包郵 MedCalc統計分析方法及應用 李誌輝 杜誌成 著 電子工業齣版社圖書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計分析
• MedCalc
• 醫學統計
• 生物統計
• 數據分析
• 電子工業齣版社
• 李誌輝
• 杜誌成
• 專業書籍
• 應用統計

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338694

商品編碼：27962256868

《臨床醫學統計學原理與實踐》 內容概述 本書是一部係統性、實用性兼備的臨床醫學統計學專著，旨在為臨床研究人員、醫學統計工作者以及相關領域的研究生提供一個全麵、深入的統計學理論框架和實踐操作指南。本書從臨床研究設計齣發，循序漸進地介紹瞭醫學統計學的基本概念、常用統計方法的原理、適用條件、計算方法、結果解讀以及在臨床實踐中的具體應用。內容涵蓋瞭從描述性統計到推斷性統計的各個方麵，並重點關注瞭在生物醫學研究中常見的統計難題和解決方案。 第一篇：統計學基礎與研究設計 本篇是全書的基石，為讀者構建紮實的統計學知識體係，並強調在數據收集之前進行嚴謹研究設計的重要性。 第一章：醫學統計學概論 1.1 醫學統計學的定義、任務與作用 闡述醫學統計學作為一門連接醫學與數學的橋梁，在解釋生物現象、指導醫療實踐、評估治療效果、揭示疾病規律等方麵的不可替代的作用。 介紹醫學統計學在疾病監測、流行病學研究、藥物研發、臨床試驗、公共衛生決策等領域的核心職能。 1.2 統計研究的基本過程 詳細介紹從提齣研究問題、設計研究方案、收集數據、整理數據、選擇統計方法、進行統計分析、解讀結果到撰寫報告的完整流程。 強調每個環節的嚴謹性和相互依存性，指齣任何一個環節的疏漏都可能導緻研究結果的偏倚或無效。 1.3 統計研究中的基本概念 1.3.1 總體與樣本 深入解釋總體（population）的定義及其在醫學研究中的代錶性，以及因實際限製而必須抽取的樣本（sample）的概念。 區分有限總體與無限總體，並說明樣本的代錶性對統計推斷的至關重要性。 1.3.2 變量與數據類型 詳細分類介紹醫學研究中常見的變量，包括分類變量（定類變量、定序變量）和數值型變量（定距變量、定比變量）。 舉例說明不同數據類型的特點及其對統計方法選擇的影響，例如，患病與否（定類）、疾病分級（定序）、血壓數值（定比）等。 1.3.3 參數與統計量 區分描述總體特徵的參數（parameter）和描述樣本特徵的統計量（statistic）。 強調統計量用於估計參數，並說明抽樣誤差的存在。 第二章：醫學研究設計 2.1 研究設計的原則 係統闡述隨機化（randomization）、對照（control）、重復（replication）和均衡（balance）等基本研究設計原則。 解釋這些原則如何最大限度地減少偏倚，提高研究結果的可信度和外推性。 2.2 常用研究設計類型 2.2.1 觀察性研究 隊列研究（Cohort Study）：介紹其前瞻性和迴顧性設計，如何追蹤暴露組和非暴露組的結局發生情況，適用於研究病因、預後等。 病例對照研究（Case-Control Study）：介紹其迴顧性設計，從結局齣發尋找暴露因素，適用於研究罕見病或潛伏期長的疾病。 橫斷麵研究（Cross-Sectional Study）：介紹其在特定時間點收集數據，描述疾病現患率、危險因素分布等，適用於描述性研究。 2.2.2 實驗性研究 隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT）：詳細介紹其黃金標準地位，包括隨機化、盲法（blinding）、設對照組（安慰劑對照、活性對照）等要素，是評估乾預措施（如藥物、療法）有效性和安全性的首選方法。 析因設計（Factorial Design）：介紹其同時考察兩種或多種乾預因素的效應及其相互作用。 交叉設計（Crossover Design）：介紹受試者在不同時期接受不同處理，適用於慢性病研究，但需注意周期效應和載藥效應。 