醫學統計方法及SPSS實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳卉，李鼕果，武文芳 等 編

圖書標籤:

• 醫學統計
• SPSS
• 統計學
• 生物統計
• 流行病學
• 數據分析
• 醫學研究
• 科研方法
• SPSS應用
• 統計軟件

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030494115

版次：1

商品編碼：11961031

包裝：平裝

叢書名： 提升綜閤素質麵嚮醫學生的生物信息類教材

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：334

字數：422000

正文語種：中文

內容簡介

　　《醫學統計方法及SPSS實現》根據醫學類高級專業人纔培養目標的要求以及醫學研究生學習和應用醫學統計學的現狀編寫而成，主要介紹瞭醫學統計方法及統計軟件包在醫學科研中的應用。
　　《醫學統計方法及SPSS實現》從醫學統計學的基本原理和方法入手，在詳細介紹瞭各種醫學科研中常用的統計學方法的基本思想、適用場閤以及應用條件的基礎上，結閤實際醫學科研案例，完整地介紹瞭統計方法的軟件實現過程，包括數據文件的建立、統計方法選擇、適用條件判斷、統計方法實現、輸齣結果解釋以及統計學結論和專業結論的獲得，特彆強調如何利用統計軟件解決實際科研工作中遇到的統計學問題。
　　《醫學統計方法及SPSS實現》以IBM SPSS Statistics 21.0版本為例介紹統計軟件包的操作過程，其主要步驟也適用於SPSS的其他版本。
　　《醫學統計方法及SPSS實現》內容涉及醫學科研中常用的統計分析方法，既可以作為高等醫學院校碩士及博士研究生的醫學統計學課程教材（建議50～70學時），也適用於醫療衛生係統科研工作者、臨床醫生進行統計分析的學習參考。

內頁插圖

目錄

第1章 醫學統計學基礎
1．1 醫學統計工作的基本步驟
1．1．1 統計設計
1．1．2 收集資料
1．1．3 整理資料
1．1．4 分析資料
1．2 醫學統計學的幾個基本概念
1．2．1 同質與變異
1．2．2 總體與樣本
1．2．3 誤差
1．2．4 頻率與概率
1．2．5 參數與統計量
1．3 醫學實驗設計
1．3．1 實驗設計的原則
1．3．2 常用的實驗設計方案
1．4 統計資料的類型
1．5 練習題

第2章 在IBMSPSSStatistics中管理數據
2．1 IBMSPSSStatistics簡介
2．1．1 SPSS的主要特點
2．1．2 SPSS窗口介紹
2．2 建立數據文件
2．2．1 設計變量
2．2．2 定義變量
2．2．3 錄入數據及保存
2．2．4 導入Excel文件數據
2．3 數據整理
2．3．1 記錄排序
2．3．2 重復記錄識彆
2．3．3 記錄篩選
2．3．4 數據文件閤並
2．4 數據轉換
2．4．1 計算變量
2．4．2 重新編碼
2．4．3 可視化分箱
2．5 練習題

第3章 基本統計描述
3．1 定量資料的統計描述
3．1．1 集中趨勢
3．1．2 離散趨勢
3．1．3 正態分布及其應用
3．2 定性資料的統計描述
3．2．1 常用的相對數指標
3．2．2 應用相對數的注意事項
3．3 SPSS的統計描述模塊
3．3．1 Frequencies過程
3．3．2 Descriptives過程
3．3．3 Explore過程
3．3．4 Crosstabs過程
3．4 練習題

第4章 抽樣誤差與假設檢驗
4．1 抽樣與抽樣誤差
4．2 總體參數估計
4．2．1 t分布
4．2．2 總體均數的置信區間
4．2．3 總體率的置信區間
4．3 假設檢驗
4．3．1 假設檢驗的意義
4．3．2 假設檢驗的基本原理和步驟
4．3．3 應用假設檢驗的注意事項
4．4 樣本量的估計
4．4．1 影響樣本量大小的因素
4．4．2 樣本量的計算公式
4．5 練習題
……

第5章 定量資料的t檢驗
第6章 定量資料的方差分析
第7章 基於秩的非參數檢驗
第8章 無序定性資料的X2檢驗
第9章 直綫相關與迴歸
第10章 二分類Logistic迴歸分析
第11章 生存分析
第12章 診斷試驗評價
第13章 Meta分析簡介
第14章 繪製統計圖

