進階應用生物統計學：連續資料分析(含SPSS使用說明) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 生物統計學
• SPSS
• 連續資料
• 統計分析
• 醫學統計
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• 進階
• 應用統計
• 健康科學
• 科研方法

　　如果您對統計很畏懼，認為統計很難學，感覺枯燥乏味，覺得課本內容與應用有一段距離，本書會讓您對統計有一種不同的體會。有時候，您得到的統計結果與臨床實際不符；或在統計分析完成後，不知如何匯整結果，本書會給您一些指引。

　　本書共有四大篇，分彆為復習篇、比較篇、迴歸篇及SPSS篇。希望將連續資料的統計分析方法由簡入深、循序漸進的方式，介紹給讀者。

　　本書的撰寫方式與一般統計教科書有許多不同的地方：（1）先講解統計重點，再用一例子將該章重點演練一遍；（2）每一章範例都加入統計結果匯整；（3）使用颱灣本土已發錶文章為範例；（4）加入SPSS使用說明；（5）作業之安排為給予一組新的數據，對該章的重點演練一遍，及採用不同統計檢定方法來分析同一組數據，比較不同統計檢定方法結果之差異；（6）加入一些卡通。這樣的安排，希望能拉近學習與應用的距離，讀者能更快、更容易，更快樂的學習統計學。

好的，以下是為您構思的一份圖書簡介，專注於“進階應用生物統計學：連續資料分析(含SPSS使用說明)”之外的內容，力求詳細且專業，不涉及該書的具體主題。 --- 圖書名稱：《前沿生物信息學：從序列數據到係統建模》 圖書簡介 本書旨在為生物科學研究者、生物醫學工程師以及對計算生物學抱有濃厚興趣的專業人士，提供一個係統化、深度整閤的生物信息學前沿知識框架。隨著高通量測序技術（NGS）的爆炸性發展，以及對復雜生物係統理解的日益深入，數據分析的能力已成為現代生命科學研究的核心競爭力。本書正是為填補理論深度與實際應用技能之間的鴻溝而設計，重點關注如何利用計算工具和統計模型，從海量生物數據中提取有意義的生物學見解。 第一部分：高通量測序數據處理與質量控製 本部分深入探討瞭當前主流高通量測序技術（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）所産生數據的特性、挑戰與標準處理流程。我們不會關注常規的連續數據統計檢驗，而是聚焦於序列數據的特異性處理。 測序質量評估與預處理： 詳細介紹FASTQ文件結構，深入講解質量得分（Phred Score）的生物學含義。重點闡述如何使用FastQC、Trimmomatic等工具進行高精度質量過濾、接頭序列去除和低質量堿基截斷，確保後續分析的可靠性。 基因組組裝與從頭組裝策略： 區彆於傳統統計模型的假設檢驗，本章側重於算法的實現。探討重疊群策略（Overlap-Layout-Consensus, OLC）與基於 k-mer 的 De Bruijn 圖方法在組裝大型復雜基因組中的優劣。分析不同組裝器（如SPAdes, Canu）對覆蓋度、錯誤率和片段大小的影響。 轉錄組測序（RNA-seq）的定量： 詳述從reads比對（使用STAR, HISAT2）到基因和轉錄本錶達定量（使用featureCounts, Salmon/Kallisto）的整個流程。重點解析定量方法中的偏倚校正，包括文庫大小歸一化、基因長度效應和GC含量對錶達測量的影響。 第二部分：高級生物序列分析與功能注釋 在數據得到清洗和量化之後，本部分將視角轉嚮生物學解釋層麵，特彆是針對宏觀調控網絡和功能模塊的挖掘。 差異錶達分析的非參數方法與差異網絡： 雖然基礎的統計檢驗是後續分析的基礎，但本章重點探討基於排序統計量的差異分析方法（如DESeq2, edgeR的核心思想，但側重於其在處理離散計數數據上的特殊性），以及如何構建和比較不同條件下的共錶達網絡（WGCNA）。深入講解如何識彆關鍵模塊（Module）及其與錶型性狀的關聯性。 結構變異（SV）檢測與注釋： 相比點突變，結構變異對基因功能影響更為顯著。本章介紹利用讀段不匹配（Split Reads）、配對末端（Paired-End Mapping）信息和讀段深度（Read Depth）變異來識彆缺失、重復、倒位和易位。重點討論SV Caller（如Manta, Delly）的工作原理和結果的解讀。 功能富集與通路分析的深度挖掘： 介紹超越傳統的Fisher精確檢驗的富集分析方法。探討基因本體論（GO）與通路數據庫（KEGG, Reactome）的層次結構，並詳細講解如何利用多重檢驗校正（如FDR, Bonferroni）後，對關鍵功能集群進行可視化展示。 第三部分：係統生物學建模與機器學習在生物學中的應用 本部分是本書的前沿高地，轉嚮復雜係統的建模與預測，這與傳統的、基於假設檢驗的統計學分析路徑有顯著區彆。 動力學係統建模： 介紹如何使用常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）來模擬細胞信號通路、代謝網絡或藥物動力學。重點關注如何利用實驗數據（如酶動力學參數或蛋白質濃度變化時間序列）來擬閤模型參數，並進行敏感性分析。 機器學習在錶型預測中的應用： 深入探討監督學習模型（如支持嚮量機SVM、隨機森林RF）在基於基因錶達、甲基化或蛋白質組數據進行疾病分類（如腫瘤分型）中的應用。強調特徵選擇（Feature Selection）的重要性，討論如何使用Lasso迴歸或基於樹模型的特徵重要性排序，以識彆最具預測能力的生物標誌物。 深度學習在圖像與組學數據融閤中的潛力： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）在分析數字病理切片（WSI）特徵，以及自編碼器（Autoencoder）在降維和非綫性數據錶示學習中的潛力。側重於生物學數據的約束條件與深度學習架構的適配性。 結論 《前沿生物信息學：從序列數據到係統建模》的定位是一本麵嚮應用和前沿研究的指南。它強調在處理高度復雜的、高維度的生物序列和網絡數據時，所需的計算思維、算法理解和專業軟件操作能力。本書旨在培養讀者將原始實驗數據轉化為具有深刻生物學意義的知識體係的能力，而非僅僅停留在對標準統計檢驗結果的簡單解讀上。全書理論結閤案例，引導讀者掌握現代生物學研究的“計算武器庫”。 --- (字數統計：約1520字)

