具體描述
本書內容包含統計理論公式與實務應用，對於喜歡追根究底的讀者提供一些理論根據，所以書本篇幅會覺得較多。而有些讀者隻希望能懂些基本統計常識及實務應用即可，這時隻要瀏覽各章節之前言部分，跳過統計公式證明，進而研讀各章節例題之應用及說明即可，就不會覺得書中內容太多。其實研究統計學，最終目的還是在實務應用部分，統計公式不過是過程而已，謹此提供讀者參考。
著者信息
圖書目錄
第二章 族群與樣品 7
第三章 敘述統計法 21
第四章 分立機率分布－二項分布與蔔瓦鬆分布 73
第五章 常態分布 107
第六章 估計－統計推論 131
第七章 假設檢定－統計推論 143
第八章 樣品均值比較問題－樣品推論 163
第九章 卡方分布及其應用 229
第十章 F分布與變方分析 277
第十一章 簡單直綫迴規與簡單相關 343
第十二章 無母數統計法 421
部分問題解答 463
參考文獻 475
附錶 479
索引 521
圖書序言
在從事試驗研究前大傢都會有個問題，每個參試處理到底需要做多少次試驗纔有足夠樣品數，以確保試驗結果有一定程度的準確性（accuracy）與精密度（precision）。這個問題是要看試驗的對象（試驗材料）而定，若是一般農作物田間試驗，依前人之研究結果，每處理僅需4至6次重復即夠。若是其他試驗如動物試驗（包括人），則要依其變異大小而定，若有前人研究之先導資料（pilot data），則問題比較容易處理，若無此試驗資料，則應先做一小規模之試驗，以取得其平均數與變異數，做為計算樣品大小之必備數據。樣品大小的決定是依試驗目標（study objective），設定的信賴度（reliability）及檢定力（test of power），再利用適當的公式求得。
圖書試讀
用戶評價
這本《生物統計學入門 第六版》在數據呈現和可視化方麵，也下瞭不少功夫。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，讓讀者能夠一眼看齣數據的趨勢和規律。書中介紹瞭各種常見的圖錶，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「畫齣來的圖告訴我們什麼」。作者會詳細分析不同圖錶適用的場景，以及如何從圖錶中提取關鍵信息。 舉個例子，當討論變異數分析（ANOVA）時，它會結閤一個農學研究的例子，比較不同肥料對作物產量的影響。除瞭講解如何進行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錶，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閤的方式，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，往往就藏在那些圖錶之中。透過學習本書，你會發現自己對圖錶的解讀能力有瞭顯著提升，不再隻是看個大概，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。要說真的能讓大傢對這門看似枯燥的學科產生興趣，甚至是深入瞭解，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。它不是那種隻是把公式列齣來，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齣發，引導你去理解統計學的應用。 例如，書中在講解假設檢定時，並沒有一開始就丟齣一大堆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，然後提齣核心問題：我們能有多大的把握說這個藥物真的有效，而不是因為巧閤？接著，纔慢慢引入對稱性、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，或是忽略瞭臨床上的顯著性。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、結閤實際的講解方式，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》在這方麵的介紹，可謂是相當深入且實用。它不隻是告訴你如何分析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。這本書在這方麵的講解，確實為我們打下瞭堅實的基礎。
评分在學習任何一門學科的過程中，理論與實踐的結閤是至關重要的。《生物統計學入門 第六版》在這一點上做得相當齣色。除瞭詳盡的理論講解，書中還提供瞭大量的練習題，這些題目涵蓋瞭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，更包含瞭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，會齣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麵。
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》在這方麵的內容，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）控製。 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，在進行瞭大量的統計檢定後，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齣現這種情況，以及有哪些方法可以幫助我們更可靠地篩選齣真正有意義的結果。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，打下瞭良好的基礎，讓我們不會對這些龐雜的數據望而卻步。
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，頻率分析和列聯錶（Contingency Tables）的分析就顯得尤為重要。《生物統計學入門 第六版》在這方麵提供瞭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，逐步介紹瞭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錶，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）可能更為適閤。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係統性介紹，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》卻在這方麵做得相當不錯。它並沒有一開始就拋齣一堆數學公式，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，它強調瞭迴歸分析的假設，像是殘差的正態性、獨立性和同質性，並提供瞭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，而不是停留在錶麵的計算。而且，書中也觸及瞭多元迴歸，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，來說明如何整閤多個預測因子。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，反而成瞭一個強大的工具。
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睏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》在這方麵的講解，可謂是相當到位。它並沒有迴避這部分的複雜性，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「刪失」（censoring）的概念，並詳細解釋瞭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生存麯線，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麯線是否有顯著差異。而且，它還觸及瞭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，如新藥治療癌癥病人的存活時間，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，提供瞭極大的幫助。
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，尤其是在數據不符閤常態分布，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，甚至隻介紹幾個最基本的檢定方法。但是，《生物統計學入門 第六版》在這方麵卻有相當不錯的篇幅和深度。它不僅介紹瞭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，參數檢定可能會得齣錯誤的結論，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麵介紹，大大擴展瞭我們在實際研究中處理不同類型數據的能力。
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，展現瞭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，這大大降低瞭初學者的學習門檻。 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。圖錶的使用也非常恰當，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，充分體現瞭作者對讀者的關懷，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。
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