生物統計學入門（七版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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統計學是從事試驗研究闡釋結果之必備工具。但一般初學者大都不甚瞭解其原理及用法，所以興趣缺缺。凡是任何學科(如數學，化學)都有其學習的竅門。統計學也不例外，統計學的竅門就在研究資料的平均值與標準偏差(或稱標準差)以及一個標準化值的公式上，所有統計測驗值都是由此三個數值演變而成的，如Z值、t值、F值、卡方值等，然後依據試驗目的及資料性質選用閤適的統計測驗值，如此就大功告成。雖然統計學書上常列有許多公式，那是為證明統計分析結果是有數理根據的，所以纔能被學術界採用。本書每次改版時都會增加一些實用的統計方法，如第六版在試驗前決定樣品大小的方法，本版則增加勝算比(OR)及相對風險(RR)的求法，對於計數資料2×2關聯錶兩處理之比較有更清楚的錶達效果，即可一目瞭然參試兩處理何者勝算較大以及其間的倍數關係。勝算比(OR)與相對風險(RR)在流行病學、社會科學、生物統計學、經濟學等學術研究上普遍被採用，因此，本書將此部分重新整理，說明其演算過程及詳細解析分析結果之意義及應用要領，除此之外，亦加入數個2×2關聯錶之閤併分析(pooled analysis)，以探討其綜閤效果。

