圖解式生物統計學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書共計15章，內容涵蓋大專院校醫、護相關科係學生「生物統計學」課程的範圍，內容全麵且完整，敘述簡明易懂，圖文對照解說清晰流暢，是一本好教易讀的「生物統計學」教材。

　　書中案例採用與醫、護相關領域的實例與醫學檢測，引導醫、護學生在所學專業課程中加以應用，並明瞭生物統計學對日後深造或職涯中的實用性與重要性。

　　在實務操作上，搭配普及度極高Excel軟體，輔以大量圖片對照解說，幫助學生理解生物統計學的分析方法以及應用，不但是相當實用的教學輔助模式，也減輕學生購買統計軟體的負擔。

　　本書專為課堂教學設計編寫，書中習題供老師指定學生作業及考試齣題之用，書中不提供解答。解答僅提供給採用本書為課程指定教科書的授課教師使用。自學讀者選購前請先確認知悉，我們無法另行提供解答給讀者。

好的，下麵為您創作一份不包含《圖解式生物統計學》內容的詳細圖書簡介，字數約1500字。 --- 圖書名稱：《生命之律：現代生物學數據的解讀與應用》 內容簡介 一、 緣起：從觀察到量化——生物學的範式轉變 本書旨在為廣大學者、研究人員及對生命科學前沿感興趣的讀者，提供一套係統而深入的，關於如何利用現代統計學和計算方法來解析復雜生物學數據的理論框架與實踐指南。我們身處一個數據爆炸的時代，基因組學、蛋白質組學、代謝組學乃至生態學和神經科學的每一次突破，都離不開對海量數據的精確捕捉與有效解讀。然而，原始數據本身並不能自動轉化為知識，它們需要一套嚴謹的“翻譯係統”——即生物統計學和生物信息學的交叉學科方法論。 本書的齣發點，是正視當前生物學研究中普遍存在的“數據鴻溝”：研究者掌握瞭尖端的實驗技術，卻常常在數據的清洗、轉換、建模和有效推斷上麵臨瓶頸。我們相信，理解數據的“語言”是實現科學飛躍的關鍵。因此，《生命之律》並非著眼於基礎概率論的重復講解，而是直接切入生物學研究的痛點，構建一套麵嚮應用、強調模型選擇與結果解釋的知識體係。 二、 核心內容模塊：深度剖析現代生物學數據的結構與挑戰 本書內容結構精密，共分為六大核心部分，層層遞進，力求覆蓋從實驗設計到結果發布的完整鏈條。 第一部分：數據采集的規範與實驗設計優化 在數據産生之源頭，即確立研究問題的嚴謹性。本部分重點探討生物學實驗設計中的統計學陷阱。我們將詳細解析隨機化、重復與均衡（RRE）原則在不同實驗體係中的具體實施，例如在隨機對照試驗（RCT）、隊列研究和病例對照研究中的差異化處理。我們著重討論效應值估計的準確性，如何通過樣本量估算確保研究具有足夠的統計功效（Power），並深入剖析多重比較矯正（如Bonferroni、FDR控製）在高通量篩選實驗（如芯片數據、宏基因組測序）中的必要性與技術細節。此部分強調，設計缺陷無法通過後期分析彌補。 第二部分：高維數據的預處理與降維藝術 現代生物學數據往往具有“高維低樣本量”（$p gg n$）的特徵。本部分聚焦於如何有效地處理這類復雜數據。我們將詳細介紹數據標準化與批次效應（Batch Effect）的識彆與去除。在降維策略上，我們超越傳統的PCA（主成分分析），深入探討非綫性降維技術，如t-SNE和UMAP在可視化復雜細胞群體和分子關係中的優勢與局限性。此外，對於稀疏數據（如scRNA-seq計數矩陣），如何應用負二項分布模型進行歸一化，是本節的重點實踐內容。 第三部分：參數化與非參數化的模型選擇 理解數據的內在分布是選擇正確統計方法的基石。本部分係統梳理瞭生物學數據常見的分布形態（正態、泊鬆、負二項、Beta分布等）。我們詳細闡述瞭綫性模型（LM）與廣義綫性模型（GLM）的適用邊界，並針對非正態分布數據，提供瞭廣義加性模型（GAM）的應用實例。對於那些無法滿足模型假設或樣本量極小的場景，本書提供瞭詳盡的非參數統計方法的實踐指南，包括Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗的嚴謹應用，以及置換檢驗（Permutation Tests）在非參數效應檢驗中的強大能力。 第四部分：因果推斷與生存分析的精細化建模 生物學研究的終極目標往往是探尋因果關係。本部分係統性地引入因果推斷（Causal Inference）的統計工具箱。我們將介紹傾嚮性評分匹配（Propensity Score Matching, PSM）如何有效模擬隨機化，以及工具變量法（Instrumental Variables）在處理未觀察到的混雜因素時的潛力。在時間依賴性研究領域，本書聚焦於生存分析，不僅涵蓋Kaplan-Meier估計和Log-Rank檢驗，更深入剖析瞭Cox比例風險模型的構建、協變量的選擇以及對比例風險假設的檢驗與處理。 第五部分：網絡生物學與拓撲數據分析 當數據不再是孤立的測量值，而是相互關聯的係統時，傳統的單變量統計方法就顯得力不從心。本部分轉嚮網絡拓撲學在生物學中的應用。我們將介紹如何構建、分析和解釋蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI）、基因調控網絡以及代謝通路網絡。重點討論中心性指標（如度、介數、緊密度中心性）的生物學意義，以及模塊化檢測算法（如Louvain算法）在識彆功能單元上的應用。此外，我們引入瞭拓撲數據分析（TDA）的基本概念，探索如何從數據的“形狀”中發現潛在的生物學結構。 第六部分：機器學習在預測與分類中的整閤 本部分探討如何利用前沿的計算模型來提高預測精度和特徵重要性排序。我們詳細講解瞭支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（GBM）在生物標誌物發現中的應用。本書特彆關注模型的可解釋性（Interpretability），介紹LIME和SHAP值等技術，確保預測模型的輸齣能夠被生物學傢清晰地理解，而不是一個“黑箱”。同時，詳細闡述瞭交叉驗證策略（K摺、留一法）和性能評估指標（AUC、F1-Score、靈敏度與特異性）在不同生物學背景下的權衡取捨。 三、 技術實現與跨學科的橋梁 本書的講解高度注重可重復性。每一章節的核心算法都配有詳盡的R語言和Python（配閤Bioconductor/Scanpy庫）代碼示例，確保讀者能夠將理論知識立即轉化為可執行的分析流程。我們清晰地區分瞭統計學理論的嚴謹性與計算實現中的實用性考量，力求成為連接實驗室颱前研究與高性能計算後端之間的堅實橋梁。 《生命之律》的目標是培養新一代具備深厚定量思維的生物學傢——他們不僅知道“如何做”分析，更懂得“為什麼”選擇特定的模型，以及如何批判性地評估實驗結果的統計穩健性。這本書是深入理解生命復雜性的必備工具書。 ---

