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本书共计15章，内容涵盖大专院校医、护相关科系学生「生物统计学」课程的范围，内容全面且完整，叙述简明易懂，图文对照解说清晰流畅，是一本好教易读的「生物统计学」教材。

　　书中案例採用与医、护相关领域的实例与医学检测，引导医、护学生在所学专业课程中加以应用，并明了生物统计学对日后深造或职涯中的实用性与重要性。

　　在实务操作上，搭配普及度极高Excel软体，辅以大量图片对照解说，帮助学生理解生物统计学的分析方法以及应用，不但是相当实用的教学辅助模式，也减轻学生购买统计软体的负担。

　　本书专为课堂教学设计编写，书中习题供老师指定学生作业及考试出题之用，书中不提供解答。解答仅提供给採用本书为课程指定教科书的授课教师使用。自学读者选购前请先确认知悉，我们无法另行提供解答给读者。

好的，下面为您创作一份不包含《图解式生物统计学》内容的详细图书简介，字数约1500字。 --- 图书名称：《生命之律：现代生物学数据的解读与应用》 内容简介 一、 缘起：从观察到量化——生物学的范式转变 本书旨在为广大学者、研究人员及对生命科学前沿感兴趣的读者，提供一套系统而深入的，关于如何利用现代统计学和计算方法来解析复杂生物学数据的理论框架与实践指南。我们身处一个数据爆炸的时代，基因组学、蛋白质组学、代谢组学乃至生态学和神经科学的每一次突破，都离不开对海量数据的精确捕捉与有效解读。然而，原始数据本身并不能自动转化为知识，它们需要一套严谨的“翻译系统”——即生物统计学和生物信息学的交叉学科方法论。 本书的出发点，是正视当前生物学研究中普遍存在的“数据鸿沟”：研究者掌握了尖端的实验技术，却常常在数据的清洗、转换、建模和有效推断上面临瓶颈。我们相信，理解数据的“语言”是实现科学飞跃的关键。因此，《生命之律》并非着眼于基础概率论的重复讲解，而是直接切入生物学研究的痛点，构建一套面向应用、强调模型选择与结果解释的知识体系。 二、 核心内容模块：深度剖析现代生物学数据的结构与挑战 本书内容结构精密，共分为六大核心部分，层层递进，力求覆盖从实验设计到结果发布的完整链条。 第一部分：数据采集的规范与实验设计优化 在数据产生之源头，即确立研究问题的严谨性。本部分重点探讨生物学实验设计中的统计学陷阱。我们将详细解析随机化、重复与均衡（RRE）原则在不同实验体系中的具体实施，例如在随机对照试验（RCT）、队列研究和病例对照研究中的差异化处理。我们着重讨论效应值估计的准确性，如何通过样本量估算确保研究具有足够的统计功效（Power），并深入剖析多重比较矫正（如Bonferroni、FDR控制）在高通量筛选实验（如芯片数据、宏基因组测序）中的必要性与技术细节。此部分强调，设计缺陷无法通过后期分析弥补。 第二部分：高维数据的预处理与降维艺术 现代生物学数据往往具有“高维低样本量”（$p gg n$）的特征。本部分聚焦于如何有效地处理这类复杂数据。我们将详细介绍数据标准化与批次效应（Batch Effect）的识别与去除。在降维策略上，我们超越传统的PCA（主成分分析），深入探讨非线性降维技术，如t-SNE和UMAP在可视化复杂细胞群体和分子关系中的优势与局限性。此外，对于稀疏数据（如scRNA-seq计数矩阵），如何应用负二项分布模型进行归一化，是本节的重点实践内容。 第三部分：参数化与非参数化的模型选择 理解数据的内在分布是选择正确统计方法的基石。本部分系统梳理了生物学数据常见的分布形态（正态、泊松、负二项、Beta分布等）。我们详细阐述了线性模型（LM）与广义线性模型（GLM）的适用边界，并针对非正态分布数据，提供了广义加性模型（GAM）的应用实例。对于那些无法满足模型假设或样本量极小的场景，本书提供了详尽的非参数统计方法的实践指南，包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验的严谨应用，以及置换检验（Permutation Tests）在非参数效应检验中的强大能力。 第四部分：因果推断与生存分析的精细化建模 生物学研究的终极目标往往是探寻因果关系。本部分系统性地引入因果推断（Causal Inference）的统计工具箱。我们将介绍倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）如何有效模拟随机化，以及工具变量法（Instrumental Variables）在处理未观察到的混杂因素时的潜力。在时间依赖性研究领域，本书聚焦于生存分析，不仅涵盖Kaplan-Meier估计和Log-Rank检验，更深入剖析了Cox比例风险模型的构建、协变量的选择以及对比例风险假设的检验与处理。 第五部分：网络生物学与拓扑数据分析 当数据不再是孤立的测量值，而是相互关联的系统时，传统的单变量统计方法就显得力不从心。本部分转向网络拓扑学在生物学中的应用。我们将介绍如何构建、分析和解释蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络以及代谢通路网络。重点讨论中心性指标（如度、介数、紧密度中心性）的生物学意义，以及模块化检测算法（如Louvain算法）在识别功能单元上的应用。此外，我们引入了拓扑数据分析（TDA）的基本概念，探索如何从数据的“形状”中发现潜在的生物学结构。 第六部分：机器学习在预测与分类中的整合 本部分探讨如何利用前沿的计算模型来提高预测精度和特征重要性排序。我们详细讲解了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）在生物标志物发现中的应用。本书特别关注模型的可解释性（Interpretability），介绍LIME和SHAP值等技术，确保预测模型的输出能够被生物学家清晰地理解，而不是一个“黑箱”。同时，详细阐述了交叉验证策略（K折、留一法）和性能评估指标（AUC、F1-Score、灵敏度与特异性）在不同生物学背景下的权衡取舍。 三、 技术实现与跨学科的桥梁 本书的讲解高度注重可重复性。每一章节的核心算法都配有详尽的R语言和Python（配合Bioconductor/Scanpy库）代码示例，确保读者能够将理论知识立即转化为可执行的分析流程。我们清晰地区分了统计学理论的严谨性与计算实现中的实用性考量，力求成为连接实验室台前研究与高性能计算后端之间的坚实桥梁。 《生命之律》的目标是培养新一代具备深厚定量思维的生物学家——他们不仅知道“如何做”分析，更懂得“为什么”选择特定的模型，以及如何批判性地评估实验结果的统计稳健性。这本书是深入理解生命复杂性的必备工具书。 ---

