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
• 生物學
• 醫學統計
• 數據分析
• 統計方法
• 流行病學
• 科研方法
• 生物信息學
• 實驗設計

本書特色

　　生物統計學的理論內容繁雜，常會使考生有無從準備起的無力感，而作者憑藉教授十多年的補教經驗，基於滿足考生的備考需要，將生物統計學的理論以清晰的架構呈現齣來，並蒐集近15年的曆屆考題，使各章節的考題與重點能相互輝映，採用逐題解析，解題架構清晰，明瞭易懂，讓考生學習上更能掌握考題趨勢，進而在考場上無往不利，順利得分！

　　另建議搭配作者所著之《生物統計學(概要)曆屆試題詳解(106～92年)》，透過題庫的編排，幫助讀者在最短時間全盤掌握考試內容，培養臨場作答實力。

臨床試驗設計與數據管理：從理論到實踐的全麵指南 圖書簡介 本書旨在為藥物研發、醫療器械評估以及公共衛生研究領域的專業人士提供一套係統、深入且高度實用的臨床試驗設計、實施與數據管理知識體係。我們深知，高質量的臨床研究是推動醫學進步、確保患者安全和治療有效的基石。因此，本書內容緊密圍繞當前國際主流監管機構（如FDA、EMA、CFDA）的要求，結閤行業前沿實踐，構建瞭一個從概念設計到最終報告的完整操作框架。 第一部分：臨床試驗的基石與倫理規範 本部分聚焦於臨床研究的哲學基礎與法律框架。我們首先界定瞭臨床試驗的分類（I期至IV期），詳細闡述瞭不同階段試驗的核心目標和設計側重點。 倫理學與法規環境： 深入探討瞭赫爾辛基宣言、ICH-GCP（藥物臨床試驗管理規範）的核心原則。重點分析瞭知情同意過程的復雜性、如何構建和運作獨立倫理委員會（IRB/IEC），以及如何平衡研究的科學需求與受試者的權益保護。特彆關注瞭弱勢受試者（如兒科、老年人、認知障礙者）的特殊保護措施。 研究方案的構建： 研究方案是試驗的藍圖。本書提供瞭構建清晰、無歧義研究方案的詳細步驟，包括PICO要素的精準提煉、研究終點（主要終點、次要終點）的選擇與操作性定義。我們提供瞭大量的範例和檢查清單，確保方案在科學性和可執行性之間達到最佳平衡。 第二部分：試驗設計方法的精妙選擇 本部分是本書的核心內容，詳細剖析瞭各類臨床試驗設計的適用場景、優勢與局限性。我們力求超越教科書式的描述，提供基於情景的決策支持。 隨機化策略的深度解析： 隨機化是控製偏倚的關鍵。除瞭傳統的簡單隨機化，本書詳細講解瞭分層隨機化、區組隨機化、適應性隨機化（如響應自適應、貝葉斯適應性設計）的應用條件和實施要點。針對復雜的多中心試驗，我們探討瞭中心效應的控製方法。 對照設計的藝術： 探討瞭安慰劑對照、活性對照、劑量探索性設計（如3+3設計、FOMC）的優劣。對於罕見病或替代終點可接受的領域，我們深入分析瞭非劣效性、優效性邊界的確定及其統計學意義。 新興試驗模式： 鑒於當前精準醫療的發展趨勢，本書投入大量篇幅介紹前沿的設計方法： 平颱試驗（Platform Trials）與傘式試驗（Umbrella Trials）： 如何在一個持續的框架下，靈活引入和淘汰不同的乾預措施，以提高效率。 貝葉斯方法在試驗中的應用： 如何利用先驗信息，在試驗過程中進行更靈活的決策，尤其在早期研發和證據有限的情況下。 真實世界證據（RWE）的整閤： 探討瞭如何利用觀察性研究數據（如注冊登記數據、電子病曆）來補充或佐證隨機對照試驗（RCT）的結果，以及如何設計混閤模型試驗。 第三部分：抽樣、樣本量估算與統計分析計劃 盡管本書並非純粹的統計學教材，但本部分確保研究者能夠與生物統計學傢有效溝通，並理解關鍵的統計決策。 樣本量確定的科學性： 詳細闡述瞭I類錯誤、II類錯誤、效應量（Effect Size）和統計功效（Power）之間的相互關係。本書提供瞭針對不同設計（如交叉設計、重復測量設計）的樣本量計算公式的原理說明，並強調瞭“可檢測差異”（Minimum Detectable Difference, MDD）的臨床相關性。 數據管理與質量控製（CRF/eCRF）： 描述瞭電子數據采集（EDC）係統的搭建流程、數據字典的建立、數據清理（Data Cleaning）的 SOPs。重點講解瞭數據一緻性檢查、邏輯檢查和源數據核查（Source Data Verification, SDV）的比例確定，確保數據的準確性、完整性和可靠性。 統計分析計劃（SAP）的製定： 強調SAP必須在盲態解除前定稿。本書指導讀者如何清晰界定分析集（Intent-to-Treat, ITT；Per-Protocol, PP；Safety Set），並預先指定所有主要和次要終點的分析方法（如方差分析、迴歸模型、生存分析）。 第四部分：試驗的執行、監查與風險管理 有效的現場管理是保證試驗按時按質完成的關鍵。 監查的職能與策略： 區分瞭中心監查（CRA）和數據監查（DSMB/DMC）。深入講解瞭基於風險的監查（Risk-Based Monitoring, RBM）方法，如何利用集中式數據審查（Centralized Monitoring）識彆高風險中心和數據異常，從而優化現場資源的分配。 安全數據管理與處理： 詳述瞭不良事件（AE）、嚴重不良事件（SAE）的報告流程、因果關係評估（Causality Assessment）和時間綫記錄要求。如何建立有效的盲態和非盲態安全審查機製，確保在試驗進行中及時發現潛在的安全信號。 試驗的終止與暫停： 探討瞭預設的或臨時的終止條件（如安全顧慮、樣本量已達、提前揭盲結果顯著等）的決策流程，以及如何撰寫清晰的試驗終止報告。 第五部分：結果的解讀與報告 本部分關注如何將復雜的試驗數據轉化為符閤監管和學術標準的最終産齣。 結果的清晰呈現： 教授如何有效地使用森林圖、生存麯綫、匯總統計錶和圖錶來展示關鍵結果。強調在報告中必須明確指齣任何對預定分析計劃的偏離及其原因。 報告的規範性要求： 詳細解讀瞭CONSORT聲明（用於RCT報告）和STROBE聲明（用於觀察性研究報告）的核心要素，確保研究報告的透明度和可重復性。 注冊與公開： 強調瞭在臨床試驗注冊庫（如ClinicalTrials.gov）中及時、準確地公布試驗方案和主要結果的必要性。 目標讀者群： 本書適閤於醫學研究者、臨床試驗協調員（CTCs）、臨床研究助理（CRAs）、生物統計師、醫學信息官、製藥和生物技術公司的研發人員，以及所有希望深入理解並參與高質量臨床研究設計與執行的人員。通過本書的學習，讀者將能夠從宏觀戰略層麵把握臨床試驗的成功要素，並掌握微觀操作層麵的實踐技能。

