全國高等醫藥院校規劃教材：醫學統計學計算機操作教程·案例版（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅傢洪 等 著，羅傢洪，郭秀花 編

圖書標籤:

• 醫學統計學
• 計算機操作
• 教材
• 規劃教材
• 高等教育
• 案例分析
• 第2版
• 醫學
• 統計學
• SPSS

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030333711

版次：2

商品編碼：10935047

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：304

正文語種：中文

內容簡介

本教材是案例版枟醫學統計學枠（第2版）的配套教材，每一章內容均包括目的要求、實例分析與電腦操作、思考練習參考答案、補充思考練習、補充思考練習參考答案。本書突破傳統模式，采用案例式教學，增加易學易用的國際統計軟件包SPSS操作，配閤案例版枟醫學統計學枠教學，結閤醫學科研實例、案例引導教學，由淺入深、層次分明、針對性強，突齣“三基”內容、知識點明確、學生易學易懂。
本書適用於醫學本科生或研究生的統計學教學，也可供醫學科研人員在工作中參考。

目錄

第一章 緒論
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第二章 計量資料的統計描述
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第三章 分類資料的統計描述
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第四章 統計錶與統計圖
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第五章 總體均數估計與假設檢驗
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第六章 方差分析
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第七章 二項分布與Poisson分布
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第八章 χ2 檢驗
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第九章 秩和檢驗
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第十章 直綫相關與迴歸
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第十一章 調查設計
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第十二章 實驗設計
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第十三章 劑量反應
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習與參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
第十四章 多因素分析
一、目的要求
二、實例分析與電腦操作
三、思考練習參考答案
四、補充思考練習
五、補充思考練習參考答案
附錄
附錄一 《醫學統計學》期末模擬考試題(一)
附錄二 《醫學統計學》期末模擬考試題(二)
附錄三 《醫學統計學》期末模擬考試題(三)
附錄四 《醫學統計學》期末模擬考試題(四)
主要參考文獻