附錄 部分練習題參考答案

前言/序言

　　醫學統計學對於醫學博士研究生來說是一個十分重要、不可或缺的科研工具，它不僅在學生博士學習期間發揮著重要作用，也將一直伴隨著學生今後的臨床工作和基礎研究。
　　本書從醫學統計學的基本原理和方法入手，在詳細介紹瞭各種醫學科研中常用的統計學方法的基本思想、適用場閤以及應用條件的基礎上，結閤實際醫學科研案例，完整地介紹瞭統計方法的軟件實現過程，包括數據文件建立、統計方法選擇、適用條件判斷、統計方法實現、輸齣結果解釋以及統計學結論和專業結論的獲得，特彆強調如何利用統計軟件解決實際科研工作中遇到的統計學問題。本書以IBM SPSS Statistics 21.0版本為例介紹統計軟件包的操作過程，其主要步驟也適用於SPSS的其他版本。
　　全書共分14章，包括醫學統計學基礎、在IBM SPSS Statistics中管理數據、基本統計描述、抽樣誤差與x2-檢驗、定量資料的t檢驗、定量資料的方差分析、基於秩的非參數檢驗、定性資料的假設檢驗、直綫相關與迴歸、二分類Logistic迴歸分析、生存分析、診斷試驗評價和Meta分析簡介。為瞭便於讀者加深對統計學基本原理的理解，熟練軟件的操作過程，本書各章均配有適量的思考題和上機操作題。
　　本書思路清晰，內容翔實，圖文並茂，案例豐富，實用性強，適閤作為基礎醫學、臨床醫學等醫學專業碩士和博士研究生統計學相關課程的教材，也可作為臨床醫務工作者在科研過程中進行統計分析的參考書。
　　本書的編寫得到瞭首都醫科大學和校生物醫學工程學院領導的大力支持。參加本書編寫的教師均多年從事研究生統計課教學，積纍瞭十餘年博士研究生統計學課程的教學經驗與體會。本書由陳卉、李鼕果負責策劃，具體編寫工作如下：第1章由武文芳編寫，第2章由王宇、楊鞦英編寫，第3章由周震、趙相坤編寫，第4～12章由陳卉編寫，第13章由華琳編寫，第14章由李鼕果編寫，全書由陳卉統稿。硃碧雲同學、陳婕卿同學對全書進行瞭認真的排版和校對，並驗證瞭所有例題。感謝科學齣版社的編輯，他們的認真負責和熱情幫助使本書得以順利齣版。
　　由於編者水平有限，書中難免有一些不妥之處，歡迎讀者批評指正。

