医学统计学(第6版) 李康/本科临床/十二五普通高等教育本科国家级规划教材 [Medical Statistics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李康，贺佳，杨土保 编

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
• 医学
• 临床医学
• 生物统计学
• 流行病学
• 研究方法
• 规划教材
• 李康
• 高等教育

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117170789

版次：6

商品编码：11254177

包装：平装

丛书名： 卫生部“十二五”规划教材 ，

外文名称：Medical Statistics

开本：16开

出版时间：2013-03-01

用纸：胶版纸

页数：235

字数：440000

正文语种：中文

编辑推荐

　　供基础、临床、预防、口腔医学类专业用

内容简介

　　《“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材·全国高等学校教材：医学统计学（第6版）》的主要特点是内容简洁，通过实例讲解统计学名词、概念、原理和方法，尽量简化复杂的运算过程。为了更好地使用本教材，改进了原有的教学配套PPT课件，并由第二军医大学的吴骋老师结合各章例题，制作了SPSS统计软件的视频教学。PPT课件、SPSS视频教学及教材中练习题的参考答案一并放人教材的网络增值服务中。

作者简介

　　李康，男，1957年10月生于黑龙江省哈尔滨市。博士，教授，博士生导师，哈尔滨医科大学卫生统计学教研室主任，澳大利亚拉筹伯（Latrobe）大学兼职教授。曾留学日本新泻大学医学部。主要社会学术兼职：中国统计学会理事，中国卫生信息学会理事，中国卫生信息学会统计理论与方法专业委员会副主任委员，中国系统工程学会医药系统工程专业委员会副主任委员，中华预防医学统计专业委员会委员；黑龙江省统计学会常务理事；《中国卫生统计》和《中国医院统计》杂志编委。
　　从事医学统计学教学工作30年，曾参加10部《医学统计学》全国规划教材编写，获教育部博士点博士生导师基金1项。在科研方面，曾主持4项国家自然科学基金项目，参加3项国家重点研究项目；在国内外发表专业学术论文80余篇。曾获黑龙江省高校师德先进个人、黑龙江省卫生系统有突出贡献中青年专家。
　　
　　贺佳，女，1963年7月生于吉林省长春市。现任上海第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室主任，教授，博士生导师。主要社会兼职：中国卫生信息学会医学统计教育专业委员会副主任委员，中国现场统计研究会生物医学统计学会副理事长，中国人民解放军医学科学技术委员会卫生信息学专业委员会副主任委员，上海市临床流行病专业委员会副主任委员等职；上海市杨浦区政协委员；中国科学院上海生命科学研究院、上海交通大学医学院健康科学研究所客座研究员。
　　从事教学工作至今27年。负责的《医学统计学》课程获国家精品课程、上海市精品课程、军队优质课程。主编著作、教材17部，参加编写著作、教材30余部。上海市领军人才、上海市优秀学科带头人、上海市三八红旗手标兵。负责国家自然科学基金、上海市基础研究重点等课题20余项。曾获上海市科技进步一等奖、二等奖，上海医学科技二等奖。自主研发软件9套，获国家版权局著作权保护。在国内外发表学术论文200余篇，特别是在国际著名期刊《The Lancet》上发表一篇评述。
　　
　　杨土保，男，1962年7月生于湖南省郴州市。博士，教授，博士生导师。现任中南大学公共卫生学院副院长。主要社会兼职：湖南省卫生统计专业委员会副主任委员，湖南省流行病学专业委员会副主任委员，湖南省肿瘤防治专业委员会副主任委员，《中国老年学杂志》等3种杂志编委。加拿大渥太华大学和美国华盛顿大学访问学者。从事教学工作至今30年，参加国家规划教材8部。主持各级科研项目10余项，发表研究论文70余篇，获得省部级科研成果奖3项。获得湖南省高校青年骨干教师和“121”人才工程第三层次人才称号。

内页插图

目录

第一章 绪论
第一节 医学统计学的作用
第二节 医学统计学的基本内容
第三节 医学统计学中的基本概念

第二章 定量数据的统计描述
第一节 频数分布
第二节 集中趋势的统计指标
第三节 变异程度的统计指标

第三章 正态分布与医学参考值范围
第一节 正态分布
第二节 医学参考值范围

第四章 定性数据的统计描述
第一节 常用相对数
第二节 医学中常用的相对数指标
第三节 相对数指标使用的注意问题

第五章 统计表与统计图
第一节 统计表
第二节 统计图

第六章 参数估计与假设检验
第一节 参数估计
第二节 假设检验55］
第七章 f检验
第一节 f检验
第二节 方差不齐时两样本均数的检验
第三节 f检验中的注意事项
第四节 假设检验中两类错误

