现代统计学(4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 抽样调查
• 假设检验
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• 现代统计学

为了让初学者能够容易掌握及了解「统计学」的基本概念，本书作者群乃根据多年来讲授统计学的经验，深入浅出阐析现代统计学的公式与原理。本书章节结构条列分明，内容涵盖叙述统计、机率理论、抽样理论与方法、点估计及区间估计、统计检定、卡方检定、变异数分析及回归分析与相关等，并旁引范例说明，让所有读者都可以轻松学得基本的统计概念，特别适合技职体系及一般大学商管院大学部学生，为统计学入门的重要教科书及参考用书。

新版特色

　　一、内容简洁，纲举目张：本版除符号统一，并增减及修正部分内容，提纲挈领，易于学习。

　　二、例题丰富，趣味横生：结合时下流行的产品与话题，更新各章节的范例，拉近初学者与「统计学」的距离，并增加丰富且难易度适中的习题，有助读者复习与自学。

　　三、电脑实例，深入浅出：使用EXCEL软体，进行电脑使用案例分析，并以生动活泼的叙述方式，让统计学习更加简单容易。

书名：《高级计量经济学原理与应用》 作者：[虚构作者A], [虚构作者B] 版本：第二版 --- 深度探索：跨越理论与实践的计量经济学前沿 导言：计量经济学的时代价值 在当代经济学研究、金融市场分析以及宏观政策制定的复杂图景中，计量经济学已不再是纯粹的数学工具堆砌，而是连接理论假设与真实世界数据的核心桥梁。《高级计量经济学原理与应用》第二版，旨在为具有扎实统计学和基础计量经济学背景的研究生、高级本科生以及专业分析师，提供一个全面、深入且高度实用的高级计量框架。 本书的编写哲学是：严谨的理论推导必须服务于清晰的问题解决。我们摒弃了教科书式的知识罗列，而是聚焦于当前学术界和业界最关注的、最具挑战性的计量方法论，并辅以大量实际案例进行深度解析。 第一部分：经典模型的局限与突破（第1章至第3章） 本部分首先回顾了经典线性回归模型（OLS）的基本假设及其在现实数据中频繁被打破的局限性。这为引入更复杂的模型提供了逻辑上的铺垫。 第1章：超越OLS的假设——异方差性、自相关与异质性检验 本章详细探讨了模型设定误差（Misspecification）对估计效率和推断有效性的影响。重点内容包括： 1. 异方差性的深入分析： 不仅限于White检验和Breusch-Pagan检验，更深入讲解了基于广义最小二乘法（GLS）的有效估计，以及在异方差存在时，如何构造稳健标准误（如Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors, HC3/HC4）。 2. 时间序列中的序列相关性处理： 重点剖析了新拉姆齐检验（Newey-West HAC 估计量）的内在机制，并对比了其在处理金融时间序列（如收益率残差）中的优劣。 第2章：截断依赖与面板数据的精妙设计 对于追踪多主体（如国家、企业、个人）随时间变化的复杂数据集，面板数据方法是关键。本章深入讲解了处理截断依赖（Serial Dependence）和个体效应（Individual Heterogeneity）的策略。 1. 固定效应（FE）与随机效应（RE）的精微抉择： 详细阐述了Hausman检验的局限性，并介绍了基于惯性（Momentum）的检验方法。 2. 动态面板模型（Dynamic Panel Models）： 这是本章的重点。我们全面梳理了当被解释变量的滞后项作为解释变量时，OLS估计的不一致性来源（内生性问题）。随后，系统介绍了Arellano-Bond GMM（差分GMM）和Blundell-Bond GMM（系统GMM）的估计原理、效率权衡，以及如何进行恰当的序列相关性（AR(2)）和工具变量有效性检验（Sargan/Hansen 检验）。 第3章：工具变量（IV）方法论的精细化应用 工具变量法是解决内生性（Endogeneity）问题的核心工具，但其有效性高度依赖于工具变量的选择。 1. 弱工具变量（Weak Instruments）的诊断： 详细讨论了第一阶段回归的F统计量标准，并引入了Morey-Runkle检验等更稳健的诊断方法。 2. 二维和多维工具变量的估计与推断： 深入探讨了广义矩估计（GMM）在工具变量设定中的地位，以及如何处理工具变量多于内生变量的“过度识别”情形。 