现货包邮 医学统计学 第3版 第三版+学习指导 李晓松 共两本 高等教育出版社全国高等学校医学教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040397239

商品编码：15349898914

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9787040397239、9787040403138

医学统计学(第3版)+医学统计学实习指导(第3版)

基本信息

书名:“十二五”普通高等教育本科***规划教材:医学统计学(第3版)

定价：42.00元

作者:李晓松“十二五”普通高

出版社：高等教育出版社

出版日期：2014年8月11日

ISBN：9787040397239

页码：356

版次：第3版

装帧：平装

开本：16

内容简介

《医学统计学（第3版）/十二五普通高等教育本科规划教材·全国高等学校医学规划教材》共21章，内容涵盖了999医师资格考试的全部知识点。本版教材对第2版部分章节进行了合并和精简，新增了与教材内容相关的数字课程资源，着力突出对学生开展医学科学研究、进行研究设计、运用统计学方法分析资料、应用统计软件实现数据管理和分析、正确解释和表达统计分析结果的综合能力培养。在文字上力求通俗易懂，在公式上淡化推导及计算过程。整个教材力图达成定位明确、内容优化、重点突出、循序渐进、便于自学的编写特色与风格。

《医学统计学（第3版）/十二五普通高等教育本科规划教材·全国高等学校医学规划教材》读者对象以临床、基础、预防、护理、检验、口腔、卫生管理及药学等专业的本科生为主，同时也可供研究生、临床医生、公共卫生专业人员及相关科研工作者参考使用。

目录

，章 绪论

 

，节 医学统计学的地位和作用

 

第二节 医学统计学基本内容和统计工作基本步骤

 

第三节 统计学的若干基本概念

 

第四节 统计思维的培养和本书内容的安排

 

第二章 调查研究设计

 

，节 调查研究的特点

 

第二节 调查研究设计的基本内容

 

第三节 常用的抽样方法

 

第四节 调查研究的质量控制

 

第三章 实验研究设计

 

，节 实验设计的基本原则

 

第二节 实验设计的基本内容

 

第三节 常用的实验设计类型

 

第四节 临床试验设计

 

第四章 定量资料的统计描述

 

，节 频数分布表和频数分、布图

 

第二节 集中位置的描述

 

第三节 离散程度的描述

 

第四节 正态分布及其应用

 

第五章 定性资料的统计描述

 

，节 常用相对数及其应用

 

第二节 应用相对数的注意事项

 

第三节 动态数列及其应用

 

第四节 率的标准化

 

第六章 总体均数的估计

 

，节 均数的抽样误差与标准误

 

第二节 t分布

 

第三节 总体均数的估计

 

第七章 假设检验

 

，节 基本思想

 

第二节 基本步骤

 

第三节 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误

 

第四节 单侧检验与双侧检验

 

第五节 假设检验需要注意的问题

 

第六节 假设检验与区间估计的联系

 

第八章 t检验

 

，节 样本均数与总体均数的比较

 

第二节 配对设计均数的比较

 

第三节 两样本均数的比较

 

第四节 正态性检验与方差齐性检验

 

第五节 变量变换

 

第九章 方差分析

 

，节 方差分析的基本思想和应用条件

 

第二节 完全随机设计资料的方差分析

 

第三节 随机区组设计资料的方差分析

 

第四节 多个样本均数的两两比较

 

第五节 交叉设计资料的方差分析

 

第六节 析因设计资料的方差分析

 

第七节 重复测量资料的方差分析

 

第八节 多个样本的方差齐性检验

 

第十章 二项分布和P0isson分布及其应用

 

，节 二项分布

 

第二节 Poisson分布

 基本信息

书名:医学统计学实习指导(第3版)/“十二五”普通高等教育本科***规划教材配套用书

定价：26.50元

作者:张菊英

出版社：高等教育出版社

出版日期：2014-09-01

ISBN：9787040403138

页码：254

版次：3

装帧：平装

开本：16开

内容简介

《医 学统计学实习指导（第3版）/“十二五”普通高等教育本科***规划教材配套用书》是“十二五”普通高等教育本科**级规划教材《医学统计学》（第3版） 的配套用书。突出对医学生正确开展医学科研设计、运用统计方法分析数据、运用统计软件实现数据管理和分析的技能、解释和表达统计分析结果等综合能力的培养 和训练。

