进阶应用生物统计学：连续资料分析(含SPSS使用说明) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 生物统计学
• SPSS
• 连续资料
• 统计分析
• 医学统计
• 数据分析
• 进阶
• 应用统计
• 健康科学
• 科研方法

　　如果您对统计很畏惧，认为统计很难学，感觉枯燥乏味，觉得课本内容与应用有一段距离，本书会让您对统计有一种不同的体会。有时候，您得到的统计结果与临床实际不符；或在统计分析完成后，不知如何汇整结果，本书会给您一些指引。

　　本书共有四大篇，分别为复习篇、比较篇、回归篇及SPSS篇。希望将连续资料的统计分析方法由简入深、循序渐进的方式，介绍给读者。

　　本书的撰写方式与一般统计教科书有许多不同的地方：（1）先讲解统计重点，再用一例子将该章重点演练一遍；（2）每一章范例都加入统计结果汇整；（3）使用台湾本土已发表文章为范例；（4）加入SPSS使用说明；（5）作业之安排为给予一组新的数据，对该章的重点演练一遍，及採用不同统计检定方法来分析同一组数据，比较不同统计检定方法结果之差异；（6）加入一些卡通。这样的安排，希望能拉近学习与应用的距离，读者能更快、更容易，更快乐的学习统计学。

好的，以下是为您构思的一份图书简介，专注于“进阶应用生物统计学：连续资料分析(含SPSS使用说明)”之外的内容，力求详细且专业，不涉及该书的具体主题。 --- 图书名称：《前沿生物信息学：从序列数据到系统建模》 图书简介 本书旨在为生物科学研究者、生物医学工程师以及对计算生物学抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一个系统化、深度整合的生物信息学前沿知识框架。随着高通量测序技术（NGS）的爆炸性发展，以及对复杂生物系统理解的日益深入，数据分析的能力已成为现代生命科学研究的核心竞争力。本书正是为填补理论深度与实际应用技能之间的鸿沟而设计，重点关注如何利用计算工具和统计模型，从海量生物数据中提取有意义的生物学见解。 第一部分：高通量测序数据处理与质量控制 本部分深入探讨了当前主流高通量测序技术（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）所产生数据的特性、挑战与标准处理流程。我们不会关注常规的连续数据统计检验，而是聚焦于序列数据的特异性处理。 测序质量评估与预处理： 详细介绍FASTQ文件结构，深入讲解质量得分（Phred Score）的生物学含义。重点阐述如何使用FastQC、Trimmomatic等工具进行高精度质量过滤、接头序列去除和低质量碱基截断，确保后续分析的可靠性。 基因组组装与从头组装策略： 区别于传统统计模型的假设检验，本章侧重于算法的实现。探讨重叠群策略（Overlap-Layout-Consensus, OLC）与基于 k-mer 的 De Bruijn 图方法在组装大型复杂基因组中的优劣。分析不同组装器（如SPAdes, Canu）对覆盖度、错误率和片段大小的影响。 转录组测序（RNA-seq）的定量： 详述从reads比对（使用STAR, HISAT2）到基因和转录本表达定量（使用featureCounts, Salmon/Kallisto）的整个流程。重点解析定量方法中的偏倚校正，包括文库大小归一化、基因长度效应和GC含量对表达测量的影响。 第二部分：高级生物序列分析与功能注释 在数据得到清洗和量化之后，本部分将视角转向生物学解释层面，特别是针对宏观调控网络和功能模块的挖掘。 差异表达分析的非参数方法与差异网络： 虽然基础的统计检验是后续分析的基础，但本章重点探讨基于排序统计量的差异分析方法（如DESeq2, edgeR的核心思想，但侧重于其在处理离散计数数据上的特殊性），以及如何构建和比较不同条件下的共表达网络（WGCNA）。深入讲解如何识别关键模块（Module）及其与表型性状的关联性。 结构变异（SV）检测与注释： 相比点突变，结构变异对基因功能影响更为显著。本章介绍利用读段不匹配（Split Reads）、配对末端（Paired-End Mapping）信息和读段深度（Read Depth）变异来识别缺失、重复、倒位和易位。重点讨论SV Caller（如Manta, Delly）的工作原理和结果的解读。 功能富集与通路分析的深度挖掘： 介绍超越传统的Fisher精确检验的富集分析方法。探讨基因本体论（GO）与通路数据库（KEGG, Reactome）的层次结构，并详细讲解如何利用多重检验校正（如FDR, Bonferroni）后，对关键功能集群进行可视化展示。 第三部分：系统生物学建模与机器学习在生物学中的应用 本部分是本书的前沿高地，转向复杂系统的建模与预测，这与传统的、基于假设检验的统计学分析路径有显著区别。 动力学系统建模： 介绍如何使用常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）来模拟细胞信号通路、代谢网络或药物动力学。重点关注如何利用实验数据（如酶动力学参数或蛋白质浓度变化时间序列）来拟合模型参数，并进行敏感性分析。 机器学习在表型预测中的应用： 深入探讨监督学习模型（如支持向量机SVM、随机森林RF）在基于基因表达、甲基化或蛋白质组数据进行疾病分类（如肿瘤分型）中的应用。强调特征选择（Feature Selection）的重要性，讨论如何使用Lasso回归或基于树模型的特征重要性排序，以识别最具预测能力的生物标志物。 深度学习在图像与组学数据融合中的潜力： 简要介绍卷积神经网络（CNN）在分析数字病理切片（WSI）特征，以及自编码器（Autoencoder）在降维和非线性数据表示学习中的潜力。侧重于生物学数据的约束条件与深度学习架构的适配性。 结论 《前沿生物信息学：从序列数据到系统建模》的定位是一本面向应用和前沿研究的指南。它强调在处理高度复杂的、高维度的生物序列和网络数据时，所需的计算思维、算法理解和专业软件操作能力。本书旨在培养读者将原始实验数据转化为具有深刻生物学意义的知识体系的能力，而非仅仅停留在对标准统计检验结果的简单解读上。全书理论结合案例，引导读者掌握现代生物学研究的“计算武器库”。 --- (字数统计：约1520字)