第二部分：时间序列的复杂结构（第4章至第6章） 本部分转向处理高度依赖历史信息的非平稳数据，特别是金融和宏观经济领域常见的时间序列。 第4章：非平稳性与协整分析的深入实践 本章聚焦于单位根（Unit Root）检验的最新进展以及变量间的长期均衡关系。 1. 单位根检验的进阶： 对比了ADF检验、PP检验与KPSS检验的零假设设定差异，并重点介绍了使用频率和样本量对检验效能的影响。 2. 协整的理论与检验： 详细讲解了Engle-Granger两步法和Johansen多变量协整检验的机制，特别是在解释协整秩（Cointegrating Rank）时向量自回归（VAR）模型的结构分析。 第5章：向量自回归（VAR）模型的深度剖析 VAR模型是描述多个时间序列相互影响的有力工具。本章从模型设定到应用进行全方位讲解。 1. 信息准则与最优滞后阶数选择： 不仅依赖AIC/BIC，还介绍了基于似然比检验的逐步排除法。 2. 结构化VAR（SVAR）的识别挑战： 重点讨论了Cholesky分解的局限性，以及如何运用经济理论（如零限制、符号限制）来识别结构冲击。 3. 脉冲响应函数（IRF）与方差分解（FEVD）： 讲解了如何精确计算和解释这些工具，以及Bootstrap方法在构建IRF置信区间中的作用。 第6章：条件异方差性与波动率建模（ARCH/GARCH族） 金融数据波动率的聚集现象是经典线性模型无法捕捉的。 1. GARCH族的扩展： 除了标准的ARCH(p)和GARCH(1,1)，本书详细介绍了EGARCH（处理杠杆效应）、GJR-GARCH以及随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）的贝叶斯估计方法。 2. 多变量波动率建模： 引入了多元GARCH模型（如CCC-GARCH和DCC-GARCH）用于分析资产组合的动态相关性，这对风险管理至关重要。 第三部分：前沿方法论与因果推断（第7章至第9章） 本部分是全书的升华，聚焦于现代计量经济学中最具挑战性的领域——如何从相关性中提炼出可信的因果关系。 第7章：离散选择模型与非线性回归 处理有限因变量是微观计量分析的常态。 1. 概率模型对比： 详细分析了Logit、Probit模型以及它们的Tobit和Heckman两阶段修正模型，并重点探讨了边际效应的正确计算与解释。 2. 计数数据模型： Poisson模型及其对过度分散（Overdispersion）的修正（如负二项分布模型）。 第8章：准实验设计的因果革命 计量经济学对因果推断的重视，极大地推动了准实验方法（Quasi-Experimental Designs）的发展。 1. 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）： 详细剖析了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的估计策略，以及带宽选择（Bandwidth Selection）对结果稳健性的影响。 2. 双重差分（Difference-in-Differences, DiD）的进阶： 重点讲解了如何进行平行趋势检验（Parallel Trends Assumption），以及如何利用多时间点DiD模型（如Callaway & Sant’Anna方法）来应对异质性处理效应。 3. 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 针对仅有一个干预单元的案例，本书提供了SCM的完整构建流程和权重解释，这是目前评估重大政策干预的黄金标准之一。 第9章：机器学习与因果推断的交汇点 本章探索了如何利用高维数据处理能力来增强因果推断的稳健性。 1. 高维度的工具变量选择： 使用LASSO和Elastic Net等方法来筛选出更优化的工具变量，以应对工具变量过多的问题。 2. 双重机器学习（Double Machine Learning, DML）： 阐述了DML如何分离“预测”和“因果”部分，从而在面对高维混杂因素时，依然能够获得一致的因果效应估计。 结语：模型选择的艺术与责任 本书的最终目标是培养读者批判性地看待计量模型的能力。我们强调，最“先进”的模型并不总是最好的模型。每一个估计量都伴随着特定的识别假设，理解并检验这些假设，是每一位严谨的计量分析师不可推卸的责任。第二版在保留原有深度广度的基础上，大幅增加了对现代因果推断和高维数据处理的覆盖，力求成为计量经济学学习者未来数年的重要参考工具书。