作者簡介

韓勝

　　．國立清華大學博士
　　．補教18年授課經驗
　　．前中華係統性創新學會秘書長
　　．曾任國立清華大學博士後研究員
　　．研究所、高、普考博士級統計學、生物統計、教育統計專任教師
　　．大學教授
 

Chapter 1 生物統計概論
Chapter 2 統計資料量測數
Chapter 3 機率論
Chapter 4 隨機變數與機率分配
Chapter 5 常見之機率模型
Chapter 6 抽樣方法與抽樣分配
Chapter 7 估 計
Chapter 8 假設檢定
Chapter 9 變異數分析
Chapter 10 迴歸分析
Chapter 11 無母數統計方法
附錄 常用統計附錶

 

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《生物統計學》的書，真的讓我這個念統計念到頭痛的人，瞬間感覺視野開闊瞭不少！我一直以來對統計學都抱持著一種又愛又怕的態度，愛它能為數據說話，卻又常常被那些複雜的公式和假設搞得暈頭轉嚮。尤其在生物學領域，數據的來源往往韆變萬化，從基因序列的龐大資料庫，到臨床試驗的個案追蹤，再到生態調查的物種數量，每一個環節都離不開統計學的輔助。之前看過的幾本生物統計學的書，總覺得它們切入的角度太過學術，或是太過艱澀，讀起來像是要考研究所一樣，讓人望之卻步。但這本《生物統計學》不一樣，它的開頭就用很多貼近生活、貼近生物學研究的例子來引導，像是探討某種新藥的療效是否顯著，或是比較兩種不同基因型的錶現差異，這些都讓我眼睛為之一亮，覺得統計學不再是冰冷的數字遊戲，而是解決實際生物學問題的有力工具。書中對各種統計方法的介紹，也盡量從概念齣發，先建立讀者的直觀理解，再慢慢深入到數學原理，這樣的編排方式，對我這種非數學本科齣身的學生來說，真的是太友善瞭！我特別喜歡它在介紹假設檢定時，用瞭大量的圖錶和模擬，讓原本抽象的概念變得生動有趣，彷彿親眼見證瞭統計推論的過程。而且，書中還特別強調瞭在生物統計學研究中，數據的品質、樣本的代錶性以及結果的解釋，這些實際操作層麵的注意事項，常常是被其他教科書忽略的。這讓我覺得，作者不隻傳授瞭統計的「術」，更傳授瞭統計的「道」，教我們如何更謹慎、更負責地運用統計學。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《生物統計學》之前，我對統計學的印象，就停留在課本上那些密密麻麻的公式和符號。總覺得它是一門相當枯燥的學問，跟生命科學那種充滿活力的世界，好像有點距離。但這本書真的徹底改變瞭我的看法！作者非常巧妙地將統計學的原理，與生物學的實際應用結閤起來，讓學習過程充滿瞭驚喜。書中開頭就舉瞭一些非常貼近我們生活的例子，比如如何分析市麵上某個健康食品的功效，或是如何判斷某個生態保育計畫是否有效。這些例子讓我立刻感受到統計學在生物學研究中的重要性，它不再是遙不可及的理論，而是解決實際問題的關鍵。我最喜歡的是書中對「假設檢定」的講解，它並沒有直接丟齣公式，而是先用生動的比喻，例如在法庭上，檢察官要證明被告有罪，需要達到什麼程度的證據標準。這讓我非常直觀地理解瞭p值和顯著性水準的意義。而且，書中還穿插瞭許多圖錶和軟體操作的提示，這對於像我這樣，雖然對統計概念有興趣，但實際操作起來卻有點卡住的人來說，簡直是福音！書中對於資料視覺化的強調，也讓我學到瞭很多，原來統計數據不隻能用數字來呈現，透過精美的圖錶，更能清晰地傳達訊息，甚至挖掘齣數據中隱藏的模式。總之，這本書讓我發現，生物統計學不隻是一門學科，更是一種思維方式，引導我們如何科學、客觀地看待生物學世界中的各種現象。

评分☆☆☆☆☆

我一直對生物學研究充滿興趣，但每次遇到需要處理大量數據的時候，總會感到力不從心。統計學對我來說，就像是一道高牆，讓我在數據分析的路上望而卻步。這本《生物統計學》的齣現，徹底改變瞭我的看法！書中並非隻是單純地講解統計理論，而是非常巧妙地將統計學與生物學研究緊密結閤。它從生物學研究中的實際問題齣發，例如如何設計實驗、如何收集數據、如何分析結果，一步步引導讀者理解統計學在其中的重要性。我特別喜歡書中關於「假設檢定」的講解。它並沒有直接跳到公式，而是先用一個非常生動的例子，說明什麼是「無效假設」和「對立假設」，以及我們如何透過數據來做齣判斷。這讓我對p值和統計顯著性的概念有瞭更深刻的理解。而且，書中還特別強調瞭「統計結論的解釋」的重要性。它提醒我們，統計結果隻是一個工具，最終的結論還需要結閤生物學的知識和研究背景來判斷。這讓我覺得，這本書不僅教授瞭統計方法，更培養瞭批判性思維。

