生物统计学（含SPSS使用说明）（2版） 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
• 统计分析
• 医学统计
• 数据分析
• 统计学教材
• SPSS软件
• 生物医学
• 第二版
• 科研方法

‧本书共17章，第2～10章内容着重于理论，所以採用模拟数据来说明。第11～15章偏重于应用，採用本土例子，并加入结果汇整。为符合高普考生物统计范畴，第二版特别新增第16章相关及第17章简单线性回归。

　　‧本书研究范例皆属本土数据，使用上应更有亲切感及没有文化之隔阂。

　　‧每章末设计一个「疑难解答」，包括学生一些疑问、不易融入章节的内容，强调其重要性，以增加学习效果。

　　‧每章节结束前有「观念汇整」，採用流程图汇整该章之重点，并放入公式方便查阅。

　　‧读者透过每章习题的实作，复习该章的内容及重点，可提升学习效果。

　　‧SPSS操作步骤示范，读者能够按图点选，得出与书上同样的结果。

　　未来在进行统计分析时，也能採用SPSS，更快获得分析结果。

好的，以下是为您准备的一份关于《生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）》一书内容的详细简介，侧重于其核心知识体系和实用性，旨在清晰阐述该书的价值和内容范围： --- 生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）内容简介 本书旨在系统、深入地阐述生物医学领域中应用最为广泛的统计学原理和方法，并结合当前主流的统计软件SPSS，为读者提供从理论理解到实际操作的全方位指导。本书内容覆盖生物统计学的核心理论基础，兼顾了实际研究中的数据处理、分析、结果解释和报告撰写等关键环节。 第一部分：统计学基础与研究设计 本书的开篇部分为读者奠定了坚实的统计学思维基础，并详细介绍了生物医学研究设计的基本原则。 1. 统计学基础概念： 首先，本书清晰界定了生物统计学的概念、地位及其在现代生命科学研究中的不可替代性。内容涵盖了总体与样本、参数与统计量、描述性统计与推断性统计等基本概念。特别强调了数据的类型（如计量资料、计数资料、等级资料）及其在后续统计分析中的重要区别。 2. 描述性统计： 本部分详细介绍了如何有效地总结和展示生物学数据。内容包括集中趋势的度量（如均数、中位数、众数）和离散趋势的度量（如标准差、方差、变异系数、四分位数间距）。书中提供了大量的生物学实例，指导读者如何根据数据分布特征选择最恰当的描述性指标，并结合图表（如直方图、箱线图、条形图）进行可视化展示。 3. 抽样与抽样分布： 深入讲解了概率论在统计推断中的作用。详细阐述了常见的抽样方法（如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）及其在医学流行病学研究中的适用性。重点分析了中心极限定理，解释了样本均数和样本比例的抽样分布特性，这是理解参数估计和假设检验的理论基石。 4. 研究设计原理： 本章将统计学方法置于实际研究的背景下讨论。详细剖析了常见的医学研究设计类型，包括横断面研究、病例对照研究、队列研究（前瞻性与回顾性）以及随机对照试验（RCTs）。书中对混杂因素的识别与控制、偏倚来源及其对研究结果可靠性的影响进行了深入探讨，强调了研究设计阶段对统计分析的指导意义。 第二部分：统计推断与参数估计 本书的核心部分聚焦于如何基于样本数据对未知总体参数做出合理的推断。 1. 统计假设检验的基本原理： 系统介绍了假设检验的逻辑框架，包括原假设（$H_0$）与备择假设（$H_1$）的建立、检验统计量的选择、P值的概念、统计显著性水平 ($alpha$) 的确定、第一类错误（$alpha$ 错误）和第二类错误（$eta$ 错误）的含义。此外，还引入了统计功效（Power）的概念，指导研究者如何设计出具有足够检测能力的实验。 2. 方差分析（ANOVA）： 详细讲解了方差分析的原理，特别是在比较三组或三组以上医学指标差异时的应用。内容涵盖了单因素方差分析、重复测量方差分析，并探讨了方差齐性检验（如Levene检验）和多重比较（如Tukey's HSD、Bonferroni校正）的方法和选择标准。 3. 参数估计（区间估计）： 除了点估计，本书详细阐述了置信区间（CI）的计算和解释，尤其关注均数、比例和相对危险度（RR）、比值比（OR）的95%置信区间的推导和临床意义的解读。 第三部分：常见统计检验方法的应用 这部分是本书的实践核心，详细介绍了针对不同数据类型和研究问题的具体检验方法。 1. 分类资料的统计分析： 重点讨论了计数资料的处理。内容包括单样本比例的Z检验、两个独立样本比例的比较（如使用卡方检验或Fisher精确检验）、多个样本率的比较（如$M imes N$列联表的分析）。书中对校正连续性（Yates' correction）和相对风险的计算有详尽的说明。 2. 均数比较的检验方法： 系统介绍了均数比较的各种t检验： 单个样本t检验： 用于样本均数与已知总体均数的比较。 独立样本t检验： 用于比较两个独立组间的均数差异，包括对方差齐性（F检验）的判断和不同方差假设下的处理。 配对样本t检验： 用于处理自身对照或配对数据的分析，如干预前后的比较。 3. 关联性分析： 相关分析： 介绍了Pearson相关系数和Spearman等级相关系数的计算、检验及其在衡量线性关系或单调关系中的应用。 回归分析基础： 引入了回归分析的思想，特别是简单线性回归模型，用于估计一个变量对另一个变量的预测效应，并解释回归系数、决定系数 ($R^2$) 的临床含义。 第四部分：高级统计模型与非参数方法 本书兼顾了对现代生物统计学前沿方法的介绍，确保读者能够处理更复杂的研究数据。 1. 多元回归分析： 详细阐述了多元线性回归模型，指导读者如何建立包含多个预测变量的模型，进行多因素分析，并控制潜在的混杂变量。内容包括模型拟合优度检验、变量选择的策略（如逐步法）以及模型诊断（如残差分析）。 2. 逻辑回归（Logistic Regression）： 在医学研究中广泛应用于分析二分类结局（如患病/未患病）。本书清晰解释了Logit函数、几率（Odds）和比值比（OR）的解释，并指导如何构建和解释多因素Logistic回归模型。 3. 非参数统计方法： 当数据不满足正态性或方差齐性假设时，非参数检验是重要的补充工具。书中介绍了Mann-Whitney U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对样本t检验）以及Kruskal-Wallis H检验（替代单因素方差分析）的适用条件和操作步骤。 第五部分：生物统计学软件应用（SPSS） 本书最大的特色之一是紧密结合了SPSS软件的操作指导，使统计理论能够迅速转化为实践能力。 1. SPSS软件基础操作： 详细介绍了SPSS数据录入、变量定义、数据管理（如筛选、合并、重编码、计算新变量）等基础操作流程，确保读者能高效地准备分析数据。 2. 描述性统计与图表生成： 指导读者如何使用SPSS的“描述”和“探索”功能输出均数、标准差、频率分布，并利用图表生成器创建专业水准的可视化图表。 3. 推断性统计模块实操： 针对每一类统计检验方法（如t检验、方差分析、卡方检验、相关回归），本书提供了清晰的SPSS菜单路径、对话框设置步骤，以及如何准确解读SPSS输出结果的详细指南。特别强调了如何从SPSS的输出报告中提取P值、自由度和效应量，并撰写标准的统计结果描述。 4. 高级分析模块指导： 涵盖了如何使用SPSS进行多元回归和逻辑回归分析的步骤，以及如何检查模型的假设条件，确保分析的稳健性。 通过以上结构化的内容组织，本书不仅为学习者提供了坚实的生物统计学理论知识，更通过SPSS实战演练，培养了读者独立处理生物医学数据的能力，是生物医学、公共卫生、药学、检验医学等相关专业学生及科研人员的实用参考手册。

