医学统计学与电脑实验（第4版）（附光盘） [Medical Statistics and Computer Experiments] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方积乾 编

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
• 医学
• 生物统计学
• 电脑实验
• 数据分析
• 流行病学
• 研究方法
• 健康科学
• 第4版

出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547811924

版次：1

商品编码：11018144

包装：平装

丛书名： 中华人民共和国教育部推荐医学研究生教学用书

外文名称：Medical Statistics and Computer Experiments

开本：16开

出版时间：2012-06-01

页数：617

正文语种：

编辑推荐

　　 《医学统计学与电脑实验（第4版）》系教育部研究生办公室推荐的医学各科研究生医学统计学课程的教材，第一篇（11章）可用于必修课，约100学时；第二篇（10章）和第三篇（12章）可用于选修课，各50学时左右。《医学统计学与电脑实验（第4版）》也可作为生命科学和农林专业有关课程的教学参考书。

内容简介

　　 《医学统计学与电脑实验（第4版）》共三篇，第一篇为统计学基本概念，第二篇为多元统计方法，第三篇为医学研究的设计与分析，共33章。以医学统计学基本概念和常用的设计与分析为主干，辅以统计软件系统SAS简介和关于重要统计现象的100项电脑实验。每章设有思考、练习与实验题。另附光盘一片，内含习题参考答案、全部电脑实验和部分例题的SAS源程序，以及12项医学研究课题的数据文件、输入格式和指标的含义等。

内页插图

目录

绪论
第一篇 统计学基本概念
1 描述性统计
2 概率与分布
3 样本均数的抽样误差与置信区间
4 连续型变量的假设检验
5 分类变量资料的X的平方检验
6 假设检验的功效与样本量
7 单因素方差分析
8 基于秩次的非参数检验
9 线性相关
10 线性回归
11 实验设计的统计学基本原则

第二篇 多元统计方法
12 多重回归与相关
13 多元统计量与多元方差分析
14 判别分析
15 Logistic回归分析
16 聚类分析
17 主成分分析
18 因子分析
19 典则相关与对应分析
20 生存分析
21 对数线性模型与Poisson回归

第三篇 医学研究的设计与分析
22 多因素方差分析
23 连续型重复测量资料的分析
24 横断面研究的设计与分析
25 追踪研究的设计与分析
26 病例-对照研究的设计与分析
27 诊断和筛查试验研究的设计与分析
28 序贯试验设计与分析
29 系统综述与Meta分析
30 比较效果研究
31 量表研制的统计方法
32 遗传流行病学资料的统计方法
33 生物信息学资料的统计方法

附录一 统计软件SAS简介
附录二 统计用表
附录三 汉英名词对照
附录四 英汉名词对照
附录五 SAS程序和数据
附录六 习题答案
附录七 医学科研数据实例

精彩书摘

4.1 假设检验的独特逻辑
回顾第3章例3.1，从某类患者中随机抽取20例，血沉（mm／h）均数为9.15，标准差为2.13。那里关心的是样本对应的总体均数的大致范围。如果关心的是样本对应的总体均数与文献报道的总体均数10.50是否相同或大小对比关系如何，这便是一个典型的假设检验问题。
实际上，例3.1已经给出了这个总体均数的95％置信区间（8.15，10.15）。这个区间不包含文献报道的总体均数10.50。据此，决策者可有较大把握排除样本对应的总体均数等于10.5的情形。可见，我们可以用置信区间来解决假设检验的问题。
另一种解决问题的思路是：首先假设样本对应的总体均数等于10.5，然后通过分析样本数据，判断样本信息是否支持这种假设，最后作出拒绝或不拒绝这种假设的取舍抉择。一旦作出抉择，便回答了所关心的问题。这种方法通过对假设作出取舍抉择来达到解决问题的目的，称假设检验。
现以回答上述问题为例，介绍假设检验的步骤及其独特的统计学逻辑思维。
……

