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

　　原著為一用字淺易、結構分明、易讀的基礎統計教科書，又比一般生統書籍加入瞭流行病學、生命統計及如何撰寫或評估論文等章節，備受好評。

　　中譯本盡可能保留原作的精神，並特彆加強數字、公式的檢查及校對，希望能受國內讀者喜愛。鑑於國內目前使用的中文統計名詞尚未統一，我們特彆花瞭許多工夫，採用貼切、普及和易懂等原則作中文名詞翻譯，並增加一對照錶，列舉本書使用及市麵上書籍使用的中譯統計名詞，以便讀者比較及查閱。

原序 1
譯序 iii

1 統計的意義及其用途 1
1.1 統計的意義 2
1.2 統計的用途 3
1.3 研習統計的目的 5
1.4 資料來源 5
調查和實驗 6
迴溯性研究 6
前瞻性研究 7
比例之比較 8
描述性和分析性調查 8
1.5 臨床試驗 9
實例：沙剋疫苗臨床試驗 10
1.6 調查計畫 11
1.7 如何成功地研習統計 11
習 題 13

2 母體與樣本 15
2.1 挑選適當樣本的重要性 16
2.2 樣本 17
2.3 如何挑選樣本 17
2.4 如何挑選隨機抽樣的樣本 19
2.5 隨機抽樣的成效 22
習 題 23

3 資料的整理與呈現 27
3.1 運用數字來整理資料 28
3.2 資料的量性與質性 29
3.3 次數錶 32
3.4 以圖呈現資料 35
直方圖 36
次數多邊圖 38
纍積次數多邊圖 39
莖葉圖 40
長條圖 4l
圓餅圖 44
盒須圖 44
習 題 47

4 資料的概述 53
4.1 中央趨勢的測量 54
平均數 54
中位數 55
眾 數 55
該使用哪種中央趨勢測量 55
4.2 變異量的測量 57
全 距 57
平均離差 58
標準差 59
4.3 變異係數 6l
4.4 母體的平均數和標準差 61
習 題 63

5 機率 67
5.1 什麼是機率 68
5.2 互補事件 71
5.3 機率法則 72
相乘法則 72
相加法則 74
5.4 運算法則 77
規則1：計算所有可能齣現情形 77
規則2：排列 78
規則3：組閤 79
5.5 機率分佈 79
5.6 二項分佈 80
習 題 85

6 常態分佈 93
6.1 常態分佈的重要性 94
6.2 常態分佈的特性 95
6.3 常態分佈麯綫下的麵積 97
習 題 103

7 樣本平均數之抽樣分佈 109
7.1 母體分佈和樣本平均數之抽樣分佈 110
7.2 中央極限定理 112
7.3 平均數之標準誤 113
7.4 學生氏t檢定 115
7.5 應用 117
7.6 執行t檢定必要的假設 118
習 題 119

8 母體平均數之估計 125
8.1 估計 126
8.2 點估計與信賴區間 127
8.3 兩個獨立樣本 130
8.4 兩個平均數差之信賴區間 131
8.5 配對t檢定 134
8.6 樣本數的計算 136
習 題 138

9 顯著性檢定 143
9.1 定義 144
9.2 顯著性檢定的依據 146
9.3 顯著性檢定的程序 147
9.4 單尾檢定和雙尾檢定 149
9.5 r統計顯著』的意義 152
9.6 第一型和第二型錯誤 153
9.7 兩個獨立樣本平均數的顯著性檢定 155
9.8 顯著性檢定和信賴區間的關係 157
9.9 推導公式摘要錶 157
9.10 靈敏度和特異度 159
習 題 162

10 變異數分析 169
10.1 變異數分析之功能 170
10.2 變異數分析之理念 171
10.3 變異數分析之計算 172
10.4 前題假設 174
10.5 範例 175
10.6 塗基HSD檢定 177
10.7 隨機集區設計 178
習 題 184

11 比例的推論 189
11.1 前言 190
11.2 二項分佈的平均數及標準差 190
11.3 二項分佈近似常態分佈 191
11.4 二項分佈的統計顯著性檢定 192
11.5 檢定兩組比例是否有差異 194
11.6 信賴區間 196
π之信賴區間 196
π1—π2之信賴區間 197
習 題 198

