Experimental Design for the Life Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Ruxton, Graeme D./ Colegrave, Nick

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 33.84

装帧:Pap

isbn号码:9780199285112

丛书系列:

图书标签:

生命科学
实验设计
生物科学
统计学
研究方法
数据分析
科学研究
实验规划
生物统计
生命科学
实验方法

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具体描述

At the core of good research lies the careful design of experiments. Yet all too often a successful design comes only after a painful trial-and-error process, wasting valuable time and valuable resources. Experimental Design for the Life Sciences teaches the reader how to effectively design experiments, to ensure that today's students are equipped with the skills they need to be the researchers of tomorrow. With a refreshingly approachable and articulate style, the book explains the essential elements of experimental design in clear, practical terms, so that the reader can grasp and apply even the most challenging concepts, including power analysis and pseudoreplication. Emphasising throughout the inter-relatedness of experimental design, statistics, and ethical considerations, the book ensures that the reader really understands experimental design in the broader context of biological research, using examples drawn from a range of fields across the biosciences to show to the student how the theory is applied in active research.Above all, Experimental Design for the Life Sciences shows how good experimental design is about clear thinking and biological understanding, not mathematical or statistical complexity - putting it at the heart of any biosciences student's education. Online Resource Centre: The companion web site features: For lecturers: * Figures from the book available to download, to facilitate lecture preparation For students and lecturers: * Discussion forum, promoting the discussion of experimental design in real research, to stimulate active learning on the part of the student.