前言/序言

《医学统计学与电脑实验（第4版）》图书简介 本书是《医学统计学与电脑实验》的第四版，旨在为医学研究者、学生及相关从业人员提供一套系统、全面且与时俱进的医学统计学理论知识与实践技能。作为一本经典的教材，本版在保留原有精髓的基础上，根据当前医学研究的最新发展和计算机技术的进步，进行了内容的更新与完善，力求在理论深度、实验操作和应用广度上达到更高的水准。 内容概述： 全书共分为两大部分：医学统计学理论和电脑实验。 第一部分：医学统计学理论 本部分系统地阐述了医学统计学的基本概念、原理、方法以及在医学研究中的应用。从最基础的统计学思想入手，逐步深入到各种统计方法的具体应用，注重理论与实践的结合，使读者能够深刻理解统计学在医学研究中的重要作用。 1. 统计学基本概念与描述统计： 数据的类型与测量尺度： 介绍医学研究中常见的变量类型（如计量资料、计数资料、等级资料）及其对应的测量尺度（定类、定序、定距、定比），为后续的统计分析奠定基础。 数据的收集与整理： 探讨医学研究中数据收集的基本原则、抽样方法（如随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其在医学实践中的应用，以及如何对收集到的原始数据进行初步的整理、分类和编码。 统计图表的制作： 详细讲解各类统计图表（如直方图、条形图、饼图、散点图、折线图等）的制作方法和适用场合，强调图表在直观展示数据、揭示统计规律方面的作用。 集中趋势与离散程度的描述： 介绍均数、中位数、众数等描述集中趋势的统计量，以及标准差、方差、变异系数、四分位数间距等描述离散程度的统计量，并分析它们在医学数据分析中的意义。 2. 概率论基础与抽样分布： 概率的基本概念与法则： 解释概率的含义、古典概率、统计概率以及条件概率、联合概率等基本概念，介绍概率的加法法则和乘法法则。 随机变量与概率分布： 引入离散型和连续型随机变量的概念，重点讲解医学研究中常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、χ²分布和F分布等，理解它们的性质及其在统计推断中的地位。 抽样分布： 阐述样本统计量（如样本均数、样本比例）的抽样分布概念，特别是样本均数的抽样分布（中心极限定理）的重要性，这是进行统计推断的理论基础。 3. 统计推断： 参数估计： 讲解点估计与区间估计的概念，包括均数、比例、方差的区间估计，以及置信区间的解读方法，使读者能够从样本数据推断总体参数的取值范围。 假设检验的基本原理： 介绍假设检验的基本逻辑、零假设（H₀）与备择假设（H₁）、检验统计量、P值、显著性水平（α）和拒绝域等核心概念，掌握如何根据检验结果作出统计决策。 参数检验： 详细介绍配对t检验、独立样本t检验、配对χ²检验、卡方检验（包括拟合优度检验、独立性检验）等常用的参数检验方法，并给出它们在医学研究中的具体应用场景，如比较两组均数、比例的差异等。 非参数检验： 针对不符合参数检验前提条件的数据，介绍常用的非参数检验方法，如秩和检验（Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验等，以及它们在医学数据分析中的应用。 4. 方差分析： 单因素方差分析： 阐述方差分析的基本原理，以及如何检验三个或三个以上样本均数之间是否存在显著差异。 多因素方差分析： 介绍多因素方差分析，包括交互作用的分析，用于研究多个因素对观察指标的影响。 协方差分析： 解释协方差分析的原理和应用，用于在控制了某个协变量的影响后，分析不同处理因素的效果。 5. 回归与相关分析： 相关分析： 介绍 Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等，用于描述两个变量之间的线性或单调相关程度。 