全国高等医药院校规划教材：医学统计学计算机操作教程·案例版（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗家洪 等 著，罗家洪，郭秀花 编

图书标签:

• 医学统计学
• 计算机操作
• 教材
• 规划教材
• 高等教育
• 案例分析
• 第2版
• 医学
• 统计学
• SPSS

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030333711

版次：2

商品编码：10935047

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：304

正文语种：中文

内容简介

本教材是案例版枟医学统计学枠（第2版）的配套教材，每一章内容均包括目的要求、实例分析与电脑操作、思考练习参考答案、补充思考练习、补充思考练习参考答案。本书突破传统模式，采用案例式教学，增加易学易用的国际统计软件包SPSS操作，配合案例版枟医学统计学枠教学，结合医学科研实例、案例引导教学，由浅入深、层次分明、针对性强，突出“三基”内容、知识点明确、学生易学易懂。
本书适用于医学本科生或研究生的统计学教学，也可供医学科研人员在工作中参考。

目录

第一章 绪论
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第二章 计量资料的统计描述
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第三章 分类资料的统计描述
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第四章 统计表与统计图
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第五章 总体均数估计与假设检验
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第六章 方差分析
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第七章 二项分布与Poisson分布
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第八章 χ2 检验
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第九章 秩和检验
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十章 直线相关与回归
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十一章 调查设计
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十二章 实验设计
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十三章 剂量反应
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习与参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
第十四章 多因素分析
一、目的要求
二、实例分析与电脑操作
三、思考练习参考答案
四、补充思考练习
五、补充思考练习参考答案
附录
附录一 《医学统计学》期末模拟考试题(一)
附录二 《医学统计学》期末模拟考试题(二)
附录三 《医学统计学》期末模拟考试题(三)
附录四 《医学统计学》期末模拟考试题(四)
主要参考文献