第八章 方差分析
第一节 完全随机设计的方差分析
第二节 随机区组设计的方差分析
第三节 多个样本均数的两两比较
第四节 方差齐性检验
第五节 其他设计类型的方差分析

第九章 X2检验
第一节 四格表资料的X2检验
第二节 配对四格表资料的X2检验
第三节 RxC列联表资料的检验

第十章 非参数秩和检验
第一节 配对设计资料的符号秩和检验
第二节 两独立样本比较的秩和检验
第三节 多个独立样本比较的秩和检验

第十一章 线性回归与相关
第一节 线性回归
第二节 线性相关
第三节 线性回归与相关应用的注意事项

第十二章 多元线性回归
第一节 多元线性回归
第二节 多元逐步回归
第三节 多元线性回归的注意事项

第十三章 logistic回归分析
第十四章 生存分析
第十五章 实验设计与临床试验设计
附录1 CONSORTstatement-RCT研究报告的信息（2010）
附录2 SPSS统计软件上机实习
附录3 统计用表
中英文名词对照索引

前言/序言

医学统计学：洞察生命奥秘的定量之眼 在浩瀚的医学知识海洋中，有一门学科如同明灯，指引我们理解数据、揭示规律、做出精准判断，它便是——医学统计学。这门学科不仅是研究医学现象、解决医学问题的有力工具，更是构建严谨科学思维、推动医学进步的基石。 什么是医学统计学？ 医学统计学是一门应用统计学原理和方法来解决医学领域问题的学科。它关注的是如何科学地收集、整理、分析和解释医学数据，从而发现疾病的发生、发展、转归规律，评估医疗卫生服务的效率与效果，为疾病的预防、诊断、治疗和康复提供科学依据，并指导公共卫生政策的制定。简单来说，它赋予了我们一双“定量之眼”，让我们能够透过纷繁复杂的医学现象，洞察其背后隐藏的统计规律。 医学统计学为何如此重要？ 在现代医学研究中，数据无处不在。从大规模流行病学调查到小规模的临床试验，从基因组学研究到药物疗效评估，海量的数据是医学知识体系构建的基石。而医学统计学正是将这些原始数据转化为有意义信息的桥梁。 科学研究的灵魂： 任何医学研究，无论其方向多么前沿，都离不开统计学的支撑。从研究设计的合理性，到样本量的科学计算，再到数据分析的严谨性，统计学确保了研究结果的可靠性和推广性。没有科学的统计分析，再多的数据也只是零散的数字，无法支撑起有价值的结论。 临床决策的基石： 医生在面对患者时，需要依据科学证据来制定最佳治疗方案。这些证据往往来自于大量的临床研究，而这些研究结果的提炼和解读，离不开医学统计学。例如，通过统计学方法比较不同治疗方案的有效率和安全性，医生才能为患者选择最适合的治疗。 公共卫生体系的导航： 了解人群健康状况、疾病流行趋势、危险因素分布，是制定有效的公共卫生政策的前提。医学统计学通过流行病学调查和统计分析，为我们描绘出区域乃至全球的健康图景，帮助卫生管理者识别健康威胁，合理分配医疗资源，并评估干预措施的效果。 精准医疗的驱动力： 随着个体化医疗的兴起，医学数据变得更加复杂和多样，包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等。医学统计学在整合和分析这些海量、多维度的数据方面发挥着至关重要的作用，为实现更精准的诊断、治疗和预后预测提供技术保障。 医学统计学的主要内容和应用领域 医学统计学涵盖了一系列方法和技术，其应用贯穿于医学研究和实践的各个环节： 1. 统计描述： 这是医学统计学的基础，旨在用简洁、直观的方式概括和呈现数据特征。常用的方法包括： 集中趋势的度量： 如均数、中位数、众数，用来反映数据的中心位置。 离散程度的度量： 如方差、标准差、极差、四分位数间距，用来描述数据的波动范围。 资料的分类与展示： 如列表、图表（柱状图、折线图、饼图、散点图等），直观地展示数据的分布和变化。 2. 统计推断： 这是医学统计学的核心，利用样本数据推测总体的性质。主要包括： 参数估计： 根据样本数据计算总体的未知参数，如均数、比例等，并给出估计值的可靠性（置信区间）。 假设检验： 设定一个关于总体的假设，然后利用样本数据来判断该假设是否成立。例如，检验两种药物的疗效是否有显著差异，或者一种治疗方法是否比安慰剂更有效。这涉及到各种检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验、F检验等，以及P值的解读。 3. 回归分析： 用于研究两个或多个变量之间的数量关系，并建立模型进行预测。 线性回归： 研究一个因变量和一个或多个自变量之间的线性关系，如研究年龄、体重对血压的影响。 Logistic回归： 常用于研究二分类结果（如患病或未患病）与多个预测因素之间的关系，在流行病学和临床研究中应用广泛。 4. 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或三个以上组的均数是否存在显著差异。例如，比较三种不同教学方法对学生学习成绩的影响。 5. 相关分析： 衡量两个变量之间线性相关的方向和强度。 