医药数理统计

作者:高祖新 编

页数:198

出版时间:2008-6

价格:23.00元

isbn号码:9787506739115

具体描述

《全国医药职业教育药学类规划教材•医药数理统计》是全国医药职业教育药学类规划教材之一，依照教育部[2006]16号文件要求，结合我国高职教育的发展特点，根据《医药数理统计》教学大纲的基本要求和课程特点编写而成。

《全国医药职业教育药学类规划教材•医药数理统计》共分为8章，分别介绍了概率论基础；医药应用领域的数据处理与图表展示；数理统计的基本原理、基本概念和基本知识；常用统计推断和统计分析方法、统计软件的实际操作应用等内容。相对其他数理统计教科书，内容切合高职教学的实际，结构体系也更合理完善。

用户评价

我拿到这本书时，是抱着学习如何更好地设计临床试验的目的。然而，这本书的叙事方式更像是一部数学史诗，而非一本实用的操作手册。它对中心极限定理的推导和描述，那种层层递进的逻辑链条，虽然在数学上无懈可击，但对于我这种习惯了“是什么、为什么、怎么做”的实用主义学习者来说，过程的冗长和细节的繁复让人望而生畏。我尤其不适应它对假设检验的讨论，它没有直接告诉我“P值小于0.05意味着什么”这种简单粗暴的结论，而是花费了大量的篇幅去探讨零假设和备择假设在哲学层面的对立与统一，以及不同检验方法（如非参数检验）背后的深刻思想。我感觉自己读的不是一本统计书，而是在研读一本关于科学哲学和数学逻辑的著作。书中的术语使用也极其专业化，很多地方的定义和解释，似乎默认读者已经具备了扎实的数学分析基础，这使得我们这些半路出家的学习者在理解概念时，必须花费双倍的精力去“解码”作者的意图。

我尝试用这本书来指导我进行小样本量的动物实验数据分析。这本书的理论深度毋庸置疑，它涵盖了从基础的描述统计到高级的时间序列分析，几乎无所不包。然而，它似乎更偏向于大样本量和理想化的研究设计。例如，当涉及到处理缺失数据（Missing Data）时，书里花了很大篇幅讨论插补法的理论基础和收敛速度，但对于我们实验室经常遇到的那种“人为错误导致的关键数据点缺失”的实际操作困难，它几乎没有提供任何具有操作性的建议。更让我感到困惑的是，书中大量依赖于经典的参数化方法，对于那些不满足正态分布或方差齐性等严格假设的真实世界数据，其对应的非参数或稳健统计方法的论述显得有些简略和“一笔带过”。这使得我在面对那些“不听话”的实验数据时，无法从书中找到足够的信心和指导，感觉这本书更适合培养纯粹的统计学家，而不是解决实际科研问题的“工具箱”。

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场智力上的挑战。作者的写作风格极其学术化，充满了严谨的逻辑连接词和晦涩的数学符号。我不得不承认，这本书的学术价值极高，它对统计推断的每一个环节都进行了近乎哲学的探讨。但对于像我这样，需要快速掌握如何利用统计软件（比如R或SAS）来验证一个药物疗效的临床研究员来说，这本书的“易用性”太差了。它仿佛是一部供象牙塔内的学者精研的经典，而不是供前线人员参考的实用指南。很多章节的过渡非常跳跃，没有足够的“人情味”去引导读者从一个知识点平滑地过渡到下一个。我常常需要反复阅读同一段话，试图理解作者为何选择这种特定的建模方式，而不是另一种看似更简洁的方法。最终，我发现自己对原理的理解可能加深了，但实际应用的能力提升却不明显，这种投入产出比的失衡，让我对这本书的整体评价趋于谨慎。

这本《医药数理统计》实在是让我这个临床医学背景的人头疼不已。我原本以为，作为一名医生，掌握一些基本的统计学知识就足够应付日常的论文阅读和报告撰写了。然而，这本书的深度和广度完全超出了我的预期。它似乎更侧重于理论推导和数学模型的建立，对于我们这些更关注如何将统计结果应用于临床决策的实践者来说，很多章节读起来就像是在啃硬骨头。比如，关于随机效应模型的讲解，书里花了大量的篇幅去阐述贝叶斯方法的复杂性，各种积分和概率密度的公式看得我眼花缭乱。我记得有一次为了理解一个回归模型的假设条件，我不得不去查阅好几本高等数学的参考书，这无疑极大地拖慢了我学习的进度。我理解严谨的统计学研究需要这样的基础，但对于时间有限的临床工作者来说，如果能有更多的、更贴近实际病历数据的案例分析，或许会更受欢迎。书中的图表虽然规范，但很多都显得过于抽象，缺乏直观的临床意义解释，导致我常常在“算术”和“医学”之间迷失方向，感觉自己像是在进行一场与数字的艰苦拔河。

说实话，这本书的排版和印刷质量确实没的说，纸张很厚实，装帧也显得很有分量。然而，内容的编排却显得有些结构松散，缺乏清晰的主线索。在阅读关于生存分析的部分时，我发现作者似乎在同一章内反复提及Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型，但每次的侧重点都有细微差别，这让我很难形成一个系统、连贯的知识体系。我更希望看到的是一个清晰的知识图谱：先介绍概念，然后是应用场景，最后才是深入的数学推导作为补充。但这本书的结构似乎更倾向于“先深入理论，再穿插应用”。举个例子，在讲解方差分析时，作者对F检验的推导过程写得非常详尽，详细到每一个自由度的来源都要解释一遍，但这对于我实际工作中需要快速判断不同治疗组之间是否存在差异时，帮助有限。我更需要的是一个“决策树”——面对这样的数据结构，我应该选择哪种检验方法，以及如何解读结果中的交互效应，而不是沉浸在那些抽象的矩阵代数中，这让学习效率大打折扣。