序I

第一篇　复习篇
1.描述性统计、中央极限定理、t分佈
1.1资料的尺度
1.2资料的整理
1.2.1描述性统计量
1.2.2次数表
1.2.3统计图
1.3常态分佈
1.3.1应用
1.4母体、样本、参数、统计量
1.5中央极限定理及抽样分布
1.5.1应用
1.6t分佈
1.6.1应用
2.估计及假说检定
2.1估计
2.1.1点估计及良好的估计式
2.2区间估计或信赖区间
2.2.1母体平均数的区间估计（母体标准差　已知）
2.2.2母体平均数的区间估计（母体标准差　未知，用样本标准差s代入）
2.2.3母体成功比例的区间估计
2.2.4信赖区间的特性
2.2.5应用
2.3假说检定
2.3.1单一母体平均数之检定（母体标准差　已知，双尾检定）：Z检定
2.3.2单一母体的平均数之检定（母体标准差　未知，用样本标准差s代 入，双尾检定）：t检定
2.3.3单一母体成功比例之检定（单尾检定）：Z检定
2.4两种错误及统计检力
2.4.1两种错误的关系

第二篇　比较篇
3.比较两个母体平均数的检定方法：独立样本t检定及成对样本t检定
3.1分辨两个样本是独立或成对
3.2两个样本为独立时，连续变数的统计分析
3.2.1资料排列
3.2.2检定两个母体的平均数有没有差异（独立样本t检定）
3.2.3检定两个母体的变异数有没有差异
3.2.3.1F检定
3.2.3.2其他检定
3.3两个样本为成对时，连续变数的统计分析（成对样本t检定）
3.3.1资料排列
3.3.2计算
3.4独立样本t检定与成对样本t检定之比较
3.5虚拟范例：评估两种药对降血压之疗效
3.5.1计算独立样本t检定、成对t检定
3.5.2汇整结果
4.比较多个独立母体平均数的检定方法：单因子变异数分析
4.1单一因子变异数适用情况
4.2使用独立样本t检定来比较多个母体平均数的缺失
4.3变异数分析
4.3.1资料排列
4.3.2统计前提假设
4.3.3计算及原理
4.3.4其他
4.4检定变异数是否相同
4.5多重比较
4.5.1Tukey的HSD法
4.5.2SNK法
4.5.3Dunnett法
4.5.4Scheffe法
4.5.5Bonferroni法
4.5.6应用说明
4.6虚拟范例：比较四所学校学生功课压力
4.6.1检定变异数同质性
4.6.2变异数分析之计算
4.6.3多重比较之计算
4.6.4汇整结果
5.双因子变异数分析
5.1双因子变异数分析适用情况
5.2设计及统计前提假设
5.2.1设计
5.2.2统计前提假设
5.3平行设计之双因子变异数分析
5.3.1资料排列
5.3.2交互作用及主效应
5.3.3计算及原理
5.3.4多重比较之计算
5.4检定变异数是否相同
5.5虚拟范例：四所学校及不同科系学生功课压力之差异（平行设计，没有交互作用）
5.5.1剖面图
5.5.2检定变异数同质性
5.5.3变异数分析之计算
5.5.4多重比较之计算
5.5.5汇整结果
5.6范例：剥夺睡眠之动物实验（平行设计，有交互作用）
5.6.1剖面图
5.6.2检定变异数同质性
5.6.3变异数分析之计算
5.6.4多重比较之计算
5.6.5汇整结果

第三篇　回归篇
6.简单线性回归
6.1资料排列及模式说明
6.1.1资料排列
6.1.2模式说明
6.2统计前提假设
6.3回归系数的估计及解读
6.3.1回归系数的估计
6.3.2回归系数的解读
6.4ANOVA部份