6. 生存分析： 用于分析具有时间依赖性的事件（如死亡、复发、治愈）的发生率和影响因素，尤其在临床试验和流行病学研究中至关重要，如Kaplan-Meier曲线。 7. 抽样调查： 设计科学的抽样方案，以合理的成本获取代表性样本，并对总体进行估计。 医学统计学在各个领域的具体应用： 临床研究： 设计随机对照试验（RCT），评估新药、新疗法的疗效和安全性；分析患者预后，预测疾病进展；研究疾病的危险因素和保护因素。 流行病学： 描述疾病在人群中的分布规律（时间、地点、人群），分析疾病的病因和传播机制；监测传染病疫情；评估公共卫生干预措施的效果。 卫生管理： 评估医疗卫生服务的质量和效率；分析医疗费用构成；预测医疗资源需求；制定卫生政策。 生物医学工程： 分析生物信号数据；评估医疗器械的性能；优化医疗设备的设计。 药物研发： 设计临床试验；进行疗效和安全性评价；确定药物剂量。 掌握医学统计学的意义 学习医学统计学，不仅是掌握一套分析工具，更是培养一种科学严谨的思维方式。它教会我们如何理性地看待数据，如何避免研究中的偏差和误导，如何客观地评价医学证据。无论您是未来的医生、研究者、卫生管理者，还是任何对生命科学充满好奇的人，医学统计学都将是您探索医学奥秘、贡献社会的重要伙伴。它让我们能够更深刻地理解生命现象，更有效地应对健康挑战，共同推动医学的不断发展。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在知识的体系性方面做得是比较扎实的，它遵循了一个由浅入深的逻辑顺序，从最基础的描述性统计量开始，逐步过渡到更复杂的统计推断方法。这对于建立起一个完整的知识框架是有所帮助的。然而，问题就出在“过渡”的环节。在从一个章节跳转到另一个章节时，很多时候缺乏足够的铺垫和联系。例如，在讲解完描述性统计后，直接进入了推断性统计的范畴，但对于描述性统计如何为推断性统计打下基础，以及两者之间的内在逻辑联系，并没有得到充分的阐释。这就导致读者在学习过程中，容易将不同的统计方法割裂开来，形成“孤立的知识点”，而无法形成一个统一的、流动的认知体系。我希望这本书能够更加注重知识之间的“关联性”，通过更清晰的过渡，更深入的联系，来帮助读者构建起一个更加稳固和融会贯通的统计学知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在内容组织上确实有可圈可点之处，至少它覆盖了医学统计学的大部分基础知识，从描述性统计到推断性统计，几乎涵盖了本科阶段需要掌握的要点。书中的体系结构也比较清晰，每个章节都围绕一个主题展开，逻辑上也算连贯。但是，问题就出在“清晰”这个词上，它仅仅是“看起来”清晰。初学者在阅读时，很容易被大量的术语和概念淹没。虽然书中有定义，但这些定义往往是晦涩的、抽象的，缺乏足够的具象化解释。例如，在讲解假设检验时，书中列出了各种检验方法，比如t检验、卡方检验等等，也给出了计算公式和判定准则。但对于这些方法背后的统计学原理，以及它们是如何应用于解决实际医学问题的，并没有深入的剖析。我总觉得，作者只是想把知识点罗列出来，让读者知道“有这么回事”，但并没有真正地引导读者去理解“为什么是这样”。很多时候，我看完一个章节，脑子里留下的只有零散的知识点，而无法将它们串联起来，形成一个完整的认知框架。这种“碎片化”的学习体验，让我很难对统计学产生真正的兴趣，也难以建立起学以致用的能力。如果书中能增加更多图表、示意图，或者用更生活化的语言来解释抽象概念，相信对读者的帮助会更大。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名对统计学一知半解的学生来说，这本书的阅读体验无疑是一场严峻的挑战。书中的文字，严谨而学术，每一个句子都仿佛经过了反复的斟酌，但正是这种严谨，让它显得异常晦涩。我常常在阅读一段文字后，脑中一片空白，只剩下对那些陌生术语的茫然。虽然书中提供了定义，但这些定义往往是抽象的、理论化的，缺乏足够的实践指导意义。我无法从书中的描述中，清晰地勾勒出如何将这些统计概念应用于实际的医学研究中。我感觉自己像是站在一个巨大的图书馆前，里面堆满了各种各样的书籍，但我不知道哪一本是我需要的，也不知道如何从中找到我需要的知识。这种信息过载和缺乏清晰指引的状况，让我感到非常焦虑。我希望这本书能够更加注重“引导性”，通过更具象化的解释，更生动的案例，来帮助读者逐步建立起对统计学概念的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习统计学最重要的一点在于理解其“思想”，而不仅仅是掌握其“工具”。这本书在“工具”的呈现上无疑是全面的，各种各样的统计学方法，各种各样的公式，应有尽有。然而，在“思想”的传达上，却显得有些不足。书中的讲解，更多地集中于“如何计算”和“如何应用公式”，而对于“为什么这么计算”、“为什么这么应用”的统计学原理和思想，则挖掘得不够深入。