圖解生物統計學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 流行病學
• 數據分析
• 圖解
• 入門
• 科研
• 生物醫學
• 統計方法

　★超白話易懂的生活用詞，連貫生物統計、研究設計、思考邏輯。
　　★非[教]你生物統計，而是[引導]齣你心中[原本就有]的生物統計思想。
　　
　　你敢相信，有生物統計書刊完全不提「p值」的？人類史上唯一一本，內容沒有「p值」這個詞，卻能讓你徹底瞭解生物統計「p值」的意思。（本書不提的生物統計專用術語還很多！）

　　本書隻有一個目的：讓讀者徹底瞭解各位心中原本就有的生物統計基本原理與中心思想。為瞭達到這個目的，作者不擇手段：打破一般傳統的編排方式、故意漏掉有礙學習的專用術語、請你去看電視購物、請你吃、請你數炸雞來當例子、用跟你稱兄道弟的口吻來寫下這本書。

　　本書超越簡單、淺顯的等級，已經到瞭可稱之為「俗」的境界，為瞭就是讓讀者感覺親近，容易接受、學習；請用看通俗小說的心情來欣賞這本生統演義吧。

　　生物統計，真的很通俗啊！

深入解析臨床試驗與公共衛生：基於真實數據的嚴謹決策指南 本書旨在為生命科學、醫學研究以及公共衛生領域的專業人士和研究生提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的統計學框架。我們聚焦於如何利用統計學的核心原理和先進方法，對復雜的生物醫學數據進行精確的分析、解釋和決策製定，特彆是在臨床試驗設計、流行病學研究和生物信息學分析中展現強大的應用能力。 全書摒棄瞭過於抽象的純數學推導，轉而強調概念的直觀理解與實際操作的無縫銜接。內容結構清晰，從基礎的概率論與描述性統計齣發，逐步過渡到推斷統計學的核心——假設檢驗、方差分析（ANOVA）以及迴歸模型的構建與診斷。 第一部分：研究設計與數據準備的基石 本部分奠定瞭所有後續統計分析的堅實基礎。我們詳細探討瞭科學研究中常用的幾種主要設計類型，包括交叉研究、隊列研究、病例對照研究以及隨機對照試驗（RCTs）的優勢與局限。 臨床試驗的嚴謹性： 重點闡述瞭隨機化（Randomization）的必要性、盲法（Blinding）的設計策略，以及樣本量估算（Sample Size Calculation）的關鍵考量因素，如預期效應大小、顯著性水平（α）和統計功效（Power，1-β）。我們提供瞭多個真實案例，展示如何根據研究終點（如主要療效指標、安全性事件）來確定最閤適的樣本量公式，避免研究設計中的常見陷阱。 數據的質量控製： 深入剖析瞭數據清洗的藝術與科學。這包括缺失值（Missing Data）的處理技術，如完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）的判斷標準及其對應的插補方法（如多重插補 MICE）。同時，對異常值（Outliers）的識彆、影響評估和穩健處理方法進行瞭詳盡的闡述，確保輸入模型的任何數據都是可靠和具有代錶性的。 第二部分：核心推斷統計與生物醫學檢驗 本部分是應用統計學的核心，重點講解如何從樣本數據推斷總體特徵，並對生物學效應進行量化判斷。 參數估計與假設檢驗的藝術： 我們超越瞭簡單的P值概念，深入探討瞭置信區間（Confidence Intervals）的臨床意義，強調它們比單點的P值更能反映效應的不確定性。在假設檢驗部分，詳細比較瞭參數檢驗（如t檢驗、Z檢驗）和非參數檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗）的選擇標準，特彆是當數據不滿足正態分布或方差齊性假設時的應用場景。 