作者简介

王祥光

　　学历：
　　美国南加大 医学院 生理学暨生物物理学 博士

　　经历：
　　国家卫生研究院 博士后研究员
　　唐诚生技制药股份有限公司（前美国Tanox 生技公司的子公司）Group leader

　　现职：
　　中台科技大学 药物科技研究所 专任副教授
　　中台科技大学 医学检验生物技术系所 合聘教师

Chapter 01 绪论
1.1 什么是统计？
1.2 什么是生物统计？
1.3 生物统计学的简史
1.4 生物统计学的应用范畴
1.5 人体临床试验的启蒙
1.6 生物统计学与临床试验
1.7 人体临床试验与医疗产品的开发
1.8 生物统计学常用的专业英文词汇
1.9 回溯性研究(Retrospective study)与前瞻性研究(Prospective study)之比较
习题
 
Chapter 02 母体与样本
2.1 什么是母体与样本
2.2 统计符号的使用
2.3 抽样的方法(Sampling methods)
2.4 如何使用Microsoft Excel 进行统计分析
2.5 利用Excel 产生乱数表
2.6 利用Excel 进行随机抽样与系统抽样
习题
 
Chapter 03 资料的整理与呈现
3.1 量测尺度 (Levels of Measurement)
3.2 自变项与依变项 (Independent and Dependent variables)
3.3 资料的型式
3.4 表格的型式与制作
3.5 常用的统计图形
3.6  Excel的统计图形
3.7 如何使用Excel绘制表格
习题
 
Chapter 04 叙述性统计
4.1 集中趋势的测量 (Measures of Central Tendency)
4.2 变异量的测量 (Measures of Dispersion)
4.3 峰度与偏态 (Kurtosis and Skewness)
4.4 如何使用Excel 进行叙述性统计
习题
 
