生物统计学

作者:陆建身 编

页数:0

出版时间:2003-8

价格:18.20元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040121971

用户评价

我是一名对人类疾病的演变和传播规律充满好奇的学习者，因此，对《生物统计学》这本著作的期待是相当高的。疾病的发生、发展和流行，往往受到多种因素的共同影响，要科学地认识和控制这些疾病，离不开统计学方法的支持。我希望这本书能够深入浅出地介绍流行病学研究中的基本统计概念和方法，例如如何计算疾病的发病率和患病率，如何进行疾病的危险因素分析，以及如何应用统计模型来预测疾病的传播趋势。我尤其关注书中关于队列研究和病例对照研究的设计与统计分析方法，这两种研究设计是流行病学研究中最为常见和重要的方法。我希望通过阅读这本书，我能够理解如何科学地选择研究对象，如何收集和处理数据，以及如何运用统计学方法来解释研究结果，从而得出关于疾病病因和预防的可靠结论。此外，我对于一些更高级的统计学概念，如生存分析、时间序列分析在疾病监测和预警中的应用也充满期待，希望本书能够为我提供初步的认识和指导。

我被《生物统计学》这本书所吸引，很大程度上是因为我对生物医学领域的研究充满了浓厚的兴趣。无论是疾病的流行病学调查，还是新药研发中的临床试验，亦或是基因组学研究中的海量数据挖掘，都离不开统计学这门强大的工具。我常常在想，那些能够拯救无数生命的药物，是如何一步步通过严谨的统计学验证才最终走向市场的？那些关于疾病传播的预测模型，又是如何建立起来并指导公共卫生政策的制定的？我希望这本书能够为我揭开这些神秘的面纱。我特别期待书中能够详细介绍流行病学中的常用统计方法，例如定性研究中的卡方检验，定量研究中的t检验和方差分析，以及描述性统计中的各种指标。同时，我也非常关注书中关于临床试验设计的统计学原则，如何合理设置对照组、样本量，如何进行随机化和盲法，以及如何分析和解释临床试验的结果。此外，在基因组学和蛋白质组学日益发展的今天，我希望本书能够触及到一些与高通量数据分析相关的统计学方法，例如降维技术、聚类分析、分类算法等，为我理解和分析生物信息学数据提供基础。

《生物统计学》这本书，从我个人的角度来看，是一本极具潜力的读物，它承诺将严谨的科学方法论与生命科学的无穷魅力融为一体。我一直对人类健康和疾病的预防与干预有着浓厚的兴趣，而生物统计学无疑是实现这一目标的关键学科。我希望这本书能够为我提供坚实的统计学基础，让我能够理解疾病的风险评估、干预措施的有效性评估以及公共卫生政策的科学依据。我期待书中能够详细讲解如何进行横断面研究、队列研究以及病例对照研究的设计和统计分析，这些研究方法在流行病学和临床研究中至关重要。我希望通过学习，我能够理解如何科学地计算和解释疾病的发生率、患病率以及相对危险度等指标，并掌握如何应用统计模型来识别疾病的危险因素和保护因素。此外，我也非常关注书中关于临床试验设计的统计学考量，例如样本量的计算、随机化和盲法的实施，以及结果的科学解读。我希望这本书能够让我对如何科学地评价新药或治疗方法的有效性和安全性有一个全面的认识，为我未来在医疗健康领域的学习和工作打下坚实的基础。

我一直对“大数据”这个词感到既兴奋又有些畏惧，尤其是在生物学领域，海量数据的产生速度之快、规模之大，令人叹为观止。从基因组学、蛋白质组组学到宏基因组学，每一个领域都在以前所未有的速度积累着数据。我深知，如果没有强大的统计学工具来处理和分析这些数据，它们很可能就会沦为一堆毫无意义的数字。因此，一本《生物统计学》的书籍，对我来说，是踏入大数据时代生物学研究领域的必修课。我期待这本书能够介绍一些适用于大数据分析的统计学方法，例如降维技术，如主成分分析（PCA）和因子分析，它们可以帮助我们从高维数据中提取关键信息。同时，我也希望书中能够涉及一些机器学习算法在生物学数据挖掘中的应用，比如聚类分析，用于发现具有相似特征的生物样本或基因；以及分类算法，用于预测生物样本的类别或疾病的风险。我特别希望书中能够提供一些实际的案例，展示如何运用这些统计学和机器学习方法来分析基因组、蛋白质组等数据，并从中发现潜在的生物标志物或治疗靶点。

