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　　本书是第一本特别针对健康科学领域学生所撰写的统计学入门教材，提供许多关于临床案例、练习题及学习辅助，有效帮助学生学习。这门课，除了线性代数外，作者假设读者没有其他先修课程。你可以发现本书：

　　1. 提供了丰富的健康领域练习题，让学生在使用相关的健康资讯时，运用 基本的统计步骤作为练习的统计。

　　2.新增选择恰当的样本、测量和解释偏斜、及自由度和母群体估值的讯息。

　　3.新增执行健康调查章节，提供学生需要执行调查和评估研究报告的讯息。

译者简介

梁文敏  

现职
中国医药大学生物统计研究所、环境医学研究所及生物统计中心专任副教授

李采娟  

现职
中国医药大学生物统计研究所、中医研究所及生物统计中心专任教授

李家霙  

现职
中国医药大学附设医院 医研部社区医学暨分子流行病学研究室专员

张玉君  

现职
彰化基督教医院 流行病学暨生物统计中心 助理研究员

《现代分子生物学前沿：从基因组到蛋白质组》 图书简介 本书旨在为生命科学领域的研究者、高级本科生和研究生提供一个全面且深入的视角，聚焦于当前分子生物学最前沿的研究领域和关键技术。我们摒弃了基础教科书中对细胞结构和经典遗传学的冗长回顾，而是直接切入当代生物学研究的核心驱动力——复杂生命系统的分子机制、大数据分析以及新兴的操控技术。 第一部分：基因组学与转录组学的深度解析 本部分内容聚焦于对生命“蓝图”的解析，从宏观的基因组结构到动态的转录过程，强调了高通量测序技术的革命性影响。 第一章：下一代测序（NGS）技术与生物信息学基础 详细阐述了Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流测序平台的技术原理、优缺点及其在不同应用场景下的适用性。重点讨论了从原始数据（Base Calling）到高质量序列比对、变异检测（SNV、Indel、结构变异）的完整生物信息学流程。特别辟出章节，讲解了长读长测序在解决重复序列和染色体重排分析中的独特优势，以及单分子实时测序（SMRT）在解析DNA甲基化和RNA编辑方面的最新进展。 第二章：功能基因组学与非编码RNA的复杂网络 超越传统基因的界限，深入探讨了基因组学研究的焦点——非编码DNA和RNA的功能。详细介绍了ChIP-seq、ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）等技术如何揭示染色质可及性的动态变化，以及这些变化如何调控基因表达。章节重点剖析了环状RNA（circRNA）、长非编码RNA（lncRNA）的生物学功能及其在疾病发生发展中的调控机制，并结合CRISPR/Cas9文库筛选技术，阐述如何系统性地筛选影响特定表型的关键调控元件。 第三章：单细胞转录组学（scRNA-seq）的革命 单细胞分辨率已成为理解组织异质性的核心。本章系统梳理了从液滴微流控技术（如10x Genomics）到基于孔板的scRNA-seq技术流程。重点在于细胞类型鉴定、轨迹推断（Pseudotime analysis）以及细胞间通讯的预测模型。内容涵盖了如何使用降维和聚类算法（如UMAP, t-SNE）处理高维数据，以及如何利用多组学整合分析（如CITE-seq，将蛋白质和RNA信息整合）来构建更精细的细胞图谱。 第二部分：蛋白质组学与结构生物学的可视化 本部分转向生命的“执行者”——蛋白质，探讨其修饰、相互作用及三维结构的解析。 第四章：高级质谱蛋白质组学：从定性到定量 详细剖析了基于标签（iTRAQ, TMT）和无标签（Label-free）的定量蛋白质组学技术在探索信号通路、药物靶点发现中的应用。重点介绍了靶向蛋白质组学（如SRM/PRM）如何实现对特定生物标志物的高灵敏度、高精确度检测。此外，本章还深入探讨了蛋白质翻译后修饰（PTM）的鉴定，如磷酸化、泛素化等，这些修饰对于细胞信号转导的精确控制至关重要。 第五章：冷冻电子显微镜（Cryo-EM）与高分辨率结构解析 Cryo-EM已成为解析复杂大分子机器结构的主流技术。本章将深入讲解从样品制备、数据采集到三维重建的完整流程，包括多粒子平均和亚结构分析。重点阐述了Cryo-EM在解析膜蛋白复合体、核糖体和病毒衣壳等结构生物学难题中的突破性贡献，并讨论了其与计算建模相结合的未来方向。 第六章：蛋白质相互作用组（PPI）与系统生物学 系统性地解析蛋白质间的动态网络。除了经典的酵母双杂交（Y2H）和共免疫沉淀（Co-IP）外，本章着重介绍了Proximity Ligation Assay (PLA)、BioID/APEX-based proximity labeling等技术，用于在细胞内环境中捕获瞬时或弱结合的相互作用。结合网络拓扑学分析，探讨如何从庞大的PPI数据中识别关键的“枢纽蛋白”和功能模块。 第三部分：合成生物学与细胞工程的前沿实践 本部分聚焦于生命科学的操控层面，即如何设计和构建新的生物系统。 第七章：CRISPR/Cas系统的进化与精准编辑 超越基础的Cas9双链断裂（DSB），本章全面介绍了碱基编辑器（Base Editors, BEs）和先导编辑器（Prime Editors, PEs）的工作原理及其在实现单核苷酸精准替换、小片段插入或缺失方面的优势。同时，讨论了CRISPR系统在表观遗传调控（如dCas9融合效应物）和高通量功能筛选中的最新应用案例。 第八章：合成回路设计与代谢工程 本章探讨如何运用工程学原理设计和构建具有特定功能的DNA/RNA元件和生物通路。内容包括可编程转录因子的设计、基于合成振荡器和逻辑门的细胞计算系统的构建。在代谢工程方面，重点介绍利用代谢流分析（MFA）指导底盘细胞的重塑，以实现高价值化学品或生物燃料的高效生产。 第九章：类器官与生物三维培养模型 类器官（Organoids）正逐步取代传统的二维培养系统。本章详细介绍了诱导多能干细胞（iPSC）向特定组织（如肠道、脑部、肝脏）定向分化的协议优化，以及活体成像技术在监测类器官发育过程中的应用。内容强调了如何通过基质工程和生物物理信号调控来提高类器官的生理相关性，使其更接近真实的体内环境，作为药物筛选和疾病建模的理想平台。 本书的写作风格力求严谨而不失洞察力，融合了大量的案例分析和前沿文献的精粹总结，旨在为读者提供一把开启生命科学未知领域的钥匙，激发创新性研究思路。