精彩书摘

第 一 章 绪 论
一 、目 的 要 求
【了解】
医学统计学的概念及主要内容 。
【熟悉】
统计工作的基本步骤 。
【掌握】
1.统计资料的类型及其相应的分析方法 。
2.统计学的几个基本概念 。
【重点难点】
1.重点是统计资料的类型和统计学的基本概念 。
2.难点是正确区别统计资料的类型 。
二 、实例分析与电脑操作
（一） SPSS 的概述
SPSS（Statistical Package for Social Sciences ，社会科学统计软件包）是美国 SPSS 公司开发的 大型统计软件包 ，适用于社会科学 、医学 、经济学 、心理学等各个领域 。 在国际学术界有条不成 文的规定 ：凡是用 SAS 和 SPSS 统计分析的结果 ，在国际学术交流中可以不必说明算法 。 本书的 实例分析是以 SPSS Statistics 17.0 版本为基础 ，结合教材的例题和思考练习题 ，具体介绍 SPSS 的应用 。
（二） SPSS 的启动
双击桌面 SPSS 快捷图标或单击开始 → 程序 → SPSS Statistics → SPSS Statistics ，即可启动 （激活）SPSS 的数据编辑窗口 ；SPSS 数据编辑窗口的第一行是主菜单 ，共包含 11 个菜单项 ，第二 行是数据编辑快捷工具栏 。 单击窗口左下角的 Variable View（变量视图）或 Data View（数据视 图） ，可以在变量视图窗口（图 1-1）和数据视图窗口（图 1-2）之间互相切换 。 下面介绍主要菜单 。
（三） File 菜单（文件操作）
1.New 新建文件 ，快捷键为 Ctrl+ N 。 包括新建 Data（数据） 、Syntax（程序） 、Output（输出结 果） 、Draft Output（草案输出结果） 、Script（手稿） 。
2.Open 打开文件 ，快捷按钮为 ，快捷键为 Ctrl + O 。 包括打开 Data 、Syntax 、Output 、 Script 、Other（其他类型文件） 。
3.Save 保存文件 ，快捷按钮为 ，快捷键为 Ctrl + S 。 保存文件时 ，文件的格式不同 ，其后 缀名也不同 。 SPSS 数据文件的默认后缀名为“.sav” ；程序文件的默认后缀名为“.SPS” ；输出结 果的默认后缀名为“.spv” 。
4.Save as 另存为 .。 若要保留原数据文件 ，可用 Save as 将修改过的数据以新文件名保 存 。 可用 Save as 将 SPSS 数据文件转换为 Excel 、SAS 、Stata 等数据文件 。
5.Export 导出 .。 在输出结果窗口中将 SPSS 结果转换为 Word 文件 ，或在数据视窗中将 SPSS 数据文件导出为 Excel 、SAS 、Stata 等数据文件 。
6.Exit 退出 SPSS 系统 ，快捷键为 Alt + F4 。
（四） Edit 菜单 （编辑）
1.Undo 撤销单元输入值 ，快捷按钮为 ，快捷键为 Ctrl+ Z 。
2.Redo 恢复单元输入值 ，快捷按钮为 ，快捷键为 Ctrl+ Y 。
3.Cut/Copy/Paste/Clear 剪切/复制/粘贴/清除数据或变量 ，此四项既可在菜单中选择 ，也 可以选中单元格或变量后 ，单击鼠标右键调出 。
4.Find 查找数据 ，快捷按钮为 ，快捷键为 Ctrl+ F 。
5.Options 选项 ，选择 SPSS 参数 。 通过 Options（选项）语言选择调整 ，实现中英文 SPSS 统 计软件包转换 。
（五） View 菜单（视图）
1.Status Bar 显示或隐藏状态栏 。
2.Toolbars 工具栏定义 ，系统默认为 Data Editor（数据编辑）工具栏 。 小技巧 ：工具栏中的 为 Dialog Recall（重复调用对话框） ，单击之 ，所弹出的下拉列表中就依次列出了最近几次使用 的一些过程名（包括非统计分析过程） ，直接从中选择需要的过程 ，就可重复已做过的分析 。
3.Fonts 自定义字体 。
4.Grid Lines 显示或隐藏表格线 。
5.Value Labels 变量值标签/变量值显示切换 ，系统默认不显示变量值标签 ，快捷按钮为 。 变量值标签的定义方法参见例 4-1 。
6.Variables 变量视图/数据视图切换 ，快捷键为 Ctrl+ T ，也可点击左下角 Data/Variables 。
（六） Data 菜单 （数据操作）
1.Define Dates 定义日期 ，主要用于时间序列模型 。
2.Insert Variable 插入变量 ，在当前列插入新变量 ，快捷按钮为 。
3.Insert Cases 插入个案 ，在当前行插入新个案 ，快捷按钮为 。
4.Go to Case 个案定位 ，到达指定记录号的个案 ，快捷按钮为 。 当数据较多时 ，非常有用 。
5.Sort Cases 过程 个案排序 ，按个案排序 ，排序方式有升序（Ascending）和降序（Descending）
两种 。
6.Transpose 过程 数据行列转置 ，可以将原来的一条记录转成为一个变量 ，或将原来的一 个变量转成为一个记录 。 原变量名会自动保存在系统生成的 case＿ | b | 的字符变量中 。
