医护统计与AMOS分析方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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世间有许多现象，它们经常是复杂交织着。如想探索现象之间的因果关系时，试着使用结构方程模式分析也是一个方法。譬如说，在什么原因下医护人员的好感度会提高呢？要改善什么才会提高患者就医的安全感呢？此癌症的预防筛选应以什么作为诉求重点呢？…如果可以知道形成原因之要素，了解其构造时，不就有解决问题的线索、对策了吗？
　　
　　可是，不管是多么高明的工具，如果不知道用法是没有意义的。能活用它，并达成自己的目的时，它的价值才会受到肯定。本书提出AMOS作为进行结构方程模式分析的工具，以工具的用法以及从中所得到的结果的判读方法作为中心进行解说。尽可能排除数学式子，以具体的例子为中心来说明其使用步骤与用法。
　　
　　本书上篇主要是针对初次接触AMOS的人，从使用潜在变数到活用结构方程模式为止，利用实际数据依照步骤去练习的一本基础教科书。下篇是有了基础概念想进一步充分活用时，可做为进阶教科书。
　　
　　学习结构方程模式的人（某种程度）能自由地设定AMOS是最迷人的地方，但也有其难处。不妨一面依照步骤一面去练习克服困难，务必要能实际感受它的有趣之处才行。

图书简介：医学研究的基石——实用流行病学方法与设计 本书聚焦于构建坚实的医学研究基础，深入剖析流行病学研究的原理、方法学选择、实施过程中的关键考量，以及如何高效地利用数据进行科学解读。 本著作旨在为临床医生、公共卫生专业人员、生物医学研究人员以及对医学证据感兴趣的读者，提供一套系统且实用的流行病学研究方法论指南。它并非侧重于特定统计软件的操作细节（如结构方程模型、复杂回归分析），而是将重心放在“为什么”以及“如何设计”一个科学、严谨的研究上，确保研究结果具备高质量的外部和内部效度。 --- 第一部分：流行病学研究的理论基石与研究设计选择 本部分首先奠定了医学研究方法学的理论基础，解释了疾病和健康事件在人群中的分布规律、决定因素及其测量工具。 第一章：流行病学核心概念与度量衡 本章详细阐述了流行病学的基本概念框架，包括： 疾病和健康事件的界定与分类： 探讨急性病、慢性病在流行病学研究中的差异化处理。 核心流行病学指标的精确计算与解读： 重点讲解发病率（Incidence Rate）、患病率（Prevalence）的区分与应用场景。我们不仅给出计算公式，更强调在不同研究设计中，如何选择最恰当的比值（如累积发病率 vs. 人-时发病率）来反映真实的风险。 死亡率与生存分析基础： 介绍了粗死亡率、特定原因死亡率的计算，并引入了对生命表（Life Table）概念的初步介绍，为后续的生存数据分析打下基础。 风险与预后的衡量： 深入解析相对危险度（Relative Risk, RR）和比值比（Odds Ratio, OR）的统计学意义及其临床推断的边界。 第二章：研究设计的哲学与分类 研究设计的选择是决定研究质量的决定性步骤。本章系统梳理了主要的流行病学研究设计类型，并从效能、成本、伦理角度进行多维度比较： 描述性研究： 重点解析生态学研究（Ecological Studies）的优势与著名的“生态学谬误”（Ecological Fallacy），以及系列病例报告（Case Series）在疾病暴发初期的价值。 分析性研究——横断面研究（Cross-Sectional Studies）： 探讨其“快照”特性，如何用以评估特定时间点的暴露与疾病的关联强度，并分析其在识别病因方面的局限性（无法确定时间先后）。 分析性研究——病因学探索的核心： 深入剖析回顾性研究（Case-Control Studies）的设计逻辑，包括病例和对照的严格选择标准（如源性匹配、频率匹配），以及如何有效控制回忆偏倚（Recall Bias）。 前瞻性研究的黄金标准： 详细论述队列研究（Cohort Studies）的设计框架，区分前瞻性队列和回顾性队列。