生物統計學（含SPSS使用說明）（3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 在線閱讀 2026

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圖書標籤:

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• 統計分析
• 醫學統計
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• 統計學教材
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• 生物醫學
• 第三版
• 科研方法

在撰寫「進階應用生物統計學：連續資料分析（含SPSS 使用說明）」一書多年後，深感需要一本更基礎，且含類彆資料分析的教科書，於是著手撰寫本書。本書經過兩次的改版，此版共18章，其中第3～10章內容屬理論部分，所以採用模擬數據來說明；第11～18章偏應用，採用本土例子，並加入結果匯整。第12～13章屬連續資料之單變量統計檢定；第14～15章屬類彆資料之單變量統計檢定；第16～18章屬連續資料之迴歸方法。本書在撰寫上有彆於一般統計教科書，希望降低學習障礙，幫助學生及使用者更快能習得統計的要領及靈活運用。

本書特色

　　(1)研究問題
　　多數章節都有一「研究問題」，採用的變數都是學生非常熟悉的測量，如身高、體重、血壓等。本書範例皆屬本土數據，使用上沒有文化隔閡，更有親切感。學生也可找齣原來的文獻，學習統計分析在該文獻扮演的角色。在「迴到研究問題」演練如何將統計分析結果撰寫於研究論文之材料與方法、結果。

　　(2)Q&A
　　在每章末設計一個「疑難解答」，包括學生一些疑問，不易融入章節的內容，強調其重要性，以增加學習效果。

　　(3)觀念匯整
　　每章節結束前有「觀念匯整」，採用流程圖集整該章之重點，並放入公式方便查閱。附錄1為單變量統計檢定方法的匯整錶，包含本書有及沒有介紹的統計檢定，列齣各統計檢定之適用情形，幫助學生選擇適當的統計檢定方法。

　　(4)習題實作
　　透過習題的實作，復習該章的內容及重點，以提升學習效果。

　　(5)SPSS操作示範
　　統計軟體是統計分析功不可沒的幕後大功臣，本書介紹的統計軟體是SPSS，此版也將相關內容更新至25版（與最新的26版相似）。有瞭SPSS的步驟示範，學生能夠實際操作SPSS，按圖點選，得齣與書上同樣的結果。將來在進行統計分析時，也能應用SPSS，更快獲得分析結果。

　　(6)中英統計名詞對照錶
　　由於一些統計中文名詞尚未統一，所以在每章開始時放置瞭「中英統計名詞對照錶」，方便讀者對照、查閱。本書盡可能採用SPSS中文版的統計名詞，當認為SPSS中文版統計名詞不適閤時，則採用較適閤的翻譯，並在「註」提醒讀者。
 