ch01统计及其用途 2
1.1统计的意义 4
1.2统计的用途 5
1.3为何要研读统计 8
1.4资料来源 9
1.5临床试验 14
1.6调查规划 17
1.7如何成功地学习统计 17

ch022母群体和样本 22
2.1选择合适的样本 24
2.2为什么要选择样本 27
2.3如何选择样本 28
2.4如何选择随机样本 29
2.5随机样本的成效 31
2.6遗漏值和不完整的资料 32

ch03资料的整理与呈现 38
3.1分类及整理资料 40
3.2图、表格和图形 46
3.3建立表格 47
3.4以图呈现资料 52

ch04摘要资料 70
4.1中央趋势的测量 72
4.2变异的测量 76
4.3变异系数 81
4.4测量和解释偏斜 81
4.5母群体的平均数和标准差 83

ch05机率90
5.1什么是机率？ 92
5.2互补事件 95
5.3机率法则 96
5.4运算法则 102
5.5机率分布 105
5.6彩券机率及抽样 106
5.7二项分布 107

ch06常态分布120
6.1常态分布的重要性 122
6.2常态分布的特质 123
6.3常态曲线下的面积 125

ch07平均数的抽样分布和估计 140
7.1母群体分布及其样本平均数分布 142
7.2中央极限定理 145
7.3平均数标准误 147
7.4学生氏t分布 148
7.5应用 151
7.6自由度：非数学的解释 152
7.7母群体的估计值 153
7.8执行 t检定所需假设 156