精彩書摘

第 一 章 緒 論
一 、目 的 要 求
【瞭解】
醫學統計學的概念及主要內容 。
【熟悉】
統計工作的基本步驟 。
【掌握】
1.統計資料的類型及其相應的分析方法 。
2.統計學的幾個基本概念 。
【重點難點】
1.重點是統計資料的類型和統計學的基本概念 。
2.難點是正確區彆統計資料的類型 。
二 、實例分析與電腦操作
（一） SPSS 的概述
SPSS（Statistical Package for Social Sciences ，社會科學統計軟件包）是美國 SPSS 公司開發的 大型統計軟件包 ，適用於社會科學 、醫學 、經濟學 、心理學等各個領域 。 在國際學術界有條不成 文的規定 ：凡是用 SAS 和 SPSS 統計分析的結果 ，在國際學術交流中可以不必說明算法 。 本書的 實例分析是以 SPSS Statistics 17.0 版本為基礎 ，結閤教材的例題和思考練習題 ，具體介紹 SPSS 的應用 。
（二） SPSS 的啓動
雙擊桌麵 SPSS 快捷圖標或單擊開始 → 程序 → SPSS Statistics → SPSS Statistics ，即可啓動 （激活）SPSS 的數據編輯窗口 ；SPSS 數據編輯窗口的第一行是主菜單 ，共包含 11 個菜單項 ，第二 行是數據編輯快捷工具欄 。 單擊窗口左下角的 Variable View（變量視圖）或 Data View（數據視 圖） ，可以在變量視圖窗口（圖 1-1）和數據視圖窗口（圖 1-2）之間互相切換 。 下麵介紹主要菜單 。
（三） File 菜單（文件操作）
1.New 新建文件 ，快捷鍵為 Ctrl+ N 。 包括新建 Data（數據） 、Syntax（程序） 、Output（輸齣結 果） 、Draft Output（草案輸齣結果） 、Script（手稿） 。
2.Open 打開文件 ，快捷按鈕為 ，快捷鍵為 Ctrl + O 。 包括打開 Data 、Syntax 、Output 、 Script 、Other（其他類型文件） 。
3.Save 保存文件 ，快捷按鈕為 ，快捷鍵為 Ctrl + S 。 保存文件時 ，文件的格式不同 ，其後 綴名也不同 。 SPSS 數據文件的默認後綴名為“.sav” ；程序文件的默認後綴名為“.SPS” ；輸齣結 果的默認後綴名為“.spv” 。
4.Save as 另存為 .。 若要保留原數據文件 ，可用 Save as 將修改過的數據以新文件名保 存 。 可用 Save as 將 SPSS 數據文件轉換為 Excel 、SAS 、Stata 等數據文件 。
5.Export 導齣 .。 在輸齣結果窗口中將 SPSS 結果轉換為 Word 文件 ，或在數據視窗中將 SPSS 數據文件導齣為 Excel 、SAS 、Stata 等數據文件 。
6.Exit 退齣 SPSS 係統 ，快捷鍵為 Alt + F4 。
（四） Edit 菜單 （編輯）
1.Undo 撤銷單元輸入值 ，快捷按鈕為 ，快捷鍵為 Ctrl+ Z 。
2.Redo 恢復單元輸入值 ，快捷按鈕為 ，快捷鍵為 Ctrl+ Y 。
3.Cut/Copy/Paste/Clear 剪切/復製/粘貼/清除數據或變量 ，此四項既可在菜單中選擇 ，也 可以選中單元格或變量後 ，單擊鼠標右鍵調齣 。
4.Find 查找數據 ，快捷按鈕為 ，快捷鍵為 Ctrl+ F 。
5.Options 選項 ，選擇 SPSS 參數 。 通過 Options（選項）語言選擇調整 ，實現中英文 SPSS 統 計軟件包轉換 。
（五） View 菜單（視圖）
1.Status Bar 顯示或隱藏狀態欄 。
2.Toolbars 工具欄定義 ，係統默認為 Data Editor（數據編輯）工具欄 。 小技巧 ：工具欄中的 為 Dialog Recall（重復調用對話框） ，單擊之 ，所彈齣的下拉列錶中就依次列齣瞭最近幾次使用 的一些過程名（包括非統計分析過程） ，直接從中選擇需要的過程 ，就可重復已做過的分析 。
3.Fonts 自定義字體 。
4.Grid Lines 顯示或隱藏錶格綫 。
5.Value Labels 變量值標簽/變量值顯示切換 ，係統默認不顯示變量值標簽 ，快捷按鈕為 。 變量值標簽的定義方法參見例 4-1 。
6.Variables 變量視圖/數據視圖切換 ，快捷鍵為 Ctrl+ T ，也可點擊左下角 Data/Variables 。
（六） Data 菜單 （數據操作）
1.Define Dates 定義日期 ，主要用於時間序列模型 。
2.Insert Variable 插入變量 ，在當前列插入新變量 ，快捷按鈕為 。
3.Insert Cases 插入個案 ，在當前行插入新個案 ，快捷按鈕為 。
4.Go to Case 個案定位 ，到達指定記錄號的個案 ，快捷按鈕為 。 當數據較多時 ，非常有用 。
5.Sort Cases 過程 個案排序 ，按個案排序 ，排序方式有升序（Ascending）和降序（Descending）
兩種 。
6.Transpose 過程 數據行列轉置 ，可以將原來的一條記錄轉成為一個變量 ，或將原來的一 個變量轉成為一個記錄 。 原變量名會自動保存在係統生成的 case＿ | b | 的字符變量中 。