7.Restructure 过程 数据重排 ，例如 ，进行随机区组设计资料的秩和检验时 ，处理组各为一 个变量 ，但是 ，当对其进行两两比较时（秩变换分析方法） ，变量定义需按随机区组设计方差分析 的形式 ，这时就可以调用 Restructure 过程完成这一任务（参见例 8-8） 。
8.Merge Files 过程 合并数据文件 。
（1） Add Cases 过程 ：增加个案（或记录） ，从外部数据文件中增加个案到当前数据文件中 ，称 为纵向合并 。 注意 ：相互合并的数据文件中应该有相同的变量 ；
（2） Add Variables 过程 ：增加变量 ，从外部数据文件中增加变量到当前数据中 ，称为横向合 并 。 注意 ：横向合并时默认按照相同个案（或记录）数进行合并 ，否则会丢弃一部分记录 。
9.Aggregate 过程 数据分类汇总 ，分类汇总是按指定的分类变量（选入 Break Variables 框） 对观察值（选入 Aggregate Variables 框）进行分组 ，在 Function 子对话框中定义需描述的统计量 。
10.Orthogonal Design 过程 正交设计 ，用于自动生成正交设计表格 。 分为 Generate （生 成） 、Display（显示）两个过程 。
11.Split File 过程 拆分数据文件 ，用于数据文件的分组处理 ，快捷按钮为 。 选择某分组 变量（如性别 、职业 、实验分组等 ）对数据文件进行分组后 ，就可以对数据文件进行分组统计 分析 。
12.Select Cases 过程 选择个案 ，用于选择需分析的个案 ，快捷按钮为 。 当不需要分析某 变量的全部数据时 ，可调用该过程进行选择 。
13.Weight Cases 过程 个案加权或频数加权 ，快捷按钮为 。 在使用频数表格式录入数据 时（如 χ2 检验） ，相同取值的观察（如处理 、疗效）或组段只录入一次 ，另加一个频数变量用于记录 该数值共出现了多少次 ，分析时需要用 Weight Cases 过程将频数加权即将频数变量的数据乘以 组段（参见例 2-2 、例 7-1） 。
（七） Transform 菜单 （数据转换）
1.Compute 过程 计算变量 ，用于对变量进行计算 。 主要特点 ：
（1） 目标变量可以是新变量 ，也可以是已有的变量 。
（2） Compute 过程中赋给变量的值可以是一个常数 ，也可以是从已有变量值或系统函数计 算而得的值 ，系统函数可以从 Function 框中选择 。
（3） 操作记录既可以是所有记录 ，也可以设定逻辑条件 。 Compute 过程可以直接调用菜单 进行（参见例 5-4） ，也可以编写程序进行（参见例 3-1） 。
2.Random Number Seed 过程 随机数字种子 ，用于设定伪随机种子数 ，默认情况下随机种 子随着时间在不停改变 ，这样所计算出的随机数值无法重复（参见例 11-1） 。 在临床试验等情况 中 ，可以人为指定一个种子 ，结果就可重现（参见例 12-1） 。
3.Count 过程 计数 ，用于计数每个个案在多个变量中相同数值的发生次数 ，或某个值或某 些值在某个变量取值中出现的次数 ，并生成一个新变量 。
4.Recode 过程 重新编码（或重新赋值） ，用于将原变量值按照某种一一对应的关系生成新 变量值 。
（1） Into Same Variables 过程 ：在相同变量中重新编码 。
（2） Into Different Variables 过程 ：在不同变量中重新编码（参见例 2-1） 。
5.Automatic Recode 过程 自动重新编码 ，自动按原变量大小生成新变量 ，功能与 Rank Cases 过程类似 。
6.Visual Binning 过程 可视离散化 ，根据现存的连续变量进行分组 ，产生一个新的分组 变量 。
7.Optimal Binning 过程 最优离散化 ，将一个或多个尺度变量的值分布到“块”中进行离 散化 。
8.Rank Cases 过程 个案排秩 ，用于变量的秩变换 。 可根据某变量的大小进行编秩 ，并将秩 次结果存入新变量（参见例 9-6） 。
9.Create Time Series 过程 建立时间系列 ，用于创建时间序列变量 。
10.Replace Missing Value 过程 替换缺失值 ，用于时间序列模型数据的预处理 。
（八） Analyze 菜单 （统计分析）
1.Reports 菜单（统计报表）
（1） Codebook 过程 ：显示活动数据集中所有或指定变量和多重响应集的变量信息 。
（2） OLAP Cubes （Online Analytical Processing Cubes） 过程 ：在线分层分析 ，用于对分组变量 的各组之间或不同变量之间进行统计 ，可计算 Sum（总和） 、Number of Case（个案例数） 、Mean（均 数） 、Median（中位数） 、分组中位数（Grouped Median） 、Standard Error of Mean（标准误）等 。
（3） Case Summaries 过程 ：个案汇总 ，用于计算例数（Number of Case） 、Mean（均数） 、Median （中位数） 、Harmonic Mean（调和均数） 、Geometric Mean（几何均数） 、分组中位数（Grouped Median） 、Standard Deviation（标准差） 、Standard Error of Mean（标准误）等 。 注 ：几何均数和调和均数 的计算常调用 Case Summaries 过程实现 。
