具体描述
内容简介
高祖新主编的《医药数理统计方法(供药学类专业用第6版全国高等学校药学类专业第八轮规划教材)》作为国家卫生和计划生育委员会“十三五”规划教材、全国高等学校药学类专业第八轮规划教材，其编著修订本着“夯实数理统计基础、突出药学应用背景、强化统计软件技能、提升自主学习能力”的编写指导原则，在保持第4、5版特色和优势的基础上，进一步突出了统计知识的系统性、医药专业应用的针对性、统计软件操作的实用性、学生自主学习的可行性和统计教学的便利性，强化了学生统计应用创新意识与实践能力的培养，体现以学生为中心的教材编写理念，全面促进学生的统计应用能力和科学素养的提高。本书教材内容涵盖统计数据处理与图表呈现；简明系统的概率论基础、数理统计基本原理、基本概念和基本知识；常用统计推断和统计分析方法；国际著名的统计专业软件SPSS的实际操作应用等。编写内容系统全面，概念阐述清晰，用例典型实用，写作力求简明流畅，通俗易懂。本次教材编写着力体现医药数理统计的现代教育理念，其教学内容*加符合药学人才培养目标的要求，切合目前的教学实际，结构体系也更为合理完善。
目录
绪论一、统计学的发展历史
二、统计常用软件简介
第一章 数据的描述和整理
第一节 数据的类型和整理
一、数据的分类
二、数据的统计整理和图示
第二节 数据分布特征的统计描述
一、数据分布集中趋势的描述统计量
二、数据分布离散程度的描述统计量
三、数据分布形状的描述统计量
第三节 数据的直观描述：统计图表
一、统计图
二、统计表
综合练习一
第二章 随机事件与概率
第一节 随机事件及其概率
一、随机试验和随机事件
二、事件之间的关系及运算
三、事件的概率
第二节 概率的性质及运算法则
一、概率的加法定理
二、条件概率和乘法定理
三、事件的独立性
第三节 全概率公式与逆概率公式
一、全概率公式
二、逆概率公式(贝叶斯公式)
综合练习二
第三章 随机变量及其分布
第一节 随机变量及其概率分布
一、离散型随机变量的分布
二、随机变量的分布函数
三、连续型随机变量的分布
第二节 随机变量的数字特征
一、数学期望
二、方差与标准差
三、矩
第三节 常用离散型随机变量分布
一、二项分布
二、泊松分布
三、超几何分布
第四节 常用连续型随机变量分布
一、正态分布
二、指数分布
第五节 随机变量函数的分布
一、离散型随机变量函数的分布
二、连续型随机变量函数的分布
第六节 随机向量
一、二维随机向量及其分布
二、随机变量的独立性
三、协方差和相关系数
第七节 中心极限定理
一、大数定律
二、中心极限定理
综合练习三
第四章 抽样分布
第一节 数理统计基本概念
一、总体与样本
二、统计量
第二节 抽样分布
一、样本均值的分布
二、x2分布
三、t分布
四、F分布
综合练习四
第五章 参数估计
第一节 参数的点估计
一、矩估计法
二、最大似然估计法
三、估计量的判别标准
第二节 正态总体参数的区间估计
一、区间估计的概念
二、正态总体均值的区间估计
三、正态总体方差的区间估计
第三节 二项分布和泊松分布参数的区间估计
一、大样本正态近似法
二、小样本精确估计法
综合练习五
第六章 参数假设检验
第一节 假设检验概论
一、假设检验问题
二、假设检验的基本原理
三、假设检验的一般步骤
四、假设检验的两类错误
第二节 单个正态总体参数的假设检验
一、方差已知时正态总体均值的u检验
二、方差未知时正态总体均值的t检验
三、配对比较总体均值的t检验
四、正态总体方差的x2检验
第三节 两个正态总体参数的假设检验
一、两个总体方差比较的F检验
二、两个总体均值的比较检验
第四节 非正态总体参数的假设检验
一、总体均值的假设检验
二、总体率的假设检验
综合练习六
第七章 非参数假设检验
第一节 x2拟合优度检验
一、x2拟合优度检验的思想与步骤
二、x2拟合优度检验的应用举例
第二节 列联表的x2检验
一、列联表的x2独立性检验
二、总体率比较的列联表x2检验
第三节 秩和检验
一、配对比较的符号秩和检验
二、两总体比较的秩和检验
三、多个总体比较的秩和检验
综合练习七
第八章 方差分析
第一节 单因素方差分析
一、方差分析的原理和方法
二、方差分析的步骤与实例
第二节 多重比较
一、Tukey法
二、Scbeffe法