CHAPTER １统计学的重要性
１统计学的早期历史
２不定性
３随机
４统计学的萌芽
５近代统计学
６描述性统计与推论性统计
 
CHAPTER ２描述性统计
１数据的尺度
２描述性统计量
３次数表
４统计图
５应用说明
６SPSS说明
 
CHAPTER ３常态分布
１研究问题
２常态分布的特性
３标准化及其特性
４应用范例
５SPSS说明
 
CHAPTER ４二项分布
１研究问题
２伯努利分布
３二项分布
４期望值及变异数
５二项分布与常态分布
６SPSS说明
 
CHAPTER ５中央极限定理
１研究问题
２抽样观念
３样本平均数的抽样分布
４中央极限定理
５样本比例的抽样分布
６中央极限定理的应用
７SPSS说明
 
CHAPTER ６ｔ分布
１研究问题
２ｔ分布
３SPSS说明
 
CHAPTER ７点估计
１研究问题
２样本统计量的抽样分布
３期望函数与不偏性
４估计式的有效性
５平均平方误
 
CHAPTER ８信赖区间
１研究问题
２信赖区间的计算及意义
３回到研究问题
４信赖区间的宽度之影响因素
 
CHAPTER ９假说检定Ⅰ
１研究问题
２假说检定的概念
３双尾假说检定
４单尾假说检定
 
CHAPTER 10假说检定Ⅱ
１研究问题
２法庭判案
３统计检定结果
４计算 β、power
５α、β 与（1－β）的关系
６n与 β、（1－β）之关系
７变异系数与 β、（1－β）之关系
 
CHAPTER 11单一样本的统计检定
１研究问题
２单一样本平均数之Z检定
３单一样本平均数之ｔ检定
４单一样本成功比例之检定：二项式检定
５回到研究问题
６SPSS
 
CHAPTER 12双样本ｔ检定
１研究问题
２成对样本ｔ检定
３两个母体变异数是否相等之检定
４独立样本ｔ检定
５回到研究问题
６SPSS
 
CHAPTER 13变异数分析
１研究问题
２变异数分析
３Levene检定
４多重比较
５回到研究问题
６SPSS
 
CHAPTER 14卡方检定（2 × 2列联表）
１研究问题
２资料排列
３卡方分布
４成对的McNemar检定
５卡方检定
６Fisher's精确检定
７关连强度的指标
８回到研究问题
９SPSS
 