《臨床研究設計與數據分析指南》 引言 在瞬息萬變的醫學領域，嚴謹的科學研究是推動進步、改善患者福祉的基石。從疾病的預防、診斷到治療方案的優化，每一個突破都離不開紮實的數據支撐和精妙的統計分析。然而，對於許多臨床醫生和研究人員而言，如何設計齣科學有效的臨床研究，並從中提取齣具有說服力的數據洞見，往往是一個充滿挑戰的課題。本書正是為此而生，旨在為臨床研究工作者提供一套係統、實用的指南，幫助他們剋服研究設計和數據分析中的常見障礙，最終産齣高質量的研究成果。 本書並非一本枯燥的統計理論手冊，也不是一款軟件操作教程。它更像是一位經驗豐富的臨床研究導師，循序漸進地引導您完成從研究構思到結果解讀的全過程。我們深知，優秀的臨床研究始於清晰的研究問題和周密的設計。因此，本書的首要任務是幫助您掌握各種臨床研究設計的精髓，包括但不限於隨機對照試驗（RCT）、隊列研究、病例對照研究、橫斷麵研究以及薈萃分析等。我們將深入探討每種設計的優勢、劣勢、適用場景以及如何規避潛在的偏倚，確保您的研究從一開始就站在科學的製高點。 數據分析是臨床研究的靈魂所在。一旦研究設計就緒，收集到的數據便承載著揭示醫學奧秘的潛力。本書將帶領您穿越數據分析的迷宮，從基礎的數據探索、描述性統計，到復雜的推斷性統計方法，如假設檢驗、置信區間、迴歸分析、方差分析等等。我們注重概念的清晰闡釋，而非僅僅羅列公式。您將理解每種統計方法的內在邏輯，知曉其適用條件、結果的解讀方式，以及如何根據研究類型和數據特徵選擇最恰當的分析工具。 此外，我們認識到，在現代醫學研究中，數據的可視化是至關重要的一環。清晰、直觀的圖錶能夠有效地傳達研究發現，使其更容易被理解和接受。因此，本書將專題介紹各種數據可視化技術，包括如何選擇閤適的圖錶類型（如散點圖、柱狀圖、箱綫圖、生存麯綫等），以及如何運用可視化工具將復雜的數據轉化為易於理解的圖形語言。 第一部分：臨床研究設計精要 本部分將為您係統梳理臨床研究設計的核心要素。我們將從研究問題的確立開始，引導您如何將臨床實踐中的睏惑轉化為可檢驗的科學問題。接著，我們將深入探討各種主要的研究設計類型，逐一剖析其構建原理、邏輯框架和關鍵要素。 研究問題的提齣與界定： 如何從臨床觀察、文獻迴顧中發掘有價值的研究問題？如何將寬泛的臨床疑問轉化為具體、可操作的研究目標？我們將提供實用的框架和案例，幫助您磨練研究問題的聚焦能力。 隨機對照試驗（RCT）的藝術： 作為臨床研究的金標準，RCT的設計涉及隨機化、盲法、對照組設置等諸多細節。我們將詳細講解這些關鍵要素的作用，以及如何通過精巧的設計來最大程度地減少偏倚，提高研究結果的內部效度。 觀察性研究的智慧： 對於一些倫理上難以進行乾預性研究的疾病或情況，觀察性研究便顯得尤為重要。我們將深入探討隊列研究、病例對照研究和橫斷麵研究的設計思路，重點關注如何通過嚴謹的觀察和統計控製來推斷因果關係，並理解其局限性。 係統評價與薈萃分析： 如何整閤現有證據，獲得更可靠的結論？本書將介紹係統評價和薈萃分析的設計流程，包括文獻檢索策略、納入與排除標準、偏倚風險評估以及數據綜閤方法，讓您掌握閤成已有知識的強大工具。 研究終點與樣本量估算： 閤適的研究終點是衡量乾預效果的關鍵，而充足的樣本量則是保證研究結果具有統計學意義和臨床意義的前提。我們將詳細講解如何選擇恰當的研究終點，並提供多種樣本量估算的方法和實用工具，幫助您在研究初期就做好充分準備。 第二部分：數據分析的理論基石與實踐應用 本部分將帶您走進數據分析的世界，從基礎概念齣發，逐步深入到各種常用的統計分析方法。我們將力求概念清晰，講解透徹，並輔以豐富的臨床實例，幫助您將理論知識轉化為實踐能力。 數據管理與描述性統計： 如何對原始數據進行清洗、整理和編碼？描述性統計在研究初期扮演著至關重要的角色，它能幫助我們瞭解數據的基本特徵。我們將講解均數、中位數、標準差、百分比等常用描述性統計量的計算與解讀，以及如何利用圖錶直觀展示數據分布。 假設檢驗的邏輯： 什麼是“零假設”？什麼是“P值”？如何正確理解和解讀假設檢驗的結果？我們將深入淺齣地講解假設檢驗的基本原理，以及t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等常用檢驗方法的適用場景和操作要領。 參數估計與置信區間： 在推斷總體特徵時，我們如何量化不確定性？置信區間是衡量估計精度和推斷可靠性的重要工具。本書將詳細講解如何計算和解讀置信區間，以及它在臨床研究中的應用。 迴歸分析的魅力： 迴歸分析是揭示變量之間關係的重要手段。我們將分彆介紹綫性迴歸、邏輯迴歸和Cox比例風險迴歸等模型，講解如何構建模型、解釋迴歸係數，以及如何處理混雜因素，從而更準確地評估乾預效應或預測結局。 方差分析（ANOVA）的應用： 當需要比較三個或三個以上組彆的均數時，ANOVA便成為首選工具。我們將講解單因素方差分析、雙因素方差分析等，並探討多重比較的必要性與方法。 生存分析的精髓： 對於時間依賴性結局的研究，如患者生存期、復發時間等，生存分析是不可或缺的分析方法。我們將講解Kaplan-Meier生存麯綫的繪製與解讀，以及Log-rank檢驗、Cox比例風險迴歸模型等，幫助您深入理解影響患者預後的因素。 多變量分析的進階： 在實際臨床研究中，往往需要同時考慮多個因素對結局的影響。本書將引導您掌握如何運用多變量分析方法，如多變量迴歸模型，來控製混雜因素，識彆獨立的危險因素或預測因子。 非參數檢驗的靈活運用： 當數據不滿足參數檢驗的假設條件時，非參數檢驗便提供瞭有力的替代方案。我們將介紹Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，並闡述其與參數檢驗的對應關係。 第三部分：數據可視化與結果呈現 好的數據可視化能夠讓您的研究成果更加清晰、更有說服力。本部分將聚焦於如何有效地將數據轉化為易於理解的圖形，並為研究結果的呈現提供建議。 圖錶的選擇與設計原則： 不同的研究目的需要不同的圖錶類型。我們將指導您如何根據數據類型和分析結果選擇最閤適的圖錶，如散點圖、柱狀圖、摺綫圖、箱綫圖、餅圖、生存麯綫圖等。同時，我們將強調圖錶設計的清晰性、準確性和美觀性原則。 錶格的規範化製作： 錶格是展示詳細數據和統計結果的重要方式。我們將介紹如何規範地製作研究錶格，使其信息完整、易於閱讀，並符閤學術齣版的要求。 研究結果的撰寫與呈現： 如何將嚴謹的統計分析結果有效地傳達給讀者？本書將提供關於研究結果部分撰寫的建議，包括如何清晰描述統計分析方法，如何準確呈現統計量，以及如何解讀統計學意義和臨床意義。 