包邮 MedCalc统计分析方法及应用 李志辉 杜志成 著 电子工业出版社图书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121338694

商品编码：27962256868

《临床医学统计学原理与实践》 内容概述 本书是一部系统性、实用性兼备的临床医学统计学专著，旨在为临床研究人员、医学统计工作者以及相关领域的研究生提供一个全面、深入的统计学理论框架和实践操作指南。本书从临床研究设计出发，循序渐进地介绍了医学统计学的基本概念、常用统计方法的原理、适用条件、计算方法、结果解读以及在临床实践中的具体应用。内容涵盖了从描述性统计到推断性统计的各个方面，并重点关注了在生物医学研究中常见的统计难题和解决方案。 第一篇：统计学基础与研究设计 本篇是全书的基石，为读者构建扎实的统计学知识体系，并强调在数据收集之前进行严谨研究设计的重要性。 第一章：医学统计学概论 1.1 医学统计学的定义、任务与作用 阐述医学统计学作为一门连接医学与数学的桥梁，在解释生物现象、指导医疗实践、评估治疗效果、揭示疾病规律等方面的不可替代的作用。 介绍医学统计学在疾病监测、流行病学研究、药物研发、临床试验、公共卫生决策等领域的核心职能。 1.2 统计研究的基本过程 详细介绍从提出研究问题、设计研究方案、收集数据、整理数据、选择统计方法、进行统计分析、解读结果到撰写报告的完整流程。 强调每个环节的严谨性和相互依存性，指出任何一个环节的疏漏都可能导致研究结果的偏倚或无效。 1.3 统计研究中的基本概念 1.3.1 总体与样本 深入解释总体（population）的定义及其在医学研究中的代表性，以及因实际限制而必须抽取的样本（sample）的概念。 区分有限总体与无限总体，并说明样本的代表性对统计推断的至关重要性。 1.3.2 变量与数据类型 详细分类介绍医学研究中常见的变量，包括分类变量（定类变量、定序变量）和数值型变量（定距变量、定比变量）。 举例说明不同数据类型的特点及其对统计方法选择的影响，例如，患病与否（定类）、疾病分级（定序）、血压数值（定比）等。 1.3.3 参数与统计量 区分描述总体特征的参数（parameter）和描述样本特征的统计量（statistic）。 强调统计量用于估计参数，并说明抽样误差的存在。 第二章：医学研究设计 2.1 研究设计的原则 系统阐述随机化（randomization）、对照（control）、重复（replication）和均衡（balance）等基本研究设计原则。 解释这些原则如何最大限度地减少偏倚，提高研究结果的可信度和外推性。 2.2 常用研究设计类型 2.2.1 观察性研究 队列研究（Cohort Study）：介绍其前瞻性和回顾性设计，如何追踪暴露组和非暴露组的结局发生情况，适用于研究病因、预后等。 病例对照研究（Case-Control Study）：介绍其回顾性设计，从结局出发寻找暴露因素，适用于研究罕见病或潜伏期长的疾病。 横断面研究（Cross-Sectional Study）：介绍其在特定时间点收集数据，描述疾病现患率、危险因素分布等，适用于描述性研究。 2.2.2 实验性研究 随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）：详细介绍其黄金标准地位，包括随机化、盲法（blinding）、设对照组（安慰剂对照、活性对照）等要素，是评估干预措施（如药物、疗法）有效性和安全性的首选方法。 析因设计（Factorial Design）：介绍其同时考察两种或多种干预因素的效应及其相互作用。 交叉设计（Crossover Design）：介绍受试者在不同时期接受不同处理，适用于慢性病研究，但需注意周期效应和载药效应。 2.3 样本量估算 强调样本量是研究设计中的关键环节，过小可能导致统计效力不足，过大则浪费资源。 介绍影响样本量估算的主要因素：显著性水平（α）、统计效力（1-β）、效应量、数据变异性等。 提供几种常见统计目的（如估计均值、估计率、比较均值、比较率）的样本量计算公式和方法，并结合临床实际举例说明。 第二篇：描述性统计分析 本篇介绍如何对收集到的数据进行整理、汇总和初步描述，以便直观地了解数据的基本特征。 第三章：数据的整理与表现 3.1 数据录入与清理 介绍数据录入的原则和方法，如何避免录入错误。 阐述数据清理（data cleaning）的重要性，包括识别和处理缺失值（missing values）、异常值（outliers）、不一致数据等。 介绍常用的数据缺失处理方法，如删除法、均值/中位数插补法、回归插补法等，并讨论其优缺点。 