生物統計學（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 第四版
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本書內容之匯整與編撰，由國立屏東科技大學生物統計小組教師共同執行，其主要目的即在於建立同學農業科技研究之基礎，協助其未來從事農業科技活動之進展。

　　考量農學院不同領域之參與，以多樣化方式呈現。農業的範圍涵蓋農、林、漁、牧各有其特色的知識與技術，但在綜閤整理及分析資訊上的原理是共通的，在編撰原則上，藉由各領域中對生物統計應用熟悉之教師共同匯整，編輯農學院通用之生物統計教材，以資源共享並提昇教學效果。

　　本書自第一版起即以減少公式推演、簡要說明及多樣化例題應用為主要特色，希望藉此建立同學信心與實力。

　　第四版仍維持以簡單、多案例等方式引導農學相關領域同學學習「生物統計」科目之初衷，在第三章中的例題練習中增加瞭Excel的操作說明及圖片，並於部分章節有新增些許課後練習題目，提供讀者更多可以練習題目，更加熟悉生物統計學。

　　本書專為大專院校生物統計學課程設計編寫，做為教科書用，書中不提供解答，解答僅提供給採用本書做為課程指定教科書的授課教師。自學讀者選購前請自行斟酌，我們無法個彆提供解答給自學讀者。
 

圖書名稱：《生物統計學（第四版）》 圖書簡介 本書是生物學、醫學、公共衛生以及相關領域研究人員和學生必備的經典教材，旨在係統、深入地闡述生物學和醫學研究中常用的統計學原理、方法和應用。第四版在繼承前三版嚴謹性和實用性的基礎上，緊密結閤當前生命科學研究的前沿動態和數據分析技術的發展，進行瞭全麵的修訂和更新。 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎概念逐步深入到復雜模型的掌握，確保讀者不僅能“會用”統計工具，更能“理解”其背後的邏輯和假設，從而在實際研究中做齣科學、閤理的統計決策。 第一部分：統計學基礎與生物學背景 本部分為全書的基石，為後續高級主題的討論奠定堅實的理論基礎。 1. 生物學研究中的統計思維： 詳細闡述瞭科學研究與統計推斷之間的內在聯係。討論瞭從研究設計到數據收集、分析和解釋的完整流程。重點介紹瞭可重復性危機背景下，如何通過嚴謹的統計設計來提高研究的科學性和可信度。 2. 數據的類型與描述性統計： 細緻區分瞭定性數據、定量數據、分類數據、連續數據等不同類型數據的特徵。係統講解瞭集中趨勢（均數、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位距）的計算及其在生物學數據解釋中的意義。通過大量案例展示如何使用圖錶（如箱綫圖、直方圖、散點圖）直觀地呈現數據分布特徵。 3. 概率論基礎與分布： 涵蓋瞭概率的基本規則，條件概率，以及貝葉斯定理在生物醫學中的初步應用。核心內容聚焦於生物學中常見的概率分布，包括二項分布、泊鬆分布以及在參數估計和假設檢驗中至關重要的正態分布（高斯分布）。深入討論瞭中心極限定理及其對統計推斷的深遠影響。 第二部分：統計推斷的核心方法 本部分是本書的重點，詳細介紹瞭如何從樣本數據推斷總體特徵的統計推斷過程。 1. 參數估計： 區分瞭點估計和區間估計（置信區間）。詳細推導瞭基於最大似然估計（MLE）和矩估計（MOM）的估計量性質。著重講解瞭置信區間在生物醫學中的實際意義，例如藥物有效性的估計範圍、疾病患病率的區間估計等。 2. 假設檢驗的基礎： 深入剖析瞭零假設 ($H_0$) 和備擇假設 ($H_a$) 的建立原則。詳細解釋瞭 $P$ 值的含義、I 類錯誤（$alpha$）和II 類錯誤（$eta$）的風險，並引入瞭統計功效（Power）的概念。強調瞭功效分析在研究設計階段的重要性，以確定所需的最小樣本量。 3. 單樣本與雙樣本檢驗： 詳盡討論瞭基於 $t$ 分布的檢驗，包括單樣本 $t$ 檢驗、配對 $t$ 檢驗（如前後測對比）和獨立雙樣本 $t$ 檢驗。對於方差不齊的情況，介紹瞭 Welch-Satterthwaite 校正方法。 4. 方差分析（ANOVA）： 係統闡述瞭單因素方差分析（One-way ANOVA）的原理，包括組間變異與組內變異的比較。延伸至雙因素方差分析，探討因素間的交互作用。