結論 《臨床研究設計與數據分析指南》是一本麵嚮臨床研究者、醫學統計學愛好者以及所有對嚴謹科學研究充滿熱情的讀者的實用手冊。本書的編寫宗旨在於，通過清晰的理論闡釋、係統的方法介紹和豐富的臨床案例，幫助您提升臨床研究設計的能力，掌握科學的數據分析技巧，並有效地呈現您的研究發現。我們相信，掌握瞭本書的內容，您將能夠更有信心、更有條理地開展您的臨床研究，為醫學知識的進步貢獻您的力量。無論您是初學者還是經驗豐富的研究者，都能從本書中獲得啓發和幫助。讓科學嚴謹的思維貫穿您的研究始終，讓數據成為您探索醫學奧秘的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計方法及SPSS實現》這本書的書名簡潔明瞭，直接點齣瞭其核心價值——將醫學統計方法與SPSS軟件的實際操作相結閤。對於許多在醫學領域摸索的同行來說，這無疑是一個非常吸引人的標題。我一直覺得，統計學理論固然重要，但如果不能轉化為實際操作，就如同空中樓閣。而SPSS作為一款在醫學統計領域廣泛應用的軟件，其熟練掌握程度直接影響到研究的效率和質量。我非常期待這本書在理論部分的闡述能夠貼近醫學研究的實際需求。例如，在講解概率分布時，是否能結閤醫學中的常見分布，如二項分布、泊鬆分布等，並解釋它們在疾病發生率、治療效果評估等方麵的應用？在介紹假設檢驗時，是否能用具體的醫學研究問題來引齣，並詳細講解不同檢驗方法的適用條件、零假設和備擇假設的設定、P值的正確解讀以及功效分析的重要性？我特彆希望這本書在SPSS操作方麵能夠做到細緻入微。從數據的導入、變量的定義、數據的清洗和轉換，到各種統計圖錶的繪製，再到各種統計分析程序的運行，我都希望能有詳細的圖文並茂的演示。尤其是對於一些相對復雜的分析，例如多元迴歸分析、邏輯迴歸分析、因子分析等，我希望它能清晰地展示如何設置參數、如何解讀輸齣結果，並提供一些通用的分析思路和注意事項。我希望這本書能讓我不僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”，從而在未來的研究中能夠靈活運用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《醫學統計方法及SPSS實現》一下子就抓住瞭我的眼球，因為它精準地擊中瞭我在臨床研究中遇到的一個痛點。作為一名年輕的醫生，我越來越意識到數據說話的重要性，但常常被復雜的統計學概念和SPSS軟件的操作弄得焦頭爛額。市麵上很多統計書籍，要麼過於理論化，公式一大堆，讓人望而生畏；要麼就是純粹的軟件操作手冊，缺乏理論深度，知其然不知其所以然。我期待這本書能夠在這兩者之間找到一個完美的平衡點。我尤其想知道它在基礎統計概念的講解上，能否做到深入淺齣。比如，在理解中心極限定理、概率分布（正態分布、泊鬆分布等）、抽樣誤差等這些核心概念時，我希望作者能提供一些形象的比喻或者與醫學實踐緊密相關的例子，讓這些抽象的理論變得生動起來。我非常希望它能詳細講解如何根據研究設計和數據類型選擇閤適的統計方法，這往往是研究者最容易犯錯的地方。是進行均數比較？還是比例比較？是單因素分析？還是多因素分析？這些都需要有清晰的指引。在SPSS實現部分，我期待它能提供清晰的截圖和詳細的操作流程，能夠覆蓋從數據預處理（如缺失值處理、異常值檢測）到各種統計分析的完整過程。更重要的是，我希望它能教會我如何正確解讀SPSS輸齣的結果，包括各種統計量的意義、P值的判斷、置信區間的解讀，以及如何將這些結果轉化為醫學上可理解的結論。例如，迴歸分析的係數如何解釋，其在臨床預測中的應用等等。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《醫學統計方法及SPSS實現》這本書時，我的第一反應就是“找到瞭！”，因為這正是我在日常工作中急需的工具書。在醫學研究中，紮實的統計學功底和熟練的SPSS操作能力是相輔相成的，缺一不可。我特彆期待這本書能在統計理論的講解上做到深入淺齣。它是否能用生動形象的語言，結閤醫學的實際情境，來闡述諸如概率論、數理統計、抽樣誤差、置信區間、P值等核心概念？我希望作者能夠避免枯燥的數學公式堆砌，而是側重於概念的理解和在醫學研究中的應用。例如，在講解方差分析時，是否能用一個多組治療效果比較的臨床試驗來展示其應用？在SPSS實現方麵，我非常看重這本書的實用性。我希望它能提供清晰的、步驟化的SPSS操作指南，覆蓋從數據錄入、整理，到各種統計分析的執行，再到結果的呈現。我期待它能教會我如何規範地進行數據管理，如何有效地利用SPSS的各種功能來完成數據分析，並且能夠對SPSS輸齣結果中的關鍵信息進行準確解讀。我想知道書中是否能針對醫學研究中常見的挑戰，提供一些解決方案。例如，如何處理不服從正態分布的數據？如何處理缺失數據？如何進行配對樣本的分析？這些都是我在實際工作中常常會遇到的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《醫學統計方法及SPSS實現》，我最近剛入手，迫不及待地想分享一下我的初步感受。首先，它的標題就相當直接，點明瞭核心內容——醫學統計和SPSS這個強大的統計軟件。作為一名在研究領域摸爬滾打多年的醫學工作者，我深知統計分析在醫學研究中的關鍵作用。從早期的基礎理論學習，到如今需要熟練運用工具進行數據挖掘和驗證，這個過程充滿瞭挑戰。市麵上關於統計學的書籍不少，但能夠將理論方法與實際操作軟件緊密結閤，並且聚焦於醫學領域的，卻相對較少。這正是我當初選擇這本書的主要原因。我特彆關注的是它在理論部分的闡述是否清晰易懂，尤其是在一些比較抽象的統計概念上，例如假設檢驗的原理、P值的解釋、置信區間的意義等等，這些都是容易讓初學者感到睏惑的地方。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，結閤醫學研究的實際案例，來講解這些理論，而不是僅僅羅列公式和定義。同時，它對於SPSS軟件操作的指導也是我非常看重的。SPSS作為一個專業的統計分析軟件，功能強大，但也意味著它有陡峭的學習麯綫。我期待這本書能夠提供詳盡的SPSS操作步驟，從數據錄入、整理，到各種統計分析模塊的使用，都能有細緻的圖文指導。尤其是對於一些常用的醫學統計方法，如t檢驗、方差分析、卡方檢驗、相關分析、迴歸分析等，我希望這本書能夠一步步地演示如何在SPSS中實現，並且對結果的解讀提供指導。我更希望這本書不僅僅停留在“如何操作”，而是能進一步闡述“為什麼這麼操作”，以及在不同研究場景下，應該選擇哪種統計方法，每種方法的假設條件是什麼，結果的局限性在哪裏等等。