12 卡方檢定 203
12.1 卡方檢定的使用基本原理 204
12.2 卡方檢定之計算 205
12.3 卡方檢定的種類 208 12.4 檢定兩個類彆變項的獨立性 208
12.5 同質性之檢定 211
12.6 兩個比例有沒有差異之顯著性檢定 213
12.7 2x2列聯錶 214
12.8 比較相關比例的麥氏檢定 216
12.9 關係強度的測量 217
12.10卡方檢定的使用限製 219
習 題 220

13 相關及綫性迴歸 227
13.1 兩個變項之關係 228
13.2 相關與綫性迴歸之差異 230
13.3 散佈圖 231
13.4 相關係數 233
13.5 對母體相關係數作假說檢定及計算其信賴區間 236
13.6 相關係數的限製 239
13.7 迴歸分析 240
13.8 迴歸直綫斜率之推論 245
習 題 248

14 無母數分析 253
14.1 無母數分析之適用時機 254
14.2 優缺點 254
14.3 魏剋森排序和檢定 255
14.4 魏剋森符號排序檢定 258
14.5 K-W單維排序變異數分析 260
同分之案例 261
14.6 符號檢定 262
用在單樣本情形 262
用在成對樣本情形 263
14.7 史丕曼排序相關係數 264
14.8 費氏精確檢定 265
習 題 268

15 生命統計及人口學方法 273
15.1 前言 274
15.2 生命統計及人口學資料來源 274
人口普查 275
每年登記的生命事件 275
疾病調查 277
15.3 生命統計之率、對比及比例 278
15.4 死亡率 280
粗死亡率 280
年齡彆死亡率 281
死因彆死亡率 281
死因、種族彆死亡率 281
死因百分比 282
産婦死亡比 283
新生兒死亡率 283
新生嬰兒死亡比例 284
胎兒死亡比 284
週産死亡比例 285
15.5 生育率 285
粗齣生率 285
一般生育率 286
15.6 疾病率 286
發生率 286
盛行比例 287
緻死比例 287
15.7 率的調整 288
直接方法 289
間接方法 290
習 題 292

16 生命錶 295
16.1 前言 295
16.2 當代生命錶 297
年齡層[x至(x+n)] 299
年齡彆死亡率(nmx) 299
修正項(nax) 299
修正後(或估計)死亡率(nqx) 299
活到年齡層x的人數(lx) 299
在某年齡層的死亡人數(ndx) 300
人年數(nLx) 300
總人年數(Tx) 300
平均餘命(ex) 301
16.3 追蹤生命錶 303
製作一追蹤生命錶 303
習 題 306

17 健康調查及研究報告 309
17.1 健康調查的規劃 309
步驟l 描述調查目的 310
步驟2 列齣調查目標及研究假說 311
步驟3 明確指齣目標族群 311
步驟4 列齣擬收集的變項 311
步驟5 文獻查證 311
步驟6 決定如何收集資料 312
步驟7 列齣執行時間錶 312
步驟8 問捲設計 312
步驟9 問捲測試 312
步驟10樣本的選擇 313
步驟11 資料的收集 313
步驟12 資料的編碼、輸入電腦及檢查 313
步驟13 資料分析 314
步驟14撰寫報告 314
17.2 研究報告的評估 314
觀察者偏差 315
抽樣偏差 315
納入偏差 315
迴應偏差 315
退齣偏差 316
迴憶偏差 316
參與者偏差 316
先導期偏差 316
係統性評估的重點 316
習 題 319
結 語 320

附錄A：二項分佈機率錶 321
B：F分佈錶 324
C：q分佈錶(自由度，2至20) 328
D：符號檢定的臨界值 332
E：亂數錶 334
F：K-W單維變異數分析之機率錶 337
部分習題解答 339
參考書目 379
英漢索引 383
漢英索引及對照錶 405
錶A 常態分佈錶 iii
錶B t分佈錶 iv

序

　　統計學是一門很獨特及有用的科學。很多學生將統計學與機率、數學畫上等號，所以對統計學心生畏懼。這本教科書希望能剋服學生對統計學畏懼的問題。

　　本書將統計學的觀念，原理及應用介紹得非常清楚。讀者不需要有很好數學背景，但最好有實際分析資料經驗，適用於醫學、護理、公共衛生及衛生科學係的學生。

　　統計學是藉資料分析迴答一些研究問題，因此，本書著重理解，以直接方式說明統計的觀念，而不會牽涉到很多數學。

　　本書的內容，包括：每章的大綱、學習目的、重要名詞索引、結論等都可提升學習效果。根據過去教學經驗，本書這種整理方式，將深奧統計變得顯淺易懂，學生很快便能熟悉課本內容。叉書中採用的範例及習題都是來自真正醫療衛生數據，使得讀者也能學習相關領域的分析方法。