2.3 樣本量估算 強調樣本量是研究設計中的關鍵環節，過小可能導緻統計效力不足，過大則浪費資源。 介紹影響樣本量估算的主要因素：顯著性水平（α）、統計效力（1-β）、效應量、數據變異性等。 提供幾種常見統計目的（如估計均值、估計率、比較均值、比較率）的樣本量計算公式和方法，並結閤臨床實際舉例說明。 第二篇：描述性統計分析 本篇介紹如何對收集到的數據進行整理、匯總和初步描述，以便直觀地瞭解數據的基本特徵。 第三章：數據的整理與錶現 3.1 數據錄入與清理 介紹數據錄入的原則和方法，如何避免錄入錯誤。 闡述數據清理（data cleaning）的重要性，包括識彆和處理缺失值（missing values）、異常值（outliers）、不一緻數據等。 介紹常用的數據缺失處理方法，如刪除法、均值/中位數插補法、迴歸插補法等，並討論其優缺點。 3.2 統計圖錶 3.2.1 定性數據的圖錶 條形圖（Bar Chart）：用於錶示分類數據的頻數或構成比，介紹分組條形圖和堆積條形圖。 餅圖（Pie Chart）：用於錶示各部分占總體的比例，強調其適用於類彆較少的情況。 百分條圖（Percentage Bar Chart）：用於比較不同組間分類數據的比例。 3.2.2 定量數據的圖錶 直方圖（Histogram）：用於展示連續變量的頻數分布，幫助判斷數據分布的形態（如對稱、偏態）。 箱綫圖（Box Plot）：用於展示數據的五數概括（最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數、最大值），直觀地顯示數據的離散程度、偏態和是否存在異常值。 散點圖（Scatter Plot）：用於展示兩個定量變量之間的關係，初步判斷其相關性。 摺綫圖（Line Chart）：用於展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢，常用於時間序列分析。 3.3 頻數分布錶 介紹如何根據變量類型和數據量構建頻數分布錶，包括分組（組距、組數）的確定。 介紹相對頻數、纍積頻數、纍積百分比等概念。 第四章：統計描述 4.1 集中趨勢的度量 均值（Mean）：介紹算術平均數，及其在對稱分布數據中的代錶性。 中位數（Median）：介紹有序數據的中心值，在偏態分布或存在異常值時比均值更穩健。 眾數（Mode）：介紹齣現次數最多的數值，適用於定性數據和離散型定量數據。 詳細比較這三種度量方式的適用場景和計算方法。 4.2 離散程度的度量 極差（Range）：描述數據的最大值與最小值之差，是最簡單的離散度量。 四分位間距（Interquartile Range, IQR）：描述中間50%數據的範圍，對異常值不敏感。 方差（Variance）：介紹樣本方差和總體方差，是衡量數據離散程度的重要指標，基於各數據點與均值的差的平方和。 標準差（Standard Deviation, SD）：介紹樣本標準差和總體標準差，是方差的算術平方根，單位與原始數據相同，更易於解釋。 變異係數（Coefficient of Variation, CV）：介紹用於比較不同量綱或不同均值數據集的相對離散程度。 4.3 形態的度量 偏度（Skewness）：度量數據分布的對稱性，正偏態錶示右側尾部較長，負偏態錶示左側尾部較長。 峰度（Kurtosis）：度量數據分布的尖峭程度，正峰度錶示分布比正態分布更尖峭，負峰度錶示更平坦。 4.4 常見分布的特徵 正態分布（Normal Distribution）：介紹其鍾形對稱的特點，以及在統計推斷中的核心地位。 泊鬆分布（Poisson Distribution）：介紹其用於描述單位時間或空間內隨機事件發生次數的概率，如疾病發病率。 二項分布（Binomial Distribution）：介紹其用於描述固定次數獨立試驗中成功次數的概率，如藥物有效率。 第三篇：推斷性統計分析 本篇是統計分析的核心，介紹如何利用樣本數據對未知總體進行推斷，包括參數估計和假設檢驗。 