3.2 统计图表 3.2.1 定性数据的图表 条形图（Bar Chart）：用于表示分类数据的频数或构成比，介绍分组条形图和堆积条形图。 饼图（Pie Chart）：用于表示各部分占总体的比例，强调其适用于类别较少的情况。 百分条图（Percentage Bar Chart）：用于比较不同组间分类数据的比例。 3.2.2 定量数据的图表 直方图（Histogram）：用于展示连续变量的频数分布，帮助判断数据分布的形态（如对称、偏态）。 箱线图（Box Plot）：用于展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），直观地显示数据的离散程度、偏态和是否存在异常值。 散点图（Scatter Plot）：用于展示两个定量变量之间的关系，初步判断其相关性。 折线图（Line Chart）：用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，常用于时间序列分析。 3.3 频数分布表 介绍如何根据变量类型和数据量构建频数分布表，包括分组（组距、组数）的确定。 介绍相对频数、累积频数、累积百分比等概念。 第四章：统计描述 4.1 集中趋势的度量 均值（Mean）：介绍算术平均数，及其在对称分布数据中的代表性。 中位数（Median）：介绍有序数据的中心值，在偏态分布或存在异常值时比均值更稳健。 众数（Mode）：介绍出现次数最多的数值，适用于定性数据和离散型定量数据。 详细比较这三种度量方式的适用场景和计算方法。 4.2 离散程度的度量 极差（Range）：描述数据的最大值与最小值之差，是最简单的离散度量。 四分位间距（Interquartile Range, IQR）：描述中间50%数据的范围，对异常值不敏感。 方差（Variance）：介绍样本方差和总体方差，是衡量数据离散程度的重要指标，基于各数据点与均值的差的平方和。 标准差（Standard Deviation, SD）：介绍样本标准差和总体标准差，是方差的算术平方根，单位与原始数据相同，更易于解释。 变异系数（Coefficient of Variation, CV）：介绍用于比较不同量纲或不同均值数据集的相对离散程度。 4.3 形态的度量 偏度（Skewness）：度量数据分布的对称性，正偏态表示右侧尾部较长，负偏态表示左侧尾部较长。 峰度（Kurtosis）：度量数据分布的尖峭程度，正峰度表示分布比正态分布更尖峭，负峰度表示更平坦。 4.4 常见分布的特征 正态分布（Normal Distribution）：介绍其钟形对称的特点，以及在统计推断中的核心地位。 泊松分布（Poisson Distribution）：介绍其用于描述单位时间或空间内随机事件发生次数的概率，如疾病发病率。 二项分布（Binomial Distribution）：介绍其用于描述固定次数独立试验中成功次数的概率，如药物有效率。 第三篇：推断性统计分析 本篇是统计分析的核心，介绍如何利用样本数据对未知总体进行推断，包括参数估计和假设检验。 第五章：参数估计 5.1 点估计（Point Estimation） 介绍点估计是用一个统计量来估计总体参数，如样本均值作为总体均值的估计。 讨论估计量的优良性质，如无偏性、有效性、一致性。 5.2 区间估计（Interval Estimation） 5.2.1 置信区间（Confidence Interval, CI）： 详细解释置信区间的概念，它表示一个包含总体参数的范围，并给出特定的置信水平（如95% CI）。 介绍计算不同参数（均值、比例）的置信区间的方法，尤其是在大样本和小样本（t分布）情况下的区别。 强调置信区间的临床意义，例如，药物疗效的95% CI跨越零点，可能提示该药物无显著疗效。 第六章：假设检验的基本原理 6.1 假设检验的概念 介绍假设检验的核心思想：建立一个关于总体的假设（原假设H0），然后利用样本数据来判断是否有足够的证据拒绝H0。 原假设（Null Hypothesis, H0）：通常表示无效应、无差别、无关联等。 备择假设（Alternative Hypothesis, H1）：与H0相对立，是研究者希望证明的。 6.2 检验的类型 6.2.1 单侧检验与双侧检验：根据备择假设的性质，判断是检验方向性效应还是非方向性效应。 6.3 检验统计量与P值 检验统计量（Test Statistic）：根据统计模型计算出的用于检验假设的数值。 P值（P-value）：表示在原假设为真的前提下，观察到当前样本数据或更极端数据的概率。P值越小，拒绝H0的证据越强。 6.4 决策规则 显著性水平（Significance Level, α）：预设的拒绝H0的阈值，通常取0.05。 