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　　原着为一用字浅易、结构分明、易读的基础统计教科书，又比一般生统书籍加入了流行病学、生命统计及如何撰写或评估论文等章节，备受好评。

　　中译本尽可能保留原作的精神，并特别加强数字、公式的检查及校对，希望能受国内读者喜爱。鑑于国内目前使用的中文统计名词尚未统一，我们特别花了许多工夫，採用贴切、普及和易懂等原则作中文名词翻译，并增加一对照表，列举本书使用及市面上书籍使用的中译统计名词，以便读者比较及查阅。

现代数据科学导论：从理论基石到前沿应用 本书旨在为渴望系统掌握现代数据科学核心理念与实践技能的读者提供一本全面、深入且紧密贴合行业前沿的教材与参考手册。 现代数据科学已不再是单一学科的工具箱，而是一门融合了数学、统计学、计算机科学和领域知识的交叉学科。本书的叙事逻辑，从最基础的数据哲学出发，逐步构建起一个坚实的理论框架，并最终落脚于复杂现实问题的解决。 第一部分：数据驱动的世界观与基础理论（The Data Paradigm and Foundational Theories） 第一章：数据科学的范式转型与伦理基石 本章首先探讨了信息时代背景下，数据如何成为核心生产要素的哲学基础。我们深入剖析了从描述性分析到预测性建模再到规范性决策的思维跃迁。重点讨论了数据科学实践中日益凸显的伦理挑战，包括数据隐私（如差分隐私、联邦学习的初步概念）、算法偏见（Bias）、公平性（Fairness）与可解释性（Explainability）。我们将通过多个真实案例，阐明负责任的AI（Responsible AI）在现代工程实践中的必要性，并介绍相关的监管框架初步。 第二章：概率论的重塑：现代建模的语言 虽然概率论是统计学的基石，但本章着重于将其与现代计算思维相结合。我们不再满足于经典概率的定义，而是深入研究随机过程（Stochastic Processes）在时间序列分析中的应用，如马尔可夫链（Markov Chains）及其在蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）中的灵活运用。重点剖析了贝叶斯推断的现代复兴，包括对MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的理论概述，强调其在处理复杂高维参数空间时的强大能力。 第三章：线性代数与优化：高效计算的引擎 高效的数据处理依赖于对底层数学工具的深刻理解。本章将线性代数的应用场景聚焦于大规模数据处理。详细阐述了矩阵分解技术（如SVD、LU分解）如何用于降维（PCA的矩阵视角）和推荐系统。随后，本书将引向计算优化的核心——梯度下降及其变体（如Adam、RMSProp）。我们不仅介绍其公式，更会分析其收敛性、步长选择策略，以及在深度学习网络中应对鞍点（Saddle Points）和局部最优解的策略。 第二部分：核心统计推断与模型构建（Core Statistical Inference and Model Construction） 第四章：推断的艺术：假设检验与区间估计的再审视 本章超越了传统教科书中的简单T检验和方差分析（ANOVA）。我们重点讨论了非参数检验（如Wilcoxon秩和检验）的应用场景，特别是在数据分布未知或样本量较小的情况。深入探讨了多重检验问题（Multiple Testing Problem），如Bonferroni校正和FDR（错误发现率）控制，这是进行大规模实验和A/B测试时必须掌握的关键技术。 第五章：回归分析的深度扩展：超越最小二乘 经典线性回归（OLS）是起点，但本书将重点放在其局限性及应对策略。内容包括处理异方差性（Heteroscedasticity）和自相关性（Autocorrelation）的稳健方法。重点讲解了正则化技术——岭回归（Ridge）、Lasso和Elastic Net，并从信息论（如AIC/BIC）和交叉验证的角度阐述它们在模型选择和避免过拟合中的作用。此外，广义线性模型（GLM）的理论框架将作为过渡，为后续的分类模型奠定基础。 第六章：时间序列分析：捕捉动态模式 现代应用（如金融、物联网）要求我们理解数据的时序依赖性。本章详细介绍了经典的时间序列分解方法（趋势、季节性、残差）。核心内容集中在ARIMA族模型的构建、参数估计与诊断，包括对平稳性的严格检验。在此基础上，我们将引入更现代的方法，如状态空间模型（State-Space Models）和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在实时状态估计中的应用。 第三部分：机器学习的算法生态与实践（The Machine Learning Ecosystem and Practice） 第七章：监督学习：强大的预测工具集 本章系统梳理了主流的监督学习算法。决策树（Decision Trees）作为基础，随后扩展到集成学习的强大范式——随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines，如XGBoost、LightGBM）。我们将详细比较这些方法的偏差-方差权衡、特征重要性提取的机制。分类问题中，除了逻辑回归，还将深入探讨支持向量机（SVM）的核函数技巧及其在小样本高维数据中的优势。 第八章：无监督学习与数据降维 无监督学习旨在揭示数据内在的结构。聚类分析部分将对比K-Means、DBSCAN和层次聚类（Hierarchical Clustering）的适用范围和局限性。重点讲解了流形学习（Manifold Learning）的概念，如t-SNE和UMAP，它们在数据可视化和高维数据探索中的关键作用。 第九章：模型评估、验证与稳健性测试 构建模型只是第一步，可靠的评估才是科学性的保证。本章详尽讨论了交叉验证（Cross-Validation）的各种形式（K折、留一法）。对于分类问题，我们深入分析了混淆矩阵（Confusion Matrix）的各个指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC），并探讨了如何在类别不平衡的情况下选择恰当的评估指标。模型可解释性（XAI）作为热点，将介绍LIME和SHAP值等局部解释工具的原理和应用。 第四部分：前沿拓展与工程部署（Advanced Topics and Engineering Deployment） 第十章：深度学习的基础架构与反向传播 本章将深度学习置于数据科学的宏大背景下。它首先回顾了人工神经网络的基本结构，并详细推导了反向传播（Backpropagation）算法的链式法则实现。我们专注于理解激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对训练动态的影响，并介绍现代优化器如何加速收敛。 第十一章：高维数据的挑战与特征工程的艺术 在数据量爆炸的时代，特征工程（Feature Engineering）的价值愈发凸显。本章涵盖了特征选择（Filter, Wrapper, Embedded Methods）的严谨对比。对于文本数据，我们将介绍TF-IDF的局限性，并深入探讨词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的数学原理及其对后续自然语言处理任务的影响。 第十二章：数据科学的生产化：从Notebook到服务 科学发现必须能够转化为可操作的业务价值。本章侧重于将模型投入实际生产环境所需的工程技能。内容包括：模型序列化（如使用Pickle或Joblib）、API接口设计（如使用Flask/FastAPI封装模型）、模型监控（Model Monitoring）以检测数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）。最后，本书将简要介绍主流的云计算平台（如AWS SageMaker, Azure ML）在MLOps流程中的作用。 总结： 本书以严谨的数学推导为骨架，以丰富的计算实践为血肉，旨在培养读者一种“能解释、能构建、能部署”的全面数据科学家能力。它不仅仅是知识的堆砌，更是一套完整的、面向工业界和前沿研究的思维方法论的传授。