好的，這是一份針對《生物統計學入門（七版）》之外的其他圖書的詳細簡介，力求內容豐富、敘述自然，不含人工智能痕跡： --- 《現代基因組學與功能分析：從測序到生物學意義》 圖書簡介 本書旨在為生命科學領域的研究人員、高級本科生及研究生提供一個全麵、深入且與時俱進的視角，聚焦於現代基因組學的前沿技術、數據分析方法及其在生物學功能闡釋中的實際應用。我們跳脫齣基礎統計原理的探討，轉而深入探討如何駕馭海量的組學數據，理解生命係統的復雜性。 第一部分：基因組學的技術革命與數據生成 本部分聚焦於驅動當前生命科學研究範式的核心技術。我們首先迴顧瞭從第一代Sanger測序到新一代高通量測序技術（NGS）的演進曆程，詳細解析瞭Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流平颱的測序原理、優勢與局限性。重點章節將闡述宏基因組學（Metagenomics）的文庫構建策略、轉錄組學（Transcriptomics）中從全長測序到單細胞RNA-seq（scRNA-seq）的技術突破。 特彆地，我們用相當篇幅討論瞭單細胞技術帶來的範式轉變。不同於傳統的批量處理數據，單細胞分析要求研究者掌握全新的數據預處理和降維技術。書中細緻描繪瞭從細胞捕獲（如Drop-seq, 10x Genomics）到數據歸一化、細胞類型鑒定（如基於Marker基因和圖嵌入方法）的全流程，並探討瞭如何通過軌跡推斷（Trajectory Inference）來解析細胞分化和發育過程中的動態變化。 第二部分：海量數據的生物信息學管道與質量控製 基因組學數據分析的瓶頸往往不在於數據獲取，而在於有效處理和解釋這些數據。本部分是本書的技術核心，側重於數據管理、質量控製和標準化分析流程的構建。 我們將詳細介紹數據預處理的黃金標準，包括原始reads的過濾、質量評分解讀（Phred Score）、Adapter序列的去除，以及在不同組學層麵（如DNA、RNA、ChIP-seq）所需的特定清洗步驟。在比對（Alignment）環節，我們不僅僅停留在軟件介紹，更深入探討瞭如何根據參考基因組的特性（如重復序列含量高低）選擇最佳的映射器（如BWA-MEM, STAR），並分析瞭比對結果（SAM/BAM文件）的深度解讀。 隨後，本書將重點講解差異分析的精髓。在差異基因錶達（DGE）分析中，我們不再局限於傳統的參數檢驗，而是詳細比較瞭負二項分布模型（如DESeq2, edgeR）在處理RNA-seq數據中過度分散和零膨脹問題的巧妙之處。對於宏基因組數據，則關注物種豐度和功能模塊的相對定量方法。 第三部分：從序列到功能：高階解析與係統生物學整閤 僅僅識彆齣差異錶達的基因或變異是不夠的，真正的挑戰在於賦予這些分子事件生物學意義。本部分將研究人員引導至高階分析層麵。 我們深入探討瞭功能富集分析的局限性與改進方嚮，詳細對比瞭基於基因本體（GO）和通路（KEGG, Reactome）的富集方法，並介紹瞭使用基因集富集分析（GSEA）來檢測預定義基因集在整個實驗數據中的係統性漂移。此外，本書專門開闢章節講解瞭網絡構建與分析。我們通過蛋白質相互作用網絡（PPI）、基因調控網絡（GRN）的構建流程，並使用拓撲指標（如度中心性、介數中心性）來識彆關鍵的“Hub”基因或疾病相關通路節點。 錶觀遺傳學數據的整閤是本書的另一大亮點。我們闡述瞭如何將DNA甲基化數據（如WGBS, RRBS）與基因錶達數據相結閤，研究甲基化狀態對基因啓動子活性的調控模式。同時，ChIP-seq數據的峰值識彆（Peak Calling）和與轉錄因子結閤位點的關聯分析，也得到瞭細緻的講解。 第四部分：臨床轉化與未來展望 最後，本書將目光投嚮基因組學在實際應用中的落地，特彆是與精準醫療相關的領域。我們詳述瞭體細胞變異分析（Somatic Variant Calling）的標準流程，如何從龐大的測序數據中準確區分體細胞突變與群體背景變異，以及如何使用如ACMG/AMP指南對這些變異進行分類和臨床意義判讀。 此外，我們探討瞭多組學數據整閤的策略，包括基於評分的整閤（如iPathwayGuide）和基於深度學習的聯閤建模方法，旨在從多個維度揭示疾病的潛在機製。本書的結語展望瞭空間轉錄組學（Spatial Transcriptomics）和單細胞蛋白組學等新興領域，提示研究人員如何為這些“下一代”數據做好知識與技術儲備。 本書的特色在於其高度的實踐性。每一章節的理論講解後，都配有針對特定分析步驟的代碼示例（基於R和Python環境），並提供瞭數據集的獲取途徑，確保讀者能夠立即將所學知識應用於自己的科研項目中，真正掌握從原始數據到生物學結論的全鏈條能力。它不是一本教授基礎統計方法的教材，而是一本麵嚮前沿、側重“如何解決實際問題”的深度技術手冊。

作者簡介

瀋明來 教授

　　國立颱灣大學農藝係 榮譽教授
 

第一章 緒論
1.1 統計學是什麼？1
1.2 統計學應用之範圍2
1.3 如何研習統計學3
摘 要5
問題一6

第二章 族群與樣品
2.1 族群7
2.2 樣品8
2.3 隨機樣品9
2.4 隨機抽樣法9
2.5 隨機數字之應用10
2.6 隨機排列14
2.7 抽樣誤差15
摘 要19
問題二20

第三章 敘述統計學
3.1 資料整理21
3.1.1 分立變數與連續變數21
3.1.2 資料錶格化法22
3.1.3 製圖法26
3.2 中心位置測定值33
3.2.1 算術平均值34
3.2.2 算術平均值之性質35
3.2.3 中量39
3.2.4 眾量41
3.2.5 算術平均值、中量與眾量之關係42
3.2.6 幾何平均值43
3.2.7 調和平均值44
3.2.8 分組資料算術平均值及中量求法45
3.3 分散度測定值46
3.3.1 全距與偏差47
3.3.2 變方與標準偏差49
3.3.3 樣品變方－均方51
3.3.4 變方與標準偏差之性質55
3.3.5 標準誤差57
3.3.6 族群母數與樣品統計值59
3.3.7 樣品均值與均方之無偏性59
3.3.8 期望值60
3.3.9 期望值運算法則60
3.4 變異係數64
摘 要67
問題三71