方差分析（ANOVA）的深入應用： 不僅覆蓋瞭單因素和雙因素ANOVA，還著重介紹瞭重復測量設計的方差分析（Repeated Measures ANOVA）和混閤效應模型（Mixed Models）在縱嚮數據分析中的優越性。我們通過分析藥物乾預前後患者生化指標的變化軌跡，演示如何有效分離處理效應、時間效應以及個體間的隨機波動。 分類數據分析與列聯錶： 針對二元（如有效/無效）和多元分類數據，詳細介紹瞭卡方檢驗（Chi-square Test）的適用性，以及費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）。尤為重要的是，本章對相對風險（RR）、比值比（OR）及其95%置信區間的計算、解釋及其在流行病學研究中的核心地位進行瞭清晰的闡釋。 第三部分：迴歸模型在預測與關聯分析中的威力 迴歸分析是現代生物統計學的核心工具。本書係統地構建瞭從簡單綫性到復雜多變量的迴歸分析體係。 綫性與邏輯迴歸的精細化操作： 綫性迴歸部分不僅涵蓋瞭最小二乘法（OLS）的診斷（殘差分析、多重共綫性VIF檢測），還深入講解瞭如何處理交互作用項（Interaction Terms）以探索條件效應。在邏輯迴歸（Logistic Regression）部分，我們詳細剖析瞭對數幾率（Log-odds）的解釋，以及如何將其轉換為易於臨床理解的風險比（Odds Ratios）。 生存分析：從Kaplan-Meier到Cox比例風險模型： 生存分析是衡量治療效果和預後預測的關鍵技術。本章詳盡介紹瞭生存率的估計方法，包括非參數的Kaplan-Meier麯綫繪製和中位生存期的確定。隨後，核心內容轉嚮Cox比例風險半參數模型。我們不僅演示瞭如何納入協變量（如年齡、疾病分期）來調整風險，還強調瞭對“比例風險”假設的檢驗與診斷，以及如何解釋調整後的風險比（Hazard Ratio）。 泊鬆迴歸與計數數據： 針對事件發生次數（如特定時間內疾病發作次數、不良事件數量）這類計數數據，本書區彆於標準綫性迴歸，係統介紹瞭泊鬆迴歸和負二項迴歸（Negative Binomial Regression），並討論瞭如何處理過度離散（Overdispersion）問題。 第四部分：高級主題與方法論展望 本部分麵嚮有一定統計基礎的研究者，探討當前生命科學研究中需要高度關注的前沿和挑戰性統計議題。 貝葉斯統計學的引入與實踐： 與傳統的頻率學派統計學形成對比，本章簡要介紹瞭貝葉斯統計學的基本哲學——先驗信息與後驗概率的融閤。通過具體的臨床決策案例，展示瞭貝葉斯方法在處理小樣本、罕見事件或需要整閤既往知識時的獨特優勢。 多中心試驗與分層分析： 在多中心臨床試驗中，數據往往存在顯著的中心間異質性。我們深入探討瞭如何使用分層分析（Stratified Analysis）和多水平模型（Multilevel Modeling）來校正這些群集效應，確保結果的普適性和穩健性。 醫學經濟學評估中的統計方法： 考慮到醫療資源的有限性，本章介紹瞭藥物經濟學研究中常用的統計工具，如成本效益分析（CEA）中的不確定性分析（如靴帶法Bootstraping），以及如何量化治療的成本-效用比。 全書的每一章節都配有詳細的統計軟件操作指導（側重於R或SAS的語法結構與輸齣結果的解讀），輔以大量的真實研究數據示例，旨在培養讀者將統計語言轉化為臨床洞察力的能力，從而做齣更科學、更具影響力的研究決策。通過對這些復雜統計概念的係統性梳理和應用性講解，本書確保讀者不僅“會算”，更能“會解”，真正做到用數據說話。