评分☆☆☆☆☆

我一直對生物學充滿熱情，但每次接觸到需要大量數據分析的研究時，總會感到力不從心。統計學對我來說，就像是一個巨大的迷宮，即使知道裡麵有寶藏，卻總是找不到正確的入口。所以，當我看到這本《生物統計學》時，我抱著一種「試試看」的心情。結果，它真的讓我驚喜連連！書中開宗明義就強調瞭統計學在生物學領域的重要性，並且用非常貼近實際研究的例子來闡述。例如，書中探討瞭如何透過統計學來評估新藥的療效，以及如何分析環境因子對生物族群的影響。這些例子都讓我感覺，統計學不再是抽象的概念，而是解決我們實際研究問題的利器。我特別欣賞書中對於「資料探索與視覺化」的重視。它不隻教我們如何計算，更教我們如何「看」數據，如何透過各種圖錶，例如散佈圖、盒鬚圖、長條圖等，來初步瞭解數據的分布、趨勢和異常值。這一步驟，往往能為後續的統計分析打下良好的基礎。而且，書中還介紹瞭常用的統計軟體，例如R語言和SPSS，並且提供瞭範例程式碼和操作步驟，這對於像我這樣，對軟體操作不太熟悉的讀者來說，實在是太實用瞭！我現在可以用更有效率的方式來處理和分析我的實驗數據瞭。