7.Restructure 過程 數據重排 ，例如 ，進行隨機區組設計資料的秩和檢驗時 ，處理組各為一 個變量 ，但是 ，當對其進行兩兩比較時（秩變換分析方法） ，變量定義需按隨機區組設計方差分析 的形式 ，這時就可以調用 Restructure 過程完成這一任務（參見例 8-8） 。
8.Merge Files 過程 閤並數據文件 。
（1） Add Cases 過程 ：增加個案（或記錄） ，從外部數據文件中增加個案到當前數據文件中 ，稱 為縱嚮閤並 。 注意 ：相互閤並的數據文件中應該有相同的變量 ；
（2） Add Variables 過程 ：增加變量 ，從外部數據文件中增加變量到當前數據中 ，稱為橫嚮閤 並 。 注意 ：橫嚮閤並時默認按照相同個案（或記錄）數進行閤並 ，否則會丟棄一部分記錄 。
9.Aggregate 過程 數據分類匯總 ，分類匯總是按指定的分類變量（選入 Break Variables 框） 對觀察值（選入 Aggregate Variables 框）進行分組 ，在 Function 子對話框中定義需描述的統計量 。
10.Orthogonal Design 過程 正交設計 ，用於自動生成正交設計錶格 。 分為 Generate （生 成） 、Display（顯示）兩個過程 。
11.Split File 過程 拆分數據文件 ，用於數據文件的分組處理 ，快捷按鈕為 。 選擇某分組 變量（如性彆 、職業 、實驗分組等 ）對數據文件進行分組後 ，就可以對數據文件進行分組統計 分析 。
12.Select Cases 過程 選擇個案 ，用於選擇需分析的個案 ，快捷按鈕為 。 當不需要分析某 變量的全部數據時 ，可調用該過程進行選擇 。
13.Weight Cases 過程 個案加權或頻數加權 ，快捷按鈕為 。 在使用頻數錶格式錄入數據 時（如 χ2 檢驗） ，相同取值的觀察（如處理 、療效）或組段隻錄入一次 ，另加一個頻數變量用於記錄 該數值共齣現瞭多少次 ，分析時需要用 Weight Cases 過程將頻數加權即將頻數變量的數據乘以 組段（參見例 2-2 、例 7-1） 。
（七） Transform 菜單 （數據轉換）
1.Compute 過程 計算變量 ，用於對變量進行計算 。 主要特點 ：
（1） 目標變量可以是新變量 ，也可以是已有的變量 。
（2） Compute 過程中賦給變量的值可以是一個常數 ，也可以是從已有變量值或係統函數計 算而得的值 ，係統函數可以從 Function 框中選擇 。
（3） 操作記錄既可以是所有記錄 ，也可以設定邏輯條件 。 Compute 過程可以直接調用菜單 進行（參見例 5-4） ，也可以編寫程序進行（參見例 3-1） 。
2.Random Number Seed 過程 隨機數字種子 ，用於設定僞隨機種子數 ，默認情況下隨機種 子隨著時間在不停改變 ，這樣所計算齣的隨機數值無法重復（參見例 11-1） 。 在臨床試驗等情況 中 ，可以人為指定一個種子 ，結果就可重現（參見例 12-1） 。
3.Count 過程 計數 ，用於計數每個個案在多個變量中相同數值的發生次數 ，或某個值或某 些值在某個變量取值中齣現的次數 ，並生成一個新變量 。
4.Recode 過程 重新編碼（或重新賦值） ，用於將原變量值按照某種一一對應的關係生成新 變量值 。
（1） Into Same Variables 過程 ：在相同變量中重新編碼 。
（2） Into Different Variables 過程 ：在不同變量中重新編碼（參見例 2-1） 。
5.Automatic Recode 過程 自動重新編碼 ，自動按原變量大小生成新變量 ，功能與 Rank Cases 過程類似 。
6.Visual Binning 過程 可視離散化 ，根據現存的連續變量進行分組 ，産生一個新的分組 變量 。
7.Optimal Binning 過程 最優離散化 ，將一個或多個尺度變量的值分布到“塊”中進行離 散化 。
8.Rank Cases 過程 個案排秩 ，用於變量的秩變換 。 可根據某變量的大小進行編秩 ，並將秩 次結果存入新變量（參見例 9-6） 。
9.Create Time Series 過程 建立時間係列 ，用於創建時間序列變量 。
10.Replace Missing Value 過程 替換缺失值 ，用於時間序列模型數據的預處理 。
（八） Analyze 菜單 （統計分析）
1.Reports 菜單（統計報錶）
（1） Codebook 過程 ：顯示活動數據集中所有或指定變量和多重響應集的變量信息 。
（2） OLAP Cubes （Online Analytical Processing Cubes） 過程 ：在綫分層分析 ，用於對分組變量 的各組之間或不同變量之間進行統計 ，可計算 Sum（總和） 、Number of Case（個案例數） 、Mean（均 數） 、Median（中位數） 、分組中位數（Grouped Median） 、Standard Error of Mean（標準誤）等 。
（3） Case Summaries 過程 ：個案匯總 ，用於計算例數（Number of Case） 、Mean（均數） 、Median （中位數） 、Harmonic Mean（調和均數） 、Geometric Mean（幾何均數） 、分組中位數（Grouped Median） 、Standard Deviation（標準差） 、Standard Error of Mean（標準誤）等 。 注 ：幾何均數和調和均數 的計算常調用 Case Summaries 過程實現 。
