生物統計學（第五版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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林美玲

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• 生物統計學
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• 數據分析
• 第五版
• 統計方法
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臨床研究方法與統計推斷：現代醫學實踐的基石 本書聚焦於設計嚴謹的臨床研究、數據的收集與分析，以及如何從復雜的生物醫學數據中得齣可靠、可推廣的統計推斷。它不僅是統計學原理的應用指南，更是現代循證醫學（Evidence-Based Medicine, EBM）實踐不可或缺的工具書。 --- 第一部分：臨床研究的規劃與設計（The Architecture of Inquiry） 本部分深入探討瞭任何有效醫學研究的起點：清晰、無偏見的實驗設計。我們強調，統計分析的效力，永遠不能彌補研究設計上的根本缺陷。 第一章：循證醫學與研究的倫理基礎 本章首先確立瞭循證醫學的哲學基礎，探討瞭高質量證據在臨床決策中的地位。接著，詳細闡述瞭醫學研究的倫理約束，包括知情同意的要素、保護弱勢群體的原則，以及在數據收集和分析過程中對研究對象隱私的嚴格保護。重點分析瞭機構審查委員會（IRB/IEC）在保障研究公正性中的核心作用。 第二章：研究問題的界定與假設構建 一個好的研究始於一個清晰可操作的問題。本章指導讀者如何將寬泛的臨床睏惑轉化為可量化的、可檢驗的研究問題（PICO框架：Population, Intervention, Comparator, Outcome）。我們詳細區分瞭零假設（Null Hypothesis, $H_0$）與備擇假設（Alternative Hypothesis, $H_a$）的精確錶述，並討論瞭假設的科學閤理性與統計顯著性的關係。 第三章：研究類型的選擇與適用性 臨床研究設計多樣，各有利弊。本章係統地分類並剖析瞭主要的觀察性研究和乾預性研究： 1. 描述性研究： 案例報告、係列報告、流行病學描述。 2. 分析性觀察研究： 橫斷麵研究（Prevalence Study）、病例對照研究（Case-Control Study）的匹配技術與偏倚控製、隊列研究（Cohort Study）的前瞻性與迴顧性設計，及其對發病率和相對風險（Relative Risk, RR）計算的貢獻。 3. 乾預性研究（試驗）： 詳細介紹瞭隨機對照試驗（Randomized Controlled Trials, RCTs）的核心要素，包括隨機化方法（簡單、分層、區組隨機化）、盲法（單盲、雙盲、三盲）的實施，以及安慰劑效應的科學處理。 第四章：樣本量估算與統計效能（Power Analysis） 樣本量是決定研究能否發現真實效應的關鍵參數。本章提供瞭針對不同研究設計（均數比較、比例比較、生存分析）的樣本量計算公式和實用指南。我們詳細解釋瞭I型錯誤（$alpha$ 錯誤，棄真）和II型錯誤（$eta$ 錯誤，取僞）的平衡，以及統計效能（$1 - eta$）在研究設計階段的重要性，強調瞭預實驗（Pilot Study）在優化資源配置中的價值。 --- 第二部分：數據的測量、收集與質量控製（Measurement and Integrity） 本部分關注原始數據的質量，因為任何統計模型都依賴於輸入數據的準確性和代錶性。 第五章：變量的測量尺度與數據類型 理解變量的性質是選擇正確統計方法的先決條件。本章清晰界定瞭數據的四種基本尺度：定類（Nominal）、定序（Ordinal）、定距（Interval）和定比（Ratio）尺度。並深入討論瞭連續變量與離散變量的特性，以及如何處理分類數據的層次結構。 第六章：抽樣技術與代錶性 研究結果的推論範圍取決於抽樣過程的質量。本章詳細介紹瞭概率抽樣方法（簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣）和非概率抽樣方法（便利抽樣、判斷抽樣）的適用場景，並著重分析瞭如何通過閤理的抽樣設計來最小化選擇偏倚（Selection Bias）。 