 

《医学统计学实习指导（第3版）/“十二五”普通 高等教育本科**级规划教材配套用书》内容涵盖了国家执业医师资格考试的全部知识点，包括统计设计和基本的统计分析方法，提供了《医学统计学》（第3版） 教材，至二十一章的思考题、案例辨析题和选择题的释疑或参考答案，综合分析题的SPSS软件实现，结果解释及表达。

目录

，章 绪论

 

第二章 调查研究设计

 

第三章 实验研究设计

 

第四章 定量资料的统计描述

 

第五章 定性资料的统计描述

 

第六章 总体均数的估计

 

第七章 假设检验

 

第八章 t检验

 

第九章 方差分析

 

第十章 二项分布和Poisson分布及其应用

 

第十一章 x2检验

 

第十二章 秩和检验

 

第十三章 双变量关联性分析

 

第十四章 直线回归分析

 

第十五章 生存分析

 

第十六章 常用多变量统计方法简介

 

第十七章 meta分析

 

第十八章 样本含量估计

 

第十九章 医学人口和疾病统计常用指标

 

第二十章 统计方法的选择与结果解释

 

第二十一章 统计分析结果的正确表达

 

第二十二章 数据管理及EpiData软件简介

 

第二十三章 SPSS软件简介

《现代医学统计方法与实践》 引言 在日新月异的医学研究领域，数据驱动的决策和严谨的统计分析已成为不可或缺的基石。从基础研究的探索到临床试验的设计与评估，再到流行病学的疾病监测与干预，统计学以其独特的视角和强大的工具，帮助我们理解复杂生命现象，揭示疾病规律，并指导更有效的医疗实践。本书《现代医学统计方法与实践》旨在为广大医学从业者、研究人员及相关专业学生提供一个系统、深入且实用的医学统计学学习平台。我们力求在理论深度与实际应用之间取得平衡，使读者不仅能够掌握核心的统计概念与方法，更能灵活运用这些工具解决实际医学问题。 本书特色与内容概览 本书的编写遵循循序渐进的原则，从基础概念入手，逐步深入到更为复杂和前沿的统计技术。我们避免了枯燥的理论推导，而是侧重于统计思想的理解和实际应用。书中包含了丰富的医学案例，这些案例均取材于真实的医学研究文献，能够帮助读者将抽象的统计概念与具体的医学情境联系起来，从而加深理解和记忆。 第一部分：医学统计学的基石 本部分将带领读者走进医学统计学的世界，构建坚实的理论基础。 第一章：医学统计学导论 1.1 医学统计学的重要性与应用领域 我们首先探讨统计学在现代医学中的核心地位，阐述其在疾病预防、诊断、治疗、预后评估以及公共卫生决策等各个环节的不可或缺性。将通过一系列生动的例子，展现统计学如何帮助我们从海量医学数据中提炼有价值的信息，并指导科学研究和临床实践。 1.2 基本统计概念 本章将清晰界定医学研究中的关键术语，包括总体与样本、参数与统计量、变量的类型（分类变量、顺序变量、数值变量）、抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其优缺点。理解这些基本概念是后续学习的基础。 1.3 数据收集与整理 强调规范的数据收集流程对于保证研究质量的重要性。我们将介绍不同类型研究设计（如观察性研究、实验性研究）下的数据收集策略，以及如何进行数据清洗、录入和初步整理，为后续的统计分析奠定良好的数据基础。 第二章：描述性统计 2.1 数据的图示与表现 学习如何利用图表直观地展现数据特征。我们将详细介绍各类统计图的绘制方法和适用场景，包括直方图、柱状图、饼图、散点图、箱线图等，以及如何解读这些图表所传达的信息。 2.2 集中趋势的度量 掌握描述数据中心位置的统计量，如均数（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。我们将分析它们各自的特点、适用范围以及在不同数据分布下的表现。 2.3 离散程度的度量 理解数据分布的离散程度对于评估数据的稳定性和变异性至关重要。本章将介绍全距、四分位差、方差和标准差等指标，并说明它们在描述数据散布情况中的作用。 2.4 偏度和峰度的描述 进一步深入了解数据分布的形状。我们将介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念，以及如何通过这些指标来判断数据的对称性以及分布的集中程度，为选择合适的统计推断方法提供依据。 第二部分：统计推断的基础 本部分将从描述性统计迈向统计推断，学习如何从样本推断总体的规律。 第三章：概率与概率分布 3.1 概率的基本概念与性质 回顾概率论的基本原理，包括事件、概率的定义、加法法则、乘法法则以及条件概率等，为理解统计推断中的概率模型打下基础。 3.2 离散型概率分布 介绍几种重要的离散型概率分布，如二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution），并说明它们在医学研究中的应用场景，例如疾病的发生率、事件的计数等。 3.3 连续型概率分布 重点介绍正态分布（Normal Distribution）这一在统计学中占据核心地位的分布，以及其重要性质。