（4） Report summaries in Row 过程 ：按行报表汇总 ，用于按行形式表达变量或指标的统计量 输出报告 。 可计算 Sum of Values（总和） 、Mean of Values （均数） 、Standard Deviation（标准差） 、 Percentage above Value（高于某值的百分数） 、Percentage below Value（低于某值的百分数） 、Percentage inside Low .High .（界于 Low 与 High 之间的百分数）等 。
（5） Report Summaries In Columns 过程 ：按列报表汇总 ，用于按列形式表达变量或指标的统 计量输出报告 。 可计算按行报表汇总的指标 。
2.Descriptive Statistics 菜单（描述性统计分析）
（1） Frequencies 过程 ：频数分布分析 ，用于生成详细的频数表 ，并可按要求计算描述统计量 ， 生成常用的条图 、圆图 、直方图等（参见例 2-1） 。
（2） Descriptive 过程 ：描述性分析 ，进行一般性的统计描述 ，适用于服从正态分布的计量资料 。
（3） Explore 过程 ：探索行分析 ，进行数据分布状况的探索性分析 ，例如正态性检验 。
（4） Crosstabs 过程 ：行列表（或列联表 ，或交叉表）分析 ，进行行列表资料的分析 ，用于分类资 料/等级资料的统计描述及各种假设检验 ，例如 χ2 检验 、McNemar 检验等（参见第 8 章） 。
（5） Ratio 过程 ：比率统计分析 ，用于对两个连续型变量计算相对比指标 。
（6） P-P Plots 过程 ：绘制 P-P 图 。
（7） Q-Q Plots 过程 ：绘制 Q-Q图 。
3.Tables（统计表格）菜单 Custom Tables （设定表格 ） 、Multiple Response Set （定义多重响 应集 。
4.Compare Means 菜单（均数间的比较）
（1） Means 过程 ：平均数分析 ，用于对样本进行统计描述 ，即检验前的预分析 。
（2） One-Sample T Test 过程 ：单样本 t 检验 ，进行单样本 t 检验（参见例 5-1） 。
（3） Independent-Samples T Test 过程 ：独立样本 t 检验 ，进行完全随机设计两样本均数比较 的 t 检验 。 （参见例 5-3）
（4） Paired-Samples T Test 过程 ：配对 t 检验 ，进行配对 t 检验（参见例 5-2） 。
（5） One-Way ANOVA 过程 ：单因素方差分析 ，进行完全随机设计的方差分析（参见例 6-1） 。
5.General Linear Model 菜单（一般线性模型）
（1） Univariate 过程 ：单变量方差分析 ，当应变量为一个时 ，进行随机区组设计的方差分析 。 （参见例 6-2）
（2） Multivariate 过程 ：多变量或多元方差分析 ，当应变量为多个时 ，进行多元方差分析 。
（3） Repeated Measures 过程 ：重复测量方差分析 ，进行重复测量资料的方差分析 。
（4） Variance Components 过程 ：方差成分分析 ，对层次数据拟合方差成分模型分析 。
6.Generalized Linear Models 菜单（广义线性模型） Generalized Linear Models （广义线性模 型） 、Generalized Estimating Equations （广义估计方程） 。
7.Mixed Models（混合模型）菜单 Linear（线性混合模型） 。
8.Correlate 菜单（相关分析）
（1） Bivariate 过程 ：双变量相关分析 ，进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析 。 如果 是多个变量 ，则给出两两相关的分析结果（参见例 10-1 、例 10-2） 。
（2） Partial 过程 ：偏相关分析 ，进行偏相关分析 。 如果需要进行分析的两个变量的取值均受 到其他变量的影响 ，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制 ，输出控制其他变量影响后的 相关系数 。
（3） Distances 过程 ：距离相关分析 ，可对同一变量内部各观察单位的数值或各个不同变量间 进行相似性或不相似性（距离）分析 。
9.Regression 菜单（回归分析）
（1） Linear 过程 ：线性回归分析 ，用于拟合线性回归模型 ，包括简单线性回归（1 个自变量） 和多重线性回归（多个自变量）（参见例 10-3 、例 10-4） 。
（2） Curve Estimation 过程 ：曲线参数估计法 ，用于拟合常用曲线 。
（3） Partial Least Squares Regression 过程 ：部分（偏）最小平方回归 。
（4） Binary Logistic 过程 ：二分类 Logistic 回归分析 ，进行二分类资料的 Logistic 回归分析 。 （参见问题 14-2）
