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  • 醫學統計學(第2版)
    該商品所屬分類:醫學 -> 其他醫學讀物
    【市場價】
    276-400
    【優惠價】
    173-250
    【作者】 徐勇勇 主編 
    【所屬類別】 圖書  醫學  其他醫學讀物 
    【出版社】高等教育出版社 
    【ISBN】9787040129601
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:大16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787040129601
    作者:徐勇勇主編

    出版社:高等教育出版社
    出版時間:2004年01月 

        
        
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    編輯推薦
    內容簡介
    本書是*“高等教育面向21世紀教學內容和課程體繫改革計劃”的研究成果,是*面向21世紀課程教材和“十五”*規劃教材。
    本書內容分緒論、研究設計、觀察與抽樣、數據特征與統計描述、概率分布與臨床決策、正態分布與臨床參考值、參數估計與可信區間、假設檢驗基本概念、X2檢驗、t檢驗、多個樣本均數比較的方差分析、線性回歸分析、線性相關分析、基於秩次的統計方法、臨床測量的誤差評價與診斷試驗、生命統計的常用指標、生存分析、Meta分析、統計結果的表達與統計方法的綜合運用、樣本量估計,共20章。其中帶*號的章節是七年制臨床醫學專業學生或醫學碩士研究生的教學擴充內容,也可供學有餘力的學生課外閱讀。此外,書末附有各種統計用表、國家執業醫師醫學統計學考試模擬試題2套以及供讀者進一步學習的主要參考文獻等。
    本書主要供五年制或七年制臨床醫學專業學生使用,也適用於醫學院校非臨床醫學專業的本科生和研究生,也可供臨床醫生作為醫學統計學的參考書閱讀。
    目錄
    章 緒論
    第二章 研究設計
    第三章 觀察與抽樣
    第四章 數據特征與統計描述
    第五章 概率、概率分布與臨床決策
    第六章 正態分布與醫學參考值範圍
    第七章 參數估計
    第八章 假設檢驗的基本概念
    第九章 X2卡方檢驗
    第十章 t檢驗
    第十一章 多個樣本均數比較的方差分析
    第十二章 線性回歸分析
    第十三章 線性相關分析
    第十四章 基於秩次的統計方法章 緒論
    第二章 研究設計
    第三章 觀察與抽樣
    第四章 數據特征與統計描述
    第五章 概率、概率分布與臨床決策
    第六章 正態分布與醫學參考值範圍
    第七章 參數估計
    第八章 假設檢驗的基本概念
    第九章 X2卡方檢驗
    第十章 t檢驗
    第十一章 多個樣本均數比較的方差分析
    第十二章 線性回歸分析
    第十三章 線性相關分析
    第十四章 基於秩次的統計方法
    第十五章 臨床測量的誤差評價與診斷試驗
    第十六章 生命統計的常用指標
    第十七章 生存分析
    第十八章 Meta分析
    第十九章 統計方法的綜合運用與統計結果的表達
    第二十章 樣本量估計
    附表1 標準正態分布表(Q(u)值,u≤0)
    附表2 t界值表
    附表3 F界值表(方差齊性檢驗用,雙側界值)
    附表4 F界值表(方差分析用,單側界值)
    附表5 q界值表(Student—Newman-Keuls法用)
    附表6(1)Dunnett-t檢驗界值表(單側)
    附表6(2)Dunnett-t檢驗界值表(雙側)
    附表7 百分率的可信區間
    附表8 X2界值表
    附表9 T界值表(兩樣本比較的秩和檢驗用)
    附表10 成對資料秩和檢驗R的界值表
    附表11 H界值表(三樣本比較的秩和檢驗用)
    附表12 隨機單位組設計秩和檢驗的界值表
    附表13 相關繫數r界值表
    附表14 Spearman秩相關繫數rS界值表
    附表15 隨機數字表
    附表16 樣本均數與總體均數比較(或配對比較)時所需樣本量
    附表17 兩樣本均數比較所需樣本量
    附表18 V值表(多個樣本均數比較時所需樣本量的估計用)
    附表19(1) 兩樣本率比較時所需樣本量(單側)
    附表19(2) 兩樣本率比較時所需樣本量(雙側)
    附表20 A界值表(多個樣本率比較時所需樣本量的估計用)
    附錄國家執業醫師(衛生學)醫學統計學考試模擬試題
    主要參考文獻
    英漢名詞對照
    漢英名詞對照
    在線試讀
    章緒論
    節統計學與醫學
    醫學正在從“良好願望”的醫學轉變為重“證據”的醫學。如在循證醫學(evidence based medicine,EBM)研究中,無論是疾病的治療、預防還是健康保健,都越來越強調“證據”,而不再完全信賴專家們的意見。提供“證據”、收集“證據”和對“證據”進行科學的解釋,已成為醫學研究的主流。循證醫學對“證據”的苛刻要求,使越來越多的專業人員更加重視研究性的結果,而不再僅僅是臨床經驗的總結和病例分析報告。越來越多的醫學研究人員認識到:要使自己的研究結果能夠成為被同行認可的科學證據,在研究工作中必須采用現代科學方法。統計方法是現代科學方法之一,統計學(statistics)作為一門學科的定義是:關於數據收集、表達和分析的普遍原理和方法。統計學的“證據”也是說明醫學研究結果是否科學的重要證據之一。
    統計學在醫學研究中的運用已越來越廣泛,越來越深入。在醫學研究報告和醫學期刊中,許多研究結果都直接用數據和圖表表達,均數(x)和標準差(S)、率(p)和標準誤(Sp)以及隨機分組、P值等統計專業術語隨處可見。那些沒有對照組、沒有統計結果、沒有P值的臨床療效評價的研究結果,幾乎可以肯定地說不能在高等級的醫學期刊上發表。
    統計學在醫學研究領域中的早期運用,始於19世紀中葉,代表性的人物為法國醫生Louis、英國醫生Farr、英國醫院管理學家Nightingale(也是護理學奠基人)、英國流行病學家Snow。但在20世紀以前,統計學在臨床實踐的運用非常有限。直到20世紀20年代,英國統計學家Fisher在倫敦附近的Rothamsted農業實驗站創立現代實驗設計理論和相應的統計分析方法,並經英國醫生HiLL的努力推介,統計學方法纔得以在醫學研究中廣泛地使用。然而,在醫學研究中所遇到的設計和統計分析問題,遠比Fisher在農藝學研究中遇到的問題復雜,如研究兩種飼料對幼豬的增重效果,可以將幼豬隨機分為兩組,分別喂不同的飼料;但若研究人類吸煙是否導致肺癌,就不能將一批兒童隨機分為兩組,一組令其吸煙,另一組作為對照。
    ……


     
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