好的，這是一本關於統計學方法的教科書的簡介，不涉及生物統計學或SPSS的使用。 --- 統計學基礎與應用：理論、模型與數據分析 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的統計學基礎知識體係，重點聚焦於描述性統計、概率論基礎、推斷性統計的核心概念，以及迴歸分析等常用模型。本書的編寫遵循循序漸進的原則，從基礎的數學概念齣發，逐步引導讀者理解復雜的統計模型，並強調統計思維在實際問題解決中的應用。 第一部分：統計學導論與描述性統計 全書伊始，我們首先界定瞭統計學的基本範疇、核心目標及其在現代科學、商業決策與社會研究中的重要性。讀者將瞭解總體與樣本的概念，以及數據收集和抽樣方法的基本原則。 在描述性統計部分，我們詳細介紹瞭如何組織和呈現數據。內容涵蓋瞭定性數據和定量數據的分類、頻數分布錶的構建，以及圖形化展示手段，如直方圖、莖葉圖、箱綫圖和散點圖等。通過對這些工具的深入解析，讀者將學會如何有效地從數據中初步提取有價值的信息。 此外，本部分還詳盡闡述瞭集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數間距）。我們不僅給齣瞭計算公式，更重要的是探討瞭不同度量指標在不同數據分布形態下的適用性與局限性，例如，理解中位數對抗極端值的影響，以及標準差在正態分布中的意義。 第二部分：概率論基礎與隨機變量 統計推斷的基石在於概率論。本部分旨在建立堅實的概率論基礎，為後續的推斷性統計做好鋪墊。我們從集閤論的基本概念入手，定義瞭隨機事件、樣本空間、概率的公理化定義，並詳細討論瞭古典概率、幾何概率以及在復雜情境下的計算方法，如條件概率和獨立事件。 貝葉斯定理作為連接先驗信息與後驗證據的關鍵工具，被賦予瞭專門的章節進行深入講解。我們通過多個實際案例展示瞭該定理在決策科學中的強大威力。 隨機變量的概念是連接概率與統計分析的橋梁。本書清晰區分瞭離散型隨機變量和連續型隨機變量。對於離散型隨機變量，我們詳述瞭二項分布、泊鬆分布及其在計數過程中的應用。對於連續型隨機變量，我們重點分析瞭均勻分布和指數分布。 第三部分：正態分布與抽樣分布 正態分布，作為自然界和許多社會現象的理論模型，占據瞭核心地位。我們詳細介紹瞭正態分布的數學特性，以及如何利用標準正態分布（Z分布）錶進行概率計算和標準化處理。隨後，引入瞭中心極限定理——統計推斷的理論基石，解釋瞭無論原始總體分布如何，大樣本均值的抽樣分布如何趨於正態分布的現象，這為構建置信區間和進行假設檢驗提供瞭理論依據。 此外，本書還介紹瞭t分布、卡方分布和F分布，並明確指齣瞭它們各自在推斷統計不同場景下的應用條件（如樣本量較小、方差未知等情況）。 第四部分：統計推斷的核心：估計與檢驗 本部分是全書的核心內容之一，專注於如何從樣本數據推斷總體特徵。 在參數估計方麵，我們區分瞭點估計和區間估計。對於點估計，我們比較瞭矩估計法（Method of Moments）和極大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理與優劣。對於區間估計，我們詳盡推導瞭基於Z分布和t分布的總體均值和總體比例的置信區間的構建過程，並強調瞭置信水平與區間寬度的關係。 假設檢驗部分，我們係統地闡述瞭邏輯框架：提齣原假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平 ($alpha$)、計算P值、做齣決策。我們涵蓋瞭針對單個總體均值、兩個總體均值差、總體比例的檢驗，以及方差的檢驗。每種檢驗都配有清晰的步驟指南和案例分析，確保讀者能夠準確應用。 第五部分：方差分析與非參數方法 方差分析（ANOVA）是多組均值比較的強大工具。本書從單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理（基於組間與組內變異的比較）入手，詳細講解瞭F檢驗的構造。隨後，擴展至雙因素方差分析（Two-Way ANOVA），討論瞭因子間的交互作用效應。對於多重比較問題（如事後檢驗），我們也介紹瞭Tukey's HSD等常用方法。 為應對不滿足正態性或方差齊性假設的現實數據，本書專門設立瞭非參數統計方法章節。我們介紹瞭符號檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Mann-Whitney U檢驗以及Kruskal-Wallis H檢驗，並清晰界定瞭它們在何種情況下是比參數檢驗更穩健的選擇。 第六部分：迴歸分析與相關性 本部分深入探討瞭變量之間關係的建模與預測，即迴歸分析。 我們從最基礎的簡單綫性迴歸開始，詳細推導瞭最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，學習如何估計迴歸係數，並檢驗係數的顯著性。同時，本章重點講解瞭模型的診斷，包括殘差分析（檢查綫性、獨立性、正態性和等方差性假設）以及決定係數 ($R^2$) 的解釋。 隨後，內容擴展至多元綫性迴歸。我們討論瞭如何納入多個預測變量，如何解釋偏迴歸係數，以及模型擬閤優度的整體評估。處理多重共綫性、虛擬變量的使用以及模型選擇的原則（如逐步迴歸法）也被納入探討範圍。 最後，我們介紹瞭相關性分析，區分瞭Pearson相關係數與Spearman等級相關係數的適用場景，幫助讀者準確衡量變量間的綫性或單調關係強度。 總結與展望 全書的結構設計旨在幫助讀者不僅掌握統計技術的“如何做”，更理解統計模型的“為何用”以及“何時用”。通過大量的理論推導與精心挑選的、非生物領域的實際案例（如經濟學、市場調研、社會學數據），本書緻力於培養讀者批判性的統計思維，使其能夠獨立地分析數據、解釋結果，並基於嚴謹的統計證據做齣決策。本書適閤作為大學本科生、研究生統計學課程的教材，以及需要係統學習和應用統計分析方法的專業人士的參考用書。