作者简介（以下依内文章序排列）

审校：张纮炬

　　现职：淡江大学管理科学学系讲座教授
　　学历：淡江大学管理科学研究所博士


审校：吴淑妃

　　现职：淡江大学统计学系教授兼系主任
　　学历：美国乔治亚大学统计系博士

作者：吴忠武

　　现职：嘉义大学应用数学系暨研究所特聘教授
　　学历：中央大学统计研究所博士

作者：张春桃

　　现职：淡江大学统计学系教授
　　学历：淡江大学管理科学研究所博士

作者：吴锦全

　　现职：淡江大学统计学系教授
　　学历：淡江大学管理科学研究所博士

作者：李秀美

　　现职：淡江大学统计学系副教授
　　学历：淡江大学管理科学研究所博士

作者：杨文

　　现职：淡江大学统计学系讲师
　　学历：淡江大学管理科学研究所硕士

作者：陈怡如

　　现职：淡江大学统计学系副教授
　　学历：美国密苏里大学哥伦比亚校区统计系博士

作者：王文严

　　现职：淡江大学统计学系讲师
　　学历：清华大学统计学研究所硕士

作者：蔡宗儒

　　现职：淡江大学统计学系教授
　　学历：政治大学统计研究所博士

作者：温博仕

　　现职：淡江大学统计学系副教授
　　学历：淡江大学管理科学研究所博士

作者：陈景祥

　　现职：淡江大学统计学系副教授
　　学历：美国佛罗里达州立大学统计系博士

作者：李百灵

　　现职：淡江大学统计学系副教授
　　学历：清华大学统计学研究所博士

第1章 绪论
第2章 统计资料的蒐集与整理
第3章 机率
第4章 随机变数与机率分配
第5章 抽样分配
第6章 估计
第7章 假设检定
第8章 类别资料分析―卡方检定
第9章 变异数分析
第10章 回归与相关

评分☆☆☆☆☆

**评价七：** 我是一位對程式設計有濃厚興趣的學生，過去主要專注於演算法和資料結構的學習。然而，隨著科技的進步，越來越多的應用都需要處理和分析大量的數據，這讓我意識到統計學的重要性。拿到這本《現代統計學（4版）》後，我發現它與我的程式設計背景產生了很棒的協同效應。書中對於機率分佈、統計抽樣、以及參數估計的介紹，都與我在編寫程式時遇到的各種數據問題息息相關。我特別欣賞書中將理論與實踐相結合的方式。雖然這本書並非一本程式設計手冊，但它在解釋各種統計概念時，經常會引用一些計算的邏輯，這讓我能夠更容易地將這些概念轉化為程式碼。例如，在解釋期望值和變異數的計算時，書中的邏輯就非常清晰，讓我可以很容易地寫出相應的程式來驗證。書中對於假設檢定的步驟，以及如何計算檢定統計量，都提供了非常詳盡的說明。這對於我在開發具備統計分析功能的軟體時，非常有幫助。我現在能夠更自信地去理解和實現各種統計演算法。而且，書中對於一些進階主題，例如貝氏統計和類別資料分析，也提供了初步的介紹，這讓我對未來更深入的學習有了方向。我認為這本書不僅幫助我建立了扎實的統計學基礎，更重要的是，它讓我看到統計學在程式設計和數據科學領域的巨大潛力。我現在對學習統計學的興趣，比以前更加濃厚了。