我迫不及待地翻开了《生物统计学》的扉页，书脊上烫金的“生物统计学”几个大字，庄重而有力，仿佛在宣告着它在科学领域的重要地位。作为一名长期在实验室里与试管、显微镜打交道的生物学爱好者，我深知数据的重要性，但往往在面对海量实验结果时，会感到无从下手，迷失在数字的海洋中。我常常在思考，那些发表在顶级期刊上的研究论文，是如何通过严谨的数据分析得出令人信服的结论的？答案似乎就隐藏在这门“生物统计学”之中。这本书能否为我揭示数据分析背后的逻辑和方法，让我在解读科研文献时更加游刃有余，甚至能够独立设计和执行更加科学严谨的实验，这是我最大的期待。我尤其关注书中对统计软件的应用介绍，例如R语言或者SPSS，这些工具在现代生物统计学研究中扮演着至关重要的角色。如果本书能够提供清晰的软件操作指南和实用的案例分析，那么它将极大地提升我的实践能力，让我能够真正地将理论知识转化为解决实际问题的能力。我希望书中能够详细阐述如何运用这些工具进行数据可视化，如何构建和解释回归模型，如何进行假设检验以判断实验结果的显著性。同时，我也希望书中能够提及一些在生物学研究中常见的陷阱和误区，例如过度拟合、p值操纵等，帮助我规避这些潜在的问题，确保我的研究结论的可靠性和科学性。

《生物统计学》这本书的名字本身就具有一种科学的吸引力，它暗示着一种将严谨的数学工具应用于复杂多变的生命现象的学科。我之所以对这本书产生浓厚的兴趣，源于我一直以来对生态学研究的关注。在研究生物多样性、种群动态、群落结构以及生态系统功能时，我们常常会遇到海量的数据，这些数据可能来自于野外调查、遥感影像、环境监测等等。如何从这些数据中提取有意义的信息，如何评估不同生态因素对生物群落的影响，如何建立预测模型来模拟生态系统的变化，这些都离不开生物统计学的支持。我希望这本书能够为我提供处理生态学数据的实用方法，例如如何使用统计学方法来分析物种丰富度、多样性指数，如何进行空间统计学分析来研究生物的分布模式，以及如何利用时间序列分析来预测种群数量的波动。我尤其关注书中关于模型选择和模型评估的内容，因为在生态学研究中，我们常常需要构建复杂的模型来描述生态过程，而准确的模型选择和评估是得出可靠结论的关键。我希望这本书能够教会我如何科学地选择和构建生态学模型，并对模型的可靠性进行评估。

这部《生物统计学》的书籍，从封面设计上看就透露着一种严谨而又充满探索精神的气息，深邃的蓝色调搭配简洁的文字，仿佛预示着书中内容将带领我们深入数据的海洋，解锁生命奥秘。拿到这本书的时候，我第一时间就被它厚重的质感所吸引，这不仅仅是一本书，更像是一把开启生物学研究新篇章的钥匙。我一直对那些能够将抽象理论与实际应用巧妙结合的学科充满敬意，而生物统计学无疑就是其中的佼佼者。它像是连接着生物学观察和科学结论之间的桥梁，没有它，我们那些关于基因、疾病、生态等等的种种猜想，都可能停留在臆想阶段，无法得到量化、客观的验证。想象一下，如果没有统计学的方法，我们如何才能确定某种新药是否真的有效？我们如何才能评估某个环境因素对物种数量的影响？我们又如何才能从海量基因数据中找到与特定疾病相关的关键变异？这些都需要强大的统计学工具来支撑。我期待这本书能够深入浅出地解释这些复杂的概念，为我这样背景并非统计学专业但对生物学充满好奇的读者提供清晰的指导。特别是那些关于假设检验、回归分析、方差分析等核心内容，我希望能通过这本书的学习，真正理解它们的原理，掌握它们的应用，甚至能够独立运用这些方法去分析我自己在实验或文献中遇到的数据。这本书是否能够让我克服对数学公式的天然畏惧，而是将它们看作是理解生物世界规律的强大语言，这对我来说至关重要。我希望这本书的例子都能足够贴近生物学的实际研究，让我能够立刻感受到统计学在解决生物学问题时的巨大力量。