（4） Report summaries in Row 過程 ：按行報錶匯總 ，用於按行形式錶達變量或指標的統計量 輸齣報告 。 可計算 Sum of Values（總和） 、Mean of Values （均數） 、Standard Deviation（標準差） 、 Percentage above Value（高於某值的百分數） 、Percentage below Value（低於某值的百分數） 、Percentage inside Low .High .（界於 Low 與 High 之間的百分數）等 。
（5） Report Summaries In Columns 過程 ：按列報錶匯總 ，用於按列形式錶達變量或指標的統 計量輸齣報告 。 可計算按行報錶匯總的指標 。
2.Descriptive Statistics 菜單（描述性統計分析）
（1） Frequencies 過程 ：頻數分布分析 ，用於生成詳細的頻數錶 ，並可按要求計算描述統計量 ， 生成常用的條圖 、圓圖 、直方圖等（參見例 2-1） 。
（2） Descriptive 過程 ：描述性分析 ，進行一般性的統計描述 ，適用於服從正態分布的計量資料 。
（3） Explore 過程 ：探索行分析 ，進行數據分布狀況的探索性分析 ，例如正態性檢驗 。
（4） Crosstabs 過程 ：行列錶（或列聯錶 ，或交叉錶）分析 ，進行行列錶資料的分析 ，用於分類資 料/等級資料的統計描述及各種假設檢驗 ，例如 χ2 檢驗 、McNemar 檢驗等（參見第 8 章） 。
（5） Ratio 過程 ：比率統計分析 ，用於對兩個連續型變量計算相對比指標 。
（6） P-P Plots 過程 ：繪製 P-P 圖 。
（7） Q-Q Plots 過程 ：繪製 Q-Q圖 。
3.Tables（統計錶格）菜單 Custom Tables （設定錶格 ） 、Multiple Response Set （定義多重響 應集 。
4.Compare Means 菜單（均數間的比較）
（1） Means 過程 ：平均數分析 ，用於對樣本進行統計描述 ，即檢驗前的預分析 。
（2） One-Sample T Test 過程 ：單樣本 t 檢驗 ，進行單樣本 t 檢驗（參見例 5-1） 。
（3） Independent-Samples T Test 過程 ：獨立樣本 t 檢驗 ，進行完全隨機設計兩樣本均數比較 的 t 檢驗 。 （參見例 5-3）
（4） Paired-Samples T Test 過程 ：配對 t 檢驗 ，進行配對 t 檢驗（參見例 5-2） 。
（5） One-Way ANOVA 過程 ：單因素方差分析 ，進行完全隨機設計的方差分析（參見例 6-1） 。
5.General Linear Model 菜單（一般綫性模型）
（1） Univariate 過程 ：單變量方差分析 ，當應變量為一個時 ，進行隨機區組設計的方差分析 。 （參見例 6-2）
（2） Multivariate 過程 ：多變量或多元方差分析 ，當應變量為多個時 ，進行多元方差分析 。
（3） Repeated Measures 過程 ：重復測量方差分析 ，進行重復測量資料的方差分析 。
（4） Variance Components 過程 ：方差成分分析 ，對層次數據擬閤方差成分模型分析 。
6.Generalized Linear Models 菜單（廣義綫性模型） Generalized Linear Models （廣義綫性模 型） 、Generalized Estimating Equations （廣義估計方程） 。
7.Mixed Models（混閤模型）菜單 Linear（綫性混閤模型） 。
8.Correlate 菜單（相關分析）
（1） Bivariate 過程 ：雙變量相關分析 ，進行兩個/多個變量間的參數/非參數相關分析 。 如果 是多個變量 ，則給齣兩兩相關的分析結果（參見例 10-1 、例 10-2） 。
（2） Partial 過程 ：偏相關分析 ，進行偏相關分析 。 如果需要進行分析的兩個變量的取值均受 到其他變量的影響 ，就可以利用偏相關分析對其他變量進行控製 ，輸齣控製其他變量影響後的 相關係數 。
（3） Distances 過程 ：距離相關分析 ，可對同一變量內部各觀察單位的數值或各個不同變量間 進行相似性或不相似性（距離）分析 。
9.Regression 菜單（迴歸分析）
（1） Linear 過程 ：綫性迴歸分析 ，用於擬閤綫性迴歸模型 ，包括簡單綫性迴歸（1 個自變量） 和多重綫性迴歸（多個自變量）（參見例 10-3 、例 10-4） 。
（2） Curve Estimation 過程 ：麯綫參數估計法 ，用於擬閤常用麯綫 。
（3） Partial Least Squares Regression 過程 ：部分（偏）最小平方迴歸 。
（4） Binary Logistic 過程 ：二分類 Logistic 迴歸分析 ，進行二分類資料的 Logistic 迴歸分析 。 （參見問題 14-2）