第四章 分立機率分布 uq二項分布與蔔瓦鬆分布
4.1 機率的意義73
4.1.1 機率運算法則75
4.1.2 條件機率78
4.2 機率分布80
4.3 分立隨機變數機率分布81
4.4 機率分布之期望值與標準偏差83
4.5 二項分布88
4.6 蔔瓦鬆分布95
摘 要104
問題四105

第五章 常態分布
5.1 緒言107
5.2 標準常態分布及其麯綫下機率求法111
5.3 常態分布之性質及重要性118
5.4 二項分布近似常態123
5.5 蔔瓦鬆分布近似常態126
摘 要127
問題五129

第六章 估計─統計推論
6.1 緒言131
6.2 點估計132
6.3 平均值之信賴區間估計134
6.4 比例之區間估計139
摘 要141
問題六142

第七章 假設檢定─統計推論
7.1 緒言143
7.2 假設檢定146
7.3 兩型錯誤148
7.4 單邊與雙邊檢定150
7.5 α、β、檢定力(1-α),與樣品大小的關係153
摘 要156
問題七160

第八章 樣品均值比較問題─樣品推論
8.1 學生氏t分布163
8.2 t分布之性質164
8.3 一樣品均值推論167
8.4 二項族群樣品均值推論169
8.5 兩樣品均值差之推論173
8.5.1 兩樣品均值差之分布173
8.5.2 兩樣品均值差之Z分布與t分布177
8.5.3 兩樣品均值成對t值測驗178
8.5.4 兩樣品均值非成對t值測驗法184
8.6二項族群兩樣品均值差推論191
8.7 二項族群比例值＄Z＄值檢定連續性矯正195
8.8 蔔瓦鬆分布兩樣品均值差推論198
8.9 樣品大小的決定199
摘 要220
問題八224

第九章 卡方分布及其應用
9.1 緒言229
9.2 卡方分布229
9.3 均方與變方比值之分布235
9.4 兩族群變方相等性檢定236
9.5 幾個族群變方相等性檢定239
9.6 卡方分布之應用243
9.6.1 適閤性檢定243
9.6.2 葉氏連續性校正247
9.6.3 獨立性檢定252
9.6.4 同質性檢定263
9.6.5 費氏精確檢定法265
9.6.6 McNemar改變檢定法267
9.6.7 勝算比與相對風險269
9.6.8 數組2×2列聯錶Mantel-Haenszel卡方檢定法及勝算比與相對風險求法275
9.6.9 SAS電腦程式及分析結果279
摘 要291
問題九292

第十章 F分布與變方分析
10.1 F分布295
10.2 兩族群變方相等性檢定299
10.3 t,χ與F分布間的關係301
10.4 變方分析302
10.4.1 變方分析之原理303
10.4.2 觀測值之組成份306
10.4.3 平方和之劃分309
10.4.4 單嚮變方分析數學模式及假設檢定程序313
10.4.5 數學模式中未知母數之估算321
10.4.6 成對處理均值間差異比較323
10.5 試驗設計332
10.5.1 完全隨機設計333
10.5.2 隨機完全區集設計337
10.6 異常值(偏離值)偵測法346
摘 要353
問題十355

第十一章 簡單直綫迴歸與簡單相關
11.1 迴歸與模式建立361
11.2 迴歸模式中未知母數之估算364
11.3 迴歸模式推算式之性質371
11.4 迴歸係數與截距假設檢定374
11.5 簡單直綫迴歸係數信賴區間估算380
11.6 迴歸直綫推測值y之信賴區間之估算382
11.7 迴歸方程式新觀測值之推算384
11.8 決定係數386
11.9 迴歸模式直綫性檢定390
11.10 簡單直綫迴歸方程式之比較398
11.11 簡單相關419
11.12 簡單相關係數與簡單直綫迴歸係數的關係423
11.13 簡單相關係數的性質424
11.14 簡單相關係數顯著性測驗427
11.15 直綫迴歸分析與相關分析應用要點432
摘 要434
問題十一437

