生物统计学学习指导（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春喜，姜丽娜，邵云，张黛静 著

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• 生物统计学
• 统计学
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• 生物医学
• 学习指导
• 第二版
• 教材
• 数据分析
• 科研方法
• 统计方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030376299

版次：31

商品编码：12292696

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2017-12-01

页数：240

正文语种：中文

内容简介

　　本书是“十二五”普通高等教育本科***规划教材《生物统计学》（第五版）的立体化项目之一。本书旨在为《生物统计学》的学习提供概要性总结、资料扩充、难点解析，通过增加具体实例和对习题的解答，帮助学生进一步理解和掌握基本概念、基本内容和基本方法。全书共13章，其内容编排与教材各章内容相对应。每章内容包括目的要求、内容提要、难点评析、例题解析、习题解答、自我测验6部分。书后附有自我测验答案。

统计学基础与应用：理论、方法与实践指南 本书旨在为学习统计学原理和应用方法的读者提供一本全面而深入的指导手册。它涵盖了从基本的描述性统计到复杂的推断性统计模型，并强调统计学在数据分析和决策制定中的实际应用。 第一部分：统计学基石与描述性分析 第一章：统计学的本质与核心概念 本章首先阐述了统计学的定义、历史发展及其在现代科学、工程、商业和社会科学中的不可或缺的地位。我们详细区分了总体（Population）与样本（Sample）的概念，解释了参数（Parameter）与统计量（Statistic）的区别，并引入了变量（Variable）的类型划分——定性变量与定量变量，以及它们在后续分析中的不同处理方式。概率论作为统计推断的数学基础，在本章中得到了初步介绍，包括概率的基本性质、条件概率和贝叶斯定理的初步概念，为后续的概率分布学习打下坚实基础。 第二章：数据的收集、整理与可视化 有效的统计分析始于高质量的数据。本章深入探讨了数据收集的各种方法，包括抽样设计（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优缺点，以及实验设计的基本原则（如随机化、对照、重复）。数据清洗和预处理是数据分析的关键步骤，我们将讨论如何识别和处理缺失值、异常值（Outliers）和数据录入错误。 描述性统计是理解数据的首要工具。本章详述了度量集中趋势的指标（均值、中位数、众数）及其适用场景；度量离散程度的指标（方差、标准差、极差、四分位数间距）；以及度量分布形状的指标（偏度Skewness和峰度Kurtosis）。最后，本章重点介绍如何运用图表进行数据可视化，包括直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）、箱线图（Box Plots）以及散点图（Scatter Plots），强调图表在揭示数据结构和潜在问题中的作用。 第三章：概率分布与抽样分布 概率分布是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本章详细介绍了离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如均匀分布、指数分布）。核心内容集中在正态分布（Normal Distribution）的性质及其标准化（Z-分数）的应用，这是推断统计的基石。 随后，本章引入了中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT），这是统计推断的理论核心。我们通过实例和推导，解释了为什么无论原始总体分布如何，大样本均值的抽样分布趋向于正态分布，以及这一原理如何使得基于样本估计总体参数成为可能。此外，也对T分布、卡方分布和F分布的来源和特性进行了介绍。 第二部分：统计推断：估计与检验 第四章：统计估计：点估计与区间估计 推断统计的目标是从样本信息推断总体的特征。本章首先区分了点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。我们深入探讨了估计量的优良性质，包括无偏性（Unbiasedness）、有效性（Efficiency）和一致性（Consistency）。 核心内容是置信区间（Confidence Intervals, CIs）的构建与解释。本章详细推导并应用了基于大样本（Z分布）和基于小样本（T分布）的总体均值置信区间，以及总体比例的置信区间。对于方差的估计，我们也引入了卡方分布的应用。每种估计方法的适用条件、计算步骤以及结果的实际解读（而非概率性误读）得到了详尽的阐述。 第五章：假设检验的基本框架与单样本检验 假设检验是统计推断的另一大支柱。本章建立起完整的假设检验框架：提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），选择显著性水平（$alpha$），计算检验统计量，并确定P值（P-value）或拒绝域。我们详细讨论了第一类错误（$alpha$错误）和第二类错误（$eta$错误）的含义及其权衡，并引入统计功效（Power）的概念。 本章专门处理单样本情况：检验单个总体的均值（使用Z检验或T检验）和单个总体的比例（使用Z检验）。