高級醫學統計學/全國高等醫藥院校規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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萬崇華，羅傢洪 編

圖書標籤:

• 醫學統計學
• 生物統計學
• 統計學
• 高等教育
• 醫藥教材
• 醫學研究
• 數據分析
• 流行病學
• 臨床研究
• 規劃教材

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030397546

版次：1

商品編碼：11456995

包裝：精裝

叢書名： 全國高等醫藥院校規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

用紙：膠版紙

頁數：520

字數：765000

正文語種：中文

內容簡介

　　《高級醫學統計學/全國高等醫藥院校規劃教材》主要定位於醫學類研究生（碩士/博士）及統計或對統計要求高的本科專業（如衛生統計/生物統計/生物信息專業）參考書。內容主要涵蓋多元統計分析和一些專題統計。可以作為"多元統計分析"、"高級醫學統計方法"、"現場調查研究分析方法"等課程的教材或輔導書。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 緒論 Introduction
1．1 多元統計學概況 Overview of Multivariate Statistics
1．2 多元統計方法分類與選擇 Classification and Selection of Multivariate Analysis
1．3多元數據描述Description of Multivariate Data
1．4專題統計概述Outlines of Specific Statistical Methods
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Readings
第2章 多變量方差分析 Multivariate Analysis of Variance
2．1 多變量方差分析概況 Overview of Multivariate Analysis of Variance
2．2單樣本多變量方差分析 One Sample Multivariate Analysis of Variance
2．3 單因素多變量方差分析 One—way Multivariate Analysis of Variance
2．4 多因素多變量方差分析 Multi．factor Multivariate Analysis of Variance
2．5 含協變量的多變量方差分析 Multivariate Analysis of Variance with Covariates
2．6 實例分析 Examples Analysis
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Readings
第3章 多重綫性迴歸分析進階 Advanced Multiple Linear Regression Analysis
3．1 多重綫性迴歸迴顧 Review of Multiple Linear Regression
3．2 加權最小二乘法一一方差不齊的處理 Weighted Least Squares—Treatment forHeterogeneity of Variance
3．3 嶺迴歸一一共綫性的處理 Ridge Regression．Treatment for Collinearity
3．4 最優尺度迴歸一一分類變量的數值化 Optimal Scaling Regression．Quantifying Category Variables
3．5 兩階段最小二乘迴歸一一因果模型構建 Two—stage Least Squares Regression—Construction of Causal Model
3．6 實例分析 Examples Analysis
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Readings
第4章 Logistic迴歸分析進階 Advanced Logistic Regression
4．1 Logistic迴歸迴顧 Logistic Regression Review
4．2 Logistic迴歸診斷 Logistic Regression Diagnosis
4．3 無序多分類Logistic迴歸 Muhinomial Logistic Regression
4．4 有序多分類Logistic迴歸 Ordinal Logistic Regression
4．5 條件Logistic迴歸 Conditional Logistic Regression
4．6 實例分析 Examples Analysis
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Readings
第5章 主成份分析與因子分析 Principal Component Analysis and Factor Analys
5．1 主成份分析Principal Component Analysis
5．2 因子分析 Factor Analysis
5．3 主成份分析與因子分析的關係 The Relationship betwcen Principal ComponcntAnalysis and Factor Analysis
5．4 實例分析 Examples Analysis
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Rcadings
第6章 聚類分析 Cluster Analysis
6．1 聚類分析概況 Overview of Clustcr Analysis
6．2 係統聚類法 Hierarchical C1ustcring Mcthod
6．3 快速聚類法 Faster C1ustcring
6。4其他聚類方法 Other C1ustcring Mcthods
6．5 聚類方法的選擇 Sections of C1ustering Mcthods
6。6 聚類分析注意事項 Some Notcs of Cluster Analysis
6．7 實例分析 Examples Analysis
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Readings
第7章 判彆分析 Discriminant Analysis
7．1 判彆分析概況 OvervicW of DiSCriminant Analysis
7．2距離判彆分析Distance Discriminant Analysis
7．3 Fisher判彆分析 Fisher Discriminant Analysis
7．4 Bayes少0另0分析 Bayes DiSCriminant Analysis
7．5 分類資料判彆分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitativc Data（Bayes Formula Method）
7．6 逐步判彆分析 Stepwise Discriminant Analysis
7．7 聚類分析與判彆分析的關係 The RelationshiD betWccn Clustcr Analysis andDiscriminant Analysis
7．8 實例分析 Examples Analysis
思考練習 Exercises
延伸閱讀 Further Readings
第8章 典型相關分析 Canonical Correlation Analysis
8．1 典型相關分析概況 Overview of Canonical Con-elation Analysis
8．2 典型相關分析的統計思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analvsis
……
第9章 對應分析
第10章 多維尺度分析
第11章 結構方程模型
第12章 多水平模型
第13章 綫性混閤效應模型
第14章 對數綫性模型
第15章 廣義綫性模型
第16章 縱嚮（重復測量油料分析）
第17章 生存分析
第18章 Meta分析
第19章 多元分析的樣本含量估計
第20章 量錶測評常用統計方法
第21章 醫學中的特殊實驗設計及其分析
第22章 現場（市場）調查常用統計方法
附錄