强调前瞻性研究在确定暴露与发病时间顺序上的不可替代性，并探讨选择合适的随访策略和失访处理方法。 第三章：实验性研究设计——干预的严谨性 本部分转向具有更强因果推断能力的实验性研究，这是评估治疗措施和预防策略的基石。 随机对照试验（RCTs）的原则： 详细阐述随机化（Randomization）的类型及其对消除选择偏倚的作用。 盲法与安慰剂效应： 探讨单盲、双盲的设计要求，以及如何通过安慰剂对照（Placebo Control）来量化非特异性治疗效应。 分组与干预效果的衡量： 讲解平行组设计、交叉设计（Crossover Design）的适用条件，以及如何计算所需的样本量以达到预期的统计效能。 临床试验的伦理与监管框架： 简要介绍知情同意的重要性、数据和安全监测委员会（DSMB）的角色。 --- 第二部分：研究实施中的关键方法学挑战 设计是蓝图，实施是执行。本部分关注研究过程中最容易引入偏倚和混杂因素的环节，并提供实用的控制策略。 第四章：抽样技术与代表性构建 一个好的研究始于一个好的样本。本章专注于如何确保样本能够准确地反映目标人群。 概率抽样方法的实践： 系统介绍简单随机抽样、系统抽样、分层抽样（Stratified Sampling）和整群抽样（Cluster Sampling）的实际操作流程。 非概率抽样（便利抽样、目的性抽样）的局限性： 明确指出在何种情况下可以谨慎使用非概率抽样，以及使用后对研究结果外部效度的影响。 样本量估算： 不仅介绍基于单一比例或均值的估算公式，更重要的是讲解如何根据预期的效应大小（Effect Size）、显著性水平（α）和统计功效（Power, 1-β）来确定研究的可行性，尤其关注在队列研究和病例对照研究中样本量的复杂考量。 第五章：偏倚的识别、量化与控制 偏倚（Bias）是研究中系统性的误差来源。本章致力于帮助研究者主动识别并减少偏倚的危害。 选择偏倚（Selection Bias）： 深入分析不同研究设计中选择偏倚的来源（如参试者依从性差异、健康用户效应），并探讨如何通过精确的纳入/排除标准和匹配技术来应对。 信息偏倚（Information Bias）： 重点讨论测量误差（Measurement Error），包括观察者偏倚（Observer Bias）和受试者偏倚（Interviewer/Recall Bias）。强调标准化操作流程（SOPs）和使用客观生物标志物的重要性。 混杂（Confounding）： 混杂变量的定义、识别标准（作为暴露的危险因素，但非暴露与结果之间的中介）及其控制策略，包括在研究设计阶段（如限制、匹配）和数据分析阶段（如分层分析、多变量调整）的应用。 第六章：测量工具的信度和效度 研究结论的可靠性直接依赖于所用工具的质量。本章提供了对测量学基本要求的深入理解。 信度（Reliability）： 探讨重测信度（Test-Retest）、内部一致性（如Cronbach's Alpha）的计算和解释，确保测量工具结果的可重复性。 效度（Validity）： 区分内容效度（Content Validity）、表面效度（Face Validity）和结构效度（Construct Validity）。重点解析诊断性试验中，灵敏度（Sensitivity）、特异度（Specificity）的计算，以及阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）在不同患病率背景下的波动性。 --- 第三部分：数据解释与证据的综合 本部分将视野从单一研究扩展到证据的整合，指导读者如何科学地解读统计结果并将其转化为临床或政策建议。 第七章：因果推断的逻辑框架 本章超越了简单的统计关联，探讨了如何建立强有力的因果链条。 Hill的因果标准： 系统回顾了Bradford Hill提出的九项因果推断标准（如关联强度、一致性、特异性、时间性、生物学合理性等），并讲解如何在实际研究中逐一评估这些标准。 