲解网状Meta分析的设计思路、统计模型选择、以及结果的解读，那对我来说简直是如获至宝。我猜想它应该会讨论如何处理间接证据，以及如何评估网络中的一致性。我希望这本书能提供一些实际操作的例子，哪怕是模拟数据，也能让我对网状Meta分析的过程有一个更清晰的认识。要知道，在很多临床研究领域，网状Meta分析已经成为评估不同治疗方案优劣的重要手段，掌握这项技能对提升我的研究能力非常有帮助。