生物统计学入门 第六版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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在计算适当样品大小上，本版重新整理，并依连续资料（continuous data）与比率资料（ratio data）；一个样品设计（one-sample design）与两个样品设计（two-sample design），分别导出样品大小的计算公式，并举例说明各种方法之应用原则，让读者容易遵循，以解决试验研究时之疑虑。当然决定样品大小之方法还有很多，本书仅提供一些简单易算的方法给读者参考。

　　本书内容包含统计理论公式与实务应用，对于喜欢追根究底的读者提供一些理论根据，所以书本篇幅会觉得较多。而有些读者只希望能懂些基本统计常识及实务应用即可，这时只要浏览各章节之前言部分，跳过统计公式证明，进而研读各章节例题之应用及说明即可，就不会觉得书中内容太多。其实研究统计学，最终目的还是在实务应用部分，统计公式不过是过程而已，谨此提供读者参考。

揭示复杂性：《基因组学与精准医疗前沿技术解析》 导言：从宏观到微观的科学革命 在二十一世纪的科学图景中，生命科学正经历一场深刻的范式转变。以高通量测序技术为代表的分子生物学突破，以前所未有的速度和深度揭示了生命的底层代码。这门学科不再仅仅是描述性的，而是迅速迈向了预测性、干预性和个性化的新纪元。《基因组学与精准医疗前沿技术解析》正是为那些渴望深入理解这场革命核心驱动力——基因组学——的科研工作者、临床医生、生物信息学家以及高级学习者量身打造的深度指南。 本书并非简单地罗列技术名词，而是力求构建一个多层次、多维度的知识体系，旨在解析如何将海量的“组学”数据转化为可操作的临床洞察和生物学理解。我们聚焦于那些推动现代生物医学研究和实践进入“精准”阶段的关键技术平台、分析算法和伦理考量。 --- 第一部分：高通量测序的基石与演进 (The Foundations and Evolution of High-Throughput Sequencing) 本部分深入剖析了驱动当代生命科学研究的基石——下一代测序（NGS）技术。我们从其原理出发，逐步过渡到当前最前沿的技术迭代，强调技术选择对后续数据质量和分析方向的决定性影响。 第一章：NGS 平台原理的深度剖析 本章详细比较了Illumina、PacBio、Oxford Nanopore等主流测序平台的技术原理、读长分布、错误模型及适用场景。重点讨论了平台间的权衡取舍（Trade-offs）：速度、准确性、成本与读长之间的动态平衡。特别辟出章节探讨了“长读长测序”在解决复杂基因组结构变异（SV）和重复区域组装中的关键作用。 第二章：转录组学：从RNA-Seq到单细胞分辨率 我们不再满足于物种整体的平均表达水平。本章详述了RNA测序技术的演进，特别是单细胞RNA测序（scRNA-seq）的铺陈和文库构建策略。内容涵盖了从微流控技术（如10x Genomics）到基于液滴或孔板的方法，以及如何通过数据整合（如Seurat、Scanpy框架）来鉴定稀有细胞群、追踪细胞发育轨迹和解析细胞异质性。此外，空间转录组学（Spatial Transcriptomics）如何将基因表达信息与组织形态学相结合，成为本章的重点前沿。 第三章：表观遗传学测序的精密工具箱 基因组的“软件”——表观遗传标记是理解疾病发生机制的关键。本章详细介绍了全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）、靶向甲基化测序（如MRE-PCR）以及ChIP-seq/ATAC-seq在解析DNA甲基化、组蛋白修饰和染色质可及性方面的应用。