第十二章 無母數統計法
12.1 緒言439
12.2 訊號測驗法440
12.3 魏剋森訊號等級測驗法445
12.4 魏剋森等級和測驗法453
12.5 幾個獨立樣品之比較459
12.6 幾個有關聯樣品比較465
12.7 相關性測驗471
摘 要477
問題十二479
部分問題解答481
參考文獻501
附錶505
索引547
 

序

　　在計數資料，2×2關聯錶之統計分析中常用的統計方法為一般的卡方檢定(chi-square test)，此方法僅能測驗處理(如吸菸與不吸菸)和反應值(如有肺病與無肺病)之間是否有關聯而已，而無法錶達兩者間關聯性的大小，若欲顯示兩者間關聯性的程度，則需採用勝算比( odds ratio:OR)或相對風險(relative risk:RR)，由此纔能看齣處理和反應值間關聯性的程度，也可一目瞭然參試兩處理何者勝算較大以及其間的倍數關係。勝算比(OR)與相對風險(RR)在流行病學、社會科學、生物統計學、經濟學等學術研究上普遍被採用，因此，本書將此部分重新整理，說明其演算過程及詳細解析分析結果之意義和應用要領，除此之外，亦加入數個2×2關聯錶之閤併分析(pooled analysis)，以探討其綜閤效果。勝算比(OR)也能應用於邏輯迴歸分析(logistic regression analysis)，即反應值與獨立變數間的關係程度亦可用勝算比錶明(見拙著:試驗設計學第十八章)。

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這本《生物統計學入門（七版）》對我而言，是一次探索未知的旅程。我並非生物統計學科班齣身，但我的研究領域常常需要與數據打交道，而統計學正是解讀數據的鑰匙。拿到書後，最直接的感受是它的「厚重感」，這既說明瞭內容的紮實，也讓我對其中的學習麯線有所預期。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在生物統計學的迷宮中找到方嚮。我特別期待書中能有清晰的概念闡述，例如機率、假設檢定、信賴區間這些核心概念，我希望它能通過生動的比喻和貼近生活的例子來進行解釋，而不是僅僅羅列公式。我對書中關於數據可視化的部分非常感興趣，因為一張好的圖錶，往往比冗長的文字更能直觀地傳達資訊。我希望這本書能提供一些關於如何選擇閤適圖錶類型、如何解讀圖錶的建議。此外，我也很關心書中對於不同統計方法的選擇和判斷標準的介紹，例如在什麼樣的研究情境下，應該選擇哪種統計檢定方法，以及如何根據分析結果來做齣科學的判斷。我希望這本「七版」能夠幫助我建立起紮實的生物統計學基礎，並培養齣獨立分析數據的能力。

评分☆☆☆☆☆

我拿到這本《生物統計學入門（七版）》純屬偶然，當時是因為研究需要，在圖書館裡隨手翻到的。我對生物統計學的瞭解非常有限，甚至可以說是零基礎。當時我隻是想找一本能讓我大緻瞭解這個領域的入門級書籍，沒想到這本書的「七版」字樣，讓我覺得它應該是經過時間考驗，比較可靠的選擇。拿到書後，第一印象就是… 挺厚的。封麵設計比較簡潔，給人一種專業、嚴謹的感覺，但同時也帶著點「不好惹」的氣勢。翻開目錄，各種統計學的專有名詞瞬間淹沒瞭我，什麼實驗設計、信賴區間、假設檢定… 這些詞對我來說都是天書。我特別害怕那些需要大量計算的章節，總覺得自己會被公式淹沒。我希望這本書能夠用最淺顯易懂的方式，來解釋這些複雜的概念，就像老師在課堂上一點一點引導學生一樣。如果能有實際的案例分析，並且把案例的背景、研究方法、統計結果，以及結論都闡述清楚，那我會覺得非常有幫助。尤其是我對如何正確選擇和應用統計方法感到迷茫，希望這本書能提供一些指導性的原則或決策樹。畢竟，對於初學者來說，最難的可能不是計算，而是「知道該用什麼」以及「為什麼要用」。我真的希望這本書能在我心中種下一顆對生物統計學的興趣種子，而不是直接把我嚇跑。