CHAPTER 1 統計學的重要性
1.統計學的早期曆史
2.不定性
3.隨機
4.統計學的萌芽
5.近代統計學
6.描述性統計與推論性統計

CHAPTER 2 描述性統計
1.數據的尺度
2.描述性統計量
3.次數錶
4.統計圖
5.應用說明
6.SPSS說明

CHAPTER 3 常態分布
1.研究問題
2.常態分布的特性
3.標準化及其特性
4.應用範例
5.SPSS

CHAPTER 4 二項分布
1.研究問題
2.伯努利分布
3.二項分布
4.期望值及變異數
5.二項分布與常態分布
6.SPSS

CHAPTER 5 中央極限定理
1.研究問題
2.抽樣觀念
3.樣本平均數的抽樣分布
4.中央極限定理
5.樣本比例的抽樣分布
6.中央極限定理的應用
7.SPSS

CHAPTER 6 t分布
1.研究問題
2. t分布
3. SPSS

CHAPTER 7 點估計
1.研究問題
2.樣本統計量的抽樣分布
3.期望函數與不偏性
4.估計式的有效性
5.平均平方誤

CHAPTER 8 信賴區間
1.研究問題
2.信賴區間的計算及意義
3.迴到研究問題
4.信賴區間的寬度之影響因素

CHAPTER 9 假說檢定Ⅰ
1.研究問題
2.假說檢定的概念
3.雙尾假說檢定
4.單尾假說檢定

CHAPTER 10 假說檢定Ⅱ
1.研究問題
2.法庭判案
3.統計檢定結果
4.計算 β、power
5. α、β 與（1－β）的關係
6. n與 β、（1－β）之關係
7.變異係數與 β、（1－β）之關係

CHAPTER 11 單一樣本的統計檢定
1.研究問題
2.單一樣本平均數之Z檢定
3.單一樣本平均數之t檢定
4.單一樣本成功比例之檢定：二項式檢定
5.迴到研究問題
6. SPSS

CHAPTER 12 雙樣本t檢定
1.研究問題
2.成對樣本t檢定
3.兩個母體變異數是否相等之檢定
4.獨立樣本t檢定
5.迴到研究問題
6. SPSS

CHAPTER 13 變異數分析
1.研究問題
2.變異數分析
3. Levene檢定
4.多重比較
5.迴到研究問題
6. SPSS

CHAPTER 14 卡方檢定（2×2列聯錶）
1.研究問題
2.資料排列
3.卡方分布
4.成對的McNemar檢定
5.卡方檢定
6. Fisher's精確檢定
7.關連強度的指標
8.迴到研究問題
9. SPSS

CHAPTER 15 卡方檢定（r × c 列聯錶）
1.研究問題
2.資料排列
3.整體的卡方檢定
4.多重比較
5.卡方趨勢檢定
6.迴到研究問題
7.SPSS

CHAPTER 16 相關
1.研究問題
2.相關
3.迴到研究問題
4. SPSS

CHAPTER 17 簡單綫性迴歸
1.研究問題
2.模式、用途、統計前提假設
3.迴歸係數之計算及詮釋
4.預測
5.變異數分析錶
6.迴歸係數之檢定
7.殘差分析
8.迴到研究問題
9. SPSS

CHAPTER 18 綫性復迴歸
1.研究問題
2.模式及其用途
3.虛擬變數的設定及迴歸係數的詮釋
4.迴歸係數的估計及預測
5.變異數分析錶
6.迴歸係數顯著性檢定
7.終極模式的決定
8.共綫性
9.統計前提假設及殘差分析
10.迴到研究問題
11.SPSS

參考文獻

附錄

索引

 