第五章：參數估計 5.1 點估計（Point Estimation） 介紹點估計是用一個統計量來估計總體參數，如樣本均值作為總體均值的估計。 討論估計量的優良性質，如無偏性、有效性、一緻性。 5.2 區間估計（Interval Estimation） 5.2.1 置信區間（Confidence Interval, CI）： 詳細解釋置信區間的概念，它錶示一個包含總體參數的範圍，並給齣特定的置信水平（如95% CI）。 介紹計算不同參數（均值、比例）的置信區間的方法，尤其是在大樣本和小樣本（t分布）情況下的區彆。 強調置信區間的臨床意義，例如，藥物療效的95% CI跨越零點，可能提示該藥物無顯著療效。 第六章：假設檢驗的基本原理 6.1 假設檢驗的概念 介紹假設檢驗的核心思想：建立一個關於總體的假設（原假設H0），然後利用樣本數據來判斷是否有足夠的證據拒絕H0。 原假設（Null Hypothesis, H0）：通常錶示無效應、無差彆、無關聯等。 備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）：與H0相對立，是研究者希望證明的。 6.2 檢驗的類型 6.2.1 單側檢驗與雙側檢驗：根據備擇假設的性質，判斷是檢驗方嚮性效應還是非方嚮性效應。 6.3 檢驗統計量與P值 檢驗統計量（Test Statistic）：根據統計模型計算齣的用於檢驗假設的數值。 P值（P-value）：錶示在原假設為真的前提下，觀察到當前樣本數據或更極端數據的概率。P值越小，拒絕H0的證據越強。 6.4 決策規則 顯著性水平（Significance Level, α）：預設的拒絕H0的閾值，通常取0.05。 統計決策：當P值 ≤ α 時，拒絕H0；當P值 > α 時，不拒絕H0。 6.5 第一類錯誤與第二類錯誤 第一類錯誤（Type I Error, α）：錯誤地拒絕瞭真H0，即假陽性。 第二類錯誤（Type II Error, β）：錯誤地接受瞭假H0，即假陰性。 統計效力（Power）：1-β，錶示正確地拒絕假H0的概率。 第四篇：常用統計方法及其應用 本篇是全書的重點和難點，詳細介紹在臨床研究中常用的各種統計方法的原理、適用條件、操作步驟和結果解讀。 第七章：均數及其差值的檢驗 7.1 單樣本t檢驗（One-Sample t-Test） 用於檢驗單個樣本均值是否與已知總體均值（或理論值）有顯著差異。 舉例：檢測某批次藥物的平均含量是否符閤標準。 7.2 配對樣本t檢驗（Paired-Sample t-Test） 用於檢驗同一組對象在不同處理（如治療前後）或配對的兩個對象之間的均值是否存在顯著差異。 舉例：比較某藥物治療前後患者血壓的變化。 7.3 兩獨立樣本t檢驗（Independent-Sample t-Test） 用於檢驗兩個相互獨立的樣本均值是否存在顯著差異。 介紹方差齊性檢驗（如Levene檢驗）及其對t檢驗選擇的影響。 舉例：比較兩種不同降壓藥物的療效。 第八章：方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 8.1 單因素方差分析（One-Way ANOVA） 用於比較三個或三個以上相互獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 介紹F檢驗的原理，以及多重比較（post-hoc tests）的必要性（如Tukey, Bonferroni）。 舉例：比較三種不同飼料對豬生長的影響。 8.2 多因素方差分析（Multi-Factor ANOVA） 用於同時檢驗兩個或多個分類自變量（因素）對因變量均值的影響，以及因素間的交互作用。 舉例：考察不同劑量藥物和不同性彆對療效的影響及其交互作用。 第九章：比例及其差值的檢驗 9.1 單樣本比例檢驗（One-Sample Proportion Test） 用於檢驗單個樣本比例是否與已知總體比例（或理論值）有顯著差異。 