重点在于解读这些修饰如何与转录调控因子相互作用，形成复杂的调控网络。 --- 第二部分：多组学整合与计算挑战 (Multi-Omics Integration and Computational Hurdles) 海量的异构数据需要强大的计算框架进行整合。本部分是本书的技术核心，专注于如何跨越不同组学数据层级，构建统一的生物学模型。 第四章：变异检测与功能注释的高级策略 从单个核苷酸多态性（SNV）到大片段缺失/重复（CNV）和结构变异（SV），本章提供了行业内最先进的变异检测算法的比较分析。对于临床相关变异，我们深入探讨了利用深度学习模型（如DeepVariant）提高检测精度，并详细阐述了如何利用数据库（如ClinVar, gnomAD）和功能预测工具（如CADD, PolyPhen）进行优先级排序和致病性判读。 第五章：基因组结构分析的拓扑学视图 现代基因组学越来越关注基因组的三维组织结构。本章讲解了Hi-C、ChIA-PET等技术如何揭示染色质相互作用、A/B区室和拓扑相关结构域（TADs）。计算方法部分聚焦于如何从数亿对捕获的相互作用中，重建出准确的染色质接触矩阵，并将其与基因表达数据耦合，以识别远端调控元件（如增强子）与靶基因的物理关联。 第六章：数据整合的机器学习范式 面对来自基因组、转录组、蛋白组和代谢组等不同模态的数据，如何进行有效的整合是精准医疗的瓶颈。本章系统介绍了： 1. 特征选择与降维技术： 如稀疏主成分分析（sPCA）、非负矩阵分解（NMF）。 2. 多视图学习（Multi-View Learning）： 探讨了如集成学习（Ensemble Methods）和深度信念网络（DBN）在识别跨组学生物标志物方面的潜力。 3. 因果推断在组学数据中的应用： 超越相关性，尝试构建基因-环境-表型之间的因果网络。 --- 第三部分：精准医疗的应用与转化 (Applications and Translation in Precision Medicine) 本书的终极目标是将先进的组学技术转化为挽救生命的临床实践。本部分关注技术的实际落地和未来方向。 第七章：药物基因组学与个性化用药 本章详细阐述了药物基因组学（Pharmacogenomics）如何指导药物的选择和剂量调整。通过对细胞色素P450酶系（CYP450）等关键代谢基因的变异分析，我们展示了如何预测药物的疗效和毒性。内容涵盖了实体瘤和血液肿瘤中，基于突变谱的靶向药物选择（如EGFR、ALK、BRAF抑制剂）的临床决策流程图。 第八章：液体活检与循环肿瘤DNA（ctDNA）的深度解析 液体活检代表了微创诊断的未来。本章重点解析了从血浆中捕获和分析极低频突变的挑战，包括超灵敏的数字PCR（ddPCR）、宏基因组测序（mNGS）以及基于机器学习的背景噪音消除技术。应用实例包括疾病的早期筛查、治疗反应的实时监测和微小残留病灶（MRD）的评估。 第九章：基因编辑技术与细胞治疗的组学监控 CRISPR-Cas9及其衍生技术（如碱基编辑、先导编辑）的临床转化对生物统计和安全监测提出了新的要求。本章探讨了如何利用高深度测序和脱靶分析工具来评估基因编辑的特异性。在CAR-T细胞疗法中，组学技术如何用于监控T细胞的激活状态、浸润深度以及潜在的免疫排斥反应，是本章的实践重点。 --- 总结与展望 《基因组学与精准医疗前沿技术解析》旨在为读者提供一个坚实的理论框架和实用的技术视野，使他们能够驾驭当前生命科学研究中最复杂、最前沿的数据集。我们相信，只有深刻理解这些底层技术的原理和局限性，才能真正推动精准医疗从概念走向现实。本书鼓励读者不仅要会“运行”分析代码，更要理解代码背后的生物学意义和统计学严谨性。