现代生物统计学基础与应用作者：[在此处填写作者姓名] 出版社：[在此处填写出版社名称] 图书信息： 32开精装，约850页，定价[在此处填写价格]元 --- 内容简介：《现代生物统计学基础与应用》旨在为生命科学领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一套全面、深入且高度实用的统计学理论与方法论框架。本书严格遵循科学研究的逻辑流程，从基础的数据认知、概率论的严谨推导，到复杂的实验设计策略和高级模型构建，力求搭建起理论与实践之间的坚实桥梁。本书的核心目标是培养读者将原始生物学数据转化为可靠科学结论的能力，强调统计思维的构建，而非仅仅是公式的堆砌。我们深刻理解生命科学研究的复杂性、高变异性和多维度特性，因此全书内容紧密围绕生物学数据的特点展开。第一部分：统计学基石与数据准备本部分奠定了读者理解后续高级分析所需的数学和哲学基础。第一章：生物学数据概览与科学度量深入探讨生物学数据的本质：连续性、离散性、定性与定量数据的转换。详细讨论测量误差的来源（系统误差与随机误差）、量表的选择（名义、顺序、间隔和比率尺度）及其对统计推断的影响。引入数据可视化的重要性，并以实际的分子生物学和生态学数据集为例，展示如何通过直方图、箱线图和散点图进行初步的“数据画像”。第二章：概率论与统计推断的桥梁系统回顾概率论的核心概念，包括条件概率、贝叶斯定理在生物医学诊断中的应用。重点讲解随机变量的概念，详细阐述正态分布、泊松分布、二项分布在不同生物学现象（如基因突变率、疾病发生率）中的拟合与选择。着重介绍大数定律和中心极限定理，它们是如何保证我们能够从样本推断总体的根本依据。第三章：描述性统计与数据清理超越简单的均值和标准差，本章深入讨论稳健的描述性统计量，例如中位数、四分位数范围（IQR）以及变异系数。关键部分在于处理缺失数据（Missing Data），系统比较完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的识别与应对策略，包括插补法（均值、中位数、回归法）的优劣比较。此外，详细讲解异常值（Outliers）的检测与处理，采用诸如Tukey's Fences、Z-score法和DBSCAN聚类法进行识别，并探讨保留还是剔除异常值的伦理和科学考量。第二部分：统计推断的核心方法本部分专注于推断性统计的工具箱，是进行假设检验和区间估计的理论与实践指南。第四章：参数估计与置信区间区别于传统的点估计，本章侧重于区间估计。详尽解释置信区间的构建原理，针对样本量大小和总体分布未知的情况，分别推导和应用Z分布、t分布、$chi^2$分布和F分布下的置信区间。引入非参数方法的置信区间估计（如Bootstrap方法），展示其在非正态分布或小样本生物学数据中的强大适用性。第五章：假设检验的逻辑与I/II类错误将假设检验视为一个严谨的决策过程。详细剖析零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的设定，零假设的生物学意义。深入探讨I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的权衡，并引入统计功效（Power）的概念，指导研究者在实验设计阶段就确定所需的最小样本量。本章还涵盖了单样本、双样本比例检验和均值检验的完整流程。第六章：方差分析（ANOVA）的精细化应用 ANOVA被提升到多因素交互作用的层面进行讲解。除了经典的一、二因子完全随机设计ANOVA外，重点讨论重复测量设计（Repeated Measures ANOVA）如何处理纵向数据和配对样本，以及如何纳入协变量（ANCOVA）以控制混杂因素的影响。对于非正态分布或顺序变量，详细介绍其非参数替代方案——Kruskal-Wallis H检验和Friedman检验。第三部分：关联、预测与高维数据处理本部分聚焦于探索变量间的关系、构建预测模型，并引入现代生物统计学的前沿技术。第七章：相关性与线性回归模型区分相关性与因果性。详细介绍Pearson、Spearman和Kendall等级相关系数的应用场景。回归分析部分，从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。重点讨论多重共线性（Multicollinearity）的诊断（VIF值）和处理，回归系数的解释、模型拟合优度（$R^2$与调整$R^2$），以及残差分析在验证模型假设中的关键作用。第八章：广义线性模型（GLMs）认识到许多生物学响应变量（如计数、二元结果）不服从正态分布，本章系统介绍GLMs的框架。详细阐述逻辑回归（Logistic Regression）在风险比（Odds Ratio, OR）估计中的应用，以及泊松回归（Poisson Regression）在计数数据（如基因拷贝数、微生物群落丰度）中的应用。通过连接函数（Link Functions）和指数族分布，统一理解不同模型的内在联系。第九章：生存分析与时间事件数据生存分析是生物医学和流行病学研究的核心工具。本章全面介绍删失数据（Censoring）的处理，Kaplan-Meier曲线的绘制与解释，以及Log-Rank检验的应用。核心在于Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model），详细解释风险比的意义，以及如何检验比例风险的假设（Schoenfeld残差）。第十章：非参数统计学的必要性与工具箱在样本量小、分布未知或数据为等级数据时，非参数方法是不可或缺的。本章提供了一套完整的非参数工具集，包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Sign Test等，并指导读者何时应优先选择非参数方法而非其参数对应物。第四部分：高级主题与现代计算统计本部分面向有一定统计基础的研究者，介绍复杂模型的构建与现代计算工具的应用。第十一章：混合效应模型（Mixed Effects Models）针对具有层次结构或重复测量的复杂数据集（如多中心临床试验、同一生物体上的多部位取样），详细介绍随机效应和固定效应的区分。通过线性混合模型（LMM）和广义线性混合模型（GLMM），有效处理组内相关性，提高估计效率，并进行准确的方差分解。第十二章：聚类分析与维度缩减在宏基因组学、蛋白质组学等高维数据探索中，降维和模式识别至关重要。本章介绍主成分分析（PCA）和因子分析（FA）在数据压缩和特征提取中的应用。聚类分析部分，详细对比K-means、层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN的适用性，强调聚类结果的统计学有效性验证。第十三章：统计软件的实践应用指南本书强烈推荐使用R语言或Python（StatsModels/SciPy）作为主要的计算平台。本章提供大量的实战代码案例，涵盖从数据导入（如CSV、FASTA、BED文件读取）到模型拟合、结果可视化（使用ggplot2或Seaborn）的完整工作流程。重点演示如何通过代码复现书中所有理论模型的分析过程，确保读者能够无缝衔接理论学习与实际研究工作。 --- 本书特色： 1. 生物学导向的案例驱动：所有示例数据均来源于真实的生命科学研究场景，包括基因表达芯片分析、临床试验设计、微生物群落多样性、动物行为学观察等，确保概念的直观理解。 2. 严谨的假设检验与稳健性：拒绝“P值至上”的肤浅理解，强调统计功效、效应量（Effect Size）报告以及结果的可重复性。 3. 计算方法整合：不仅讲解“如何做”，更讲解“如何用软件做”，代码示例清晰且经过验证，是连接统计学理论与生物信息学/生物统计学软件操作的理想桥梁。 4. 专为生命科学家设计：语言精确且专业，避免了过于抽象的纯数学推导，将重点放在模型选择的生物学逻辑判断上。通过系统学习《现代生物统计学基础与应用》，读者将能够批判性地评估和设计生命科学实验，选择最恰当的统计工具，并以最高的科学标准解释其研究发现。

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原文在： http://lijuan.yo2.cn/2008/07/22/reading-experimental-design-for-the-life-sciences-chapter1-why-you-need-to-care-about-design/ http://lijuan.yo2.cn/2008/07/23/reading-experimental-design-for-the-life-sciences-chapter2-starting-with-a-well-defined-hy...

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