　　本書涵蓋的範圍比一般初階統計學教科書廣泛，多加入一些流行病學原理的介紹、年齡調整率及相對危險比的計算。機率的章節通常都會留在研究所教授，亦涵蓋在本書。對機率有瞭認識後，有助於其他章節的學習。相關、迴歸、變異數分析及無母數分析的章節都非常受歡迎。生命統計及生命錶的章節可滿足醫學及公共衛生研究者的需求。而如何執行一個調查及評估一份研究論文的章節，對於執行者或評估者都有莫大幫助。

　　本書可分三個學期教授，內容能夠引起學生的興趣，特彆適閤對統計畏懼的學生。

　　第三版之增訂部份

　　很高興本書自齣版以來，得到不同國傢的學生、老師及評審很高的評價。本書有關公共衛生及醫療衛生的介紹是本書的一大特色。基於第一、二版的架構及組織，希望第三版的增訂，使得內容更完整及滿足不同讀者的需求。主要的增訂為：

　　●擴充習題的數量及範圍。每章節加入一些新習題，有些是應用到一些大型的資料。
　　●加入貝氏定理、K-W變異數分析及盒須圖的介紹
　　●一些習題都經過修正
　　本書的第二版已深獲好評，希望第三版亦能得到讀者的喜愛。

　　本書的完成經過一番陣痛，得到很多朋友及同事的鼓勵、幫忙。特彆要感謝Dr.John W. Fertig，Chin Long Chiang，Richard D. Remington老師們的啓濛，及恩師Dr.Wilfred J. Dixon的教導。叉感謝俄剋拉荷馬州大學的Dr. Paul S. Anderson, Jr.，阿拉巴馬州大學的Dr. Gary R. Cutter及Richard A. Windsor，及華盛頓大學的Dr. PatriciaW. Wahl對本書的建議及指正。

　　又感謝很多學生、老師、評審對本修正版的建議，包括東肯塔基州大學的K.M.Camarata，東伊利諾州大學的Phyllis T. Croisant，中麥西根大學的James E. Homak，南佛羅裏達州大學的Paul E. Leavenon。更感激Mankato大學的Steve Bohnenblust對本修正版作瞭很多更正。對於不同齣版商容許本書復製很多圖錶，更是不勝慼激。

譯序

　　本書的原作者Dr. kuzma用字淺易，結構分明，排版易讀。我們在翻譯時都盡可能保留原著的精神，並特彆加強數字、方程式的檢查及校對，希望中譯本亦能提供讀者易讀、易用、正確性的中譯基礎生統的教科書。

　　本書比一般生統書多加入衛生統計、生命統計、及如何撰寫或評佔論文等章節，非常值得推薦。

　　鑑於國內目前使用的中文統計名詞尚未統一，難免予人有紊亂的感覺。所以對於中文統計名詞之使用，我們特彆花瞭許多功夫，並採用貼切、普及及易懂等原則作翻譯，除瞭原著在每章節有字匯錶及全書有一章索引，方便讀者查閱外，我們額外加一漢英索引及對照錶、列齣本文使用翻譯名詞及市麵書籍使用的翻譯名詞，方便讀者比較。由於時間倉促及人手缺乏，書中的內容有不完善地方，或未能收錄市麵書籍所有使用的翻譯名詞，請不吝賜教，使本書更臻完善。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，生物統計學不僅僅是關於數學公式的計算，更重要的是關於“思考”和“設計”。《基礎生物統計學》這本書恰恰是從這個角度切入的，它在講解統計方法之前，總是先強調研究設計的重要性。比如，在介紹“隨機化”和“對照”在臨床試驗中的作用時，它就用瞭很多篇幅來解釋為什麼這兩者是保證研究結果客觀和可靠的基礎。它讓我明白，一個好的統計分析，必須建立在嚴謹的研究設計之上，否則再復雜的統計方法也無法彌補設計上的缺陷。書中關於“偏倚”和“混雜因素”的討論，也讓我受益匪淺。它用瞭很多生動的例子，比如在研究吸煙與肺癌的關係時，如果忽略瞭年齡這個混雜因素，就可能導緻錯誤的結論。這本書教會瞭我如何識彆潛在的偏倚和混雜因素，並在研究設計和數據分析中盡量加以控製。我尤其喜歡它在講解“因果推斷”時，雖然不深入到復雜的因果模型，但已經為我打開瞭思路，讓我明白統計分析不僅僅是為瞭描述相關性，更重要的是為瞭嘗試理解和推斷因果關係。這種思維方式的轉變，對於我今後的科研工作，具有長遠的指導意義。

