生物統計學（含SPSS使用說明）（2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 生物醫學
• 第二版
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‧本書共17章，第2～10章內容著重於理論，所以採用模擬數據來說明。第11～15章偏重於應用，採用本土例子，並加入結果匯整。為符閤高普考生物統計範疇，第二版特彆新增第16章相關及第17章簡單綫性迴歸。

　　‧本書研究範例皆屬本土數據，使用上應更有親切感及沒有文化之隔閡。

　　‧每章末設計一個「疑難解答」，包括學生一些疑問、不易融入章節的內容，強調其重要性，以增加學習效果。

　　‧每章節結束前有「觀念匯整」，採用流程圖匯整該章之重點，並放入公式方便查閱。

　　‧讀者透過每章習題的實作，復習該章的內容及重點，可提升學習效果。

　　‧SPSS操作步驟示範，讀者能夠按圖點選，得齣與書上同樣的結果。

　　未來在進行統計分析時，也能採用SPSS，更快獲得分析結果。

好的，以下是為您準備的一份關於《生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）》一書內容的詳細簡介，側重於其核心知識體係和實用性，旨在清晰闡述該書的價值和內容範圍： --- 生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）內容簡介 本書旨在係統、深入地闡述生物醫學領域中應用最為廣泛的統計學原理和方法，並結閤當前主流的統計軟件SPSS，為讀者提供從理論理解到實際操作的全方位指導。本書內容覆蓋生物統計學的核心理論基礎，兼顧瞭實際研究中的數據處理、分析、結果解釋和報告撰寫等關鍵環節。 第一部分：統計學基礎與研究設計 本書的開篇部分為讀者奠定瞭堅實的統計學思維基礎，並詳細介紹瞭生物醫學研究設計的基本原則。 1. 統計學基礎概念： 首先，本書清晰界定瞭生物統計學的概念、地位及其在現代生命科學研究中的不可替代性。內容涵蓋瞭總體與樣本、參數與統計量、描述性統計與推斷性統計等基本概念。特彆強調瞭數據的類型（如計量資料、計數資料、等級資料）及其在後續統計分析中的重要區彆。 2. 描述性統計： 本部分詳細介紹瞭如何有效地總結和展示生物學數據。內容包括集中趨勢的度量（如均數、中位數、眾數）和離散趨勢的度量（如標準差、方差、變異係數、四分位數間距）。書中提供瞭大量的生物學實例，指導讀者如何根據數據分布特徵選擇最恰當的描述性指標，並結閤圖錶（如直方圖、箱綫圖、條形圖）進行可視化展示。 3. 抽樣與抽樣分布： 深入講解瞭概率論在統計推斷中的作用。詳細闡述瞭常見的抽樣方法（如簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣）及其在醫學流行病學研究中的適用性。重點分析瞭中心極限定理，解釋瞭樣本均數和樣本比例的抽樣分布特性，這是理解參數估計和假設檢驗的理論基石。 4. 研究設計原理： 本章將統計學方法置於實際研究的背景下討論。詳細剖析瞭常見的醫學研究設計類型，包括橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究（前瞻性與迴顧性）以及隨機對照試驗（RCTs）。書中對混雜因素的識彆與控製、偏倚來源及其對研究結果可靠性的影響進行瞭深入探討，強調瞭研究設計階段對統計分析的指導意義。 第二部分：統計推斷與參數估計 本書的核心部分聚焦於如何基於樣本數據對未知總體參數做齣閤理的推斷。 1. 統計假設檢驗的基本原理： 係統介紹瞭假設檢驗的邏輯框架，包括原假設（$H_0$）與備擇假設（$H_1$）的建立、檢驗統計量的選擇、P值的概念、統計顯著性水平 ($alpha$) 的確定、第一類錯誤（$alpha$ 錯誤）和第二類錯誤（$eta$ 錯誤）的含義。此外，還引入瞭統計功效（Power）的概念，指導研究者如何設計齣具有足夠檢測能力的實驗。 2. 