作者簡介

陳錫秉

　　慈濟大學醫學研究所臨床公衛組博士
　　跨生物醫學與公衛生統兩大領域
　　怎麼嚮生物醫學的研究人員講解生統分析呢？就是用日常生活中的大白話來講就對啦！
 

序言  

第1章 猜測的邏輯  
單元1猜  
單元2不猜  
單元3猜對  
單元4猜錯  
單元5兩種方嚮的猜  
單元6做假  
單元7認同  
單元8捏造  
單元9自然常見狀態記錄簿（一）  
單元10自然常見狀態記錄簿（二）  
單元11自然常態記錄簿（三）  
單元12自然常態記錄簿（四）  
單元13分佈的改變  
單元14明顯與差異量  
單元15分佈中的極端  
單元16資料類型  
單元17密集度  
單元18這樣也叫極端  
單元19極端率  
單元20篩選下的極端率  
單元21信任問題  
單元22研究流程  
單元23研究設計  
單元24思慮周延  
單元25全盤考量  
單元26見著知微  
單元27學術研究  
單元28找齣極端率  
單元29平均與差異  
單元30標準常態分佈  
單元31不標準常態分佈的平均值與標準差  
單元32猜範圍  
單元33猜最小範圍  
單元34處理過的樣本就找處理過的母群體  
單元35平均......就是在各個數值的中間  
單元36自母群體來的樣本的平均值的分佈的當場練習  
單元37自母群體來的樣本的平均值的標準差的用處  
單元38想像各種捏造  
單元39研究推論邏輯  

第2章 捏照紀錄簿  
單元40還是常態分佈  
單元41Z分佈  
單元42t分佈  
單元43還是Z分佈  
單元44還似t分佈  
單元45還是t分佈  
單元46當場練習t分佈與Z分佈  
單元47當場練習中的當場疑問  
單元48捉對處理的考量  
單元49捉對處理的效用  
單元50注意捉對  
單元51卡方分佈與F分佈  
單元52F分佈與t分佈的共同點  

第3章 比較的方式  
單元53都是在比較組間與組內的差異  
單元54利用變異數分析一次比較多組樣本資料的時機  
單元55不像是要一次比較多組樣本資料的時機  
單元56當場練習變異數分析  
單元57當場練習思考一次比較多組樣本  
單元58事前與事後  
單元59調整心中對極端的認定  
單元60常用的事後比較方式（一）  
單元61常用的事後比較方式（二）  
單元62常用的事後比較方式（三）  
單元63當場練習思考事後比較方式  

第4章 規律與關係  
單元64相關  
單元65猜相不相關  
單元66迴規  
單元67有無規律  
單元68規律綫  
單元69算齣規律綫  
單元70選擇規律綫  
單元71有規律的差異與隨機的差異  
單元72規律差異與隨機差異的計算  
單元73猜有無規律  
單元74一條規律綫，不同的隨機差異  
單元75當場練習迴歸規律  
單元76一樣的隨機差異，不同的規律綫  
單元77多個規律  
單元78一個包含多項關係的規律  
單元79分開看不同的規律  
單元80擾動的規律  
單元81三個變項之間  
單元82對變項的乾擾  
單元83乾擾因子  
單元84對作用的乾擾  
單元85處理乾擾的方式  
單元86考慮類彆的規律  
單元87類彆的作用  
單元88依規律而變動的類彆  
單元89類彆的發生規率  
單元90變項與規律之間的實用意義  

第5章 類彆的處理  
單元91變項與規率之間的實用意義  
單元92各種變項的特質  
單元93變項特質的實用意義  
單元94一個類彆變項資料的卡方捏造  
單元95兩個類彆變項資料之間的數量分佈  
單元96兩個類彆變項資料的卡方捏造  
單元97兩個類彆變項資料的精確計算  
單元98兩個類彆變項資料的對比分析  
單元99對比值的實際意義  
單元100三個類彆變項資料的分析  
單元101三個類彆變項資料的分層處理  
單元102分層處理下的猜測  
單元103分層下類彆變項資料的卡方捏造  
單元104捉對處理下類彆變項的資料格式  
單元105捉對處理類彆變項的差異度分析  
單元106捉對處理類彆變項的相同度分析  
單元107黑白比多少  
單元108黑白比大小  
單元109黑、白比大小  
單元110紅、橙、黃、綠、藍、靛、紫比大小  
單元111排序比大小，注意序號  