评分☆☆☆☆☆

對這本《生物統計學入門（七版）》，我抱持著一種既期待又怕受傷害的心情。作為一個研究生物領域的學生，統計學對我來說是必備的技能，但老實說，我一直覺得自己在這方麵是個「幼兒」。每次看到論文裡那些複雜的統計分析，都覺得頭昏腦漲。這本「七版」的齣現，讓我覺得有機會能夠真正地「入門」。我希望這本書能從最根本的統計思維開始講解，而不是直接跳到複雜的公式。例如，什麼是機率？什麼是變異性？這些基本概念的清晰闡述，對我來說至關重要。我特別期待書中能有大量的實際案例，而且最好是貼近我們生物學研究的例子，例如基因錶達、疾病發生率、生態學數據分析等等。這樣我纔能更直觀地理解，這些統計方法是如何被應用在解決實際研究問題上的。我對書中關於數據清理和預處理的部分也很有興趣，因為在實際操作中，數據往往不是那麼「乾淨」，如何進行有效的數據整理和轉換，對後續的統計分析非常關鍵。我希望這本書能提供一些實用的技巧和建議。當然，我也知道統計學需要數學基礎，但我不希望它過度強調數學推導，而是更著重於概念的理解和實際的應用。畢竟，我的目標是能夠運用統計學來解決研究問題，而不是成為一個數學傢。

评分☆☆☆☆☆

拿到《生物統計學入門（七版）》時，我腦海裡第一個閃過的念頭是：「這下可慘瞭」。我並非相關科係背景，但因為工作內容偶爾會接觸到一些需要解讀統計報告的場閤，所以想說買本入門書來惡補一下。這本書的厚度，老實說，讓我有種「望書興嘆」的感覺。封麵設計一如既往的樸實無華，但這恰恰也說明瞭它是一本專注於內容的教科書，少瞭些花俏的裝飾。我最擔心的是，作為一本「入門」書，它會不會一開始就拋齣讓人難以理解的概念。我希望作者能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在生物統計學這個廣闊的世界裡，一步步地探索。我特別期待書中能有豐富的圖例和圖錶，用視覺化的方式來輔助說明抽象的統計概念，例如直方圖、箱型圖、散佈圖等等，我希望書中能解釋如何解讀這些圖錶，以及它們能傳達什麼樣的資訊。此外，對於各種統計檢定的應用場景和判讀方法，我也希望能有清晰的說明。例如，在什麼情況下應該使用t檢定，什麼情況下又應該使用卡方檢定，以及如何根據P值和信賴區間來做齣判斷。我認為，對於入門者來說，能夠掌握「何時用，為何用，如何用」比單純記憶公式更為重要。希望這本書能讓我對統計學不再感到那麼畏懼，而是能建立起基本的認知和應用能力。

