具体描述
生物统计学是以机率论?基础，而研究生命科学中随机现象规律的科学。近年来国际社会对生物统计学专业人员的需求大幅增加，临床医学研究人员应用统计方法评估新药与新疗法的效果，各药厂特聘统计学家参与新药研发与资料处理。生物统计学俨然成?当今热门显学。本书独特的特色在于皆採用生物与医学统计的典型范例，充分体现统计与生物／医学的科际整合；强调核心概念，基本原理与方法，重视理论与实际应用的整合，培育学生的实际应用技能。在每一章的后面都附有该章内例题求解的SAS程式，使学生能运用这些程式掌握应用SAS系统，解决实际问题的能力；採用Microsoft Excel软体，进行常见的统计计算，例如假设检定、变异数分析、回归分析、常用统计函数简介。全书通俗易懂，具有一定的深度与广度，适合生物系、公共卫生系、环境医学系、应用微生物系、护理系、药学系等大学、四技或二技学生，作?教科书之用。
著者信息
图书目录
图书序言
图书试读
用户评价
**评价十** 在我看来，《实用生物统计学》这本书，是一本将理论与实践完美结合的著作。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我研究的道路上不断提供指引。书中关于“生物统计学的伦理考量”的讨论，是我在其他许多统计学书籍中很少看到的，但却至关重要。作者强调了在数据收集、分析和结果解读过程中，必须遵守的伦理原则，比如如何保护研究对象的隐私，如何避免数据造假或误导性的报告，以及如何公正地报告研究结果。这一点让我深刻认识到，统计学不仅仅是一门技术，更是一种负责任的科学探究方式。书中还提到了“统计软件的应用”，比如 R 语言和 SPSS，并提供了不少实际操作的示例代码和指导。这对于我们这些希望将统计知识转化为实际操作的学生和研究人员来说，是极大的便利。我不再仅仅是停留在理论层面，而是能够通过软件，真正地对数据进行分析，并得出有意义的结论。最后，这本书的语言风格非常具有台湾特色，亲切而不失专业，让人在阅读过程中感到轻松愉快，而不是一种压力。它用一种鼓励和启发的态度，带领我们一步步走进生物统计学的世界。这本书让我感觉，生物统计学并非遥不可及，而是我们每个生物学研究者都能够掌握并受益的强大工具。
评分**评价一** 这本《实用生物统计学》真的是解救了我这种生物背景但对数字统计头疼不已的学生！我一直以来都对复杂的统计模型感到畏惧，每次看到那些公式就头晕目眩，感觉自己永远也学不会。但是，这本书的作者，我感觉他/她简直是我的救星！从一开始，作者就用一种非常平易近人的方式来介绍生物统计学的基本概念，不再是那种枯燥乏味的理论堆砌。例如，在讲解“描述性统计”时，他/她并没有直接抛出均值、中位数、标准差这些术语，而是先从我们日常生活中遇到的例子入手，比如调查班级同学的身高体重分布，然后很自然地引出这些统计量的意义和计算方法。我特别喜欢他/她用图表来辅助说明，像那种箱形图（box plot）的讲解，我以前看过的书都写得太学术了，看了好几遍都搞不明白，这本书里通过生动的图例，配以简单的文字解释，我竟然一下子就理解了它的核心意义——如何直观地看出数据的离散程度和异常值。更让我惊喜的是，书中对于“推论性统计”的阐述，比如假设检验，也循序渐进，从最基础的“零假设”和“备择假设”的意义，到p值的概念，再到不同检验方法的适用条件，都讲解得非常清晰。我印象深刻的是，在介绍t检验时，作者用了一个实际的医学研究案例，比如比较两种药物的疗效，一步一步地演示如何提出假设、收集数据、进行计算，并最终做出统计推断。这种“手把手”的教学方式，让我感觉自己不再是旁观者，而是真的参与到了统计分析的整个过程。而且，书中还提供了很多关于如何解读统计结果的建议，这对于我们这些需要写研究报告的学生来说，简直是金矿。我再也不怕被统计结果吓到了，因为我知道如何去理解它们，并把它们有意义地呈现出来。这本书真正做到了“实用”，让我感觉学到的知识可以直接应用到我的学习和未来的研究中。