评分☆☆☆☆☆

**评价九：** 我是一名高齡族群的退休老師，退休後一直對學習新事物保持著高度的熱情。在朋友的推薦下，我入手了這本《現代統計學（4版）》。一開始，我對「統計學」這個詞感到有些卻步，擔心自己年紀大了，是否還能理解這麼專業的學科。然而，這本書的編排方式，卻讓我感到意外的親切。書中從最基本的概念開始，用非常平實的語言解釋了許多統計學的原理。我特別欣賞書中在講解概念時，都會搭配豐富的圖表和具體的例子。例如，在介紹平均數、中位數這些概念時，作者會用日常生活中的例子來幫助我們理解，而不是直接給出複雜的數學公式。這讓我感到統計學並非遙不可及，而是與我們的生活息息相關。書中對於如何從數據中獲取資訊，如何判斷資訊的可靠性，都有非常清晰的引導。這對於我們這些希望在這個資訊爆炸的時代，能夠獨立思考、辨別真偽的長輩來說，非常重要。我現在看新聞、看報紙時，都會更有意識地去思考其中的數字是否合理，數據的來源是否可靠。書中對於敘述性統計的介紹，讓我能夠更清楚地了解數據的輪廓，而對於推論性統計的初步介紹，也讓我對如何從樣本推論到整體有了基本的認識。這本書不僅讓我學到了統計學的知識，更重要的是，它激發了我學習的興趣，讓我感覺自己也能夠跟上時代的腳步，理解這個世界運作的規律。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 作為一個長期關注經濟發展趨勢的業餘愛好者，我總覺得對於各種經濟數據和報告背後的統計邏輯，還是有許多地方不夠了解。很多時候，新聞報導或是專業分析報告中提到的GDP成長率、失業率、CPI等數據，我只能知道個大概，卻無法深入理解這些數據是如何計算出來的，以及它們背後可能隱藏的意義。拿到這本《現代統計學（4版）》後，我發現這本書真的就像一個引導者，把我從一個旁觀者帶入了統計學的內部。書中對於時間序列分析、迴歸模型的應用，對於解釋經濟現象的幫助非常大。我特別喜歡書中關於敘述性統計和推論性統計的區分，以及如何利用不同的統計指標來描述和解釋數據。例如，對於各種統計圖表的解讀，從直方圖、盒鬚圖到散佈圖，書中都有非常細緻的講解，讓我可以更準確地識別數據的分布和趨勢。而且，作者並沒有回避統計學中的一些難點，像是蒙地卡羅模擬、貝氏統計等，都有初步的介紹，讓我知道這些更進階的概念的存在，並對它們產生了興趣。我認為這本書最大的優點之一，就是它能夠將複雜的統計概念，用相對容易理解的方式呈現出來，並且強調統計學在實際生活中的應用。書中關於市場調查、風險管理等章節，讓我能夠將統計學的知識與我感興趣的經濟議題連結起來。我現在看財經新聞時，會更有意識地去思考數據背後的統計方法，甚至會試著去尋找一些原始的統計資料來做進一步的驗證。這本書讓我感覺，統計學並非高不可攀，而是人人都可以掌握並用來理解世界的工具。

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 身為一名剛踏入學術界的研究助理，對於統計學的要求可說是又深又廣。過去在學術訓練中，雖然接觸過一些統計軟體的操作，但對於統計學背後的原理和邏輯，總覺得有些模糊不清。這次入手《現代統計學（4版）》，讓我對統計學的理解有了一個質的飛躍。書中對於機率論、統計推斷（包含信賴區間和假設檢定）的介紹，非常紮實，而且層層遞進，讓我能夠從根本上理解統計學的運作機制。我特別讚賞作者在處理複雜概念時所採用的清晰邏輯和循序漸進的方式。舉例來說，在介紹多重迴歸分析時，不僅詳細闡述了自變數和應變數之間的關係，還深入探討了共線性、多重檢定等問題，以及如何診斷和處理這些問題。這對於撰寫學術論文，確保研究結果的可靠性，至關重要。此外，書中對於實驗設計（DOE）和抽樣方法的討論，也讓我受益匪淺。我過去在設計研究方案時，常常會忽略一些細節，導致研究結果的可推論性受到影響。這本書提供了許多關於隨機化、對照組、分層抽樣等方面的實用建議，讓我能夠更嚴謹地規劃我的研究。讓我印象深刻的是，書中針對不同研究領域提供了多樣化的案例，從社會科學到生物醫學，都能找到相應的應用範例，這大大拓展了我對統計學應用範圍的認知。我現在覺得，統計學不再僅僅是數字的遊戲，而是能夠幫助我們探索世界、驗證假設的強大工具。這本書絕對是我近期最滿意的一筆學術投資。