精彩書摘

　　6．神經網絡分析
　　“人工神經網絡”（adicial neural nel．work，ANN）是在對人腦組織和運行機製的認識理解基礎上模擬其機構和智能行為的一種工程係統．人工神經網絡的研究中，有兩種隨機優化算法很常用，它們分彆是．nel。ropolis提齣的模擬退火算法（simtJlated annealing，SA）和Hol—land提齣的遺傳算法（genetic algorithm，CA）。
　　7．特殊的實驗設計與分析
　　（1）不完全區組設計（incomplete：block design）：不完全區組設計在現實中常常遇到．當處理的數目太大時，要將全部處理安排在一個區組內是有睏難的，因為區組的規模太大，就不能保證區組內的均勻性。由此，費希爾的閤作者F．耶茨提齣：將全部處理分成若乾組，每組形成一個區組，使區組的“體積”縮小以保證區組內的均勻性由於各個區組不包含全部處理。這種設計叫不完全區組設計。
　　（2）嵌套設計或分級設計（nested design）：實驗中涉及兩個或多個實驗因素，且依據專業知識可以認為各實驗因素對觀測指標的影響有主次之分，主要因素各水平下嵌套著次要因素，次要因素各水平下又嵌套著更次要的因素，這樣的實驗設計稱為嵌套設計．此類設計有兩種情形：第一種情形是，受試對象本身具有分組再分組的各種分組因素，處理（即最終的實驗條件）是各因素各水平的全麵組閤，且因素之間在專業上有主次之分（如年齡與性彆對心室射血時間的影響，性彆的影響大於年齡），第二種情形是，受試對象本身並非具有分組再分組的各種分組因素，處理不是各因素各水平的全麵組閤，而是各因素按其隸屬關係係統分組．且因素之間在專業上有主次之分（如研究不同代次不同傢庭成年男性的身高資料，不同傢庭之間的差彆大於同一個傢庭內部不同代次之間的差彆）。
　　（3）序貫設計（sequentil design）：序貫試驗是一種邊試驗邊統計的方法，按照觀察對象進入試驗的次序。每得到一例或一個階段的觀察結果就進行一次統計分析，一旦得齣拒絕0．的結論，就可停止試驗，否則，根據具體情況作齣繼續或停止試驗的決定。
　　序貫設計的分類：1975年，英國統計學專傢Peter Armitage．係統地描述瞭臨床試驗中不同類型的序貫設計．序貫設計按其開放與否，可分為開放性序貫設計和閉鎖性序貫設計；按其單雙嚮。可分為單嚮序貫設計和雙嚮序貫設計；按其分析資料的類型，可分為質反應型序貫設計（定性資料）和量反應型序貫設計（定量資料）。
　　序貫試驗設計的基本步驟：①規定試驗標準：試驗的靈敏度、有效及無效的水平、第一、第二類錯誤的概率0和B．②利用公式或工具繪齣序貫試驗圖，即試驗的邊界綫．③逐一將試驗結果在序貫圖上繪齣試驗綫．④根據試驗綫觸及不同邊界做齣結論，試驗綫觸及有效綫認為試驗有效，觸及無效綫認為試驗無效。
……

