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出版者:Wiley

作者:D'Agostino, Ralph B. 编

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2004-12-17

价格:USD 230.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470023709

丛书系列:

图书标签:

Biostatistics
Statistics
Tutorial
Health Sciences
Medical Statistics
Data Analysis
Research Methods
Epidemiology
Public Health
Quantitative Methods

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具体描述

The Tutorials in Biostatistics have become a very popular feature of the prestigious Wiley journal, Statistics in Medicine (SIM). The introductory style and practical focus make them accessible to a wide audience including medical practitioners with limited statistical knowledge. This book represents the second of two volumes presenting the best tutorials published in SIM, focusing on statistical modeling of complex data. Topics include clustered data, hierarchical models, mixed models, genetic modeling, and meta--analysis. Each tutorial is focused on a medical problem, has been fully peer--reviewed and edited, and is authored by leading researchers in biostatistics. Many articles include an appendix on the latest developments since publication in the journal and additional references. This will appeal to statisticians working in medical research, as well as statistically--minded clinicians, biologists, epidemiologists and geneticists. It will also appeal to graduate students of biostatistics.

《生物统计学教程：从理论到实践》本书特色：本书旨在为生物医学研究人员、临床医生以及对生物统计学感兴趣的初学者提供一个全面、深入且易于理解的入门指南。我们着重于将复杂的统计学概念转化为可应用于实际生物医学研究的实用工具和方法，强调理解统计思想而非仅仅记忆公式。 --- 第一部分：生物统计学基础与数据准备 (Foundations and Data Preparation) 第一章：生物统计学在现代医学中的角色生物统计学是连接基础生命科学、临床研究与实际医疗决策的桥梁。本章首先界定了生物统计学的范畴，阐述其在疾病风险评估、临床试验设计、疗效评价以及公共卫生监测中的核心作用。我们将探讨统计学思维如何帮助研究者批判性地评估科学文献，区分相关性与因果关系，并明确阐述了“随机化”、“对照”和“重复”这三大基石在生物医学研究设计中的不可替代性。第二章：生物医学数据的类型与管理在进行任何分析之前，理解和组织数据至关重要。本章详细介绍了生物医学数据的主要类型，包括定性数据（如疾病状态、性别）、定量数据（如血压、年龄、基因表达水平）以及时间至事件数据（生存数据）。我们将深入讨论测量误差、数据录入的标准操作程序（SOPs），以及如何处理缺失数据（Missing Data）。内容涵盖了完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的识别及其对分析的潜在影响，并介绍了初步的缺失值填补策略，如均值/中位数插补和多重插补（Multiple Imputation）的基本概念。第三章：描述性统计：数据概览与可视化描述性统计是揭示数据基本特征的第一步。本章侧重于如何有效地使用统计量来概括数据集。定量数据的度量包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、四分位距）。定性数据的展示则通过频率表和比例来完成。在可视化方面，本书强调了图表选择的艺术：直方图、箱线图（Box Plots）用于展示分布形态；散点图（Scatter Plots）用于探查两个变量间的关系；条形图和饼图则用于分类数据。重点讲解如何通过可视化手段识别异常值（Outliers）和潜在的分布偏态，这直接影响后续推断性统计的选择。 --- 第二部分：概率、分布与推断统计入门 (Probability, Distributions, and Inferential Statistics) 第四章：生物医学中的概率论基础概率是理解统计推断的基石。本章系统回顾了基本的概率规则，包括加法法则和乘法法则。我们将重点介绍条件概率和贝叶斯定理在疾病诊断中的应用，例如计算假阳性率、假阴性率、敏感性（Sensitivity）和特异性（Specificity）。此外，还将引入随机变量的概念，为后续的概率分布学习打下基础。第五章：关键的概率分布模型生物医学现象往往遵循特定的统计分布。本章详细剖析了生物统计中最常用的离散型和连续型概率分布： 1. 离散分布：重点讲解二项分布（如成功/失败试验）和泊松分布（如罕见事件的发生率）。 2. 连续分布：深入探讨了正态分布（高斯分布）作为许多生物测量变量的基础，包括其参数（均值和标准差）的意义。此外，还介绍了T分布、卡方分布（Chi-squared Distribution）和F分布，这些分布是后续假设检验和方差分析的核心工具。第六章：抽样分布与中心极限定理理解样本统计量如何代表总体参数是推断统计的灵魂。本章的核心是中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）。我们将通过实例展示，无论总体分布如何，足够大样本的均值分布都趋向于正态分布，这使得基于正态分布的统计检验成为可能。本章还阐述了标准误（Standard Error of the Mean）的概念及其重要性，并将其与标准差（Standard Deviation）进行了清晰的区分。第七章：统计假设检验的原理假设检验是科学研究中验证理论的正式框架。