评分☆☆☆☆☆

**评价八：** 對於長期在金融領域工作的我來說，數據分析能力是必不可少的技能。過去，我主要依賴一些金融分析工具，對統計學的理解比較零散。這次的《現代統計學（4版）》無疑是為我補上了一個重要的知識短板。書中對於時間序列分析、迴歸模型的深入探討，對於我理解金融市場的波動、預測資產價格、以及進行風險評估，都有著極大的幫助。我特別喜歡書中在介紹迴歸模型時，不僅詳細解釋了係數的意義，還探討了模型診斷的各種方法，例如殘差分析、共線性檢定等。這讓我能夠更審慎地建立和解讀金融模型。書中關於時間序列模型的介紹，像是ARIMA模型，更是讓我對如何分析金融數據的時序性特徵有了更清晰的認識。我了解到，金融市場的數據並非獨立事件，而是存在著一定的時間依賴性。此外，書中對於機率論和風險管理的結合，也讓我受益匪淺。了解各種機率分佈的特性，以及如何利用統計學來量化和管理風險，是我在金融實務中不斷追求的目標。這本書讓我明白，統計學並非僅是學術研究的工具，更是金融決策中不可或缺的利器。我現在在閱讀金融報告時，都能更深入地理解背後的統計邏輯，並且能夠更有把握地進行自己的分析。我認為這本書為我提供了一個更穩固的統計學基礎，讓我能夠在快速變化的金融市場中，做出更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 我是一名正在準備國考的學生，其中有一個考科就是統計學，這對我來說一直是一大挑戰。坊間的參考書琳瑯滿目，但很多都過於艱澀，或是只強調解題技巧，卻忽略了基礎概念的建立。幸運的是，我找到了這本《現代統計學（4版）》。我必須說，這本書的架構和內容，完全符合我這個考生的需求。它從最基本的機率概念開始，一步步帶領讀者進入統計推論的世界。我特別喜歡書中在介紹每個統計方法時，都會先說明它的適用條件、原理，然後再透過範例來說明如何操作和解釋結果。這讓我能夠建立起完整的知識體系，而不是死記硬背公式。書中對於一些容易混淆的概念，例如 Type I error 和 Type II error，或是母體參數和樣本統計量的區別，都有非常清晰的辨析，這對我釐清觀念幫助很大。而且，書中的練習題設計得相當不錯，涵蓋了從基礎計算到應用分析的各種題型，讓我能夠在練習中鞏固所學。我甚至可以將書中的範例作為我解題的模板。我最欣賞的是，這本書並沒有把統計學寫成一門純粹的數學學科，而是不斷強調統計學在各個領域的應用，這讓我看到統計學的實用價值，也增加了我學習的動力。像是關於實驗設計、變異數分析的介紹，對於我理解一些科目中的案例分析很有幫助。我現在複習統計學時，這本書已經成為我的第一首選，我深信它能幫助我在國考中取得好成績。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 說實話，我一開始拿到這本《現代統計學（4版）》時，心裡還有些忐忑。畢竟「統計學」這三個字，對很多文科背景的人來說，聽起來就像是一道難以跨越的鴻溝。我本身是做文化創意產業的，平常的工作內容更多的是與人文、藝術、設計打交道，對於數字和公式總是感到有些距離。然而，這本書卻讓我重新認識了統計學。它沒有一開始就拋出大量的數學公式，而是從一些生活化的例子切入，例如如何從眾多的電影中選出一部受歡迎的，或是如何分析消費者的偏好。這種由淺入深的方式，讓我慢慢卸下了對統計學的恐懼。書中對於描述性統計的介紹，像是平均數、中位數、眾數、標準差等，都用非常貼近生活的方式加以解釋，讓我明白這些指標是如何幫助我們理解數據的。而當我逐漸熟悉了這些基礎概念後，書中對於推論性統計的介紹，例如假設檢定、信賴區間，就變得不再那麼令人望而生畏。我尤其欣賞書中在探討抽樣和推論時，所強調的「代表性」和「隨機性」的重要性，這讓我明白為何抽樣調查的結果，可以類比到整體群體。此外，書中關於資料視覺化的部分，也讓我耳目一新。精美的圖表不僅能讓數據更易於理解，也能傳達更深層次的訊息。這對於我們這些需要向客戶或大眾傳達想法的人來說，是非常重要的技能。我現在甚至開始思考，如何將統計學的思維應用到我的工作中，例如分析觀眾的回饋、評估活動成效等。這本書真的開啟了我對統計學全新的視角。