對於多重比較問題，詳細介紹瞭 Bonferroni 校正、Tukey HSD 等事後檢驗方法，確保在多組彆比較中維持整體顯著性水平。 第三部分：分類數據分析與非參數方法 生命科學研究中存在大量非連續或非正態分布的數據，本部分提供瞭處理此類數據的強大工具。 1. 分類數據分析： 核心內容為 $chi^2$ 檢驗（卡方檢驗），包括擬閤優度檢驗、獨立性檢驗和關聯性檢驗。對於 $2 imes 2$ 錶格，探討瞭費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）在小樣本中的應用。引入瞭相對風險（RR）、優勢比（OR）及其置信區間的計算與解釋，這是流行病學研究中的關鍵指標。 2. 非參數統計方法： 當數據不滿足正態性或方差齊性假設時，非參數方法成為替代方案。詳細介紹瞭 Mann-Whitney U 檢驗（替代獨立 $t$ 檢驗）、Wilcoxon 符號秩檢驗（替代配對 $t$ 檢驗）和 Kruskal-Wallis 檢驗（替代單因素 ANOVA）。強調瞭非參數檢驗的適用條件和解釋的局限性。 第四部分：關聯性與迴歸分析 本部分聚焦於探究變量間的關係，是生物醫學預測模型構建的基礎。 1. 相關性分析： 區分瞭皮爾遜相關係數（Pearson's $r$）和斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's $ ho$）。強調相關性不等於因果性，並解釋瞭異速生長等生物學現象中相關係數的限製。 2. 簡單綫性迴歸： 詳細介紹瞭最小二乘法（OLS）的原理，如何擬閤最佳直綫，以及迴歸係數 ($eta$) 的解釋。深入探討瞭迴歸模型的假設（如殘差的正態性、同方差性）及其檢驗方法。學習如何使用 $R^2$ 評估模型的擬閤優度。 3. 多元綫性迴歸： 擴展到包含多個預測變量的模型。重點講解瞭多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理，以及如何解釋調整後的迴歸係數。討論瞭變量選擇方法，如逐步迴歸（Stepwise Regression）的優缺點。 第五部分：高級建模與生存分析 本部分麵嚮需要處理復雜數據結構和時間事件數據的研究者。 1. 廣義綫性模型（GLM）： 針對非正態響應變量（如計數數據、二元結果）的處理。詳細講解瞭邏輯迴歸（Logistic Regression），用於分析二分類結局（如疾病有無、生化指標的陽性/陰性），並深入解析優勢比的解釋。此外，也涵蓋瞭泊鬆迴歸在事件計數數據（如突變頻率）中的應用。 2. 生存分析（Survival Analysis）： 這是臨床試驗和流行病學中的核心技術。詳細介紹瞭生存函數的概念、Kaplan-Meier 估計法及其圖示。引入瞭日誌秩檢驗（Log-Rank Test）比較生存麯綫。核心內容是 Cox 比例風險模型（Proportional Hazards Model），學習如何估計和解釋風險比（Hazard Ratio, HR）及其在多變量調整中的應用。 第六部分：專題與應用 本部分涵蓋瞭當前生物統計學領域的熱點和實用技術。 1. 重復測量設計與混閤效應模型簡介： 討論瞭在同一受試者上進行多次測量的相關性問題。初步介紹綫性混閤效應模型（Linear Mixed Models）如何有效處理數據中的非獨立性，常用於縱嚮研究和復雜的生物學實驗設計。 2. 樣本量估算的高級考量： 超越基礎的 $t$ 檢驗樣本量計算，探討瞭迴歸模型、生存分析和診斷試驗中所需的樣本量確定方法，確保研究具備足夠的統計功效以檢測預期的效應量。 3. 診斷試驗的評估： 重點講解敏感性（Sensitivity）、特異性（Specificity）、陽性預測值（PPV）和陰性預測值（NPV）。引入受試者工作特徵麯綫（ROC Curve）和麯綫下麵積（AUC）作為評估診斷或預測模型整體性能的黃金標準。 本書的每一章都配有大量的生物醫學案例和實例數據分析，並指導讀者如何使用主流統計軟件（如 R 語言基礎命令或 SPSS/Stata 菜單操作邏輯）來執行分析，確保理論與實踐的完美結閤。第四版特彆增加瞭關於大數據集處理、數據可視化規範化以及現代統計推斷（如重抽樣方法）的討論，使其成為新一代生命科學研究工作者的必備工具書。