还将简要介绍其他常见的连续型分布，如t分布、卡方分布和F分布，它们在后续的统计推断中将发挥关键作用。 3.4 中心极限定理 深入理解中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大之处，它为我们使用正态分布作为样本统计量分布的近似奠定了理论基础，即使原始数据并非正态分布。 第四章：抽样分布与参数估计 4.1 抽样分布的概念 理解不同统计量（如样本均数、样本比例）的抽样分布，以及样本容量对抽样分布的影响。 4.2 点估计 介绍如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，并讨论点估计的性质（无偏性、有效性、一致性）。 4.3 区间估计（置信区间） 学习构建参数的置信区间，理解置信水平的含义，并掌握如何计算均数、比例等参数的置信区间，以及如何解读置信区间所传达的不确定性信息。 第三部分：假设检验 本部分是统计推断的核心内容，学习如何根据样本数据对总体参数做出判断。 第五章：假设检验的基本原理 5.1 假设检验的概念与步骤 详细介绍假设检验的逻辑流程：建立原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定检验水准（α），计算P值，做出统计决策（拒绝或不拒绝H0）。 5.2 假设检验的错误 区分第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误），理解其在医学研究决策中的潜在影响。 5.3 P值与临界值 深入理解P值的含义及其在假设检验中的作用，以及临界值与检验水准的关系。 第六章：参数检验 6.1 单样本t检验 学习如何对单个样本的均数进行假设检验，判断其是否与已知总体均数有显著差异。 6.2 两独立样本t检验 掌握比较两个独立样本均数是否存在显著差异的方法，广泛应用于比较不同处理组或暴露组的效果。 6.3 配对样本t检验 学习如何比较配对样本（如同一受试者前后测量值）均数是否存在显著差异，适用于自身前后对照或配对设计的研究。 6.4 方差分析（ANOVA） 介绍方差分析的基本原理，用于比较三个及以上独立样本均数是否存在显著差异。本章将重点介绍单因素方差分析，并简要提及多因素方差分析。 6.5 卡方检验 学习卡方检验（Chi-square test）在分析分类变量之间的关联性或拟合优度方面的应用，包括拟合优度卡方检验和独立性卡方检验。 第四部分：非参数检验与特殊设计 本部分将介绍当数据不满足参数检验的假设条件时，可使用的非参数检验方法，以及一些特殊的统计分析设计。 第七章：非参数检验 7.1 非参数检验的适用性 阐述非参数检验的优势，尤其是在数据偏态、小样本或定性数据分析中的作用。 7.2 符号检验与秩和检验 介绍符号检验（Sign Test）和威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）用于配对样本，以及曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）用于独立样本。 7.3 Kruskal-Wallis H检验 学习Kruskal-Wallis H检验作为单因素方差分析的非参数替代方法，用于比较多个独立样本的中心趋势。 7.4 Spearman秩相关系数 介绍Spearman秩相关系数，用于度量两个定序变量或等间隔变量之间的单调关系。 第八章：相关与回归分析 8.1 相关分析 学习如何度量两个数值变量之间线性关系的强度和方向，包括Pearson相关系数的计算和检验。 8.2 简单线性回归 介绍简单线性回归模型，如何建立一个变量（因变量）与另一个变量（自变量）之间的线性关系模型，并进行预测。 8.3 多重线性回归 扩展到多重线性回归，学习如何利用多个自变量预测因变量，并理解各回归系数的含义，以及模型拟合优度的评估。 8.4 Logistic回归 重点介绍Logistic回归模型，用于分析二分类因变量与一个或多个自变量之间的关系，在医学研究和风险预测中应用广泛。 第五部分：医学研究中的统计应用 本部分将深入探讨统计学在具体医学研究设计和分析中的应用。 第九章：流行病学研究中的统计学 9.1 疾病发病率与患病率的计算与解释 掌握描述人群健康状况的基本指标，包括发病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）及其计算方法和临床意义。 9.2 队列研究与病例对照研究的统计分析 详细讲解队列研究中相对危险度（Relative Risk, RR）的计算与解释，以及病例对照研究中的比值比（Odds Ratio, OR）的计算与解释，并讨论其在暴露与疾病关系中的应用。 