（5） Multinomial Logistic 过程 ：多分类 Logistic 回归分析 ，进行无序多分类资料的 Logistic 回 归分析 。
（6） Ordial 过程 ：有序分类回归 ，进行有序分类资料的 Logistic 回归分析 。
（7） Probit 过程 ：概率单位法 ，用于分析剂量反应关系（参见例 13-1 、例 13-2） 。
（8） Nonlinear 过程 ：非线性回归 ，对非线性关系资料进行回归分析 。
（9） Weight Estimation 过程 ：权重估计法 ，对观测值精确度不同的资料进行回归分析 。
（10） 2-Stage Least Squares 过程 ：
（11） Optimal Scalling（CATREG） ：分类回归分析 ，对分类资料进行回归分析 。
10.Loglinear 菜单（对数线性模型分析）
（1） General 过程 ：广义线性模型分析 ，进行一般对数线性模型分析 ，主要用于证实性研究 。
（2） Logit 过程 ：Logit 对数线性模型分析 ，当应变量为两分类时 ，可以用 Logit 过程提供的对 数线性模型来分析 。
（3） Model Selection 过程 ：模型选择对数线性分析 ，用于拟合分层对数线性模型 。
11.Neural Networks（神经网络）菜单 Multilayer Perceptron（多层感知器）和 Radial Basis Function（径向基函） 。
12.Classify 菜单（分类分析）
（1） TwoStep Cluster 过程 ：二阶段聚类分析 ，可进行两步聚类分析 。
（2） K-Means Cluster 过程 ：快速聚类分析 ，对记录进行快速聚类 ，称为 K-均值聚类法（快速 聚类法 、逐步聚类法） 。
（3） Hierarchical Cluster 过程 ：系统聚类分析 ，进行系统聚类或分层聚类分析 。
（4） Tree（决策树）过程 。
（5） Discriminant 过程 ：判别分析 ，进行判别分析 。
（6） Nearest Neighbor Analysis（最近邻元素分析）
13.Dimension Reduction 菜单（降维分析）
（1） Factor 过程 ：因子分析 ，进行因子分析/主成分分析 。
（2） Correspondence Analysis 过程 ：对应分析 ，进行简单对应分析 。
（3） Optimal Scaling 过程 ：最优尺度分析 ，可进行同质性分析 、最优尺度分析 。
14.Scale 菜单（信度分析）
（1） Reliability Analysis 过程 ：可靠性分析或信度分析 ，进行内在的信度分析 ，用于评价问卷 的稳定性和可靠性 。
（2） Multidimensional Scaling 过程 ：多维尺度分析 ，进行多维尺度分析 ，反映多个研究事物间 的不相似程度 。
（3） Multidimensional Scaling（PROXSCAL）过程 ：多维邻近尺度分析 ，进行多维邻近尺度分 析 ，反映多个研究事物间的相似或不相似程度 。
15.Nonparametric Tests 菜单（非参数检验）
（1） Chi-Square 过程 ：单样本 χ2 检验 ，用于检验二项/多项分类变量的分布 ，即检验分类数据 样本所在总体分布（各类别所占比例）是否与已知总体分布相同即拟合优度检验 。
（2） Binomial 过程 ：二项式检验 ，用于检验二项分类变量的分布是否服从指定概率参数 P 的 二项分布 。
（3） Run 过程 ：游程检验 ，用于检验样本序列的随机性 。
（4） 1-Sample K-S 过程 ：单样本 K-S 检验（1-Sample Kolmogorov-Smirnov Test ，即 1-Sample KS） ，用于检验样本是否服从各种常用分布 ，如正态分布 、均匀分布 、指数分布 。
（5） 2 Independent Samples 过程 ：两独立样本秩和检验 ，进行完全随机设计两样本资料的秩 和检验（参见例 9-3 、例 9-4） 。
（6） K Independent Samples 过程 ：多个独立样本秩和检验 ，进行完全随机设计多个样本资料 的秩和检验（参见例 9-5） 。
（7） 2 Related Samples 过程 ：两个相关样本秩和检验（配对秩和检验） ，进行配对设计资料的 秩和检验 、单样本资料的秩和检验（参见例 9-1 、例 9-2） 。
（8） K Related Samples 过程 ：多个相关样本秩和检验（随机区组秩和检验） ，进行随机区组设 计资料的秩和检验（参见例 9-7） 。
16.Forecasting 菜单（预测分析） Create Modeler（时间序列建模器）包括 Expert Modeler（专 家建模器） 、Exponential Smoothing （指数平滑法） ，Seasonal Decomposition（季节分解法） ，Spectral Analysis（频谱分析） ，Sequence Chart（系列图） ，Autocorrelations（自相关图） ，Cross-Correlations（交 叉相关图） 。
17.Survival 菜单（生存分析）
（1） Life Tables 过程 ：寿命表方法 ，用于分析分组生存资料 ，求出不同组段的生存率 。 当样

