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圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 生物醫學
• 數據分析
• 統計方法
• 基礎教程
• 科研方法
• 健康科學
• 流行病學

　　本書是第一本特彆針對健康科學領域學生所撰寫的統計學入門教材，提供許多關於臨床案例、練習題及學習輔助，有效幫助學生學習。這門課，除瞭綫性代數外，作者假設讀者沒有其他先修課程。你可以發現本書：

　　1. 提供瞭豐富的健康領域練習題，讓學生在使用相關的健康資訊時，運用 基本的統計步驟作為練習的統計。

　　2.新增選擇恰當的樣本、測量和解釋偏斜、及自由度和母群體估值的訊息。

　　3.新增執行健康調查章節，提供學生需要執行調查和評估研究報告的訊息。

譯者簡介

梁文敏  

現職
中國醫藥大學生物統計研究所、環境醫學研究所及生物統計中心專任副教授

李采娟  

現職
中國醫藥大學生物統計研究所、中醫研究所及生物統計中心專任教授

李傢霙  

現職
中國醫藥大學附設醫院 醫研部社區醫學暨分子流行病學研究室專員

張玉君  

現職
彰化基督教醫院 流行病學暨生物統計中心 助理研究員

《現代分子生物學前沿：從基因組到蛋白質組》 圖書簡介 本書旨在為生命科學領域的研究者、高級本科生和研究生提供一個全麵且深入的視角，聚焦於當前分子生物學最前沿的研究領域和關鍵技術。我們摒棄瞭基礎教科書中對細胞結構和經典遺傳學的冗長迴顧，而是直接切入當代生物學研究的核心驅動力——復雜生命係統的分子機製、大數據分析以及新興的操控技術。 第一部分：基因組學與轉錄組學的深度解析 本部分內容聚焦於對生命“藍圖”的解析，從宏觀的基因組結構到動態的轉錄過程，強調瞭高通量測序技術的革命性影響。 第一章：下一代測序（NGS）技術與生物信息學基礎 詳細闡述瞭Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流測序平颱的技術原理、優缺點及其在不同應用場景下的適用性。重點討論瞭從原始數據（Base Calling）到高質量序列比對、變異檢測（SNV、Indel、結構變異）的完整生物信息學流程。特彆闢齣章節，講解瞭長讀長測序在解決重復序列和染色體重排分析中的獨特優勢，以及單分子實時測序（SMRT）在解析DNA甲基化和RNA編輯方麵的最新進展。 第二章：功能基因組學與非編碼RNA的復雜網絡 超越傳統基因的界限，深入探討瞭基因組學研究的焦點——非編碼DNA和RNA的功能。詳細介紹瞭ChIP-seq、ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）等技術如何揭示染色質可及性的動態變化，以及這些變化如何調控基因錶達。章節重點剖析瞭環狀RNA（circRNA）、長非編碼RNA（lncRNA）的生物學功能及其在疾病發生發展中的調控機製，並結閤CRISPR/Cas9文庫篩選技術，闡述如何係統性地篩選影響特定錶型的關鍵調控元件。 第三章：單細胞轉錄組學（scRNA-seq）的革命 單細胞分辨率已成為理解組織異質性的核心。本章係統梳理瞭從液滴微流控技術（如10x Genomics）到基於孔闆的scRNA-seq技術流程。重點在於細胞類型鑒定、軌跡推斷（Pseudotime analysis）以及細胞間通訊的預測模型。內容涵蓋瞭如何使用降維和聚類算法（如UMAP, t-SNE）處理高維數據，以及如何利用多組學整閤分析（如CITE-seq，將蛋白質和RNA信息整閤）來構建更精細的細胞圖譜。 第二部分：蛋白質組學與結構生物學的可視化 本部分轉嚮生命的“執行者”——蛋白質，探討其修飾、相互作用及三維結構的解析。 第四章：高級質譜蛋白質組學：從定性到定量 詳細剖析瞭基於標簽（iTRAQ, TMT）和無標簽（Label-free）的定量蛋白質組學技術在探索信號通路、藥物靶點發現中的應用。重點介紹瞭靶嚮蛋白質組學（如SRM/PRM）如何實現對特定生物標誌物的高靈敏度、高精確度檢測。此外，本章還深入探討瞭蛋白質翻譯後修飾（PTM）的鑒定，如磷酸化、泛素化等，這些修飾對於細胞信號轉導的精確控製至關重要。 第五章：冷凍電子顯微鏡（Cryo-EM）與高分辨率結構解析 Cryo-EM已成為解析復雜大分子機器結構的主流技術。本章將深入講解從樣品製備、數據采集到三維重建的完整流程，包括多粒子平均和亞結構分析。重點闡述瞭Cryo-EM在解析膜蛋白復閤體、核糖體和病毒衣殼等結構生物學難題中的突破性貢獻，並討論瞭其與計算建模相結閤的未來方嚮。 第六章：蛋白質相互作用組（PPI）與係統生物學 係統性地解析蛋白質間的動態網絡。除瞭經典的酵母雙雜交（Y2H）和共免疫沉澱（Co-IP）外，本章著重介紹瞭Proximity Ligation Assay (PLA)、BioID/APEX-based proximity labeling等技術，用於在細胞內環境中捕獲瞬時或弱結閤的相互作用。結閤網絡拓撲學分析，探討如何從龐大的PPI數據中識彆關鍵的“樞紐蛋白”和功能模塊。 第三部分：閤成生物學與細胞工程的前沿實踐 本部分聚焦於生命科學的操控層麵，即如何設計和構建新的生物係統。 第七章：CRISPR/Cas係統的進化與精準編輯 超越基礎的Cas9雙鏈斷裂（DSB），本章全麵介紹瞭堿基編輯器（Base Editors, BEs）和先導編輯器（Prime Editors, PEs）的工作原理及其在實現單核苷酸精準替換、小片段插入或缺失方麵的優勢。同時，討論瞭CRISPR係統在錶觀遺傳調控（如dCas9融閤效應物）和高通量功能篩選中的最新應用案例。 第八章：閤成迴路設計與代謝工程 本章探討如何運用工程學原理設計和構建具有特定功能的DNA/RNA元件和生物通路。內容包括可編程轉錄因子的設計、基於閤成振蕩器和邏輯門的細胞計算係統的構建。在代謝工程方麵，重點介紹利用代謝流分析（MFA）指導底盤細胞的重塑，以實現高價值化學品或生物燃料的高效生産。 第九章：類器官與生物三維培養模型 類器官（Organoids）正逐步取代傳統的二維培養係統。本章詳細介紹瞭誘導多能乾細胞（iPSC）嚮特定組織（如腸道、腦部、肝髒）定嚮分化的協議優化，以及活體成像技術在監測類器官發育過程中的應用。內容強調瞭如何通過基質工程和生物物理信號調控來提高類器官的生理相關性，使其更接近真實的體內環境，作為藥物篩選和疾病建模的理想平颱。 本書的寫作風格力求嚴謹而不失洞察力，融閤瞭大量的案例分析和前沿文獻的精粹總結，旨在為讀者提供一把開啓生命科學未知領域的鑰匙，激發創新性研究思路。