9.3 诊断试验的评估 学习评估诊断试验性能的指标，如敏感度（Sensitivity）、特异度（Specificity）、阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）和阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV），以及ROC曲线的应用。 第十章：临床试验设计与统计分析 10.1 临床试验设计的基本原则 介绍随机化、对照、设盲（单盲、双盲）等临床试验设计的关键要素，以及不同类型临床试验（如平行设计、交叉设计）的特点。 10.2 样本量估算 阐述样本量估算在保证研究效能和经济性方面的重要性，介绍不同设计下样本量估算的基本原理和常用公式。 10.3 临床试验数据的统计分析 结合前面学到的统计方法，讲解如何对临床试验数据进行分析，并解读研究结果。 第十一章：生存分析 11.1 生存分析的基本概念 介绍生存分析（Survival Analysis）的独特之处，以及时间、结局（事件发生）和删失（censoring）等核心概念。 11.2 Kaplan-Meier曲线 学习绘制Kaplan-Meier曲线来估计生存函数，并进行组间生存率的比较。 11.3 Cox比例风险模型 掌握Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的原理和应用，用于分析多个协变量对生存时间的影响。 第六部分：统计软件的应用与进阶 本部分将指导读者如何利用现代统计软件进行数据分析，并展望一些更高级的统计方法。 第十二章：统计软件介绍与实践 12.1 常用统计软件概览 简要介绍SPSS、R、SAS等常用的医学统计软件，并突出其在数据管理、图形绘制和统计分析方面的功能。 12.2 基础数据分析操作 通过实例演示，指导读者如何在选定的统计软件中进行数据录入、变量管理、描述性统计分析、图表绘制以及参数检验等基本操作。 12.3 进阶统计分析实践 进一步展示如何利用软件进行回归分析、方差分析、生存分析等更复杂的统计分析，并解读软件输出结果。 第十三章：其他重要统计概念与展望 13.1 多重比较问题 讨论在进行多次假设检验时可能出现的膨胀的I类错误，并介绍Bonferroni校正、Holm校正等修正方法。 13.2 缺失数据的处理 简要介绍处理缺失数据的不同策略，如删除法、均值插补法、多重插补法等。 13.3 贝叶斯统计简介 初步介绍贝叶斯统计的基本思想，以及其在某些医学研究领域的独特优势。 13.4 统计在大数据时代的挑战与机遇 展望大数据背景下医学统计学的发展趋势，以及机器学习、深度学习等新兴技术在医学分析中的应用潜力。 结语 《现代医学统计方法与实践》不仅是一本教科书，更希望成为广大读者在医学统计学习道路上的良师益友。我们相信，通过本书的学习，读者将能够掌握扎实的医学统计学理论知识，提升数据分析能力，从而更好地服务于医学研究和临床实践，为人类健康事业做出更大贡献。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的教材，不应该仅仅是知识的堆砌，更应该是一种思维方式的引导。《医学统计学》第三版在这方面做得相当出色。它在讲解一些复杂统计模型的时候，没有直接丢给我们一堆公式，而是先从研究问题的背景出发，一步一步引导我们思考为什么需要这样的模型，这个模型能解决什么样的问题。然后，再逐步引入相关的统计概念和方法。特别是关于“回归分析”的部分，从最简单的线性回归，到多元线性回归，再到逻辑回归，循序渐进，每一步都解释得很清楚，并且都结合了具体的医学案例，比如影响血压的多种因素分析，或者疾病复发风险的预测。这让我不再觉得统计学只是冷冰冰的数学公式，而是能够真正应用于解决医学研究中的实际问题。学习指导里的习题设计也非常巧妙，有些题目不仅考察了知识点，还引导你去思考如何根据不同的研究设计和数据类型选择合适的统计方法，这才是真正培养我们独立分析问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经接触过一些统计学基础知识的学习者，我对《医学统计学》第三版和配套的学习指导的评价会更加侧重于其在深度和广度上的提升。第三版在原有坚实基础上，对很多前沿的统计方法进行了更新和补充，例如在生存分析部分，不仅详细介绍了Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验，还增加了Cox比例风险模型的详细讲解，并提供了实际应用的例子，这对于进行临床预后研究非常有帮助。同时，在数据挖掘和机器学习在医学统计中的应用方面，也给出了初步的介绍，虽然篇幅不多，但足以激发我们进一步探索的兴趣。学习指导在这方面也做得很好，它会在相关章节的末尾，推荐一些更深入的学习资源，或者提供一些拓展性的思考题，引导我们去关注统计学领域的最新发展。这本书的编排逻辑清晰，层次分明，从基础概念到复杂模型，都衔接得很自然。而且，书中引用的参考文献也都比较权威，这增加了其学术可信度。总体而言，这是一套既适合初学者打牢基础，也适合进阶学习者深入研究的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