第一章  绪  论  1
第二章  族群与样品  7
第三章  叙述统计法  21
第四章  分立机率分布－二项分布与卜瓦松分布  73
第五章  常态分布  107
第六章  估计－统计推论  131
第七章  假设检定－统计推论  143
第八章  样品均值比较问题－样品推论  163
第九章  卡方分布及其应用  229
第十章  F分布与变方分析  277
第十一章  简单直线回规与简单相关  343
第十二章  无母数统计法  421
部分问题解答  463
参考文献  475
附表  479
索引  521

序

　　在从事试验研究前大家都会有个问题，每个参试处理到底需要做多少次试验才有足够样品数，以确保试验结果有一定程度的准确性（accuracy）与精密度（precision）。这个问题是要看试验的对象（试验材料）而定，若是一般农作物田间试验，依前人之研究结果，每处理仅需4至6次重复即够。若是其他试验如动物试验（包括人），则要依其变异大小而定，若有前人研究之先导资料（pilot data），则问题比较容易处理，若无此试验资料，则应先做一小规模之试验，以取得其平均数与变异数，做为计算样品大小之必备数据。样品大小的决定是依试验目标（study objective），设定的信赖度（reliability）及检定力（test of power），再利用适当的公式求得。

评分☆☆☆☆☆

對於生物學專業的學生來說，很多時候需要處理的數據並非僅僅是簡單的數值，而是包含類別型的變量。這時候，頻率分析和列聯表（Contingency Tables）的分析就顯得尤為重要。《生物統計學入門 第六版》在這方面提供了非常清晰和詳盡的闡述。書中從最基礎的卡方檢定（Chi-squared test）開始，逐步介紹了如何分析兩個類別型變量之間的關聯性。 例如，研究者可能會想知道，不同性別的病人對某種藥物的反應（有效/無效）是否有顯著差異。書中會引導你去建立列聯表，計算期望頻率，然後進行卡方檢定。但它並不僅止於此，更會深入探討卡方檢定的適用條件，例如樣本量的大小，以及在某些情況下，Fisher精確檢定（Fisher's exact test）可能更為適合。此外，書中還會介紹一些更進階的類別數據分析方法，例如多項邏輯迴歸（Multinomial logistic regression），用於分析具有多個類別結果的變量。這種對類別數據分析的系統性介紹，對於理解和處理生物學研究中常見的實驗設計和數據類型，是非常有價值的。

评分☆☆☆☆☆

對於一本入門級的教科書來說，《生物統計學入門 第六版》在語言的運用和編排上，展現了相當高的專業度和人性化。作者並沒有使用過於艱澀難懂的學術術語，而是盡量用淺顯易懂的語言來解釋複雜的概念。當引入新的術語時，通常會伴隨著清晰的定義和生動的比喻，這大大降低了初學者的學習門檻。 而且，書中的排版非常清晰，重點內容會透過粗體、斜體或區塊化等方式呈現，方便讀者快速抓住核心信息。圖表的使用也非常恰當，能夠有效地輔助文字的講解，幫助讀者建立直觀的理解。此外，書中還會經常穿插一些「思考一下」或「注意事項」的小提示，這些細節設計，充分體現了作者對讀者的關懷，能夠及時提醒讀者注意一些常見的誤區，或者引導讀者進行更深層次的思考。總體而言，這本書就像一位耐心的老師，循循善誘地引導我們走進生物統計學的世界，讓我們感受到學習的樂趣，而不是枯燥的負擔。

评分☆☆☆☆☆

在生物統計學的學習過程中，生存分析（Survival Analysis）是一個常常讓初學者感到困惑但卻又極其重要的領域，尤其是在醫學和公共衛生研究中。這涉及到我們如何分析時間到事件發生的數據，例如病人的存活時間，或是某種疾病的發生時間。《生物統計學入門 第六版》在這方面的講解，可謂是相當到位。它並沒有回避這部分的複雜性，而是循序漸進地引導讀者進入這個領域。 書中從最基本的概念開始，像是「時間」和「事件」，以及「删失」（censoring）的概念，並詳細解釋了為什麼我們不能像處理普通數據一樣直接分析這些時間數據。接著，它會介紹Kaplan-Meier生存曲線，並解釋如何從中讀取存活率和中位生存時間。更為關鍵的是，書中會深入講解Log-rank檢定，用於比較不同組別的生存曲線是否有顯著差異。而且，它還觸及了Cox比例風險模型（Cox Proportional Hazards Model），這是生存分析中最常用的迴歸模型，用於探討多個預測因子對生存時間的影響。透過豐富的醫學案例，如新藥治療癌症病人的存活時間，書中將這些抽象的概念變得生動且易於理解，對於我們未來在醫學領域的研究，提供了極大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