前言/序言

《医学统计学核心原理与实践》 内容简介： 本书旨在系统梳理和深入剖析医学统计学领域的核心理论与方法，并通过丰富的实践案例，引导读者掌握医学研究中数据分析的关键技能。全书内容结构清晰，逻辑严谨，语言生动，力求让读者在理解统计学概念的同时，能够熟练将其应用于实际的医学科研问题中。 第一部分：医学统计学基础理论 本部分将从最基础的概念入手，为读者构建坚实的理论基石。 第一章：医学统计学概论 介绍医学统计学的定义、作用及其在现代医学研究中的重要地位。 阐述医学研究的类型与统计方法的选择原则。 区分描述性统计与推断性统计的基本概念。 介绍医学统计学研究的基本流程。 第二章：统计资料的收集与计量单位 详细讲解医学研究中常见的数据类型，如定性资料（分类资料）和定量资料（计量资料），并进一步细分（如顺序资料、名义资料、计数资料、测量资料）。 深入讨论抽样方法，包括随机抽样（简单随机、系统、分层、整群）和非随机抽样（方便、判断、配额），并分析各自的优缺点及适用场景。 强调数据质量的重要性，介绍数据收集过程中的注意事项，如标准化操作、避免偏倚。 阐述医学研究中常见的计量单位及其使用规范。 第三章：统计图表的基本形式 介绍用于展示不同类型数据的常用统计图表，包括直方图、条形图、饼图、散点图、折线图、箱线图等。 指导读者如何根据数据类型和研究目的选择最合适的图表形式。 强调图表设计的原则，如清晰性、准确性、简洁性，以及如何避免误导性表达。 通过实例展示如何绘制和解读各类统计图表，帮助读者直观理解数据特征。 第四章：数据的概括性描述 深入讲解描述性统计指标，包括集中趋势的度量（均数、中位数、众数）和离散趋势的度量（方差、标准差、变异系数、极差、四分位数间距）。 介绍如何选择合适的描述性统计量来反映数据的分布特征。 阐述偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念及其在数据分布诊断中的作用。 通过大量医学实例，展示如何计算和解释这些指标。 第二部分：医学统计学推断方法 本部分将重点介绍如何从样本数据推断总体特征，以及如何检验统计假设。 第五章：概率论基础 简述概率的基本概念、概率的计算方法（加法法则、乘法法则）。 介绍条件概率和独立性。 讲解常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布及其在医学领域的应用。 强调正态分布的重要性及其性质。 第六章：参数估计 详细介绍点估计和区间估计的概念。 阐述如何计算均数、比例的置信区间，并解释置信区间的含义。 讲解样本量估算的基本原理和方法，指导读者如何根据研究目的和要求确定所需的样本量，以保证研究的统计效能。 第七章：假设检验的基本原理 系统介绍假设检验的基本步骤：设立原假设（H0）与备择假设（H1）、选择检验统计量、确定检验水准（α）、计算P值、做出统计决策（拒绝或不拒绝H0）。 深入分析第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）的概念，以及统计功效（1-β）的重要性。 讲解单侧检验与双侧检验的区别及适用条件。 阐述P值的含义及其解读的正确方式。 第八章：均数及其差值的假设检验 介绍各种适用于检验均数及均数差的统计方法。 详细讲解Z检验、t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）的应用条件、计算步骤和结果解读。 介绍方差分析（ANOVA）的基本原理，用于检验三个及以上样本均数是否存在显著差异，并初步介绍单因素方差分析。 第九章：比例及其差值的假设检验 介绍用于检验比例及比例差值的常用方法。 详细讲解Z检验（对比例进行检验）、卡方检验（χ²检验，包括拟合优度检验、独立性检验、同质性检验）在比例数据分析中的应用。 阐述四格表资料的卡方检验和Fisher精确检验的应用场景。 第十章：相关与回归分析 深入介绍变量之间的相关性分析，包括 Pearson 积矩相关系数（适用于连续变量）、Spearman 等级相关系数（适用于等级变量或非正态分布变量）的计算与检验。 系统讲解线性回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，讲解回归方程的建立、回归系数的解释、判定系数（R²）的意义。 介绍回归模型诊断的基本方法，以评估模型的拟合优度。 