作者簡介

謝清祥

　　現職：
　　國立屏東科技大學農園生産係教授
　　學經曆：
　　國立中興大學農藝係學士
　　美國奧本大學農藝暨土壤學係碩士
　　美國密西西比州立大學農藝學係博士
　　國立屏東農專農藝科科主任
　　國立屏東技術學院技閤處技術閤作組組長
　　國立屏東科技大學農園係係主任
　　國立屏東科技大學總務長
　　國立屏東科技大學國際事務處處長
　　國立屏東科技大學熱帶農業暨國際閤作係係主任
　　專長：
　　作物育種、草坪管理、試驗設計

楊月玲

　　現職：
　　國立屏東科技大學農園生産係講師
　　學經曆：
　　國立颱灣大學植物係學士
　　美國喬治亞大學遺傳係碩士
　　專長：
　　生物統計、電腦在統計上應用、族群遺傳

葉信平

　　現職：
　　國立屏東科技大學水産養殖係教授
　　學經曆：
　　美國阿拉斯加州立大學漁業及海洋科學研究院博士
　　專長：
　　永續水産養殖、資料分析

顔纔博

　　現職：
　　國立屏東科技大學熱帶農業暨國際閤作係副教授
　　學經曆：
　　美國濛大拿大學森林暨保育學院博士
　　美國濛大拿大學森林暨保育學院碩士
　　國立屏東科技大學國際事務處外籍學生組組長
　　專長：
　　植物活性天然物應用、木材科學、電子顯微鏡、生物統計

林汶鑫

　　現職：
　　國立屏東科技大學農園生産係助理教授
　　學經曆：
　　國立中興大學農藝學係生物統計組博士
　　國立中興大學農藝學係生物統計組碩士
　　國立中興大學應用數學係學士
　　行政院農業委員會農業試驗所
　　作物組生物統計與生物資訊研究室研究助理
　　專長：
　　生物統計、迴歸分析、試驗設計

林素汝

　　現職：
　　國立屏東科技大學農園生産係助理教授
　　學經曆：
　　國立中興大學農藝研究所博士
　　國立中興大學農藝研究所碩士
　　國立中興大學農藝係學士
　　國立屏東科技大學農園係助理教授
　　國立屏東科技大學農園係助教
　　私立同濟中學生物教師
　　專長：
　　作物學、特藥用作物、遺傳育種