评分☆☆☆☆☆

**評價五** 當我拿到《生物統計學（含SPSS使用說明）（3版）》這本書時，首先吸引我的是它對SPSS操作的重視程度，這在許多理論性較強的生物統計學教材中是比較少見的。作為一名希望將理論知識轉化為實踐技能的研究者，我非常看重這一點。這本書並沒有簡單地將SPSS作為附錄，而是將它貫穿於整個學習過程中，與理論講解有機地結閤在一起。這一點體現在，每當介紹一個新的統計概念時，作者都會緊接著給齣SPSS實現該方法的詳細步驟，並且會深入分析SPSS輸齣結果的每一個部分。例如，在講解相關分析時，書中不僅解釋瞭Pearson相關係數的含義，還詳細示範瞭如何在SPSS中計算相關矩陣，以及如何解讀相關係數的大小、方嚮和顯著性。這種“理論+工具”的雙管齊下，讓我能夠更好地理解統計方法的內涵，並能靈活地運用SPSS解決實際問題。更讓我印象深刻的是，書中對各種統計檢驗的適用條件和注意事項的講解非常清晰，這避免瞭我們在實際研究中可能遇到的誤用和濫用。例如，在講解t檢驗時，書中詳細說明瞭配對樣本t檢驗和獨立樣本t檢驗的區彆和適用場景，並提供瞭SPSS中相應的操作路徑。此外，這本書的排版設計也非常閤理，章節的劃分清晰，重點突齣，易於查找和閱讀。我尤其喜歡書中穿插的案例分析，這些案例來源於實際的生物學研究，讓我能夠更直觀地感受到統計學在科研中的應用價值。這本書的深度和廣度都達到瞭一個非常高的水平，既有紮實的理論基礎，又有詳實的實踐指導，對於任何希望在生物統計學領域有所建樹的人來說，都是一本不可多得的優秀教材。

评分☆☆☆☆☆

**評價一** 作為一名苦苦掙紮於數據分析的學生，我一直對生物統計學這個領域感到既著迷又畏懼。在翻閱瞭市麵上不少教材後，我終於遇到瞭《生物統計學（含SPSS使用說明）（3版）》。這本書簡直是及時雨！一開始，我被它厚實的篇幅嚇到，但當我真正沉浸其中後，纔發現它內容的詳實程度遠超我的想象。它不僅僅是枯燥的公式和理論堆砌，而是將復雜的概念拆解得極其易於理解。例如，在講解假設檢驗時，作者並沒有直接丟齣P值和顯著性水平，而是通過一係列生動的例子，讓我們理解檢驗的邏輯和實際意義。更讓我驚喜的是，它還專門闢齣瞭SPSS的使用說明章節，這對我這種初學者來說簡直是福音。以往我總是對著SPSS軟件的界麵發懵，不知道如何輸入數據、如何運行分析，更不用說解讀結果瞭。而這本書的SPSS部分，一步步教你如何操作，從基礎的數據錄入、變量定義，到進行t檢驗、方差分析，再到迴歸分析，都配有詳細的截圖和操作指南，就像有一個私人導師手把手教學一樣。我嘗試著跟著書上的步驟操作，發現之前睏擾我的問題迎刃而解。現在，我敢於自己動手進行數據分析瞭，這對我撰寫畢業論文有著至關重要的意義。這本書的編排也非常人性化，章節之間的邏輯清晰，知識點的遞進循序漸進，不會讓人感到突兀。我尤其喜歡它在每個章節末尾設置的習題，這些習題的難度適中，既能鞏固所學知識，又能幫助我發現自己理解上的盲點。總而言之，如果你和我一樣，對生物統計學感到陌生，或者在SPSS操作上遇到瞭瓶頸，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅僅是一本書，更是一位值得信賴的學術夥伴。

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 我是一名在讀的醫學研究碩士，長期以來，生物統計學一直是我學術生涯中的一道坎。雖然我瞭解其重要性，但往往難以找到一本既能深入講解理論，又能提供實際操作指導的書籍。而《生物統計學（含SPSS使用說明）（3版）》則完全打破瞭我的這一睏境。這本書的理論部分，講解得十分透徹，而且視角非常獨特。它沒有流於錶麵，而是深入挖掘瞭統計學背後的邏輯和思想，讓我從根本上理解瞭各種統計方法的由來和適用性。特彆是關於抽樣方法和設計的內容，作者的講解讓我茅塞頓開，明白瞭不同的研究設計如何影響結果的可靠性。更難能可貴的是，這本書並沒有將理論與實踐割裂開來，而是巧妙地將SPSS的應用融入其中。每當講解到一個新的統計概念，緊接著就會齣現詳細的SPSS操作步驟，並且會給齣相應的輸齣結果解讀。這讓我能夠立刻將理論知識轉化為實際操作能力，極大地提升瞭我的學習效率。我記得在學習卡方檢驗的時候，書中不僅解釋瞭它如何用於分析分類變量之間的關聯性，還手把手教我如何在SPSS中進行卡方檢驗，並詳細分析瞭卡方值、P值和自由度等關鍵指標的意義。這種“理論+實踐”的模式，讓我不再是機械地記憶操作，而是真正理解瞭每一步的含義。此外，這本書的語言風格也非常接地氣，作者似乎非常理解初學者的睏惑，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，避免瞭學術術語的過度堆砌。即使是對於那些對統計學一竅不通的研究生來說，也能輕鬆上手。我強烈推薦這本書給所有正在攻讀生物醫學相關專業的研究生，它將是你們科研道路上不可或缺的利器。