第三节 两因素方差分析
一、无重复试验的两因素方差分析
二、有重复试验的两因素方差分析
综合练习八
第九章 相关分析与回归分析
第一节 相关分析
一、散点图
二、相关关系与样本相关系数
三、Speaman相关分析
第二节 一元线性回归分析
一、一元线性回归的统计模型
二、一元线性回归方程的建立
三、一元线性回归方程的显著性检验
四、用回归方程进行预测和控制
五、一元拟线性回归分析
第三节 多元线性回归分析
一、多元线性回归方程的建立
二、多元线性回归方程的显著性检验
三、多元线性回归分析的SPSS软件应用
综合练习九
第十章 试验设计
第一节 试验设计概论
一、试验设计概念
二、试验设计的基本原则
三、常用试验设计方法
第二节 正交试验设计
一、正交表
二、正交设计的直观分析法
三、考虑交互作用的正交设计
四、正交设计的方差分析法
第三节 均匀试验设计
一、均匀设计表和均匀设计
二、均匀设计试验结果分析
三、均匀设计应用举例
综合练习十
参考文献
综合练习参考答案
附录常用统计表
附表1 二项分布表
附表2 泊松分布表
附表3 标准正态分布表
附表4 标准正态分布双侧临界值表
附表5 x2分布表
附表6 f分布表
附表7 F分布表
附表8 二项分布参数p的置信区间表
附表9 泊松分布参数λ的置信区间表
附表10 ψ=2arcsin根号p数值表
附表11 配对比较符号秩和检验用T界值表
附表12 两总体比较秩和检验用T界值表
附表13 三总体比较秩和检验用H界值表
附表14 多重比较中的q表
附表15 多重比较中的S表
附表16 检验相关系数p=0的临界值表
附表17 等级相关系数的临界值表
附表18 正交表
附表19 均匀设计表与使用表
中英文对照索引
前言/序言
用户评价
这本书《医药数理统计方法（第6版）》给我留下了非常深刻的印象，它最大的特点就是“实战性”。作者并没有堆砌枯燥的数学理论，而是把统计学知识巧妙地融入到药学研究的实际场景中。比如，在讲解“离散型概率分布”时，书中用了很多关于疾病发生率、药物不良反应发生次数的例子，让我们理解二项分布、泊松分布等在这些场景下的应用。这比单纯的数学定义要更容易理解和记忆。我尤其喜欢关于“卡方检验”的章节，它在比较两组或多组分类变量之间是否存在显著差异时非常有用。书中通过分析不同治疗组的疗效（有效/无效）、患者的性别与某种疾病的相关性等例子，让我们清晰地掌握了卡方检验的应用。同时，作者还提醒了卡方检验的使用条件，比如样本量不能太小，以及如何处理2x2列联表中的期望频数过小的情况。这体现了书的严谨性。书中关于“置信区间”的讲解也让我印象深刻。它不仅仅是告诉我们如何计算置信区间，更重要的是解释了置信区间的意义——它代表了我们对总体参数取值范围的估计的把握程度。这对于解读临床试验结果，比如药物的疗效范围，非常重要。此外，书中还涉及了一些关于“主观概率”和“贝叶斯统计”的初步介绍，这让我看到了统计学在处理不确定性和主观信息方面的潜力，尽管这部分内容相对深入，但作者的讲解还是比较易懂的。这本书让我觉得，统计学不仅仅是工具，更是一种思维方式，一种严谨地处理信息和做出决策的方式。
评分《医药数理统计方法（第6版）》这本书，给我的感觉是“学以致用”的典范。作者非常注重将数理统计方法与药学研究的实际需求相结合，让学习者能够立刻看到统计学的价值。例如，在介绍“正态分布”时，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是通过分析药物的生理效应、药代动力学参数等在人群中的分布，让我们理解正态分布的广泛适用性。我印象深刻的是，书中关于“样本容量的确定”的章节，它详细介绍了如何根据研究目的、预期效应大小、统计检验的功效等因素来计算所需的样本量。这让我明白了，为什么在设计临床试验时，样本量是一个至关重要的决定因素，它直接影响到研究结果的可靠性和统计效能。书中关于“卡方检验”的讲解也十分详细，它不仅介绍了基本的卡方检验，还延伸到了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，并通过分析药物不良反应的发生率、患者的基因型与疾病风险等案例，让我们掌握了其在分类数据分析中的广泛应用。作者还特别提醒了卡方检验的注意事项，比如样本量限制和期望频数问题。此外，这本书还对“相关与回归”进行了深入的讲解，包括简单线性回归、多元线性回归，以及如何评估回归模型的拟合优度。这让我能够量化药物剂量与疗效之间的关系，甚至预测特定条件下药物的反应。总而言之，这本书让我觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种解决实际问题的强大工具，而这本书正是掌握这个工具的密钥。