例如，在讲解p值时，书中的描述更多地集中于其数值的含义和判读规则，但对于p值背后所蕴含的“概率思维”和“统计决策”的思想，则鲜有提及。这种对“思想”的忽视，使得读者在学习过程中，容易将统计学变成一门“死记硬背”的学科，而难以真正领会其精髓。我希望这本书能够更加注重对统计学核心思想的阐释，通过更具启发性的讲解，帮助读者建立起对统计学的深刻理解，从而真正地“用活”统计学。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的排版和设计，并没有给我带来愉悦的阅读体验。大量的文字，密密麻麻的公式，很少有插图和图表来辅助理解，使得整个书看起来非常枯燥。我尝试着去理解书中的内容，但很快就感到疲惫。很多概念的引入，都显得比较突兀，缺乏循序渐进的铺垫。例如，在讲解一些复杂的统计模型时，书中的过渡非常生硬，直接就抛出了公式，让我无从下手。我感觉自己就像一个迷失在丛林中的探险家，手中只有一张地图，却不知道如何解读地图上的符号，更不知道如何辨别方向。我希望这本书能够更加注重阅读的体验，通过更友好的排版、更生动的插图，以及更贴近生活化的语言，来降低学习的门槛。尤其是在讲解抽象的统计学概念时，如果能够加入一些形象的比喻或者类比，相信会极大地提升读者的理解效率。我希望未来的版本能够在这方面有所改进，让医学统计学不再是少数人的“专利”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是站在一座巍峨的知识高峰前，但这座山峰已经被厚重的迷雾笼罩，而我手中的地图却只有寥寥数笔，难以辨别方向。初读之下，我被书中密集排布的公式和术语吓退了。虽然我知道医学统计学是医学研究不可或缺的工具，但这本书的表达方式，却让这种工具变得如同天书一般难以接近。我试图理解每一个公式的含义，但往往发现，即使我理解了单个公式，也无法理解它在整个统计推断过程中的作用和地位。书中的例子，虽然数量不少，但往往是在公式推导完毕后，简单地套用一下，并没有详细地展示如何从实际的医学问题出发，选择合适的统计方法，然后一步步地进行分析。这种“结果导向”的讲解方式，让我感到迷茫。我总是在想，当我真正面对一项医学研究数据时，我应该如何开始？我应该先做什么，后做什么？这本书并没有给我清晰的指引。我感觉自己像是被扔进了一个数学的海洋，而我只会一些零星的单词，却不知道如何组织成有意义的句子。我渴望的是一种能够引导我思考、启发我探索的学习方式，而不是仅仅被动地接收信息。这本书的阅读体验，让我一度对统计学产生了畏难情绪。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书更像是一本“工具书”，它尽可能地把医学统计学中所有已知的“工具”都陈列出来，并且告诉你每个工具的“使用说明”。但它忽略了“为什么需要这个工具”以及“如何根据具体情况选择最合适的工具”这两个重要的问题。当你翻开这本书，你会发现里面充实着各种各样的统计方法，从最基础的描述性统计到复杂的多元统计分析。每一个方法都有其详细的公式推导和计算步骤。然而，对于初学者来说，最大的困惑在于，面对一个具体的医学研究问题，我应该如何选择合适的方法？书中的讲解往往是“已知方法，去应用”，而不是“已知问题，去选择方法”。这就导致我虽然掌握了各种统计方法的“操作技巧”，但在实际应用中却显得束手无策。我感觉自己就像一个只会操作锯子和锤子的工人，但却不知道如何根据木材的种类和家具的样式来选择合适的工具。我渴望的是一种能够引导我进行“思考”和“决策”的学习过程，而不是仅仅被动地学习“操作”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学入门的噩梦，如果不是课程强制要求，我打死也不会碰它。翻开第一页就头大，满眼的公式和符号，看得我眼花缭乱，感觉自己好像回到了高中数学考场，只不过这次更难，更抽象。书里的例子也很多，但讲得一点都不清楚，看完一个例子，我感觉自己更迷惑了。感觉作者就是把一大堆公式堆砌在一起，然后告诉你“这就是统计学”，至于怎么用，为什么这么用，完全没有解释。我尝试着去理解，但书里的逻辑跳跃太大，很多概念之间的联系被省略了，导致我无法构建起一个完整的知识体系。尤其是一些推导过程，简直是天书，看完之后我只知道“啊，原来还有这么回事”，但具体是怎么推导出来的，以及推导出来的意义是什么，我完全没有概念。我感觉自己就像一个苦苦追寻答案的学生，但这本书就像一个故作高深的老师，只是把答案抛给我，却不告诉我解题的思路。我花了大量的时间试图去消化书中的内容，但收效甚微。我尝试着从网上找一些辅助资料，看一些更通俗易懂的讲解，但很多资料都引用了这本书的术语和概念，我又不得不回到这本书上来，陷入了恶性循环。我甚至开始怀疑自己是不是不适合学统计学，是不是我真的太笨了。这种挫败感和无力感，让我对这门学科产生了深深的抵触情绪。我希望这本书能更注重培养读者的逻辑思维和理解能力，而不是仅仅堆砌枯燥的公式。