中介与调节作用： 区分中介变量（Mediators，解释了“如何发生”）和调节变量（Effect Modifiers，影响关联的强度或方向）的概念，这对于深入理解疾病机制至关重要。 第八章：荟萃分析与系统评价简介 在海量研究文献中提炼最佳证据，系统评价方法不可或缺。 系统评价的流程： 从明确研究问题（PICO框架）到文献检索策略的制定，确保检索的全面性。 荟萃分析基础： 介绍合并效应量（Pooled Effect Size）的计算原理，以及异质性（Heterogeneity）的检验（如$I^2$统计量）和处理方法。 --- 本书的特色在于其强烈的实践导向和方法学批判性思维的培养。它着重于指导读者构建高质量的研究方案，避免在数据分析的“黑箱”中迷失方向，确保研究的每一个环节都符合科学证据的金标准。 适合于准备撰写毕业论文、申请研究基金或进行独立临床研究的人员。

上篇

尺度的种类
1-1　选择分析手法的重点
1-2　问卷中问项的尺度种类
Amos操作方法
2-1　何谓结构方程模式
2-2　在路径图中变数的种类与变数间的关系性
2-3　Amos Graphics的画面构成
2-4　工具视窗的图像
相关系数
3-1　观察关连性
3-2　何谓线性的关系
3-3　利用SPSS的Pearson相关系数
3-4　输出结果的判读方法
3-5　利用Amos的相关分析
复回归分析与路径分析
4-1　何谓因果关系
4-2　复回归分析
4-3　利用SPSS的线性回归分析—强迫进入法
4-4　利用SPSS的线性回归分析—逐步回归法
4-5　利用Amos的复回归分析
4-6　利用Amos的路径分析
多重指标模式
5-1　探讨潜在变数的因果关系
5-2　多重指标模式
5-3　识别性的问题
5-4　多重指标模式
5-5　观察表输出
5-6　让适合度出现路径图上
多群组分析
6-1　何谓多群组
6-2　等值限制
6-3　多群组分析
6-4　多群组分析的正文输出
6-5　制作数个模式
6-6　分析数个模式时的正文输出
平均结构模式
7-1　将平结构造引进模式中
7-2　验证模式
7-3　平均结构的设定方式
7-4　观察表输出
多群组因素分析
8-1　何谓测量不变性
8-2　测量不变性的分析操作
8-3　分析结果的判读
8-4　厂商别测量不变性的分析结果
8-5　平均的等质性的分析方法与结果
案例1—探讨产生影响的要因
9-1　分析的背景
9-2　资料的确认与项目分析
9-3　因素分析的执行
9-4　检讨内部整合性
9-6　复回归分析
9-7　此种分析也能以Amos分析
9-8　论文、报告的记述
案例2—检讨潜在变数间之因果关系
10-1　分析的背景
10-2　资料的确认与项目分析
10-3　确认式因素分析
10-4　影响的检讨
10-5　论文、报告的记述

下篇

结构方程模式之识别性
1-1　简介
1-2　模式特性
1-3　SEM分析应用的14点原则
1-4　识别性条件的设定
1-5　模式识别性的要点
1-6　识别性设定范例
1-7　模式的适配评价
1-8　测量模式的评估要点
1-9　结构模式的评估要点
1-10　模式修正要点
1-11　各种模式的意义
1-12　遗漏值之处理
相关关系—相关系数
2.1　Amos与路径图的基本
2-2　二个变数之间的相关关系
表示因果关系—复回归分析
3-1　研究的背景与使用的数据
3-2　画路径图
3-3　观察输出—判断因果关系
3-4　以SPSS分析看看—分析因果关系
复回归分析与偏相关系数
4-1　研究的背景与使用的数据
4-2　画路径图
4-3　观察输出─判断因果关系
4-4　以SPSS分析看看─分析数个因果关系
因果关系链—路径分析
5-1　研究的背景与使用的数据
5-2　画路径图─画因果关系链
5-3　观察输出─判断因果关系链
5-4　改良模式─删除路径再分析
5-5　以SPSS分析看看─分析数个因果关系链
双向因果关系与多群组分析
6-1　研究的背景与使用的数据
6-2　画路径图─画双向的因果关系
6-3　观察输出