作者簡介

王祥光

　　學曆：
　　美國南加大 醫學院 生理學暨生物物理學 博士

　　經曆：
　　國傢衛生研究院 博士後研究員
　　唐誠生技製藥股份有限公司（前美國Tanox 生技公司的子公司）Group leader

　　現職：
　　中颱科技大學 藥物科技研究所 專任副教授
　　中颱科技大學 醫學檢驗生物技術係所 閤聘教師

Chapter 01 緒論
1.1 什麼是統計？
1.2 什麼是生物統計？
1.3 生物統計學的簡史
1.4 生物統計學的應用範疇
1.5 人體臨床試驗的啓濛
1.6 生物統計學與臨床試驗
1.7 人體臨床試驗與醫療産品的開發
1.8 生物統計學常用的專業英文詞匯
1.9 迴溯性研究(Retrospective study)與前瞻性研究(Prospective study)之比較
習題
 
Chapter 02 母體與樣本
2.1 什麼是母體與樣本
2.2 統計符號的使用
2.3 抽樣的方法(Sampling methods)
2.4 如何使用Microsoft Excel 進行統計分析
2.5 利用Excel 産生亂數錶
2.6 利用Excel 進行隨機抽樣與係統抽樣
習題
 
Chapter 03 資料的整理與呈現
3.1 量測尺度 (Levels of Measurement)
3.2 自變項與依變項 (Independent and Dependent variables)
3.3 資料的型式
3.4 錶格的型式與製作
3.5 常用的統計圖形
3.6  Excel的統計圖形
3.7 如何使用Excel繪製錶格
習題
 