ch08单一样本显着性检定、点估计和信赖区间 162
8.1假设检定 164
8.2定义 164
8.3显着性检定的基础 165
8.4虚无和对立假设 166
8.5显着性检定的程序单一样本Z或t 167
8.6单尾检定与双尾检定 171
8.7显着性检定：单一样本 t检定 172
8.8点估计和信赖区间 176
8.9信赖区间和 t分布 178
8.10样本数对信赖区间的影响 180
8.11 P值和统计显着 181
8.12从Z值决定精确P值 182
8.13单尾和双尾 P值 185
8.14 P值和t分布 187
8.15型一和型二误差 189
8.16型一和型二误差及重新检视机率 191

ch09两个样本显着性检定、点估计及信赖区间200
9.1两个样本的 t检定 202
9.2独立和配对 t检定 202
9.3两个样本显着性检定的步骤 204
9.4两个独立样本平均数的显着性检定 204
9.5配对t检定 209
9.6决定样本数 213
9.7敏感度与准确度 214

ch10变异数分析 226
10.1ANOVA的功能 228
10.2ANOVA的原理 229
10.3ANOVA的计算 232
10.4ANOVA的前提假设 234
10.5ANOVA的应用 235
10.6事后分析 237
10.7随机区块设计240

ch11比例的推论 254
11.1质性资料的推论 256
11.2二项分布的平均数及标准差 256
11.3二项分布近似常态分布 257
11.4一个二项比例的显着性检定 259
11.5两个比例差异的显着性检定 261
11.6信赖区间 264

ch12卡方检定270
12.1卡方检定适用的原则 272
12.2卡方检定的基础 272
12.3卡方检定的假说类型 276
12.4两个变数的独立性检定 277
12.5同质性检定 280
12.6两个比例差异的显着性检定 282
12.7 2*2列联表 284
12.8相依比例的 McNemars检定 286
12.9相关强度的测量值 287
12.10卡方检定的使用限制 290

ch13相关与线性回归298
13.1两个变数的关系 300
13.2相关和回归的差异 302
13.3散布图 303
13.4相关系数 304
13.5母群体相关系数的假设检定和信赖区间 310
13.6相关系数的限制 316
13.7回归分析 318
13.8回归线斜率的推论 323

ch14无母数方法 334
14.1无母数方法的理论基础 336
14.2无母数方法的优点及缺点 336
14.3魏克森等级和检定及曼惠特尼 U检定 337
14.4魏克森符号等级检定 341
14.5K-W单因子等级变异数分析 343
14.6符号检定 346
14.7斯皮尔曼等级相关系数 349
14.8费氏精确检定 352

ch15生命统计和人口学方法 362
15.1生命统计和人口学 364
15.2生命统计和人口资料的来源 364
15.3生命统计相关的率、比值和比例 370
15.4死亡率的测量 371
15.5生育率的测量 378
15.6疾病率的测量 380
15.7率的调整 382

ch16生命表 389
16.1生命表的一般应用 390
16.2当代生命表 391
16.3追踪生命表 397

ch17健康调查及研究报告 403
17.1规划健康调查 404
17.2评估研究报告 411

附录 418
练习题解答 438

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这本《基础生物统计学》的书，我是在大学二年级的时候，听学长学姐们推荐才开始看的。当时最头疼的就是统计这门课，每次上课老师讲到那些公式推导，还有各种假设检验，都感觉像在听天书一样，脑子一片空白。这本教材，我得说，它确实是在试图“接地气”。书里用了不少实际的生物学研究例子，比如药物疗效的评估、流行病学调查的数据分析、基因表达的差异比较等等。这些例子并不是简单地罗列，而是会解释清楚这个研究设计的背景，然后一步一步地展示如何应用生物统计学的方法去处理这些数据，并解读结果。我记得其中一个关于样本量的计算章节，讲得特别细，还举了好几个不同研究场景下的例子，告诉我什么时候需要多少样本，为什么。这对于我这种刚开始接触统计的人来说，真的太重要了。不像我之前看的其他教材，直接就抛给你公式，然后让你自己去琢磨怎么用。这本书的好处是，它会先告诉你“为什么要用这个方法”，然后“这个方法是怎么工作的”，最后才是“实际操作”。而且，它还提供了很多 R 语言的代码示例，我当时虽然不太会编程，但看着代码，再对比书里的解释，慢慢就理解了那些统计操作是怎么在软件里实现的。总的来说，这本书最大的优点在于它的“教学性”，它不像一本冷冰冰的参考书，更像一位耐心指导你的老师，一步一步带你走出统计的迷宫。虽然我到现在还有些统计概念理解得不够透彻，但至少通过这本书，我不再那么害怕统计了，甚至觉得它在生物研究里，其实挺有趣的。