舉例：檢測某地區某疾病的患病率是否與全國平均水平一緻。 9.2 兩獨立樣本比例檢驗（Two-Sample Proportion Test） 用於檢驗兩個相互獨立的樣本比例是否存在顯著差異。 介紹卡方檢驗（Chi-Square Test）和Fisher精確檢驗（Fisher's Exact Test）在2x2列聯錶中的應用。 舉例：比較兩種治療方法治愈率的差異。 9.3 多個樣本比例的檢驗 介紹配對卡方檢驗、 McNemar檢驗等用於處理配對或成組的比例數據。 第十章：卡方檢驗與列聯錶分析 10.1 卡方擬閤優度檢驗（Chi-Square Goodness-of-Fit Test） 用於檢驗樣本數據的頻數分布是否與理論分布（如均勻分布、泊鬆分布）相符。 10.2 卡方獨立性檢驗（Chi-Square Test of Independence） 用於檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 詳細介紹RxC列聯錶的分析，以及行百分比、列百分比、單元格百分比的計算與解讀。 舉例：探討吸煙與肺癌發病率之間是否存在關聯。 10.3 變量相關性度量 介紹Phi係數、Cramer's V等用於衡量分類變量之間關聯強度。 第十一章：相關與迴歸分析 11.1 相關分析（Correlation Analysis） Pearson相關係數（r）：度量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮，適用於服從正態分布的數據。 Spearman秩相關係數（ρ）：度量兩個變量（可以是定序或非正態連續變量）之間的單調關係強度。 Kendall's τ相關係數：另一種度量單調關係的係數。 介紹相關係數的計算、檢驗和解讀，強調相關不等於因果。 11.2 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression） 建立一個自變量X與一個因變量Y之間的綫性關係模型：Y = β0 + β1X + ε。 介紹最小二乘法（Least Squares Method）估計迴歸係數（截距β0和斜率β1）。 介紹迴歸係數的顯著性檢驗，以及判定係數（R²）用於評估模型的擬閤優度。 舉例：預測收縮壓與年齡之間的關係。 11.3 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression） 建立一個因變量Y與多個自變量X1, X2, ..., Xk之間的綫性關係模型。 介紹偏迴歸係數的含義，以及調整R²的意義。 討論多重共綫性（multicollinearity）問題及其處理。 舉例：預測患者血糖水平受年齡、體重、飲食等多種因素的影響。 第十二章：非參數檢驗 12.1 秩和檢驗 Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U Test）：兩獨立樣本的非參數替代檢驗，適用於不滿足t檢驗假設的情況。 Wilcoxon符號秩檢驗（Wilcoxon Signed-Rank Test）：配對樣本的非參數替代檢驗，適用於不滿足配對t檢驗假設的情況。 Kruskal-Wallis H檢驗：單因素方差分析的非參數替代檢驗，適用於三個或三個以上獨立樣本。 Friedman檢驗：多因素方差分析的非參數替代檢驗，適用於配對樣本。 12.2 符號檢驗（Sign Test） 最簡單的非參數檢驗，用於配對數據，隻關注差值的方嚮。 第十三章：生存分析（Survival Analysis） 13.1 生存分析的基本概念 生存時間（Survival Time）：從某個起始點到事件發生（如死亡、復發）的時間。 刪失數據（Censored Data）：研究結束時仍未發生事件的觀察對象。 生存函數（Survival Function, S(t)）：t時刻尚未發生事件的概率。 風險函數（Hazard Function, h(t)）：在t時刻發生事件的瞬時概率。 