（5） Multinomial Logistic 過程 ：多分類 Logistic 迴歸分析 ，進行無序多分類資料的 Logistic 迴 歸分析 。
（6） Ordial 過程 ：有序分類迴歸 ，進行有序分類資料的 Logistic 迴歸分析 。
（7） Probit 過程 ：概率單位法 ，用於分析劑量反應關係（參見例 13-1 、例 13-2） 。
（8） Nonlinear 過程 ：非綫性迴歸 ，對非綫性關係資料進行迴歸分析 。
（9） Weight Estimation 過程 ：權重估計法 ，對觀測值精確度不同的資料進行迴歸分析 。
（10） 2-Stage Least Squares 過程 ：
（11） Optimal Scalling（CATREG） ：分類迴歸分析 ，對分類資料進行迴歸分析 。
10.Loglinear 菜單（對數綫性模型分析）
（1） General 過程 ：廣義綫性模型分析 ，進行一般對數綫性模型分析 ，主要用於證實性研究 。
（2） Logit 過程 ：Logit 對數綫性模型分析 ，當應變量為兩分類時 ，可以用 Logit 過程提供的對 數綫性模型來分析 。
（3） Model Selection 過程 ：模型選擇對數綫性分析 ，用於擬閤分層對數綫性模型 。
11.Neural Networks（神經網絡）菜單 Multilayer Perceptron（多層感知器）和 Radial Basis Function（徑嚮基函） 。
12.Classify 菜單（分類分析）
（1） TwoStep Cluster 過程 ：二階段聚類分析 ，可進行兩步聚類分析 。
（2） K-Means Cluster 過程 ：快速聚類分析 ，對記錄進行快速聚類 ，稱為 K-均值聚類法（快速 聚類法 、逐步聚類法） 。
（3） Hierarchical Cluster 過程 ：係統聚類分析 ，進行係統聚類或分層聚類分析 。
（4） Tree（決策樹）過程 。
（5） Discriminant 過程 ：判彆分析 ，進行判彆分析 。
（6） Nearest Neighbor Analysis（最近鄰元素分析）
13.Dimension Reduction 菜單（降維分析）
（1） Factor 過程 ：因子分析 ，進行因子分析/主成分分析 。
（2） Correspondence Analysis 過程 ：對應分析 ，進行簡單對應分析 。
（3） Optimal Scaling 過程 ：最優尺度分析 ，可進行同質性分析 、最優尺度分析 。
14.Scale 菜單（信度分析）
（1） Reliability Analysis 過程 ：可靠性分析或信度分析 ，進行內在的信度分析 ，用於評價問捲 的穩定性和可靠性 。
（2） Multidimensional Scaling 過程 ：多維尺度分析 ，進行多維尺度分析 ，反映多個研究事物間 的不相似程度 。
（3） Multidimensional Scaling（PROXSCAL）過程 ：多維鄰近尺度分析 ，進行多維鄰近尺度分 析 ，反映多個研究事物間的相似或不相似程度 。
15.Nonparametric Tests 菜單（非參數檢驗）
（1） Chi-Square 過程 ：單樣本 χ2 檢驗 ，用於檢驗二項/多項分類變量的分布 ，即檢驗分類數據 樣本所在總體分布（各類彆所占比例）是否與已知總體分布相同即擬閤優度檢驗 。
（2） Binomial 過程 ：二項式檢驗 ，用於檢驗二項分類變量的分布是否服從指定概率參數 P 的 二項分布 。
（3） Run 過程 ：遊程檢驗 ，用於檢驗樣本序列的隨機性 。
（4） 1-Sample K-S 過程 ：單樣本 K-S 檢驗（1-Sample Kolmogorov-Smirnov Test ，即 1-Sample KS） ，用於檢驗樣本是否服從各種常用分布 ，如正態分布 、均勻分布 、指數分布 。
（5） 2 Independent Samples 過程 ：兩獨立樣本秩和檢驗 ，進行完全隨機設計兩樣本資料的秩 和檢驗（參見例 9-3 、例 9-4） 。
（6） K Independent Samples 過程 ：多個獨立樣本秩和檢驗 ，進行完全隨機設計多個樣本資料 的秩和檢驗（參見例 9-5） 。
（7） 2 Related Samples 過程 ：兩個相關樣本秩和檢驗（配對秩和檢驗） ，進行配對設計資料的 秩和檢驗 、單樣本資料的秩和檢驗（參見例 9-1 、例 9-2） 。
（8） K Related Samples 過程 ：多個相關樣本秩和檢驗（隨機區組秩和檢驗） ，進行隨機區組設 計資料的秩和檢驗（參見例 9-7） 。
16.Forecasting 菜單（預測分析） Create Modeler（時間序列建模器）包括 Expert Modeler（專 傢建模器） 、Exponential Smoothing （指數平滑法） ，Seasonal Decomposition（季節分解法） ，Spectral Analysis（頻譜分析） ，Sequence Chart（係列圖） ，Autocorrelations（自相關圖） ，Cross-Correlations（交 叉相關圖） 。
17.Survival 菜單（生存分析）
（1） Life Tables 過程 ：壽命錶方法 ，用於分析分組生存資料 ，求齣不同組段的生存率 。 當樣

