具体描述
著者信息
刘正夫
现职：
辅仁大学统计资讯学系 教授
学历与经历：
中央大学数学系 博士
辅仁大学应用统计研究所 所长
辅仁大学统计资讯学系 系主任
作者简介
欧耿良 教授
现职：
台北医学大学 特聘教授
台北医学大学牙医学系 教授
台北医学大学生医器材研发暨产品试制中心 主任
台北医学大学生医植体暨微创医疗研究中心 主任
北海道医疗大学 客座教授
永义防癌基金会 董事
台湾口腔医学工程学会 理事长
台湾金属热处理学会 理事
台湾生物力学学会 监事
三鼎生物科技股份有限公司 总经理
合一生技股份有限公司 董事
安杏生物科技股份有限公司 董事
三顾股份有限公司 董事
学经历：
台北医学大学口腔医学院 院长
台北医学大学生医材料暨组织工程研究所 教授
科技部生物处 副召集人
国立交通大学机械工程研究所 博士
江钖仁
现职：
康胜牙医诊所 院长
台北医学大学牙医学系 兼任助理教授
北台湾牙医植体医学会 常务理事
中华民国牙医师公会全国联合会 理事
部立双和医院牙科部 兼任主治医师
学历与经历：
台北医学大学生医材料暨组织工程研究所 博士班
台北医学大学生医材料暨组织工程研究所 硕士
辅仁大学应用统计研究所 硕士
台北医学大学牙医学系 学士
台北医学大学牙科校友总会 会长
中华民国牙桥学会 理事长
图书目录
1.1 统计学
1.2 统计资料
1.3 量测的尺度
1.4 学习生物统计的目的
1.5 生物统计学于人体临床试验的应用
1.6 统计分析软体（SPSS）介绍
1.7 习题
第二章 SPSS基本功能介绍与视窗功能操作
2.1 SPSS视窗
2.2 SPSS的资料编辑视窗
2.3 SPSS档案处理
2.4 SPSS资料编辑视窗之操作
2.5 SPSS Viewer视窗之操作
2.6 习题
第三章 SPSS资料档之整合、筛选等各种处理与变数转换
3.1 SPSS资料档处理
3.2 SPSS转换资料
3.3 习题
第四章 母体、样本与抽样
4.1 概述
4.2 机率抽样方法
4.3 简单随机抽样于SPSS之应用
4.4 习题
第五章 统计表与统计图
5.1 统计表
5.2 统计图
5.3 习题
第六章 叙述统计量分析
6.1 叙述统计量
6.2 叙述统计量于SPSS之应用
6.3 习题
第七章 母体平均数之推论
7.1 机率分配与抽样分配
7.2 母体平均数推论之重点整理
7.3 平均数比较之方法于SPSS之应用
7.4 习题
第八章 卡方检定
8.1 卡方检定之重点整理
8.2 卡方检定方法于SPSS之应用
8.3 习题
第九章 变异数分析
9.1 变异数分析之重点整理
9.2 k个独立母体平均数检定方法于SPSS之应用
9.3 习题
第十章 相关分析
10.1 相关分析之重点整理
10.2 相关分析方法于SPSS之应用
10.3 习题
第十一章 回归分析
11.1 直线回归分析之重点整理
11.2 回归分析方法于SPSS之应用
11.3 罗吉斯回归
11.4 习题
第十二章 无母数统计检定
12.1 无母数统计检定之重点整理
12.3 习题
参考文献
附录 附 表
图书序言
图书试读
1.1 统计学（Statistics）
「Statistics」代表的意义有统计资料与统计学两种，统计资料系指所有量化后的资料；统计学则是蒐集、整理、描述、分析和解释统计资料的原理和规则，其架构大致可分统计方法（Statistical Method）和统计理论（Statistical Theory），又统计方法可细分叙述统计（Descriptive Statistics）与推论统计（Inferential Statistics）。
以学术角度看统计学发展，统计学可分理论统计（Pure Statistics）与应用统计（Applied Statistics），架构如下：
1.2 统计资料
统计资料可分直接取得且尚未加以整理的原始资料（Primary Data）以及将原始资料加以整理摘要或列表汇总的次级资料（Information/Secondary Data）。将统计资料依变数属性（Attribute）输入，此时变数属性可分作间断型与连续型，间断型变数（Discrete Variable）的资料单位是不可分割的整数，如人数、牙齿颗数等计数（Counting）资料；连续型变数（Continuous Variable）的资料单位是可无穷细分的整数，如身高、体重、时间等测量（Measuring）资料。
在研究时，常需探讨变数间的因果关系，因此欲研究的原因变数可称之为自变数或独立变数（Independent Variable），而因自变数变化而发生改变的结果变数，则称为应变数或相依变数（Dependent Variable），如研究不同厂牌牙冠的载重程度，不同厂牌的牙冠即为自变数；而载重程度为应变数。
1.3 量测的尺度（Scale）
对于变数的量测，须凭着适当的尺度以归类，其可分为类别尺度、顺序尺度、等距尺度、及等比尺度四种。此些尺度所能表达讯息的程度各不相同，其应用的统计方法也不一样，其中涵盖讯息最丰富的等比尺度所能使用的统计方法也最广泛。尺度尚可整理为两种类型的变数，一为属质变数（Qualitative variable/Categorical variable），其包含类别尺度与顺序尺度；另一为属量变数（Quantitative variable），其包含等距和等比尺度。