6.4.1检定X-Y直线与水平线有没有差异
6.4.2的计算及解读
6.5回归系数的检定：t检定
6.5.1B0
6.5.2B1
6.5.3F与t之关系
6.6Y预测值的计算及预测区间
6.6.1计算
6.6.2预测区间
6.7简单线性回归的用途
6.8范例：膝高预测身高（男性）
6.8.1散佈图
6.8.2简单线性回归模式
6.8.3回归系数的估计及解读
6.8.4ANOVA部份
6.8.5回归系数的检定：t检定
6.8.6预测
6.8.7汇整结果
7.线性回归模式的诊断
7.1残差分析
7.1.1单向度图形
7.1.1.1直方图
7.1.1.2常态机率图
7.1.2双向度图形（残差图）
7.2影响力
7.2.1Hat矩阵、槓桿量数、离中心槓桿量数
7.2.2Student化残差、Student化去除残差
7.2.3Df适合度、标准化Df适合度
7.2.4库克距离
7.2.5应用说明
7.2.6如何处置具影响力的观察点
7.3范例：用膝高来预测身高（男性）
7.3.1残差分析
7.3.2影响力的分析
7.3.3汇整结果
8.相关
8.1相关系数的计算
8.2相关系数的解读
8.3相关系数的检定
8.4相关系数的信赖区间
8.5相关达显着意义不表示有因果关系
8.6相关系数不适合用来表达测量工具之再测信度或评估者间信度
8.7相关系数与简单线性回归之关系
8.8范例：膝高、身高、年龄的关系（男性）
8.8.1矩阵散佈图
8.8.2相关系数之计算
8.8.3残差分析及影响力分析
8.8.4相关系数的显着性检定
8.8.5相关系数的信赖区间
8.8.6相关系数与简单线性回归系数之关系
8.8.7汇整结果
9.共变数分析
9.1共变数分析的目的
9.2资料排列及ANCOVA模式
9.3虚拟变数
9.4ANCOVA之意义
9.5ANCOVA之统计前提假设
9.6回归系数的估计
9.7回归系数的解读
9.8回归系数的显着性检定：t检定
9.9预测
9.10调整平均数之计算
9.11ANOVA表中之总F检定，净F检定
9.12不同决定系数（R2）
9.13检定ANCOVA是否适用
9.14虚拟范例：评估三种药对降血压之疗效
9.14.1散佈图
9.14.2虚拟变数的设定
9.14.3 检查ANCOVA之合适性
9.14.4回归系数的估计、解读、显着性检定
9.14.5调整平均数之计算
9.14.6ANOVA表中之总F检定及净F检定
9.14.7不同决定系数（R2）
9.14.8汇整结果
10.线性复回归
10.1资料排列及模式说明
10.1.1资料排列
10.1.2模式说明
10.2线性复回归的用途
10.3共线性
10.3.1观念
10.3.2引起的问题
10.3.3指标
10.3.4解决方法
10.4自变数的挑选或终极模式的决定
10.4.1原理及执行步骤
10.4.2应用说明
10.5线性复回归需不需要考虑交互作用？
10.6回归系数的估计
10.7回归系数的解读
10.8回归系数的显着性检定
10.9预测
10.10不同决定系数
10.11统计前提假设
10.12残差分析及影响力分析
10.13简单线性回归、共变数分析与线性复回归之异同
10.14范例：老人忧郁的影响因素
10.14.1单变量分析结果
10.14.2自变数的挑选或终极模式的决定
10.14.3共线性诊断
10.14.4 残差分析及影响力分析
10.14.5 回归系数的解读及显着性检定
10.14.6 总及累积
10.14.7汇整结果

