圖書描述
生物統計學是以機率論?基礎，而研究生命科學中隨機現象規律的科學。近年來國際社會對生物統計學專業人員的需求大幅增加，臨床醫學研究人員應用統計方法評估新藥與新療法的效果，各藥廠特聘統計學傢參與新藥研發與資料處理。生物統計學儼然成?當今熱門顯學。本書獨特的特色在於皆採用生物與醫學統計的典型範例，充分體現統計與生物／醫學的科際整閤；強調核心概念，基本原理與方法，重視理論與實際應用的整閤，培育學生的實際應用技能。在每一章的後麵都附有該章內例題求解的SAS程式，使學生能運用這些程式掌握應用SAS係統，解決實際問題的能力；採用Microsoft Excel軟體，進行常見的統計計算，例如假設檢定、變異數分析、迴歸分析、常用統計函數簡介。全書通俗易懂，具有一定的深度與廣度，適閤生物係、公共衛生係、環境醫學係、應用微生物係、護理係、藥學係等大學、四技或二技學生，作?教科書之用。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
**評價三** 老實說，剛拿到《實用生物統計學》這本書的時候，我內心是有些忐忑的。因為我本身的學術背景是比較偏嚮於基礎生命科學，對於數學和統計的接觸一直比較有限，總是覺得統計學是門高深的學問。《實用生物統計學》的齣現，徹底改變瞭我的看法。這本書的語言風格非常親切，完全沒有一般統計學教科書那種冰冷、生硬的感覺。作者在講解每一個概念的時候，都會嘗試用生活化的語言去解釋，或者舉一些非常貼近生物學研究的例子。舉個例子，在介紹“迴歸分析”時，作者並沒有上來就給齣一大堆公式，而是先從“相關性”講起，比如我們很直觀地知道，年齡越大，身高可能增長越慢，這之間就存在一種關係。然後，再逐步引入綫性迴歸模型，解釋如何用一個數學方程來描述這種關係，以及如何利用這個模型來預測未來的數值。書中還重點強調瞭“模型診斷”的重要性，比如檢查殘差是否符閤正態分布、是否隨機分布等，這讓我明白，統計模型並非一成不變，而是需要不斷檢驗和修正的。另外，書中對於“非參數檢驗”的介紹也讓我耳目一新。我一直以為隻有當數據滿足正態分布時纔能進行統計檢驗，但這本書詳細介紹瞭像秩和檢驗（Wilcoxon rank-sum test）等非參數方法，並解釋瞭它們在數據不符閤正態分布或者存在異常值時，是多麼有用的替代方案。這一點對於我們處理一些生物學實驗中，數據分布可能不太理想的情況，非常有指導意義。這本書的結構安排也很有條理，從最簡單的描述統計，到稍微復雜的推論統計，再到更高級的迴歸和多因素分析，循序漸進，讓我能夠一步一步地掌握。
评分**評價九** 《實用生物統計學》這本書，對於我這種對“統計假設檢驗”感到睏惑的學生來說，簡直是一場及時雨。過去，我總是覺得p值是什麼，為什麼小於0.05就認為結果顯著，這些概念都模模糊糊的。這本書在這方麵做得非常齣色。作者從最基礎的“零假設”（null hypothesis）和“備擇假設”（alternative hypothesis）講起，並強調瞭設定恰當假設的重要性。我印象深刻的是，作者用一個簡單的例子，比如比較兩種肥料對作物産量的影響，來解釋如何正確地提齣零假設和備擇假設。然後，在講解“p值”時，書中沒有簡單地給齣一個定義，而是通過模擬實驗和圖示，來形象地解釋p值是如何計算齣來的，以及它到底代錶瞭什麼——即在零假設為真的情況下，觀察到當前或更極端結果的概率。這讓我一下子就明白瞭p值的“概率”本質，而不是將其誤解為“真實存在的概率”。書中還詳細講解瞭“第一類錯誤”（Type I error）和“第二類錯誤”（Type II error）的概念，以及如何通過設定顯著性水平（alpha）和計算功效（power）來權衡這兩種錯誤的風險。這一點對於我們理解統計檢驗的局限性，以及如何設計更有效的實驗，都非常有指導意義。另外，書中還針對不同的數據類型和研究設計，介紹瞭各種常用的假設檢驗方法，比如 t-test, ANOVA, 卡方檢驗（chi-squared test）等，並詳細說明瞭它們的前提條件和應用場景。這讓我能夠根據自己的研究問題，選擇最閤適的統計檢驗方法，而不是盲目套用。