评分**评价六** 《实用生物统计学》这本书，对我这种在生物医药领域工作、但统计学功底相对薄弱的人来说，简直是福音。书中对“生物学统计模型”的讲解，特别是关于“线性回归”和“逻辑回归”的应用，让我对数据分析有了更深的理解。在药物研发领域，我们经常需要分析药物剂量与疗效之间的关系，或者分析患者的各种临床特征与疾病预后之间的关系。逻辑回归尤其在处理二元结局（如疾病是否发生、治疗是否成功）时非常强大。我印象深刻的是，书中用一个案例，分析了吸烟史、年龄、性别等因素对肺癌发病率的影响，并一步步演示了如何构建逻辑回归模型，如何解释回归系数的意义（比如 OR 值），以及如何进行模型拟合优度检验。这让我明白，不仅仅是简单的相关性分析，我们还可以通过更复杂的模型来探索多个因素之间的相互作用，并预测特定结果的概率。书中还提到了“生存分析”（survival analysis），这是在临床试验和流行病学研究中非常重要的分析方法，用来分析时间到事件发生（比如患者的生存时间、疾病复发的间隔）的规律。作者讲解了 Kaplan-Meier 曲线的绘制和解释，以及 Cox 比例风险模型，这让我对如何评估不同治疗组的生存率差异，或者探索影响生存时间的因素有了更清晰的认识。这本书的实用性体现在它能够将复杂的统计模型与实际的生物医学研究问题紧密结合起来，让我们看到统计学是如何解决实际问题的。
评分**评价二** 作为一名在台湾从事了几年生物科技研发工作的研究员，我对统计分析的需求可以说是一日比一日强烈。过去，我们很多时候依赖于实验室技术和经验的积累，但随着研究的深入和竞争的加剧，数据分析的重要性已经不言而喻。《实用生物统计学》这本书，可以说是我近期工作中的一大助力。我尤其欣赏书中对于“实验设计”部分的阐述，这在生物研究中至关重要。书中没有简单地罗列各种实验设计类型，而是深入浅出地讲解了为何需要合理的实验设计，以及如何通过实验设计来最大化信息的获取并减少误差。例如，在介绍“随机化”时，作者生动地举例说明了如何在药物临床试验中应用随机分组，以避免研究者或被试的偏见影响结果，这一点非常贴近我们在实际工作中所面临的挑战。此外，书中对于“方差分析”（ANOVA）的讲解也让我茅塞顿开。过去我总是觉得ANOVA很复杂，不知道什么时候该用单因素ANOVA，什么时候该用双因素ANOVA。这本书通过多个实际生物学研究的例子，比如比较不同肥料对植物生长速度的影响，或者分析不同基因型对动物产量的影响，清晰地展示了ANOVA的应用场景和结果的解读。我特别赞赏的是，书中不仅讲解了如何进行ANOVA，还强调了事后检验（post-hoc tests）的重要性，以及如何选择合适的事后检验方法来确定具体哪些组之间存在显著差异。这对于我们在进行多组比较时，能够更精确地得出结论，避免过度推断，非常有帮助。这本书的内容安排，从基础概念到高级应用，都非常系统，而且贯穿始终的“实用”导向，让我感觉每学到一个知识点，都能在实际工作中找到对应的应用。
评分**评价七** 我一直觉得，统计学是生物学研究中“看得见的魔术”。《实用生物统计学》这本书，更是让我看到了这个“魔术”背后的科学与严谨。《实用生物统计学》这本书，在“数据可视化”方面给了我很多启发。过去，我常常觉得统计学就是一堆数字和公式，但这本书通过大量的图表和实例，让我看到了数据本身的美感和信息量。从简单的柱状图、散点图，到更复杂的箱形图、小提琴图，以及在基因表达分析中常用的热图（heatmap），作者都详细讲解了它们的绘制方法、适用场景以及如何从中解读出有价值的信息。我尤其喜欢书中关于“图表解读”的建议，它提醒我们要关注图表的标题、坐标轴的标签、误差线（error bars）的含义，以及数据点的分布情况，而不是仅仅看一个大概的趋势。这让我能够更细致地审视数据，避免被表面的现象所误导。书中还提到了“交互作用”（interaction）的概念，这在多因素分析中非常重要。比如，一种药物的效果可能与患者的性别有关，也可能与患者的年龄有关，而更复杂的是，药物的效果可能同时受到性别和年龄的联合影响。这本书通过生动的图示，解释了如何通过方差分析或者回归模型来检验和解读这种交互作用。这让我意识到，生物系统往往是复杂的，单一因素的分析可能无法完全揭示真相，而对因素之间的相互作用的理解，是深入研究的关键。