原序 1
译序 iii

1 统计的意义及其用途 1
1.1 统计的意义 2
1.2 统计的用途 3
1.3 研习统计的目的 5
1.4 资料来源 5
调查和实验 6
回溯性研究 6
前瞻性研究 7
比例之比较 8
描述性和分析性调查 8
1.5 临床试验 9
实例：沙克疫苗临床试验 10
1.6 调查计画 11
1.7 如何成功地研习统计 11
习 题 13

2 母体与样本 15
2.1 挑选适当样本的重要性 16
2.2 样本 17
2.3 如何挑选样本 17
2.4 如何挑选随机抽样的样本 19
2.5 随机抽样的成效 22
习 题 23

3 资料的整理与呈现 27
3.1 运用数字来整理资料 28
3.2 资料的量性与质性 29
3.3 次数表 32
3.4 以图呈现资料 35
直方图 36
次数多边图 38
累积次数多边图 39
茎叶图 40
长条图 4l
圆饼图 44
盒须图 44
习 题 47

4 资料的概述 53
4.1 中央趋势的测量 54
平均数 54
中位数 55
众 数 55
该使用哪种中央趋势测量 55
4.2 变异量的测量 57
全 距 57
平均离差 58
标准差 59
4.3 变异系数 6l
4.4 母体的平均数和标准差 61
习 题 63

5 机率 67
5.1 什么是机率 68
5.2 互补事件 71
5.3 机率法则 72
相乘法则 72
相加法则 74
5.4 运算法则 77
规则1：计算所有可能出现情形 77
规则2：排列 78
规则3：组合 79
5.5 机率分佈 79
5.6 二项分佈 80
习 题 85