评分☆☆☆☆☆

從事生物學相關研究，真的不能沒有統計學的輔助。不過，我一直覺得過去接觸過的統計學書籍，總是有點太過學術，對於實際操作的幫助有限。這本《生物統計學》的齣現，完全讓我耳目一新！它以一種非常務實的態度，深入淺齣地講解瞭生物統計學的知識。書中開頭就舉瞭一些非常貼近我們日常研究的例子，例如如何分析實驗數據以判斷新發現的基因功能是否顯著，或是如何評估某種環境變化對特定物種族群的影響。這些例子讓我立刻感受到統計學在解決實際研究問題中的價值。我最欣賞書中對「迴歸分析」的介紹。它不隻講述瞭線性和非線性迴歸的原理，更強調瞭如何選擇閤適的迴歸模型，以及如何判斷模型的擬閤優劣。書中還提供瞭許多實際數據的案例，讓我們可以直接套用所學的知識進行分析，這種「做中學」的方式，讓我受益匪淺。而且，書中還涵蓋瞭許多進階的主題，例如多變量分析、實驗設計等，這對於我未來進行更深入的研究，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，生物學研究的核心，就是從數據中發現模式、建立連結、推斷結論。而統計學，就是實現這個目標的關鍵鑰匙。拿到這本《生物統計學》之後，我感覺自己像是挖到寶藏一樣！書中並非隻是單純地羅列統計公式，而是以一種引人入勝的方式，引導讀者進入生物統計學的世界。它首先從生物學研究中常見的問題齣發，例如如何設計一個有效的實驗來驗證假說，或是如何解釋實驗結果的顯著性。這些引導性的問題，立刻抓住瞭我的注意力，讓我感覺書本內容與我的學習需求息息相關。我特別喜歡書中對「變異性」的強調。在生物學研究中，變異性是無所不在的，如何量化、如何解釋這些變異，是統計學的核心任務之一。書中透過許多實際的生物數據，例如基因錶現量的差異、物種數量的波動等，來說明變異性的重要性，以及統計學如何幫助我們理解和管理這種變異。而且，書中還詳細介紹瞭不同的統計檢驗方法，例如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等，並且說明瞭它們各自的適用條件和解釋方法。這對於我未來分析實驗數據，選擇閤適的統計方法，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，在看到這本《生物統計學》之前，我對統計學的印象，就是一堆讓我頭痛的公式和符號。總覺得它離我所熱愛的生物學研究，有那麼一點遙遠。但是，這本書真的顛覆瞭我以往的認知！作者非常巧妙地將複雜的統計概念，與生動有趣的生物學案例結閤在一起，讓整個學習過程變得異常順暢。書中開頭就舉瞭一些非常貼切的例子，比如如何科學地評估某種植物的生長速度，或者如何分析不同地區的動物棲息地差異。這些例子讓我立刻感受到統計學在生物學研究中的強大力量，它不再是冰冷的數字，而是幫助我們理解生命奧秘的關鍵。我尤其喜歡書中對「機率與機率分布」的講解，它沒有一味地堆砌數學公式，而是透過實際的例子，例如拋硬幣、擲骰子，來幫助讀者建立對機率的直觀理解。然後再逐步引導到二項分布、常態分布等，讓我對這些看似複雜的概念，有瞭更清晰的認識。而且，書中還強調瞭「統計模型」的選擇與應用，解釋瞭為什麼不同的研究問題需要選擇不同的模型，以及如何判斷模型的適用性。這對於我未來進行獨立研究，非常有啟發性。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對生物學的熱愛，總是伴隨著對數據分析的些許恐懼。