實用生物統計學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 流行病學
• 數據分析
• 科研方法
• 統計建模
• 生物醫學
• 統計軟件
• 實驗設計

本書特色

　　1.兼顧理論學習及實務應用的讀者，採用實務問題為例，結閤生物統計理論與電腦科技，以增進讀者利用生物統計學解決實際問題的能力。

　　2.盡量避免冗長的定義及證明，而採用適當的圖錶做直觀說明，以降低讀者學習生物統計學之焦慮並提升學習興趣。

　　3.示範如何使用 SPSS 統計軟體幫助計算、繪圖、製錶與執行統計推論，以達到讀者精確學習之目標，並有助於專題報告或論文研究之完成。

　　4.附有常用統計方法一覽錶與本書的推論統計章節搭配，提供瞭常見推論統計方法的使用時機及選擇要素，可增進讀者學習成效。

　　5.本書各章最後皆附有習題，提供讀者課後練習，書後並附有單數習題解答，偶數習題解答與全書 SPSS 範例資料檔，請至資源下載下載。

臨床研究設計與數據分析實務手冊 ——麵嚮轉化醫學與精準醫療時代的研究範式革新 作者：[此處應為虛構作者，例如：張文華 教授，李明 博士] --- 導言：在復雜性中尋求洞察力 當今的生命科學研究正以前所未有的速度嚮前推進，從基礎生物學發現到臨床轉化，再到個性化治療方案的製定，每一個環節都對數據處理和分析能力提齣瞭更高的要求。傳統的統計學方法在麵對高通量組學數據、復雜的疾病異質性以及動態的臨床試驗設計時，顯得力不從心。本書旨在填補這一鴻溝，為科研人員、臨床醫生以及醫藥行業的專業人士提供一套與時俱進、強調實踐操作的理論框架和技術工具集。 本書並非一套枯燥的數學定理匯編，而是一本深度聚焦於研究實踐的實操指南。我們堅信，有效的統計分析必須緊密圍繞研究問題展開，並與研究設計形成有機的統一體。因此，全書的敘事主綫將圍繞“如何設計一個能迴答科學問題的研究”和“如何運用恰當的工具解讀由此産生的數據”這一核心邏輯展開。 第一部分：研究設計的基石——從科學假設到試驗方案 本部分聚焦於研究的“源頭活水”——即如何構建一個嚴謹、高效且閤乎倫理的研究方案。我們強調，統計分析的質量，80%取決於前期的設計質量。 第一章：研究問題的界定與假設的建立 PICO原則的深化應用： 詳細闡述如何在復雜疾病背景下精確定義研究對象（P）、乾預措施（I）、對照（C）和結局指標（O）。 明確研究目標： 如何區分主要研究終點（Primary Endpoint）與次要研究終點（Secondary Endpoint），以及這些終點如何影響後續的樣本量估算和統計檢驗的選擇。 零假設與備擇假設的構建： 側重於生物學意義而非純粹的數學錶達，確保假設的可證僞性和臨床相關性。 第二章：觀察性研究的設計精要 隊列研究（Cohort Studies）： 前瞻性與迴顧性隊列的優劣勢比較，重點講解如何處理隨訪丟失（Loss to Follow-up）和信息偏倚（Information Bias）。 病例對照研究（Case-Control Studies）： 偏倚控製的藝術，特彆是針對選擇偏倚（Selection Bias）和迴憶偏倚（Recall Bias）的統計學緩解措施，如匹配（Matching）策略的精細化應用。 橫斷麵研究（Cross-sectional Studies）： 測量現患率與暴露患病率，強調測量工具的信度和效度評估。 第三章：隨機對照試驗（RCT）的實施藝術 隨機化技術的選擇與實施： 不僅限於簡單的隨機數生成，深入探討分層隨機化（Stratified Randomization）、區組隨機化（Block Randomization）在平衡已知和未知協變量中的作用。 盲法（Blinding）的層次與挑戰： 雙盲、三盲設計的實際操作睏難，以及在難以實施盲法的研究（如外科手術或行為乾預）中，如何利用統計方法進行敏感性分析。 結局指標的測量與標準化： 臨床結果（Clinical Outcomes）與替代指標（Surrogate Endpoints）的選擇標準，以及如何評估替代指標的有效性。 第四章：樣本量估算與效能分析（Power Analysis） 核心參數的確定： 詳細講解如何根據預實驗數據或文獻預估效應量（Effect Size）、預期標準差和期望的統計效能（Power）。 非劣效性與等效性試驗的樣本量計算： 針對轉化醫學中常見的“新藥不比舊藥差”或“仿製藥與原研藥等效”的需求，提供特有的計算公式和臨床界值（Margin of Equivalence）的確定方法。 適應性設計中的樣本量調整： 介紹中期分析（Interim Analysis）和樣本量再估計（Sample Size Re-estimation）的統計學框架，以提高臨床試驗的效率。 第二部分：數據準備與探索性分析的質量控製 數據是研究的原材料。本部分強調在進行正式統計檢驗前，必須對數據的質量和分布特徵進行徹底的“體檢”。 第五章：數據的清洗、轉換與結構化 處理缺失值（Missing Data）： 係統梳理完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）的判斷標準。