本章详细介绍了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的建立过程。关键概念的讲解包括：P值（P-value）的精确解释和常见误解、I类错误（$alpha$错误，拒绝真实的原假设）和II类错误（$eta$错误，接受错误的原假设）、显著性水平的设定。同时，引入了统计功效（Statistical Power）的概念，强调了在研究设计阶段确保足够功效的重要性。第八章：置信区间：不确定性的量化置信区间（Confidence Intervals, CIs）比单一的P值提供了更丰富的信息。本章讲解了如何构建和解释不同参数（如均值、比例、风险比）的置信区间。我们将展示一个95%置信区间意味着什么，并强调CIs如何直接反映了估计值的精确度。通过比较不同CIs的重叠情况，可以初步推断组间差异的显著性。 --- 第三部分：常用统计检验方法 (Common Statistical Tests) 第九章：比较均值的检验：t检验家族 t检验是比较一到两个样本均值是否相等的首选方法。本章分为三个主要部分： 1. 单样本t检验：将样本均值与一个已知的理论值进行比较。 2. 独立样本t检验：比较两个独立群组的均值差异（例如，药物组与安慰剂组的血压差异）。重点讨论方差齐性（Homogeneity of Variances）的检验（如Levene检验）及其对t检验选择（合并方差或Welch's校正）的影响。 3. 配对样本t检验：用于重复测量数据（如治疗前后的比较），强调数据的配对性。第十章：分类数据的分析：卡方检验与精确检验对于名义或顺序数据，卡方检验是分析频数分布的核心工具。本章涵盖： 1. 拟合优度检验：检验观察到的频数分布是否符合预期的理论分布。 2. 独立性检验（Two-way/Multi-way Contingency Tables）：检验两个分类变量之间是否存在关联（例如，吸烟状态与肺癌诊断的关联）。 3. 费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）：专用于小样本量或预期频数过低的列联表分析。第十一章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较的利器当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是比多次t检验更优越的选择。本章讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即考察组间差异是否大于组内随机差异。我们将解读F统计量，并阐述ANOVA结果的后续步骤：如果F检验显著，则必须进行事后多重比较（Post-hoc Tests），如Tukey HSD、Bonferroni校正，以确定具体是哪几组之间存在差异，同时控制I类错误率。第十二章：非参数检验：当数据不满足正态性假设时当数据严重偏态或为有序数据时，非参数检验是必要的替代方案。本章介绍与参数检验相对应的非参数方法： 1. Mann-Whitney U 检验（独立样本t检验的替代）。 2. Wilcoxon 符号秩检验（配对样本t检验的替代）。 3. Kruskal-Wallis 检验（单因素ANOVA的替代）。 4. Spearman 等级相关系数：作为皮尔逊相关系数的非参数替代。 --- 第四部分：关联与预测模型 (Association and Predictive Modeling) 第十三章：相关性分析与线性回归导论本章探讨两个定量变量之间关系的强度和方向。首先介绍皮尔逊相关系数的计算、解释和假设检验。随后，引入简单线性回归，建立一个因变量（Y）和一个自变量（X）之间的预测模型 ($Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$)。重点讲解回归系数 ($eta_1$) 的解释（斜率的实际意义）、$R^2$ 的含义（模型对变异的解释力）以及残差分析的重要性。第十四章：多重线性回归：控制混杂因素在生物医学研究中，很少有现象只受单一因素影响。多重线性回归允许我们同时纳入多个预测变量来预测结果，同时控制其他变量的混杂效应。本章详细说明了如何解释调整后的回归系数，如何进行变量选择（如逐步回归或强制纳入），以及如何评估模型拟合优度（调整后$R^2$）。重要的诊断步骤包括多重共线性（Multicollinearity）的检测。第十五章：逻辑回归：分析二分类结局当结果变量是二分类（如疾病是/否，生存/死亡）时，线性回归不再适用。本章聚焦于逻辑回归（Logistic Regression），它使用Logit变换来建模事件发生的概率。核心内容包括： 1. 赔率（Odds）和对数赔率（Log Odds）的解释。 2. 回归系数转换为比值比（Odds Ratio, OR）： OR的计算、解释及其95%置信区间在临床风险评估中的应用。 3. 模型拟合度检验：如Hosmer-Lemeshow检验。第十六章：生存分析基础：时间至事件数据生存分析是评估治疗效果、预后和风险的重要工具，专门处理“时间至某事件发生”的数据。本章介绍其核心概念： 1. 删失（Censoring）的处理：理解右侧删失的含义。 2. Kaplan-Meier 方法：用于估计和绘制生存函数曲线。 3. Log-Rank 检验：用于比较两条或多条生存曲线是否存在显著差异。 --- 第五部分：高级主题与应用 (Advanced Topics and Applications) 第十七章：回归模型的扩展：泊松回归与生存回归的初步接触本章对常见的非线性或计数数据模型进行初步介绍。 1. 泊松回归：用于分析计数数据（如每单位时间的发病率），核心在于相对风险率（Rate Ratios）的解释。 2. Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）：生存分析中最常用的回归方法，用于评估协变量对风险（Hazard）的影响，重点解释风险比（Hazard Ratio, HR）。第十八章：荟萃分析：整合证据的力量荟萃分析（Meta-Analysis）是系统评价的统计延伸，用于合并来自多个独立研究的结果以获得更精确的总体效应估计。本章讲解： 1. 效应量（Effect Size）的标准化与异质性检验（如$I^2$统计量）。 2. 固定效应模型与随机效应模型的选择依据。 3. 森林图（Forest Plot）的阅读与解释。第十九章：临床试验中的统计考虑本章将理论知识应用于实际的试验设计。讨论了样本量估算（Sample Size Calculation）的关键要素，包括预期的效应量、预设的$alpha$和$eta$错误水平。此外，还探讨了不同类型的临床试验设计（平行组、交叉设计）对统计分析的要求，并强调了意向性分析（Intention-to-Treat Analysis）在报告结果中的关键地位。第二十章：统计软件应用与结果报告规范本书强调实践操作，本章指导读者如何使用主流统计软件（如R/Stata/SPSS的特定功能模块）执行前述分析。最后，提供了一份详细的报告指南，确保研究结果的报告符合生物医学期刊（如CONSORT声明）的要求，使读者能够清晰、准确、无歧义地传达其统计发现。 --- 总结：《生物统计学教程：从理论到实践》不仅教授“如何计算”，更侧重于“为何如此计算”以及“如何正确解读结果”。通过大量的生物医学案例分析，本书致力于培养读者独立设计实验、批判性评估数据并做出基于证据的决策的能力。