学医的都知道，统计学这门课，讲得不好就特别枯燥，容易让人望而生畏。但这一版的《医学统计学》，我感觉彻底颠覆了我之前的印象。拿到书后，首先吸引我的是它的语言风格，虽然是专业书籍，但用词一点都不晦涩，很多地方都像是老师在给我们耐心讲解一样。尤其是对于那些容易混淆的概念，比如“信度”和“效度”的区分，书里就用了好几个不同的角度去解释，还举了非常贴切的医学研究例子，让我茅塞顿开。学习指导部分更是锦上添花，它不是简单地把课本内容重复一遍，而是更有针对性地提出了学习重点和难点，还附带了大量的练习题，而且每道题的答案后面都附有详细的解析，一步一步教你如何得出正确答案，甚至会指出常见的错误思路。这一点对我这种需要通过大量练习来巩固知识的学习者来说，简直是救星。我试着做了几道练习题，发现不仅能检验我是否掌握了课本上的知识点，还能帮助我发现自己理解上的盲区。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装简直是惊喜！拿到手的时候，外面的纸箱结实又保护得很好，里面两本书被妥帖地安置着，没有丝毫磕碰的痕迹，连书的边角都完整无损。对于我这种特别在意书本外观的读者来说，这简直太重要了。翻开《医学统计学》第三版，纸张的质感就很棒，印刷清晰，字迹工整，排版也比我之前看过的版本舒服很多，没有那种杂乱感。内容上，感觉编者们非常用心，对很多基础概念的解释都更加细致和深入了，比如在介绍各种统计方法的原理时，不仅给出了公式，还用通俗易懂的语言进行阐述，还配了不少插图和例子，一下子就把那些抽象的理论变得生动起来。我尤其喜欢它在“假设检验”这一章的处理，把不同的检验方法按适用场景分类介绍，还明确了每种方法的优缺点和适用范围，这对于初学者来说太友好了，避免了盲目选择的困境。整体感觉，这本书在理论深度和实践指导之间找到了一个很好的平衡点，既能帮助我们理解统计学的底层逻辑，又能指导我们在实际研究中正确运用。

评分☆☆☆☆☆

拿到这两本书，尤其是《学习指导》，我最大的感受就是“贴心”。它不仅仅是一本辅助教材，更像是一个经验丰富的学长学姐，知道我们学习过程中会遇到哪些困难，并且提前为我们准备好了应对方案。比如，它会在每个章节的开头，用简短的几句话点明本章的学习目标和核心内容，让我们一目了然。然后，在讲解过程中，对于那些容易出错或者大家容易混淆的地方，会用不同的字体颜色或者加粗来强调，甚至会专门设置“易错点提醒”的栏目。我最喜欢的是它的“能力提升”板块，里面会提供一些开放性的问题，鼓励我们自己去查阅资料，思考如何用所学的统计知识去解决，这比直接给出标准答案更能激发我们的学习主动性。另外，书里还穿插了不少“案例分析”，选取的是真实的医学研究文献，然后对文中的统计方法进行详细解读，这让我们能更直观地看到统计学在医学领域的实际应用价值。