ch01統計及其用途 2
1.1統計的意義 4
1.2統計的用途 5
1.3為何要研讀統計 8
1.4資料來源 9
1.5臨床試驗 14
1.6調查規劃 17
1.7如何成功地學習統計 17

ch022母群體和樣本 22
2.1選擇閤適的樣本 24
2.2為什麼要選擇樣本 27
2.3如何選擇樣本 28
2.4如何選擇隨機樣本 29
2.5隨機樣本的成效 31
2.6遺漏值和不完整的資料 32

ch03資料的整理與呈現 38
3.1分類及整理資料 40
3.2圖、錶格和圖形 46
3.3建立錶格 47
3.4以圖呈現資料 52

ch04摘要資料 70
4.1中央趨勢的測量 72
4.2變異的測量 76
4.3變異係數 81
4.4測量和解釋偏斜 81
4.5母群體的平均數和標準差 83

ch05機率90
5.1什麼是機率？ 92
5.2互補事件 95
5.3機率法則 96
5.4運算法則 102
5.5機率分布 105
5.6彩券機率及抽樣 106
5.7二項分布 107

ch06常態分布120
6.1常態分布的重要性 122
6.2常態分布的特質 123
6.3常態麯綫下的麵積 125

ch07平均數的抽樣分布和估計 140
7.1母群體分布及其樣本平均數分布 142
7.2中央極限定理 145
7.3平均數標準誤 147
7.4學生氏t分布 148
7.5應用 151
7.6自由度：非數學的解釋 152
7.7母群體的估計值 153
7.8執行 t檢定所需假設 156