前言/序言

　　統計學是研究數據的收集、整理、分析、解釋和錶達的原理和方法的一門綜閤學科，目前已經形成許多分支學科。如生物統計學、社會統計學、醫學統計學等。《管子》中曾有過這樣的闡述“不明數欲單人事，如船之無櫓而欲行於人海也”。意思是說在不清楚相關數據的情況下．想做人事，無疑像沒有櫓的船航行於汪洋人海之中一樣。可見，古代先賢早已知道瞭統計的重要性．無論是“結繩記事”．還是土地丈量、國勢描述等無不體現著統計的存在。而如今什麼都能“數字化”的時代更是如此，統計“無處不在，無時不有”。我們每天看新聞、讀報紙會看到大量的統計數據。如全球到2020年將會有100億人口、道瓊斯指數又漲瞭30點、我國人均GDP比去年同期增長瞭7．7％，等等。
　　隨著計算機網絡的發展，人類在各個領域所涉獵的深度和廣度都已今非昔比，需要處理的問題韆頭萬緒．籌劃決策、科學管理等理論和方法備受矚目。這些理論和方法的基礎就在於正確地分析各種信息和數據，為充分閤理地利用各種資源提供科學依據。作為衛生信息處理與分析的理論和技藝的醫學統計學也就成為不可或缺的重要工具。其作用與地位與日俱增．先後被列為醫科院校本專科生和碩士甚至博士研究生的必修課程。對於醫學類研究生或對統計要求高的一些本科專業的學生而言，在學習瞭一些基本統計學知識和原理後，必須有一些高級統計學知識來幫助進行科學研究。為此，不少院校在研究生中紛紛開設瞭“多元統計分析…‘高級醫學統計學”等課程。為便於廣大科技工作者進一步學習統計學，我們集多年的教學經驗編著瞭這本《高級醫學統計學》。可作為醫學類研究生（碩士／博士）及統計或對統計要求高的本科專業（如衛生統計／生物統計／生物信息專業）參考書，也可以作為“多元統計分析…高級醫學統計方法”“現場調查研究分析方法”等課程的教材或輔導用書。
　　本書力圖體現以下特色：
　　1．兼顧專著與教材性質。本書具有一定的深度和廣度，知識性強，體現瞭認知與學術水平等專著的性質：同時也具備教材的特點，突齣“深入淺齣、循序漸進”，將案例式教學及參與式教學融入瞭本書中，是編著者多年來教學經驗的總結及教學改革的成果體現。
　　2．內容豐富．實用性強。本書主要介紹高級統計學知識，包含瞭常用的多元統計方法和統計模型，還介紹瞭一些實用的專題統計。各章均按目的要求、內容概要、實例分析、思考練習、延伸閱讀等安排。 目的要求指明瞭學習的方嚮和重點；內容概要則簡要地概括瞭應掌握的基本知識，尤其對一些易混淆的問題多以錶格的方式進行對比和歸納，以圖形的方式突齣直觀性：實例分析給齣分析思路、操作、結果、解釋並適當引申推廣，便於學生單一反三的學習：思考練習部分，給齣少量思考題和一定數量的應用分析題，供學生上機練習用，通過練習幫助學生掌握基本概念和方法。延伸閱讀給齣瞭大量被引用或相關的文獻，供學生進一步查閱和學習。
　　3．核心與特異模塊結閤。本書的編撰思路采用的是核心與特異模塊結閤的方式，核心模塊包括瞭常用的多元統計方法和常用統計模型如結構方程模型、多水平模型、廣義綫性模型等．特異模塊主要是一些專題統計，各高校結閤自己科研采用的一些特色高級統計方法．如量錶測評中的統計方法。
　　4。操作以菜單點菜式為主，並兼顧常用的統計軟件包。本書另一特色就是對實例分析同時使用瞭SPSS和SAS兩個軟件包，每個方法均以其中一個軟件的菜單操作為主，同時簡單介紹另一個軟件的不同之處。不能通過菜單實現的方法，也給齣瞭相應的程序（如SAS程序），讀者可以根據自己的喜好及自己已經具備的基礎來進行選擇。
　　本書編撰者是中、關兩國從事醫學統計工作多年的中青年學者，全部是統計學博士或高級職稱。本書既是其教學經驗的總結，也是其相關科研的反映。盡管如此，限於水平，不足之處敬請同行專傢讀者不吝賜教！
　　在本書編撰和齣版過程中，我國著名的統計學專傢方積乾教授、金水高教授、孫振球教授等給予瞭諸多的幫助指導。廣東醫學院江文富書記、鄭學寶院長、楊雲濱副院長．昆明醫科大學薑潤生校長、李燕副校長，東莞市石龍博愛醫院黃新萍以及本書的責任編輯給予瞭大力的支持和幫助。衛生部信息統計中心主任孟群教授和廣東醫學院副院長丁元林教授在百忙中審閱瞭全書並提齣瞭許多寶貴的修改意見。在此一並緻謝！
　　萬崇華 於廣東醫學院
　　羅傢洪 於昆明醫科大學
　　2013年02日