6-4　分析的指定与执行─分析组别的因果关系
6-5　观察输出
一因素的因素分析模型
7-1　研究的背景与作用的数据
7-2　画路径图
7-3　观察输出
7-4　以SPSS分析看看─进行一因素的因素分析
二因素的因素分析模型
8-1　研究的背景与使用的资料
8-2　画路径图
8-3　观察输出─判断因果关系链
8-4　改良模式
8-5　以SPSS分析看看─分析数个因果关系
多重指标模式‧MIMIC模式‧PLS模式
9-1　研究的背景与使用的资料
9-2　画路径图—由潜在变数向潜在变数画路径
9-3　观察输出
9-4　画路径图
9-5　观察输出
9-5　画路径图
9-6　观察输出
9-7　以SPSS分析看看─潜在变数间因果关系的分析
因素分析与复回归分析的组合
10-1　研究的背景与使用的数据
10-2　画路径图─画出潜在变数间的因果关系
10-3　观察输出
10-4　以SPSS分析看看─分析潜在变数间的因果关系
复数模式的比较
11-1　对流行的态度形成的心理
11-2　路径图的绘制
11-3　管理模式
11-4　分析的执行与结果的输出
11-5　结果的整理
11-6　探索式模式特定化
平均结构模式
12-1　男性与女性在意识上的差异
12-2　分析的事前准备
12-3　数个组的设定
12-4　限制条件的设定
12-5　分析的执行与结果的输出
12-6　结果的整理
12-7　平均结构模式的特征
贝氏法代入
13-1　贝氏法代入简介
13-2　遗漏值的估计结果是否正确
13-3　分析的事前准备
13-4　数据代入与汇集
13-5　代入数据的验证
13-6　利用顺序－类别数据代入
从因素分析到结构方程模式
14-1　购买便利商店便当的理由
14-2　潜在因子的探索与定义
14-3　建立假设与关系性的计测
14-4　潜在变数的平均差之计测
14-5　整理所得到的见解
结构方程模式须知
15-1　模式的建构与估计
15-2　模式与数据的适配
15-3　识别性的确保与不适解的解决
15-4　平均结构模式的补充
15-5　Amos的补充
纵断面资料与平均结构模式
16-1　可以调查潜在变数之变化的平均结构模式
16-2　画潜在变数（因素分析模式）
潜在曲线模式之利用
17-1　分析的背景
17-2　资料的确认与项目的分析
17-3　相关关系
17-4　利用潜在曲线模式来检讨
17-5　预测截距与斜率
17-6　论文、报告的记述
17-7　补充说明
干扰变数与中介变数
18-1　干扰变数简介
18-2　中介变数简介
参考文献

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，真的刷新了我对学术书籍的认知。以往我接触的统计学书籍，要么就是过于理论化，让人望而生畏，要么就是过于简单化，缺乏深度。而这本书，恰恰找到了一个完美的平衡点。它既有扎实的理论基础，又不失鲜活的实际应用，而且在AMOSS分析的讲解上，更是达到了一个令人称赞的高度。 这本书的语言风格非常吸引人，作者并不是那种枯燥的“教科书式”的写作，而是像一位经验丰富的老师，在循循善诱。他会用很多生动的比喻，来解释那些抽象的统计概念，让我更容易理解。例如，在讲解回归分析时，他并没有直接给出公式，而是通过一个具体的“影响因素”的例子，来一步步引出变量之间的关系，让我瞬间就抓住了核心。而AMOSS的部分，更是让我觉得作者就像一位“向导”，带着我一步步在错综复杂的模型构建过程中“探险”。 最让我印象深刻的是，书中关于“案例研究”的部分，作者选择了非常贴近医护研究的实际问题，比如药物疗效的评估，疾病风险因素的探究，等等。这些案例的讲解，不仅仅是展示了AMOSS如何应用，更重要的是，它教会了我如何根据研究问题，来选择合适的统计模型，以及如何解释模型的结果，并将其转化为有意义的临床建议。这本书让我觉得，统计学不再是束之高阁的理论，而是可以帮助我们更好地理解世界，解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，简直就是我的“统计学启蒙书”！