评分☆☆☆☆☆

唉，拿到這本《生物統計學入門（七版）》的時候，心裡真是五味雜陳。一來，生物統計學本身就是個讓人頭皮發麻的科目，每次想到要麵對那些密密麻麻的公式和看不懂的圖錶，就覺得腦袋要爆炸。二來，拿到「七版」，這個數字本身就帶著一種歷史的厚重感，彷彿這本書經歷瞭無數次的修改、增補，承載瞭無數學子的奮鬥與掙紮。我不是讀生物統計相關科係的，但因為研究領域偶爾需要接觸到這方麵的知識，想說「入門」應該還算友善，結果… 說實話，這本書的厚度，光看就覺得有點壓力。封麵設計倒是挺樸實的，沒有太多花俏的元素，讓人感覺它就是一本紮實的教科書。翻開第一頁，目錄就讓我眼花撩亂，各種統計方法、檢驗、模型，看得我眼花撩亂。想像著要從頭學起，真是個巨大的挑戰。我希望它裡麵的內容，能夠像它的書名一樣，真正做到「入門」，不要一開始就拋齣太艱澀的概念，能讓完全沒有基礎的人也看得懂。畢竟，我隻是個偶爾需要參考的「門外漢」，如果太過專業，恐怕會像對牛彈琴。當然，我理解學術的嚴謹性，但對於入門書籍來說，引導和鋪墊也很重要。希望這本書的作者，能夠站在學習者的角度，用更易懂的語言和生動的例子，來解釋這些複雜的概念。我對書中的實例和應用非常感興趣，畢竟理論知識學來總是有點空泛，如果能結閤實際的研究案例，我想會更容易理解和記憶。但願這本「七版」能夠在這方麵做得更好，而不是隻是簡單地更新瞭一些數據或公式。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學入門（七版）》對我來說，是一個充滿挑戰但又充滿期待的學習工具。我是一個對生物學充滿熱情，但對數據分析感到有些苦手的人。在我的研究領域，數據是不可或缺的，而生物統計學正是解讀這些數據的關鍵。我一直覺得統計學很抽象，很難與實際的生物現象連結起來。這本「七版」的齣現，讓我覺得有機會能夠突破這個瓶頸。我希望這本書能在概念的引入上做得非常紮實，從最基礎的數據類型、描述性統計開始，循序漸進地帶領我進入這個世界。特別是對於一些核心的統計觀念，例如抽樣、機率、變異性等等，我希望它能提供非常清晰且具體的解釋，並輔以貼近生物學研究情境的範例。我對於書中關於實驗設計的部分非常感興趣，因為在設計實驗時，常常會遇到如何纔能讓實驗結果更具說服力、如何避免偏差等問題，我希望這本書能提供一些實用的指導。當然，我也明白統計學離不開數學，但我希望這本書能夠在數學的嚴謹性和教學的可理解性之間找到一個平衡點，盡量避免過於繁瑣的數學推導，而是更注重概念的理解和方法的應用。我對書中可能的圖錶和視覺化呈現方式也有較高的期待，畢竟視覺化的工具往往能幫助我們更直觀地理解數據的趨勢和規律。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《生物統計學入門（七版）》的評價，很大程度上取決於它的「易讀性」和「實用性」。我並非生物統計學的專業人士，但因為論文研究的需要，不得不接觸這門學科。拿到書後，首先映入眼簾的是厚實的書頁，這讓我覺得它內容應該非常豐富，但同時也帶來瞭一絲壓力。我最害怕的是書中充斥著大量晦澀難懂的術語和複雜的數學公式，而缺乏對這些概念的直觀解釋。我希望作者能夠像一位耐心的老師，用淺顯的語言，循序漸進地引導我理解統計學的基本原理。特別是對於那些核心的概念，例如變異數分析、迴歸分析、生存分析等，我希望書中能提供清晰的定義，並通過豐富的實際案例來闡釋它們的應用。我對於書中如何進行數據可視化和結果解讀的部分特別感興趣，因為在撰寫論文時，能夠有效地呈現和解釋統計結果，是至關重要的一環。我希望這本書能提供一些實用的建議和範例，幫助我提升這方麵的能力。當然，我也明白生物統計學是一門嚴謹的學科，但我希望這本書能夠在學術嚴謹性和教學的易理解性之間找到一個恰當的平衡點。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對這本《生物統計學入門（七版）》的期望值其實不高，畢竟「統計學」這三個字，對我來說就是一串密碼。我是在準備一個需要用到生物統計分析的專案，聽說這本書很經典，很多學長姐都推薦，所以就衝著「入門」這個名號買瞭。拿到書後，看到它的厚度，心裡咯噔一下，想說這個「入門」會不會有點太「紮實」瞭？翻瞭翻目錄，裡麵各種術語，什麼t檢定、ANOVA、迴歸分析… 腦袋瞬間就短路瞭。我尤其擔心的是那些數學公式，我數學基礎其實不算太差，但總覺得統計學的公式有種莫名的壓迫感。希望這本書能把公式的推導和應用解釋得清楚一點，而不是直接丟給你一個公式，然後讓你硬背。還有，我真的很希望書中有足夠多的圖錶和範例，最好是跟生物學領域比較相關的，這樣我纔比較能理解這些統計方法在實際研究中是如何應用的。不然光看文字，真的很容易看得昏昏欲睡。我對書中的軟體教學部分也蠻期待的，畢竟現在做研究幾乎都會用到統計軟體，像是R、SAS、SPSS等等，如果書裡能有相關的介紹或操作指南，那就太實用瞭。我希望它能循序漸進，從最基礎的概念講起，一步一步引導讀者進入這個複雜的領域。真的，別太快就丟齣讓人生畏的內容。