Chapter 05 基础机率与临床应用
5.1 什么是机率
5.2 机率法则
5.3 文氏图 (Venn diagram)
5.4 排列与组合的公式
5.5 机率的临床应用
5.6 临床上的疗效量测指标
5.7  ROC曲线 (Receiver Operator Characteristic (ROC) Curve)
习题
 
Chapter 06 机率分佈
6.1 连续型机率分佈与离散型机率分佈
6-2 常态分佈与标准化 (Normal Distribution and Normalization)
6.3 学生氏t分佈 (Student’s t-Distribution)
6.4  χ2分佈 (Chi-squared distribution)
6.5  F分佈 (F-Distribution)
6.6 离散随机变项 (Discrete Random Variables)
6.7 二项式机率分佈 (Binomial Probability Distribution)
6.8 卜瓦松分佈 (Poisson distribution)
习题
 
Chapter 07 抽样分佈
7.1 何谓抽样分佈
7.2 样本平均数的抽样分佈 (Sampling Distribution of the Sample Mean)
7.3 中央极限定理 (Central Limit Theorem, CLT)
7.4 两样本平均数差异之抽样分佈 (Sampling Distribution of the Difference between Means)
7.5 样本比例之抽样分佈 (Sampling Distribution of the Sample Proportion)
7.6 两组样本比例差异之抽样分佈
7.7 标准差与标准误之应用
7.8 如何用Excel标示出图型的误差线
习题
 
Chapter 08 信赖区间估计
8.1 点估计与信赖区间估计 (Point Estimation and Confidence Interval Estimation)
8.2 单一母体平均数的信赖区间估计 (The Confidence Interval of a Sample Mean)
8.3 Excel 信赖区间估计实作
8.4 两独立母体平均数差异之信赖区间估计
8.5 配对样本的信赖区间估计
8.6 母体比例的信赖区间估计 (The Confidence Interval of a Proportion)
8.7 两独立母体比例差异之信赖区间估计
8.8 母体变异数之信赖区间估计
8.9 两母体变异数比例之信赖区间估计
8.10 样本数抽样大小的决定
习题
 
Chapter 09 假说检定(1)－单一样本检定
9.1 单一样本假说检定：母体平均数的假设检定
9.2 假说检定的相关名词与图示
9.3 假说检定的型式
9.4 假说检定的步骤（五步骤法）
9.5 母体比例之假说检定
9.6 母体变异数的假说检定
习题
 
Chapter 10 假说检定(2)－两组样本检定
10.1 两组母体平均数差异之假说检定
10.2 配对样本t-检定（paired t-test，或称为成对样本t-检定）
10.3 两组母体比例差异之假说检定
10.4 两母体变异数的检定：两母体变异数比的假说检定
10.5 假说检定错误 (Errors In hypothesis testing)
10.6 统计检定力 (Statistical Power)
习题
 
Chapter 11 卡方检定
11.1 卡方检定的先决条件
11.2 卡方检定的统计量计算公式与检定步骤
11.3 适合度检定 (Test for goodness-of-fit)
11.4 独立性检定 (Test for Independence)
11.5 叶氏连续性校正 (Yates's correction for continuity)
习题
 
Chapter 12 变异数分析
12.1 单因子变异数分析 (One-Way Analysis of Variance)
12.2 如何使用Excel 进行单因子变异数分析
12.3 双因子（二因子多因子）变异数分析 (Two-way analysis of variance)
12.4 如何使用Excel 进行无重复抽样的双因子变异数分析
习题
 
Chapter 13 简单线性回归分析
13.1 散佈图与回归分析
13.2 相关系数 (Correlation Coefficient)
13.3 Excel 相关系数的计算功能
13.4 决定系数 (Coefficient of Determination)
13.5 最小平方回归线 (The Least-Squares Regression (LSR) line)
13.6 母体相关系数(ρ)的显着性检定
习题
 