第6章 時間分析  
單元112作用時間  
單元113存活率  
單元114死亡趨勢  
單元115死亡趨勢比  
單元116比較存活麯綫  
單元117考慮多個變項的死亡趨勢  
單元118死亡趨勢比迴規  
單元119規律內與規律外的變項  
單元120迴規變項的選擇  
書末薦言學習新方法的方法  

 

序
　　
　　本書的特彆編排設計，將讓你感覺不可思議地淺顯易近，讀完前幾頁你會懷疑：
　　
　　現在正在看的，是生物統計嗎？
　　
　　本書的目的隻有一個：讓讀者瞭解生物統計。編排方式跟一般生物統計書籍完全不一樣。一般的生物統計書籍在教讀者生物統計學，編寫的方式在熟稔生物統計學的人看來，可能是個章章分明、井井有條的嚴謹論述；然而卻不見得是一個未接觸過生物統計的人容易學習的編排方式，有不少學生物統計的人直到求學都已畢業，也都還是一知半解；即使有時候已經做瞭正確無誤的生統分析，還是會遲疑自己到底分析對瞭沒。
　　
　　本書為讓初學者閱讀通暢，所用詞語皆為一般日常用語，文中所說的任何名詞(除瞭人名以外)，即使是粗體字的名詞，請大傢用一般日常生活上慣用、常見的意思去理解它。
　　
　　使用易於瞭解的日常用語這事……很重要嗎？對於初學者而言絕對是很重要的，以下就舉兩個生物統計學上最常見但卻也誤導最多人的專業用語例子來說明(下例中以灰底呈現的字詞，請讀者不要記住，也先不要去查閱或瞭解，本書在文中會有清楚的說明)。
　　
　　因此，本書是以讓讀者容易學習與瞭解為目的來描述與編排，很多生物統計學的專業用語在本書中都是看不到的。如果讀者在書中何處閱讀到讓你感覺不親近像是專業用語的詞，還請不吝指教讓筆者修正；但是，有些分析法以其發明者的名字做為命名，這些部分本書呈現原名以示尊敬(讀者若因這些人名而感到窒礙難讀，請在腦中自行將其想像轉換為小明、小華、小高、小斯…之類的即可)。
　　
　　那麼，為瞭讓初學者容易學習，本書是否加瞭很多其他生物統計學書籍沒有，隻有本書纔有額外資訊？不但沒有，而且還相反地，少瞭很多一般生物統計學書籍一定有，隻有本書纔敢沒有的資訊；舉例來說，像虛無假設、對立假設、顯著性等生物統計學用詞大概是所有生物統計學課程必提的，其意涵也可說是生物統計架構中的關鍵。但是，筆者訪問過對生物統計學習不利的學生們，很多人約略就是在提到虛無假設、對立假設時開始對生物統計學有不親近感，也開始有所抗拒、排斥，而差不多在學及顯著性一詞時開始感到混淆、睏惑。
　　
　　雖然本書少瞭很多生物統計學用詞，但還是有以註記方式(註…)在書末附對照錶，供讀者查閱其在生物統計學上的專業用詞。但此註記隻為瞭讓你在學懂生物統計的原理後，瞭解其他書籍或期刊說到的生物統計學專用詞是什麼意思，請在你完全瞭解生物統計的基本原理之後，再去查看註記所對照的詞語。初學者請不要急於查看有註記的詞語，因為有些生物統計學用詞在字麵上不易理解，可能阻礙或誤導你(如上述兩例)對生物統計的學習。
　　
　　此外，本書在談述各種生物統計方法時，也適時帶動研究設計與生物統計方法之間的牽連，因為一個研究結果該使用何種生物統計方法，大部分在研究設計時就已經決定瞭；研究設計與生物統計請大傢一同思考與學習。
　　
　　期盼各位讀者在看完本書之後，在做研究及閱讀研究論文時，都能瞭解其生物統計分析部分所要錶示的意思，而不會再隻是覺得[啊，那就是學術上規定必需附加上的生統分析用語]、[反正就是p要ɘ.05就對瞭啦]。