评分☆☆☆☆☆

收到《生物統計學入門（七版）》這本書，我的心情有點複雜。一方麵，生物統計學是我研究中不可或缺的一部分，我迫切需要掌握相關的知識。另一方麵，「統計學」這個詞本身就讓我聯想到無數的數字和公式，這讓我覺得有點壓力。這本「七版」的齣現，讓我看到瞭一線希望，畢竟「入門」二字，多少能減輕一些恐懼。我對這本書的期望，首先是希望它能用最淺白易懂的語言，來解釋那些聽起來高大上的統計概念。我希望作者能夠站在初學者的角度，從最基本的數據類型、抽樣方法開始，一步一步地引導我。我特別期待書中能有大量與生物學研究相關的實例，比如如何分析實驗數據，如何解讀基因錶達的差異，如何評估藥物的療效等等。這些貼近實際的研究場景，會讓我更容易理解統計方法的應用。我對書中關於實驗設計的章節也非常重視，因為在設計實驗的初期，閤理的統計設計能夠大大提高研究的效率和結果的可信度。希望這本書能提供一些實用的指導原則。當然，我也希望書中能夠對常用的統計軟體，如R語言，有基礎的介紹和操作指南，畢竟現代的生物統計分析幾乎都離不開軟體的支持。

评分☆☆☆☆☆

入手這本《生物統計學入門（七版）》，其實是帶著一種「被逼無奈」的使命感。我的研究計畫中，需要進行一些生物統計分析，而我之前的知識儲備，對於這些複雜的統計方法，可謂是「一竅不通」。聽說這本書是領域內的經典，所以就咬牙買下瞭。拿到書，看到它的厚度，心裡默默祈禱作者能「手下留情」，不要一開始就把我嚇倒。我對統計學的恐懼，主要源於對各種公式的無感和對抽象概念的難以理解。所以我強烈希望這本書能用最簡潔、最易懂的語言來解釋這些內容，並且能用非常直觀的圖示來輔助說明。我特別期待書中能有一些「動手做」的練習題，最好是結閤實際數據，讓我可以邊學邊練，這樣記憶纔會更深刻。例如，書中提供一個簡單的生物學數據集，然後引導讀者一步步完成描述性統計、假設檢定等步驟。我對統計軟體的使用也非常感興趣，如果書中能對常用的統計軟體，如SPSS或R，有基本的介紹和操作示範，那就太完美瞭。因為我知道，實際的研究中，手動計算的機會越來越少，更多的是依賴軟體。我希望這本「七版」能真正做到「入門」，讓我能夠建立起對生物統計學的基本框架認知，而不是在浩瀚的知識海洋中迷失方嚮。