Encyclopaedic Dictionary of Medical Statistics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Everitt, Brian S. (EDT)/ Palmer, Christopher R. (EDT)

出品人:

页数:394

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 254.25

装帧:HRD

isbn号码:9780340809983

丛书系列:

图书标签:

医学统计
统计学
医学
词典
百科全书
研究
数据分析
健康科学
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医学信息学

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具体描述

During the last twenty years statistical methodology has become of central importance in research studies in medicine and also in day-to-day clinical practice. The medical literature is now liberally punctuated not only with relatively routine statistical terms such as p-value, t-test, confidence interval, and correlation, but also with more esoteric items such as hazard function, multilevel model, generalized estimating equations and crossover design. Consequently researchers in medicine and clinicians who are not primarily statisticians need to have a source that provides readable accounts of these terms so that they can understand at least the essence of the statistical aspects of both the design and analysis of a reported investigation. The Encyclopedic Companion to Medical Statistics is that source, containing readable accounts of over 500 statistical topics central to current medical research, with each entry being written by an expert in the field. Examples and graphical material supplement the written material in many entries, and extensive cross-referencing sign posts the reader to other entries that are likely to be relevant.

《临床医学与生物统计学：原理、方法与应用》内容简介本书旨在为临床医学研究人员、生物统计学家、公共卫生专业人士以及对生物医学数据分析感兴趣的读者，提供一本全面而深入的统计学原理、方法论及其在医学领域实际应用的手册。它超越了传统统计学教科书的范畴，深度融合了现代临床试验设计、流行病学研究以及生物信息学分析的前沿视角。全书结构严谨，逻辑清晰，从基础概念的夯实到复杂模型的建立与解释，力求实现理论深度与实践指导性的完美平衡。第一部分：医学统计学的基石与研究设计本部分首先确立了医学统计学的核心地位，阐述了其在循证医学（EBM）和精准医疗中的不可替代性。我们将详细介绍统计思维的建立过程，包括数据的类型、测量尺度（名义、有序、定距、定比）的精确界定，以及如何根据研究目的选择恰当的统计工具。研究设计：这是统计分析的起点和灵魂。本书对各类研究设计进行了细致的分类和比较。描述性研究与探索性分析：强调图表在数据可视化中的关键作用，如直方图、箱线图、散点图矩阵等，以及如何通过探索性分析（EDA）识别数据中的潜在偏差、异常值和分布特征。分析性研究设计：详述了观察性研究（横断面研究、病例对照研究、前瞻性队列研究）的优势、局限性及其内在的混杂因素控制策略（如匹配、分层）。同时，对随机对照试验（RCTs）的原理进行了深入剖析，重点讲解了随机化技术、盲法实施、安慰剂效应以及意向性分析（ITT）与符合方案集分析（PP）的选择标准和统计影响。样本量确定：提供了基于功效分析（Power Analysis）的实用指南，涵盖了针对不同研究终点（连续变量、二分类变量、生存时间）的精确样本量计算公式及其在实际操作中的调整策略，确保研究设计具备足够的统计学效力。第二部分：推断性统计与经典检验方法本部分聚焦于如何从样本数据推断总体特征，并建立起严谨的假设检验框架。概率与分布：详细阐述了概率论在医学决策中的应用，重点介绍正态分布、二项分布、泊松分布以及非参数检验中经常涉及的分布形态。参数估计与假设检验：系统介绍了点估计与区间估计（置信区间）的计算与解释，强调置信区间比P值更能提供关于效应量的丰富信息。均数与比例的检验：涵盖了t检验（单样本、独立样本、配对样本）的适用条件、前提假设（如正态性、方差齐性）的检验（如Shapiro-Wilk检验、Levene检验），以及非参数替代方法（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）。方差分析（ANOVA）：深入讲解了单因素、双因素以及重复测量ANOVA的原理，如何检验多组均数是否存在差异，并探讨了事后多重比较（Post-hoc tests，如Tukey HSD、Bonferroni校正）的必要性和适用性。卡方检验与列联表分析：专门用于分析分类数据，包括拟合优度检验、独立性检验，并介绍了费舍尔精确检验在小样本研究中的应用。第三部分：关联性分析与回归建模本部分是生物医学数据分析的核心，侧重于探索变量间的定量关系、预测模型构建以及因果推断。相关性分析：区分了Pearson相关系数（适用于正态分布数据）和Spearman秩相关系数（适用于非参数数据或有序变量），并强调相关性不等于因果关系。线性回归模型：简单线性回归：聚焦于斜率、截距的估计、模型的拟合优度（R²）、残差分析（确保模型假设的满足）。多元线性回归：详细讨论了多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理、变量选择策略（逐步法、向前法、向后法）的优缺点，以及如何解释调整后的回归系数。广义线性模型（GLMs）：这是处理非正态分布响应变量的基石。逻辑回归（Logistic Regression）：广泛应用于二分类结果（如疾病有无、疗效成功与否）的分析，重点阐释了优势比（Odds Ratio, OR）的计算、解释及其置信区间。泊松回归与负二项回归：专门用于分析计数数据（如发病率、事件发生次数），并讨论了过度离散（Overdispersion）情况下的模型选择。第四部分：特殊数据类型的分析技术现代医学研究常涉及复杂的数据结构和特殊的终点指标，本部分提供了专门的分析工具。生存分析（Time-to-Event Analysis）： Kaplan-Meier方法：用于估计和可视化生存概率曲线。 Log-Rank检验：用于比较不同组间的生存曲线是否存在统计学差异。 Cox比例风险回归模型：核心内容是构建多变量模型，评估协变量对风险（Hazard）的影响，重点讲解了比例风险假设的检验与模型解读。重复测量与纵向数据分析：针对同一受试者在不同时间点进行多次测量的复杂情况，介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models）和广义估计方程（GEE）的原理与应用，有效处理了数据间的相关性。诊断试验评估：专注于评估新检测方法的准确性，详细讲解了敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV），以及ROC曲线的绘制、曲线下面积（AUC）的解释，并介绍了针对黄金标准的比较检验方法。第五部分：高级主题与前沿方法论本部分涵盖了统计实践中日益重要的、更复杂的分析技术和方法论考量。贝叶斯统计方法简介：介绍了贝叶斯思维与经典频率学派的区别，探讨了先验信息在临床决策中的整合方式，特别是其在小样本研究或罕见病研究中的潜力。因果推断的统计工具：超越传统回归的局限，本书引入了更严格的因果推断方法，包括倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）的应用，以更有效地平衡观察性研究中的混杂因素。系统评价与Meta分析：详细介绍了如何进行异质性检验（如Cochran's Q检验、$I^2$统计量），选择合适的效应模型（固定效应模型 vs. 随机效应模型），以及森林图的解读和发表偏倚的评估。全书贯穿了丰富的、来自真实医学文献的案例分析，并附带了主流统计软件（如R/RStudio或Stata）的相应操作代码示例，确保读者不仅理解“如何计算”，更能理解“为何计算”以及“如何解释结果以指导临床决策”。本书致力于成为医学研究者从数据收集到结论发表的全程可靠伙伴。