评分我拿到这本《医药数理统计方法（第6版）》的时候，本来以为会是一本充斥着冷冰冰公式的枯燥读物，但事实证明，我完全错了。这本书最大的特点就是它的“医药导向性”，它将统计学的原理与我们药学研究的具体问题相结合，让学习过程变得生动有趣。举个例子，在讲解“相关与回归”时，书中并没有仅仅停留在计算相关系数和拟合回归直线上，而是深入分析了药物的化学结构与生物活性之间的关系，或者药物的吸收、分布、代谢、排泄（ADME）参数与药物疗效之间的关联。这些分析，对于新药的开发和优化具有极其重要的指导意义。我还记得书中有一个关于药物警戒性监测的章节，详细介绍了如何利用统计学方法来发现潜在的药物不良反应。比如，如何使用卡方检验或Fisher精确检验来比较不同药物组的不良反应发生率，以及如何应用时序分析来检测药物不良反应信号的突然出现。这让我深刻认识到，统计学在保障患者用药安全方面扮演着不可或缺的角色。书中对于“试验设计”的论述也十分详尽，从随机对照试验（RCT）到观察性研究，再到队列研究和病例对照研究，作者都给出了清晰的定义、优缺点分析以及在药学研究中的具体应用场景。这让我明白了，不同的研究问题需要不同的研究设计，而合理的研究设计是获得可靠研究结果的前提。这本书还介绍了统计学在药物质量控制中的应用，比如如何利用控制图来监控生产过程的稳定性，以及如何进行样本检验来评估药品的质量合格率。总而言之，这本书让我看到了统计学在医药领域的方方面面，它不仅仅是理论，更是实践。
评分这本《医药数理统计方法（第6版/本科药学/配增值）》真是让我大开眼界！当初选这本书，纯粹是因为它在本科药学领域的口碑响亮，加上“增值”两个字，总觉得能学到更多超出课本的知识。翻开书的第一感觉就是，内容真的很扎实。它没有像一些教材那样，上来就堆砌一堆理论公式，而是从药学研究的实际出发，讲解数理统计方法的应用。比如，在描述统计部分，作者并没有仅仅罗列均值、中位数、标准差这些基本概念，而是结合了药物疗效的临床试验数据、药物剂量的变异性分析等药学研究中常见的场景，让我们理解这些统计量在实际工作中的意义。让我印象深刻的是，书中对抽样方法和抽样误差的讲解，清晰地阐述了不同抽样方式（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）在制药研发、流行病学调查中的适用性，以及如何量化和控制抽样误差对研究结果的影响。特别是关于样本量确定的部分，作者给出了详细的计算公式和指导原则，并提供了多种场景下的案例分析，让我明白了为什么在设计临床试验时，样本量的大小至关重要，它直接关系到研究的统计效能和结论的可靠性。我还学到了如何利用参数估计的方法，根据样本数据来推断总体的某些特征，比如估计某种药物的平均疗效区间，这对于药物的审批和推广非常有价值。书中还提到了无母数统计方法，这对于处理不符合正态分布假设的数据非常实用，在生物等效性试验、药物警戒性研究等领域有广泛应用。总而言之，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的药学统计学导师，用清晰的语言和丰富的案例，带领我们一步步走进数理统计的殿堂，并将其灵活应用于医药研究的各个环节。