前言/序言

《醫學統計學核心原理與實踐》 內容簡介： 本書旨在係統梳理和深入剖析醫學統計學領域的核心理論與方法，並通過豐富的實踐案例，引導讀者掌握醫學研究中數據分析的關鍵技能。全書內容結構清晰，邏輯嚴謹，語言生動，力求讓讀者在理解統計學概念的同時，能夠熟練將其應用於實際的醫學科研問題中。 第一部分：醫學統計學基礎理論 本部分將從最基礎的概念入手，為讀者構建堅實的理論基石。 第一章：醫學統計學概論 介紹醫學統計學的定義、作用及其在現代醫學研究中的重要地位。 闡述醫學研究的類型與統計方法的選擇原則。 區分描述性統計與推斷性統計的基本概念。 介紹醫學統計學研究的基本流程。 第二章：統計資料的收集與計量單位 詳細講解醫學研究中常見的數據類型，如定性資料（分類資料）和定量資料（計量資料），並進一步細分（如順序資料、名義資料、計數資料、測量資料）。 深入討論抽樣方法，包括隨機抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）和非隨機抽樣（方便、判斷、配額），並分析各自的優缺點及適用場景。 強調數據質量的重要性，介紹數據收集過程中的注意事項，如標準化操作、避免偏倚。 闡述醫學研究中常見的計量單位及其使用規範。 第三章：統計圖錶的基本形式 介紹用於展示不同類型數據的常用統計圖錶，包括直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、摺綫圖、箱綫圖等。 指導讀者如何根據數據類型和研究目的選擇最閤適的圖錶形式。 強調圖錶設計的原則，如清晰性、準確性、簡潔性，以及如何避免誤導性錶達。 通過實例展示如何繪製和解讀各類統計圖錶，幫助讀者直觀理解數據特徵。 第四章：數據的概括性描述 深入講解描述性統計指標，包括集中趨勢的度量（均數、中位數、眾數）和離散趨勢的度量（方差、標準差、變異係數、極差、四分位數間距）。 介紹如何選擇閤適的描述性統計量來反映數據的分布特徵。 闡述偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念及其在數據分布診斷中的作用。 通過大量醫學實例，展示如何計算和解釋這些指標。 第二部分：醫學統計學推斷方法 本部分將重點介紹如何從樣本數據推斷總體特徵，以及如何檢驗統計假設。 第五章：概率論基礎 簡述概率的基本概念、概率的計算方法（加法法則、乘法法則）。 介紹條件概率和獨立性。 講解常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布及其在醫學領域的應用。 強調正態分布的重要性及其性質。 第六章：參數估計 詳細介紹點估計和區間估計的概念。 闡述如何計算均數、比例的置信區間，並解釋置信區間的含義。 講解樣本量估算的基本原理和方法，指導讀者如何根據研究目的和要求確定所需的樣本量，以保證研究的統計效能。 第七章：假設檢驗的基本原理 係統介紹假設檢驗的基本步驟：設立原假設（H0）與備擇假設（H1）、選擇檢驗統計量、確定檢驗水準（α）、計算P值、做齣統計決策（拒絕或不拒絕H0）。 深入分析第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）的概念，以及統計功效（1-β）的重要性。 講解單側檢驗與雙側檢驗的區彆及適用條件。 闡述P值的含義及其解讀的正確方式。 第八章：均數及其差值的假設檢驗 介紹各種適用於檢驗均數及均數差的統計方法。 詳細講解Z檢驗、t檢驗（單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立樣本t檢驗）的應用條件、計算步驟和結果解讀。 介紹方差分析（ANOVA）的基本原理，用於檢驗三個及以上樣本均數是否存在顯著差異，並初步介紹單因素方差分析。 第九章：比例及其差值的假設檢驗 介紹用於檢驗比例及比例差值的常用方法。 詳細講解Z檢驗（對比例進行檢驗）、卡方檢驗（χ²檢驗，包括擬閤優度檢驗、獨立性檢驗、同質性檢驗）在比例數據分析中的應用。 闡述四格錶資料的卡方檢驗和Fisher精確檢驗的應用場景。 第十章：相關與迴歸分析 深入介紹變量之間的相關性分析，包括 Pearson 積矩相關係數（適用於連續變量）、Spearman 等級相關係數（適用於等級變量或非正態分布變量）的計算與檢驗。 係統講解綫性迴歸分析，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，講解迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、判定係數（R²）的意義。 介紹迴歸模型診斷的基本方法，以評估模型的擬閤優度。 闡述相關與因果的區彆。 第三部分：醫學統計學高級應用與專題 本部分將拓展到更廣泛的統計學應用領域，並探討一些醫學統計學中的重要專題。 第十一章：方差分析（續） 進一步深入介紹方差分析，包括雙因素方差分析及交互作用的檢驗。 講解方差分析的非參數檢驗方法，如 Kruskal-Wallis 檢驗。 介紹多重比較方法（如 LSD, Bonferroni, Tukey等），用於在多組均數檢驗中找齣具體存在差異的組彆。 第十二章：生存分析 介紹生存分析的基本概念，如生存函數、風險函數、中位生存期。 講解Kaplan-Meier生存麯綫的繪製與解讀。 介紹Log-rank檢驗用於比較兩組或多組生存麯綫的差異。 初步介紹Cox比例風險迴歸模型，用於分析影響生存期的多因素。 第十三章：醫學統計軟件的應用基礎（概述） 本章不具體介紹某個特定軟件的操作，而是側重於講解在醫學統計分析中，如何根據研究設計和數據類型選擇閤適的統計軟件。 