《醫學研究設計與數據分析寶典》 內容簡介 《醫學研究設計與數據分析寶典》是一本麵嚮醫學領域研究人員、臨床醫生、研究生以及對醫學數據分析感興趣的讀者的實用性指南。本書旨在係統性地梳理和講解醫學研究的整個流程，從研究問題的提齣、研究設計的選擇，到數據的收集、處理、清洗，再到統計分析方法的應用，最後落腳於研究結果的解釋與報告。全書力求理論與實踐相結閤，語言通俗易懂，示例豐富，為讀者提供一套完整的醫學研究方法學和數據分析解決方案。 核心內容概覽 第一部分：醫學研究設計基礎 本部分將深入淺齣地講解醫學研究設計的核心理念和基本原則。我們將從明確研究問題入手，引導讀者如何將臨床實踐中的疑問轉化為可研究的科學問題。隨後，我們將詳細介紹各類研究設計的優缺點及適用場景，包括： 觀察性研究： 橫斷麵研究： 介紹其設計思路、數據收集方法、優勢與局限，以及如何通過橫斷麵研究發現疾病的流行病學特徵和危險因素。 隊列研究： 詳細闡述前瞻性隊列和迴顧性隊列的設計要點，包括樣本量估算、隨訪策略、暴露與結局的定義，以及如何利用隊列研究探討病因和預測預後。 病例對照研究： 重點講解病例和對照的選取原則、匹配方法、偏倚的來源與控製，以及如何有效地識彆疾病的危險因素。 實驗性研究： 隨機對照試驗（RCT）： 詳細講解RCT的設計流程，包括隨機化方法、盲法技術、樣本量估算、乾預措施的實施與對照組的選擇，以及如何評估治療效果和藥物安全性。 其他實驗設計： 簡要介紹交叉設計、析因設計等，並說明其在特定研究場景下的應用。 非隨機對照研究： 探討在無法進行隨機分組時，如何設計和分析非隨機對照研究，並重點強調如何盡量減少選擇偏倚。 係統評價與Meta分析： 講解如何進行高質量的文獻檢索、納入與排除標準的製定、數據提取與質量評價，以及如何運用Meta分析整閤多項研究的結果，得齣更可靠的結論。 第二部分：醫學數據管理與預處理 高質量的數據是可靠研究結果的基礎。本部分將聚焦於醫學數據的全生命周期管理，從數據的産生到最終的分析。 數據收集方法： 介紹問捲調查、訪談、實驗室檢測、影像學檢查等多種數據收集方式，以及如何確保數據收集的準確性和一緻性。 數據庫的建立與管理： 講解如何設計閤理的數據庫結構，選擇閤適的數據庫軟件，以及進行數據錄入、校驗和存儲。 數據清洗與轉換： 重點講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據編碼、變量轉換和派生變量的創建，以使數據達到分析的要求。 數據可視化基礎： 介紹不同類型數據的可視化方法，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖等，以及如何利用可視化工具初步探索數據分布和潛在關係。 第三部分：醫學數據統計分析方法 本部分是本書的核心，將係統介紹醫學研究中常用的統計分析方法，並提供詳細的操作指南和案例分析。 描述性統計： 講解如何使用均值、中位數、標準差、四分位數、頻數、百分比等描述醫學數據的基本特徵，並介紹各種圖錶在描述性統計中的應用。 統計推斷基礎： 解釋概率、抽樣分布、置信區間和假設檢驗等基本概念，為後續的推斷性統計打下基礎。 參數檢驗： t檢驗： 講解單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立樣本t檢驗的設計與應用，以及如何解釋t檢驗結果。 方差分析（ANOVA）： 介紹單因素方差分析、多因素方差分析的設計與應用，以及如何進行多重比較。 非參數檢驗： 介紹Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，當數據不符閤參數檢驗的假設時如何進行分析。 分類變量的統計分析： 卡方檢驗： 講解卡方檢驗的原理、適用條件、計算方法，以及如何分析兩個分類變量之間的關聯性。 Fisher精確檢驗： 介紹在樣本量較小的情況下如何使用Fisher精確檢驗。 相對危險度（RR）與優勢比（OR）： 詳細講解RR和OR的計算、解釋及其在隊列研究和病例對照研究中的應用。 相關與迴歸分析： 相關分析： 介紹Pearson相關係數、Spearman相關係數，以及如何解釋相關強度和方嚮。 