生物统计学基础

出版者:科学

作者:罗斯纳

页数:782

译者:孙尚拱

出版时间:2004-4-1

价格:65.00元

装帧:平装 配光盘

isbn号码:9787030103949

具体描述

本书是国外优秀教材Fundamentals of Biostatistics （第五版）的中译本，由哈佛大学具有丰富教学经验的一流教授编写。

本书是介绍生物统计学重要知识和基本应用的导论性教材。书中运用丰富的医学和生物学实例及流程图，生动形象地阐明了生物统计学的概念内涵和方法公式。为了便于读者自学，本书尽量贯穿初等数学讨论，而不过多涉及高等数学证明，并且每章末附摘要、练习题和参考文献，书末有习题解答、索引及数据光盘。

本书适用于高等院校生物学和医学相关专业师生。

用户评价

我是一个常年与临床数据打交道的科研人员，过去很多时候，我们都是“拿来主义”，别人跑出来的结果，我们照单全收，对背后的统计模型和适用条件知之甚少。这本关于数据分析的著作，恰好填补了我的知识盲区。它不是那种只停留在软件操作层面的说明书，而是深入探讨了**统计推断的哲学基础**。书中对**回归分析**的论述，尤其让我受益匪浅，它不仅仅是教我们如何拟合一条直线，更重要的是，它花了大量的篇幅去讨论了**模型假设**的检验，比如残差的正态性、同方差性等等。我发现，很多时候实验结果的不可靠，恰恰是因为没有严格遵守这些前提条件。作者在讲解**方差分析（ANOVA）**时，引入了多重比较校正的概念，这在实际的组间比较中至关重要，避免了我们轻易得出错误的结论。这本书的深度刚好卡在一个黄金点上：既能满足对理论有深入了解的需求，又不会因为过度追求数学严谨性而让实践者望而却步。我喜欢它那种“知其然，更要知其所以然”的学术态度，读完后，我对未来设计实验时，如何选择最合适的统计检验方法，心里就有了一本清晰的指南。

说实话，市面上关于统计学的书籍汗牛充栋，但大多要么过于数学化，充斥着希腊字母和复杂积分，让人读完一章就想放弃；要么就是过于口水化，只教你点皮毛的软件操作，让你成了“点鼠标的机器”。这本读物，在我看来，成功地找到了一个完美的平衡点。它的叙事节奏非常舒缓，就像一位耐心的导师在为你沏茶、慢慢讲解。我尤其欣赏它在讲解**抽样方法**时的细致入微。从简单的简单随机抽样，到更复杂的整群抽样和分层抽样，每一种方法背后的优劣势、适用场景都被剖析得极其透彻。这对我理解科研文献中的“方法论”部分大有裨益。当我看到一篇论文声称其结果具有高度外部效度时，我能立刻联想到其抽样设计是否合理。书中对**置信区间**的阐释，也一改我过去将之误解为“真实参数落在该区间内的概率”的错误认知，而是清晰地定义了其为“重复抽样中，包含真实参数的区间所占的比例”，这种概念上的精准校正是极其宝贵的。这是一本需要细细品味的“慢书”，急躁地翻阅只会错过其精髓。

我一直对**生存分析**这个领域感到非常神秘，总觉得Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型是只有统计学专家才能掌握的“黑魔法”。然而，阅读这本书中关于这方面的章节时，我发现其讲解逻辑层层递进，非常具有说服力。作者首先引入了**删失数据（Censoring）**的概念，这是理解生存分析的基石，他用非常形象的例子说明了为什么不能简单地剔除这些数据。随后，他循序渐进地解释了如何构建生存函数，以及如何用对数秩检验来比较不同组的生存曲线差异。更重要的是，在介绍Cox回归模型时，作者没有回避其背后的数学原理，但同时又聚焦于模型系数（Hazard Ratio, HR）的**临床或实际意义**。他反复强调HR的解释，让我明白HR大于1意味着暴露组的风险更高，这种对结果解释的重视，远比单纯学会运行模型更为重要。这本书让我感觉到，即便是看似高深的统计分支，只要有好的引导，普通学习者也能窥见其堂奥，并且能将其应用于解决真实世界的问题。

这本书简直是统计学入门的灯塔，尤其是对于那些像我一样，在接触到“概率论”和“数理统计”这些名词时就感到头皮发麻的人来说。作者的叙述方式非常平易近人，完全没有传统教材那种高高在上的说教感。他似乎深谙读者的困境，总能在关键的概念转折点上，用日常生活中的例子来打比方，比如他用抛硬币的频率来解释大数定律，而不是直接抛出复杂的数学公式。我印象最深的是关于**假设检验**那一章，以前总觉得“零假设”和“备择假设”是玄学，读完之后，我才明白那其实是一种严谨的、有逻辑的决策过程，它不是在证明什么，而是在评估证据的强度。书里对**P值**的解释尤为到位，没有被滥用为“显著性”的代名词，而是强调了它在特定实验设计下的实际意义。排版清晰，图表制作精良，那些流程图简直是救命稻草，把复杂的分析步骤一步步拆解开来，让我这个理工科背景薄弱的读者也能信心满满地跟上节奏。如果有人问我，想了解数据背后的故事，应该从哪本书开始，我一定会毫不犹豫地推荐它。它让我对“用数据说话”这件事，从敬畏变成了充满好奇和探索的欲望。

这本书对于提升我们团队的**数据素养**起到了立竿见影的作用。我们团队里有很多非统计背景的成员，过去在面对复杂的数据集时，常常感到无从下手，或者盲目套用最简单的T检验。作者在书中非常强调**数据探索性分析（EDA）**的重要性，它不是一个可选项，而是必经的第一步。书中展示了大量使用**箱线图、散点图矩阵**等可视化工具来发现数据异常值、检查分布形态的案例。这种强调“先看数据，再做决策”的理念，极大地改变了我们以往“先选模型，再喂数据”的习惯。此外，它对**非参数检验**的介绍也十分及时和实用。在许多情况下，生物或社会科学数据不满足正态性假设，这时如果强行使用参数检验，结果就会失真。这本书清晰地指出了何时应该转向秩和检验等非参数方法，并解释了它们在效力上的取舍。从提升团队的整体数据分析严谨性来看，这本书的投资回报率非常高，它培养的不是会用软件的人，而是懂得如何**思考数据**的人。

的确有点详细过头以致于很啰嗦，但是真的看上瘾了。明明是本教材，但我读它的时候居然和读小说一样忍不住接着往下读。 期末了又去翻了翻自个儿的教材，感觉的确没有这本有意思，虽然也挺有趣的

概率论与数理统计的生物医学应用。美国教材的特点就是讲得太清楚，以至于罗嗦了。

本科（预防医学）时读的，对当时没有相关数学基础的我来说受益匪浅。

概率论与数理统计的生物医学应用。美国教材的特点就是讲得太清楚，以至于罗嗦了。

最近越来越觉得这本书好了，不过advanced一点的东西还需要看Statistical Inference。