Chapter 14 无母数分析
14.1 无母数分析方法的适用时机
14.2 连续资料与类别资料的比较
14.3 曼-惠特尼U检定法 (Mann-Whitney U test)
14.4  Wilcoxon Signed-Rank test（Wilcoxon 符号排序检定）
14.5  Kruskal-Wallis test（K-W 检定）
14.6 费雪精确性检定 (Fisher's exact test)
14.7  McNemar 检定 (McNemar's test or McNemar's Chi-square test)
14.8  Cochran's Q test
14.9  Cohen's kappa
习题
 
Chapter 15 基础品管学与统计分析
15.1 品质管制 (Quality Control, QC) 和品质保证 (Quality Assurance, QA)
15.2 品质管理 (Quality Management, QM)
15.3 全面品质管理 (Total Quality Management, TQM)
15.4 全面品质管理的执行策略－PDCA 循环 (Plan-Do-Check-Action cycle, PDCA cycle)
15.5 医学实验室的品质管理 (Quality Management in Clinical Laboratory)
15.6 医学实验室品质管理系统 (Laboratory Quality Management System)
15.7 医学实验室品质管理的十二要项 (Twelve Quality System Essentials)
15.8 医学实验室的品质管制与品质保证之间的关系
15.9 医学实验室品质管理系统的演进
15.10 医学实验室全面品质管理 (TQM in Clinical Laboratory)
15.11 品管与统计 (Quality Control and Statistics)
15.12  Levey-Jennings Control Chart 图表的建立
15.13 利用Levey-Jennings Chart 评估检验品质
15.14  Westgard Rules
15.15 医学实验室检验结果接受与否的决策基准
习题
 
附录
索引
 

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终于收到心心念念的《图解式生物统计学》了，拿到手沉甸甸的，翻开扉页，精美的设计和高质量的纸张就让人心情愉悦。我本来对统计学一直有点畏惧，感觉那些公式和概念离我太远，但这本书的“图解式”三个字瞬间就打消了我的顾虑。它究竟是怎么做到的呢？我迫不及待地想通过这些图解，一点点攻克我的“统计学恐惧症”。我特别好奇它会用哪些生动的插画来解释那些抽象的理论，比如 P 值、置信区间，甚至是复杂的回归模型，会不会像我之前看过的某本关于数据可视化的书一样，用大量图表和案例来帮助理解？我期待它能用一种前所未有的方式，将原本枯燥的统计概念变得直观易懂。希望它能帮我建立起扎实的统计学基础，让我以后在阅读科研论文、理解统计分析结果时，不再感到一头雾水，而是能够自信地把握其中的精髓。我之前学过一点基础的统计学，但很多概念都停留在死记硬背的层面，不知道这本书会不会从更深层次，或者说更“内在”的角度去讲解，例如，它会讲解统计推断的哲学基础吗？或者，它是否会深入探讨不同统计方法的适用条件和局限性？我特别期待它能在我已经建立的知识框架上，添砖加瓦，甚至重新构建，让我对统计学有一个更全面、更深刻的认识。

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这本书的标题《图解式生物统计学》一下子就抓住了我的眼球。我一直认为，学习任何学科，尤其是像生物统计学这样可能涉及大量数学公式和统计概念的领域，直观的图形化解释是至关重要的。我之前尝试过阅读一些传统的生物统计学教材，但常常被密密麻麻的文字和复杂的数学推导搞得焦头烂额，收效甚微。所以我对这本书寄予厚望，希望它能通过大量的图示，将那些抽象的统计原理形象化，比如，它会不会用生动的流程图来展示假设检验的每一步？或者，会不会用柱状图、散点图等多种多样的图表来解释数据分布、相关性和回归分析？我特别期待它能够在我理解统计模型时，提供一个“可视化”的视角，让我不再只是对着一堆公式发呆，而是能够“看到”数据是如何被处理和分析的。我之前在学习生物信息学时，经常会遇到需要处理和分析大量基因表达数据的情况，而生物统计学是其中的核心工具。我希望这本书能教会我如何选择合适的统计方法来分析我的实验数据，如何解读统计软件输出的结果，以及如何避免常见的统计误区。它是否会包含一些实际的案例分析，让我能够学以致用，将理论知识转化为解决实际问题的能力？我非常期待它能够帮助我提升在生物学研究中运用统计学分析的能力，让我能够更科学、更严谨地进行数据分析和结果解释。