ch08單一樣本顯著性檢定、點估計和信賴區間 162
8.1假設檢定 164
8.2定義 164
8.3顯著性檢定的基礎 165
8.4虛無和對立假設 166
8.5顯著性檢定的程序單一樣本Z或t 167
8.6單尾檢定與雙尾檢定 171
8.7顯著性檢定：單一樣本 t檢定 172
8.8點估計和信賴區間 176
8.9信賴區間和 t分布 178
8.10樣本數對信賴區間的影響 180
8.11 P值和統計顯著 181
8.12從Z值決定精確P值 182
8.13單尾和雙尾 P值 185
8.14 P值和t分布 187
8.15型一和型二誤差 189
8.16型一和型二誤差及重新檢視機率 191

ch09兩個樣本顯著性檢定、點估計及信賴區間200
9.1兩個樣本的 t檢定 202
9.2獨立和配對 t檢定 202
9.3兩個樣本顯著性檢定的步驟 204
9.4兩個獨立樣本平均數的顯著性檢定 204
9.5配對t檢定 209
9.6決定樣本數 213
9.7敏感度與準確度 214

ch10變異數分析 226
10.1ANOVA的功能 228
10.2ANOVA的原理 229
10.3ANOVA的計算 232
10.4ANOVA的前提假設 234
10.5ANOVA的應用 235
10.6事後分析 237
10.7隨機區塊設計240

ch11比例的推論 254
11.1質性資料的推論 256
11.2二項分布的平均數及標準差 256
11.3二項分布近似常態分布 257
11.4一個二項比例的顯著性檢定 259
11.5兩個比例差異的顯著性檢定 261
11.6信賴區間 264

ch12卡方檢定270
12.1卡方檢定適用的原則 272
12.2卡方檢定的基礎 272
12.3卡方檢定的假說類型 276
12.4兩個變數的獨立性檢定 277
12.5同質性檢定 280
12.6兩個比例差異的顯著性檢定 282
12.7 2*2列聯錶 284
12.8相依比例的 McNemars檢定 286
12.9相關強度的測量值 287
12.10卡方檢定的使用限製 290

ch13相關與綫性迴歸298
13.1兩個變數的關係 300
13.2相關和迴歸的差異 302
13.3散布圖 303
13.4相關係數 304
13.5母群體相關係數的假設檢定和信賴區間 310
13.6相關係數的限製 316
13.7迴歸分析 318
13.8迴歸綫斜率的推論 323

ch14無母數方法 334
14.1無母數方法的理論基礎 336
14.2無母數方法的優點及缺點 336
14.3魏剋森等級和檢定及曼惠特尼 U檢定 337
14.4魏剋森符號等級檢定 341
14.5K-W單因子等級變異數分析 343
14.6符號檢定 346
14.7斯皮爾曼等級相關係數 349
14.8費氏精確檢定 352

ch15生命統計和人口學方法 362
15.1生命統計和人口學 364
15.2生命統計和人口資料的來源 364
15.3生命統計相關的率、比值和比例 370
15.4死亡率的測量 371
15.5生育率的測量 378
15.6疾病率的測量 380
15.7率的調整 382

ch16生命錶 389
16.1生命錶的一般應用 390
16.2當代生命錶 391
16.3追蹤生命錶 397

ch17健康調查及研究報告 403
17.1規劃健康調查 404
17.2評估研究報告 411

附錄 418
練習題解答 438

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我一直覺得，學習統計學，就像在學習一門新的語言，需要時間和耐心。《基礎生物統計學》這本書，給瞭我一個相對平緩的學習麯綫。它最吸引我的地方在於，它對於“統計學概念”的解釋，真的做到瞭深入淺齣。我記得它在講解“數據分布”的時候，沒有直接就拋齣正態分布的公式，而是通過一個非常形象的“拋硬幣”實驗，讓你直觀地感受到數據的聚集和分散，以及這種分布的規律性。這種從“現象”到“原理”的講解方式，讓我覺得很有代入感。而且，這本書在“方法選擇”的指導上，也做得相當細緻。比如，在麵對不同的研究數據時，如何選擇閤適的統計檢驗方法，它會給齣非常明確的指導原則，甚至會列齣一些決策樹，幫助讀者一步一步地篩選。這對於我這種容易糾結於選擇哪種方法的人來說，簡直是救星。我尤其喜歡它關於“配對樣本t檢驗”和“獨立樣本t檢驗”的區分講解，通過幾個具體的生物學研究例子，讓我能夠清楚地看到這兩種檢驗的應用場景和差異。當然，這本書的理論深度還是有的，一些推導過程需要仔細研讀，但它通過大量的圖錶和實例，讓這些理論變得更容易理解和接受。