6 常态分佈 93
6.1 常态分佈的重要性 94
6.2 常态分佈的特性 95
6.3 常态分佈曲线下的面积 97
习 题 103

7 样本平均数之抽样分佈 109
7.1 母体分佈和样本平均数之抽样分佈 110
7.2 中央极限定理 112
7.3 平均数之标准误 113
7.4 学生氏t检定 115
7.5 应用 117
7.6 执行t检定必要的假设 118
习 题 119

8 母体平均数之估计 125
8.1 估计 126
8.2 点估计与信赖区间 127
8.3 两个独立样本 130
8.4 两个平均数差之信赖区间 131
8.5 配对t检定 134
8.6 样本数的计算 136
习 题 138

9 显着性检定 143
9.1 定义 144
9.2 显着性检定的依据 146
9.3 显着性检定的程序 147
9.4 单尾检定和双尾检定 149
9.5 r统计显着』的意义 152
9.6 第一型和第二型错误 153
9.7 两个独立样本平均数的显着性检定 155
9.8 显着性检定和信赖区间的关系 157
9.9 推导公式摘要表 157
9.10 灵敏度和特异度 159
习 题 162

10 变异数分析 169
10.1 变异数分析之功能 170
10.2 变异数分析之理念 171
10.3 变异数分析之计算 172
10.4 前题假设 174
10.5 范例 175
10.6 涂基HSD检定 177
10.7 随机集区设计 178
习 题 184

11 比例的推论 189
11.1 前言 190
11.2 二项分佈的平均数及标准差 190
11.3 二项分佈近似常态分佈 191
11.4 二项分佈的统计显着性检定 192
11.5 检定两组比例是否有差异 194
11.6 信赖区间 196
π之信赖区间 196
π1—π2之信赖区间 197
习 题 198

12 卡方检定 203
12.1 卡方检定的使用基本原理 204
12.2 卡方检定之计算 205
12.3 卡方检定的种类 208 12.4 检定两个类别变项的独立性 208
12.5 同质性之检定 211
12.6 两个比例有没有差异之显着性检定 213
12.7 2x2列联表 214
12.8 比较相关比例的麦氏检定 216
12.9 关系强度的测量 217
12.10卡方检定的使用限制 219
习 题 220

13 相关及线性回归 227
13.1 两个变项之关系 228
13.2 相关与线性回归之差异 230
13.3 散佈图 231
13.4 相关系数 233
13.5 对母体相关系数作假说检定及计算其信赖区间 236
13.6 相关系数的限制 239
13.7 回归分析 240
13.8 回归直线斜率之推论 245
习 题 248

14 无母数分析 253
14.1 无母数分析之适用时机 254
14.2 优缺点 254
14.3 魏克森排序和检定 255
14.4 魏克森符号排序检定 258
14.5 K-W单维排序变异数分析 260
同分之案例 261
14.6 符号检定 262
用在单样本情形 262
用在成对样本情形 263
14.7 史丕曼排序相关系数 264
14.8 费氏精确检定 265
习 题 268

15 生命统计及人口学方法 273
15.1 前言 274
15.2 生命统计及人口学资料来源 274
人口普查 275
每年登记的生命事件 275
疾病调查 277
15.3 生命统计之率、对比及比例 278
15.4 死亡率 280
粗死亡率 280
年龄别死亡率 281
死因别死亡率 281
死因、种族别死亡率 281
死因百分比 282
产妇死亡比 283
新生儿死亡率 283
新生婴儿死亡比例 284
胎儿死亡比 284
週产死亡比例 285
15.5 生育率 285
粗出生率 285
一般生育率 286
15.6 疾病率 286
发生率 286
盛行比例 287
致死比例 287
15.7 率的调整 288
直接方法 289
间接方法 290
习 题 292

16 生命表 295
16.1 前言 295
16.2 当代生命表 297
年龄层[x至(x+n)] 299
年龄别死亡率(nmx) 299
修正项(nax) 299
修正后(或估计)死亡率(nqx) 299
活到年龄层x的人数(lx) 299
在某年龄层的死亡人数(ndx) 300
人年数(nLx) 300
总人年数(Tx) 300
平均余命(ex) 301
16.3 追踪生命表 303
制作一追踪生命表 303
习 题 306