重點介紹多重插補法（Multiple Imputation, MI）的原理、步驟及其在不同分析模型中的應用。 異常值（Outliers）的識彆與處理： 結閤箱綫圖、Z分數、Cook’s距離等多種統計工具，討論異常值的生物學閤理性判斷，並提供穩健分析方法（Robust Methods）作為替代。 數據轉換策略： 針對非正態分布數據，介紹對數轉換、平方根轉換等常用方法的適用場景，以及何時應使用非參數檢驗而非數據轉換。 第六章：描述性統計與可視化探索 集中趨勢與離散程度的準確錶達： 針對不同類型數據（連續、分類、有序分類），選擇最能反映真實情況的統計量（如中位數與四分位數間距，而非僅依賴均值與標準差）。 可視化敘事： 強調圖錶在揭示數據結構中的作用。內容涵蓋直方圖、密度圖、小提琴圖、散點圖矩陣（Pair Plot）等，並指導如何通過視覺手段初步發現變量間的關係和潛在的混雜因素。 第三部分：核心推斷統計與進階建模技術 本部分是全書的技術核心，側重於將研究設計轉化為具體的統計模型，並確保模型選擇的閤理性和結果解釋的嚴謹性。 第七章：參數檢驗與非參數檢驗的精確選擇 t檢驗與方差分析（ANOVA/ANCOVA）的擴展應用： 深入講解多重比較（Multiple Comparisons）帶來的I類錯誤風險，並詳細介紹Bonferroni校正、Tukey HSD、Dunnett’s檢驗等事後檢驗方法的適用條件。 非參數方法的替代路徑： 在數據不滿足正態性或方差齊性假設時，係統介紹Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗以及Friedman檢驗的實際操作及其統計功效的考量。 第八章：關聯分析與迴歸建模的基礎 相關性分析的誤區辨析： 強調相關性不等於因果性，重點區分Pearson、Spearman和Kendall等級相關係數的使用場景。 綫性迴歸的穩健應用： 從最小二乘法（OLS）齣發，探討迴歸係數的解釋，並詳細闡述多重共綫性（Multicollinearity）、異方差性（Heteroscedasticity）的診斷與修正。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 專用於二分類結局（如疾病有無、生存與死亡），深度解析優勢比（Odds Ratio, OR）的正確解讀，以及如何納入交互項（Interaction Term）檢驗效應的修飾作用。 第九章：生存分析的生命周期視角 Kaplan-Meier估計與Log-Rank檢驗： 準確估計生存概率和比較不同組間的生存麯綫差異。 Cox比例風險模型（Proportional Hazards Model）： 掌握風險比（Hazard Ratio, HR）的估計與解讀，並學習如何檢驗比例風險假設（Proportionality Assumption）的有效性。 第十章：處理復雜數據結構的廣義綫性模型（GLM） 廣義混閤效應模型（GLMM）： 針對重復測量數據（如同一患者在不同時間點的指標）和具有自然分組結構的數據（如來自同一醫院的患者），介紹如何利用隨機效應（Random Effects）來正確處理數據間的非獨立性，避免傳統模型産生的係統性偏差。 泊鬆迴歸與負二項迴歸： 適用於計數數據（如疾病發病率、細胞數量等），重點區分在事件發生率較低時泊鬆模型的適用性，以及在事件發生率存在過度離散（Overdispersion）時應切換至負二項模型。 第四部分：轉化醫學中的前沿與倫理考量 本部分麵嚮關注新型研究範式和轉化前沿的讀者。 第十一章：貝葉斯統計方法的引入 貝葉斯思維與傳統方法的差異： 側重於先驗信息（Prior Information）的構建與後驗概率的更新。 臨床決策中的應用： 如何利用貝葉斯框架在證據有限或需要實時更新信息的情況下做齣更優的決策，特彆是用於罕見病研究或個性化治療方案的評估。 第十二章：生物標誌物驗證與診斷準確性評估 受試者工作特徵麯綫（ROC Curve）的精細分析： 不僅限於計算AUC，還包括如何結閤臨床成本效益確定最佳截斷點。 靈敏度、特異性與預測值的平衡： 在不同疾病患病率背景下，評估診斷試驗性能的動態變化。 第十三章：研究結果的報告與統計倫理 遵循標準化報告指南： 強調CONSORT、STROBE等關鍵報告規範，確保研究的可重復性和透明度。 P值報告的局限性與透明度： 倡導報告效應量、置信區間（Confidence Intervals）而非僅僅依賴P值，以更全麵地描述研究發現的臨床意義和不確定性。 結語：成為數據驅動的科研決策者 本書旨在培養讀者一種“統計思維”——即在研究的每一個階段，都主動思考數據如何産生、哪些因素可能影響結果，以及我們使用的工具是否能公正地反映生物學現實。掌握本書所教授的方法論，將使您能夠獨立設計更具洞察力的研究，有效利用現代分析軟件（如R、Python或專業統計軟件）處理復雜數據，最終為臨床實踐提供紮實可靠的科學證據。 --- 目標讀者： 臨床醫學博士、科研型醫生、生物醫學研究生、藥企統計分析師及生物醫學領域所有需要進行嚴謹數據分析的人士。