第四篇　SPSS示范篇
1.SPSS简介
1.1启动SPSS系统
1.2常用视窗
1.2.1【资料编辑程式】视窗
1.2.2【浏览器】视窗
1.2.3【图表编辑程式】视窗
1.2.4【语法编辑程式】视窗
1.3开启及储存档案
1.3.1各种视窗可接受之档案型式
1.3.2开新档案
1.3.3开启旧档
1.3.4另存新档
1.3.5储存档案
1.3.6结果输出到word档2
1.4关闭SPSS系统
2.建立资料档及求机率分佈之统计量与右尾机率(A) 建立资料档
2.1宣告变数名称
2.2设定变数类型
2.3设定数字变数的宽度及小数位数
2.4设定变数註解及数值註解
2.5遗漏值(B) 求机率分佈之统计量及右尾机率
2.6常态分佈
2.7 t分佈
2.8F分佈
3.独立样本t检定及成对样本t检定（SPSS说明）(A)独立样本t检定：检定「两组病人在治疗前的血压是否有差异？」
3.1输入资料或开启旧档
3.2点选步骤
3.3结果输出(B)成对样本t检定 : 检定「A组的病人，在服药前后其血压是否有改变？」
3.4资料处理
3.5点选步骤
3.6结果输出(C) 独立样本t检定 : 检定「Ａ、Ｂ两种药对降血压之疗效是否有差异？」
3.7资料处理
3.8点选步骤
3.9结果输出
4.单因子变异数分析（SPSS说明）
4.1输入资料或开启旧档
4.2点选步骤