评分☆☆☆☆☆

我怀着学习医学统计学的目的购买了这本书，希望能够掌握统计学的基本原理和方法，为将来的科研工作打下基础。然而，这本书的阅读体验却让我感到十分吃力。书中的内容，可以说涵盖了医学统计学的方方面面，从最基础的概率论概念，到各种推断性统计方法，再到一些高级的回归分析和生存分析，应有尽有。但是，问题在于，这些内容被呈现得过于“学术化”了。很多概念的解释，都比较抽象，缺乏生动的例子来帮助理解。即使书中给出了例子，也往往是比较简化的，不足以反映真实医学研究中的复杂性。我尝试着去理解一些核心概念，比如p值、置信区间等等，但书中的解释总是让我觉得“知道怎么用”，但“不知道为什么这么用”。很多时候，我不得不花费大量的时间去查阅其他的资料，去寻找更直观的解释。这种额外的学习成本，让我对这本书的教学效果产生了疑问。我希望这本书能够更加贴近实际的医学研究，多提供一些真实案例的分析，让读者能够体会到统计学在解决医学问题中的实际应用价值。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间来研读这本书，试图理解其中关于医学统计学的各种理论和方法。不得不说，这本书在内容的深度上是毋庸置疑的，它几乎涵盖了医学统计学领域里所有重要的概念和技术。然而，正是这种“包罗万象”的特点，反而让它显得有些“面面俱到，却不够深入”。很多重要的理论，例如中心极限定理、大数定律等，虽然被提及，但其数学推导过程和统计学意义并没有得到充分的阐释。读者往往只是被告知“它是正确的”，但并不清楚“它是如何得出的”以及“它在实际应用中有何重要意义”。这就导致我们在学习过程中，容易产生一种“知其然，而不知其所以然”的困惑。我希望这本书能够更加注重对统计学思想的阐述，而不仅仅是公式的堆砌。如果能增加一些关于统计学发展历程、统计思想演变等方面的介绍，相信能够帮助读者建立起更深厚的统计学底蕴，从而更好地理解和应用统计学知识。

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物流很给力

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好书值得买，正版，印刷漂亮