羅凱安

　　現職：
　　國立屏東科技大學森林係副教授
　　高雄縣縣政顧問
　　颱灣休閑與遊憩學會理事會理事
　　學經曆：
　　國立中興大學森林學研究所林業經濟博士
　　國立中興大學森林學研究所森林經營碩士
　　國立中興大學森林學係學士
　　樹德科技大學休閑事業管理係助理教授
　　中山大學企業管理係兼任助理教授
　　高雄市新興社區大學教師
　　國立中興大學森林學研究所兼任助理
　　颱灣省交通處旅遊局八卦山風景區管理所薦任技士
　　專長：
　　森林政策、林業經濟、生態旅遊、休閑遊憩

張秀鑾

　　現職：
　　國立屏東科技大學動物科學與畜産係副教授暨係主任
　　學經曆：
　　國立颱灣大學畜牧係學士
　　美國伊利諾大學畜産學研究所碩士與博士
　　行政院農業委員會畜産試驗所傢畜育種係研究員兼主任
　　行政院農業委員會畜産試驗所遺傳育種組研究員兼組長
　　專長：
　　數量遺傳、禽畜育種策略、畜産遺傳資源維護與應用、生物統計

蔡添順

　　現職：
　　國立屏東科技大學生物科技係助理教授
　　學經曆：
　　國立颱灣師範大學生命科學係博士
　　國立颱灣師範大學生命科學係專任助教
　　國立颱灣師範大學生命科學係博士後研究員
　　國立宜蘭大學森林暨自然資源學係兼任助理教授
　　國立屏東科技大學野生動物保育研究所閤聘教師
　　專長：
　　生理化學生態、兩生爬行動物、動物行為、生物多樣性

陳英男

　　現職：
　　國立屏東科技大學水産養殖係教授
　　學經曆：
　　國立颱灣大學海洋研究所海洋生物及漁業組理學博士
　　國立澎湖科技大學水産養殖係助理教授、副教授
　　專長：
　　水族生理學、生殖內分泌、水産養殖

Ch01 緒論
Ch02 族群與樣本
Ch03 敘述統計
Ch04 機率及機率分布
Ch05 間斷型機率分布
Ch06 常態分布
Ch07 區間估計
Ch08 假設檢定
Ch09 族群均值比較
Ch10 卡方分布
Ch11 F分布及變異數分析
Ch12 簡單直綫迴歸及相關
Ch13 無母數統計檢定法
附錄
索引
參考書目
 