我以前对统计学一直存在一种“敬而远之”的态度，总觉得那是一门高深莫测的学问。但这本书，却让我彻底改变了对统计学的看法。 作者的写作风格非常吸引人，他善于用生动形象的比喻来解释那些抽象的统计概念，让我一下子就茅塞顿开。AMOSS的讲解更是让我觉得惊喜连连。他不是那种枯燥乏味的软件教程，而是将AMOSS的每一个功能都巧妙地融入到医护研究的实际案例中，让我觉得学习AMOSS就像在解决一个个有趣的问题。 我特别喜欢书中关于“模型诊断”的部分。作者详细地介绍了如何通过各种图表和统计指标来评估模型的拟合情况，以及如何发现模型中可能存在的问题。这让我意识到，统计分析不仅仅是“运行模型”，更是一个不断优化和完善的过程。这本书让我觉得，掌握了AMOSS，就相当于掌握了一把打开医护研究“新世界”的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，给了我太多的惊喜和启发。我一直觉得，医护领域的研究，想要达到国际水平，离不开扎实的统计学功底。然而，市面上能够真正将统计学理论与AMOSS这种高级分析工具相结合，并以贴近医护研究的案例进行讲解的书籍，却寥寥无几。这本书的出现，可以说是填补了这一重要的空白。 作者在讲解AMOSS的原理时，非常注重逻辑性和系统性。他并没有一开始就抛出复杂的模型，而是从最基础的概念开始，逐步深入，让我能够一步步建立起对SEM的理解。他对于模型构建的每一步，从理论框架的建立，到指标的测量，再到路径的设定，都进行了详细的阐述。让我觉得，AMOSS并不是一个“黑箱”，而是一个可以被我们理解和掌控的分析工具。 更令我赞赏的是，书中对于“模型解释”和“结果呈现”的部分，提供了非常细致的指导。很多时候，我们能够运行模型，得到结果，但却不知道如何科学地解释这些结果，也不知道如何将它们有效地呈现给同行。这本书在这方面给了我很多宝贵的建议，比如如何选择合适的图表来展示模型结果，如何撰写规范的模型解释报告等等。这对于提升我研究的规范性和学术影响力，具有非常重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在太棒了，完全颠覆了我对统计学的刻板印象！我一直以为统计学是枯燥乏味的数字游戏，要不是因为工作需要，我才不会碰它。可《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，简直就像一股清流，把我从冰冷的数字世界拉了出来，带进了一个充满洞察和应用可能性的新天地。作者的叙述方式非常生动，不是那种干巴巴的理论堆砌，而是娓娓道来，就像在和我们分享一个个精彩的案例故事。 特别是关于AMOS的讲解，简直是为我量身定做的。以前接触过一些统计软件，总觉得界面复杂，操作繁琐，一不小心就出错，然后就开始对着一堆看不懂的报错信息抓耳挠腮。但是这本书，从最基础的安装设置，到每一步的操作，都讲得清清楚楚，明明白白。它不是那种一笔带过的“请参考附录”，而是真的把每一个按钮、每一个选项的作用都解释得淋漓尽致。我记得我第一次尝试用AMOS做路径分析的时候，遇到一个问题，本来以为又要花好几个小时去查资料，结果翻了翻书，发现作者早就考虑到了这种情况，并且给出了非常详细的排查和解决步骤。那一刻，我真的有种“拨开云雾见月明”的感觉，非常感激！ 而且，这本书的内容紧密结合了医护领域的实际应用，这让我这个非统计科班出身的医护人员感到非常亲切。它不是那种“万能”的统计学教材，而是针对医护研究中常见的统计问题，比如临床试验数据分析、疾病预测模型构建、治疗效果评估等等，提供了非常有针对性的方法和解决方案。我尤其喜欢书中关于“SPSS与AMOS的集成应用”那一章，它演示了如何将SPSS强大的数据预处理能力与AMOS精密的模型构建能力结合起来，真正做到了“1+1>2”的效果。这本书让我感觉，统计学不再是遥不可及的学术理论，而是可以实实在在地帮助我解决工作中的实际问题，提升研究的科学性和严谨性。