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計方法及SPSS實現》這本書的書名，讓我一眼就覺得它充滿瞭解決實際問題的力量。在醫學領域，數據是研究的基礎，而統計分析是解讀數據的關鍵。SPSS作為一款強大的統計軟件，更是將理論分析轉化為瞭可能。我非常看重這本書在統計學理論與SPSS操作結閤的程度。它是否能清晰地解釋醫學統計中的基礎概念，例如概率、分布、抽樣、估計、假設檢驗等，並且能提供具體的醫學研究場景來佐證這些概念？我希望它不僅僅停留在理論的講解，而是能夠立即引申到SPSS中的具體操作。例如，在講解描述性統計時，希望它能立即展示如何在SPSS中計算各種統計量，並生成相應的圖錶。在講解推斷性統計時，希望它能詳細演示如何在SPSS中進行各種假設檢驗，並指導我們如何解讀P值、置信區間等結果。我尤其期待這本書能在SPSS操作的細節上做到位。從數據錄入、變量管理，到數據清洗、轉換，再到各種統計模型的建立和運行，我都希望有清晰、準確的步驟指導。我希望它能涵蓋醫學研究中常用的一些分析方法，比如t檢驗、ANOVA、卡方檢驗、相關分析、迴歸分析等，並且能為我們提供關於結果解讀的實用建議。如果書中還能包含一些關於數據可視化、問捲數據分析、生存數據分析等內容的SPSS實現，那將是錦上添花瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《醫學統計方法及SPSS實現》聽起來就非常實用，直接戳中瞭我在醫學研究中遇到的瓶頸。我總感覺，學習統計學理論就像在學習一門新語言，而SPSS則是這門語言的翻譯官和實踐工具，兩者缺一不可。我最看重的是這本書在理論與實踐的結閤度。我希望它在講解每一個統計概念時，都能立刻引申到SPSS中的具體實現方式。比如，在講到描述性統計時，希望它不僅能解釋均數、中位數、標準差的意義，還能立刻展示如何在SPSS中計算這些指標，以及如何製作箱綫圖、直方圖等可視化圖形。在講解推斷性統計時，希望它能詳細介紹t檢驗、ANOVA、卡方檢驗等方法的原理，並一步步地演示在SPSS中如何執行這些檢驗，以及如何解讀分析結果中的P值、置信區間等關鍵信息。我尤其關心它在處理醫學特有數據類型時的指導。例如，如何處理生存數據？如何進行縱嚮數據的分析？SPSS中的相關分析和迴歸分析，如何應用於疾病危險因素的識彆和預測模型構建？我期待這本書能提供大量與醫學研究相關的案例，通過這些案例來講解統計方法的應用，讓理論知識的學習變得更有目標性和方嚮性。我還希望它能在SPSS操作的細節上有所突破，比如如何進行數據轉換、閤並、拆分，如何有效地管理大量數據，以及如何編寫SPSS宏命令來提高效率。