簡述主流統計軟件（如 SPSS, R, SAS, Stata 等）的功能特點和優勢。 強調理解統計原理是軟件應用的前提，軟件隻是工具。 第十四章：醫學研究中的常見偏倚與控製 深入探討醫學研究中常見的偏倚類型，如選擇偏倚、信息偏倚（測量偏倚、迴憶偏倚）、混雜偏倚等。 介紹針對這些偏倚的識彆、評估和控製方法，包括研究設計階段的考慮（如隨機化、盲法、配對）和數據分析階段的調整（如分層、多因素分析）。 第十五章：醫學統計報告的書寫規範 指導讀者如何規範地撰寫醫學統計學部分的報告，包括如何清晰地描述研究設計、樣本特徵、統計方法、結果呈現（圖錶、統計量）以及結論的討論。 強調統計結果與臨床意義相結閤的重要性。 介紹醫學期刊對統計方法報告的常見要求。 本書內容豐富，覆蓋瞭醫學統計學從基礎到進階的各項關鍵知識點，旨在幫助讀者建立紮實的統計學理論基礎，掌握實用的統計分析技能，從而在醫學研究和臨床實踐中做齣更科學、更嚴謹的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是它的“實戰”導嚮，充滿瞭動手操作的機會。我之前看過一些理論性很強的統計學書籍，雖然內容很全，但總覺得與實際應用有些脫節，看的時候覺得懂瞭，但真要自己上手操作時就懵瞭。這本書恰恰彌補瞭這一點，它把每一個重要的統計概念，都落到瞭實處的計算機操作上。當你學習瞭某個統計方法，書裏緊接著就會告訴你如何運用Excel、SPSS等工具來實現，並且操作步驟寫得非常細緻，就像跟著一位經驗豐富的老師在旁邊指導你一樣，每一個點擊、每一個輸入都清晰明瞭。而且，它所選用的案例都非常貼近我們醫學領域的實際情況，比如對臨床試驗數據的分析，對流行病學調查結果的處理等等，這些案例不僅讓我們學會瞭如何處理數據，更重要的是，它讓我們理解瞭不同統計方法在實際研究中的應用邏輯和意義。我記得學到迴歸分析的時候，書中通過一個具體的案例，詳細展示瞭如何分析影響疾病發生率的各種因素，並預測其趨勢，這讓我對統計學在疾病預防和控製方麵的作用有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我留下的最深刻印象，是它那種“潤物細無聲”的教學方式。我之前接觸過不少統計學教材，很多都像一本本冷冰冰的說明書，乾巴巴地羅列公式和定理，看得我雲裏霧裏，望而卻步。但這本書不一樣，它好像真的走進我們這些醫學統計學小白的心裏，理解我們的睏惑。它不是一開始就丟給你一堆專業術語，而是循序漸進，從最基礎的概念講起，而且每一章的引入都設計得非常巧妙。比如，在講到描述性統計的時候，它會先給你一個實際的醫學研究場景，讓你看到為什麼需要描述性統計，需要解決什麼樣的問題，然後纔慢慢引齣均數、標準差、中位數這些工具。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我覺得統計學不再是遙不可及的理論，而是解決實際醫學研究問題的有力武器。而且，書中的圖錶運用也非常到位，不是為瞭圖而圖，每一張圖都清晰地闡述瞭某個統計概念或分析結果，讓我這種視覺型學習者受益匪淺。我記得有一次，我對著一個復雜的公式研究瞭半天都沒明白，但看到書裏一個簡單的流程圖，一下子就豁然開朗瞭。這種將抽象概念具象化的能力，真的是這本書的一大亮點。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在實操性方麵做得相當齣色，讓我感覺自己真的在跟著一步步地“做”醫學統計，而不是僅僅“讀”醫學統計。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是將每一個重要的統計方法都與具體的計算機操作緊密結閤。當你學到某個概念時，下一秒你就能跟著書上的步驟，在實際的軟件界麵裏進行操作，比如數據錄入、變量定義、結果輸齣等等。這些操作指導非常詳細，從點擊哪個按鈕，到輸入什麼參數，都寫得清清楚楚，就像有一個經驗豐富的老師在你身邊手把手地教你。而且，書中的案例都非常貼近我們醫學學習和研究的實際，不是那些抽象的、脫離實際的數據。比如，關於臨床試驗數據分析的案例，關於流行病學調查數據處理的案例，這些都是我們將來可能會接觸到的，所以學起來更有針對性，也更有動力。通過這些案例，我不僅學會瞭如何使用統計軟件來執行分析，更重要的是，我開始理解瞭不同統計方法在不同研究場景下的應用邏輯和注意事項。這種“學以緻用”的感覺，讓我對醫學統計學産生瞭前所未有的興趣和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是它的“落地”程度相當高，理論與實踐結閤得非常緊密。我之前接觸的統計學教材，很多時候都像是在背公式、背概念，感覺離實際應用有些距離。但這本書不一樣，它好像知道我們學統計學最終是為瞭做什麼，所以它把每一個重要的統計學概念，都巧妙地融入到瞭具體的計算機操作和案例分析中。從數據錄入、清理，到各種統計分析方法的執行，再到結果的解讀，它都提供瞭詳細的操作指南。我尤其喜歡它在引入新知識點時，總是會先給你一個實際的醫學研究場景，讓你明白這個知識點是用來解決什麼問題的，然後再告訴你如何運用統計學和計算機工具來解決它。這種“問題驅動”的學習方式，讓我感覺學習過程更有目的性，也更有趣。而且，它所提供的案例都非常貼近我們醫學學習的實際，讓我覺得學到的知識可以直接應用到未來的學習和研究中。例如，在講到假設檢驗時，它會通過一個具體的臨床試驗案例，一步步地演示如何進行檢驗，如何解讀P值，這讓我對假設檢驗的理解更加深刻，也更加自信。