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 哎呀，拿到這本《現代統計學（4版）》之後，真的有種相見恨晚的感覺！我本身是做市場研究的，平常工作離不開數據分析，但總覺得自己對於統計學的理解還是停留在比較基礎的層面，很多時候遇到比較複雜的迴歸分析、抽樣設計，或是需要解讀一些進階的模型時，就覺得力不從心，有時候會花很多時間在網路上查資料，但零散的資訊總是不夠系統。這本書的編排就非常吸引我，它從最基本概念一路講到比較進階的應用，像是變異數分析（ANOVA）、卡方檢定、以及各種迴歸模型（線性迴歸、羅吉斯迴歸等）的假設、解釋和判斷，都有非常詳盡的說明。我最喜歡的是它在每個章節後都附帶了許多真實世界的案例，而且這些案例都很有代表性，像是市場調查的問卷設計與分析、金融市場的風險評估、或是醫療研究的實驗數據處理等等。光是看這些案例，就能激發我很多關於如何將統計學應用在自己工作上的靈感。而且，書中的圖表和公式說明都相當清晰，即便有些數學推導比較深入，作者也盡量用比較直觀的方式去解釋，這對我這個非數學系的讀者來說，真的非常重要。以前看有些統計學的書，光是看公式就頭痛，這本真的讓我感覺統計學不再是遙不可及的學問。我特別想提一下書中關於假設檢定的部分，它不僅解釋了P值的意義，更強調了實際意義的重要性，這點非常難得。很多時候，統計學新手只知道看P值有沒有小於0.05，卻忽略了實際差異的大小和應用上的意義，這本書在這個地方有很棒的補充。我現在每天都會抽一點時間來看，有時候甚至會把書帶到公司，遇到問題時就翻出來對照，真的很有幫助。

评分☆☆☆☆☆

**评价六：** 身為一位長期關注科技產業動態的觀察家，我經常需要接觸到各種關於產品性能、使用者行為、市場趨勢的數據分析報告。然而，很多時候，我對報告中的統計結果，總覺得有些一知半解，無法真正掌握其核心意義。這次有幸接觸到《現代統計學（4版）》，徹底改變了我對數據解讀的看法。這本書在統計模型的建立和解釋方面，給了我非常大的啟發。書中對於迴歸分析的介紹，從簡單線性迴歸到多元線性迴歸，再到邏輯迴歸，都非常詳細地說明了模型的假設、參數的意義，以及如何判斷模型的擬合優劣。這讓我在閱讀產業報告時，能夠更深入地理解報告作者所依據的模型。尤其令我印象深刻的是，書中關於假設檢定的部分，不僅強調了P值的概念，更進一步探討了功效（power）的概念，以及如何設定適當的顯著水準。這讓我明白，統計學不僅僅是找出差異，更重要的是評估我們找到差異的信心程度。此外，書中對於實驗設計的討論，也讓我對科技產品的A/B測試等方法有了更深刻的理解。了解如何透過科學的實驗設計，來驗證產品的優劣，避免受到人為偏見的影響。我認為這本書最大的價值在於，它不僅教授了統計學的「是什麼」，更強調了統計學的「為什麼」和「如何應用」。它讓數據不再是冰冷的數字，而是蘊含著豐富資訊的寶藏。我現在看科技新聞或產業分析時，都習慣性地會去思考背後的統計學原理，這本書真的讓我成為一個更具洞察力的讀者。

评分☆☆☆☆☆

**评价十：** 作為一名長期從事醫療保健領域研究的學者，我深知統計學在醫學研究中的核心地位。從疾病發生率的分析，到新藥療效的評估，再到臨床試驗的設計，無一不依賴於嚴謹的統計學方法。《現代統計學（4版）》這本書，可以說是為我提供了最專業、最系統的統計學知識體系。書中對於各種醫學統計方法的介紹，都非常詳盡且具體。從基本的假設檢定、信賴區間，到更進階的變異數分析、卡方檢定，以及生存分析、邏輯迴歸等，都涵蓋得非常全面。我尤其欣賞書中在介紹這些方法時，不僅強調了數學原理，更注重它們在實際醫學研究中的應用場景和解釋。例如，在討論臨床試驗的設計時，書中詳細闡述了隨機化、對照組、盲法等原則的重要性，這對於確保研究結果的客觀性和可靠性至關重要。書中對於醫學統計中的一些常見問題，例如多重比較、缺失值處理等，也提供了專業的見解和解決方案。這對於我在撰寫學術論文、設計研究方案時，提供了極大的幫助。我現在能夠更有信心和把握地去分析和解讀醫學數據，並且能夠更清晰地向同行和公眾解釋我的研究發現。這本書不僅是一本教科書，更是我進行高質量醫學研究的得力助手，讓我能夠不斷提升自己的專業能力。