17 健康调查及研究报告 309
17.1 健康调查的规划 309
步骤l 描述调查目的 310
步骤2 列出调查目标及研究假说 311
步骤3 明确指出目标族群 311
步骤4 列出拟收集的变项 311
步骤5 文献查证 311
步骤6 决定如何收集资料 312
步骤7 列出执行时间表 312
步骤8 问卷设计 312
步骤9 问卷测试 312
步骤10样本的选择 313
步骤11 资料的收集 313
步骤12 资料的编码、输入电脑及检查 313
步骤13 资料分析 314
步骤14撰写报告 314
17.2 研究报告的评估 314
观察者偏差 315
抽样偏差 315
纳入偏差 315
回应偏差 315
退出偏差 316
回忆偏差 316
参与者偏差 316
先导期偏差 316
系统性评估的重点 316
习 题 319
结 语 320

附录A：二项分佈机率表 321
B：F分佈表 324
C：q分佈表(自由度，2至20) 328
D：符号检定的临界值 332
E：乱数表 334
F：K-W单维变异数分析之机率表 337
部分习题解答 339
参考书目 379
英汉索引 383
汉英索引及对照表 405
表A 常态分佈表 iii
表B t分佈表 iv

序

　　统计学是一门很独特及有用的科学。很多学生将统计学与机率、数学画上等号，所以对统计学心生畏惧。这本教科书希望能克服学生对统计学畏惧的问题。

　　本书将统计学的观念，原理及应用介绍得非常清楚。读者不需要有很好数学背景，但最好有实际分析资料经验，适用于医学、护理、公共卫生及卫生科学系的学生。

　　统计学是借资料分析回答一些研究问题，因此，本书着重理解，以直接方式说明统计的观念，而不会牵涉到很多数学。

　　本书的内容，包括：每章的大纲、学习目的、重要名词索引、结论等都可提升学习效果。根据过去教学经验，本书这种整理方式，将深奥统计变得显浅易懂，学生很快便能熟悉课本内容。叉书中採用的范例及习题都是来自真正医疗卫生数据，使得读者也能学习相关领域的分析方法。

　　本书涵盖的范围比一般初阶统计学教科书广泛，多加入一些流行病学原理的介绍、年龄调整率及相对危险比的计算。机率的章节通常都会留在研究所教授，亦涵盖在本书。对机率有了认识后，有助于其他章节的学习。相关、回归、变异数分析及无母数分析的章节都非常受欢迎。生命统计及生命表的章节可满足医学及公共卫生研究者的需求。而如何执行一个调查及评估一份研究论文的章节，对于执行者或评估者都有莫大帮助。

　　本书可分三个学期教授，内容能够引起学生的兴趣，特别适合对统计畏惧的学生。

　　第三版之增订部份

　　很高兴本书自出版以来，得到不同国家的学生、老师及评审很高的评价。本书有关公共卫生及医疗卫生的介绍是本书的一大特色。基于第一、二版的架构及组织，希望第三版的增订，使得内容更完整及满足不同读者的需求。主要的增订为：

　　●扩充习题的数量及范围。每章节加入一些新习题，有些是应用到一些大型的资料。
　　●加入贝氏定理、K-W变异数分析及盒须图的介绍
　　●一些习题都经过修正
　　本书的第二版已深获好评，希望第三版亦能得到读者的喜爱。

　　本书的完成经过一番阵痛，得到很多朋友及同事的鼓励、帮忙。特别要感谢Dr.John W. Fertig，Chin Long Chiang，Richard D. Remington老师们的启蒙，及恩师Dr.Wilfred J. Dixon的教导。叉感谢俄克拉荷马州大学的Dr. Paul S. Anderson, Jr.，阿拉巴马州大学的Dr. Gary R. Cutter及Richard A. Windsor，及华盛顿大学的Dr. PatriciaW. Wahl对本书的建议及指正。

　　又感谢很多学生、老师、评审对本修正版的建议，包括东肯塔基州大学的K.M.Camarata，东伊利诺州大学的Phyllis T. Croisant，中麦西根大学的James E. Homak，南佛罗里达州大学的Paul E. Leavenon。更感激Mankato大学的Steve Bohnenblust对本修正版作了很多更正。对于不同出版商容许本书复制很多图表，更是不胜慼激。

译序

　　本书的原作者Dr. kuzma用字浅易，结构分明，排版易读。我们在翻译时都尽可能保留原着的精神，并特别加强数字、方程式的检查及校对，希望中译本亦能提供读者易读、易用、正确性的中译基础生统的教科书。