统计决策：当P值 ≤ α 时，拒绝H0；当P值 > α 时，不拒绝H0。 6.5 第一类错误与第二类错误 第一类错误（Type I Error, α）：错误地拒绝了真H0，即假阳性。 第二类错误（Type II Error, β）：错误地接受了假H0，即假阴性。 统计效力（Power）：1-β，表示正确地拒绝假H0的概率。 第四篇：常用统计方法及其应用 本篇是全书的重点和难点，详细介绍在临床研究中常用的各种统计方法的原理、适用条件、操作步骤和结果解读。 第七章：均数及其差值的检验 7.1 单样本t检验（One-Sample t-Test） 用于检验单个样本均值是否与已知总体均值（或理论值）有显著差异。 举例：检测某批次药物的平均含量是否符合标准。 7.2 配对样本t检验（Paired-Sample t-Test） 用于检验同一组对象在不同处理（如治疗前后）或配对的两个对象之间的均值是否存在显著差异。 举例：比较某药物治疗前后患者血压的变化。 7.3 两独立样本t检验（Independent-Sample t-Test） 用于检验两个相互独立的样本均值是否存在显著差异。 介绍方差齐性检验（如Levene检验）及其对t检验选择的影响。 举例：比较两种不同降压药物的疗效。 第八章：方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 8.1 单因素方差分析（One-Way ANOVA） 用于比较三个或三个以上相互独立样本的均值是否存在显著差异。 介绍F检验的原理，以及多重比较（post-hoc tests）的必要性（如Tukey, Bonferroni）。 举例：比较三种不同饲料对猪生长的影响。 8.2 多因素方差分析（Multi-Factor ANOVA） 用于同时检验两个或多个分类自变量（因素）对因变量均值的影响，以及因素间的交互作用。 举例：考察不同剂量药物和不同性别对疗效的影响及其交互作用。 第九章：比例及其差值的检验 9.1 单样本比例检验（One-Sample Proportion Test） 用于检验单个样本比例是否与已知总体比例（或理论值）有显著差异。 举例：检测某地区某疾病的患病率是否与全国平均水平一致。 9.2 两独立样本比例检验（Two-Sample Proportion Test） 用于检验两个相互独立的样本比例是否存在显著差异。 介绍卡方检验（Chi-Square Test）和Fisher精确检验（Fisher's Exact Test）在2x2列联表中的应用。 举例：比较两种治疗方法治愈率的差异。 9.3 多个样本比例的检验 介绍配对卡方检验、 McNemar检验等用于处理配对或成组的比例数据。 第十章：卡方检验与列联表分析 10.1 卡方拟合优度检验（Chi-Square Goodness-of-Fit Test） 用于检验样本数据的频数分布是否与理论分布（如均匀分布、泊松分布）相符。 10.2 卡方独立性检验（Chi-Square Test of Independence） 用于检验两个分类变量之间是否存在关联。 详细介绍RxC列联表的分析，以及行百分比、列百分比、单元格百分比的计算与解读。 举例：探讨吸烟与肺癌发病率之间是否存在关联。 10.3 变量相关性度量 介绍Phi系数、Cramer's V等用于衡量分类变量之间关联强度。 第十一章：相关与回归分析 11.1 相关分析（Correlation Analysis） Pearson相关系数（r）：度量两个连续变量之间线性关系的强度和方向，适用于服从正态分布的数据。 Spearman秩相关系数（ρ）：度量两个变量（可以是定序或非正态连续变量）之间的单调关系强度。 Kendall's τ相关系数：另一种度量单调关系的系数。 介绍相关系数的计算、检验和解读，强调相关不等于因果。 11.2 简单线性回归（Simple Linear Regression） 建立一个自变量X与一个因变量Y之间的线性关系模型：Y = β0 + β1X + ε。 介绍最小二乘法（Least Squares Method）估计回归系数（截距β0和斜率β1）。 介绍回归系数的显著性检验，以及判定系数（R²）用于评估模型的拟合优度。 举例：预测收缩压与年龄之间的关系。 11.3 多元线性回归（Multiple Linear Regression） 建立一个因变量Y与多个自变量X1, X2, ..., Xk之间的线性关系模型。 介绍偏回归系数的含义，以及调整R²的意义。 讨论多重共线性（multicollinearity）问题及其处理。 举例：预测患者血糖水平受年龄、体重、饮食等多种因素的影响。 