评分**評價一** 這本《實用生物統計學》真的是解救瞭我這種生物背景但對數字統計頭疼不已的學生！我一直以來都對復雜的統計模型感到畏懼，每次看到那些公式就頭暈目眩，感覺自己永遠也學不會。但是，這本書的作者，我感覺他/她簡直是我的救星！從一開始，作者就用一種非常平易近人的方式來介紹生物統計學的基本概念，不再是那種枯燥乏味的理論堆砌。例如，在講解“描述性統計”時，他/她並沒有直接拋齣均值、中位數、標準差這些術語，而是先從我們日常生活中遇到的例子入手，比如調查班級同學的身高體重分布，然後很自然地引齣這些統計量的意義和計算方法。我特彆喜歡他/她用圖錶來輔助說明，像那種箱形圖（box plot）的講解，我以前看過的書都寫得太學術瞭，看瞭好幾遍都搞不明白，這本書裏通過生動的圖例，配以簡單的文字解釋，我竟然一下子就理解瞭它的核心意義——如何直觀地看齣數據的離散程度和異常值。更讓我驚喜的是，書中對於“推論性統計”的闡述，比如假設檢驗，也循序漸進，從最基礎的“零假設”和“備擇假設”的意義，到p值的概念，再到不同檢驗方法的適用條件，都講解得非常清晰。我印象深刻的是，在介紹t檢驗時，作者用瞭一個實際的醫學研究案例，比如比較兩種藥物的療效，一步一步地演示如何提齣假設、收集數據、進行計算，並最終做齣統計推斷。這種“手把手”的教學方式，讓我感覺自己不再是旁觀者，而是真的參與到瞭統計分析的整個過程。而且，書中還提供瞭很多關於如何解讀統計結果的建議，這對於我們這些需要寫研究報告的學生來說，簡直是金礦。我再也不怕被統計結果嚇到瞭，因為我知道如何去理解它們，並把它們有意義地呈現齣來。這本書真正做到瞭“實用”，讓我感覺學到的知識可以直接應用到我的學習和未來的研究中。
评分**評價六** 《實用生物統計學》這本書，對我這種在生物醫藥領域工作、但統計學功底相對薄弱的人來說，簡直是福音。書中對“生物學統計模型”的講解，特彆是關於“綫性迴歸”和“邏輯迴歸”的應用，讓我對數據分析有瞭更深的理解。在藥物研發領域，我們經常需要分析藥物劑量與療效之間的關係，或者分析患者的各種臨床特徵與疾病預後之間的關係。邏輯迴歸尤其在處理二元結局（如疾病是否發生、治療是否成功）時非常強大。我印象深刻的是，書中用一個案例，分析瞭吸煙史、年齡、性彆等因素對肺癌發病率的影響，並一步步演示瞭如何構建邏輯迴歸模型，如何解釋迴歸係數的意義（比如 OR 值），以及如何進行模型擬閤優度檢驗。這讓我明白，不僅僅是簡單的相關性分析，我們還可以通過更復雜的模型來探索多個因素之間的相互作用，並預測特定結果的概率。書中還提到瞭“生存分析”（survival analysis），這是在臨床試驗和流行病學研究中非常重要的分析方法，用來分析時間到事件發生（比如患者的生存時間、疾病復發的間隔）的規律。作者講解瞭 Kaplan-Meier 麯綫的繪製和解釋，以及 Cox 比例風險模型，這讓我對如何評估不同治療組的生存率差異，或者探索影響生存時間的因素有瞭更清晰的認識。這本書的實用性體現在它能夠將復雜的統計模型與實際的生物醫學研究問題緊密結閤起來，讓我們看到統計學是如何解決實際問題的。
评分**評價七** 我一直覺得，統計學是生物學研究中“看得見的魔術”。《實用生物統計學》這本書，更是讓我看到瞭這個“魔術”背後的科學與嚴謹。《實用生物統計學》這本書，在“數據可視化”方麵給瞭我很多啓發。過去，我常常覺得統計學就是一堆數字和公式，但這本書通過大量的圖錶和實例，讓我看到瞭數據本身的美感和信息量。從簡單的柱狀圖、散點圖，到更復雜的箱形圖、小提琴圖，以及在基因錶達分析中常用的熱圖（heatmap），作者都詳細講解瞭它們的繪製方法、適用場景以及如何從中解讀齣有價值的信息。我尤其喜歡書中關於“圖錶解讀”的建議，它提醒我們要關注圖錶的標題、坐標軸的標簽、誤差綫（error bars）的含義，以及數據點的分布情況，而不是僅僅看一個大概的趨勢。這讓我能夠更細緻地審視數據，避免被錶麵的現象所誤導。書中還提到瞭“交互作用”（interaction）的概念，這在多因素分析中非常重要。比如，一種藥物的效果可能與患者的性彆有關，也可能與患者的年齡有關，而更復雜的是，藥物的效果可能同時受到性彆和年齡的聯閤影響。這本書通過生動的圖示，解釋瞭如何通過方差分析或者迴歸模型來檢驗和解讀這種交互作用。這讓我意識到，生物係統往往是復雜的，單一因素的分析可能無法完全揭示真相，而對因素之間的相互作用的理解，是深入研究的關鍵。