评分☆☆☆☆☆

這本《基礎生物統計學》在統計推斷和抽樣調查的講解上，也做得相當齣色。我過去在設計一些小規模的生物實驗時，常常是憑經驗來確定樣本量，但總覺得心虛，不知道這樣做的科學性有多高。這本書就詳細地解釋瞭“統計功效”、“樣本量計算”的重要性，並且給齣瞭幾種常用的樣本量計算方法，以及如何根據研究目標、預期的效應量、統計顯著性水平和統計功效來確定閤適的樣本量。這對於我後續的設計實驗，做到心中有數，非常有幫助。另外，書中關於抽樣調查的部分，也讓我受益匪淺。它區分瞭不同的抽樣方法，比如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並且分析瞭它們各自的優缺點以及在生物學研究中的適用場景。尤其讓我感興趣的是，它在講解抽樣誤差和置信區間時，用到瞭很多具體的生物學調查案例，比如在估計某種稀有物種的種群數量時，如何通過抽樣來得到一個可靠的估計值，並且給齣這個估計值的不確定性範圍（置信區間）。這本書讓我意識到，每一次抽樣調查的結果，都應該伴隨著對抽樣誤差的評估，而不是簡單地給齣一個點估計。它幫助我理解瞭，統計推斷的本質就是從樣本推斷總體，而這個推斷過程必然伴隨著不確定性。

评分☆☆☆☆☆

這本《基礎生物統計學》真是讓我眼睛一亮！我本身在生物科技公司做研發，雖然不是統計科班齣身，但工作中常常需要處理實驗數據，理解統計結果，有時甚至要自己動手做一些初步分析。過去我接觸過幾本統計學教材，但很多都寫得過於理論化，公式推導一大堆，看得我頭昏眼花，真正應用到實際操作時，卻常常感到無從下手。這本書就完全不一樣瞭！它從生物學研究的實際齣發，比如基因錶達數據、臨床試驗設計、流行病學調查等等，選取瞭非常貼切的案例。讓我印象深刻的是，它在講解每個統計方法時，都會先描述這個方法能夠解決生物學上的什麼具體問題，然後纔逐步引入統計學的概念和工具。比如在講到ANOVA時，它不是上來就給你講F檢驗的原理，而是先問你，“如果我們想比較三種不同藥物對病人恢復時間的影響，如何纔能科學地判斷這些藥物之間是否存在顯著差異？” 這樣的切入點，一下子就抓住我瞭。而且，書中大量的圖錶和流程圖，把復雜的統計模型和分析步驟變得清晰易懂。我尤其喜歡它裏麵關於數據可視化那一章，講解瞭如何用R語言繪製各種美觀又信息豐富的圖錶，這對於我的報告和PPT製作來說，簡直是救星！書中的代碼示例也很實用，可以直接復製粘貼修改，大大節省瞭學習時間。雖然我對統計學算是半路齣傢，但讀這本書就像是跟一位經驗豐富的導師在交流，他知道我需要什麼，並且用我能理解的方式告訴我。

评分☆☆☆☆☆

《基礎生物統計學》這本書在非參數統計的介紹上，也做得非常到位，這對於我這種經常會遇到不滿足參數檢驗條件的數據的研究者來說，簡直是救星。過去我總覺得非參數檢驗是參數檢驗的“替代品”，但在讀瞭這本書之後，我纔明白它們各自的優勢和適用範圍。書中詳細介紹瞭諸如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗、Spearman等級相關係數等常用的非參數方法，並且同樣是通過非常貼切的生物學案例來解釋它們的原理和應用。例如，在講解Wilcoxon秩和檢驗時，它不是上來就給你講秩次和的計算公式，而是先描述一個場景：我們想比較兩種不同飼料對小白鼠體重增長的影響，但體重數據不符閤正態分布，這時如何進行比較？然後纔引齣Wilcoxon檢驗，說明它如何通過比較數據的相對大小來得齣結論。讓我特彆欣賞的是，書中對每種方法的適用條件和解釋都非常清晰。它不會讓你盲目選擇，而是會引導你根據數據的特點、研究問題的性質以及假設的類型來做齣最閤適的選擇。書中還提到瞭如何使用R語言來實現這些非參數檢驗，並提供瞭相應的代碼示例，這讓我能夠更輕鬆地將理論知識轉化為實踐操作。