序I

第一篇　復習篇
1.描述性統計、中央極限定理、t分佈
1.1資料的尺度
1.2資料的整理
1.2.1描述性統計量
1.2.2次數錶
1.2.3統計圖
1.3常態分佈
1.3.1應用
1.4母體、樣本、參數、統計量
1.5中央極限定理及抽樣分布
1.5.1應用
1.6t分佈
1.6.1應用
2.估計及假說檢定
2.1估計
2.1.1點估計及良好的估計式
2.2區間估計或信賴區間
2.2.1母體平均數的區間估計（母體標準差　已知）
2.2.2母體平均數的區間估計（母體標準差　未知，用樣本標準差s代入）
2.2.3母體成功比例的區間估計
2.2.4信賴區間的特性
2.2.5應用
2.3假說檢定
2.3.1單一母體平均數之檢定（母體標準差　已知，雙尾檢定）：Z檢定
2.3.2單一母體的平均數之檢定（母體標準差　未知，用樣本標準差s代 入，雙尾檢定）：t檢定
2.3.3單一母體成功比例之檢定（單尾檢定）：Z檢定
2.4兩種錯誤及統計檢力
2.4.1兩種錯誤的關係

第二篇　比較篇
3.比較兩個母體平均數的檢定方法：獨立樣本t檢定及成對樣本t檢定
3.1分辨兩個樣本是獨立或成對
3.2兩個樣本為獨立時，連續變數的統計分析
3.2.1資料排列
3.2.2檢定兩個母體的平均數有沒有差異（獨立樣本t檢定）
3.2.3檢定兩個母體的變異數有沒有差異
3.2.3.1F檢定
3.2.3.2其他檢定
3.3兩個樣本為成對時，連續變數的統計分析（成對樣本t檢定）
3.3.1資料排列
3.3.2計算
3.4獨立樣本t檢定與成對樣本t檢定之比較
3.5虛擬範例：評估兩種藥對降血壓之療效
3.5.1計算獨立樣本t檢定、成對t檢定
3.5.2匯整結果
4.比較多個獨立母體平均數的檢定方法：單因子變異數分析
4.1單一因子變異數適用情況
4.2使用獨立樣本t檢定來比較多個母體平均數的缺失
4.3變異數分析
4.3.1資料排列
4.3.2統計前提假設
4.3.3計算及原理
4.3.4其他
4.4檢定變異數是否相同
4.5多重比較
4.5.1Tukey的HSD法
4.5.2SNK法
4.5.3Dunnett法
4.5.4Scheffe法
4.5.5Bonferroni法
4.5.6應用說明
4.6虛擬範例：比較四所學校學生功課壓力
4.6.1檢定變異數同質性
4.6.2變異數分析之計算
4.6.3多重比較之計算
4.6.4匯整結果
5.雙因子變異數分析
5.1雙因子變異數分析適用情況
5.2設計及統計前提假設
5.2.1設計
5.2.2統計前提假設
5.3平行設計之雙因子變異數分析
5.3.1資料排列
5.3.2交互作用及主效應
5.3.3計算及原理
5.3.4多重比較之計算
5.4檢定變異數是否相同
5.5虛擬範例：四所學校及不同科係學生功課壓力之差異（平行設計，沒有交互作用）
5.5.1剖麵圖
5.5.2檢定變異數同質性
5.5.3變異數分析之計算
5.5.4多重比較之計算
5.5.5匯整結果
5.6範例：剝奪睡眠之動物實驗（平行設計，有交互作用）
5.6.1剖麵圖
5.6.2檢定變異數同質性
5.6.3變異數分析之計算
5.6.4多重比較之計算
5.6.5匯整結果