评分☆☆☆☆☆

這本《基礎生物統計學》是我在準備畢業論文時，一位學長推薦給我的。當時我對數據分析完全沒有概念，隻知道需要做一些統計檢驗，但具體怎麼做，為什麼這麼做，都一竅不通。這本書，真的在我當時迷茫的時候，給瞭我很大的指引。它最讓我欣賞的地方在於，它非常強調“理解”而非“記憶”。它不會強迫你去記住那些復雜的公式，而是會花大量的篇幅去解釋公式背後的邏輯，以及它在生物學研究中扮演的角色。我記得它在講解“迴歸分析”時，用瞭大量的篇幅去解釋“斜率”和“截距”的生物學意義，以及如何通過殘差圖來判斷模型的擬閤優劣。這種“知其所以然”的學習過程，讓我覺得非常有成就感。而且，這本書在“實際操作”的指導上也做得非常到位。它不僅講解瞭統計原理，還給齣瞭很多在 R 語言中實現這些統計方法的代碼示例。我當時雖然對 R 語言不太熟悉，但通過對照書中的例子，我慢慢學會瞭如何導入數據，如何進行基本的統計分析，以及如何繪製統計圖錶。這對我獨立完成畢業論文的數據分析部分，起到瞭至關重要的作用。

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這本《基礎生物統計學》的書，我是在大學二年級的時候，聽學長學姐們推薦纔開始看的。當時最頭疼的就是統計這門課，每次上課老師講到那些公式推導，還有各種假設檢驗，都感覺像在聽天書一樣，腦子一片空白。這本教材，我得說，它確實是在試圖“接地氣”。書裏用瞭不少實際的生物學研究例子，比如藥物療效的評估、流行病學調查的數據分析、基因錶達的差異比較等等。這些例子並不是簡單地羅列，而是會解釋清楚這個研究設計的背景，然後一步一步地展示如何應用生物統計學的方法去處理這些數據，並解讀結果。我記得其中一個關於樣本量的計算章節，講得特彆細，還舉瞭好幾個不同研究場景下的例子，告訴我什麼時候需要多少樣本，為什麼。這對於我這種剛開始接觸統計的人來說，真的太重要瞭。不像我之前看的其他教材，直接就拋給你公式，然後讓你自己去琢磨怎麼用。這本書的好處是，它會先告訴你“為什麼要用這個方法”，然後“這個方法是怎麼工作的”，最後纔是“實際操作”。而且，它還提供瞭很多 R 語言的代碼示例，我當時雖然不太會編程，但看著代碼，再對比書裏的解釋，慢慢就理解瞭那些統計操作是怎麼在軟件裏實現的。總的來說，這本書最大的優點在於它的“教學性”，它不像一本冷冰冰的參考書，更像一位耐心指導你的老師，一步一步帶你走齣統計的迷宮。雖然我到現在還有些統計概念理解得不夠透徹，但至少通過這本書，我不再那麼害怕統計瞭，甚至覺得它在生物研究裏，其實挺有趣的。

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我拿到這本《基礎生物統計學》的時候，其實是抱著一種“試試看”的心態。我一直覺得統計學離我的專業（我是植物學的）有點遠，平時課上學到的那些東西，感覺都隻是應付考試，真的用到研究裏，就兩眼一抹黑。這本書的封麵設計挺樸實的，裏麵內容嘛，我一開始還擔心會不會太理論化，畢竟是“基礎”的，萬一講得太淺，對我解決實際問題幫助不大，但又怕講得太深，我目前的知識儲備跟不上。結果翻開一看，我發現它在章節的安排上，以及內容的深度上，都做得挺恰當的。它沒有上來就講復雜的模型，而是從最基礎的描述性統計開始，比如怎麼看懂一張圖錶，怎麼理解均值、中位數、標準差這些基本概念。然後循序漸進地進入推斷性統計，比如假設檢驗，它會把不同的檢驗方法（t-檢驗、卡方檢驗等等）都分開講，並且會清晰地說明每種檢驗適用什麼樣的研究情境，以及如何選擇。我特彆喜歡它裏麵關於“p值”的解釋，以前我對p值總是模模糊糊的，看完書裏那幾個圖例和文字說明，感覺豁然開朗，總算明白瞭它到底代錶什麼，以及要注意什麼。此外，這本書在講解統計原理的同時，並沒有忽略“數據”本身的重要性。它會反復強調，數據的質量、收集的方法，都會直接影響到統計分析的結果，這一點我覺得非常難得。很多時候，我們太關注怎麼去“分析”瞭，反而忘瞭數據是怎麼來的。這本書的作者似乎很清楚這一點，所以會花不少篇幅去討論實驗設計、抽樣方法等與數據質量息息相關的內容。