方差分析（ANOVA）： 詳細講解瞭方差分析的原理，特彆是在比較三組或三組以上醫學指標差異時的應用。內容涵蓋瞭單因素方差分析、重復測量方差分析，並探討瞭方差齊性檢驗（如Levene檢驗）和多重比較（如Tukey's HSD、Bonferroni校正）的方法和選擇標準。 3. 參數估計（區間估計）： 除瞭點估計，本書詳細闡述瞭置信區間（CI）的計算和解釋，尤其關注均數、比例和相對危險度（RR）、比值比（OR）的95%置信區間的推導和臨床意義的解讀。 第三部分：常見統計檢驗方法的應用 這部分是本書的實踐核心，詳細介紹瞭針對不同數據類型和研究問題的具體檢驗方法。 1. 分類資料的統計分析： 重點討論瞭計數資料的處理。內容包括單樣本比例的Z檢驗、兩個獨立樣本比例的比較（如使用卡方檢驗或Fisher精確檢驗）、多個樣本率的比較（如$M imes N$列聯錶的分析）。書中對校正連續性（Yates' correction）和相對風險的計算有詳盡的說明。 2. 均數比較的檢驗方法： 係統介紹瞭均數比較的各種t檢驗： 單個樣本t檢驗： 用於樣本均數與已知總體均數的比較。 獨立樣本t檢驗： 用於比較兩個獨立組間的均數差異，包括對方差齊性（F檢驗）的判斷和不同方差假設下的處理。 配對樣本t檢驗： 用於處理自身對照或配對數據的分析，如乾預前後的比較。 3. 關聯性分析： 相關分析： 介紹瞭Pearson相關係數和Spearman等級相關係數的計算、檢驗及其在衡量綫性關係或單調關係中的應用。 迴歸分析基礎： 引入瞭迴歸分析的思想，特彆是簡單綫性迴歸模型，用於估計一個變量對另一個變量的預測效應，並解釋迴歸係數、決定係數 ($R^2$) 的臨床含義。 第四部分：高級統計模型與非參數方法 本書兼顧瞭對現代生物統計學前沿方法的介紹，確保讀者能夠處理更復雜的研究數據。 1. 多元迴歸分析： 詳細闡述瞭多元綫性迴歸模型，指導讀者如何建立包含多個預測變量的模型，進行多因素分析，並控製潛在的混雜變量。內容包括模型擬閤優度檢驗、變量選擇的策略（如逐步法）以及模型診斷（如殘差分析）。 2. 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 在醫學研究中廣泛應用於分析二分類結局（如患病/未患病）。本書清晰解釋瞭Logit函數、幾率（Odds）和比值比（OR）的解釋，並指導如何構建和解釋多因素Logistic迴歸模型。 3. 非參數統計方法： 當數據不滿足正態性或方差齊性假設時，非參數檢驗是重要的補充工具。書中介紹瞭Mann-Whitney U檢驗（替代獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（替代配對樣本t檢驗）以及Kruskal-Wallis H檢驗（替代單因素方差分析）的適用條件和操作步驟。 第五部分：生物統計學軟件應用（SPSS） 本書最大的特色之一是緊密結閤瞭SPSS軟件的操作指導，使統計理論能夠迅速轉化為實踐能力。 1. SPSS軟件基礎操作： 詳細介紹瞭SPSS數據錄入、變量定義、數據管理（如篩選、閤並、重編碼、計算新變量）等基礎操作流程，確保讀者能高效地準備分析數據。 2. 描述性統計與圖錶生成： 指導讀者如何使用SPSS的“描述”和“探索”功能輸齣均數、標準差、頻率分布，並利用圖錶生成器創建專業水準的可視化圖錶。 3. 推斷性統計模塊實操： 針對每一類統計檢驗方法（如t檢驗、方差分析、卡方檢驗、相關迴歸），本書提供瞭清晰的SPSS菜單路徑、對話框設置步驟，以及如何準確解讀SPSS輸齣結果的詳細指南。特彆強調瞭如何從SPSS的輸齣報告中提取P值、自由度和效應量，並撰寫標準的統計結果描述。 4. 高級分析模塊指導： 涵蓋瞭如何使用SPSS進行多元迴歸和邏輯迴歸分析的步驟，以及如何檢查模型的假設條件，確保分析的穩健性。 通過以上結構化的內容組織，本書不僅為學習者提供瞭堅實的生物統計學理論知識，更通過SPSS實戰演練，培養瞭讀者獨立處理生物醫學數據的能力，是生物醫學、公共衛生、藥學、檢驗醫學等相關專業學生及科研人員的實用參考手冊。

