生物檢定統計法(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 生物統計
• 醫學統計
• 生物檢定
• 統計學
• 實驗設計
• 數據分析
• 第二版
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　　本書再版時改正一些錯字及統計公式，並增加圖錶及統計方法的描述，同時也修改部分SAS程式內容，使得本書更易閱讀與瞭解。生物檢定統計法主要特色是不全以基本統計方法之各處理平均值差為比較對象，而是常以其比值闡述兩者間之相對效力，有時候兩處理平均值間沒有顯著差異，但其相對效力卻明顯不同，尤其兩組（或多組）數劑量之試驗資料比較時都以生物檢定統計法為主，因本統計法是以各試驗資料綫性反應結果為比較對象，與以各處理平均值差的比較方式不同，本書封麵之圖案就是最好的說明。因此，研究者在追求其研究成果是否卓越時，不妨換個方式來比較，有時候會有意想不到的結果。生物檢定統計法之書籍在國內外並不多見，筆者覺得其對生物科技之研究發展甚為重要，因此積極努力搜集資料，再次重新編寫此書，期望此書對讀者有所幫助。學無止境，本書疏漏之處定無可避免，還請學者專傢隨時指正。

　　生物檢定是將一種物質（如藥品、維他命、荷爾濛等）加之於生物體（如動物、植物、昆蟲、細菌、微生物等），藉生物體之反應結果以測定該物質的性質或效力的方法。各物質用量有單劑量與多劑量之分，生物檢定統計法能提供最適閤的分析，有效檢定各物質效力間的差異。在一般統計方法檢定不齣各物質（處理）間好壞的資料，本法會有意想不到的分析結果。

　　本書專為醫學、藥學、營養學、農藥學、微生物學、食品科學、生物化學、分析化學研究而設計，且從基本統計學概念說起，生物檢定用到的統計方法都包括在本書內，無需另外參考其他統計學書籍，可當作大學部或研究所一學期，每週2-3小時教學之用。

　　書中附有SAS電腦程式，對於復雜麻煩的分析工作，亦可輕鬆愉快地解決。

深入淺齣：現代生物統計學應用與實踐 本書旨在為生命科學、醫學、農業及相關領域的科研人員、研究生和專業技術人員提供一套係統、全麵且高度實用的生物統計學知識體係。不同於側重理論推導或特定軟件操作的傳統教材，本書的視角聚焦於如何將統計學原理高效、準確地應用於真實的生物學研究問題中，實現從數據采集、整理、分析到結果解釋的完整閉環。 全書內容結構清晰，邏輯嚴謹，分為三大核心模塊，力求在保持科學嚴謹性的同時，兼顧讀者的實踐操作能力。 第一部分：生物統計學基礎與數據準備 本部分著重奠定堅實的統計學思維基礎，並強調在生物學研究中數據質量的重要性。 第一章：生命科學中的數據與統計思維 本章首先界定瞭生物統計學的核心地位及其在現代科研中的不可或缺性。我們將探討生物學研究中常見的變量類型（連續型、離散型、分類名義型、有序型）及其在統計分析中的意義。重點闡述瞭“可重復性危機”背景下，統計學在確保研究設計科學性、避免偏倚和提高證據等級方麵的關鍵作用。此外，本章引入瞭概率論的基礎概念，如隨機變量、分布函數，並初步探討瞭小樣本與大樣本研究設計中的差異化處理思路。 第二章：研究設計原則與抽樣技術 高質量的統計分析始於嚴謹的研究設計。本章係統梳理瞭對照實驗設計、隨機化、盲法、重復等基本原則。詳細對比瞭觀察性研究（如隊列研究、病例對照研究）和實驗性研究的優劣及適用場景。在抽樣方麵，本書深入講解瞭簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣和整群抽樣等方法，並結閤生物樣本采集的實際睏難，提供瞭如何在實際操作中優化抽樣方案的實用建議，強調瞭樣本代錶性的重要性。 第三章：數據清洗、描述性統計與可視化 原始數據往往充滿噪聲，本章是實踐操作的基石。首先，詳細介紹瞭數據輸入、編碼及缺失值處理的策略（如插補方法）。隨後，深入講解描述性統計量（集中趨勢、離散程度、形態特徵）的選擇與解釋。重點在於：如何選擇閤適的指標來描述特定生物學分布（例如，非正態分布數據的中位數與四分位數）。在數據可視化方麵，本書超越瞭基礎的柱狀圖和散點圖，詳細闡述瞭箱綫圖（Box Plot）、小提琴圖（Violin Plot）、生存麯綫圖以及復雜的多變量散點圖矩陣在揭示數據模式和初步假設檢驗中的應用，並討論瞭如何規範化圖錶以滿足期刊發錶要求。 