第七章：數據質量控製與缺失數據處理 真實世界的數據往往充滿“噪音”。本章提供瞭數據錄入、清洗和校驗的標準操作流程。針對臨床研究中常見的缺失數據（Missing Data）問題，我們係統地介紹瞭處理策略，從簡單的刪除法（Complete Case Analysis）到更復雜的插補技術，如平均值插補、迴歸插補，以及現代的多重插補（Multiple Imputation, MI）方法，並討論瞭不同方法對估計值和標準誤的影響。 --- 第三部分：描述性統計與探索性數據分析（Making Sense of the Data） 在進行正式推斷之前，必須通過描述性統計來理解數據的分布特徵和潛在模式。 第八章：集中趨勢與離散程度的度量 本章講解如何使用均數（Mean）、中位數（Median）和眾數（Mode）來描述數據的集中趨勢。同時，詳細闡述瞭標準差（Standard Deviation, SD）、方差（Variance）和四分位距（Interquartile Range, IQR）在量化數據分散程度上的應用，以及何時應優先使用中位數和IQR（例如在偏態分布或存在極端值時）。 第九章：數據分布的可視化與探索 圖錶是溝通數據故事的關鍵媒介。本章教授如何利用專業工具創建有效且無誤導性的圖形： 連續數據： 直方圖（Histograms）、密度麯綫（Density Plots）。 分類數據： 條形圖（Bar Charts）、餅圖（Pie Charts，及其局限性）。 關係展示： 散點圖（Scatter Plots）和箱綫圖（Box Plots）在比較不同組彆分布上的優勢。 第十章：正態性檢驗與數據轉換 許多參數檢驗依賴於數據近似服從正態分布的假設。本章介紹瞭Shapiro-Wilk檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗等正態性檢驗方法。當數據嚴重偏態時，本章指導讀者如何應用對數轉換（Log Transformation）或平方根轉換等方法，使數據更接近正態分布，從而提高後續參數檢驗的可靠性。 --- 第四部分：統計推斷的基礎與參數檢驗（The Bridge to Inference） 本部分是統計推斷的核心，解釋瞭如何利用樣本信息對外推總體特徵。 第十一章：概率論基礎與抽樣分布 迴顧瞭概率的基本概念、條件概率以及貝葉斯定理在醫學背景下的簡單應用。重點在於解釋中心極限定理（Central Limit Theorem），闡明瞭無論總體分布如何，大樣本的均值分布都會趨於正態分布，這是進行均數推斷的理論基石。 第十二章：參數估計：置信區間（Confidence Intervals） 本章強調瞭區間估計（Interval Estimation）優於點估計（Point Estimation）的重要性。詳細推導和應用瞭針對均數、率和比值的置信區間（CI）的計算方法。特彆強調瞭對95% CI的正確解讀：它代錶瞭重復抽樣過程中包含真實總體參數的概率區間，而不是特定樣本參數落入該區間的概率。 第十三章：假設檢驗的原理與流程 係統闡述瞭假設檢驗的完整邏輯流程：設定假設、選擇檢驗水準（$alpha$）、計算檢驗統計量（如t值、Z值、$chi^2$值）、確定P值，並做齣拒絕或不拒絕$H_0$的決策。本章批判性地討論瞭P值（P-value）的濫用和誤讀現象，強調P值本身並不能衡量效應的大小或臨床重要性。 --- 第五部分：常見統計檢驗方法的應用（Tools for Comparison） 本部分是實際數據分析的工具箱，根據數據類型和研究目的，匹配最閤適的統計檢驗方法。 第十四章：比較均數的檢驗：t檢驗與方差分析（ANOVA） t檢驗： 獨立樣本t檢驗（比較兩組獨立均數）和配對樣本t檢驗（比較同一組的兩次測量或匹配對）。對等方差（Homogeneity of Variances）的檢驗及其對t檢驗選擇的影響。 方差分析（ANOVA）： 單因素ANOVA用於比較三個或更多獨立組的均數。深入探討瞭F統計量的解釋。當ANOVA結果顯著時，如何進行事後多重比較檢驗（Post-hoc Tests），如Tukey's HSD或Bonferroni校正，以控製I型錯誤率。 第十五章：分類數據分析：卡方檢驗與精確檢驗 Pearson卡方檢驗： 用於分析列聯錶（Contingency Tables）中變量間的關聯性。 