Chapter 04 敘述性統計
4.1 集中趨勢的測量 (Measures of Central Tendency)
4.2 變異量的測量 (Measures of Dispersion)
4.3 峰度與偏態 (Kurtosis and Skewness)
4.4 如何使用Excel 進行敘述性統計
習題
 
Chapter 05 基礎機率與臨床應用
5.1 什麼是機率
5.2 機率法則
5.3 文氏圖 (Venn diagram)
5.4 排列與組閤的公式
5.5 機率的臨床應用
5.6 臨床上的療效量測指標
5.7  ROC麯綫 (Receiver Operator Characteristic (ROC) Curve)
習題
 
Chapter 06 機率分佈
6.1 連續型機率分佈與離散型機率分佈
6-2 常態分佈與標準化 (Normal Distribution and Normalization)
6.3 學生氏t分佈 (Student’s t-Distribution)
6.4  χ2分佈 (Chi-squared distribution)
6.5  F分佈 (F-Distribution)
6.6 離散隨機變項 (Discrete Random Variables)
6.7 二項式機率分佈 (Binomial Probability Distribution)
6.8 蔔瓦鬆分佈 (Poisson distribution)
習題
 
Chapter 07 抽樣分佈
7.1 何謂抽樣分佈
7.2 樣本平均數的抽樣分佈 (Sampling Distribution of the Sample Mean)
7.3 中央極限定理 (Central Limit Theorem, CLT)
7.4 兩樣本平均數差異之抽樣分佈 (Sampling Distribution of the Difference between Means)
7.5 樣本比例之抽樣分佈 (Sampling Distribution of the Sample Proportion)
7.6 兩組樣本比例差異之抽樣分佈
7.7 標準差與標準誤之應用
7.8 如何用Excel標示齣圖型的誤差綫
習題
 
Chapter 08 信賴區間估計
8.1 點估計與信賴區間估計 (Point Estimation and Confidence Interval Estimation)
8.2 單一母體平均數的信賴區間估計 (The Confidence Interval of a Sample Mean)
8.3 Excel 信賴區間估計實作
8.4 兩獨立母體平均數差異之信賴區間估計
8.5 配對樣本的信賴區間估計
8.6 母體比例的信賴區間估計 (The Confidence Interval of a Proportion)
8.7 兩獨立母體比例差異之信賴區間估計
8.8 母體變異數之信賴區間估計
8.9 兩母體變異數比例之信賴區間估計
8.10 樣本數抽樣大小的決定
習題
 
Chapter 09 假說檢定(1)－單一樣本檢定
9.1 單一樣本假說檢定：母體平均數的假設檢定
9.2 假說檢定的相關名詞與圖示
9.3 假說檢定的型式
9.4 假說檢定的步驟（五步驟法）
9.5 母體比例之假說檢定
9.6 母體變異數的假說檢定
習題
 
Chapter 10 假說檢定(2)－兩組樣本檢定
10.1 兩組母體平均數差異之假說檢定
10.2 配對樣本t-檢定（paired t-test，或稱為成對樣本t-檢定）
10.3 兩組母體比例差異之假說檢定
10.4 兩母體變異數的檢定：兩母體變異數比的假說檢定
10.5 假說檢定錯誤 (Errors In hypothesis testing)
10.6 統計檢定力 (Statistical Power)
習題
 
Chapter 11 卡方檢定
11.1 卡方檢定的先決條件
11.2 卡方檢定的統計量計算公式與檢定步驟
11.3 適閤度檢定 (Test for goodness-of-fit)
11.4 獨立性檢定 (Test for Independence)
11.5 葉氏連續性校正 (Yates's correction for continuity)
習題
 
Chapter 12 變異數分析
12.1 單因子變異數分析 (One-Way Analysis of Variance)
12.2 如何使用Excel 進行單因子變異數分析
12.3 雙因子（二因子多因子）變異數分析 (Two-way analysis of variance)
12.4 如何使用Excel 進行無重復抽樣的雙因子變異數分析
習題
 
Chapter 13 簡單綫性迴歸分析
13.1 散佈圖與迴歸分析
13.2 相關係數 (Correlation Coefficient)
13.3 Excel 相關係數的計算功能
13.4 決定係數 (Coefficient of Determination)
13.5 最小平方迴歸綫 (The Least-Squares Regression (LSR) line)
13.6 母體相關係數(ρ)的顯著性檢定
習題
 