作者簡介

林惠賢

　　‧國立清華大學統計學研究所碩士、美國南卡羅萊納大學健康照護政策與管理博士

　　‧現任輔英科技大學健康事業管理係專任副教授及學務長、高雄市衛生局「醫療衛生政策及研究發展」顧問、高雄榮民總醫院研究諮詢學者

　　‧曾任輔英科技大學人事室主任、健康事業管理係主任及護理學院副院長

　　‧專長：健康照護政策評估、生物醫學統計、量錶編製、調查研究
 
硃蘊鑛

　　‧國立清華大學應用數學所碩士、國立清華大學統計所博士
　　‧現任立颱中科技大學應用統計係教授兼係主任、商學院副院長兼産學巨量資料中心主任
　　‧曾任逢甲大學應用數學係副教授、國立颱中技術學院應用統計係副教授
　　‧專長：應用統計、巨量資料統計、生態統計

Chapter 1　統計學簡介
Chapter 2　抽　樣
Chapter 3　描述性統計
Chapter 4　常態分布
Chapter 5　樣本平均數的分布
Chapter 6　推論性統計：估計
Chapter 7　推論性統計：假說檢定
Chapter 8　等距資料的比較檢定(一)：單一母體平均數與設定值之比較
Chapter 9　等距資料的比較檢定(二)：兩個母體平均數之比較
Chapter 10　等距資料的比較檢定(三)：多個母體平均數之比較
Chapter 11　類彆資料的比較檢定(一)：單一母體比率與設定值之比較
Chapter 12　類彆資料的比較檢定(二)：兩個或多個母體比率之比較
Chapter 13　兩個變項相關性的檢定
Chapter 14　迴歸分析與預測

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《實用生物統計學》這本書對我來說，簡直是“相見恨晚”！一直以來，我都覺得生物學研究太抽象，那些數據分析對我來說就像是天書。但這本書，真的讓我感受到瞭統計學原來可以這麼“接地氣”。 作者的寫作風格非常具有感染力，他用一種非常輕鬆、幽默的語氣，把那些看似高深的統計學概念，變成瞭一個個有趣的“小故事”。比如，他在講解概率論的時候，會從日常生活中遇到的抽奬、拋硬幣等事件入手，讓我一下子就抓住瞭核心思想。他又在講解迴歸分析時，會用預測房價、股票走勢的例子，讓我明白原來統計學離我們這麼近，而且這麼有用。 我尤其喜歡書中關於“因果推斷”的章節。作者深入淺齣地解釋瞭如何從相關性中尋找因果關係，以及在生物學研究中可能遇到的各種偏倚和混雜因素。他強調瞭隨機對照試驗（RCT）的重要性，並介紹瞭多種非隨機試驗的因果推斷方法，比如傾嚮性評分匹配、工具變量法等。這些內容對於我理解藥物療效、環境因素對健康影響等研究都非常有幫助。 更讓我驚喜的是，這本書還介紹瞭很多關於生物信息學和大數據分析在生物統計學中的應用。作者分享瞭如何利用生物信息學工具來處理高通量測序數據，以及如何運用一些統計機器學習算法來挖掘生物大數據中的潛在規律。這讓我意識到，生物統計學早已不再局限於傳統的統計方法，而是與時俱進，融入瞭更多現代化的技術。 《實用生物統計學》這本書，讓我對統計學産生瞭全新的認識。它不僅教授瞭我實用的統計知識和技能，更重要的是，它激發瞭我對用數據說話、用科學方法解決問題的熱情。我真心希望這本書能夠被更多的人看到，特彆是那些對生物學研究有興趣，但又被統計學嚇倒的朋友們。相信我，這本書一定會讓你愛上統計學！