13.2 生存數據的描述 Kaplan-Meier生存麯綫：用於估計和圖示生存函數，比較不同組間的生存率。 13.3 組間生存比較 Log-rank檢驗：用於比較兩組或多組生存麯綫是否存在顯著差異。 13.4 影響生存時間因素的迴歸分析 Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model）：用於分析多個協變量對生存時間的影響，並估計風險比（Hazard Ratio, HR）。 詳細介紹HR的含義及其在臨床中的解讀。 舉例：分析年齡、性彆、腫瘤分期等因素對癌癥患者總生存期的影響。 第十四章：常用統計軟件的應用 14.1 統計軟件概述 介紹SPSS, SAS, R, Stata等主流統計軟件在醫學統計分析中的應用。 強調軟件隻是工具，核心在於對統計方法的理解和方法的正確選擇。 14.2 SPSS/R基礎操作與常用分析 以具體案例演示如何使用軟件進行數據錄入、管理、描述性統計、圖錶製作以及常用的推斷性統計分析（如t檢驗、ANOVA、迴歸分析）。 提供常用的命令或菜單操作指導，幫助讀者快速上手。 第五篇：專題與進階 本篇涉及一些更復雜或特定領域的統計方法，以期為讀者提供更廣泛的視野。 第十五章：多重檢驗的校正 介紹當進行多次假設檢驗時，纍積的假陽性概率會顯著增加。 詳細講解Bonferroni校正、Holm法、Benjamini-Hochberg（BH）法等控製傢庭錯誤率（Family-wise Error Rate, FWER）或錯誤發現率（False Discovery Rate, FDR）的方法。 第十六章：診斷試驗評價 16.1 診斷試驗的基本概念 真陽性（True Positive, TP）、假陽性（False Positive, FP）、真陰性（True Negative, TN）、假陰性（False Negative, FN）。 16.2 敏感度（Sensitivity）與特異度（Specificity） 分彆定義和計算，並解釋其臨床意義。 16.3 陽性預測值（Positive Predictive Value, PPV）與陰性預測值（Negative Predictive Value, NPV） 介紹PPV和NPV受疾病患病率的影響。 16.4 ROC麯綫與AUC 受試者工作特徵麯綫（Receiver Operating Characteristic, ROC）：描繪瞭在不同閾值下敏感度和（1-特異度）的權衡。 麯綫下麵積（Area Under the Curve, AUC）：度量診斷試驗的整體區分能力，AUC值越高，診斷性能越好。 介紹如何使用統計軟件繪製ROC麯綫並計算AUC及其置信區間。 第十七章：統計建模中的常見問題與挑戰 17.1 缺失數據處理的策略：更深入地探討多種缺失數據處理方法的理論基礎和實踐建議。 17.2 異常值識彆與處理：除瞭箱綫圖，介紹其他識彆和處理異常值的方法。 17.3 模型選擇與模型診斷：如何選擇最優模型，以及對模型進行診斷（如殘差分析、擬閤度檢驗）。 17.4 混雜因素的控製：在觀察性研究中，如何通過統計方法（如分層、迴歸分析）來控製混雜因素的影響。 附錄 常用統計分布錶（如t分布、F分布、卡方分布、正態分布） 術語錶 參考文獻 本書特色 理論與實踐緊密結閤：每一種統計方法都詳細闡述瞭其背後的統計原理，並輔以大量臨床研究案例，幫助讀者理解抽象的理論概念如何應用於實際問題。 內容係統全麵：涵蓋瞭從研究設計到數據分析，再到結果解讀的完整統計流程，為臨床研究人員提供瞭一個完整的知識圖譜。 循序漸進，易於理解：從基礎概念入手，逐步深入到復雜的統計模型，語言通俗易懂，避免過多的數學推導，側重於方法的應用和結果的解讀。 突齣臨床應用價值：重點介紹在臨床研究中最常用、最實用的統計方法，並提供具體的研究場景和數據分析示例，便於讀者直接藉鑒和應用。 強調統計思維：不僅僅教授統計方法，更注重培養讀者嚴謹的統計思維，使其能夠正確理解和評價醫學研究文獻，並能科學地設計和分析自己的研究。 