评分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，需要經常和生化實驗數據打交道的研究人員來說，《基礎生物統計學》這本書提供的實用性實在太強瞭。它不是那種隻停留在理論層麵的書籍，而是真正教你如何“做”統計。書中關於數據預處理和清洗的部分，雖然看起來是基礎，但卻是我過去常常忽視的環節，也因此導緻瞭很多後續分析的偏差。它詳細地介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換和標準化。比如，對於一些不符閤正態分布的生物數據，書中就提供瞭多種轉換方法，並解釋瞭每種方法的優缺點和適用場景。更讓我驚喜的是，它還提供瞭大量的R語言代碼示例，這些代碼可以直接復製到RStudio中使用，並且有非常詳細的注釋，解釋瞭每一行代碼的作用。對於剛開始接觸R語言的讀者來說，這簡直是福音。我之前嘗試過用Excel做一些簡單的統計分析，但隨著數據量的增大，操作變得非常繁瑣且容易齣錯。這本書讓我看到瞭用專業的統計軟件來處理復雜數據的強大之處。它循序漸進地引導我學習如何導入數據、進行描述性統計分析、繪製各種圖錶，以及進行常用的推斷性統計分析。每次看完一個章節，我都會嘗試著按照書中的例子，用自己的實驗數據來復現一遍，這個過程極大地加深瞭我對統計概念的理解和對R語言的掌握。

评分☆☆☆☆☆

《基礎生物統計學》這本書在統計模型的部分，可以說是讓我大開眼界。過去我總覺得迴歸分析、方差分析這些名詞很遙遠，好像離我的日常工作很近，但又抓不住重點。這本書就用瞭非常生動和易於理解的方式，把這些復雜的模型拆解開來。它不僅僅是告訴你公式，更是強調模型的“意義”和“應用”。比如在講解綫性迴歸時，它不是上來就講最小二乘法，而是先提齣一個問題：“我們能不能找到一個模型，來預測某個基因的錶達水平，與其受到的某種刺激因子濃度之間的關係？” 然後纔一步步引入斜率、截距的概念，解釋它們在生物學上的具體含義。書中最讓我印象深刻的是對“多重綫性迴歸”的講解，它通過一個具體的案例，比如影響作物産量的多個環境因素（光照、溫度、水分等）對産量的綜閤影響，來展示如何構建一個多變量模型。它還非常細緻地講解瞭如何進行模型診斷，比如殘差分析、共綫性檢驗等，這些細節對於建立一個穩健可靠的模型至關重要。書中還介紹瞭一些更高級的模型，比如邏輯迴歸，用於處理二分類的生物學結果（例如，病人是否患病），並且同樣給齣瞭非常詳細的案例和R語言實現。這本書讓我明白，統計模型不是冰冷的數學公式，而是幫助我們理解和解釋復雜生物現象的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《基礎生物統計學》這本書在概念的闡釋上做得非常到位，尤其是那些容易混淆的統計學核心概念。舉例來說，在講到假設檢驗時，很多書會直接告訴你P值小於0.05就拒絕原假設，但我總是在思考，P值到底是什麼？它代錶的“概率”又是從何而來？這本書就花瞭相當大的篇幅，用非常形象的比喻和直觀的圖示，來解釋“零假設”、“備擇假設”、“第一類錯誤”、“第二類錯誤”以及P值的真正含義。它不是簡單地羅列定義，而是通過一個實際的醫學研究場景，比如一款新藥是否有效的檢驗，來一步步引導讀者理解整個假設檢驗的邏輯鏈。它讓我明白，P值並不是說“我們的研究結果有多麼‘正確’”，而是指“在零假設為真的前提下，我們觀察到當前（或更極端）結果的概率”。這個理解上的細微差彆，對於正確解讀統計分析結果至關重要。書中還對不同統計檢驗方法的適用條件進行瞭非常細緻的區分，比如什麼時候用t檢驗，什麼時候用z檢驗，什麼時候用卡方檢驗，它不是讓你死記硬背，而是通過分析不同數據類型的特點以及研究問題的本質，來給齣選擇依據。我記得有一次，我在做一個關於基因突變頻率的分析，一開始就想當然地用瞭某個檢驗，結果發現結果並不理想，後來翻到這本書的這一章節，纔恍然大悟，原來我當時的數據分布不符閤該檢驗的要求，需要換另一種方法。這本書真的像一本“統計學用法指南”，總能在我遇到睏惑時，提供清晰的指引。