评分**评价九** 《实用生物统计学》这本书，对于我这种对“统计假设检验”感到困惑的学生来说，简直是一场及时雨。过去，我总是觉得p值是什么，为什么小于0.05就认为结果显著，这些概念都模模糊糊的。这本书在这方面做得非常出色。作者从最基础的“零假设”（null hypothesis）和“备择假设”（alternative hypothesis）讲起，并强调了设定恰当假设的重要性。我印象深刻的是，作者用一个简单的例子，比如比较两种肥料对作物产量的影响，来解释如何正确地提出零假设和备择假设。然后，在讲解“p值”时，书中没有简单地给出一个定义，而是通过模拟实验和图示，来形象地解释p值是如何计算出来的，以及它到底代表了什么——即在零假设为真的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。这让我一下子就明白了p值的“概率”本质，而不是将其误解为“真实存在的概率”。书中还详细讲解了“第一类错误”（Type I error）和“第二类错误”（Type II error）的概念，以及如何通过设定显著性水平（alpha）和计算功效（power）来权衡这两种错误的风险。这一点对于我们理解统计检验的局限性，以及如何设计更有效的实验，都非常有指导意义。另外，书中还针对不同的数据类型和研究设计，介绍了各种常用的假设检验方法，比如 t-test, ANOVA, 卡方检验（chi-squared test）等，并详细说明了它们的前提条件和应用场景。这让我能够根据自己的研究问题，选择最合适的统计检验方法，而不是盲目套用。
评分**评价三** 老实说，刚拿到《实用生物统计学》这本书的时候，我内心是有些忐忑的。因为我本身的学术背景是比较偏向于基础生命科学，对于数学和统计的接触一直比较有限，总是觉得统计学是门高深的学问。《实用生物统计学》的出现，彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常亲切，完全没有一般统计学教科书那种冰冷、生硬的感觉。作者在讲解每一个概念的时候，都会尝试用生活化的语言去解释，或者举一些非常贴近生物学研究的例子。举个例子，在介绍“回归分析”时，作者并没有上来就给出一大堆公式，而是先从“相关性”讲起，比如我们很直观地知道，年龄越大，身高可能增长越慢，这之间就存在一种关系。然后，再逐步引入线性回归模型，解释如何用一个数学方程来描述这种关系，以及如何利用这个模型来预测未来的数值。书中还重点强调了“模型诊断”的重要性，比如检查残差是否符合正态分布、是否随机分布等，这让我明白，统计模型并非一成不变，而是需要不断检验和修正的。另外，书中对于“非参数检验”的介绍也让我耳目一新。我一直以为只有当数据满足正态分布时才能进行统计检验，但这本书详细介绍了像秩和检验（Wilcoxon rank-sum test）等非参数方法，并解释了它们在数据不符合正态分布或者存在异常值时，是多么有用的替代方案。这一点对于我们处理一些生物学实验中，数据分布可能不太理想的情况，非常有指导意义。这本书的结构安排也很有条理，从最简单的描述统计，到稍微复杂的推论统计，再到更高级的回归和多因素分析，循序渐进，让我能够一步一步地掌握。
评分**评价五** 对于我们这些在生命科学领域的研究者而言，掌握生物统计学已经成为一项必备技能。《实用生物统计学》这本书，在我看来，是一本非常扎实的工具书，尤其是在处理“生物信息学”和“基因组学”相关的数据分析方面，它给了我很多实用的指导。书中关于“差异表达基因分析”的章节，让我受益匪浅。我们经常需要比较不同处理组（比如药物处理前后、疾病状态与健康状态）下的基因表达谱，以找出在不同条件下发生显著变化的基因。这本书详细介绍了如何使用 R 语言等统计软件来实现这一分析，并重点讲解了如何解读差异表达分析的结果，比如火山图（volcano plot）的绘制和解释，以及如何根据 fold change 和 p-value 来筛选出真正有意义的差异表达基因。