评分《医药数理统计方法（第6版）》这本书，给我的感觉就像一位经验丰富的药学统计学家，用最清晰、最实用的语言，带领我一步步走进统计学的世界。它最大的优点在于，始终围绕着“药学”这个核心，将抽象的统计学概念转化为具体的研究问题和解决方法。例如，在介绍“参数估计”时，书中详细讲解了点估计和区间估计，并通过计算药物平均溶出度、药物半衰期等例子，让我们理解如何用样本数据来推断总体的这些关键指标。我印象特别深刻的是，书中关于“样本量计算”的部分，作者给出了多种场景下的详细计算公式和步骤，并强调了样本量对研究结果的准确性和可靠性的影响。这让我明白了，为什么在设计临床试验时，样本量是需要精心考虑的关键因素。书中对“假设检验”的讲解也十分透彻，不仅仅是介绍各种检验方法，更重要的是强调了检验的逻辑和步骤：建立假设、选择检验统计量、确定检验区域、计算检验统计量并做出结论。我还记得书中有一个关于药物疗效的案例，通过t检验来判断新药是否比安慰剂有效，作者对P值的解释和对两类错误的区分讲解得非常到位，让我避免了对P值产生误解。这本书还触及了“方差分析”的多个应用，比如在一项比较不同生产工艺对药物稳定性的影响的实验中，如何利用单因素方差分析来评估不同工艺之间的差异。这让我看到了方差分析在质量控制和工艺优化中的重要性。总而言之，这本书让我觉得，统计学是药学研究中不可或缺的“语言”，而这本书正是学习这门语言的绝佳教材。
评分当我翻开这本《医药数理统计方法（第6版）》时，我最期待的就是它能真正教会我如何在药学研究中运用统计学，而不是仅仅背诵公式。这本书完全满足了我的期望。它在讲解统计学理论时，总是会穿插大量的药学案例，让抽象的概念变得生动形象。我非常喜欢关于“回归分析”的章节，它不仅仅介绍了线性回归，还延伸到了非线性回归和多元回归。通过分析药物剂量与体内浓度之间的关系，或者患者的年龄、体重与药物疗效之间的关系，让我看到了回归分析在建立模型、预测结果方面的强大能力。书中关于“泊松分布”的讲解也让我受益匪浅，它被广泛用于描述单位时间内发生的不良事件数量、细菌菌落数等，这在药物研发和质量控制中都有着重要的应用。我还记得书中有一个关于“统计图表”的章节，详细介绍了各种图表的制作和解读方法，比如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等。这些可视化工具，不仅能清晰地展示数据，还能帮助我们发现数据中的规律和异常。作者还强调了选择合适的图表类型的重要性，以及如何避免图表误导。此外，这本书还对“蒙特卡洛模拟”进行了初步的介绍，这是一种强大的计算方法，在处理复杂统计模型和概率问题时非常有价值，虽然这部分内容相对高级，但作者的讲解还是比较容易理解的。这本书让我觉得，统计学是一门既有深度又有广度的学科，而这本书正是我们深入探索的起点。
评分不得不说，《医药数理统计方法（第6版）》这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一个循循善诱的老师。它在讲解统计学知识时，总是能站在我们本科药学学生的角度，考虑到我们可能缺乏深厚的数学背景，因此，它在公式推导上相对简洁，但更注重概念的清晰阐释和实际应用。我尤其喜欢书中关于“随机化”和“盲法”的章节，这在药物临床试验设计中是至关重要的原则，作者通过生动的例子，解释了为什么需要随机化分组来消除偏倚，以及盲法的不同类型（单盲、双盲、三盲）如何保护研究的客观性。这让我对如何设计一个严谨、可靠的临床试验有了更深刻的认识。书中在介绍统计模型时，也用了大量的图表和示意图，比如箱线图（box plot）来展示数据的分布和离散程度，散点图（scatter plot）来揭示变量间的相关性，这些直观的图形化展示，极大地降低了理解难度。我记得在学习生存分析时，书中用Kaplan-Meier曲线清晰地展示了不同治疗组患者的生存时间分布，以及Log-rank检验如何比较这些生存曲线的差异。这对于研究慢性疾病的治疗效果、预测患者预后具有非常重要的意义。此外，这本书还触及了医学统计中一些更高级的主题，例如时间序列分析，这在分析药物销售数据、流行病传播趋势等方面很有用。还有对医学影像数据和基因组学数据的统计分析方法也有所涉及，这让我看到了统计学在现代医药研究中不断拓展的应用领域。这本书真的让我觉得，统计学是一门与时俱进的学科，而这本书正是我们打开这扇门的关键。
