生物統計學（含SPSS使用說明）（3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 生物統計學
• SPSS
• 統計分析
• 醫學統計
• 數據分析
• 統計學教材
• SPSS軟件
• 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，這是一本名為《生物統計學（含SPSS使用說明）（3版）》的圖書的簡介，內容會詳盡地描述其包含的知識體係，但不涉及具體的該書內容： --- 《應用生物統計學原理與實踐：從基礎理論到高級模型解析》 圖書簡介 本書旨在為生命科學、醫學、公共衛生、農學、藥學及相關領域的研究人員、教師和高年級本科生及研究生提供一套係統、深入且高度實用的生物統計學知識框架。在全球科研範式日益強調數據驅動和嚴謹量化分析的今天，掌握紮實的統計學工具已成為現代生命科學研究不可或缺的核心素養。本書聚焦於如何將抽象的統計學原理有效地轉化為解決實際生物學問題的能力，強調概念的清晰闡釋、模型的選擇邏輯以及結果的準確解讀。 第一部分：統計學基礎與研究設計精要 本捲奠定瞭整個生物統計學學習的基石，確保讀者能夠建立穩固的理論認知。 1. 生物統計學的角色與範疇： 深入探討生物統計學在現代生命科學研究流程中的地位，從研究假設的建立到實驗設計、數據收集、分析和結論推廣的全過程。重點區分描述性統計與推斷性統計的邊界與應用場景。 2. 數據的類型與測量尺度： 詳細剖析不同類型的生物學數據（定性、定量、有序、名義等）及其對應的計量尺度（如比率、區間、定類），這是後續選擇閤適統計方法的先決條件。討論數據質量控製和預處理的基本規範。 3. 概率論與統計分布基礎： 復習在生物學背景下至關重要的概率論概念，包括條件概率、獨立性等。係統介紹幾種核心的概率分布，如二項分布、泊鬆分布在疾病發生率或事件計數分析中的應用，並對正態分布（高斯分布）的特性及其在連續變量分析中的核心地位進行詳盡講解。 4. 抽樣技術與抽樣分布： 詳述隨機抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群抽樣）在保證研究外部效度上的重要性。核心在於推導和理解中心極限定理，該定理是統計推斷能夠成立的理論支柱，並解釋樣本均值和樣本比例的抽樣分布特性。 5. 統計推斷的兩大支柱： 深入講解點估計與區間估計（置信區間）的構建邏輯與生物學解釋。重點強調置信區間比單一的P值更能全麵反映估計的不確定性。 第二部分：假設檢驗的係統化流程與單因素分析 本部分是統計推斷的核心，側重於如何運用數據證據來支持或反駁預設的科學假設。 1. 假設檢驗的嚴謹框架： 詳細界定零假設 ($H_0$) 與備擇假設 ($H_a$) 的建立原則，並闡釋第一類錯誤 ($alpha$) 和第二類錯誤 ($eta$) 的含義及其權衡關係。深入剖析統計功效（Power）的概念及其在實驗樣本量規劃中的關鍵作用。 2. 非參數檢驗的必要性與應用： 當數據不滿足正態性或樣本量過小，無法使用參數檢驗時，介紹非參數方法的適用場景。內容涵蓋秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）以及符號檢驗等。 3. 單樣本與雙樣本均值比較： 針對單個樣本均值與已知總體均值的比較，以及兩個獨立樣本或配對樣本（如前後測設計）的均值差異檢驗進行詳盡的步驟解析，包括Z檢驗和t檢驗（獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）的適用條件和計算邏輯。 4. 方差分析（ANOVA）： 將比較擴展到三個或更多組均值的情況。係統講解單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括平方和的分解、F統計量的計算與解釋。重點闡述在主效應顯著後，進行事後多重比較（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD、Bonferroni校正）的必要性與方法選擇。 第三部分：關聯性分析與迴歸建模 本部分轉嚮探索變量之間的關係，這是構建預測模型和理解機製的基礎。 1. 分類變量關聯分析： 專注於兩個或多個分類變量之間是否存在關聯。詳述卡方 ($chi^2$) 檢驗在列聯錶分析中的應用，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗。討論小樣本量下的精確檢驗（如Fisher精確檢驗）。 2. 相關性分析： 介紹衡量綫性關係強度的相關係數，包括Pearson積差相關係數（適用於正態分布數據）和Spearman秩相關係數（適用於非綫性或非參數數據）。強調相關性不等於因果關係這一重要統計學原則。 3. 簡單綫性迴歸模型： 深入剖析一元綫性迴歸的數學模型 ($hat{Y} = b_0 + b_1 X$)，解釋截距項和迴歸係數的生物學意義。講解最小二乘法的原理，並介紹如何評估模型的擬閤優度 ($R^2$) 和迴歸係數的顯著性檢驗。 4. 多元綫性迴歸的擴展： 將模型擴展到多個自變量（預測因子）的情況。重點講解如何處理共綫性問題、如何進行變量選擇（如逐步迴歸法、前嚮選擇法），以及如何解釋在控製其他變量影響下，特定自變量對因變量的獨立效應。探討迴歸模型的假設檢驗及其診斷（如殘差分析）。 第四部分：生存分析與高級主題簡介 本部分引入瞭生物醫學研究中特有的分析方法，並對更復雜的模型進行瞭概述。 1. 生存分析基礎： 針對事件發生時間（如死亡、復發、治愈時間）的數據進行專門分析。詳細介紹生存函數、風險函數 (Hazard Function) 的概念。重點闡述Kaplan-Meier法用於估計生存麯綫，以及Log-Rank檢驗用於比較多組生存麯綫的差異。 2. Cox比例風險模型 (Cox Proportional Hazards Model)： 這是生存分析中最常用的迴歸模型。係統講解如何構建該模型，解釋迴歸係數（Hazard Ratios, HR）的臨床和生物學意義。討論模型假設的檢驗與模型診斷。 3. 醫學研究中的特殊統計考量： 簡要介紹流行病學中常用的指標（如相對危險度RR、優勢比OR及其置信區間）的計算與統計推斷。討論率和比例的比較方法。 4. 邏輯迴歸（Logistic Regression）概述： 針對二分類結局（如患病/未患病）的預測建模，介紹邏輯迴歸的基本原理，特彆是Logit變換及其對優勢比 (OR) 的直接解釋。 本書的編寫風格強調邏輯的連貫性與應用的貼近性。每一章節都配有豐富的、源自真實生物醫學研究的案例示例，旨在幫助讀者從“知道公式”升級到“知道何時、為何以及如何應用正確的統計工具”，並最終能夠批判性地評估和解釋學術文獻中的統計結果。通過係統學習本書內容，讀者將具備獨立設計符閤統計學規範的實驗、處理復雜生物學數據集並得齣有效結論的能力。

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

 

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**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。

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。