評分☆☆☆☆☆

拿到《醫學統計方法及SPSS實現》這本書，我立刻就被它紮實的專業性所吸引。書名開宗明義，直指醫學統計的精髓，並通過SPSS這個強大的工具來實現。作為一個長期在醫學領域進行科研工作的人，深知統計學是連接理論與實踐的橋梁，而SPSS則是這座橋梁上不可或缺的工具。我非常看重這本書在理論深度上的展現。它是否能夠係統地介紹醫學統計學的基本原理，例如參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、生存分析等關鍵內容？我希望它能用嚴謹但不失易懂的語言來闡述這些方法背後的邏輯，避免過於晦澀的數學推導，而是側重於概念的理解和方法的應用。更重要的是，我希望這本書能深入剖析這些統計方法在醫學研究中的具體應用場景，例如如何設計一項臨床試驗，如何選擇閤適的樣本量，如何進行數據的收集和整理，以及如何運用統計方法來分析不同類型的數據，例如連續變量、分類變量、計數數據等。在SPSS實現方麵，我期待這本書能夠提供詳盡的操作指南，能夠覆蓋從數據輸入、清洗，到各種統計模型的構建和運行的全過程。我希望它能通過生動的實例，一步步地教我如何利用SPSS完成復雜的統計分析，並且能解釋SPSS輸齣結果的每一個重要指標的含義，以及如何根據這些結果得齣有醫學意義的結論。我對書中是否能包含一些進階的統計技術，如多層綫性模型、混閤效應模型等，也充滿期待，因為這些模型在處理復雜的醫學數據時非常有用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《醫學統計方法及SPSS實現》聽起來就非常務實，直接指嚮瞭醫學研究者在數據分析方麵的核心需求。我一直認為，統計學理論的學習和SPSS軟件的熟練操作是相輔相成的，而這本書正好提供瞭這樣一個結閤的平颱。我非常期待這本書能在統計學理論的講解上，做到理論聯係實際，深入淺齣。它是否能夠清晰地闡釋醫學統計中的核心概念，例如抽樣誤差、假設檢驗的邏輯、P值的正確解讀、統計功效的重要性等？我希望作者能夠運用生動形象的語言，結閤醫學研究中的具體案例，來解釋這些抽象的統計原理。例如，在講解卡方檢驗時，是否能用一個關於吸煙與肺癌發病率關係的案例？在SPSS實現部分，我期望這本書能提供詳盡的、圖文並茂的操作指南，覆蓋從數據的錄入、清理，到各種統計分析的執行，再到結果的可視化和報告的撰寫。我希望它能教會我如何有效地利用SPSS來完成數據分析的全過程，並能夠準確解讀SPSS輸齣結果中的各項統計指標。我尤其關注書中是否能包含一些在醫學統計領域常用的高級分析方法，比如多元迴歸分析、邏輯迴歸分析、生存分析（Kaplan-Meier法、Cox迴歸）等，並且能提供SPSS實現這些方法的詳細步驟和結果解讀。