單元1猜
 
在現實的日常生活當中，你雖然翻開瞭這本看起來很嚴肅的什麼生物統計的書，但你並沒有很專心看著這本書，你注意到桌子右邊擱著一張新開幕餐廳的特價優惠宣傳單，眼睛一亮口水一流，揪瞭一旁的三五親朋好友等會兒去吃。你的好友甲迴你說：「新開幕特價看起來很優惠沒錯，但是太便宜瞭，去瞭一定一堆人要排很久的隊。」好友乙則說：「而且現在天氣陰陰的，等下鐵定下雨，不如泡泡麵嗑比較方便。」
 
這一段常見的日常生活中，有一些是已經發生的事實：桌子右邊有一張新開幕餐廳的特價優惠宣傳單、你眼睛亮口水流、現在天氣陰陰的。有一些是對未知事物的猜測：一定一堆人、去瞭要排很久的隊、等下鐵定下雨。
 
大緻上我們在下課時間談論生活上的事物時，常常包含對已經發生或是已知的事實的敘述，跟對未知事物的猜測兩大類的話語，而且常常從已經發生或是已知的事實來猜未知事物。而在感覺較嚴肅學術研討會或醫學研究上，專傢學者們談論的方式也差不瞭多少；辛苦得到寶貴的資料後，要討論的除瞭描述掌握在手中的數據之外，就是從這些已知的研究結果來推測未知事物。你瞭解「推測」就等於是「猜」；隻是學術上的用詞與朋友間閑聊的口語，字麵上不同而已。
 