评分☆☆☆☆☆

哇，我最近真的被一本叫做《實用生物統計學》的書給吸引住瞭！我一直都對生物學領域的研究報告和論文感到好奇，但每次看到那些復雜的統計圖錶和公式，都覺得頭大。這本書的標題聽起來就非常貼切，而且當我翻開來看的時候，發現它真的沒有讓我失望。 一開始，我以為它會是一本枯燥乏味的教科書，充滿瞭理論和數學推導。但齣乎意料的是，作者用瞭非常生動活潑的語言，將那些原本晦澀難懂的統計概念解釋得清晰易懂。書中穿插瞭大量的真實案例，這些案例都來自我們日常生活中或者生物學研究的前沿，比如疾病的傳播、藥物的療效分析、基因的遺傳規律等等。每一次看到這些案例，我都能立刻理解到統計學在解決實際問題中的強大力量。 最讓我驚喜的是，這本書並沒有僅僅停留在概念的講解上。它還非常細緻地指導讀者如何運用各種統計軟件，比如R語言和SPSS。對於我這種技術小白來說，這簡直是救星！書中一步一步地演示瞭如何導入數據、進行數據清洗、選擇閤適的統計方法、解讀分析結果，甚至是如何製作專業水準的圖錶。這些操作指南非常實用，我跟著書中的步驟，自己動手嘗試瞭幾次，竟然真的能夠獨立完成一些簡單的統計分析瞭！這讓我覺得自己離那些科學研究又近瞭一大步，不再是被動地接收信息，而是能夠主動地去探索和發現。 而且，《實用生物統計學》的章節安排也非常閤理。它從最基礎的描述性統計開始，循序漸進地引入推斷性統計、假設檢驗、迴歸分析等等更高級的內容。每一章都建立在前一章的基礎上，讓整個學習過程非常流暢，不會感到跳躍或脫節。作者還貼心地在每章的末尾設置瞭練習題，這些題目既有理論性的思考，也有實踐性的操作，能夠幫助我們鞏固所學知識。我發現，通過完成這些練習，我能夠更好地理解統計學方法的適用條件和局限性，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。 總而言之，這本書是我近年來讀到過最有價值的生物統計學書籍之一。它不僅為我打開瞭統計學的大門，更重要的是，它教會瞭我如何運用統計學這把“鑰匙”去解鎖生物學研究的奧秘。我強烈推薦給所有對生物學研究感興趣，或者正在學習相關課程的學生和研究人員。即使你覺得統計學很睏難，這本書也絕對會讓你改觀！它真的太實用瞭！

评分☆☆☆☆☆

最近在讀《實用生物統計學》，真的是一本非常棒的書！我原本以為生物統計學是一門枯燥的學科，但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者的文筆非常生動，把那些復雜的統計理論講得像故事一樣引人入勝。 書中的例子非常貼切，很多都與我們生活息息相關，比如食品安全檢測、流行病學研究，甚至是對我們健康生活方式的科學解讀。作者會先拋齣一個實際問題，然後一步步地引導我們思考，如何運用統計學的方法來解決這個問題。這種“問題驅動”的學習方式，讓我覺得學到的知識更有價值，也更容易理解。 我尤其欣賞書中關於數據可視化部分的講解。作者強調瞭清晰、準確的圖錶對於傳達研究結果的重要性，並提供瞭許多實用的建議和技巧。我們常常會被海量的數據淹沒，而一個好的圖錶能夠迅速抓住問題的核心，讓讀者一目瞭然。書中提供的各種圖錶類型，從簡單的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖矩陣、箱綫圖，作者都詳細地解釋瞭它們的適用場景和繪製方法。我還學會瞭如何用Python的Matplotlib和Seaborn庫來繪製這些圖錶，這讓我的報告看起來專業瞭很多！ 而且，這本書的實踐性非常強。除瞭理論講解，書中還提供瞭大量的編程代碼示例，涵蓋瞭R、Python等主流的統計分析語言。對於我這種喜歡動手實踐的人來說，這簡直是福音！我跟著書中的代碼，自己動手敲瞭一遍又一遍，嘗試著去復現書中的分析過程。在這個過程中，我不僅加深瞭對統計學理論的理解，還掌握瞭一些實用的編程技巧，這對於我未來的學習和工作都非常有幫助。 《實用生物統計學》真的是一本兼具理論深度和實踐廣度的優秀著作。它讓我不再對生物統計學感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。我強烈推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力的朋友，無論你是學生還是在職人員，這本書都會給你帶來意想不到的收獲。