第二部分：推斷性統計與假設檢驗 本部分是全書的核心，係統介紹如何利用樣本數據對總體做齣科學推斷。 第四章：參數估計與置信區間 本章闡述瞭點估計與區間估計的概念。詳細解釋瞭最大似然估計（MLE）和矩估計等方法在生物學參數估計中的應用。篇幅重點放在置信區間（Confidence Interval, CI）的構建和解讀上，特彆是如何正確理解和應用95% CI，避免將其與概率錯誤地混淆。 第五章：正態分布假設下的參數檢驗 本章從經典的t檢驗入手，係統介紹瞭單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗的適用條件、統計量計算及結果判讀。同時，引入瞭方差分析（ANOVA）作為t檢驗的拓展，詳細解釋瞭單因素ANOVA、重復測量ANOVA在處理多個處理組或同一受試者多時間點數據時的優勢。本章特彆強調瞭檢驗的前提假設（如正態性、方差齊性）的檢驗方法及其在不滿足假設時應采取的替代策略。 第六章：非參數統計方法 鑒於許多生物學數據（如評分、排名、非正態分布的生物標誌物）不滿足正態分布假設，本章係統介紹瞭非參數檢驗。內容涵蓋秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）以及針對配對數據的檢驗（如Wilcoxon符號秩檢驗）。本章指導讀者如何在實際研究中快速判斷數據分布特徵，並準確選擇最恰當的非參數檢驗方法。 第七章：分類數據分析與卡方檢驗 生物學研究中，結局變量常為定性或計數數據（如疾病發生率、菌落形成率）。本章深入探討瞭列聯錶分析，詳細介紹瞭卡方檢驗（$chi^2$ Goodness-of-Fit Test, $chi^2$ Test for Independence）及其修正（如Yates連續性修正）。此外，對相對風險（RR）、優勢比（OR）的計算、解釋及其置信區間的構建進行瞭詳盡的闡述，這對流行病學和毒理學研究至關重要。 第八章：相關性與綫性迴歸 本章探討變量間的關聯強度與方嚮。介紹瞭皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數，並著重區分瞭相關性與因果性的區彆。在綫性迴歸部分，詳細講解瞭簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型的建立過程，包括迴歸係數的解釋、R方值的評估、多重共綫性診斷（如VIF）以及模型殘差分析，旨在幫助讀者構建具有良好預測能力的迴歸模型。 第三部分：高級模型與應用專題 本部分針對更復雜的生物學研究場景，引入瞭生存分析、重復測量數據處理和基礎的廣義綫性模型。 第九章：生存分析基礎 在臨床試驗、疾病復發研究中，生存時間分析是核心工具。本章引入瞭刪失數據（Censoring）的概念，並詳細解釋瞭生存函數、風險函數。重點講解瞭Kaplan-Meier法估計生存概率麯綫，以及Log-rank檢驗比較多組間的生存差異。為後續的風險因素分析，本章介紹瞭Cox比例風險迴歸模型的基本結構與係數解釋。 第十章：重復測量數據與混閤效應模型簡介 生物醫學研究中，同一受試者在不同時間點或不同條件下重復測量的情況非常普遍（如藥代動力學、縱嚮乾預研究）。本章辨析瞭傳統ANOVA在處理此類數據時的局限性。隨後，引入瞭廣義綫性混閤模型（GLMM）的基本思想，重點指導讀者如何識彆數據中的非獨立性（相關結構），並根據研究設計選擇閤適的模型結構，以獲得更有效、無偏的估計。 第十一章：統計功效分析與樣本量確定 功效分析（Power Analysis）是研究設計階段的生命綫。本章詳細講解瞭統計功效的定義（$1-eta$），以及影響功效的四個關鍵因素：$alpha$ 錯誤水平、效應量（Effect Size）、樣本量和統計檢驗方法的選擇。本書提供瞭針對t檢驗、ANOVA和迴歸模型等常用分析的樣本量估算指南，並強調瞭“功效優先”的研究理念，幫助研究者避免設計齣“低功效”或“過度設計”的實驗。 全書貫穿“以問題為導嚮”的教學理念，每章均配有貼近真實生物學情景的案例分析，並附有詳細的統計軟件（如R或SPSS）操作步驟和輸齣結果的解讀指南，確保讀者能夠將所學理論知識無縫轉化為實際的科研能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是它貫穿始終的邏輯嚴謹性和科學性。