评分☆☆☆☆☆

如果说我最近的学术生涯有什么“救星”，那《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书绝对是其中之一。我一直觉得，医护研究要想做得深入，统计学是必不可少的基础。但很多时候，我都被各种统计概念和软件搞得晕头转向。这本书，就像一盏明灯，指引我走出了迷茫。 作者的讲解方式非常独特，他不是那种一本正经地讲课，而是更像一位经验丰富的导师，在和你分享他的“独门秘籍”。他对于AMOSS的讲解，更是让我觉得他是一位“大师”。他不仅讲解了AMOSS的基本操作，更深入地剖析了SEM的内在逻辑，让我理解了为什么AMOSS能够进行如此复杂的分析。 我特别欣赏书中关于“结果解释”的章节。很多时候，我们能够运行模型，得到一堆数据，但却不知道如何解释这些数据，也不知道这些数据代表着什么。这本书详细地讲解了如何解读AMOSS输出的各种统计量，如何判断模型的拟合优度，以及如何将分析结果转化为有意义的临床见解。这对于我提升研究的深度和广度，都有着至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一眼，我立刻被它厚重的体量所震撼，但也因此对它充满了期待。《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，绝对不是市面上那种“浅尝辄止”的入门读物，而是真正深入到统计分析的“骨髓”之中。作者在选题上非常有深度，涵盖了从基础的描述性统计，到复杂的结构方程模型（SEM）等等，每个部分的讲解都足够详尽，而且逻辑清晰，层层递进。我特别欣赏作者在解释统计概念时，不会回避其中的复杂性，而是用一种非常严谨且易于理解的方式，将复杂的数学原理拆解开来，让我这个“统计小白”也能慢慢领悟其中的奥妙。 AMOSS分析这部分的介绍，更是让我惊喜连连。我一直对SEM这种强大的数据分析工具心向往之，但苦于没有合适的入门材料。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往SEM世界的大门。它不仅详细介绍了AMOSS的界面和基本操作，更重要的是，它深入讲解了SEM的模型构建、拟合优度检验、参数估计等核心内容。书中提供了大量来自医护领域的实际案例，通过这些案例，我能够直观地理解如何将理论模型转化为AMOSS中的实际操作，以及如何解读AMOSS输出的结果。这比那些脱离实际、只讲理论的书籍要实用得多。 我特别注意到作者在讲解过程中，反复强调统计假设的验证和模型诊断的重要性。这让我意识到，统计分析不仅仅是输入数据，得到结果，更是一个严谨的科学探究过程。书中提供的各种诊断图和检验方法，帮助我学会如何判断模型的拟合程度，以及发现模型中可能存在的问题。这种严谨的治学态度，贯穿了整本书，让我受益匪浅。这本书真的让我对统计分析有了更深刻的认识，也更有信心去运用这些工具解决我工作中遇到的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，真的颠覆了我对统计学类书籍的看法。我一直觉得，这类书籍要么是枯燥乏味的理论堆砌，要么就是简单到毫无深度。然而，这本书却做到了理论与实践的完美结合，尤其是它在AMOSS分析方面的讲解，更是让我惊叹不已。 作者在讲解AMOSS时，非常有条理，他并没有上来就讲复杂的模型，而是从最基础的知识开始，一步步地引导读者进入AMOSS的世界。我特别喜欢他讲解的“模型构建”部分，他详细地阐述了如何将研究假设转化为AMOSS中的模型路径，以及如何根据理论和数据进行模型调整。这让我觉得，AMOSS并不是一个“黑箱”，而是一个可以被我们理解和掌控的强大分析工具。 书中提供的医护领域案例，也非常具有代表性。作者并没有选择一些过于“高大上”的案例，而是选择了那些在临床研究和公共卫生领域中非常常见的问题，比如疾病的危险因素分析，治疗效果的比较，健康行为的预测等等。通过这些案例，我不仅学习了AMOSS的应用技巧，更重要的是，我学会了如何将统计学思维应用到我的研究中，如何提出有价值的研究问题，以及如何设计合理的统计分析方案。这本书真的让我觉得，学习统计学不再是一件痛苦的事情，而是一次充满乐趣的探索。