《臨床醫學統計學原理與實踐》將是每一位緻力於嚴謹科學研究的臨床醫生、醫學研究者以及生命科學領域從業人員的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一名臨床醫生，日常工作中經常需要處理大量的臨床試驗數據，並且需要進行統計分析來支持我的研究結論。市麵上關於統計學的書籍琳琅滿目，但真正能夠滿足臨床應用需求的卻不多。《MedCalc統計分析方法及應用》這本書的標題就直擊我的痛點。我期待它能夠深入淺齣地講解統計學原理，並提供實際的臨床案例分析，讓我能夠更準確地理解和運用各種統計方法。尤其希望書中能詳細介紹MedCalc軟件在臨床統計分析中的具體應用，包括數據錄入、統計檢驗、結果解讀等環節，並提供一些常見的統計圖錶的繪製方法。書籍的紙質和印刷質量都很不錯，封麵設計也顯得很專業，給人一種信賴感，快遞速度也很快。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會瞭解到這本書的，當時正在為一些復雜的數據建模問題而煩惱，查閱瞭大量的資料，但總感覺缺乏一個係統性的指導。這本書的齣現，就像是黑夜中的一盞明燈。我尤其看重它“方法及應用”的定位，這錶明它不僅僅是羅列統計學概念，更重要的是如何去運用這些概念解決實際問題。我非常期待書中能夠對各種統計方法的適用場景、優缺點以及操作步驟進行詳細的闡述，並且附帶一些實際案例的分析過程，這樣纔能幫助我更好地理解和掌握。我希望作者能夠用通俗易懂的語言來解釋復雜的統計理論，避免過於專業化的術語，讓非統計學專業背景的讀者也能輕鬆上手。這本書的裝幀也很精美，拿在手裏很有質感，印刷清晰，閱讀體驗很好。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習統計學的研究生，我對高質量的教材和參考書有著非常高的要求。當我看到《MedCalc統計分析方法及應用》這本書時，立刻被它所吸引。李誌輝和杜誌成兩位教授的名字，本身就代錶著學術的嚴謹和權威。我特彆關注它是否能提供一些前沿的統計分析方法，以及如何將這些方法與MedCalc這個統計軟件結閤起來進行實際操作。對於統計學而言，理論與實踐的結閤至關重要，我希望這本書能夠在這方麵做得齣色，不僅僅是停留在理論層麵，更能給齣具體的軟件操作指導和案例分析，讓讀者能夠真正地“學以緻用”。收到書後，迫不及待地翻閱瞭一下，紙質厚實，排版舒適，字跡清晰，包裝也十分用心，沒有任何磕碰，非常滿意的一次購物體驗。

評分☆☆☆☆☆

我是一名數據分析師，雖然我熟悉很多數據分析工具，但對於統計學理論的係統性掌握一直是我的一塊短闆。這本書《MedCalc統計分析方法及應用》的齣現，正好彌補瞭我的這一需求。我之所以對它感興趣，是因為它既強調“方法”，又強調“應用”，這正是我在實際工作中常常遇到的挑戰。我希望書中能夠提供清晰的統計學理論框架，並在此基礎上，詳細介紹各種常用統計方法的原理、適用條件和操作步驟。同時，我更看重它與MedCalc軟件的結閤，希望能夠看到實際的案例分析，以及如何利用MedCalc來解決現實世界中的數據分析問題。收到書後，打開一看，紙張的觸感和印刷的清晰度都讓我感到非常舒適，整體包裝完好無損，非常棒。

評分☆☆☆☆☆

這本《MedCalc統計分析方法及應用》的封麵設計倒是挺吸引人的，簡潔大氣，一看就是那種學術範兒十足的書籍。我當時在書店裏翻閱的時候，就被它那厚實的紙張和清晰的排版所吸引。雖然我不是專業統計學的齣身，但工作中經常會接觸到一些數據分析的內容，所以對這方麵的書籍一直抱有濃厚的興趣。這本書的標題給我的第一印象是它既講方法，又講應用，這對於像我這樣理論實踐兼備的讀者來說，無疑是一大福音。我期待它能在理論講解上深入淺齣，而不是枯燥乏味地堆砌公式，同時在應用層麵能提供一些貼閤實際的案例，讓我能夠將學到的知識真正運用到我的工作中去。包裝也相當妥帖，沒有一點破損，物流速度也令人驚喜，不到兩天就送到瞭，這點必須給個贊。