线性回归： 详细讲解简单线性回归和多元线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、模型拟合优度（R²）的评估以及回归方程的假设检验。阐述回归分析在预测、变量关系探索等方面的应用。 Logistic回归： 重点讲解二元Logistic回归模型，用于分析多个预测变量与二分类因变量之间的关系，在医学流行病学、临床疗效评价等领域有广泛应用。 6. 医学统计学专题： 生存分析： 介绍生存分析的基本概念（如生存函数、风险函数）、Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等，用于分析医学事件发生的时间（如患者生存时间、疾病复发时间）。 样本量计算： 讲解在研究设计阶段，如何根据预期的统计效力、显著性水平、效应量等因素，科学地计算所需的样本量，以保证研究结果的可靠性。 医学文献中的统计方法解读： 指导读者如何正确理解和评价医学研究文献中使用的统计方法和结果，培养批判性阅读能力。 第二部分：电脑实验 本部分将理论知识与计算机操作紧密结合，通过实际操作，帮助读者熟练掌握常用的统计分析软件，并能够将统计理论应用于实际的医学数据分析。本版附带的光盘提供了丰富的实验数据和软件操作指南，使学习过程更加直观和高效。 1. 统计软件介绍与基础操作： 主流统计软件平台： 重点介绍本书实验所使用的统计软件（如SPSS、R语言等，具体根据光盘内容确定），阐述其界面、基本操作逻辑和数据管理功能。 数据录入与管理： 演示如何进行数据录入、变量定义、数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据转换、数据合并与拆分等，为后续分析做好准备。 2. 常用统计方法的计算机实现： 描述性统计的电脑操作： 通过软件实现描述性统计量（均数、标准差、中位数等）的计算，以及各种统计图表的制作。 参数检验与非参数检验的电脑操作： 演示t检验、卡方检验、方差分析、秩和检验等在软件中的具体操作步骤，解读软件输出结果，并对照理论知识进行分析。 相关与回归分析的电脑操作： 讲解如何使用软件进行相关系数计算、绘制散点图、建立简单线性回归和多元线性回归模型，以及进行Logistic回归分析，并对结果进行解释。 生存分析的电脑操作： 演示如何使用软件绘制Kaplan-Meier生存曲线、进行Log-rank检验，并拟合Cox比例风险模型。 其他统计方法的电脑实现： 根据需要，可能还包含一些其他高级统计方法的电脑实现示例。 3. 案例分析与综合实践： 真实医学案例数据分析： 提供具有代表性的医学研究真实数据集，引导读者根据研究问题选择合适的统计方法，并完成从数据输入、分析到结果解读的全过程。 统计软件的高级功能与编程基础（可选）： 对于有进一步学习需求的读者，本部分可能包含一些统计软件的高级功能介绍，如宏命令、自定义分析脚本，或者R语言等编程语言的基础知识，以提升数据处理和分析的灵活性与效率。 本书的特点： 理论与实践并重： 既有严谨的统计学理论讲解，又有详实的电脑实验操作指导，形成理论与实践的良性循环。 内容全面且与时俱进： 涵盖了医学统计学的大部分核心内容，并根据学科发展和技术进步更新了相关章节，尤其在统计软件的应用方面力求实用。 强调统计思维： 不仅仅教授统计方法，更注重培养读者运用统计学解决医学问题的思维方式。 丰富的实践案例： 结合实际医学研究案例，使读者能够更好地理解统计方法的应用场景和意义。 配套光盘助力学习： 光盘包含了实验数据、操作指南及可能的视频演示，极大地降低了学习门槛，提升了学习效率。 通过学习本书，读者将能够系统掌握医学统计学的基本理论和常用方法，熟练运用计算机软件进行医学数据的分析与处理，从而提升医学研究的能力和水平，为解决复杂的医学问题提供有力的统计学支持。