第十二章：非参数检验 12.1 秩和检验 Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U Test）：两独立样本的非参数替代检验，适用于不满足t检验假设的情况。 Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）：配对样本的非参数替代检验，适用于不满足配对t检验假设的情况。 Kruskal-Wallis H检验：单因素方差分析的非参数替代检验，适用于三个或三个以上独立样本。 Friedman检验：多因素方差分析的非参数替代检验，适用于配对样本。 12.2 符号检验（Sign Test） 最简单的非参数检验，用于配对数据，只关注差值的方向。 第十三章：生存分析（Survival Analysis） 13.1 生存分析的基本概念 生存时间（Survival Time）：从某个起始点到事件发生（如死亡、复发）的时间。 删失数据（Censored Data）：研究结束时仍未发生事件的观察对象。 生存函数（Survival Function, S(t)）：t时刻尚未发生事件的概率。 风险函数（Hazard Function, h(t)）：在t时刻发生事件的瞬时概率。 13.2 生存数据的描述 Kaplan-Meier生存曲线：用于估计和图示生存函数，比较不同组间的生存率。 13.3 组间生存比较 Log-rank检验：用于比较两组或多组生存曲线是否存在显著差异。 13.4 影响生存时间因素的回归分析 Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）：用于分析多个协变量对生存时间的影响，并估计风险比（Hazard Ratio, HR）。 详细介绍HR的含义及其在临床中的解读。 举例：分析年龄、性别、肿瘤分期等因素对癌症患者总生存期的影响。 第十四章：常用统计软件的应用 14.1 统计软件概述 介绍SPSS, SAS, R, Stata等主流统计软件在医学统计分析中的应用。 强调软件只是工具，核心在于对统计方法的理解和方法的正确选择。 14.2 SPSS/R基础操作与常用分析 以具体案例演示如何使用软件进行数据录入、管理、描述性统计、图表制作以及常用的推断性统计分析（如t检验、ANOVA、回归分析）。 提供常用的命令或菜单操作指导，帮助读者快速上手。 第五篇：专题与进阶 本篇涉及一些更复杂或特定领域的统计方法，以期为读者提供更广泛的视野。 第十五章：多重检验的校正 介绍当进行多次假设检验时，累积的假阳性概率会显著增加。 详细讲解Bonferroni校正、Holm法、Benjamini-Hochberg（BH）法等控制家庭错误率（Family-wise Error Rate, FWER）或错误发现率（False Discovery Rate, FDR）的方法。 第十六章：诊断试验评价 16.1 诊断试验的基本概念 真阳性（True Positive, TP）、假阳性（False Positive, FP）、真阴性（True Negative, TN）、假阴性（False Negative, FN）。 16.2 敏感度（Sensitivity）与特异度（Specificity） 分别定义和计算，并解释其临床意义。 16.3 阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）与阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV） 介绍PPV和NPV受疾病患病率的影响。 16.4 ROC曲线与AUC 受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）：描绘了在不同阈值下敏感度和（1-特异度）的权衡。 曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）：度量诊断试验的整体区分能力，AUC值越高，诊断性能越好。 介绍如何使用统计软件绘制ROC曲线并计算AUC及其置信区间。 第十七章：统计建模中的常见问题与挑战 17.1 缺失数据处理的策略：更深入地探讨多种缺失数据处理方法的理论基础和实践建议。 17.2 异常值识别与处理：除了箱线图，介绍其他识别和处理异常值的方法。 17.3 模型选择与模型诊断：如何选择最优模型，以及对模型进行诊断（如残差分析、拟合度检验）。 17.4 混杂因素的控制：在观察性研究中，如何通过统计方法（如分层、回归分析）来控制混杂因素的影响。 附录 常用统计分布表（如t分布、F分布、卡方分布、正态分布） 术语表 参考文献 本书特色 理论与实践紧密结合：每一种统计方法都详细阐述了其背后的统计原理，并辅以大量临床研究案例，帮助读者理解抽象的理论概念如何应用于实际问题。 