評分☆☆☆☆☆

從內容編排的邏輯性和深度來看，這本書的層次感非常分明，循序漸進，適閤不同基礎的讀者。它不會一開始就設置太高的門檻，而是從最基礎的概率論和統計推斷的原理開始講起，但又不至於過於枯燥。它巧妙地將理論知識融入到案例分析中，讓你在解決實際問題的過程中，不知不覺地掌握瞭統計學的精髓。我尤其欣賞它對一些核心統計概念的解釋，比如假設檢驗、置信區間等，它會從多個角度去闡述，並輔以圖示和通俗的語言，確保讀者能夠真正理解其背後的邏輯，而不是死記硬背。而且，書中並沒有迴避一些相對復雜的統計方法，比如迴歸分析、方差分析等，但它在介紹這些內容時，會先讓你理解其適用的場景和基本原理，然後再告訴你如何通過軟件來進行操作。這種“先理解，後操作”的方式，讓我覺得學習過程更加紮實，而不是停留在“會點幾下鼠標”的錶麵。它讓我明白，統計學不僅僅是工具的使用，更是對數據背後規律的洞察。

評分☆☆☆☆☆

很好很實用，學習需要。

評分☆☆☆☆☆

收到還沒仔細看呢，希望能幫我大忙~

評分☆☆☆☆☆

，用於檢驗樣F本序列的隨機性

評分☆☆☆☆☆

15.Nonparametric

評分☆☆☆☆☆

、

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計學》期末模擬考試題S(四)

評分☆☆☆☆☆

三、思考練習參f

評分☆☆☆☆☆

：增加變量

評分☆☆☆☆☆

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