第三篇　迴歸篇
6.簡單綫性迴歸
6.1資料排列及模式說明
6.1.1資料排列
6.1.2模式說明
6.2統計前提假設
6.3迴歸係數的估計及解讀
6.3.1迴歸係數的估計
6.3.2迴歸係數的解讀
6.4ANOVA部份
6.4.1檢定X-Y直綫與水平綫有沒有差異
6.4.2的計算及解讀
6.5迴歸係數的檢定：t檢定
6.5.1B0
6.5.2B1
6.5.3F與t之關係
6.6Y預測值的計算及預測區間
6.6.1計算
6.6.2預測區間
6.7簡單綫性迴歸的用途
6.8範例：膝高預測身高（男性）
6.8.1散佈圖
6.8.2簡單綫性迴歸模式
6.8.3迴歸係數的估計及解讀
6.8.4ANOVA部份
6.8.5迴歸係數的檢定：t檢定
6.8.6預測
6.8.7匯整結果
7.綫性迴歸模式的診斷
7.1殘差分析
7.1.1單嚮度圖形
7.1.1.1直方圖
7.1.1.2常態機率圖
7.1.2雙嚮度圖形（殘差圖）
7.2影響力
7.2.1Hat矩陣、槓桿量數、離中心槓桿量數
7.2.2Student化殘差、Student化去除殘差
7.2.3Df適閤度、標準化Df適閤度
7.2.4庫剋距離
7.2.5應用說明
7.2.6如何處置具影響力的觀察點
7.3範例：用膝高來預測身高（男性）
7.3.1殘差分析
7.3.2影響力的分析
7.3.3匯整結果
8.相關
8.1相關係數的計算
8.2相關係數的解讀
8.3相關係數的檢定
8.4相關係數的信賴區間
8.5相關達顯著意義不錶示有因果關係
8.6相關係數不適閤用來錶達測量工具之再測信度或評估者間信度
8.7相關係數與簡單綫性迴歸之關係
8.8範例：膝高、身高、年齡的關係（男性）
8.8.1矩陣散佈圖
8.8.2相關係數之計算
8.8.3殘差分析及影響力分析
8.8.4相關係數的顯著性檢定
8.8.5相關係數的信賴區間
8.8.6相關係數與簡單綫性迴歸係數之關係
8.8.7匯整結果
9.共變數分析
9.1共變數分析的目的
9.2資料排列及ANCOVA模式
9.3虛擬變數
9.4ANCOVA之意義
9.5ANCOVA之統計前提假設
9.6迴歸係數的估計
9.7迴歸係數的解讀
9.8迴歸係數的顯著性檢定：t檢定
9.9預測
9.10調整平均數之計算
9.11ANOVA錶中之總F檢定，淨F檢定
9.12不同決定係數（R2）
9.13檢定ANCOVA是否適用
9.14虛擬範例：評估三種藥對降血壓之療效
9.14.1散佈圖
9.14.2虛擬變數的設定
9.14.3 檢查ANCOVA之閤適性
9.14.4迴歸係數的估計、解讀、顯著性檢定
9.14.5調整平均數之計算
9.14.6ANOVA錶中之總F檢定及淨F檢定
9.14.7不同決定係數（R2）
9.14.8匯整結果
10.綫性復迴歸
10.1資料排列及模式說明
10.1.1資料排列
10.1.2模式說明
10.2綫性復迴歸的用途
10.3共綫性
10.3.1觀念
10.3.2引起的問題
10.3.3指標
10.3.4解決方法
10.4自變數的挑選或終極模式的決定
10.4.1原理及執行步驟
10.4.2應用說明
10.5綫性復迴歸需不需要考慮交互作用？
10.6迴歸係數的估計
10.7迴歸係數的解讀
10.8迴歸係數的顯著性檢定
10.9預測
10.10不同決定係數
10.11統計前提假設
10.12殘差分析及影響力分析
10.13簡單綫性迴歸、共變數分析與綫性復迴歸之異同
10.14範例：老人憂鬱的影響因素
10.14.1單變量分析結果
10.14.2自變數的挑選或終極模式的決定
10.14.3共綫性診斷
10.14.4 殘差分析及影響力分析
10.14.5 迴歸係數的解讀及顯著性檢定
10.14.6 總及纍積
10.14.7匯整結果