评分☆☆☆☆☆

我一直是個對科學充滿好奇心的人，但每次看到科學研究報告裏那些復雜的數字和圖錶，都覺得有點望而卻步。《實用生物統計學》這本書的齣現，簡直就是及時雨！它不像我之前看過的那些生物統計學教材那麼死闆，而是用一種非常親切、易懂的方式，帶我進入瞭這個有趣的領域。 作者的寫作風格非常獨特，他好像不是在寫一本教科書，而是在和讀者聊天一樣，用生活中常見的例子來解釋那些抽象的統計概念。比如，他講到方差和標準差的時候，會用班級裏同學的身高來舉例，讓我一下子就明白瞭為什麼需要這兩個指標來描述數據的離散程度。他又講到如何進行假設檢驗，就像是在玩一個偵探遊戲，教你如何從數據中找齣證據來支持或否定某個猜想。這種方式讓我感覺統計學不再是冷冰冰的數字，而是有血有肉、能夠解決實際問題的工具。 這本書的深度也讓我印象深刻。它雖然講解得很通俗，但並沒有犧牲科學的嚴謹性。它會解釋為什麼某種統計方法適用，它的前提條件是什麼，以及在什麼情況下不應該使用。這一點對於我這種想要真正理解統計學的人來說非常重要，避免瞭“知其然不知其所以然”的尷尬。而且，書中還涉及到瞭很多現代生物統計學常用的方法，比如多元迴歸、方差分析、甚至是一些簡單的機器學習算法在生物學中的應用。這讓我覺得這本書的內容非常前沿，緊跟時代發展的步伐。 另外，我特彆喜歡這本書的排版和設計。頁麵的留白很多，文字大小適中，關鍵地方還有醒目的插圖和錶格，讓閱讀體驗非常好，不會感到疲勞。而且，書中提供的案例數據也都是可以下載和練習的，我嘗試著按照書中的步驟，用Excel或者R語言進行一些簡單的分析，感覺收獲很大。它不僅僅是紙上的知識，更是能夠落地實踐的技能。 總的來說，《實用生物統計學》這本書讓我覺得學習統計學是一件很有趣、很有成就感的事情。它讓我不再害怕那些復雜的統計學概念，而是能夠自信地去解讀和運用它們。我毫不猶豫地嚮我的同學和同事推薦這本書，相信他們和我一樣，會被它獨特的魅力所吸引，並且從中獲益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

《實用生物統計學》這本書，我拿到手後就愛不釋手瞭。我一直覺得，在生物學領域，沒有統計學的輔助，很多研究都隻能停留在現象的描述，而無法深入到機製的探究和結論的推廣。這本書恰恰填補瞭我在這方麵的知識空白。 作者的敘述方式非常老練，他並沒有一開始就羅列公式，而是先從一個宏觀的視角，闡述瞭統計學在生物學研究中的地位和重要性。他用瞭很多曆史上的經典案例，比如孟德爾的豌豆實驗，說明瞭統計思想是如何一步步推動生物學發展的。這種宏觀的鋪墊，讓我對統計學産生瞭敬畏之心，也更願意去深入學習。 接著，作者進入瞭具體的統計方法講解。我特彆喜歡他講解ANOVA（方差分析）的部分。在傳統的教材中，ANOVA往往被描述得非常復雜，讓人望而卻步。但在這本書中，作者用瞭非常形象的比喻，將ANOVA的原理拆解成幾個更容易理解的步驟，而且重點強調瞭它在比較多個組彆均值時的強大之處。我還學會瞭如何利用SPSS軟件進行ANOVA分析，並能夠準確地解讀輸齣結果中的P值和F值。 這本書還有一個很大的亮點，就是對統計模型的選擇和診斷進行瞭深入的探討。作者強調，選擇閤適的統計模型是保證分析結果可靠性的關鍵。他詳細講解瞭如何根據數據的類型、分布特徵以及研究目的來選擇模型，並且列舉瞭很多常見的模型診斷方法，比如殘差分析、共綫性診斷等等。這讓我意識到，統計學不僅僅是套用公式，更是一種嚴謹的科學思維過程。 《實用生物統計學》這本書，讓我看到瞭統計學在生物學研究中的無限可能。它不僅是工具，更是一種思維方式。我非常慶幸能夠讀到這本書，它為我打開瞭一扇通往更深層次生物學研究的大門。如果你也和我一樣，對生物學研究充滿熱情，但又對統計學感到睏惑，那麼這本書絕對是你的不二之選！