CHAPTER 15卡方检定（r × c 列联表）
１研究问题
２资料排列
３整体的卡方检定
４多重比较
５卡方趋势检定
６回到研究问题
７SPSS
 
CHAPTER 16相关
１研究问题
２相关
３回到研究问题
４SPSS
 
CHAPTER 17简单线性回归
１研究问题
２模式、用途、统计前提假设
３回归系数之计算及诠释
４预测
５变异数分析表
６回归系数之检定
７残差分析
８回到研究问题
９SPSS
 

评分☆☆☆☆☆

在接触生物统计学这门学科的过程中，我常常感到理论知识的抽象与实际应用之间存在着一道鸿沟。很多时候，即使理解了书本上的统计原理，但在实际的数据处理和分析过程中，却感到无从下手。这本《生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）》恰好解决了我的这个痛点。我看到它在标题中明确指出了“含SPSS使用说明”，这让我对这本书充满了期待。我希望这本书不仅能够深入浅出地讲解生物统计学的核心概念和理论，更能提供详细、易于操作的SPSS软件使用教程。例如，能够提供不同统计方法的SPSS操作步骤，并配以图文并茂的讲解，帮助我一步步地掌握软件的各项功能。我非常期待通过这本书的学习，能够弥合理论与实践之间的差距，让我能够更加自信地运用生物统计学知识来分析生物医学数据，从而更好地服务于我的科研工作，并在学术道路上取得更大的进步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对生物信息学和生物医学研究充满热情的学生，数据分析能力是我亟需提升的关键技能。在众多的统计学书籍中，《生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）》以其明确的SPSS操作指导吸引了我。我一直认为，理论的掌握是基础，而熟练运用统计软件进行实际操作则是将理论付诸实践的关键。这本书的出版，似乎正是为我这样的需求量身定做的。我期望这本书能够提供清晰、易懂的SPSS操作指南，让我在学习统计理论的同时，能够立即动手实践，验证所学知识，从而加深理解，提高学习效率。更重要的是，我希望这本书的案例分析能够紧密结合生物医学研究的实际问题，让我能够看到统计学在解决真实世界科学难题中的应用价值，从而激发我深入学习和研究的兴趣，为我未来的学术道路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名统计学入门者，我一直对生物统计学领域非常感兴趣，但又觉得它高深莫测。偶然间在书店看到了这本《生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）》，封面设计简洁大气，标题直观明了，让我眼前一亮。我尤其关注其“含SPSS使用说明”的部分，因为我深知理论学习离不开实际操作，SPSS作为常用的统计分析软件，能够将书中的概念转化为实际应用，对我来说至关重要。尽管我尚未深入阅读，但从书的整体风格和出版信息来看，它似乎能够提供一个清晰的学习路径，从基础理论的讲解，到具体统计方法的应用，再到软件操作的指导，希望能让我逐步掌握生物统计学的精髓，为我未来的研究打下坚实的基础。我期待这本书能够像一位耐心的老师，一步步引领我进入生物统计学的奇妙世界，让我不再对复杂的公式和数据望而却步，而是能够自信地运用它们来解决实际问题，发现隐藏在数据背后的科学规律。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，生物统计学都给我一种“高冷”的感觉，各种统计模型和假设检验听起来就让人头疼。我之前也尝试过一些其他教材，但总觉得它们要么过于理论化，要么操作指导不够详细，很难将书本知识真正转化为实践。当我看到《生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）》这本书时，我被它的标题吸引住了。“SPSS使用说明”这几个字，就像一束光，照亮了我学习生物统计学的道路。我非常期待这本书能够将抽象的统计概念与具体的SPSS操作紧密结合起来，让我能够一边学习理论，一边动手实践，从而更深刻地理解统计方法。我希望这本书的讲解风格能够更加生动有趣，多一些实际案例分析，少一些枯燥的公式推导，让我能够真正体会到生物统计学在实际研究中的重要作用和魅力，不再害怕面对海量的数据，而是能够驾驭它们，从中挖掘出有价值的信息，推动科学研究的进步。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在寻找一本能够帮助我提升数据分析能力的教材，尤其是针对生物医学领域。偶然间翻阅了《生物统计学（含SPSS使用说明）（2版）》，这本书给我留下了深刻的印象。虽然我还没有完全读完，但从其结构和目录来看，它涵盖了生物统计学非常广泛的知识体系，从基本的描述性统计到复杂的推断性统计，再到一些高级的分析技术，都似乎有涉及。最让我欣喜的是，它明确标注了包含SPSS的使用说明，这对我这样需要将理论与实践相结合的学习者来说，无疑是一大福音。我预感这本书在理论讲解上会循序渐进，让非统计学背景的读者也能轻松理解，而在SPSS操作部分，则会提供详细的步骤和图示，帮助我高效地掌握软件功能。我希望通过这本书的学习，能够真正提升我的数据处理和分析能力，从而在我的科研工作中更加得心应手，能够独立完成各种数据分析任务，并撰写出高质量的研究报告。