评分☆☆☆☆☆

《图解式生物统计学》这个书名非常吸引我，因为我一直觉得，学习任何一门科学，尤其是像统计学这样抽象的学科，直观的图形化展示比冗长的文字解释更加有效。我一直以来都对生物统计学感到既好奇又有些畏惧，总觉得那些公式和理论离我的实际研究工作有点远。我非常期待这本书能够以一种全新的方式，打破我对传统统计学教材的刻板印象。我希望能看到书中通过大量精心设计的插图，将那些抽象的统计概念变得具体而生动。例如，在讲解概率分布时，它会不会用形象的比喻或者趣味性的场景来帮助我们理解？在介绍回归分析时，它是否会用生动的散点图和趋势线来清晰地展示变量之间的关系？我之前在进行基因组学研究时，经常需要处理大量的测序数据，并且进行各种统计分析来挖掘潜在的生物学意义。我希望这本书能够为我提供一套强大而实用的统计学工具，让我能够更有效地分析我的基因组学数据。它是否会涵盖一些基因组学研究中常用的统计方法，例如基因组关联分析（GWAS）、变异检测等？我特别期待它能够帮助我提高数据分析的能力，让我能够更深入地理解基因组学的奥秘。这本书能否让我对统计学产生浓厚的兴趣，并将统计学转化为我科研路上的有力助手？我非常期待这本书能够引领我进入一个全新的生物统计学世界。

评分☆☆☆☆☆

我对《图解式生物统计学》这本书充满了好奇，因为“图解式”这个词承诺了一种不同于传统教科书的学习方式。我一直觉得，学习统计学最困难的部分在于理解那些抽象的数学概念，比如概率分布、抽样理论，以及各种统计检验的原理。我希望这本书能够通过精美的插图和直观的图表，将这些概念变得触手可及。例如，在解释中心极限定理时，我希望它能用一系列图形来展示不同样本量下抽样分布的变化，让我亲眼看到均值的分布如何趋近正态分布。又或者，在讲解方差分析（ANOVA）时，我希望它能用清晰的图示来区分组间差异和组内差异，从而直观地理解方差分析的逻辑。我之前在学习医学统计时，遇到过很多关于临床试验设计和数据分析的问题，但往往因为对统计原理理解不够深入而感到困惑。我希望这本书能够在我已经积累的医学知识基础上，为我提供更扎实的统计学工具。它是否会涉及一些在医学研究中常用的统计方法，例如生存分析、多重比较等？我特别期待它能够帮助我更准确地理解和评价医学文献中的统计结果，从而为我的临床实践和科研工作提供更有力的支持。这本书能否让我摆脱对统计学的“畏惧”，而是将其视为一个强大的研究助手？我非常期待这本书能够成为我生物统计学学习道路上的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

拿到《图解式生物统计学》这本书，我最关注的是它的“图解式”学习体验。我深知，很多复杂的科学概念，如果仅仅依赖文字描述，很容易让人产生距离感，甚至望而却步。生物统计学本身就涉及大量的数学公式和统计理论，这使得它对很多初学者来说可能显得艰深难懂。我希望这本书能够通过生动形象的图画，将那些枯燥的统计原理“可视化”，让它们变得更容易理解和记忆。例如，在讲解概率论中的一些基本概念时，它是否会用生动的比喻和形象化的图示来帮助我们理解？在介绍各种统计检验时，它是否会用流程图或者对比图来清晰地展示不同检验的应用场景和逻辑？我之前在学习生态学研究方法时，常常需要处理和分析大量的环境监测数据，而统计学分析是其中的关键环节。我希望这本书能够帮助我更好地理解和应用那些常用的统计方法，例如，如何进行数据预处理、如何选择合适的统计模型、以及如何解读模型输出的结果。我特别期待它能提供一些实际的研究案例，让我能够将学到的统计知识应用到具体的生态学研究问题中。这本书是否能够让我更自信地进行数据分析，更准确地得出研究结论？我非常期待它能够成为我生态学研究生涯中不可或缺的工具书。