AHA Hospital Statistics 2009 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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作者:Health Forum (EDT)

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頁數:0

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價格:235

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isbn號碼:9780872588448

叢書系列:

圖書標籤:

• 醫院統計
• 醫療數據
• 衛生統計
• 美國醫院
• 醫院管理
• 數據分析
• 醫療保健
• 2009年數據
• AHA
• 統計年鑒

《醫學統計學與流行病學原理》 本書是一部全麵而深入的醫學統計學與流行病學入門教材，旨在為醫學、公共衛生、生物學以及相關領域的學生和研究人員提供堅實的基礎。全書共分為十八章，內容涵蓋瞭從基礎統計概念到高級流行病學研究設計的廣泛主題。 第一部分：醫學統計學基礎 第一章：統計學在醫學中的作用 本章將闡述統計學在現代醫學研究、臨床決策、公共衛生管理以及健康政策製定中的核心地位。我們將探討統計學如何幫助我們理解疾病的發生規律、評估治療效果、監測疫情傳播，以及指導資源分配。 第二章：數據類型與測量尺度 本章將詳細介紹醫學研究中常見的數據類型，包括分類數據（如性彆、疾病診斷）和數值數據（如血壓、血糖值）。同時，我們將深入解析不同的測量尺度（定類、定序、定距、定比）及其在統計分析中的意義，為後續的數據處理和分析奠定基礎。 第三章：描述性統計 本章重點講解如何使用描述性統計方法來概括和呈現醫學數據集的特徵。我們將學習計算和解釋集中趨勢的指標（均數、中位數、眾數），離散趨勢的指標（方差、標準差、極差），以及如何利用圖錶（直方圖、箱綫圖、散點圖）直觀地展示數據分布。 第四章：概率論基礎 本章將引入概率論的基本概念，包括事件、概率、條件概率和獨立性。我們將探討概率在醫學診斷、風險評估以及理解隨機性中的重要性，例如在計算疾病發生的可能性時。 第五章：概率分布 本章將介紹幾種在醫學統計中扮演關鍵角色的概率分布，包括二項分布、泊鬆分布和正態分布。我們將理解這些分布的特性，以及它們如何描述不同類型的醫學現象，例如二項分布用於二元結局，正態分布用於連續變量。 第六章：抽樣分布 本章將深入探討抽樣分布的概念，特彆是均值的抽樣分布。我們將學習中心極限定理，理解樣本統計量如何隨著樣本量的變化而趨於穩定，以及這對於推斷總體參數的意義。 第七章：參數估計 本章將介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。我們將學習如何使用樣本數據來估計總體參數，並理解置信區間如何在提供估計值的同時，給齣估計的不確定性範圍。 第八章：假設檢驗原理 本章將詳細闡述假設檢驗的基本邏輯和步驟。我們將學習如何設定零假設和備擇假設，選擇閤適的檢驗統計量，計算P值，並根據P值做齣統計決策，判斷研究結果是否具有統計學意義。 第九章：t檢驗 本章將重點介紹t檢驗，包括單樣本t檢驗、配對t檢驗和獨立樣本t檢驗。我們將學習這些檢驗的應用場景，例如比較兩組患者的平均血壓，以及如何解釋t檢驗的結果。 第十章：方差分析（ANOVA） 本章將講解方差分析（ANOVA）的基本原理和應用。我們將學習如何使用ANOVA來比較三個或更多組彆的均數是否存在顯著差異，例如評估不同治療方案的效果。 第十一章：卡方檢驗 本章將詳細介紹卡方檢驗，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗。我們將學習如何使用卡方檢驗來分析分類變量之間的關聯性，例如探究吸煙史與肺癌發病率之間的關係。 第十二章：相關與迴歸分析 本章將介紹描述變量之間綫性關係的統計方法，包括相關係數的計算和解釋。在此基礎上，我們將深入探討簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，學習如何構建預測模型，例如預測患者的體重與身高之間的關係。 第二部分：流行病學原理與研究設計 第十三章：流行病學基本概念 本章將介紹流行病學的核心概念，包括疾病的定義、衡量疾病頻率的指標（發病率、患病率、死亡率）、疾病的分布（人群、地點、時間）以及疾病的病因學。 第十四章：流行病學研究類型 本章將分類介紹主要的流行病學研究設計類型，包括觀察性研究（橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究）和實驗性研究（隨機對照試驗）。我們將分析各種研究設計的優缺點及其適用場景。 第十五章：病例對照研究 本章將詳細講解病例對照研究的設計、實施和數據分析。我們將重點關注優勢比（Odds Ratio）的計算和解釋，以及如何選擇對照組以及識彆偏倚。 第十六章：隊列研究 本章將深入探討隊列研究的設計，包括前瞻性隊列和迴顧性隊列。我們將學習相對危險度（Relative Risk）的計算和解釋，以及如何處理混雜因素。 第十七章：隨機對照試驗（RCT） 本章將重點闡述隨機對照試驗（RCT）作為流行病學研究的金標準。我們將學習RCT的設計原則，包括隨機化、盲法、安慰劑使用，以及如何評估治療效果和外部有效性。 第十八章：偏倚、混雜與效應修飾 本章將深入探討流行病學研究中的關鍵挑戰：偏倚（Selection bias, Information bias）和混雜（Confounding）。我們將學習如何識彆、評估和控製這些因素，以及理解效應修飾（Effect modification）的概念。 本書力求理論與實踐相結閤，通過豐富的醫學案例和實例，幫助讀者理解抽象的統計學原理和流行病學方法。每章後附有思考題和練習題，以鞏固所學知識。本書適閤作為高等院校相關專業教材，也可供臨床醫生、公共衛生工作者及科研人員參考。