对于分布形状的检验，我们引入了拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）。 第六章：基于两个样本的比较分析 实际问题中，经常需要比较两个不同群体或两种不同处理的效果。本章聚焦于双样本比较： 1. 比较两个总体的均值： 详细讨论了独立样本（Independent Samples）和配对样本（Paired Samples）的检验方法。对于独立样本，我们区分了总体方差已知和未知（等方差或不等方差，即Welch's t-test）的T检验。 2. 比较两个总体的比例： 介绍了双样本比例的Z检验。 3. 比较两个总体的方差： 使用F检验（F-test）来检验方差是否相等，这对于T检验的前置条件判断至关重要。 所有检验都同时提供了构建相应置信区间的方法，以实现对效应量的估计。 第三部分：方差分析与回归模型 第七章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 当需要同时比较三个或更多总体的均值时，方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）成为首选工具。本章深入解析了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何将总变异分解为组间变异和组内变异。我们详细介绍了F统计量的计算和解释，以及如何解读ANOVA的源于表。 如果ANOVA检验结果显示存在显著差异，本章随后介绍了事后检验（Post-Hoc Tests）的方法，如Tukey's HSD检验和Bonferroni校正，用于确定具体是哪些组对之间存在差异。此外，本章还初步介绍了双因素方差分析（Two-Way ANOVA）中的交互作用（Interaction Effect）概念。 第八章：卡方检验：关联性与分布拟合 卡方统计量是分析分类数据（Categorical Data）的核心工具。本章侧重于两个方面的应用： 1. 拟合优度检验： 检验观察到的频数分布是否与某一理论分布（如期望的比例）一致。 2. 独立性检验： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联。我们通过构建列联表（Contingency Table）来计算期望频数，并应用皮尔逊卡方检验来评估变量的独立性。 3. 相对风险与优势比： 在医学和流行病学研究中，本章还介绍了如何使用列联表数据计算相对风险（Relative Risk）和优势比（Odds Ratio）来量化关联强度。 第九章：简单线性回归与相关性分析 本章将分析从描述性关系转向预测性关系。首先，本章引入了相关系数（Correlation Coefficient, $r$），用于度量两个定量变量之间线性关系的强度和方向，并讨论了相关性不等于因果性的重要区别。 随后，我们详细介绍了简单线性回归模型（Simple Linear Regression），即 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$ 的建立过程。内容包括：最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理、回归系数的解释、拟合优度指标（如决定系数 $R^2$）的计算与意义。检验部分涵盖了对回归系数显著性的T检验以及对整个模型的F检验。 第十章：多元线性回归模型 现实世界中的现象通常受多个因素影响，因此本章将简单回归推广到多元线性回归（Multiple Linear Regression）。我们探讨了如何同时纳入多个预测变量，以及如何解释各自的偏回归系数（Partial Regression Coefficients）。 本章的关键挑战在于处理多重共线性（Multicollinearity），并介绍了如何通过变量选择技术（如逐步回归、容忍度检查）来优化模型。此外，我们还讨论了模型诊断的重要性，包括残差分析（Residual Analysis）以检验模型的关键假设（如线性、独立性、同方差性和正态性），并学习了如何处理虚拟变量（Dummy Variables）以纳入分类预测因子。 第四部分：高级主题与统计软件应用 第十一章：非参数统计方法 并非所有数据都满足正态性、等方差性等严格的参数检验要求。本章系统介绍了在数据不满足参数检验假设时使用的非参数方法。我们涵盖了基于秩（Ranks）的检验，例如： 单样本： 符号检验（Sign Test）、Wilcoxon 符号秩检验（Signed-Rank Test）。 双样本： Mann-Whitney U 检验（非参数t检验的替代）。 多样本： Kruskal-Wallis H 检验（非参数ANOVA的替代）。 相关性： Spearman 秩相关系数。 第十二章：统计软件实践与案例分析 理论知识必须通过实际操作来巩固。本章将重点指导读者如何使用主流统计软件（如R, Python的Statsmodels/SciPy库, 或SPSS/SAS等商业软件）来执行前述的各种分析。内容包括：数据导入与清洗、代码或菜单操作流程、输出结果的准确解读，以及如何根据软件输出报告统计结论。本章通过跨学科的多个真实案例（如医学试验、市场调研、工程质量控制），展示了如何选择恰当的统计工具，并清晰、有效地传达分析结果。 附录：重要公式速查表与统计分布表 本书最后附有关键统计公式的总结，以及常用的Z表、T表、卡方表和F表，便于读者在实际工作中快速查阅和验证。