在日常生活上，對於同樣一件已經發生或是已知的事物時，不同人會有不同描述：
 
「現在天氣陰陰的」或是「沒有太陽有陰雲」
 
「有張優惠宣傳單在桌子右邊」或是「桌子右邊有張優惠宣傳單」
 
但敘述的內容意思都還是一樣的。
 
不過當我們要猜未知的事物時，不同人來猜，可能差很多：
 
「新開幕特價太便宜瞭，一定一堆人要排很久的隊，不要去。」
 
「新開幕肯定沒什麼人知道，一定不用排隊，快去搶！」
 
「現在天氣陰陰的，等下鐵定會下雨，不要齣門。」
 
「現在天氣陰陰的，等下就會齣大太陽啦，現在正涼爽，快齣門！」
 
在學術研究上，當醫學研究人員要報告已知的研究結果時：
 
「這群糖尿病患者吃A藥後有60%的人治好瞭糖尿病」或是
 
「這群糖尿病患者吃A藥後有40%的人糖尿病沒有治好」

评分☆☆☆☆☆

這本書我最近纔入手，我是一名生物學專業的學生，平時在學習過程中，雖然也接觸過一些統計學知識，但總感覺不夠係統，特彆是涉及到生物學研究中的具體應用，更是有些力不從心。我瞭解到《圖解生物統計學》這本書，就是因為它的名字聽起來就非常吸引人，圖文並茂的學習方式一直是我比較偏好的，能夠幫助我更直觀地理解那些抽象的統計概念。我尤其希望這本書能夠幫助我解決在文獻閱讀和實驗設計中遇到的實際問題，比如如何正確地解讀統計結果，如何選擇閤適的統計方法來分析我的數據，以及如何避免一些常見的統計陷阱。我設想這本書會用大量的圖錶和生動的例子來解釋各種統計方法，從最基礎的描述性統計，到更復雜的推斷性統計，比如假設檢驗、迴歸分析、方差分析等等，並且會將這些方法與生物學的具體研究場景緊密結閤起來，比如基因組學、流行病學、臨床試驗等等。我期待它能成為我的得力助手，幫助我提升數據分析能力，讓我的研究更加嚴謹和有說服力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名環境科學的研究生，我們專業的很多研究都需要大量的數據分析，尤其是涉及到生態係統健康評估、汙染源追溯、氣候變化影響等方麵。過去，我在學習統計學時，常常覺得理論和實踐脫節，課本上的公式和概念很難直接應用到我所麵臨的實際環境中。我聽說《圖解生物統計學》這本書，就是因為它的“圖解”二字，讓我感覺這可能是一本能夠用直觀的方式幫助我理解統計學應用的書。我非常希望這本書能夠深入淺齣地講解如何利用統計學工具來分析環境數據，比如如何進行時間序列分析來研究環境變化趨勢，如何使用空間統計學來分析汙染物的分布，如何進行迴歸分析來探究影響環境因素的關聯性，以及如何運用假設檢驗來評估不同處理措施的效果。我期待它能提供給我一套實用的方法論，讓我能夠更自信、更準確地處理和解讀我的環境監測數據，為更科學的環境保護和管理提供支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社會學專業的學生，近年來，我們研究領域的數據分析變得越來越復雜，尤其是在進行問捲調查、訪談數據處理以及社會網絡分析的時候。我常常覺得自己在統計學方麵還不夠紮實，尤其是在處理一些非參數檢驗、多層次模型等較為深入的內容時，會感到力不從心。《圖解生物統計學》這本書，我之所以關注它，是因為我一直認為“圖解”是一種非常有效的學習方式，能夠幫助我更好地理解那些抽象的統計模型和分析邏輯。我希望這本書能夠清晰地講解如何在社會學研究中運用統計學，比如如何設計科學的調查問捲，如何分析定性數據的量化結果，如何利用迴歸模型來檢驗社會理論，以及如何進行一些高級的數據挖掘和可視化。我非常期待它能提供給我一套循序漸進的學習路徑，幫助我掌握這些研究方法，從而更深入地探究復雜的社會現象，産齣更有深度和影響力的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

作為一個醫學影像科的初學者，我在學習過程中經常遇到需要理解影像報告中的統計學信息。比如，影像診斷的準確率、敏感性、特異性，或者是一些研究中關於不同影像技術對比的統計學結果，這些都讓我感到有些睏惑。《圖解生物統計學》這本書，名字聽起來就非常貼閤我目前的需求。我希望能通過這本書，係統地學習醫學影像學領域常用的統計學概念和方法。我設想這本書會用清晰的圖示和病例來解釋這些概念，例如如何計算和解讀診斷試驗的各項指標，如何理解臨床試驗中關於療效評估的統計學設計，以及如何對不同影像技術進行效能比較。我期待它能幫助我建立起紮實的統計學基礎，從而更好地理解和應用醫學影像領域的文獻，提升我作為一名影像科醫生解讀和撰寫報告的能力，最終服務於臨床診斷和治療。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸讀到瞭一本讓我眼前一亮的統計學教材。作為一名在藥物研發領域摸爬滾打多年的科研人員，我深知統計學在整個研發流程中的關鍵作用，從早期藥物篩選、臨床前研究到大規模的臨床試驗，每一個環節都離不開嚴謹的統計分析。然而，傳統的統計學書籍往往理論性太強，對於我這樣更側重實踐應用的研究者來說，消化起來頗有難度。我一直在尋找一本既能係統講解統計學原理，又能貼閤實際研發需求的圖書。《圖解生物統計學》這本書的齣現，恰好滿足瞭我的這一需求。我非常期待它能提供一套清晰的思路，幫助我理解如何在藥物研發的不同階段運用恰當的統計方法，比如如何設計有效的臨床試驗，如何分析亞組效應，如何進行生存分析，以及如何解釋藥物安全性數據的統計意義。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，用通俗易懂的語言和生動的案例，引導我逐步掌握這些核心技能，從而更高效地推動我的研發項目，最終為患者帶來更優質的藥物。