CHAPTER １統計學的重要性
１統計學的早期曆史
２不定性
３隨機
４統計學的萌芽
５近代統計學
６描述性統計與推論性統計
 
CHAPTER ２描述性統計
１數據的尺度
２描述性統計量
３次數錶
４統計圖
５應用說明
６SPSS說明
 
CHAPTER ３常態分布
１研究問題
２常態分布的特性
３標準化及其特性
４應用範例
５SPSS說明
 
CHAPTER ４二項分布
１研究問題
２伯努利分布
３二項分布
４期望值及變異數
５二項分布與常態分布
６SPSS說明
 
CHAPTER ５中央極限定理
１研究問題
２抽樣觀念
３樣本平均數的抽樣分布
４中央極限定理
５樣本比例的抽樣分布
６中央極限定理的應用
７SPSS說明
 
CHAPTER ６ｔ分布
１研究問題
２ｔ分布
３SPSS說明
 
CHAPTER ７點估計
１研究問題
２樣本統計量的抽樣分布
３期望函數與不偏性
４估計式的有效性
５平均平方誤
 
CHAPTER ８信賴區間
１研究問題
２信賴區間的計算及意義
３迴到研究問題
４信賴區間的寬度之影響因素
 
CHAPTER ９假說檢定Ⅰ
１研究問題
２假說檢定的概念
３雙尾假說檢定
４單尾假說檢定
 
CHAPTER 10假說檢定Ⅱ
１研究問題
２法庭判案
３統計檢定結果
４計算 β、power
５α、β 與（1－β）的關係
６n與 β、（1－β）之關係
７變異係數與 β、（1－β）之關係
 
CHAPTER 11單一樣本的統計檢定
１研究問題
２單一樣本平均數之Z檢定
３單一樣本平均數之ｔ檢定
４單一樣本成功比例之檢定：二項式檢定
５迴到研究問題
６SPSS
 
CHAPTER 12雙樣本ｔ檢定
１研究問題
２成對樣本ｔ檢定
３兩個母體變異數是否相等之檢定
４獨立樣本ｔ檢定
５迴到研究問題
６SPSS
 
CHAPTER 13變異數分析
１研究問題
２變異數分析
３Levene檢定
４多重比較
５迴到研究問題
６SPSS
 
CHAPTER 14卡方檢定（2 × 2列聯錶）
１研究問題
２資料排列
３卡方分布
４成對的McNemar檢定
５卡方檢定
６Fisher's精確檢定
７關連強度的指標
８迴到研究問題
９SPSS
 
CHAPTER 15卡方檢定（r × c 列聯錶）
１研究問題
２資料排列
３整體的卡方檢定
４多重比較
５卡方趨勢檢定
６迴到研究問題
７SPSS
 
CHAPTER 16相關
１研究問題
２相關
３迴到研究問題
４SPSS
 
CHAPTER 17簡單綫性迴歸
１研究問題
２模式、用途、統計前提假設
３迴歸係數之計算及詮釋
４預測
５變異數分析錶
６迴歸係數之檢定
７殘差分析
８迴到研究問題
９SPSS
 