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物统计学学习指导（第二版）》为我提供了一个全新的视角来审视生物数据。我一直觉得生物学研究离不开数据的支撑，但如何有效地分析和解读这些数据，却是我的一大难题。这本书的出现，可以说彻底改变了我的看法。它不仅仅局限于讲解统计学方法本身，更深入地探讨了生物统计学在各个研究领域的应用，例如基因组学、流行病学、生态学等等。书中的案例研究非常具有代表性，通过分析这些真实的研究数据，我得以窥见生物统计学在解决实际科学问题时的强大能力。作者在讲解一些高级统计技术时，也并没有生硬地堆砌公式，而是通过逻辑清晰的推演和图文并茂的解释，让我能够逐步理解其原理和应用。我尤其欣赏书中对数据可视化重要性的强调，通过各种图表的呈现，使得原本枯燥的数据变得生动形象，也更容易被理解和解读。这本书让我认识到，生物统计学不仅仅是数学工具，更是一种科学思维方式，它能帮助我们更好地认识和解释生命现象。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物统计学学习指导（第二版）》真的像是打开了新世界的大门！之前接触生物统计学，总感觉像是在迷宫里打转，概念抽象，公式繁琐，每次考试前都抓耳挠腮，进度条总是卡在“听过但没听懂”的阶段。读完这本书，我才真正体会到“豁然开朗”是什么感觉。它没有一开始就抛出一堆理论，而是循序渐进，从最基础的统计学概念讲起，比如描述性统计，通过清晰的图示和例子，让我能直观地理解数据的分布和特征。然后，它又巧妙地引出了推断性统计，将理论与实际应用紧密结合。尤其让我印象深刻的是，书中反复强调“理解比记忆更重要”，鼓励读者去思考公式背后的逻辑，而不是死记硬背。这种教学方式，让我不再畏惧复杂的统计模型，而是充满了探索的兴趣。书中的案例分析也特别实用，很多都取材于真实的生物学研究，让我能看到统计学在解决实际问题中的强大力量。比如，在分析临床试验数据时，作者详细讲解了如何运用假设检验来评估药物疗效，这比我之前看过的任何教材都更具指导意义。总而言之，这本书不仅仅是一本学习指导，更像是一位经验丰富的老师，耐心细致地引导我一步步掌握生物统计学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非统计学专业的学生，我曾对生物统计学感到非常头疼，感觉它离我的专业领域很遥远。然而，这本《生物统计学学习指导（第二版）》却彻底颠覆了我的认知。《生物统计学学习指导（第二版）》以其独特的视角，将生物统计学与我的专业知识无缝对接。书中通过大量贴近生物学实际研究的案例，让我看到了统计学在解决生物学问题上的巨大价值。作者并没有要求读者成为统计学专家，而是着重于培养读者理解和应用统计学基本原理的能力，这对我这样的“跨界”学习者来说，无疑是最大的福音。书中对统计软件的讲解也非常实用，让我能够在实际操作中体会到统计分析的乐趣，而不是仅仅停留在理论层面。我特别喜欢书中关于实验设计的部分，它让我理解了如何通过合理的实验设计来获取高质量的数据，并避免一些常见的偏见，这对于我今后的科研工作至关重要。这本书真正做到了“授人以渔”，让我不仅学会了如何运用统计工具，更重要的是学会了如何用统计学思维去思考生物学问题，大大提升了我解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在统计学领域摸爬滚打多年的“老兵”，我一直对生物统计学抱有浓厚的兴趣，但总觉得市面上能够深入浅出的教材不多。直到我拿起这本《生物统计学学习指导（第二版）》，才算真正找到了“知音”。这本书最大的亮点在于其严谨又不失灵活的编排。它没有回避生物统计学中的核心难点，比如回归分析、方差分析等，反而以一种更加系统化的方式进行梳理。作者在讲解每个统计方法时，都会先从其理论基础出发，深入剖析背后的数学原理，然后再结合具体的生物学应用场景进行演示。这种“理论先行，应用佐证”的模式，对于那些希望深入理解统计学原理的读者来说，无疑是极大的福音。我尤其喜欢书中对于统计软件（如R语言）的介绍，它并不是简单地罗列代码，而是讲解如何在实际操作中运用这些工具来解决生物统计问题，并给出了详细的步骤和注意事项。这对于那些需要进行数据分析的研究人员来说，简直是“雪中送炭”。此外，书中还提供了大量的练习题和案例讨论，这些都极大地巩固了我对知识的掌握，并激发了我对更深层次统计学问题的思考。这本书绝对是生物统计学进阶的必备良伴。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《生物统计学学习指导（第二版）》是一本真正站在学习者角度出发的教材。我之前上过生物统计学的课程，虽然老师讲得很认真，但我总觉得有些概念像隔靴搔痒，抓不住重点。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的学长在手把手教你一样。它避免了大量晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的比喻和生活中的例子来解释复杂的统计概念。例如，在讲解概率和统计分布时，作者用了掷硬币、抽奖等日常场景，让我一下子就理解了随机性和概率的意义。更重要的是，这本书非常注重培养读者的批判性思维。它不仅仅告诉我们“怎么做”，更引导我们思考“为什么这么做”，以及在不同的情境下应该如何选择合适的统计方法。书中还提供了很多“常见误区”的提醒，这让我避免了不少弯路。让我印象深刻的是，它在讲解假设检验时，非常细致地阐述了P值的含义以及如何正确解读，这在很多教材中是被一带而过的。这本书让我不再是被动地接受知识，而是主动地去理解和运用，真的让我对生物统计学产生了前所未有的信心。