綫性迴歸： 講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的模型構建、參數估計、模型評估和結果解釋，以及如何控製混雜因素。 邏輯迴歸： 重點介紹邏輯迴歸在分析二分類結局變量時的應用，包括模型構建、 Odds比的計算與解釋，以及如何處理連續型和分類型預測變量。 生存分析： 詳細講解生存函數、Kaplan-Meier麯綫、Log-rank檢驗、Cox比例風險模型，以及如何分析影響生存時間的因素。 多重比較與校正： 介紹在進行多次假設檢驗時可能齣現的“多重比較問題”，以及Bonferroni校正、Holm校正等常用的校正方法。 抽樣方法與樣本量估算： 講解簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等常用抽樣方法，以及如何根據研究目標、統計功效和預期效應量來計算所需的樣本量。 第四部分：研究結果的解釋與報告 研究的價值體現在其結果的正確解釋和有效傳播。本部分將指導讀者如何將統計分析的結果轉化為有意義的醫學見解。 結果的解釋： 強調統計學顯著性與臨床意義的區彆，如何結閤研究設計和生物學背景來解釋統計結果，以及如何討論研究的局限性。 論文撰寫與報告： 介紹醫學研究論文的基本結構，如何清晰、準確地呈現研究設計、方法、結果和討論，以及如何撰寫摘要和參考文獻。 圖錶規範： 提供常用統計圖錶的製作規範和要求，確保圖錶清晰、準確地傳達信息。 臨床試驗報告標準： 簡要介紹CONSORT等國際通行的臨床試驗報告指南，以提高報告的透明度和可信度。 本書特色 內容全麵： 涵蓋醫學研究從設計到報告的完整流程，是一站式學習的寶庫。 案例導嚮： 大量醫學真實案例和模擬案例貫穿全書，使理論知識更具實踐價值。 方法係統： 循序漸進地介紹各類統計方法，並詳細解釋其適用條件和解釋要點。 易於理解： 避免使用過於專業的術語，采用通俗易懂的語言，降低學習門檻。 實用性強： 強調實際操作能力，幫助讀者解決實際研究中遇到的問題。 注重細節： 對數據處理、圖錶製作、結果解釋等細節環節給予充分關注。 適閤讀者 醫學院校各專業的研究生、博士生。 從事醫學科研的學者、研究人員。 臨床一綫醫生，希望提升研究能力。 對醫學統計學和數據分析感興趣的專業人士。 準備撰寫畢業論文或科研論文的學生。 《醫學研究設計與數據分析寶典》將成為您在醫學研究道路上不可或缺的得力助手，幫助您更科學、更嚴謹地開展研究，並最終取得有價值的學術成果。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完一本名為《高級醫學統計學/全國高等醫藥院校規劃教材》的書，整體感受非常深刻。首先，書的編排邏輯清晰，從基礎的統計概念講起，循序漸進地深入到更復雜的模型和分析方法。對於我這樣一個對醫學統計學涉獵不深但又希望能夠掌握一些進階技能的讀者來說，這種由淺入深的講解方式極大地降低瞭學習門檻。書中對於各種統計方法的原理、適用條件、以及在實際醫學研究中的應用案例都進行瞭詳盡的闡述，並且配以大量的圖錶和公式，使得抽象的概念變得生動形象。尤其讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於理論的介紹，而是花瞭大量的篇幅來討論如何選擇閤適的統計方法，以及如何解讀統計結果，這對於我們這些需要將統計知識應用於實際科研工作的人來說，無疑是至關重要的。書中的語言錶達也相當精準，雖然涉及到一些專業術語，但都輔以清晰的解釋，使得閱讀過程不會感到晦澀難懂。整體而言，這本書為我構建瞭一個紮實的醫學統計學知識體係，並且提供瞭很多實用的分析思路和方法，讓我覺得受益匪淺，為我今後的科研工作打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一本規劃教材，《高級醫學統計學》的編寫充分考慮到瞭醫學研究的實際需求，其內容設置既有深度又不失實用性。我特彆喜歡書中對統計推斷的討論，它不僅僅是羅列公式，而是深入剖析瞭統計推斷的哲學基礎和邏輯過程，幫助讀者理解統計結論的可靠性和局限性。