评分☆☆☆☆☆

這本書《基礎生物統計學》的齣現，對我來說，簡直就是及時雨。我一直覺得，生物統計學是連接生物學理論和實際研究的橋梁，但很多教材在這方麵的講解都比較生硬，讓我很難找到那種“豁然開朗”的感覺。這本書，我得說，它在“情境化”的教學上做得相當齣色。它不是孤立地講解某個統計方法，而是會先介紹一個典型的生物學研究問題，然後告訴你，為瞭解決這個問題，我們需要運用哪些統計學工具。我記得它在講“假設檢驗”的章節時，先是引入瞭一個關於新藥療效的臨床試驗案例，然後一步步地引導讀者去思考，如何設計一個實驗來迴答“這個藥是否有效”的問題。在這個過程中，它自然而然地就引齣瞭原假設、備擇假設、p值、顯著性水平等概念。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我覺得非常實用。而且，這本書在“結果解讀”方麵也給瞭我很大的幫助。很多時候，我們分析完數據，得到瞭一個p值，但卻不知道這個p值到底意味著什麼，對我們的研究結論有什麼影響。這本書會非常詳細地解釋，如何結閤研究背景和p值來做齣科學的判斷，以及如何避免常見的誤讀。此外，它還提到瞭很多關於“統計報告”的撰寫建議，這對於寫論文和發錶文章來說，都是非常寶貴的指導。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我不是一個特彆喜歡啃大部頭教材的人，尤其是在統計學這種我原本就比較頭疼的領域。《基礎生物統計學》這本書，我一開始也隻是抱著試試看的心態。但越讀下去，我越發覺它的可貴之處。它最打動我的，是它始終沒有脫離“生物學”的語境。書中的每一個統計概念、每一個統計方法，都是建立在具體的生物學研究問題上的。比如，在講解“方差分析”時，它會先描述一個基因錶達差異的實驗，然後引齣方差分析的必要性，再一步步地講解它的原理和應用。這種“從實際問題齣發”的模式，讓我覺得統計學不再是孤立的數學工具，而是解決生物學難題的利器。而且，這本書在“可視化”方麵做得非常齣色。它不僅僅是在講解統計概念，還會教你如何將統計結果以清晰、直觀的圖錶形式呈現齣來。我記得它在講解“相關性分析”時，給齣瞭很多不同類型的散點圖，並且詳細解釋瞭如何通過散點圖來初步判斷變量之間的關係強度和方嚮。這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。雖然這本書的篇幅不算很短，但內容緊湊，信息量大，而且語言風格也比較親切，讀起來不會感到枯燥。

评分☆☆☆☆☆

我是一位已經工作多年的生物研究人員，平時工作中經常會遇到需要處理和分析實驗數據的情況。在我看來，一本好的生物統計學教材，不僅僅要講解理論，更要能夠幫助我們解決實際工作中遇到的問題。《基礎生物統計學》這本書，在我看來，就做到瞭這一點。它最讓我覺得實用的地方在於，它非常貼近實際研究的“痛點”。比如，它會專門討論“樣本量設計”的重要性，以及如何根據研究目標和預期的效應大小來估算所需的樣本量。這一點對於我們做實驗設計的人來說，真的太重要瞭，因為樣本量不足往往是導緻研究結果不可靠的根源。另外，它在“多重比較”問題上的講解也非常清晰。在實際研究中，我們經常會同時進行多個檢驗，如何避免假陽性的齣現，這本書給齣瞭非常實用的方法和建議，比如 Bonferroni 校正、Holm-Bonferroni 法等，並且會詳細解釋它們的適用條件和優缺點。我最欣賞的是，這本書並沒有止步於講解基本的統計方法，而是會觸及一些更高級的應用，比如“主成分分析”（PCA）和“因子分析”等，並且會給齣它們在生物學研究中的典型應用案例。這些內容，對於我們想要深入挖掘數據潛力的研究人員來說，非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對《基礎生物統計學》這本書並沒有太高的期待，我更習慣於閱讀那種案例豐富、能夠直接上手解決問題的書籍。但是，這本書給瞭我不少驚喜。它最讓我印象深刻的是，它不僅僅是知識的堆砌，而是在構建一種“統計思維”。它反復強調，統計學不僅僅是一堆公式和計算，更是一種認識世界、理解不確定性的工具。書中大量運用瞭生動的類比和形象化的圖解，來解釋一些抽象的統計概念。比如，它在解釋“抽樣分布”的時候，用瞭摘蘋果的比喻，讓我一下子就理解瞭為什麼樣本均值會有變異性。這種“化繁為簡”的能力，讓我在學習過程中少走瞭很多彎路。而且，這本書非常注重“概念理解”，而不是死記硬背公式。它會花大量篇幅去解釋“為什麼”要用這個公式，這個公式背後的邏輯是什麼，而不是直接給你公式讓你套用。在這一點上，我感覺作者非常用心。對於我來說，最關鍵的還是它在“誤區”的提醒。統計學中有很多容易讓人産生誤解的地方，比如對p值的過度解讀，或者對相關性和因果關係的混淆。這本書在這方麵做得非常到位，它會專門闢齣章節來，或者在講解過程中穿插提醒，讓我能夠避免掉進一些常見的“坑”。雖然這本書的練習題不算特彆多，但每一個例題都經過瞭精心設計，能夠有效地鞏固書中的知識點。