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，这本书似乎是一本非常实用的指南，能够帮助我提升在生物统计学分析方面的技能。我目前在做一项与基因表达谱分析相关的研究，其中涉及大量的连续型数据，比如表达量、变异系数等。我希望这本书能帮助我理解如何对这些高维度的连续数据进行有效的降维和聚类分析。比如，书中是否会介绍一些基于主成分分析（PCA）或者独立成分分析（ICA）的降维技术，以及如何利用SPSS来执行这些分析。此外，我也关注如何利用SPSS来构建和评估预测模型，例如，如何利用连续变量作为预测因子来预测某个疾病的发生风险，或者如何评价这些模型的预测能力。我特别希望书中能有关于模型选择、模型验证、以及如何解释模型参数的详细指导。如果书中还能涵盖一些关于非参数检验（non-parametric tests）的进阶应用，特别是当数据不符合正态分布时，如何利用SPSS进行可靠的统计推断，那将对我非常有帮助。我期待这本书能够提供一些“拿来即用”的模板或者方法，让我能够更快地将所学知识应用到我的实际研究中。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得生物统计学是一门需要反复实践和深入理解的学科，尤其是在面对现实世界中各种复杂的数据时。我的研究背景是比较偏向实验设计的，对于一些观测数据的分析，特别是连续变量的处理，常常感到有些吃力。这本书的标题“进阶应用生物统计学：连续资料分析”正是我急需的内容。我希望书中能够详细介绍一些处理多个连续变量之间关系的统计方法，比如主成分分析（PCA）或者因子分析（Factor Analysis），因为在我的研究中，经常会遇到多个相互关联的连续指标，如何将它们有效地降维或者识别出潜在的因子，是我一直想要解决的问题。另外，我也对分类变量与连续变量之间的关系分析非常感兴趣，比如如何使用SPSS来进行协方差分析（ANCOVA），或者如何将连续变量分组后进行更复杂的比较。这本书提到的“SPSS使用说明”，我希望它能提供一些“秘籍”，告诉我如何利用SPSS解决一些常见的棘手问题，比如如何处理缺失值，如何进行数据转换，以及如何生成高质量的统计图表。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书很大程度上是被“进阶应用”所吸引，并且希望它能在我现有的生物统计学知识基础上有所提升。我本科阶段学习过基础的统计学，也接触过SPSS，但感觉停留在比较浅的层面，很多实际应用场景下的复杂问题，比如多重共线性、模型诊断、以及如何选择最合适的统计模型等，我总是感到力不从心。这本书提到“连续资料分析”，我猜想它应该会涵盖一些更复杂的回归模型，比如多元线性回归、多项式回归，甚至可能是非线性回归。我非常希望书中能详细讲解如何判断和处理数据中的异方差性、残差的正态性问题，以及如何进行变量选择。在SPSS的部分，我期待它不仅仅是展示菜单操作，而是能结合具体的案例，讲解如何通过SPSS的代码（syntax）来执行更精细的统计分析，以及如何解读SPSS输出的详细表格和图示。我尤其想学习如何进行模型拟合优度检验，以及如何根据模型诊断的结果来改进模型。如果书中还能涉及一些与因果推断相关的统计方法，或者如何设计实验来更好地进行生物统计分析，那将是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题起得非常吸引人，尤其是“进阶应用”这几个字，让我立刻产生了购买的冲动。我一直觉得生物统计学是个庞大而迷人的领域，尤其是在实际科研中，数据分析能力是硬实力。这本书承诺“连续资料分析”，这正好是我目前最需要提升的方面。我手上有一些临床试验的数据，主要是连续变量，比如血压、血糖、血药浓度等，但一直以来都觉得分析得不够深入，很多时候只能做些基本的描述性统计和t检验，无法更好地挖掘数据中的潜在规律。这本书提到的“SPSS使用说明”更是让我眼前一亮，SPSS是我常用的统计软件，但对它的一些高级功能也只是一知半解，如果这本书能详细介绍如何用SPSS来解决连续资料分析中的复杂问题，那简直就是福音了。我非常期待书中能够涵盖一些经典的连续资料模型，比如线性回归、逻辑回归（虽然是二分类，但很多连续变量可以转化为分类，或者作为预测因子）、以及方差分析（ANOVA）的进阶应用。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能有大量的实例，最好是生物医学领域实际的研究案例，这样我才能更好地理解理论的实际操作，并在自己的研究中加以借鉴。读完这本书，我希望自己能够独立完成一些复杂的数据分析任务，能够更自信地解读研究结果，甚至能够提出更有价值的研究假设。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个学术论坛上偶然看到这本书的推荐，当时正愁于如何处理我研究中的纵向数据。我的项目涉及到对同一批病人的长期随访，收集到的数据是各种连续变量随时间变化的趋势。传统的分析方法似乎难以捕捉这种时间依赖性，我尝试过一些基本的重复测量ANOVA，但效果并不理想，很多研究中的更精细的分析方法让我望而却步。所以，当我在介绍中看到“连续资料分析”和“SPSS使用说明”时，我的兴趣就被勾起来了。我特别关注这本书是否会涉及一些处理纵向数据或混合效应模型（mixed-effects models）的内容，因为这些模型在处理具有重复测量的观测数据时非常强大。我希望书中能有清晰的讲解，如何构建这些模型，如何解释模型的输出，以及如何使用SPSS实现这些分析。除了纵向数据，我也对生存分析（survival analysis）中的连续变量应用感兴趣，虽然生存分析通常关注事件发生时间，但很多预测因子本身就是连续变量，如何将它们纳入模型并解释其效应，也是我一直想深入了解的。总的来说，我希望这本书能提供一套系统的方法论，指导我如何从数据收集到最终结果解释的整个流程，尤其是在处理具有时间序列特性的连续数据时。