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這本書的封麵設計簡直是一場視覺的盛宴，那深邃的藍色調配閤著簡潔的白色字體，給人一種專業而又不失沉穩的感覺，讓人一眼就能感受到其中蘊含的嚴謹與權威。我記得我第一次在書店的角落裏瞥見它時，就被那種低調的奢華所吸引。它沒有花哨的插圖，也沒有誇張的標題，僅僅是“AHA Hospital Statistics 2009”這幾個字，就仿佛在無聲地宣告著其內容的含金量。那種感覺，就像是走進一傢曆史悠久、藏書萬捲的圖書館，空氣中彌漫著紙張和墨水的古老芬芳，讓人肅然起敬。翻開扉頁，那精良的紙張觸感細膩，油墨的印刷質量無可挑剔，即便是細小的圖錶和數據點，也清晰銳利，毫無模糊之感。這不僅僅是一本統計年鑒，更像是一件精心打磨的工藝品，體現瞭齣版方對細節的極緻追求。我尤其欣賞它在排版上的剋製與留白，大量的空間被巧妙地分配給數據本身，使得即便是初次接觸復雜統計圖錶的人，也不會感到信息過載的壓迫感。這種對物理形態的重視，無疑為閱讀體驗打下瞭堅實的基礎，讓人願意花上更多時間去深入研讀其中的每一個章節。

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這本書帶給我的最深刻影響，是關於“細節的力量”的再認識。很多人在閱讀統計報告時，習慣性地會關注那些醒目的“年度增長率”或“全國平均值”，但這本書的精妙之處在於，它強迫你關注那些被平均值所掩蓋的“異常值”和“區域差異”。我花瞭一個下午的時間，僅僅是對比瞭書中關於不同州份醫療設備人均占有率的微小差異，這些差異在宏觀報告中通常被忽略不計，但這本書卻用專門的圖錶將其凸顯齣來。這種對“邊緣數據”的關注，讓我開始重新審視我自己的研究領域中可能存在的認知盲區。它教會我，真正的係統性問題往往就潛伏在那些看似無足輕重的百分之零點幾的波動裏。它不僅僅是一份數據匯編，更像是一本關於如何“觀察世界”的哲學指南。閱讀它，不僅是獲取信息，更是一種思維方式的重塑，讓我對任何宏大敘事都保持瞭一份審慎的懷疑和對微小顆粒的敬畏之心。

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這本書的敘事結構簡直是教科書級彆的精準與高效，它跳脫瞭傳統報告那種拖遝冗餘的敘事窠臼，直奔主題，每一個章節的設置都像是精心編排的交響樂章，層層遞進，邏輯鏈條堅不可摧。我當時拿到手，是想快速瞭解特定年份內全美醫院運營效率的宏觀變化趨勢，本以為會像啃乾澀的法律條文一樣費力，沒想到，它的章節過渡竟然如此自然流暢。前一部分構建瞭基礎框架，奠定瞭方法論的基石，讓你明白這些數字是怎麼被采集和清洗的；緊接著，核心數據部分則以一種近乎詩意的方式——盡管是用數字語言——展現瞭醫療體係的脈搏跳動。我記得有個部分專門對比瞭不同規模醫院的資源分配效率，作者竟然能用一種近乎偵探小說般的筆法，引導讀者去發現那些隱藏在平均數背後的極端案例。這種寫作手法，使得原本枯燥的數字分析充滿瞭懸念和探索的樂趣，我常常在閱讀的過程中，不自覺地抬起頭，對著空氣中的某個“看不見”的數據點進行推演，那種智力上的參與感是其他同類讀物難以企及的。

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從實用性的角度來衡量，這本書的索引係統簡直是為深度研究人員量身定做的神器。我不是一個喜歡從頭讀到尾的讀者，我的需求通常是高度碎片化和目標明確的。我需要立刻找到關於“特定區域的急診科周轉時間”在“該年度前兩個季度”的具體數據點。如果索引混亂，那麼這本書的價值就會大打摺扣。然而，AHA的這個版本，其目錄結構設計得極其精巧，關鍵詞的交叉引用和頁碼標注清晰到令人發指。我甚至不需要藉助電子搜索工具，僅僅是依靠那詳盡的後附錄和專業術語錶，就能迅速定位到我需要的任何信息片段。這種對使用者體驗（UX）的關注，在嚴肅的統計文獻中是極其罕見的。它尊重瞭讀者的時間，不浪費你一秒鍾去搜尋那些本該唾手可得的信息。我曾經在趕一個國際會議的報告時，這本書成瞭我的救命稻草，我能夠在十分鍾內，從數百頁的資料中精準提煉齣對比所需的關鍵指標，那種效率的提升是革命性的。

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閱讀這本書的過程，對我而言更像是一場與曆史的深度對話。2009年，那是一個充滿變數的年份，全球經濟環境復雜，醫療改革的呼聲也日益高漲，這本書如同一個精確的時間膠囊，捕捉到瞭那個特定時刻美國醫療健康體係的精氣神。我特彆關注瞭其中關於特定疾病住院率的季度變化分析，那數據點的波動麯綫，簡直就是社會情緒的晴雨錶。它不僅僅是羅列數字，而是通過數字的聚閤與分離，揭示瞭公共衛生政策推行後的實際效果，那種震撼力是任何新聞報道都無法替代的，因為這裏沒有主觀的修飾，隻有冷峻的事實支撐。我試著用我自己的專業知識去反嚮驗證其中的一些推論，結果發現，這本書提供的原始數據支撐力度異常強大，每一個結論都有紮實的統計學基礎作為後盾。這讓我對數據的可靠性建立瞭近乎盲目的信任，也讓我意識到，真正有價值的洞察力，往往來自於對海量、未經雕琢的原始信息的耐心挖掘和解讀，這本書完美地示範瞭如何做到這一點。

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