隨著生物技術的飛速發展，我們經常需要處理越來越龐大且複雜的基因組學、蛋白質組學等高通量數據。《生物統計學入門 第六版》在這方面的內容，雖然不是其核心，但也有所觸及，並能引導讀者認識到統計學在這些領域的重要性。書中會簡要介紹一些與高通量數據分析相關的概念，例如多重檢定（Multiple Testing）問題，以及如何進行校正，像是Bonferroni校正和FDR（False Discovery Rate）控制。 這部分內容對於我們理解一些生物學文獻中的「顯著性」結果非常重要。很多時候，在進行了大量的統計檢定後，我們很容易發現一些「顯著」的結果，但其中可能很多是假陽性。書中會詳細解釋為什麼會出現這種情況，以及有哪些方法可以幫助我們更可靠地篩選出真正有意義的結果。雖然本書並非專門的高通量數據分析教材，但它所提供的基礎統計知識，特別是關於多重檢定的處理，為我們將來接觸和理解更專業的生物信息學分析方法，打下了良好的基礎，讓我們不會對這些龐雜的數據望而卻步。

评分☆☆☆☆☆

當我們深入生物學研究的殿堂，會發現很多實驗設計本身就蘊含著複雜的統計學原理。舉個例子，隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT），這是臨床試驗的金標準，但其背後的統計學考量卻非常多。《生物統計學入門 第六版》在這方面的介紹，可謂是相當深入且實用。它不只是告訴你如何分析RCT的數據，更會探討RCT的設計原則，例如如何進行隨機分派，如何設定對照組，以及為什麼需要盲法。 書中會舉例說明，不同設計的RCT，其數據分析的方法也會有所不同。例如，對於配對設計的RCT，我們可能需要使用配對的t檢定或Wilcoxon符號檢定。對於多中心試驗，我們還需要考慮中心效應。更進一步，書中還會探討一些較為複雜的實驗設計，像是交叉設計（Crossover design），或是因子設計（Factorial design），並解釋如何在這些設計下進行恰當的統計分析。對於我們這些希望將來能夠進行或參與研究的學生來說，理解實驗設計與統計分析之間的緊密聯繫，是至關重要的。這本書在這方面的講解，確實為我們打下了堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學入門 第六版》在數據呈現和可視化方面，也下了不少功夫。很多時候，統計學的難點不在於計算，而在於如何將複雜的數據轉化為清晰、易懂的圖形，讓讀者能夠一眼看出數據的趨勢和規律。書中介紹了各種常見的圖表，例如直方圖、箱線圖、散點圖，但重點不僅在於「如何畫」，更在於「為什麼要畫」，以及「畫出來的圖告訴我們什麼」。作者會詳細分析不同圖表適用的場景，以及如何從圖表中提取關鍵信息。 舉個例子，當討論變異數分析（ANOVA）時，它會結合一個農學研究的例子，比較不同肥料對作物產量的影響。除了講解如何進行ANOVA的統計檢驗，書中還會展示如何透過箱線圖來直觀地比較不同處理組的數據分布，甚至是如何透過互動式的圖表，來探索不同因子之間的交互作用。這種將統計分析與視覺化結合的方式，對於我們這些需要閱讀大量研究文獻的學生來說，非常有幫助。很多時候，一篇論文的精髓，往往就藏在那些圖表之中。透過學習本書，你會發現自己對圖表的解讀能力有了顯著提升，不再只是看個大概，而是能更深入地理解研究者想傳達的信息。這種能力，在日後的學術研究或工作中，都是非常寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

唸生統這門課，絕對是許多本科生，甚至是某些研究生會感到頭疼的科目。要說真的能讓大家對這門看似枯燥的學科產生興趣，甚至是深入了解，那可得有真本事。我手邊這本《生物統計學入門 第六版》，說實話，一開始也是半信半疑，畢竟「入門」兩個字，有時候會讓人覺得內容不夠紮實，但實際翻開來，卻有驚喜。它不是那種只是把公式列出來，然後叫你背誦的教科書，而是真的從生物學研究的實際問題出發，引導你去理解統計學的應用。 例如，書中在講解假設檢定時，並沒有一開始就丟出一大堆P值、α、β的定義，而是先從一個實際的醫學研究案例開始，比如探討某種新藥是否有效。作者會詳細描述研究的設計，需要收集哪些數據，然後提出核心問題：我們能有多大的把握說這個藥物真的有效，而不是因為巧合？接著，才慢慢引入對稱性、抽樣分布、顯著性水準這些概念。你會發現，這些抽象的概念，突然變得有血有肉，有實際的意義。而且，它會很貼心地提醒你，在解讀研究結果時，需要注意哪些常見的誤區，比如過度依賴P值，或是忽略了臨床上的顯著性。對於我們這些不是統計本科背景的學生來說，這種循序漸進、結合實際的講解方式，真的非常重要，讓人在學習的過程中，不會因為一些艱澀的術語而產生畏懼感，反而能建立起對統計方法論的初步信心。