阐述相关与因果的区别。 第三部分：医学统计学高级应用与专题 本部分将拓展到更广泛的统计学应用领域，并探讨一些医学统计学中的重要专题。 第十一章：方差分析（续） 进一步深入介绍方差分析，包括双因素方差分析及交互作用的检验。 讲解方差分析的非参数检验方法，如 Kruskal-Wallis 检验。 介绍多重比较方法（如 LSD, Bonferroni, Tukey等），用于在多组均数检验中找出具体存在差异的组别。 第十二章：生存分析 介绍生存分析的基本概念，如生存函数、风险函数、中位生存期。 讲解Kaplan-Meier生存曲线的绘制与解读。 介绍Log-rank检验用于比较两组或多组生存曲线的差异。 初步介绍Cox比例风险回归模型，用于分析影响生存期的多因素。 第十三章：医学统计软件的应用基础（概述） 本章不具体介绍某个特定软件的操作，而是侧重于讲解在医学统计分析中，如何根据研究设计和数据类型选择合适的统计软件。 简述主流统计软件（如 SPSS, R, SAS, Stata 等）的功能特点和优势。 强调理解统计原理是软件应用的前提，软件只是工具。 第十四章：医学研究中的常见偏倚与控制 深入探讨医学研究中常见的偏倚类型，如选择偏倚、信息偏倚（测量偏倚、回忆偏倚）、混杂偏倚等。 介绍针对这些偏倚的识别、评估和控制方法，包括研究设计阶段的考虑（如随机化、盲法、配对）和数据分析阶段的调整（如分层、多因素分析）。 第十五章：医学统计报告的书写规范 指导读者如何规范地撰写医学统计学部分的报告，包括如何清晰地描述研究设计、样本特征、统计方法、结果呈现（图表、统计量）以及结论的讨论。 强调统计结果与临床意义相结合的重要性。 介绍医学期刊对统计方法报告的常见要求。 本书内容丰富，覆盖了医学统计学从基础到进阶的各项关键知识点，旨在帮助读者建立扎实的统计学理论基础，掌握实用的统计分析技能，从而在医学研究和临床实践中做出更科学、更严谨的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是它的“实战”导向，充满了动手操作的机会。我之前看过一些理论性很强的统计学书籍，虽然内容很全，但总觉得与实际应用有些脱节，看的时候觉得懂了，但真要自己上手操作时就懵了。这本书恰恰弥补了这一点，它把每一个重要的统计概念，都落到了实处的计算机操作上。当你学习了某个统计方法，书里紧接着就会告诉你如何运用Excel、SPSS等工具来实现，并且操作步骤写得非常细致，就像跟着一位经验丰富的老师在旁边指导你一样，每一个点击、每一个输入都清晰明了。而且，它所选用的案例都非常贴近我们医学领域的实际情况，比如对临床试验数据的分析，对流行病学调查结果的处理等等，这些案例不仅让我们学会了如何处理数据，更重要的是，它让我们理解了不同统计方法在实际研究中的应用逻辑和意义。我记得学到回归分析的时候，书中通过一个具体的案例，详细展示了如何分析影响疾病发生率的各种因素，并预测其趋势，这让我对统计学在疾病预防和控制方面的作用有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下的最深刻印象，是它那种“润物细无声”的教学方式。我之前接触过不少统计学教材，很多都像一本本冷冰冰的说明书，干巴巴地罗列公式和定理，看得我云里雾里，望而却步。但这本书不一样，它好像真的走进我们这些医学统计学小白的心里，理解我们的困惑。它不是一开始就丢给你一堆专业术语，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，而且每一章的引入都设计得非常巧妙。比如，在讲到描述性统计的时候，它会先给你一个实际的医学研究场景，让你看到为什么需要描述性统计，需要解决什么样的问题，然后才慢慢引出均数、标准差、中位数这些工具。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是解决实际医学研究问题的有力武器。而且，书中的图表运用也非常到位，不是为了图而图，每一张图都清晰地阐述了某个统计概念或分析结果，让我这种视觉型学习者受益匪浅。我记得有一次，我对着一个复杂的公式研究了半天都没明白，但看到书里一个简单的流程图，一下子就豁然开朗了。这种将抽象概念具象化的能力，真的是这本书的一大亮点。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是它的“落地”程度相当高，理论与实践结合得非常紧密。