我特别欣赏书中对“假设检验”在基因表达分析中的应用讲解，比如如何进行 t-test 或 Wilcoxon rank-sum test 来比较两组基因表达量的差异，以及如何理解多重检验的校正方法，如 FDR (False Discovery Rate)。这让我能够更自信地进行这类分析，并对结果有更深刻的理解。另外，书中还涉及了一些关于“聚类分析”（clustering analysis）和“主成分分析”（principal component analysis, PCA）的应用，这些方法在基因组学研究中非常常用，用来探索数据的整体结构、发现潜在的亚群或者降维。作者用清晰的图示和简明的文字，将这些复杂的概念解释得易于理解。这本书不仅仅是理论的堆砌，它更像是为我们提供了一套解决实际生物信息学分析问题的“方法论”。
评分**评价八** 在台湾，生物统计学领域的发展非常迅速，对于我们从事相关研究工作的人来说，不断更新知识和技能是必不可少的。《实用生物统计学》这本书，可以说是近期让我觉得最“接地气”的统计学教材。它所讲解的“抽样方法”和“估计理论”，对于理解统计推断的根本原理至关重要。作者没有止步于介绍简单的随机抽样，而是深入探讨了分层抽样、整群抽样等更复杂的抽样技术，并解释了它们在不同研究场景下的优势和局限性。这对于我们在设计流行病学调查或者进行市场调研时，能够选择更合适的抽样方案，提高样本的代表性，非常有帮助。在“估计理论”部分，书中详细讲解了点估计和区间估计的区别，以及置信区间的概念。我特别喜欢书中对于“置信区间”的解释，它不是简单地给出一个公式，而是通过生动的比喻，比如“渔夫撒网捕鱼”，来形象地说明置信区间是如何工作的，以及它所包含的概率意义。这让我第一次真正理解了，我们用样本来估计总体的参数时，总是存在不确定性，而置信区间正是量化这种不确定性的重要工具。书中还提到了“最大似然估计”（maximum likelihood estimation, MLE）等更高级的估计方法，虽然概念有些复杂，但作者用清晰的思路引导，让我能够初步了解其思想和应用。这本书的价值在于，它不仅教我们如何运用统计学工具，更重要的是，它教我们如何理解这些工具背后的统计学原理。
评分**评价四** 《实用生物统计学》这本书，让我第一次对“相关性”和“因果性”这两个概念有了清晰的认识。在生物学研究中，我们经常会发现两个变量之间存在一定的相关性，比如某种基因的表达水平和某种疾病的发生率。但是，仅仅知道它们相关，并不意味着其中一个就一定是导致另一个的原因。这本书在这方面给出了非常宝贵的指导。作者在讲解“相关系数”时，不仅仅给出了计算公式，更重要的是，它强调了相关系数只能表示变量之间的线性相关程度，而不能解释因果关系。随后，在介绍“回归分析”和“实验设计”时，书中反复强调了如何通过严谨的实验设计，例如随机对照试验，来尽可能地推断因果关系。我印象特别深刻的是，书中用了一个生物医学的例子，比如分析饮食习惯与心血管疾病发病率之间的关系。作者详细解释了为什么仅仅观察到饮食习惯和疾病发病率相关，并不足以得出“某种食物会导致疾病”的结论，因为可能存在混杂因素（confounding factors）。而通过设计一个包含对照组、随机分组和盲法的临床试验，才能更可靠地评估饮食干预的因果效应。这本书对于如何识别和处理混杂因素也给出了实用的建议，这对于我们在解读研究文献或者设计自己的实验时，都非常有启发性。此外，书中在讲解“多重比较”（multiple comparisons）时，也提到了“多重检验问题”以及如何通过 Bonferroni 校正等方法来控制第一类错误（Type I error）的发生概率。这对于我们在进行大量的统计检验时，避免得出假阳性结果，显得尤为重要。这本书的内容，不仅限于理论讲解，更在于它教我们如何批判性地思考和分析数据。
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