评分☆☆☆☆☆

在學習任何一門學科的過程中，理論與實踐的結合是至關重要的。《生物統計學入門 第六版》在這一點上做得相當出色。除了詳盡的理論講解，書中還提供了大量的練習題，這些題目涵蓋了從簡單的概念判斷到複雜的數據分析應用。而且，練習題的設計不僅僅是簡單的計算題，更包含了許多需要讀者去思考和解釋研究結果的應用題。 書中經常會引導讀者思考，在特定的研究情境下，應該選擇哪種統計方法，以及如何解讀統計分析的結果。例如，會出現一些模擬的實驗設計，要求讀者去設計數據收集方案，並預測可能遇到的統計問題。更棒的是，書中還會鼓勵讀者使用常見的統計軟體，如R或SPSS，來進行實際的數據分析。雖然書中本身可能不會提供完整的軟體操作指南，但它會提示你，在分析數據時，應該關注哪些步驟，以及如何驗證結果的正確性。這種理論與實踐並重的教學方式，讓學習過程更加生動和有效，使我們能夠真正掌握統計學的應用技巧，而不是僅僅停留在理論層面。

评分☆☆☆☆☆

在生物統計學領域，非參數檢定（Non-parametric tests）也是一個非常重要的分支，尤其是在數據不符合常態分布，或者樣本量很小的時候。很多教科書在講解這部分內容時，往往比較簡略，甚至只介紹幾個最基本的檢定方法。但是，《生物統計學入門 第六版》在這方面卻有相當不錯的篇幅和深度。它不僅介紹了Mann-Whitney U檢定、Wilcoxon符號檢定、Kruskal-Wallis檢定等常用的非參數檢定，更重要的是，它會詳細說明這些檢定相較於參數檢定的優勢和劣勢，以及它們適用的條件。 書中透過許多經典的生物學實驗範例，來引導讀者理解非參數檢定的應用。例如，在比較兩組患者對某種治療反應的差異時，如果數據呈現偏態分布，那麼非參數檢定就顯得尤為重要。作者會引導你去思考，為什麼在這種情況下，參數檢定可能會得出錯誤的結論，而非參數檢定則能提供更穩健的結果。此外，書中還會討論一些較少見但卻非常有用的非參數方法，例如Spearman等級相關係數，以及如何進行非參數的迴歸分析。這種對非參數方法的全面介紹，大大擴展了我們在實際研究中處理不同類型數據的能力。

评分☆☆☆☆☆

談到生物統計學，就不能不提迴歸分析。這絕對是許多初學者感到頭大的一個環節，畢竟涉及到數學模型和參數估計，總覺得離實際應用有點距離。然而，《生物統計學入門 第六版》卻在這方面做得相當不錯。它並沒有一開始就拋出一堆數學公式，而是從一個非常生活化的例子開始，像是探討學生的讀書時間與考試成績之間的關係。作者會引導你去思考：我們能否用一個簡單的模型來描述這種關係？讀書時間越長，成績就越高嗎？是不是存在一個「最佳」的讀書時間？ 接著，書中會逐步介紹簡單線性迴歸，包括如何建立模型、如何估計斜率和截距，以及如何檢定這些參數是否具有統計學意義。更重要的是，它強調了迴歸分析的假設，像是殘差的正態性、獨立性和同質性，並提供了圖形化的方法來檢驗這些假設，像是殘差圖。這讓學習過程變得更加紮實，而不是停留在表面的計算。而且，書中也觸及了多元迴歸，並透過一些實際的生物學研究案例，例如探討多種生活習慣（飲食、運動、睡眠）對心血管疾病風險的影響，來說明如何整合多個預測因子。這種從簡單到複雜、從理論到實踐的講解方式，讓迴歸分析不再那麼令人畏懼，反而成了一個強大的工具。