　　本书比一般生统书多加入卫生统计、生命统计、及如何撰写或评佔论文等章节，非常值得推荐。

　　鑑于国内目前使用的中文统计名词尚未统一，难免予人有紊乱的感觉。所以对于中文统计名词之使用，我们特别花了许多功夫，并採用贴切、普及及易懂等原则作翻译，除了原着在每章节有字汇表及全书有一章索引，方便读者查阅外，我们额外加一汉英索引及对照表、列出本文使用翻译名词及市面书籍使用的翻译名词，方便读者比较。由于时间仓促及人手缺乏，书中的内容有不完善地方，或未能收录市面书籍所有使用的翻译名词，请不吝赐教，使本书更臻完善。

评分☆☆☆☆☆

《基础生物统计学》这本书在统计模型的评估与比较部分，做得也非常扎实。我过去常常会纠结于“我的模型到底好不好？”，“我应该用哪个模型？” 这样的问题，但往往找不到一个清晰的思路。这本书就系统地介绍了常用的模型评估指标，比如R方、调整R方、AIC、BIC等等，并且详细地解释了这些指标的含义以及在生物学研究中的解读方式。它不是简单地罗列公式，而是通过实际案例，展示了如何利用这些指标来比较不同模型，并选择最适合当前研究问题的模型。让我印象深刻的是，它在讲解“过拟合”和“欠拟合”时，用到了非常形象的比喻，比如过度拟合就像是“死记硬背”学生，虽然能应付考试，但遇到新问题就束手无策；而欠拟合就像是“三天打鱼两天晒网”的学生，基础不牢，同样无法解决问题。这本书还强调了“模型的可解释性”的重要性，它提醒我们，即使模型在统计学上表现优异，但如果无法在生物学上得到合理的解释，那么它的价值就会大打折扣。这种平衡理论统计量和生物学意义的做法，让我对模型评估有了更全面和深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

《基础生物统计学》这本书在统计模型的部分，可以说是让我大开眼界。过去我总觉得回归分析、方差分析这些名词很遥远，好像离我的日常工作很近，但又抓不住重点。这本书就用了非常生动和易于理解的方式，把这些复杂的模型拆解开来。它不仅仅是告诉你公式，更是强调模型的“意义”和“应用”。比如在讲解线性回归时，它不是上来就讲最小二乘法，而是先提出一个问题：“我们能不能找到一个模型，来预测某个基因的表达水平，与其受到的某种刺激因子浓度之间的关系？” 然后才一步步引入斜率、截距的概念，解释它们在生物学上的具体含义。书中最让我印象深刻的是对“多重线性回归”的讲解，它通过一个具体的案例，比如影响作物产量的多个环境因素（光照、温度、水分等）对产量的综合影响，来展示如何构建一个多变量模型。它还非常细致地讲解了如何进行模型诊断，比如残差分析、共线性检验等，这些细节对于建立一个稳健可靠的模型至关重要。书中还介绍了一些更高级的模型，比如逻辑回归，用于处理二分类的生物学结果（例如，病人是否患病），并且同样给出了非常详细的案例和R语言实现。这本书让我明白，统计模型不是冰冷的数学公式，而是帮助我们理解和解释复杂生物现象的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《基础生物统计学》在统计推断和抽样调查的讲解上，也做得相当出色。我过去在设计一些小规模的生物实验时，常常是凭经验来确定样本量，但总觉得心虚，不知道这样做的科学性有多高。这本书就详细地解释了“统计功效”、“样本量计算”的重要性，并且给出了几种常用的样本量计算方法，以及如何根据研究目标、预期的效应量、统计显著性水平和统计功效来确定合适的样本量。这对于我后续的设计实验，做到心中有数，非常有帮助。另外，书中关于抽样调查的部分，也让我受益匪浅。它区分了不同的抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并且分析了它们各自的优缺点以及在生物学研究中的适用场景。尤其让我感兴趣的是，它在讲解抽样误差和置信区间时，用到了很多具体的生物学调查案例，比如在估计某种稀有物种的种群数量时，如何通过抽样来得到一个可靠的估计值，并且给出这个估计值的不确定性范围（置信区间）。这本书让我意识到，每一次抽样调查的结果，都应该伴随着对抽样误差的评估，而不是简单地给出一个点估计。它帮助我理解了，统计推断的本质就是从样本推断总体，而这个推断过程必然伴随着不确定性。