评分**評價五** 對於我們這些在生命科學領域的研究者而言，掌握生物統計學已經成為一項必備技能。《實用生物統計學》這本書，在我看來，是一本非常紮實的工具書，尤其是在處理“生物信息學”和“基因組學”相關的數據分析方麵，它給瞭我很多實用的指導。書中關於“差異錶達基因分析”的章節，讓我受益匪淺。我們經常需要比較不同處理組（比如藥物處理前後、疾病狀態與健康狀態）下的基因錶達譜，以找齣在不同條件下發生顯著變化的基因。這本書詳細介紹瞭如何使用 R 語言等統計軟件來實現這一分析，並重點講解瞭如何解讀差異錶達分析的結果，比如火山圖（volcano plot）的繪製和解釋，以及如何根據 fold change 和 p-value 來篩選齣真正有意義的差異錶達基因。我特彆欣賞書中對“假設檢驗”在基因錶達分析中的應用講解，比如如何進行 t-test 或 Wilcoxon rank-sum test 來比較兩組基因錶達量的差異，以及如何理解多重檢驗的校正方法，如 FDR (False Discovery Rate)。這讓我能夠更自信地進行這類分析，並對結果有更深刻的理解。另外，書中還涉及瞭一些關於“聚類分析”（clustering analysis）和“主成分分析”（principal component analysis, PCA）的應用，這些方法在基因組學研究中非常常用，用來探索數據的整體結構、發現潛在的亞群或者降維。作者用清晰的圖示和簡明的文字，將這些復雜的概念解釋得易於理解。這本書不僅僅是理論的堆砌，它更像是為我們提供瞭一套解決實際生物信息學分析問題的“方法論”。
评分**評價十** 在我看來，《實用生物統計學》這本書，是一本將理論與實踐完美結閤的著作。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在我研究的道路上不斷提供指引。書中關於“生物統計學的倫理考量”的討論，是我在其他許多統計學書籍中很少看到的，但卻至關重要。作者強調瞭在數據收集、分析和結果解讀過程中，必須遵守的倫理原則，比如如何保護研究對象的隱私，如何避免數據造假或誤導性的報告，以及如何公正地報告研究結果。這一點讓我深刻認識到，統計學不僅僅是一門技術，更是一種負責任的科學探究方式。書中還提到瞭“統計軟件的應用”，比如 R 語言和 SPSS，並提供瞭不少實際操作的示例代碼和指導。這對於我們這些希望將統計知識轉化為實際操作的學生和研究人員來說，是極大的便利。我不再僅僅是停留在理論層麵，而是能夠通過軟件，真正地對數據進行分析，並得齣有意義的結論。最後，這本書的語言風格非常具有颱灣特色，親切而不失專業，讓人在閱讀過程中感到輕鬆愉快，而不是一種壓力。它用一種鼓勵和啓發的態度，帶領我們一步步走進生物統計學的世界。這本書讓我感覺，生物統計學並非遙不可及，而是我們每個生物學研究者都能夠掌握並受益的強大工具。
评分**評價四** 《實用生物統計學》這本書，讓我第一次對“相關性”和“因果性”這兩個概念有瞭清晰的認識。在生物學研究中，我們經常會發現兩個變量之間存在一定的相關性，比如某種基因的錶達水平和某種疾病的發生率。但是，僅僅知道它們相關，並不意味著其中一個就一定是導緻另一個的原因。這本書在這方麵給齣瞭非常寶貴的指導。作者在講解“相關係數”時，不僅僅給齣瞭計算公式，更重要的是，它強調瞭相關係數隻能錶示變量之間的綫性相關程度，而不能解釋因果關係。隨後，在介紹“迴歸分析”和“實驗設計”時，書中反復強調瞭如何通過嚴謹的實驗設計，例如隨機對照試驗，來盡可能地推斷因果關係。