评分☆☆☆☆☆

這本《基礎生物統計學》，我把它放在我的書架上，隨時都想翻齣來看看。我記得在讀研究生的時候，為瞭寫論文，我必須要做數據分析，當時真的是一頭霧水。我們學校雖然有開設統計學課程，但感覺講得比較偏理論，而且跟我們具體的研究領域關聯不大。後來，我朋友推薦瞭這本教材，說它講解得比較詳細，而且聯係實際。我拿到書後，發現裏麵的章節安排邏輯性很強，從最基本的描述統計，到後麵的推斷統計，再到一些高級的應用，都銜接得很自然。我尤其喜歡它在講解“方差分析”（ANOVA）那一章。之前我總覺得 ANOVA 很難理解，什麼“組間差異”和“組內差異”，聽著就頭大。但是這本書，它用瞭好幾個不同學科背景下的實際案例，比如比較不同育種環境下植物的生長速度，或者評估幾種不同飼料對傢禽生長效果的影響。通過這些案例，我纔慢慢理解瞭 ANOVA 的核心思想，以及它的實際應用價值。而且，書裏還給齣瞭詳細的步驟，告訴你如何去設置檢驗，如何去解讀 F 值和 p 值。另外，我個人覺得，這本書在“圖錶解讀”方麵做得特彆好。生物學研究中，圖錶是必不可少的，但很多時候，我們隻看到瞭圖，卻不知道它背後隱藏的統計信息。這本書會教你如何從散點圖、箱綫圖、條形圖等等中提取有用的統計信息，甚至如何發現數據中的異常值。這對我來說，是非常實用的技能。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我第一次接觸《基礎生物統計學》這本書，是在我準備考研復試的時候。當時我對統計學一直是個“畏懼”的狀態，感覺那些符號、公式就像天書一樣。我們本科的統計課，老師講得很快，感覺課後自己根本消化不瞭。這本書，我必須承認，它確實有讓我重新認識統計學的機會。它最大的特點，我覺得在於它非常注重“直觀理解”。不像很多教材上來就給你一大堆數學推導，這本書會用大量的圖示和生動的比喻來解釋統計原理。比如，它在講“置信區間”的時候，會用一個“測量儀器的精度”來類比，讓你明白置信區間實際上是在錶達我們對一個估計值把握的程度，而不是一個絕對準確的值。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我在不知不覺中就理解瞭那些原本覺得很難的概念。而且，這本書在“案例選擇”上也很用心。它不僅僅局限於某個具體的生物學分支，而是涵蓋瞭生物醫學、生態學、農學等多個領域。通過這些不同領域的案例，我能夠看到統計學是如何在廣闊的生物學研究中發揮作用的。特彆是它在講解“迴歸分析”的時候，舉瞭幾個關於環境因素對生物種群數量影響的例子，讓我深刻體會到瞭如何用統計模型去探索變量之間的關係。當然，這本書也不是沒有挑戰，有些章節的深度還是需要花時間去琢磨，但整體來說，它提供瞭一個非常好的學習平颱，讓我不再那麼害怕統計學。