Practical Biostatistical Methods pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Selvin, Steve

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:192.95

装帧:

isbn号码:9780534238025

丛书系列:

图书标签:

Biostatistics
Statistics
Public Health
Epidemiology
Research Methods
Data Analysis
Healthcare
Medical Statistics
Quantitative Methods
Science

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具体描述

《现代生物统计学：从理论到应用》作者：[此处可填入假设的作者姓名] 出版社：[此处可填入假设的出版社名称] ISBN：[此处可填入假设的ISBN] --- 内容提要《现代生物统计学：从理论到应用》旨在为生命科学、医学研究和公共卫生领域的学生、研究人员及专业人士提供一套全面、深入且高度实用的生物统计学知识体系。本书的核心目标是超越枯燥的数学推导，专注于如何将严谨的统计学原理有效地应用于实际生物医学数据的分析、解释和报告中，从而指导更科学的研究设计和决策制定。本书结构严谨，内容覆盖了从基础的描述性统计、概率论回顾，到复杂的回归模型、生存分析、纵向数据分析以及现代高通量数据处理的基础方法。我们特别强调假设检验的逻辑构建、统计功效的评估、数据的可视化呈现以及结果的临床/生物学意义解读，确保读者不仅知道“如何计算”，更理解“为何如此计算”以及“计算结果意味着什么”。 --- 详细内容章节概述本书共分为五大部分，共十五章，循序渐进地构建读者的统计思维框架：第一部分：生物统计学基础与数据准备 (Foundations and Data Wrangling) 本部分为后续高级分析打下坚实的基础。第一章：生物医学研究中的统计学角色：探讨统计学在科学方法论中的核心地位，区分观察性研究与随机对照试验（RCT）的设计原理。介绍变量类型（名义、顺序、区间、比率）及其对分析方法的选择影响。第二章：描述性统计与数据探索 (EDA)：重点介绍集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算与解读。详述数据分布的形状（偏度与峰度），并引入箱线图、直方图和散点图等关键可视化工具，强调识别异常值和数据缺失模式的重要性。第三章：概率论基础与抽样分布：简要回顾必要的概率概念，重点讲解大数定律和中心极限定理在生物医学推断中的作用。详细阐述常见分布（二项分布、泊松分布、正态分布）的特性及其在生物学变量建模中的应用。第二部分：推断性统计：核心检验方法 (Inferential Statistics: Core Testing) 本部分聚焦于如何基于样本信息对总体做出可靠的推断。第四章：参数估计与置信区间：区分点估计与区间估计，深入解释置信区间的构建原理及其在量化估计不确定性中的关键作用。第五章：单样本与双样本均值检验：详述Z检验和t检验的适用条件（正态性、方差齐性）。重点讲解配对样本t检验的应用场景，并细致分析单因素方差分析（ANOVA）的原理及多重比较校正方法（如Bonferroni、Tukey HSD）。第六章：分类数据分析：专注于计数数据的统计推断。详细介绍卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）及其局限性。引入相对风险（RR）、优势比（OR）的概念，并探讨费舍尔精确检验在小样本研究中的应用。第三部分：关联性建模与回归分析 (Association Modeling and Regression) 本部分是本书的核心，侧重于建立变量间的定量关系模型。第七章：线性回归模型 I：简单线性回归：深入讲解最小二乘法的原理，回归系数的解释（斜率与截距的生物学含义）。强调残差分析在模型诊断中的不可替代性，包括对独立性、同方差性和正态性的检验。第八章：线性回归模型 II：多元回归：探讨如何纳入多个预测因子，处理多重共线性问题（VIF指标）。重点解释如何通过调整混杂因子来获得更纯粹的效应估计，以及模型选择的标准（AIC/BIC）。第九章：广义线性模型 (GLM) 导论：针对非正态响应变量（如计数、比例数据）的建模需求。详细介绍泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据，以及逻辑回归（Logistic Regression）用于二分类结局（如疾病发生、生存状态）的广泛应用和优势比的解读。第四部分：生存分析与纵向数据 (Survival and Longitudinal Data Analysis) 本部分面向医学和流行病学研究的前沿需求。第十章：生存分析基础与非参数方法：定义生存函数、风险函数和中位生存时间。详细阐述Kaplan-Meier曲线的构建与解读，以及Log-Rank检验用于比较不同组间的生存率差异。第十一章：比例风险模型 (Cox Regression)：深入讲解Cox模型的半参数特性，协变量对风险比（Hazard Ratio, HR）的影响。讨论协变量的筛选、模型的拟合优度检验以及时间依赖性协变量的处理。第十二章：纵向数据分析概述：介绍重复测量数据的特点与挑战（如数据相关性）。概述混合效应模型（Mixed Effects Models）的基本思想，用于处理具有重复观测的生物学指标随时间的变化趋势。第五部分：高级主题与统计方法应用 (Advanced Topics and Application) 本部分引入现代生物统计学中日益重要的分析技术。第十三章：样本量估算与统计功效分析：强调研究设计阶段样本量确定的必要性。提供针对不同研究设计（均值差异、比例差异、回归模型）的样本量计算公式和软件操作指导，帮助研究者规避“小样本”陷阱。第十四章：非参数统计方法回顾：讨论当数据不满足正态性假设或样本量过小时的替代方案，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验，以及Spearman秩相关系数。第十五章：生物统计软件实践与报告规范：简要介绍R/Python或专业统计软件（如SAS/Stata）在执行上述分析中的基本语法结构。重点指导读者如何遵循国际医学期刊（如CONSORT, STROBE声明）的要求，规范地撰写统计学方法和结果报告，确保研究的可重复性和透明度。 --- 本书特色 1. 应用驱动的学习路径：每章均辅以丰富的、来源于真实生物医学文献的案例研究，展示统计工具如何解决具体的科学问题，而非仅仅停留在数学公式层面。 2. 强调模型诊断：大篇幅讲解模型假设的检验与违反后的应对策略，确保读者能够识别并修正不恰当的模型应用，避免得出误导性结论。 3. 侧重结果解读：重点阐述统计学量（如P值、OR、HR、CI）背后的生物学或临床意义，弥合统计学家与领域专家之间的沟通鸿沟。 4. 前沿覆盖：适度引入了对处理复杂数据结构（如纵向数据）的现代方法，使本书内容与当前科研实践保持同步。本书是生物学、医学、药学、环境科学以及生物信息学等相关专业研究生和科研人员进行定量研究的理想教科书和案头参考手册。