评分☆☆☆☆☆

对于像我这样，需要经常和生化实验数据打交道的研究人员来说，《基础生物统计学》这本书提供的实用性实在太强了。它不是那种只停留在理论层面的书籍，而是真正教你如何“做”统计。书中关于数据预处理和清洗的部分，虽然看起来是基础，但却是我过去常常忽视的环节，也因此导致了很多后续分析的偏差。它详细地介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和标准化。比如，对于一些不符合正态分布的生物数据，书中就提供了多种转换方法，并解释了每种方法的优缺点和适用场景。更让我惊喜的是，它还提供了大量的R语言代码示例，这些代码可以直接复制到RStudio中使用，并且有非常详细的注释，解释了每一行代码的作用。对于刚开始接触R语言的读者来说，这简直是福音。我之前尝试过用Excel做一些简单的统计分析，但随着数据量的增大，操作变得非常繁琐且容易出错。这本书让我看到了用专业的统计软件来处理复杂数据的强大之处。它循序渐进地引导我学习如何导入数据、进行描述性统计分析、绘制各种图表，以及进行常用的推断性统计分析。每次看完一个章节，我都会尝试着按照书中的例子，用自己的实验数据来复现一遍，这个过程极大地加深了我对统计概念的理解和对R语言的掌握。

评分☆☆☆☆☆

《基础生物统计学》这本书在非参数统计的介绍上，也做得非常到位，这对于我这种经常会遇到不满足参数检验条件的数据的研究者来说，简直是救星。过去我总觉得非参数检验是参数检验的“替代品”，但在读了这本书之后，我才明白它们各自的优势和适用范围。书中详细介绍了诸如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、Spearman等级相关系数等常用的非参数方法，并且同样是通过非常贴切的生物学案例来解释它们的原理和应用。例如，在讲解Wilcoxon秩和检验时，它不是上来就给你讲秩次和的计算公式，而是先描述一个场景：我们想比较两种不同饲料对小白鼠体重增长的影响，但体重数据不符合正态分布，这时如何进行比较？然后才引出Wilcoxon检验，说明它如何通过比较数据的相对大小来得出结论。让我特别欣赏的是，书中对每种方法的适用条件和解释都非常清晰。它不会让你盲目选择，而是会引导你根据数据的特点、研究问题的性质以及假设的类型来做出最合适的选择。书中还提到了如何使用R语言来实现这些非参数检验，并提供了相应的代码示例，这让我能够更轻松地将理论知识转化为实践操作。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，生物统计学不仅仅是关于数学公式的计算，更重要的是关于“思考”和“设计”。《基础生物统计学》这本书恰恰是从这个角度切入的，它在讲解统计方法之前，总是先强调研究设计的重要性。比如，在介绍“随机化”和“对照”在临床试验中的作用时，它就用了很多篇幅来解释为什么这两者是保证研究结果客观和可靠的基础。它让我明白，一个好的统计分析，必须建立在严谨的研究设计之上，否则再复杂的统计方法也无法弥补设计上的缺陷。书中关于“偏倚”和“混杂因素”的讨论，也让我受益匪浅。它用了很多生动的例子，比如在研究吸烟与肺癌的关系时，如果忽略了年龄这个混杂因素，就可能导致错误的结论。这本书教会了我如何识别潜在的偏倚和混杂因素，并在研究设计和数据分析中尽量加以控制。我尤其喜欢它在讲解“因果推断”时，虽然不深入到复杂的因果模型，但已经为我打开了思路，让我明白统计分析不仅仅是为了描述相关性，更重要的是为了尝试理解和推断因果关系。这种思维方式的转变，对于我今后的科研工作，具有长远的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《基础生物统计学》这本书最可贵之处在于，它不仅传授了统计知识，更重要的是培养了读者的“统计思维”。它不像许多教科书那样，只是简单地把知识点罗列出来，而是通过大量的提问、引导和案例分析，让读者主动思考。每当介绍一个新的统计方法时，它总是会先问读者：“这个问题我们该如何解决？”，然后才逐步给出答案。这种互动式的讲解方式，让我感觉自己不是被动地接受知识，而是主动地参与到学习过程中。书中对于“变量的类型”、“数据的尺度”以及“研究问题的性质”的强调，让我深刻理解了选择哪种统计方法，取决于对这些基本要素的准确把握。它让我明白，统计学不是一套固定的公式，而是一种解决问题的框架和思维方式。我特别喜欢它在结尾部分，总结了如何将所学知识融会贯通，并应用到实际的生物统计分析项目中的建议。