评分☆☆☆☆☆

终于找到一本让我觉得“相见恨晚”的医护统计书籍了！《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，简直就是为我量身定做的。我一直对AMOSS这种强大的统计分析工具非常感兴趣，但苦于没有合适的入门材料，一直没有深入学习。这本书的出现，彻底解决了我的困扰。 作者的讲解非常系统和深入，他并没有回避统计学中的复杂性，而是用一种非常严谨且易于理解的方式，将复杂的理论拆解开来。AMOSS的讲解更是让我觉得作者是一位“大师”。他不仅讲解了AMOSS的基本操作，更深入地剖析了SEM的内在逻辑，让我理解了为什么AMOSS能够进行如此复杂的分析。 书中提供的医护领域案例，更是让我觉得物超所值。作者并没有选择一些过于“高大上”的案例，而是选择了那些在临床研究和公共卫生领域中非常常见的问题，比如疾病的危险因素分析，治疗效果的比较，健康行为的预测等等。通过这些案例，我不仅学习了AMOSS的应用技巧，更重要的是，我学会了如何将统计学思维应用到我的研究中，如何提出有价值的研究问题，以及如何设计合理的统计分析方案。这本书真的让我觉得，学习统计学不再是一件痛苦的事情，而是一次充满乐趣的探索。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书的时候，心里是有点忐忑的。毕竟，“统计”和“AMOSS分析”听起来就不是那么“亲民”。但我尝试翻开看了几页后，我的顾虑就烟消云散了。作者的写作风格非常独特，他善于将复杂的概念用简单易懂的语言解释清楚，而且还会穿插很多引人入胜的案例，让你在不知不觉中就学会了很多东西。 AMOSS分析这部分，我更是觉得作者是“用心良苦”。他没有直接跳到高级模型，而是从零开始，讲解了AMOSS的安装、界面、基本操作，以及如何输入和处理数据。我跟着书上的步骤，一步步操作，发现AMOSS并没有想象中那么难。作者还提供了很多“小贴士”，帮助我们避免一些常见的错误，这真的是太贴心了。 这本书的内容非常接地气，作者选择的案例都是医护领域里非常具有代表性的问题。比如，他会讲解如何用AMOSS来分析不同干预措施对患者康复效果的影响，如何构建一个预测患者复发风险的模型等等。这些案例的讲解，不仅让我了解了AMOSS的强大功能，更让我看到了统计学在医护实践中的巨大价值。这本书真的让我觉得，学习统计学和AMOSS分析，是一件非常有意义的事情。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我相见恨晚的书！《医护统计与AMOS分析方法与应用》这本书，简直就是我医护研究道路上的“及时雨”。我一直对统计分析，特别是AMOSS这种强大的工具，感到非常好奇，但又觉得无从下手。很多时候，我在阅读文献时，看到研究者们运用AMOSS进行复杂的模型构建和数据分析，都觉得他们是“神人”。这本书的出现，让我觉得，原来这一切是可以被掌握的。 作者在编写这本书时，一定下了很大的功夫。他将理论知识和实际操作完美地结合起来。在讲解AMOSS的每一个功能时，都配有清晰的截图和详细的操作步骤，让我跟着书本，一步步操作，一点点熟悉AMOSS的界面和功能。我记得我第一次尝试用AMOSS来验证一个我一直困惑的理论模型时，完全是按照书中的步骤进行的，结果一次就成功了！那种成就感，真的无法用言语来形容。 而且，这本书的内容选择非常有价值。它并没有泛泛地介绍所有的统计方法，而是聚焦于医护研究中经常会遇到的问题，比如如何构建预测模型，如何探究疾病的发生机制，如何评估治疗方案的效果等等。这些内容都非常贴近我的工作实际，让我觉得学到的知识可以直接应用到我的研究中去。这本书让我感觉，统计学不再是遥不可及的学术概念，而是可以帮助我解决实际问题，提升研究水平的有力武器。