评分☆☆☆☆☆

《基礎生物統計學》這本書在統計模型的評估與比較部分，做得也非常紮實。我過去常常會糾結於“我的模型到底好不好？”，“我應該用哪個模型？” 這樣的問題，但往往找不到一個清晰的思路。這本書就係統地介紹瞭常用的模型評估指標，比如R方、調整R方、AIC、BIC等等，並且詳細地解釋瞭這些指標的含義以及在生物學研究中的解讀方式。它不是簡單地羅列公式，而是通過實際案例，展示瞭如何利用這些指標來比較不同模型，並選擇最適閤當前研究問題的模型。讓我印象深刻的是，它在講解“過擬閤”和“欠擬閤”時，用到瞭非常形象的比喻，比如過度擬閤就像是“死記硬背”學生，雖然能應付考試，但遇到新問題就束手無策；而欠擬閤就像是“三天打魚兩天曬網”的學生，基礎不牢，同樣無法解決問題。這本書還強調瞭“模型的可解釋性”的重要性，它提醒我們，即使模型在統計學上錶現優異，但如果無法在生物學上得到閤理的解釋，那麼它的價值就會大打摺扣。這種平衡理論統計量和生物學意義的做法，讓我對模型評估有瞭更全麵和深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，《基礎生物統計學》這本書最可貴之處在於，它不僅傳授瞭統計知識，更重要的是培養瞭讀者的“統計思維”。它不像許多教科書那樣，隻是簡單地把知識點羅列齣來，而是通過大量的提問、引導和案例分析，讓讀者主動思考。每當介紹一個新的統計方法時，它總是會先問讀者：“這個問題我們該如何解決？”，然後纔逐步給齣答案。這種互動式的講解方式，讓我感覺自己不是被動地接受知識，而是主動地參與到學習過程中。書中對於“變量的類型”、“數據的尺度”以及“研究問題的性質”的強調，讓我深刻理解瞭選擇哪種統計方法，取決於對這些基本要素的準確把握。它讓我明白，統計學不是一套固定的公式，而是一種解決問題的框架和思維方式。我特彆喜歡它在結尾部分，總結瞭如何將所學知識融會貫通，並應用到實際的生物統計分析項目中的建議。這本書就像是一位循循善誘的老師，它不僅教會瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“如何思考”以及“如何學習”。它讓我對生物統計學這門學科産生瞭濃厚的興趣，並且激發瞭我進一步探索的動力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在學界深耕多年的研究者，我讀過不少關於生物統計學的書籍，但《基礎生物統計學》這本書給我帶來的驚喜和啓發是獨一無二的。它最吸引我的地方在於，它能夠將抽象的統計概念與具體的生物學研究緊密地結閤起來，讓理論不再是空中樓閣。比如，在講解“統計顯著性”和“實際顯著性”時，它並沒有簡單地給齣定義，而是通過一個醫學研究的例子，來闡述一個統計學上顯著的差異，在實際應用中可能並沒有臨床意義；反之，一個統計學上不顯著的差異，如果效應量很大，也可能具有重要的生物學價值。這種深入的探討，讓我對統計結果的解讀有瞭更深層次的理解。書中還提到瞭“多重比較”的問題，並介紹瞭Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法等，這對於我進行基因芯片或高通量測序數據分析時，規避假陽性結果至關重要。它不僅告訴瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼”以及“如何做”。而且，書中對統計軟件（特彆是R語言）的整閤運用，讓我感到非常實用。它提供瞭完整的代碼片段，並且對代碼的邏輯進行瞭詳細的解釋，這對於我這樣的老派研究者來說，是一個極大的便利，讓我能夠快速上手，並將學到的知識應用到實際數據分析中。