医学统计学实习指导

出版者:高等教育出版社图书发行部（兰色畅想）

作者:倪宗瓒 编

页数:251

出版时间:2004-7

价格:22.30元

isbn号码:9787040154740

具体描述

《医学统计学实习指导》是全国高等院校医学规划教材《医学统计学》的配套用15。本数的内容包括：分析计算题的计算器运算结果、三大统计软件（SA5 8.0、SPSS ll.0、Sata7.0）的程序（或操作），以及SAS结果的解释、复习思考题的参考答案，并在每单元后补充了模拟执业医师考试的选择题及答案。

此书可供医科类多层次、多专业的学生使用，亦可作为教师教学的参考用书。

用户评价

我拿到这本书的时候，其实是抱着一种怀疑态度的，毕竟很多实习指导书都是“为指导而指导”，内容陈旧，案例缺乏新意。然而，《医学统计学实习指导》彻底颠覆了我的看法。它的案例选择非常贴合当前医学研究的前沿热点，比如基因数据分析中的一些基础假设检验，以及生存分析在肿瘤学研究中的应用。最让我印象深刻的是它对统计学报告撰写的讲解。很多学生都能算出P值，但却不知道如何用规范的、符合伦理要求的语言来描述结果。这本书的“结果解读与报告规范”部分，简直是神来之笔。它不是简单地告诉你“应该写什么”，而是深入剖析了不同期刊对统计描述的要求差异，甚至细致到了置信区间的表达方式，这些细节，对于志在发表SCI的科研工作者来说，是无价的经验。阅读过程中，我仿佛在跟一位资深的统计顾问对话，他不仅教你技术，更教你“行规”，让你在学术交流中显得专业且得体。

这本《医学统计学实习指导》的实战价值，简直是打开了我的新世界大门。我一直觉得统计学这块儿，理论知识堆砌得太多，真正到了动手分析数据的时候，脑子就一片空白，各种软件操作更是让人抓耳挠腮。可这本书，它就像一位经验丰富的老教师，手把手地教你如何将那些枯燥的公式和概念，转化为解决实际医学问题的工具。它没有过多纠缠于那些深奥的数学推导，而是聚焦于“怎么做”和“为什么这么做”。比如，在处理缺失数据时，它清晰地对比了不同的填补方法及其适用场景，并且直接给出了SPSS或R语言的代码示例，让我能立刻复制粘贴并应用到我自己的研究数据上。我记得有一次，我为一个临床试验设计对照组方案而头疼，书里关于样本量估算和效能分析的章节，让我一下子明白了如何平衡统计学上的严谨性和实际操作中的可行性。那种豁然开朗的感觉，真的不是看那些纯理论教材能体会到的。它更像是一本操作手册，一本经验宝典，让你在面对真实的数据挑战时，不再心慌手软，而是胸有成竹。

这本书的编排逻辑，体现了一种极高的教学智慧。它并没有采取传统的“先理论后实践”的线性结构，而是巧妙地将理论知识点融入到一系列循序渐进的实习任务中。这种“任务驱动型”的学习方式，极大地激发了我的主动性。我不再是被动地接收知识，而是为了完成某个具体的分析任务，主动去查阅和理解相关的统计原理。比如，当书中要求我们对多组间均数进行多重比较时，它并没有直接扔出ANOVA的公式，而是先设置了一个临床场景，让你体验到直接比较多个组别时可能遇到的I类错误增加的风险，然后再顺理成章地引出事后检验（Post-hoc Tests）的必要性和选择标准。这种体验式的学习，让知识的吸收变得非常自然和牢固。而且，它对各种统计软件（无论是常用的SPSS还是更灵活的R）的操作步骤都做了详尽的截图说明，即便是统计学基础薄弱的临床医生，也能很快上手，大大降低了实践操作的门槛。

这本书的实用性和易读性达到了一个很好的平衡点。我特别欣赏它在“图表展示”方面提供的细致指导。在医学交流中，一张高质量的图表往往比冗长的文字更有说服力。书中对不同类型数据的可视化标准给出了明确的建议，比如生存曲线的Kaplan-Meier图应该如何清晰标注中位生存期，回归分析的结果如何用森林图（Forest Plot）来展示效应的异质性。它甚至涉及到了如何使用统计软件生成符合学术期刊要求的矢量图，以及如何在Word或PowerPoint中进行二次美化，确保图表的专业度。对于我这样的临床工作者来说，时间就是生命，这本书极大地压缩了我自己摸索这些细节的时间。它不是一本高高在上的理论教科书，而是一本真正贴近科研一线、能帮助我们高效产出高质量研究成果的实战指南，让人感觉物超所值，物有所值。

从一个资深研究人员的角度来看，这本书的价值更体现在其对“假设思维”的培养上。很多初级研究者会陷入“数据驱动”的误区，拿到数据就开始盲目地跑各种检验，希望能撞出显著性。而《医学统计学实习指导》则用大量的篇幅，强调了研究设计阶段对统计方法的决定性作用。它花了不少笔墨讲解如何从研究问题倒推出最合适的统计模型，比如在处理纵向数据时，如何选择固定效应模型还是随机效应模型。书中的“常见统计陷阱与规避”章节，更是我的重点复习对象。它直言不讳地指出了诸如P值滥用、过度拟合、对因果关系的错误推断等问题，并提供了非常具体的案例分析，展示了错误的统计结论是如何误导临床决策的。这本书让我深刻意识到，统计学不是一个事后的“美化工具”，而是贯穿整个科学研究的严谨思维框架，它教会我如何提出可被科学证伪的问题，并用最诚实的方式回答它们。