我之前接触的统计学教材，很多时候都像是在背公式、背概念，感觉离实际应用有些距离。但这本书不一样，它好像知道我们学统计学最终是为了做什么，所以它把每一个重要的统计学概念，都巧妙地融入到了具体的计算机操作和案例分析中。从数据录入、清理，到各种统计分析方法的执行，再到结果的解读，它都提供了详细的操作指南。我尤其喜欢它在引入新知识点时，总是会先给你一个实际的医学研究场景，让你明白这个知识点是用来解决什么问题的，然后再告诉你如何运用统计学和计算机工具来解决它。这种“问题驱动”的学习方式，让我感觉学习过程更有目的性，也更有趣。而且，它所提供的案例都非常贴近我们医学学习的实际，让我觉得学到的知识可以直接应用到未来的学习和研究中。例如，在讲到假设检验时，它会通过一个具体的临床试验案例，一步步地演示如何进行检验，如何解读P值，这让我对假设检验的理解更加深刻，也更加自信。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在实操性方面做得相当出色，让我感觉自己真的在跟着一步步地“做”医学统计，而不是仅仅“读”医学统计。它没有仅仅停留在理论层面，而是将每一个重要的统计方法都与具体的计算机操作紧密结合。当你学到某个概念时，下一秒你就能跟着书上的步骤，在实际的软件界面里进行操作，比如数据录入、变量定义、结果输出等等。这些操作指导非常详细，从点击哪个按钮，到输入什么参数，都写得清清楚楚，就像有一个经验丰富的老师在你身边手把手地教你。而且，书中的案例都非常贴近我们医学学习和研究的实际，不是那些抽象的、脱离实际的数据。比如，关于临床试验数据分析的案例，关于流行病学调查数据处理的案例，这些都是我们将来可能会接触到的，所以学起来更有针对性，也更有动力。通过这些案例，我不仅学会了如何使用统计软件来执行分析，更重要的是，我开始理解了不同统计方法在不同研究场景下的应用逻辑和注意事项。这种“学以致用”的感觉，让我对医学统计学产生了前所未有的兴趣和信心。

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从内容编排的逻辑性和深度来看，这本书的层次感非常分明，循序渐进，适合不同基础的读者。它不会一开始就设置太高的门槛，而是从最基础的概率论和统计推断的原理开始讲起，但又不至于过于枯燥。它巧妙地将理论知识融入到案例分析中，让你在解决实际问题的过程中，不知不觉地掌握了统计学的精髓。我尤其欣赏它对一些核心统计概念的解释，比如假设检验、置信区间等，它会从多个角度去阐述，并辅以图示和通俗的语言，确保读者能够真正理解其背后的逻辑，而不是死记硬背。而且，书中并没有回避一些相对复杂的统计方法，比如回归分析、方差分析等，但它在介绍这些内容时，会先让你理解其适用的场景和基本原理，然后再告诉你如何通过软件来进行操作。这种“先理解，后操作”的方式，让我觉得学习过程更加扎实，而不是停留在“会点几下鼠标”的表面。它让我明白，统计学不仅仅是工具的使用，更是对数据背后规律的洞察。

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：增加变量

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，其后

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的

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，用于分析分组生存资料

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Vazriancezz

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好书，好书，真不错，使用。

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，其后

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我一直寻找的书，正版的

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