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在尋找一本能夠幫助我提升數據分析能力的教材，尤其是針對生物醫學領域。偶然間翻閱瞭《生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）》，這本書給我留下瞭深刻的印象。雖然我還沒有完全讀完，但從其結構和目錄來看，它涵蓋瞭生物統計學非常廣泛的知識體係，從基本的描述性統計到復雜的推斷性統計，再到一些高級的分析技術，都似乎有涉及。最讓我欣喜的是，它明確標注瞭包含SPSS的使用說明，這對我這樣需要將理論與實踐相結閤的學習者來說，無疑是一大福音。我預感這本書在理論講解上會循序漸進，讓非統計學背景的讀者也能輕鬆理解，而在SPSS操作部分，則會提供詳細的步驟和圖示，幫助我高效地掌握軟件功能。我希望通過這本書的學習，能夠真正提升我的數據處理和分析能力，從而在我的科研工作中更加得心應手，能夠獨立完成各種數據分析任務，並撰寫齣高質量的研究報告。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，生物統計學都給我一種“高冷”的感覺，各種統計模型和假設檢驗聽起來就讓人頭疼。我之前也嘗試過一些其他教材，但總覺得它們要麼過於理論化，要麼操作指導不夠詳細，很難將書本知識真正轉化為實踐。當我看到《生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）》這本書時，我被它的標題吸引住瞭。“SPSS使用說明”這幾個字，就像一束光，照亮瞭我學習生物統計學的道路。我非常期待這本書能夠將抽象的統計概念與具體的SPSS操作緊密結閤起來，讓我能夠一邊學習理論，一邊動手實踐，從而更深刻地理解統計方法。我希望這本書的講解風格能夠更加生動有趣，多一些實際案例分析，少一些枯燥的公式推導，讓我能夠真正體會到生物統計學在實際研究中的重要作用和魅力，不再害怕麵對海量的數據，而是能夠駕馭它們，從中挖掘齣有價值的信息，推動科學研究的進步。

评分☆☆☆☆☆

作為一名統計學入門者，我一直對生物統計學領域非常感興趣，但又覺得它高深莫測。偶然間在書店看到瞭這本《生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）》，封麵設計簡潔大氣，標題直觀明瞭，讓我眼前一亮。我尤其關注其“含SPSS使用說明”的部分，因為我深知理論學習離不開實際操作，SPSS作為常用的統計分析軟件，能夠將書中的概念轉化為實際應用，對我來說至關重要。盡管我尚未深入閱讀，但從書的整體風格和齣版信息來看，它似乎能夠提供一個清晰的學習路徑，從基礎理論的講解，到具體統計方法的應用，再到軟件操作的指導，希望能讓我逐步掌握生物統計學的精髓，為我未來的研究打下堅實的基礎。我期待這本書能夠像一位耐心的老師，一步步引領我進入生物統計學的奇妙世界，讓我不再對復雜的公式和數據望而卻步，而是能夠自信地運用它們來解決實際問題，發現隱藏在數據背後的科學規律。

评分☆☆☆☆☆

在接觸生物統計學這門學科的過程中，我常常感到理論知識的抽象與實際應用之間存在著一道鴻溝。很多時候，即使理解瞭書本上的統計原理，但在實際的數據處理和分析過程中，卻感到無從下手。這本《生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）》恰好解決瞭我的這個痛點。我看到它在標題中明確指齣瞭“含SPSS使用說明”，這讓我對這本書充滿瞭期待。我希望這本書不僅能夠深入淺齣地講解生物統計學的核心概念和理論，更能提供詳細、易於操作的SPSS軟件使用教程。例如，能夠提供不同統計方法的SPSS操作步驟，並配以圖文並茂的講解，幫助我一步步地掌握軟件的各項功能。我非常期待通過這本書的學習，能夠彌閤理論與實踐之間的差距，讓我能夠更加自信地運用生物統計學知識來分析生物醫學數據，從而更好地服務於我的科研工作，並在學術道路上取得更大的進步。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對生物信息學和生物醫學研究充滿熱情的學生，數據分析能力是我亟需提升的關鍵技能。在眾多的統計學書籍中，《生物統計學（含SPSS使用說明）（2版）》以其明確的SPSS操作指導吸引瞭我。我一直認為，理論的掌握是基礎，而熟練運用統計軟件進行實際操作則是將理論付諸實踐的關鍵。這本書的齣版，似乎正是為我這樣的需求量身定做的。我期望這本書能夠提供清晰、易懂的SPSS操作指南，讓我在學習統計理論的同時，能夠立即動手實踐，驗證所學知識，從而加深理解，提高學習效率。更重要的是，我希望這本書的案例分析能夠緊密結閤生物醫學研究的實際問題，讓我能夠看到統計學在解決真實世界科學難題中的應用價值，從而激發我深入學習和研究的興趣，為我未來的學術道路打下堅實的基礎。