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現代實用衛生統計學 版權信息
- ISBN：9787811374315
- 條形碼：9787811374315 ; 978-7-81137-431-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
現代實用衛生統計學 內容簡介
《現代實用衛生統計學》屬國家自然科學基金(編號：30972548)資助項目。“以國家級科研項目的研究成果為基礎，以增加新知識、新方法、新技術為重點，以醫學和生命科學日常及科研工作實際需要為前提，以公式的數學證明、推導及人工計算為策略，以促進教學改革、提高教學質量為目標”是編寫本書的總體指導思想。
本書有六個主要特色：特色一：為滿足日益先進的醫學、生命科學類各專業日常及科研工作的實際需要，增加了部分常用的基本多變量統計分析方法、高級統計分析方法及當前國際上衛生統計學新方法；特色二：增加了國際上領先的*具權威性的sas統計軟件知識(見本書的配套《醫學統計高級實用計算技術》)，針對本書每個統計方法、每個統計計算公式、每道計算例題，均配有sas程序及運行結果解釋。教師可利用多媒體教學設施，在課堂上使用sas統計軟件現場即刻計算書中的例題，取消或減少在課堂上人工演算的過程；特色三：減少統計定理、公式的數學證明部分，重點講述各統計方法的實際應用、對資料的要求及sas運行結果的評價。取消或減少在課堂上推導公式及證明定理的過程；特色四：本書的內容融入了編寫人員幾十年衛生統計學的教學、科研、教學改革、課程建設中的新成果，特別是融入了主編近年來主持的五項國家級科研項目的研究成果；特色五：本書的許多新內容，均在近三年蘇州大學衛生統計學課程中作為補充內容講授且取得很好的教學效果，得到廣大師生的一致好評；特色六：醫學、生命科學類各專業的學生，學習衛生統計學有一個共同、的困難，那就是學了衛生統計學以后仍不知道實際中的資料用什么統計方法來分析。為了有效地解決這一問題，本書各章的名稱，一改多數統計書僅以統計方法命名的習慣，在各統計方法名稱后添加了“資料分析目的”的副標題。例如，本書第八章“方差分析——多組均數的比較”，而其他教材多數僅以“方差分析”命名。又例如，本書第十五章“logistic回歸——多因素對某定性指標的影響分析”，而其他教材多數僅以“logistic回歸”命名。
現代實用衛生統計學 目錄
**章 緒論
第二章 統計表和統計圖
第三章 定量資料的統計描述
第四章 分類變量資料的統計描述
第五章 參數估計基礎
第六章 假設檢驗的基本概念
第七章 t檢驗——兩組均數的比較
第八章 方差分析——多組均數的比較
第九章 分類變量資料的統計推斷
第十章 秩和檢驗
第十一章 兩變量間直線相關與回歸分析
第十二章 實驗設計
第十三章 調查研究統計
第十四章 多重線性回歸——多因素對某定量指標的影響分析
第十五章 logistic回歸——多因素對某定性指標的影響分析
第十六章 生存分析——隨訪時間資料的統計分析
第十七章 判別分析——觀察對象的分類分析
第十八章 樣本含量的估計
第十九章 meta分析——文獻綜合研究的方法
第二十章 生命統計的常用指標
附錄 統計用表
參考文獻
第二章 統計表和統計圖
第三章 定量資料的統計描述
第四章 分類變量資料的統計描述
第五章 參數估計基礎
第六章 假設檢驗的基本概念
第七章 t檢驗——兩組均數的比較
第八章 方差分析——多組均數的比較
第九章 分類變量資料的統計推斷
第十章 秩和檢驗
第十一章 兩變量間直線相關與回歸分析
第十二章 實驗設計
第十三章 調查研究統計
第十四章 多重線性回歸——多因素對某定量指標的影響分析
第十五章 logistic回歸——多因素對某定性指標的影響分析
第十六章 生存分析——隨訪時間資料的統計分析
第十七章 判別分析——觀察對象的分類分析
第十八章 樣本含量的估計
第十九章 meta分析——文獻綜合研究的方法
第二十章 生命統計的常用指標
附錄 統計用表
參考文獻
展開全部
現代實用衛生統計學 節選
《現代實用衛生統計學》屬國家自然科學基金(編號：30972548)資助項目。“以國家級科研項目的研究成果為基礎，以增加新知識、新方法、新技術為重點，以醫學和生命科學日常及科研工作實際需要為前提，以公式的數學證明、推導及人工計算為策略，以促進教學改革、提高教學質量為目標”是編寫本書的總體指導思想。
現代實用衛生統計學 相關資料
插圖：第一節 衛生統計學的作用和地位在信息化時代的今天，人們幾乎每天都會接觸到一些統計信息。例如，第三季度國民生產總值與去年同期相比增長了8.6％，12月份的CPI（消費者物價指數）漲幅為4.5％，某電視節目的收視率為22％，某感冒藥的有效率達95％以上，2007年全球艾滋病死亡人數為200萬人，等等。對于這些統計信息多數人都會欣然接受，而很少會有人問：這些數據是怎么來的？這些數據可靠或可信嗎？要回答這些問題，我們就要掌握一些統計學知識，運用統計學的基本原理和方法來去偽存真、去粗取精，正確認識客觀事物的規律性。又如，某疾病預防控制中心為了解當地肺癌的患病情況，開展了一項研究：從10萬人口中隨機抽取2 000人進行調查，調查內容包括流行病學資料和臨床實驗室檢查資料。調查結果顯示男性1100人，患肺癌者6人；女性900人，患肺癌者3人。由此，研究者計算得出，男性肺癌發病率為O.55％，女性肺癌發病率為0.33％，并認為男性肺癌的患病率高于女性。對以上研究我們提出以下兩個問題：①該研究者所選擇的統計指標正確嗎？為什么？應該選擇何種指標？②該研究者認為“男性肺癌的患病率高于女性.，，的結論是否可靠？對以上兩個問題的正確回答是：①該研究者所選擇的統計指標是不正確的。因為現況調查只能得到現在有多少人患病，而不知道哪些人是新近發病和哪些人是以前發病的，所以無法計算發病率，而只能計算患病率。因此，研究者應選用患病率指標。②該研究者認為“男性肺癌的患病率高于女性”的結論不可靠。該研究屬于抽樣研究，抽取的2000人僅是一個樣本，存在抽樣誤差，需要采用適當的方法進行統計分析，推斷男性和女性肺癌患病率的差別是因為抽樣誤差引起的，還是因為男性肺癌的患病率本身就高于女性，然后再下結論，而不能僅根據數據的大小直接下結論。類似的實例還有很多，從這些實例中我們可以看到，無論是設計環節還是數據收集、統計分析環節，只要某一個環節存在缺陷就有可能導致整個研究的失敗。但這一點并非從一開始就為人們所共識，而是在斷送了許多前沿的醫學研究成果甚至付出了生命的代價后才逐步被人們認識到的。英國著名統計學家F.Yates和M.J.R.Htealy就曾說過，“非常痛心地看到，因為數據分析的缺陷和錯誤，那么多好的生物研究工作面臨著被葬送的危險”。可見，衛生統計學在衛生及其相關領域研究中的地位舉足輕重，
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