评分☆☆☆☆☆

第八段： 作为一名学生，我深知一本好的教材不仅仅是知识的载体，更应该是一个引导者。这本书在引导我学习的方面，似乎做得相当出色。我注意到，在每一个章节的开头，作者都会提出一些在医学研究中普遍存在的问题，然后引导读者思考，这些问题是否可以通过统计学的方法来解决。这种“问题驱动”的学习方式，让我能够更清晰地认识到统计学在医学领域的重要性，也更有针对性地去学习相关的知识。此外，书中的案例分析部分，看起来也非常贴近实际的医学研究。作者会将真实的医学研究数据和问题呈现出来，然后一步步地讲解如何运用统计学方法进行分析，并得出结论。这种“学以致用”的模式，让我能够将抽象的理论与具体的实践紧密结合起来，更好地理解和掌握所学内容。

评分☆☆☆☆☆

第六段： 这本书的语言风格，我用“严谨又不失风趣”来形容可能比较贴切。虽然是面向医学领域的统计学教材，但作者并没有使用那种枯燥乏味的学术腔调。相反，在讲解一些复杂的统计原理时，作者会巧妙地运用一些生动形象的比喻，甚至时不时冒出一些幽默的段子，让原本可能枯燥乏味的公式和概念变得鲜活起来。这让我感觉学习的过程不再是硬生生的知识灌输，而更像是一次有趣的探索。例如，在解释某个概率概念时，作者可能就会联想到生活中的抽奖场景，这种接地气的讲解方式，极大地降低了理解门槛。同时，在处理专业术语时，作者又保持着高度的严谨性，每一个定义都力求准确无误。这种在严谨和风趣之间的平衡，让我对接下来的阅读充满了期待，也相信自己能够在这本书的陪伴下，愉快地掌握医学统计学的知识。

评分☆☆☆☆☆

第四段： 这本书给我最直观的感受就是它的“实用性”。从我初步的浏览来看，它不仅仅停留在理论的层面，而是非常注重与实际应用相结合。我看到书中提到了很多在医学研究中会遇到的实际问题，并且提供了相应的统计学解决方案。这对于我来说，意味着我不仅能够学习到理论知识，还能学会如何将这些知识应用到我的学习和未来的工作中去。尤其是“电脑实验”这个部分，我看到它似乎提供了很多可以动手操作的机会，这让我感到非常兴奋。毕竟，统计学最终是要落地到数据的分析和解释上的，单纯的理论学习是远远不够的。我期待着通过书中的引导，能够熟练掌握一些常用的统计软件，并运用它们来解决实际的医学统计问题。这种理论与实践并重的学习方式，是我一直以来都非常推崇的。

评分☆☆☆☆☆

第一段： 这本书的封面设计，我第一眼就被它那种沉稳又不失现代感的风格所吸引。纯净的白色背景，搭配上一个抽象的、由点和线构成的图案，隐约能看出数据和网络的交织感。字体选择也很讲究，主标题“医学统计学与电脑实验”采用了清晰、略带力量感的衬线体，副标题“[Medical Statistics and Computer Experiments]”则用了更加简洁大方的无衬线体，整体感觉既专业又易于阅读。封底的纸质触感也相当不错，不是那种光滑得有些廉价的亚光纸，而是带着一点细微纹理，拿在手里很有分量感，让人立刻觉得这是一本值得认真对待的书。而且，封面右下角那个小小的“第4版”标识，以及旁边若隐若现的“附光盘”提示，都显得相当低调但信息量十足，暗示着内容的更新迭代和实用功能的附加，为我进一步探索书的内容打下了良好的心理基础。我尤其喜欢它没有使用那种过于花哨的插图或者人物形象，而是回归到书籍本身的内容价值，这在信息爆炸的时代，反而成了一种难得的清流，让我对书中的严谨性和学术性充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

第二段： 翻开书的第一页，扑面而来的是那种油墨的清香，混合着纸张特有的温润气息，瞬间将我带入了一个宁静的学习氛围。排版布局也相当用心，每一页的内容都留有足够的空白，让眼睛在阅读过程中得以休息，不会感到过于拥挤和压抑。文字大小适中，行间距也设置得很舒服，即使长时间阅读也不会感到疲劳。章节标题醒目，小标题层层递进，逻辑清晰，使得内容的结构一目了然。尤其值得称赞的是，书中对公式和图表的处理非常专业，每一个公式都清晰地标注了编号，并且在后续的叙述中被准确引用；每一个图表也都精心设计，数据可视化效果极佳，能够直观地帮助读者理解复杂的概念。书页的装订也很牢固，打开时不会有散页的担忧，即便反复翻阅，也能保持完好。整体而言，这本书在细节上的打磨，充分体现了出版方的专业性和对读者的尊重，让阅读过程成为一种享受，而非负担。

评分☆☆☆☆☆

第五段： 从封面和目录的设计，我就能感受到这本书的编排逻辑非常清晰。每一章的内容都像是精心构建的一个知识模块，前后章节之间相互关联，但又相对独立，方便读者根据自己的需求进行选择性阅读。更让我感到惊喜的是，在每个大章节的开头，作者都会简要地概述本章的学习目标和内容要点，这让我能够对即将学习的内容有一个大致的了解，提前做好心理准备。而在章节的结尾，则会进行一个精炼的总结，帮助我回顾和巩固所学的知识。这种“目标-内容-总结”的结构，让我的学习过程变得更加有条理，效率也大大提高。我尤其喜欢书中在关键概念的解释部分，会使用加粗或者斜体等醒目的方式，让读者能够迅速抓住重点。这种细致的排版处理，无疑为提升阅读体验和学习效果奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