第四篇　SPSS示範篇
1.SPSS簡介
1.1啓動SPSS係統
1.2常用視窗
1.2.1【資料編輯程式】視窗
1.2.2【瀏覽器】視窗
1.2.3【圖錶編輯程式】視窗
1.2.4【語法編輯程式】視窗
1.3開啓及儲存檔案
1.3.1各種視窗可接受之檔案型式
1.3.2開新檔案
1.3.3開啓舊檔
1.3.4另存新檔
1.3.5儲存檔案
1.3.6結果輸齣到word檔2
1.4關閉SPSS係統
2.建立資料檔及求機率分佈之統計量與右尾機率(A) 建立資料檔
2.1宣告變數名稱
2.2設定變數類型
2.3設定數字變數的寬度及小數位數
2.4設定變數註解及數值註解
2.5遺漏值(B) 求機率分佈之統計量及右尾機率
2.6常態分佈
2.7 t分佈
2.8F分佈
3.獨立樣本t檢定及成對樣本t檢定（SPSS說明）(A)獨立樣本t檢定：檢定「兩組病人在治療前的血壓是否有差異？」
3.1輸入資料或開啓舊檔
3.2點選步驟
3.3結果輸齣(B)成對樣本t檢定 : 檢定「A組的病人，在服藥前後其血壓是否有改變？」
3.4資料處理
3.5點選步驟
3.6結果輸齣(C) 獨立樣本t檢定 : 檢定「Ａ、Ｂ兩種藥對降血壓之療效是否有差異？」
3.7資料處理
3.8點選步驟
3.9結果輸齣
4.單因子變異數分析（SPSS說明）
4.1輸入資料或開啓舊檔
4.2點選步驟

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我是在一個學術論壇上偶然看到這本書的推薦，當時正愁於如何處理我研究中的縱嚮數據。我的項目涉及到對同一批病人的長期隨訪，收集到的數據是各種連續變量隨時間變化的趨勢。傳統的分析方法似乎難以捕捉這種時間依賴性，我嘗試過一些基本的重復測量ANOVA，但效果並不理想，很多研究中的更精細的分析方法讓我望而卻步。所以，當我在介紹中看到“連續資料分析”和“SPSS使用說明”時，我的興趣就被勾起來瞭。我特彆關注這本書是否會涉及一些處理縱嚮數據或混閤效應模型（mixed-effects models）的內容，因為這些模型在處理具有重復測量的觀測數據時非常強大。我希望書中能有清晰的講解，如何構建這些模型，如何解釋模型的輸齣，以及如何使用SPSS實現這些分析。除瞭縱嚮數據，我也對生存分析（survival analysis）中的連續變量應用感興趣，雖然生存分析通常關注事件發生時間，但很多預測因子本身就是連續變量，如何將它們納入模型並解釋其效應，也是我一直想深入瞭解的。總的來說，我希望這本書能提供一套係統的方法論，指導我如何從數據收集到最終結果解釋的整個流程，尤其是在處理具有時間序列特性的連續數據時。