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我一直觉得，学习统计学，就像在学习一门新的语言，需要时间和耐心。《基础生物统计学》这本书，给了我一个相对平缓的学习曲线。它最吸引我的地方在于，它对于“统计学概念”的解释，真的做到了深入浅出。我记得它在讲解“数据分布”的时候，没有直接就抛出正态分布的公式，而是通过一个非常形象的“抛硬币”实验，让你直观地感受到数据的聚集和分散，以及这种分布的规律性。这种从“现象”到“原理”的讲解方式，让我觉得很有代入感。而且，这本书在“方法选择”的指导上，也做得相当细致。比如，在面对不同的研究数据时，如何选择合适的统计检验方法，它会给出非常明确的指导原则，甚至会列出一些决策树，帮助读者一步一步地筛选。这对于我这种容易纠结于选择哪种方法的人来说，简直是救星。我尤其喜欢它关于“配对样本t检验”和“独立样本t检验”的区分讲解，通过几个具体的生物学研究例子，让我能够清楚地看到这两种检验的应用场景和差异。当然，这本书的理论深度还是有的，一些推导过程需要仔细研读，但它通过大量的图表和实例，让这些理论变得更容易理解和接受。

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坦白说，我不是一个特别喜欢啃大部头教材的人，尤其是在统计学这种我原本就比较头疼的领域。《基础生物统计学》这本书，我一开始也只是抱着试试看的心态。但越读下去，我越发觉它的可贵之处。它最打动我的，是它始终没有脱离“生物学”的语境。书中的每一个统计概念、每一个统计方法，都是建立在具体的生物学研究问题上的。比如，在讲解“方差分析”时，它会先描述一个基因表达差异的实验，然后引出方差分析的必要性，再一步步地讲解它的原理和应用。这种“从实际问题出发”的模式，让我觉得统计学不再是孤立的数学工具，而是解决生物学难题的利器。而且，这本书在“可视化”方面做得非常出色。它不仅仅是在讲解统计概念，还会教你如何将统计结果以清晰、直观的图表形式呈现出来。我记得它在讲解“相关性分析”时，给出了很多不同类型的散点图，并且详细解释了如何通过散点图来初步判断变量之间的关系强度和方向。这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。虽然这本书的篇幅不算很短，但内容紧凑，信息量大，而且语言风格也比较亲切，读起来不会感到枯燥。

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说实话，我第一次接触《基础生物统计学》这本书，是在我准备考研复试的时候。当时我对统计学一直是个“畏惧”的状态，感觉那些符号、公式就像天书一样。我们本科的统计课，老师讲得很快，感觉课后自己根本消化不了。这本书，我必须承认，它确实有让我重新认识统计学的机会。它最大的特点，我觉得在于它非常注重“直观理解”。不像很多教材上来就给你一大堆数学推导，这本书会用大量的图示和生动的比喻来解释统计原理。比如，它在讲“置信区间”的时候，会用一个“测量仪器的精度”来类比，让你明白置信区间实际上是在表达我们对一个估计值把握的程度，而不是一个绝对准确的值。这种“润物细无声”的教学方式，让我在不知不觉中就理解了那些原本觉得很难的概念。而且，这本书在“案例选择”上也很用心。它不仅仅局限于某个具体的生物学分支，而是涵盖了生物医学、生态学、农学等多个领域。通过这些不同领域的案例，我能够看到统计学是如何在广阔的生物学研究中发挥作用的。特别是它在讲解“回归分析”的时候，举了几个关于环境因素对生物种群数量影响的例子，让我深刻体会到了如何用统计模型去探索变量之间的关系。当然，这本书也不是没有挑战，有些章节的深度还是需要花时间去琢磨，但整体来说，它提供了一个非常好的学习平台，让我不再那么害怕统计学。