總覺得統計學是個複雜且難以掌握的領域。然而，這本《生物統計學》的齣現，就像一盞明燈，照亮瞭我前進的道路。書中沒有一味地堆砌艱澀的數學公式，而是以一種非常貼近生物學研究實際情況的方式，來引導讀者理解統計學。它從實際問題齣發，例如如何設計一項實驗來驗證某項假設，如何從有限的數據中推論齣可靠的結論。我尤其喜歡書中對「圖錶在統計分析中的作用」的強調。它告訴我們，一個好的圖錶，不僅能清晰地呈現數據，更能幫助我們快速地發現數據中的趨勢和模式。書中提供瞭許多精美的圖錶範例，讓我學到瞭如何有效地利用視覺化工具來輔助統計分析。而且，書中還探討瞭「生物統計學倫理」這個重要議題，提醒我們在進行數據分析時，應當保持客觀公正，避免誤導性的解釋。這讓我覺得，這本書不僅傳授瞭技術，更培養瞭學術倫理。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當初拿到這本《生物統計學》的時候，心裡其實有點忐忑。畢竟「統計學」這三個字，對很多人來說，大概就等於是「噩夢」的代名詞吧？我記得我大學時期，第一次接觸到統計學，簡直是寸步難行，那些什麼p值、信賴區間、迴歸分析，聽起來都像是外星語。再加上生物學本身的複雜性，要把統計學應用到這個領域，總覺得難度加倍。但是，這本書真的超乎我的預期！它沒有一上來就拋齣密密麻麻的公式，而是先從一些非常實際的生物學研究問題齣發，例如，如何設計一個實驗纔能讓結果更具說服力？為什麼我們需要隨機取樣？如何判斷實驗結果是偶然還是真實的差異？這些問題的引導，讓我感覺統計學不再是獨立於生物學之外的一門學科，而是緊密結閤、互相依存的。書中對於各種統計模型的介紹，也都循序漸進，從最基礎的描述性統計，到推斷性統計，再到更進階的迴歸分析和多因子分析，每一個環節都有清晰的脈絡。我尤其欣賞它在講解實驗設計的部分，詳細說明瞭不同的實驗設計（如隨機對照試驗、配對設計、因子設計等）適用於哪些生物學情境，以及這些設計如何影響統計分析的結果。這對於我之後在撰寫研究計畫時，非常有幫助。而且，書中還提供瞭許多案例分析，這些案例都取材於真實的生物學研究，讓我可以將書本上的理論知識，與實際的研究應用連結起來。這種「學以緻用」的感覺，讓我對統計學的學習興趣大增。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對生物學充滿好奇，但對數學和統計學總是有點距離感的人，拿到這本《生物統計學》時，心裡其實是有點壓力的。畢竟，「統計學」這三個字，聽起來總是那麼嚴肅和複雜。但這本書的齣現，完全打消瞭我之前的顧慮！作者的寫作風格非常平易近人，他沒有一開始就拋齣一堆艱深的術語，而是透過許多生動有趣的生物學案例，來引導讀者逐步進入統計學的世界。例如，書中討論如何分析某個地區的疾病流行率，或是如何比較兩種不同飼養方式對傢禽生長速度的影響。這些貼近生活的例子，讓我立刻感受到統計學在生物學研究中的實際應用價值。我特別欣賞書中對於「抽樣與估計」的講解，它深入淺齣地說明瞭為什麼我們需要抽樣，以及如何從樣本數據來推估母體的參數。書中還介紹瞭信賴區間的概念，讓我對估計結果的精確度有瞭更直觀的認識。而且，書中還提供瞭許多圖解和輔助說明，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音！它讓原本抽象的統計概念，變得更加具體和易於理解。