评分我一直觉得，学统计学最怕的就是纸上谈兵，而《医药数理统计方法（第6版）》这本书，则完美地解决了这个问题。它最大的亮点在于，将那些原本枯燥乏味的统计理论，与我们药学研究的实际工作紧密地结合起来。例如，在讲解假设检验时，书中并没有停留在“零假设”、“备择假设”这些抽象的概念上，而是通过大量的药学案例，让我们理解如何运用假设检验来判断新药的疗效是否优于安慰剂，或者不同给药方案的疗效是否存在显著差异。我记得书中有一个关于抗生素疗效的案例，详细展示了如何进行t检验，如何解读P值，以及如何避免犯第一类错误和第二类错误。这让我深刻理解了统计学在科学决策中的重要性。此外，书中对于方差分析（ANOVA）的讲解也极其精彩。它不仅介绍了单因素方差分析，还深入探讨了双因素、多因素方差分析，以及方差分析的扩展——协方差分析（ANCOVA）。通过对药物剂量、患者年龄、性别等多个因素对药物疗效影响的分析，让我看到了多变量分析的强大威力。书中还特别提到了如何进行多重比较，以及如何校正多重比较带来的假阳性率，这在药物疗效的多个指标评估中尤为重要。这本书还为我们提供了回归分析的详细指导，包括简单线性回归、多元线性回归，以及逻辑回归。这些方法在预测药物疗效、识别疾病风险因素、建立药物动力学模型等方面都有着不可估量的价值。通过学习回归模型，我能够量化药物剂量与疗效之间的关系，甚至预测特定人群的药物反应。这本书真的让我觉得，统计学不再是遥不可及的数学游戏，而是解决实际医药问题的有力工具。
评分我对这本《医药数理统计方法（第6版）》的评价是：它是一个非常“接地气”的统计学入门读物。作者深知本科药学学生的背景，所以在讲解统计学知识时，尽量避免过于深奥的数学推导，而是侧重于概念的理解和实际的应用。我特别喜欢书中关于“置信区间”的讲解，它不仅仅是介绍如何计算，更重要的是解释了置信区间的含义，以及它在解读药物疗效、估计药物安全参数时所起到的作用。这让我对统计推断有了更深刻的认识。书中关于“假设检验”的讲解也让我印象深刻，作者通过大量的药学案例，如比较两种药物的疗效、分析某项干预措施对患者健康的影响等，让我们清晰地掌握了假设检验的逻辑和步骤。我记得书中有一个关于“t检验”的案例，作者详细地演示了如何进行单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验，并强调了每种检验的应用场景。此外，这本书还对“方差分析”进行了全面的介绍，包括单因素方差分析、双因素方差分析，以及多重比较的方法。这让我能够理解如何分析多个因素对药物疗效的影响，以及如何科学地进行组间比较。我还注意到，书中触及了一些关于“生存分析”和“ROC曲线分析”的内容，这些都是在现代药学研究中非常重要的统计工具，虽然内容不算太深入，但已经足够引起我的兴趣，并为我进一步学习打下了基础。总而言之，这本书让我觉得，学习统计学并不难，关键在于找到一本好的教材，而这本书无疑就是这样一本。
评分说实话，我当初选择《医药数理统计方法（第6版）》这本书，很大程度上是被它的“本科药学”定位所吸引。我担心一些统计学书籍过于理论化，脱离实际，而这本书恰恰弥补了我的担忧。它在讲解每一个统计概念时，都会立刻联系到药学研究的实际案例，让我能够立刻理解这个概念的意义和价值。我最喜欢的部分之一是关于“多重比较”的讲解。在进行多组药物疗效比较时，如果不进行多重比较的校正，很容易导致假阳性结果。书中详细介绍了Bonferroni校正、Tukey's HSD、Dunnett's test等多种方法，并给出了它们在不同情况下的适用性。这让我明白了，进行严谨的统计推断，需要考虑这些细节。另一个让我受益匪浅的章节是关于“生存分析”。在研究慢性疾病的治疗效果时，生存时间是一个非常重要的指标。书中详细讲解了Kaplan-Meier法估算生存函数，以及Cox比例风险模型来分析影响生存时间的因素。这对于理解药物的长期疗效和预后判断非常有帮助。此外，这本书还涉及了一些关于“生物统计学”的专题，比如如何设计和分析生物等效性试验，这对于仿制药的研发和审批至关重要。书中对这些试验的统计学要求、计算方法和结果解释都进行了详细说明。我还注意到，书中提到了如何利用统计学方法来进行“荟萃分析”（Meta-analysis），这是一种整合多项独立研究结果的强大方法，对于形成更有说服力的证据具有重要作用。这本书真的让我觉得，统计学是连接基础研究和临床应用的重要桥梁。
评分医药数理统计方法（第6版/本科药学/配增值）
评分书的质量好，送货速度快
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