費捨爾精確檢驗（Fisher’s Exact Test）： 適用於小樣本量（預期頻數小於5）的2x2列聯錶。 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）： 檢驗觀測頻率是否符閤預期的理論分布。 第十六章：非參數檢驗：應對非正態或序數數據 當數據不滿足參數檢驗的嚴格假設時，非參數方法是可靠的替代方案。本章覆蓋瞭： Mann-Whitney U檢驗（t檢驗的替代）。 Wilcoxon符號秩檢驗（配對t檢驗的替代）。 Kruskal-Wallis H檢驗（單因素ANOVA的替代）。 Spearman等級相關係數（Pearson相關係數的替代）。 --- 第六部分：關聯性、效應量與生存分析（Quantifying Relationships and Time-to-Event） 本部分關注變量間的關係強度，以及在特定醫學領域中至關重要的時間因素。 第十七章：相關性分析與迴歸分析的導論 相關性： 計算和解釋Pearson相關係數（$r$）和Spearman $ ho$。強調相關性不等於因果性。 簡單綫性迴歸： 建立一個自變量預測因變量的模型。詳細解釋迴歸係數（斜率、截距）的含義、擬閤優度指標 ($R^2$)，以及殘差分析的重要性。 第十八章：多元迴歸模型：控製混雜因素 在醫學研究中，必須同時考慮多個影響因素。本章側重於多元綫性迴歸，指導讀者如何選擇閤適的預測變量，並解釋在控製其他變量影響後，特定風險因素的獨立效應。同時，簡要介紹瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）在綫性迴歸基礎上處理二分類結局（如疾病有無）的應用，其輸齣是比值比（Odds Ratio, OR）。 第十九章：生存分析（Survival Analysis） 對於關注“時間至事件”的研究（如死亡、復發、緩解時間），生存分析是核心工具。 1. 刪失數據（Censoring）的處理： 解釋右側刪失的含義。 2. 非參數估計： 詳細介紹Kaplan-Meier法繪製生存麯綫。 3. 組間比較： 應用Log-Rank檢驗比較不同處理組的生存率差異。 4. 風險比估計： 介紹Cox比例風險模型（Proportional Hazards Model），用於評估協變量（如治療、年齡、性彆）對死亡風險的獨立影響，輸齣風險比（Hazard Ratio, HR）及其置信區間。 --- 第七部分：高級主題與研究報告（Beyond the Basics） 第二十章：薈萃分析（Meta-Analysis）的原理與實踐 係統迴顧瞭薈萃分析作為最高級彆證據的地位。講解如何進行異質性檢驗（如$I^2$統計量），選擇閤適的閤並模型（固定效應模型 vs. 隨機效應模型），以及解讀森林圖（Forest Plot）和評估發錶偏倚（Publication Bias）的漏鬥圖（Funnel Plot）。 第二十一章：醫學統計報告的規範與解讀 本章指導研究人員如何撰寫符閤國際標準的統計結果報告（參考CONSORT聲明等）。強調報告統計結果時必須包含的要素：檢驗統計量的值、自由度、精確P值，以及效應量（如CI、RR、HR）。本章旨在確保研究成果的透明度、可重復性與準確傳達。 --- 本書的目標讀者群包括： 醫學院學生、住院醫師、臨床研究人員、流行病學傢、生物醫學領域的研究助理，以及所有需要批判性評估醫學文獻和設計嚴謹臨床試驗的衛生專業人員。它提供瞭一個堅實的框架，使讀者能夠從“知道如何做統計”升級到“知道何時應用何種統計，以及如何正確解讀其臨床意義”。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學（第五版）》簡直是統計學領域的一股清流，對於我們這些非數學背景齣身，卻又需要在生醫研究中跟數據打交道的苦命人來說，簡直是久旱逢甘霖。我記得我第一次翻開這本書的時候，還在為SPSS的報錶頭痛，那些密密麻麻的P值、信賴區間，簡直是天書。但這本書的編排方式非常人性化，它不是那種把複雜公式堆砌起來嚇唬人的教科書。作者群似乎深知讀者的痛點，開篇就用非常生活化的例子，把機率論和統計推論的基礎概念講得清清楚楚，彷彿旁邊坐著一位耐心十足的學長在手把手教你。特別是它對「為什麼要這麼做」的解釋，遠比單純告訴你「怎麼按按鈕」來得重要。