这本书就像是一位循循善诱的老师，它不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“如何思考”以及“如何学习”。它让我对生物统计学这门学科产生了浓厚的兴趣，并且激发了我进一步探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《基础生物统计学》这本书在概念的阐释上做得非常到位，尤其是那些容易混淆的统计学核心概念。举例来说，在讲到假设检验时，很多书会直接告诉你P值小于0.05就拒绝原假设，但我总是在思考，P值到底是什么？它代表的“概率”又是从何而来？这本书就花了相当大的篇幅，用非常形象的比喻和直观的图示，来解释“零假设”、“备择假设”、“第一类错误”、“第二类错误”以及P值的真正含义。它不是简单地罗列定义，而是通过一个实际的医学研究场景，比如一款新药是否有效的检验，来一步步引导读者理解整个假设检验的逻辑链。它让我明白，P值并不是说“我们的研究结果有多么‘正确’”，而是指“在零假设为真的前提下，我们观察到当前（或更极端）结果的概率”。这个理解上的细微差别，对于正确解读统计分析结果至关重要。书中还对不同统计检验方法的适用条件进行了非常细致的区分，比如什么时候用t检验，什么时候用z检验，什么时候用卡方检验，它不是让你死记硬背，而是通过分析不同数据类型的特点以及研究问题的本质，来给出选择依据。我记得有一次，我在做一个关于基因突变频率的分析，一开始就想当然地用了某个检验，结果发现结果并不理想，后来翻到这本书的这一章节，才恍然大悟，原来我当时的数据分布不符合该检验的要求，需要换另一种方法。这本书真的像一本“统计学用法指南”，总能在我遇到困惑时，提供清晰的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本《基础生物统计学》真是让我眼睛一亮！我本身在生物科技公司做研发，虽然不是统计科班出身，但工作中常常需要处理实验数据，理解统计结果，有时甚至要自己动手做一些初步分析。过去我接触过几本统计学教材，但很多都写得过于理论化，公式推导一大堆，看得我头昏眼花，真正应用到实际操作时，却常常感到无从下手。这本书就完全不一样了！它从生物学研究的实际出发，比如基因表达数据、临床试验设计、流行病学调查等等，选取了非常贴切的案例。让我印象深刻的是，它在讲解每个统计方法时，都会先描述这个方法能够解决生物学上的什么具体问题，然后才逐步引入统计学的概念和工具。比如在讲到ANOVA时，它不是上来就给你讲F检验的原理，而是先问你，“如果我们想比较三种不同药物对病人恢复时间的影响，如何才能科学地判断这些药物之间是否存在显著差异？” 这样的切入点，一下子就抓住我了。而且，书中大量的图表和流程图，把复杂的统计模型和分析步骤变得清晰易懂。我尤其喜欢它里面关于数据可视化那一章，讲解了如何用R语言绘制各种美观又信息丰富的图表，这对于我的报告和PPT制作来说，简直是救星！书中的代码示例也很实用，可以直接复制粘贴修改，大大节省了学习时间。虽然我对统计学算是半路出家，但读这本书就像是跟一位经验丰富的导师在交流，他知道我需要什么，并且用我能理解的方式告诉我。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学界深耕多年的研究者，我读过不少关于生物统计学的书籍，但《基础生物统计学》这本书给我带来的惊喜和启发是独一无二的。它最吸引我的地方在于，它能够将抽象的统计概念与具体的生物学研究紧密地结合起来，让理论不再是空中楼阁。比如，在讲解“统计显著性”和“实际显著性”时，它并没有简单地给出定义，而是通过一个医学研究的例子，来阐述一个统计学上显著的差异，在实际应用中可能并没有临床意义；反之，一个统计学上不显著的差异，如果效应量很大，也可能具有重要的生物学价值。这种深入的探讨，让我对统计结果的解读有了更深层次的理解。书中还提到了“多重比较”的问题，并介绍了Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法等，这对于我进行基因芯片或高通量测序数据分析时，规避假阳性结果至关重要。它不仅告诉了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”以及“如何做”。而且，书中对统计软件（特别是R语言）的整合运用，让我感到非常实用。它提供了完整的代码片段，并且对代码的逻辑进行了详细的解释，这对于我这样的老派研究者来说，是一个极大的便利，让我能够快速上手，并将学到的知识应用到实际数据分析中。