评分☆☆☆☆☆

**評價三** 作為一個在生物學領域摸爬滾打多年的科研工作者，我一直認為掌握紮實的統計學知識是進行嚴謹科學研究的基石。然而，傳統的生物統計學書籍往往過於側重理論，或者SPSS的講解過於簡略，導緻我在實際數據分析中常常感到力不從心。《生物統計學（含SPSS使用說明）（3版）》的齣現，無疑是解決瞭我長久以來的難題。這本書的獨特之處在於，它將生物統計學的核心概念與SPSS的實際應用進行瞭深度融閤。作者在講解每個統計方法時，都會首先闡述其背後的統計學原理，然後再詳細演示如何在SPSS中實現。例如，在講解方差分析時，書中不僅解釋瞭單因素方差分析、雙因素方差分析的原理和適用條件，還提供瞭在SPSS中進行這些分析的具體操作流程，包括數據準備、菜單選擇、參數設置，以及對ANOVA錶和事後檢驗結果的解讀。這種“理論先行，實踐跟進”的模式，讓我對統計方法的理解更加深入，也能夠更自信地運用SPSS進行數據分析。我尤其欣賞書中對SPSS輸齣結果的解讀部分，作者能夠清晰地指齣需要關注的關鍵指標，並解釋它們在生物學研究中的實際意義。這極大地減少瞭我在分析數據時可能齣現的誤讀和偏差。這本書的語言風格也十分嚴謹且專業，但同時又不失易懂性，使得即使是具有一定統計學基礎的讀者，也能從中獲益匪淺。它為我提供瞭一個係統而全麵的學習框架，讓我能夠更有效地處理和解讀我的研究數據。對於想要提升自身數據分析能力，並熟練掌握SPSS操作的生物學研究者來說，這本書絕對是值得投資的。

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 我是一名即將畢業的本科生，在完成我的畢業設計過程中，數據分析成為瞭一個巨大的挑戰。由於課程設置原因，我對生物統計學的瞭解非常有限，而SPSS更是從未接觸過。在同學的推薦下，我購買瞭《生物統計學（含SPSS使用說明）（3版）》。坦白說，一開始我抱有很大的懷疑，擔心這麼一本厚重的書我根本看不懂。然而，這本書的編排和內容遠遠超齣瞭我的預期。它就像一個循循善誘的老師，從最基礎的概念講起，比如什麼是變量、什麼是抽樣，然後逐漸深入到更復雜的統計方法。最讓我欣喜的是SPSS的使用說明部分，簡直是為我這樣的“小白”量身定做的！書中提供瞭大量的截圖，清晰地展示瞭每一個操作步驟，從創建數據集、定義變量，到運行各種統計檢驗，都寫得非常詳細。我跟著書本的指導，一步一步地在SPSS中完成瞭我的數據分析。特彆是書中關於圖錶繪製的部分，讓我能夠輕鬆地生成符閤要求的專業圖錶，這對於我的畢業設計報告增色不少。我曾經為瞭如何繪製一個正確的散點圖或者箱綫圖而苦惱不已，而這本書則提供瞭詳細的步驟和技巧。這本書的語言也十分貼近學生，沒有過多的晦澀難懂的術語，即使是初學者也能輕鬆理解。我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是在一位經驗豐富的嚮導的帶領下，一步步剋服瞭數據分析的難關。現在，我對生物統計學和SPSS都有瞭初步的瞭解和掌握，這為我未來的學習和工作打下瞭堅實的基礎。