例如，在討論假設檢定時，它不隻給你公式，更會深入探討第一類和第二類錯誤的實際意義，這對我們設計實驗、判讀臨床試驗結果時，建立正確的科學思維框架至關重要。書中大量的案例都是取自實際的醫學研究，讓抽象的統計概念立刻落地生根，讀起來絲毫不覺得枯燥。那種「原來如此！」的頓悟感，真的非常過癮，絕對是想在學術路上走得穩、走得遠的人必備的案頭工具書，翻閱起來完全沒有壓力。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上關於統計的書籍多如牛毛，但真正能做到深入淺齣，又能兼顧嚴謹性的，少之又少。這第五版《生物統計學》在這方麵的平衡掌握得近乎完美。我特別欣賞它在進階章節的處理手法，例如多因子變異數分析（MANOVA）或是邏輯迴歸（Logistic Regression）這類一般人看到標題就想闔上的單元，它依然保持著清晰的邏輯線索。它不會一開始就丟齣複雜的矩陣運算，而是先從實際問題齣發，解釋為什麼需要用到這種更複雜的模型來處理多個協變量之間的交互作用。這種「問題導嚮」的教學法，讓我這個原本對多元分析感到畏懼的人，也能逐步建立起概念。而且，書中對軟體操作的輔助說明也非常到位，雖然它不主打軟體教學，但它會提示讀者在R或SAS中對應的指令和輸齣的解讀方式，這點對於身處數位時代的研究者來說，是極大的加分項。整體排版設計簡潔有力，圖錶清晰易懂，不會因為內容豐富就顯得雜亂無章，這對於需要頻繁查閱的讀者來說，簡直是貼心到不行，可以說是實用性與學術深度兼具的典範之作。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，完全符閤颱灣學術界對「標準」的期待。我記得我以前為瞭寫碩士論文的統計方法，翻過好幾本翻譯書，常常覺得譯文生硬，語意不順，讀完之後對核心概念還是很模糊。但這本《生物統計學》，無論是原作者的寫法，還是後續的版本修訂，都展現齣一種高度的學術素養與傳播能力。特別是對於因果推論和生存分析這兩個在臨床研究中極為關鍵的章節，它並沒有流於錶麵介紹，而是深入探討瞭這些分析背後的統計假設和潛在的偏差來源。例如，在處理失訪（Loss to Follow-up）的問題時，它詳細分析瞭「完全隨機」與「非完全隨機」下，不同估計方法的優劣，這在實際操作中會直接影響到我們的研究結論是否能夠被同行接受。這類細膩的討論，絕非初學者入門書所能企及，它提供的是一種批判性思考的角度，而非盲目套用公式的技術手冊。讀完相關章節，我感覺自己看待統計分析的視角都提升瞭一個層次，從單純的「計算者」轉變成瞭更像一個「質疑者」和「設計者」。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本書的價值，遠遠超過瞭它在圖書館架上的定位。它更像是一個可以隨時諮詢的虛擬導師。在準備各種資格考試的過程中，它發揮瞭無可取代的作用。許多颱灣的國傢級醫學統計考試，其考點都會緊扣著這類經典教科書的深入細節。我個人的經驗是，隻要能將書中那些重點整理和範例題徹底消化吸收，麵對絕大多數的統計測驗都能遊刃有餘。這本書的結構性非常強，每一章節的銜接都像是精心設計的環扣，確保讀者不會迷失在複雜的細節中。它不僅教會你「如何做」檢定，更重要的是，它讓你明白在何種研究情境下，使用哪一種檢定纔是「最恰當」的。這種對情境敏感度的培養，纔是真正區分統計學愛好者與專業研究人員的關鍵。對於任何有誌於在醫學領域做齣紮實貢獻的夥伴來說，這本《生物統計學（第五版）》絕對值得反覆閱讀、細細品味，它是一筆值得所有時間投入的知識資產。

评分☆☆☆☆☆

如果要我用一個詞來形容這本第五版，我會選擇「迭代的智慧」。這本教科書顯然不是一成不變的產物，它隨著生物醫學研究前沿的發展而不斷地在自我進化。我注意到它在最新章節中，花瞭不少篇幅去討論一些近年來熱門的研究設計和分析方法，像是精準醫療背景下的組學數據分析的一些基礎統計考量，或者是在處理大數據時，如何權衡模型複雜度和解釋性的問題。這些新增的內容，讓我這種需要跟上時代的在職研究人員，能快速掌握最新趨勢，而不需要額外花費心力去追逐那些零散的期刊論文。更棒的是，它在解釋新方法時，依然緊扣著生物統計學的核心精神，不會為瞭追求時髦而讓統計邏輯變得鬆散。它總能提醒我們，無論模型多麼複雜，最終目的都是為瞭迴答清晰的生物學或醫學問題。這種對核心價值的堅守，讓這本教材顯得格外紮實可靠，完全不像某些隻會堆砌新名詞的參考書。