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说实话，我一开始对《基础生物统计学》这本书并没有太高的期待，我更习惯于阅读那种案例丰富、能够直接上手解决问题的书籍。但是，这本书给了我不少惊喜。它最让我印象深刻的是，它不仅仅是知识的堆砌，而是在构建一种“统计思维”。它反复强调，统计学不仅仅是一堆公式和计算，更是一种认识世界、理解不确定性的工具。书中大量运用了生动的类比和形象化的图解，来解释一些抽象的统计概念。比如，它在解释“抽样分布”的时候，用了摘苹果的比喻，让我一下子就理解了为什么样本均值会有变异性。这种“化繁为简”的能力，让我在学习过程中少走了很多弯路。而且，这本书非常注重“概念理解”，而不是死记硬背公式。它会花大量篇幅去解释“为什么”要用这个公式，这个公式背后的逻辑是什么，而不是直接给你公式让你套用。在这一点上，我感觉作者非常用心。对于我来说，最关键的还是它在“误区”的提醒。统计学中有很多容易让人产生误解的地方，比如对p值的过度解读，或者对相关性和因果关系的混淆。这本书在这方面做得非常到位，它会专门辟出章节来，或者在讲解过程中穿插提醒，让我能够避免掉进一些常见的“坑”。虽然这本书的练习题不算特别多，但每一个例题都经过了精心设计，能够有效地巩固书中的知识点。

评分☆☆☆☆☆

这本书《基础生物统计学》的出现，对我来说，简直就是及时雨。我一直觉得，生物统计学是连接生物学理论和实际研究的桥梁，但很多教材在这方面的讲解都比较生硬，让我很难找到那种“豁然开朗”的感觉。这本书，我得说，它在“情境化”的教学上做得相当出色。它不是孤立地讲解某个统计方法，而是会先介绍一个典型的生物学研究问题，然后告诉你，为了解决这个问题，我们需要运用哪些统计学工具。我记得它在讲“假设检验”的章节时，先是引入了一个关于新药疗效的临床试验案例，然后一步步地引导读者去思考，如何设计一个实验来回答“这个药是否有效”的问题。在这个过程中，它自然而然地就引出了原假设、备择假设、p值、显著性水平等概念。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得非常实用。而且，这本书在“结果解读”方面也给了我很大的帮助。很多时候，我们分析完数据，得到了一个p值，但却不知道这个p值到底意味着什么，对我们的研究结论有什么影响。这本书会非常详细地解释，如何结合研究背景和p值来做出科学的判断，以及如何避免常见的误读。此外，它还提到了很多关于“统计报告”的撰写建议，这对于写论文和发表文章来说，都是非常宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本《基础生物统计学》，我把它放在我的书架上，随时都想翻出来看看。我记得在读研究生的时候，为了写论文，我必须要做数据分析，当时真的是一头雾水。我们学校虽然有开设统计学课程，但感觉讲得比较偏理论，而且跟我们具体的研究领域关联不大。后来，我朋友推荐了这本教材，说它讲解得比较详细，而且联系实际。我拿到书后，发现里面的章节安排逻辑性很强，从最基本的描述统计，到后面的推断统计，再到一些高级的应用，都衔接得很自然。我尤其喜欢它在讲解“方差分析”（ANOVA）那一章。之前我总觉得 ANOVA 很难理解，什么“组间差异”和“组内差异”，听着就头大。但是这本书，它用了好几个不同学科背景下的实际案例，比如比较不同育种环境下植物的生长速度，或者评估几种不同饲料对家禽生长效果的影响。通过这些案例，我才慢慢理解了 ANOVA 的核心思想，以及它的实际应用价值。而且，书里还给出了详细的步骤，告诉你如何去设置检验，如何去解读 F 值和 p 值。另外，我个人觉得，这本书在“图表解读”方面做得特别好。生物学研究中，图表是必不可少的，但很多时候，我们只看到了图，却不知道它背后隐藏的统计信息。这本书会教你如何从散点图、箱线图、条形图等等中提取有用的统计信息，甚至如何发现数据中的异常值。这对我来说，是非常实用的技能。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《基础生物统计学》的时候，其实是抱着一种“试试看”的心态。我一直觉得统计学离我的专业（我是植物学的）有点远，平时课上学到的那些东西，感觉都只是应付考试，真的用到研究里，就两眼一抹黑。这本书的封面设计挺朴实的，里面内容嘛，我一开始还担心会不会太理论化，毕竟是“基础”的，万一讲得太浅，对我解决实际问题帮助不大，但又怕讲得太深，我目前的知识储备跟不上。结果翻开一看，我发现它在章节的安排上，以及内容的深度上，都做得挺恰当的。它没有上来就讲复杂的模型，而是从最基础的描述性统计开始，比如怎么看懂一张图表，怎么理解均值、中位数、标准差这些基本概念。然后循序渐进地进入推断性统计，比如假设检验，它会把不同的检验方法（t-检验、卡方检验等等）都分开讲，并且会清晰地说明每种检验适用什么样的研究情境，以及如何选择。我特别喜欢它里面关于“p值”的解释，以前我对p值总是模模糊糊的，看完书里那几个图例和文字说明，感觉豁然开朗，总算明白了它到底代表什么，以及要注意什么。此外，这本书在讲解统计原理的同时，并没有忽略“数据”本身的重要性。它会反复强调，数据的质量、收集的方法，都会直接影响到统计分析的结果，这一点我觉得非常难得。很多时候，我们太关注怎么去“分析”了，反而忘了数据是怎么来的。这本书的作者似乎很清楚这一点，所以会花不少篇幅去讨论实验设计、抽样方法等与数据质量息息相关的内容。