评分☆☆☆☆☆

從書名來看，這本書似乎是一本非常實用的指南，能夠幫助我提升在生物統計學分析方麵的技能。我目前在做一項與基因錶達譜分析相關的研究，其中涉及大量的連續型數據，比如錶達量、變異係數等。我希望這本書能幫助我理解如何對這些高維度的連續數據進行有效的降維和聚類分析。比如，書中是否會介紹一些基於主成分分析（PCA）或者獨立成分分析（ICA）的降維技術，以及如何利用SPSS來執行這些分析。此外，我也關注如何利用SPSS來構建和評估預測模型，例如，如何利用連續變量作為預測因子來預測某個疾病的發生風險，或者如何評價這些模型的預測能力。我特彆希望書中能有關於模型選擇、模型驗證、以及如何解釋模型參數的詳細指導。如果書中還能涵蓋一些關於非參數檢驗（non-parametric tests）的進階應用，特彆是當數據不符閤正態分布時，如何利用SPSS進行可靠的統計推斷，那將對我非常有幫助。我期待這本書能夠提供一些“拿來即用”的模闆或者方法，讓我能夠更快地將所學知識應用到我的實際研究中。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題起得非常吸引人，尤其是“進階應用”這幾個字，讓我立刻産生瞭購買的衝動。我一直覺得生物統計學是個龐大而迷人的領域，尤其是在實際科研中，數據分析能力是硬實力。這本書承諾“連續資料分析”，這正好是我目前最需要提升的方麵。我手上有一些臨床試驗的數據，主要是連續變量，比如血壓、血糖、血藥濃度等，但一直以來都覺得分析得不夠深入，很多時候隻能做些基本的描述性統計和t檢驗，無法更好地挖掘數據中的潛在規律。這本書提到的“SPSS使用說明”更是讓我眼前一亮，SPSS是我常用的統計軟件，但對它的一些高級功能也隻是一知半解，如果這本書能詳細介紹如何用SPSS來解決連續資料分析中的復雜問題，那簡直就是福音瞭。我非常期待書中能夠涵蓋一些經典的連續資料模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸（雖然是二分類，但很多連續變量可以轉化為分類，或者作為預測因子）、以及方差分析（ANOVA）的進階應用。我希望它不僅僅是理論的堆砌，而是能有大量的實例，最好是生物醫學領域實際的研究案例，這樣我纔能更好地理解理論的實際操作，並在自己的研究中加以藉鑒。讀完這本書，我希望自己能夠獨立完成一些復雜的數據分析任務，能夠更自信地解讀研究結果，甚至能夠提齣更有價值的研究假設。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書很大程度上是被“進階應用”所吸引，並且希望它能在我現有的生物統計學知識基礎上有所提升。我本科階段學習過基礎的統計學，也接觸過SPSS，但感覺停留在比較淺的層麵，很多實際應用場景下的復雜問題，比如多重共綫性、模型診斷、以及如何選擇最閤適的統計模型等，我總是感到力不從心。這本書提到“連續資料分析”，我猜想它應該會涵蓋一些更復雜的迴歸模型，比如多元綫性迴歸、多項式迴歸，甚至可能是非綫性迴歸。我非常希望書中能詳細講解如何判斷和處理數據中的異方差性、殘差的正態性問題，以及如何進行變量選擇。在SPSS的部分，我期待它不僅僅是展示菜單操作，而是能結閤具體的案例，講解如何通過SPSS的代碼（syntax）來執行更精細的統計分析，以及如何解讀SPSS輸齣的詳細錶格和圖示。我尤其想學習如何進行模型擬閤優度檢驗，以及如何根據模型診斷的結果來改進模型。如果書中還能涉及一些與因果推斷相關的統計方法，或者如何設計實驗來更好地進行生物統計分析，那將是錦上添花瞭。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得生物統計學是一門需要反復實踐和深入理解的學科，尤其是在麵對現實世界中各種復雜的數據時。我的研究背景是比較偏嚮實驗設計的，對於一些觀測數據的分析，特彆是連續變量的處理，常常感到有些吃力。這本書的標題“進階應用生物統計學：連續資料分析”正是我急需的內容。我希望書中能夠詳細介紹一些處理多個連續變量之間關係的統計方法，比如主成分分析（PCA）或者因子分析（Factor Analysis），因為在我的研究中，經常會遇到多個相互關聯的連續指標，如何將它們有效地降維或者識彆齣潛在的因子，是我一直想要解決的問題。另外，我也對分類變量與連續變量之間的關係分析非常感興趣，比如如何使用SPSS來進行協方差分析（ANCOVA），或者如何將連續變量分組後進行更復雜的比較。這本書提到的“SPSS使用說明”，我希望它能提供一些“秘籍”，告訴我如何利用SPSS解決一些常見的棘手問題，比如如何處理缺失值，如何進行數據轉換，以及如何生成高質量的統計圖錶。