我之所以会对《生物统计学》这本书充满期待，很大程度上是因为我一直以来都对动物行为和种群数量的动态变化着迷。在研究野生动物的行为模式、栖息地选择、繁殖成功率以及种群数量的波动时，我们常常需要收集大量的观测数据，这些数据往往是离散的、非正态的，并且可能受到各种环境因素的影响。我希望这本书能够为我提供处理这些复杂生物学数据的统计学工具。例如，我希望书中能够讲解如何使用非参数统计方法来分析等级数据或秩数据，如何进行方差分析来比较不同条件下动物的行为指标，以及如何利用回归模型来分析影响动物种群数量的关键因素。我特别关注书中关于广义线性模型（GLM）的介绍，因为它们能够灵活地处理不同分布类型的响应变量，这在生态学和行为学研究中非常有用。我希望通过学习这些方法，我能够更科学地设计我的田野调查，更准确地分析我的观测数据，并最终更深入地理解动物的行为和种群动态背后的规律。

我对《生物统计学》这本书的期待，更多地源于我近期在进行一项关于植物生长与环境因素关系的课题研究。在实验过程中，我收集了大量的温度、湿度、光照强度以及植物生长高度、叶片数量等数据，但如何有效地从这些纷繁复杂的数据中提取有意义的信息，却成了一个巨大的挑战。我尝试使用一些基础的统计方法，但总感觉力不从心，很多结论的得出缺乏足够的说服力。因此，我希望这本书能够成为我解决这一困境的“救星”。我期待书中能够深入讲解如何进行变量之间的相关性分析，如何识别影响植物生长的关键环境因素，以及如何利用回归模型来预测植物的生长趋势。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何科学地设计实验，如何选择合适的统计方法来分析不同类型的数据，以及如何对分析结果进行准确的解读和报告。例如，在我的课题中，如何判断温度对植物生长的高度影响是显著的，还是仅仅是偶然的波动？如何区分不同环境因素的独立贡献？这些都需要统计学方法的指导。我希望本书的例子能够更加贴近园艺学、农学等领域的研究，让我能够将学到的知识直接应用于我的研究中，从而提升研究的科学性和创新性。

我最近开始接触一些分子生物学实验，特别是基因表达谱的分析，让我深感统计学的重要性。当面对成千上万个基因的表达数据时，我常常会感到无所适从，不知道如何从中找到真正有意义的信号。我听说生物统计学在这方面有很重要的应用，所以一本关于《生物统计学》的书籍，对我来说就像是茫茫大海中的灯塔。我希望这本书能够详细讲解如何对基因表达数据进行预处理，例如背景校正、归一化等，以及如何进行差异表达分析，找出在不同处理组之间表达水平显著不同的基因。此外，我对于功能富集分析和通路分析等概念也感到非常好奇，希望书中能够深入浅出地解释这些方法，帮助我理解这些差异表达基因在生物学功能上的意义。我期待书中能够提供一些具体的案例，展示如何利用统计学工具来分析基因芯片或RNA-seq数据，并最终解读出具有生物学价值的结论。掌握这些统计学知识，无疑将极大地提升我进行分子生物学研究的能力，让我能够更加自信地解读实验结果，并提出新的科学假说。