评分☆☆☆☆☆

我是一位已经工作多年的生物研究人员，平时工作中经常会遇到需要处理和分析实验数据的情况。在我看来，一本好的生物统计学教材，不仅仅要讲解理论，更要能够帮助我们解决实际工作中遇到的问题。《基础生物统计学》这本书，在我看来，就做到了这一点。它最让我觉得实用的地方在于，它非常贴近实际研究的“痛点”。比如，它会专门讨论“样本量设计”的重要性，以及如何根据研究目标和预期的效应大小来估算所需的样本量。这一点对于我们做实验设计的人来说，真的太重要了，因为样本量不足往往是导致研究结果不可靠的根源。另外，它在“多重比较”问题上的讲解也非常清晰。在实际研究中，我们经常会同时进行多个检验，如何避免假阳性的出现，这本书给出了非常实用的方法和建议，比如 Bonferroni 校正、Holm-Bonferroni 法等，并且会详细解释它们的适用条件和优缺点。我最欣赏的是，这本书并没有止步于讲解基本的统计方法，而是会触及一些更高级的应用，比如“主成分分析”（PCA）和“因子分析”等，并且会给出它们在生物学研究中的典型应用案例。这些内容，对于我们想要深入挖掘数据潜力的研究人员来说，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《基础生物统计学》是我在准备毕业论文时，一位学长推荐给我的。当时我对数据分析完全没有概念，只知道需要做一些统计检验，但具体怎么做，为什么这么做，都一窍不通。这本书，真的在我当时迷茫的时候，给了我很大的指引。它最让我欣赏的地方在于，它非常强调“理解”而非“记忆”。它不会强迫你去记住那些复杂的公式，而是会花大量的篇幅去解释公式背后的逻辑，以及它在生物学研究中扮演的角色。我记得它在讲解“回归分析”时，用了大量的篇幅去解释“斜率”和“截距”的生物学意义，以及如何通过残差图来判断模型的拟合优劣。这种“知其所以然”的学习过程，让我觉得非常有成就感。而且，这本书在“实际操作”的指导上也做得非常到位。它不仅讲解了统计原理，还给出了很多在 R 语言中实现这些统计方法的代码示例。我当时虽然对 R 语言不太熟悉，但通过对照书中的例子，我慢慢学会了如何导入数据，如何进行基本的统计分析，以及如何绘制统计图表。这对我独立完成毕业论文的数据分析部分，起到了至关重要的作用。