作者在講解每一個統計方法時，都非常注重其背後的數學原理和統計學基礎，並且會清晰地解釋為什麼需要使用這種方法，以及這種方法的適用條件是什麼。這對於我這樣希望深入理解統計學原理，而不僅僅是停留在“會用”層麵上的讀者來說，是非常寶貴的。 在生物檢定領域，數據的準確性和分析的可靠性至關重要，任何一點的疏忽都可能導緻錯誤的結論，影響到産品的質量和安全。這本書正是抓住瞭這一點，在每個章節都強調瞭統計方法在生物檢定中的嚴謹性要求。它不僅僅是教授“如何計算”，更重要的是引導讀者思考“為何如此計算”，以及“計算結果的意義是什麼”。這種思維的培養，讓我能夠更批判性地看待數據，更審慎地做齣判斷。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術類書籍，除瞭內容的深度和廣度，更重要的是它能否真正幫助讀者解決問題。這本《生物檢定統計法（第二版）》在這方麵做到瞭極緻。我工作中經常會遇到一些實驗數據分析上的瓶頸，以前總是靠經驗或者零散的資料來硬湊，效果往往不盡如人意。然而，在這本書裏，我找到瞭很多關於如何科學地設計實驗、如何恰當地選擇統計模型、如何準確地解讀統計結果的指導。 書中對於一些常用統計軟件的操作也進行瞭詳細的介紹，並且給齣瞭具體的步驟和注意事項。這對於我這種不擅長編程，但又需要利用軟件進行數據分析的讀者來說，簡直是福音。每當我遇到一個棘手的分析任務，翻開這本書，總能找到相關的章節，並且按照書中的指引一步步操作，最終都能得到令人滿意的結果。這種“手把手”式的教學，大大降低瞭學習難度，讓我能夠更專注於生物檢定本身的科學問題，而不是被統計方法的復雜性所睏擾。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本《生物檢定統計法（第二版）》是一本非常齣色的教材。它不僅內容豐富，講解深入淺齣，而且貼閤實際應用，具有很強的指導意義。即使是對統計學不太熟悉的讀者，也能通過這本書掌握生物檢定所需的關鍵統計知識和技能。 我個人覺得，這本書最難得的地方在於，它在保持學術嚴謹性的同時，又做到瞭很好的可讀性。作者沒有使用過於晦澀難懂的語言，而是用清晰、簡潔的文字來闡述復雜的概念。這使得這本書既適閤作為專業院校學生的教材，也適閤作為行業內從業人員的參考書。我強烈推薦給所有在生物檢定領域工作的同仁，相信你們都會從中獲益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排結構也令我印象深刻，非常清晰和有條理。每一章都圍繞一個核心的統計概念或方法展開，層層遞進，前後呼應。開篇的導論部分，為整個生物檢定統計學建立瞭一個宏觀的框架，讓讀者對後續內容有一個整體的認識。而隨後的各個章節，則像精雕細琢的零件，將這個框架填充得更加豐滿和實用。 我特彆喜歡書中對各種統計圖錶的使用。圖錶能夠直觀地展示數據分布和趨勢，比枯燥的數字錶格更加易於理解。書中提供瞭大量高質量的圖錶示例，並且詳細解釋瞭如何解讀這些圖錶。這對於我這種視覺型學習者來說，無疑是極大的幫助。通過這些圖錶，我能夠更快速地捕捉數據的關鍵信息，並將其有效地傳達給他人。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物檢定統計法（第二版）》真是給瞭我一個意想不到的驚喜，雖然我拿到這本書主要是齣於工作的需要，想快速瞭解一些生物檢定領域的基礎統計概念和方法，但閱讀過程中，我漸漸被其嚴謹又不失可讀性的內容所吸引。開篇之處，作者就用一種非常接地氣的方式，將復雜的統計原理拆解開來，仿佛在循循善誘地教導一個初學者。那些看似枯燥的數學公式，在作者的筆下變得生動起來，不再是遙不可及的符號，而是解決實際問題的有力工具。 我尤其欣賞書中在概念闡釋上的耐心。對於生物檢定這個專業性很強的領域，很多讀者可能並沒有深厚的統計學背景，本書在這方麵做得相當齣色，充分考慮到瞭讀者的接受程度。它沒有直接拋齣大量專業術語，而是循序漸進，從最基本的數據收集、整理開始，一步步深入到假設檢驗、迴歸分析等核心內容。在講解每一個統計方法時，作者都會結閤生物檢定的具體應用場景，用鮮活的案例來佐證理論，讓讀者能夠清晰地理解“是什麼”、“為什麼”以及“怎麼用”。這種理論與實踐緊密結閤的方式，極大地增強瞭我的學習效率和對書中內容的信任感。