我印象特彆深刻的是，書中用瞭一個生物醫學的例子，比如分析飲食習慣與心血管疾病發病率之間的關係。作者詳細解釋瞭為什麼僅僅觀察到飲食習慣和疾病發病率相關，並不足以得齣“某種食物會導緻疾病”的結論，因為可能存在混雜因素（confounding factors）。而通過設計一個包含對照組、隨機分組和盲法的臨床試驗，纔能更可靠地評估飲食乾預的因果效應。這本書對於如何識彆和處理混雜因素也給齣瞭實用的建議，這對於我們在解讀研究文獻或者設計自己的實驗時，都非常有啓發性。此外，書中在講解“多重比較”（multiple comparisons）時，也提到瞭“多重檢驗問題”以及如何通過 Bonferroni 校正等方法來控製第一類錯誤（Type I error）的發生概率。這對於我們在進行大量的統計檢驗時，避免得齣假陽性結果，顯得尤為重要。這本書的內容，不僅限於理論講解，更在於它教我們如何批判性地思考和分析數據。
评分**評價二** 作為一名在颱灣從事瞭幾年生物科技研發工作的研究員，我對統計分析的需求可以說是一日比一日強烈。過去，我們很多時候依賴於實驗室技術和經驗的積纍，但隨著研究的深入和競爭的加劇，數據分析的重要性已經不言而喻。《實用生物統計學》這本書，可以說是我近期工作中的一大助力。我尤其欣賞書中對於“實驗設計”部分的闡述，這在生物研究中至關重要。書中沒有簡單地羅列各種實驗設計類型，而是深入淺齣地講解瞭為何需要閤理的實驗設計，以及如何通過實驗設計來最大化信息的獲取並減少誤差。例如，在介紹“隨機化”時，作者生動地舉例說明瞭如何在藥物臨床試驗中應用隨機分組，以避免研究者或被試的偏見影響結果，這一點非常貼近我們在實際工作中所麵臨的挑戰。此外，書中對於“方差分析”（ANOVA）的講解也讓我茅塞頓開。過去我總是覺得ANOVA很復雜，不知道什麼時候該用單因素ANOVA，什麼時候該用雙因素ANOVA。這本書通過多個實際生物學研究的例子，比如比較不同肥料對植物生長速度的影響，或者分析不同基因型對動物産量的影響，清晰地展示瞭ANOVA的應用場景和結果的解讀。我特彆贊賞的是，書中不僅講解瞭如何進行ANOVA，還強調瞭事後檢驗（post-hoc tests）的重要性，以及如何選擇閤適的事後檢驗方法來確定具體哪些組之間存在顯著差異。這對於我們在進行多組比較時，能夠更精確地得齣結論，避免過度推斷，非常有幫助。這本書的內容安排，從基礎概念到高級應用，都非常係統，而且貫穿始終的“實用”導嚮，讓我感覺每學到一個知識點，都能在實際工作中找到對應的應用。
评分**評價八** 在颱灣，生物統計學領域的發展非常迅速，對於我們從事相關研究工作的人來說，不斷更新知識和技能是必不可少的。《實用生物統計學》這本書，可以說是近期讓我覺得最“接地氣”的統計學教材。它所講解的“抽樣方法”和“估計理論”，對於理解統計推斷的根本原理至關重要。作者沒有止步於介紹簡單的隨機抽樣，而是深入探討瞭分層抽樣、整群抽樣等更復雜的抽樣技術，並解釋瞭它們在不同研究場景下的優勢和局限性。這對於我們在設計流行病學調查或者進行市場調研時，能夠選擇更閤適的抽樣方案，提高樣本的代錶性，非常有幫助。在“估計理論”部分，書中詳細講解瞭點估計和區間估計的區彆，以及置信區間的概念。我特彆喜歡書中對於“置信區間”的解釋，它不是簡單地給齣一個公式，而是通過生動的比喻，比如“漁夫撒網捕魚”，來形象地說明置信區間是如何工作的，以及它所包含的概率意義。這讓我第一次真正理解瞭，我們用樣本來估計總體的參數時，總是存在不確定性，而置信區間正是量化這種不確定性的重要工具。書中還提到瞭“最大似然估計”（maximum likelihood estimation, MLE）等更高級的估計方法，雖然概念有些復雜，但作者用清晰的思路引導，讓我能夠初步瞭解其思想和應用。這本書的價值在於，它不僅教我們如何運用統計學工具，更重要的是，它教我們如何理解這些工具背後的統計學原理。
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