内容系统全面：涵盖了从研究设计到数据分析，再到结果解读的完整统计流程，为临床研究人员提供了一个完整的知识图谱。 循序渐进，易于理解：从基础概念入手，逐步深入到复杂的统计模型，语言通俗易懂，避免过多的数学推导，侧重于方法的应用和结果的解读。 突出临床应用价值：重点介绍在临床研究中最常用、最实用的统计方法，并提供具体的研究场景和数据分析示例，便于读者直接借鉴和应用。 强调统计思维：不仅仅教授统计方法，更注重培养读者严谨的统计思维，使其能够正确理解和评价医学研究文献，并能科学地设计和分析自己的研究。 《临床医学统计学原理与实践》将是每一位致力于严谨科学研究的临床医生、医学研究者以及生命科学领域从业人员的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会了解到这本书的，当时正在为一些复杂的数据建模问题而烦恼，查阅了大量的资料，但总感觉缺乏一个系统性的指导。这本书的出现，就像是黑夜中的一盏明灯。我尤其看重它“方法及应用”的定位，这表明它不仅仅是罗列统计学概念，更重要的是如何去运用这些概念解决实际问题。我非常期待书中能够对各种统计方法的适用场景、优缺点以及操作步骤进行详细的阐述，并且附带一些实际案例的分析过程，这样才能帮助我更好地理解和掌握。我希望作者能够用通俗易懂的语言来解释复杂的统计理论，避免过于专业化的术语，让非统计学专业背景的读者也能轻松上手。这本书的装帧也很精美，拿在手里很有质感，印刷清晰，阅读体验很好。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习统计学的研究生，我对高质量的教材和参考书有着非常高的要求。当我看到《MedCalc统计分析方法及应用》这本书时，立刻被它所吸引。李志辉和杜志成两位教授的名字，本身就代表着学术的严谨和权威。我特别关注它是否能提供一些前沿的统计分析方法，以及如何将这些方法与MedCalc这个统计软件结合起来进行实际操作。对于统计学而言，理论与实践的结合至关重要，我希望这本书能够在这方面做得出色，不仅仅是停留在理论层面，更能给出具体的软件操作指导和案例分析，让读者能够真正地“学以致用”。收到书后，迫不及待地翻阅了一下，纸质厚实，排版舒适，字迹清晰，包装也十分用心，没有任何磕碰，非常满意的一次购物体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名临床医生，日常工作中经常需要处理大量的临床试验数据，并且需要进行统计分析来支持我的研究结论。市面上关于统计学的书籍琳琅满目，但真正能够满足临床应用需求的却不多。《MedCalc统计分析方法及应用》这本书的标题就直击我的痛点。我期待它能够深入浅出地讲解统计学原理，并提供实际的临床案例分析，让我能够更准确地理解和运用各种统计方法。尤其希望书中能详细介绍MedCalc软件在临床统计分析中的具体应用，包括数据录入、统计检验、结果解读等环节，并提供一些常见的统计图表的绘制方法。书籍的纸质和印刷质量都很不错，封面设计也显得很专业，给人一种信赖感，快递速度也很快。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数据分析师，虽然我熟悉很多数据分析工具，但对于统计学理论的系统性掌握一直是我的一块短板。这本书《MedCalc统计分析方法及应用》的出现，正好弥补了我的这一需求。我之所以对它感兴趣，是因为它既强调“方法”，又强调“应用”，这正是我在实际工作中常常遇到的挑战。我希望书中能够提供清晰的统计学理论框架，并在此基础上，详细介绍各种常用统计方法的原理、适用条件和操作步骤。同时，我更看重它与MedCalc软件的结合，希望能够看到实际的案例分析，以及如何利用MedCalc来解决现实世界中的数据分析问题。收到书后，打开一看，纸张的触感和印刷的清晰度都让我感到非常舒适，整体包装完好无损，非常棒。

评分☆☆☆☆☆

这本《MedCalc统计分析方法及应用》的封面设计倒是挺吸引人的，简洁大气，一看就是那种学术范儿十足的书籍。我当时在书店里翻阅的时候，就被它那厚实的纸张和清晰的排版所吸引。虽然我不是专业统计学的出身，但工作中经常会接触到一些数据分析的内容，所以对这方面的书籍一直抱有浓厚的兴趣。这本书的标题给我的第一印象是它既讲方法，又讲应用，这对于像我这样理论实践兼备的读者来说，无疑是一大福音。我期待它能在理论讲解上深入浅出，而不是枯燥乏味地堆砌公式，同时在应用层面能提供一些贴合实际的案例，让我能够将学到的知识真正运用到我的工作中去。包装也相当妥帖，没有一点破损，物流速度也令人惊喜，不到两天就送到了，这点必须给个赞。