在解讀醫學研究論文時，對統計方法的理解程度直接影響到我們對研究結果的判斷。這本書在這方麵提供瞭非常寶貴的指導，讓我們能夠更加批判性地審視文獻中的統計分析。此外，書中關於多重比較、分組設計、樣本量估算等實際操作層麵的講解也非常細緻，這對於科研項目的設計和執行具有直接的指導意義。我曾經在設計一項臨床試驗時，對於樣本量的計算一直感到睏惑，通過閱讀這本書，我不僅理解瞭各種計算公式背後的原理，還掌握瞭如何根據研究目的和現有資源選擇最閤適的計算方法。這種“授人以漁”的教學方式，讓這本書的價值遠遠超齣瞭僅僅提供信息本身。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《高級醫學統計學》的寫作風格非常獨特。它不像某些教材那樣枯燥乏味，而是充滿瞭學術的嚴謹性和探索的樂趣。作者在講解復雜的統計模型時，善於用通俗易懂的語言進行類比和解釋，使得原本抽象的概念變得具體化。例如，在講解貝葉斯統計時，作者並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從直觀的角度闡述瞭貝葉斯定理的邏輯，再逐步引導讀者進入到更深入的數學推導。這種循序漸進的學習路徑，極大地減輕瞭初學者的心理負擔。而且，書中還穿插瞭大量的曆史典故和科學趣聞，增加瞭閱讀的趣味性，也讓我們能夠更好地理解統計學發展的脈絡。此外，作者對於統計軟件的運用也提供瞭非常實用的技巧，包括如何編寫腳本、如何進行數據可視化等，這些都是現代醫學研究中必不可少的能力。總而言之，這本書不僅傳授瞭知識，更點燃瞭我對醫學統計學的熱情，讓我願意花費更多的時間去深入學習和探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度讓我驚嘆不已。它不僅僅是一本介紹統計學理論的書籍，更像是一本醫學統計學的“工具箱”。書中涵蓋瞭從基礎的假設檢驗、迴歸分析，到更高級的時間序列分析、生存分析，甚至是機器學習在醫學領域的應用，幾乎涵蓋瞭醫學研究中可能遇到的各種統計分析需求。讓我尤其欣賞的是，書中對各種方法的數學推導過程給齣瞭清晰的說明，雖然有些部分需要花費一些時間去理解，但這種嚴謹的態度正是專業教材所應有的。同時，作者還巧妙地結閤瞭SPSS、R等統計軟件的操作指南，將理論與實踐完美地結閤起來，使得讀者在學習理論的同時，能夠立即動手進行數據分析，驗證所學知識。書中的案例研究也非常有代錶性，涵蓋瞭流行病學、臨床試驗、基因組學等多個醫學研究領域，讓我能夠更好地理解不同方法在具體場景下的應用。對於希望在醫學統計領域有所建樹的讀者來說，這本書絕對是一本不可或缺的參考書，它能夠幫助我們掌握前沿的統計技術，提升數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於其對醫學統計學概念的深刻理解和在實踐中的靈活應用。它不僅僅是一本教材，更是一位經驗豐富的導師，帶領我們在復雜的醫學統計世界中 navigat. 讓我印象深刻的是，書中對研究設計與統計分析之間關係的強調。很多時候，我們隻關注如何進行統計分析，卻忽略瞭研究設計的重要性。這本書提醒我們，一個好的研究設計是獲得可靠統計結果的前提。書中對各種偏倚的識彆和控製，以及如何通過統計方法來糾正研究設計中的不足，都進行瞭詳細的闡述。這讓我意識到，統計學在醫學研究中的作用不僅僅是事後分析，更是貫穿於整個研究過程的。另外，書中對於如何撰寫統計分析章節的指導也非常有幫助，它教會我們如何清晰、準確地描述統計方法和結果，避免模棱兩可的錶述。對於正在撰寫論文或者科研報告的讀者來說，這本書無疑是一份寶貴的指南，能夠幫助我們提升學術寫作的規範性和嚴謹性。

評分☆☆☆☆☆

專業用書，正版。湊夠10個字瞭沒？

評分☆☆☆☆☆

發貨快，實用，不錯~

評分☆☆☆☆☆

對我來說有點難，但可以學通，努力理解吧。

評分☆☆☆☆☆

老婆最喜歡比什麼都重要

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