第三段： 对于我这种初次接触医学统计学领域的人来说，一本好的入门读物至关重要。这本书的语言风格，我感觉非常适合作为我的第一本启蒙教材。它不像有些理论性过强的书籍那样，一开始就抛出大量的专业术语和晦涩的概念，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，用通俗易懂的语言解释了统计学的基本原理。即使是对于一些复杂的统计方法，作者也尽可能地运用生动的比喻和生活化的例子来辅助说明，这对于我这种非统计学专业出身的读者来说，简直是及时雨。我尤其欣赏作者在讲解过程中，会时不时地穿插一些“小贴士”或者“温馨提示”，这些小小的亮点不仅能够加深我对知识点的理解，还能有效避免我走入一些常见的误区。而且，书中的章节划分也很合理，每完成一个章节的学习，都会有一种“豁然开朗”的感觉，这极大地激发了我继续学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

第十段： 我一直认为，一本优秀的图书，应该能够激发读者的求知欲，并且为他们的学习之路提供坚实的支撑。从我初步接触这本书来看，它很有可能就是这样一本值得信赖的伙伴。它不仅仅是提供知识，更是一种学习方法的引导。书中的内容组织，清晰的逻辑结构，以及案例的深度融合，都让我看到了作者在帮助读者构建知识体系方面的用心。我期待着通过这本书，能够系统地掌握医学统计学的核心概念和方法，并且能够将这些知识融会贯通，最终应用于我的学习和未来的科研实践中。我想，这本书的价值，不仅仅在于它所包含的文字和图表，更在于它能够在我心中点燃对统计学领域探索的兴趣，并且给予我足够的力量和信心，去迎接未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

第七段： 我之前阅读过一些关于统计学的书籍，但很多在数学公式的推导上往往过于深入，让我这种非数学专业背景的读者望而却步。然而，从我初步翻阅来看，这本书在公式的呈现上，似乎更加注重其在医学统计学中的应用和解释，而不是纯粹的数学推导。这让我感到非常欣慰。我相信，它会更侧重于讲解“为什么”和“怎么用”，而不是“如何证”。对于我们这些主要目标是掌握统计学在医学研究中应用的研究者和学生来说，这无疑是一大福音。它可能不会让你成为一个数学家，但一定会让你成为一个懂得运用统计学解决医学问题的“实践者”。我期待着这本书能够帮助我建立起统计学思维，理解那些统计方法背后的逻辑，从而能够更自信地进行医学研究和论文写作。

评分☆☆☆☆☆

第九段： 我对这本书的“电脑实验”部分尤为感兴趣。在现代医学研究中，数据分析已经离不开计算机软件的支持。我希望这本书能够提供一些实用的指导，让我能够熟练掌握一到两种常用的统计分析软件，比如SPSS、R或者SAS。我期待着书中能够提供清晰的操作步骤和详细的图文讲解，指导我如何导入数据、进行数据预处理、选择合适的统计模型、运行分析以及解释结果。此外，如果书中能够提供一些配套的实验数据文件，那就更完美了。这样，我就可以完全按照书中的指导，在电脑上进行实际操作，从而巩固所学的统计知识。对于我来说，统计学不仅仅是理论，更是要能够灵活运用到实际的数据分析中去，而“电脑实验”这部分内容，无疑为我提供了这样一个宝贵的实践机会。

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泌尿系统d影像学（第d4版）

评分☆☆☆☆☆

质量很好，适合研究生用。

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帮别人买的 据说不错

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连续型变量的假设检验

评分☆☆☆☆☆

实际上，例3.1已经给出了K这个总体均数的95％置信区间（8.15，10.15）。这个区间不包含文献报道的总体均数10.50。据此，决策者可有较大把握排除样本对应N的总体均数等于10.5的情形。可见，我们可以用置信区间来解决假设检验的问题。

评分☆☆☆☆☆

(100%好评)

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4.1

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