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是它處理復雜統計模型的方式。雖然我不是統計學專傢，但我在工作中經常需要處理一些非常規的數據分析問題，之前總是覺得無從下手。這本書並沒有直接給齣“萬能公式”，而是提供瞭一個非常係統性的框架，教我如何一步步地去構建和理解這些模型。它不會迴避那些高級的概念，比如廣義綫性模型、混閤效應模型等等，但它會用非常清晰的語言來解釋它們的適用場景和原理。我尤其欣賞它在講解模型擬閤和診斷時，強調的不是簡單地看R方值，而是會深入分析殘差分析、模型假設檢驗等方麵的內容，並且會提供各種工具和方法來幫助讀者評估模型的優劣。這一點對我來說非常關鍵，因為我發現很多時候，問題不在於模型本身有多復雜，而在於我們是否能正確地選擇和理解它。書中的案例研究也很貼近實際，涵蓋瞭從基礎的迴歸分析到更復雜的生存分析，每一個案例都詳細地展示瞭如何將理論知識應用於解決實際問題。我感覺自己仿佛參加瞭一個長期的專業培訓，而不僅僅是在閱讀一本教科書。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我大開眼界，雖然我不是統計學專業的，但讀完之後，我對數據分析的理解提升瞭一個新的維度。書裏並沒有直接教你如何使用某個具體的軟件，而是更側重於原理的講解。舉個例子，它會深入淺齣地解釋各種統計檢驗背後的邏輯，比如為什麼要做ANOVA，它的假設是什麼，以及結果如何解釋。這對我來說非常重要，因為我之前接觸的一些統計學書籍，要麼就是過於理論化，要麼就是直接教操作，但讓我感覺像個“碼農”，不明白為什麼這麼做。這本書就像一個引路人，讓我明白瞭“為什麼”和“是什麼”，而“怎麼做”似乎就變得順理成章瞭。書中大量的圖錶和實例更是錦上添花，那些復雜的概念通過可視化之後，立刻變得清晰明瞭。我特彆喜歡它在討論置信區間時，並沒有僅僅停留在計算公式上，而是花瞭不少篇幅去解釋它實際代錶的意義，以及在實際應用中可能齣現的誤讀。這種注重概念理解和應用導嚮的風格，對於像我這樣的初學者來說，實在是太友好瞭。我感覺自己不再是被動地接受知識，而是主動地去思考和理解，這是一種非常棒的學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究人員，經常需要處理各種實驗數據，這本書可以說是我的“救命稻草”。它最大的特點是，它並沒有簡單地羅列各種分析方法，而是更加注重“如何根據研究問題選擇閤適的統計方法”。書中有很多關於研究設計和數據收集的討論，這在我看來是至關重要的。很多時候，統計分析的瓶頸不在於分析本身，而在於研究設計是否科學閤理。它會引導讀者去思考，在開始數據分析之前，需要明確哪些研究假設，需要收集哪些類型的數據，以及如何評估數據的質量。而且，它在講解各種統計方法時，都會詳細地說明其適用的條件和前提假設，這對於避免誤用和得齣錯誤的結論非常有幫助。我特彆喜歡它在討論假設檢驗的效力（power）時，不僅給齣瞭計算公式，還詳細解釋瞭樣本量、效應量和顯著性水平之間的關係，以及如何通過調整這些因素來提高研究的統計效力。這本書讓我意識到，統計學不僅僅是分析工具，更是一種嚴謹的研究思維方式。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書的期望並沒有那麼高，以為又是一本充斥著公式和定理的枯燥讀物。但事實證明我錯瞭。這本書最讓我感到驚喜的是它對統計思想的哲學層麵的探討。它會引導讀者去思考統計推斷的局限性，以及我們在解讀結果時需要注意的陷阱。比如，在講到p值的時候，它並沒有像很多書那樣隻是簡單地給齣“小於0.05就拒絕原假設”，而是花瞭很大的篇幅去解釋p值的真正含義，以及它可能被誤用的情況，甚至還會介紹貝葉斯推斷作為一種替代的思考方式。這種對統計學本質的深入挖掘，讓我覺得這本書不僅僅是在教我“術”，更是在教我“道”。它鼓勵讀者批判性地思考，而不是盲目地套用公式。書中的一些討論，比如因果推斷的挑戰、統計模型的可解釋性等等，都讓我受益匪淺。讀完之後，我對數據中的“意義”有瞭更深刻的理解，不再僅僅滿足於得到一個統計顯著的結果，而是會更關注結果的實際意義和潛在的影響。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式非常獨特，它不是按照傳統的章節結構來展開，而是以一種更接近於“故事”的方式來引導讀者學習。它會從一些非常具體、貼近生活的問題入手，然後一步步地引齣背後的統計原理和方法。我記得有一章講到抽樣調查時，它並沒有直接講抽樣方法，而是先模擬瞭一個場景，比如某個社區的居民對新政策的看法，然後通過這個問題引齣瞭隨機抽樣、分層抽樣等等的概念。這種“情境驅動”的學習方式，讓我覺得非常有趣，也更容易將學到的知識與實際生活聯係起來。而且，這本書非常善於運用類比和隱喻，將復雜的統計概念變得生動形象。比如，它在解釋多重比較時，就用瞭“大海撈針”的比喻，形象地說明瞭重復檢驗可能帶來的假陽性問題。我之前接觸的一些書，要麼就是太概念化，要麼就是太技術化，而這本書則在這兩者之間找到瞭一個非常好的平衡點，既有深度又不失趣味性。