Chapter 14 無母數分析
14.1 無母數分析方法的適用時機
14.2 連續資料與類彆資料的比較
14.3 曼-惠特尼U檢定法 (Mann-Whitney U test)
14.4  Wilcoxon Signed-Rank test（Wilcoxon 符號排序檢定）
14.5  Kruskal-Wallis test（K-W 檢定）
14.6 費雪精確性檢定 (Fisher's exact test)
14.7  McNemar 檢定 (McNemar's test or McNemar's Chi-square test)
14.8  Cochran's Q test
14.9  Cohen's kappa
習題
 
Chapter 15 基礎品管學與統計分析
15.1 品質管製 (Quality Control, QC) 和品質保證 (Quality Assurance, QA)
15.2 品質管理 (Quality Management, QM)
15.3 全麵品質管理 (Total Quality Management, TQM)
15.4 全麵品質管理的執行策略－PDCA 循環 (Plan-Do-Check-Action cycle, PDCA cycle)
15.5 醫學實驗室的品質管理 (Quality Management in Clinical Laboratory)
15.6 醫學實驗室品質管理係統 (Laboratory Quality Management System)
15.7 醫學實驗室品質管理的十二要項 (Twelve Quality System Essentials)
15.8 醫學實驗室的品質管製與品質保證之間的關係
15.9 醫學實驗室品質管理係統的演進
15.10 醫學實驗室全麵品質管理 (TQM in Clinical Laboratory)
15.11 品管與統計 (Quality Control and Statistics)
15.12  Levey-Jennings Control Chart 圖錶的建立
15.13 利用Levey-Jennings Chart 評估檢驗品質
15.14  Westgard Rules
15.15 醫學實驗室檢驗結果接受與否的決策基準
習題
 
附錄
索引
 

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我對《圖解式生物統計學》這本書充滿瞭好奇，因為“圖解式”這個詞承諾瞭一種不同於傳統教科書的學習方式。我一直覺得，學習統計學最睏難的部分在於理解那些抽象的數學概念，比如概率分布、抽樣理論，以及各種統計檢驗的原理。我希望這本書能夠通過精美的插圖和直觀的圖錶，將這些概念變得觸手可及。例如，在解釋中心極限定理時，我希望它能用一係列圖形來展示不同樣本量下抽樣分布的變化，讓我親眼看到均值的分布如何趨近正態分布。又或者，在講解方差分析（ANOVA）時，我希望它能用清晰的圖示來區分組間差異和組內差異，從而直觀地理解方差分析的邏輯。我之前在學習醫學統計時，遇到過很多關於臨床試驗設計和數據分析的問題，但往往因為對統計原理理解不夠深入而感到睏惑。我希望這本書能夠在我已經積纍的醫學知識基礎上，為我提供更紮實的統計學工具。它是否會涉及一些在醫學研究中常用的統計方法，例如生存分析、多重比較等？我特彆期待它能夠幫助我更準確地理解和評價醫學文獻中的統計結果，從而為我的臨床實踐和科研工作提供更有力的支持。這本書能否讓我擺脫對統計學的“畏懼”，而是將其視為一個強大的研究助手？我非常期待這本書能夠成為我生物統計學學習道路上的一個重要裏程碑。

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拿到《圖解式生物統計學》這本書，我最關注的是它的“圖解式”學習體驗。我深知，很多復雜的科學概念，如果僅僅依賴文字描述，很容易讓人産生距離感，甚至望而卻步。生物統計學本身就涉及大量的數學公式和統計理論，這使得它對很多初學者來說可能顯得艱深難懂。我希望這本書能夠通過生動形象的圖畫，將那些枯燥的統計原理“可視化”，讓它們變得更容易理解和記憶。例如，在講解概率論中的一些基本概念時，它是否會用生動的比喻和形象化的圖示來幫助我們理解？在介紹各種統計檢驗時，它是否會用流程圖或者對比圖來清晰地展示不同檢驗的應用場景和邏輯？我之前在學習生態學研究方法時，常常需要處理和分析大量的環境監測數據，而統計學分析是其中的關鍵環節。我希望這本書能夠幫助我更好地理解和應用那些常用的統計方法，例如，如何進行數據預處理、如何選擇閤適的統計模型、以及如何解讀模型輸齣的結果。我特彆期待它能提供一些實際的研究案例，讓我能夠將學到的統計知識應用到具體的生態學研究問題中。這本書是否能夠讓我更自信地進行數據分析，更準確地得齣研究結論？我非常期待它能夠成為我生態學研究生涯中不可或缺的工具書。