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計方法及SPSS實現》這個書名，直擊瞭我的痛點。作為一名正在進行醫學科研的研究生，我對統計學的理論和SPSS軟件的操作都充滿瞭學習的渴望。我非常希望這本書能在統計學理論的講解上，做到既嚴謹又易懂。它是否能清晰地解釋諸如描述性統計（均數、中位數、標準差的意義）、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）、概率分布（正態分布、二項分布的應用）等基礎概念？我期待書中能夠提供大量與醫學研究相關的案例，用這些案例來引齣統計概念，讓理論的學習不再枯燥，而是緊密聯係實際。比如，在講解迴歸分析時，是否能用一個探討影響血壓的危險因素的例子？在SPSS實現部分，我希望能有詳細的、循序漸進的SPSS操作指導。我希望它能涵蓋從數據導入、變量定義、數據清洗，到各種統計分析（如 t 檢驗、ANOVA、卡方檢驗、相關分析、綫性迴歸、邏輯迴歸）的執行，以及結果的輸齣和解讀。我更希望這本書能幫助我理解 SP SS 報告中的每一個關鍵指標，例如 P 值、效應量、置信區間等，並且能教會我如何將這些統計結果轉化為有臨床意義的結論。我對於書中是否能包含一些醫學統計中的特有方法，如生存分析、薈萃分析的SPSS實現，也抱有很大的期望。

評分☆☆☆☆☆

《醫學統計方法及SPSS實現》這個書名，讓我一眼就覺得它非常有分量，也充滿瞭實操的可能性。在醫學科研中，數據分析是必不可少的一環，而SPSS作為一款成熟的統計軟件，其重要性不言而喻。我更看重的是這本書在基礎統計概念的講解上的深度和廣度。它是否能清晰地解釋諸如抽樣方法、誤差來源、統計假設、顯著性水平等基礎概念？對於醫學研究者而言，理解這些基礎概念是正確應用統計方法的前提。我希望書中能提供一些貼近醫學實際的例子，來幫助我們理解這些抽象的理論。例如，在講解中心極限定理時，是否能用醫學樣本的分布來舉例說明？在講解假設檢驗時，是否能用一個具體的臨床試驗來展示零假設和備擇假設的設定？在SPSS實現方麵，我期望它能提供詳盡的步驟和截圖，帶領我們從零開始掌握SPSS的各項功能。我希望它能覆蓋從數據錄入、編輯、管理，到數據清洗、轉換，再到各種統計分析的執行，以及最終的圖錶製作和報告撰寫。我尤其想知道，書中是否能包含一些在醫學統計中常用的高級分析技術，例如多因素迴歸分析、生存分析（Kaplan-Meier法、Cox比例風險模型）、聚類分析、因子分析等。如果能對這些方法的原理、SPSS操作步驟以及結果解讀提供詳細的指導，那將極大地提升我進行復雜醫學研究的能力。

評分☆☆☆☆☆

作者毫無疑問對統計學很有自己的思考。很不錯的書，

評分☆☆☆☆☆

作者毫無疑問對統計學很有自己的思考。很不錯的書，

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很好

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯

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作者毫無疑問對統計學很有自己的思考。很不錯的書，

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書的質量好，送貨快，快遞哥服務好。