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《圖解式生物統計學》這個書名非常吸引我，因為我一直覺得，學習任何一門科學，尤其是像統計學這樣抽象的學科，直觀的圖形化展示比冗長的文字解釋更加有效。我一直以來都對生物統計學感到既好奇又有些畏懼，總覺得那些公式和理論離我的實際研究工作有點遠。我非常期待這本書能夠以一種全新的方式，打破我對傳統統計學教材的刻闆印象。我希望能看到書中通過大量精心設計的插圖，將那些抽象的統計概念變得具體而生動。例如，在講解概率分布時，它會不會用形象的比喻或者趣味性的場景來幫助我們理解？在介紹迴歸分析時，它是否會用生動的散點圖和趨勢綫來清晰地展示變量之間的關係？我之前在進行基因組學研究時，經常需要處理大量的測序數據，並且進行各種統計分析來挖掘潛在的生物學意義。我希望這本書能夠為我提供一套強大而實用的統計學工具，讓我能夠更有效地分析我的基因組學數據。它是否會涵蓋一些基因組學研究中常用的統計方法，例如基因組關聯分析（GWAS）、變異檢測等？我特彆期待它能夠幫助我提高數據分析的能力，讓我能夠更深入地理解基因組學的奧秘。這本書能否讓我對統計學産生濃厚的興趣，並將統計學轉化為我科研路上的有力助手？我非常期待這本書能夠引領我進入一個全新的生物統計學世界。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題《圖解式生物統計學》一下子就抓住瞭我的眼球。我一直認為，學習任何學科，尤其是像生物統計學這樣可能涉及大量數學公式和統計概念的領域，直觀的圖形化解釋是至關重要的。我之前嘗試過閱讀一些傳統的生物統計學教材，但常常被密密麻麻的文字和復雜的數學推導搞得焦頭爛額，收效甚微。所以我對這本書寄予厚望，希望它能通過大量的圖示，將那些抽象的統計原理形象化，比如，它會不會用生動的流程圖來展示假設檢驗的每一步？或者，會不會用柱狀圖、散點圖等多種多樣的圖錶來解釋數據分布、相關性和迴歸分析？我特彆期待它能夠在我理解統計模型時，提供一個“可視化”的視角，讓我不再隻是對著一堆公式發呆，而是能夠“看到”數據是如何被處理和分析的。我之前在學習生物信息學時，經常會遇到需要處理和分析大量基因錶達數據的情況，而生物統計學是其中的核心工具。我希望這本書能教會我如何選擇閤適的統計方法來分析我的實驗數據，如何解讀統計軟件輸齣的結果，以及如何避免常見的統計誤區。它是否會包含一些實際的案例分析，讓我能夠學以緻用，將理論知識轉化為解決實際問題的能力？我非常期待它能夠幫助我提升在生物學研究中運用統計學分析的能力，讓我能夠更科學、更嚴謹地進行數據分析和結果解釋。

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終於收到心心念念的《圖解式生物統計學》瞭，拿到手沉甸甸的，翻開扉頁，精美的設計和高質量的紙張就讓人心情愉悅。我本來對統計學一直有點畏懼，感覺那些公式和概念離我太遠，但這本書的“圖解式”三個字瞬間就打消瞭我的顧慮。它究竟是怎麼做到的呢？我迫不及待地想通過這些圖解，一點點攻剋我的“統計學恐懼癥”。我特彆好奇它會用哪些生動的插畫來解釋那些抽象的理論，比如 P 值、置信區間，甚至是復雜的迴歸模型，會不會像我之前看過的某本關於數據可視化的書一樣，用大量圖錶和案例來幫助理解？我期待它能用一種前所未有的方式，將原本枯燥的統計概念變得直觀易懂。希望它能幫我建立起紮實的統計學基礎，讓我以後在閱讀科研論文、理解統計分析結果時，不再感到一頭霧水，而是能夠自信地把握其中的精髓。我之前學過一點基礎的統計學，但很多概念都停留在死記硬背的層麵，不知道這本書會不會從更深層次，或者說更“內在”的角度去講解，例如，它會講解統計推斷的哲學基礎嗎？或者，它是否會深入探討不同統計方法的適用條件和局限性？我特彆期待它能在我已經建立的知識框架上，添磚加瓦，甚至重新構建，讓我對統計學有一個更全麵、更深刻的認識。