类别尺度（Nominal Scale）又称名义尺度或名目尺度，它是由分类而得，为最基础的量测尺度，其所涵盖的资讯最少，例如性别、血型等，各类别之间无逻辑上的先后或大小顺序之别，仅能作识别之用，可计算比率、众数及作卡方检定。
顺序尺度（Ordinal Scale）或称序位尺度，其涵盖资讯较类别尺度更进一步，可以文字方式表达如等级或顺序等较多讯息，例如比赛名次、成绩等第等，但其无法衡量等级间的距离。该尺度可计算中位数、排序、等级相关、及符号检定等。
用户评价
这本书的书名《生物统计基础概论和应用》着实勾起了我极大的好奇心。作为一名在生物领域摸爬滚打多年的研究者，我深知统计学在现代生物学研究中的重要性，但往往在实际操作中，常常因为对统计学理论不够深入理解而感到力不从心。我特别关注的是，这本书的“基础概论”部分，是否能够真正做到“基础”？它会从最根本的概念讲起吗？比如，什么是统计学？它和生物学研究有什么样的天然联系？统计推断的逻辑是什么？这些最基础的问题，能不能用一种非数学化、易于理解的方式来阐述？我希望它不会像某些教科书那样，一开始就摆出一堆晦涩的公式和证明，让我立刻失去阅读的兴趣。而“应用”这部分，更是我非常看重的。生物统计的应用领域非常广泛，从基础的生物实验设计，到复杂的数据挖掘，再到疾病的预测和防控，都离不开它。我希望这本书能够提供一些贴近实际的案例，展示生物统计学是如何在这些领域发挥关键作用的。比如，在处理实验数据时，如何选择合适的统计检验方法？如何解读统计检验的结果？如何避免常见的统计陷阱？如果书中能够提供一些图表和实际数据分析的步骤，让我能够亲手去尝试，那将是非常有价值的学习过程。我更期待的是，它能教会我如何“思考”统计学，而不仅仅是“计算”统计学。也就是说，它能帮助我建立起一种用统计学的思维去分析生物学问题的能力，而不是仅仅停留在工具的使用层面。
评分《生物统计基础概论和应用》这本书名，对我来说，听起来就像是解开生物统计学这个“神秘宝盒”的金钥匙。我一直对生物统计学充满了好奇，也深知它在现代生物学研究中的重要性，但总觉得它是一个充满数学符号和复杂模型的“高墙”，难以逾越。我特别关注的是，这本书的“基础概论”部分，能否真正做到“基础”？它会从最基本、最直观的概念讲起吗？例如，如何用通俗易懂的语言解释“变异性”、“相关性”和“因果关系”的区别？有没有可能用生活化的例子，比如抽样调查、游戏中的概率问题，来帮助我们建立起对统计学的直观认识？我担心的是，如果一开始就接触到太多晦涩难懂的数学公式，我可能会立刻失去兴趣。而“应用”这部分，是我非常期待的。生物统计的应用领域极其广泛，从微生物学的基因组分析，到生态学的物种多样性研究，再到临床医学的药物疗效评估，都需要它的支撑。我希望这本书能够提供一些精彩的案例分析，展示生物统计学是如何在这些领域发挥关键作用的。例如，能否详细介绍一个传染病流行病学研究的案例，说明统计模型是如何帮助预测疾病传播趋势并制定防控策略的？或者，一个利用生物统计学方法来分析基因表达谱，从而发现新的生物标志物的研究过程？我希望通过这些实际案例，我能更深刻地理解统计学在解决生物学问题中的强大威力。如果书中能提及一些常用的统计分析软件，并提供简单的入门指导，那将是非常实用的。
评分我对《生物统计基础概论和应用》这本书的期待，主要集中在它能否成为我学习生物统计的“第一块敲门砖”。目前，我对生物统计的认识，就像是在一个巨大的信息海洋的边缘，看到无数的船只（各种统计方法）在上面航行，但我不知道如何登上任何一艘船，更不知道如何驾驶它们。我非常希望这本书能够提供一个清晰的“登船指南”。“基础概论”部分，我期望它能用一种非常浅显易懂的方式，解释诸如“随机性”、“变异性”、“样本”与“总体”等最核心的概念。是不是能够通过一些生活中的例子，比如抽样调查、天气预报的准确性等，来帮助我们理解这些抽象的统计概念？我担心的是，如果基础部分过于理论化，我可能会在“概论”的门槛就被挡住了。而“应用”部分，我期待它能展示生物统计在不同生物学分支中的实际应用。比如，在分子生物学研究中，如何分析大量的基因表达数据？在生态学中，如何用统计模型来描述物种分布？在医学研究中，如何设计合理的临床试验，并分析试验结果？我希望它能提供一些具体的案例分析，例如，一个新药的临床试验，是如何通过统计学的方法来评估其有效性和安全性的？或者，一个流行病学家是如何利用统计学来追踪和控制传染病传播的？我非常渴望能通过这些案例，将抽象的统计原理与具体的生物学问题联系起来，从而真正理解生物统计的价值。如果书中能附带一些简单的统计软件操作演示，或者提供一些可供练习的数据集，那就更完美了，毕竟实践是检验真理的唯一标准。
评分《生物统计基础概论和应用》这个书名，对于像我这样，在生物科学领域工作，但统计学背景相对薄弱的读者来说，无疑是一个巨大的诱惑。我一直觉得，在现代生物学研究中，统计学就像是连接原始数据和有意义结论的桥梁，但很多时候，我只能看到这座桥的轮廓，却无法真正地跨越它。因此，我对这本书的“基础概论”部分有着非常高的期望。我希望它能以一种非常清晰、易懂的方式，解释生物统计的核心概念，比如：什么是随机抽样？为什么我们需要做假设检验？“p值”到底意味着什么？我希望作者能够用生动形象的例子，甚至是一些生活中的类比，来帮助我们理解这些抽象的统计学原理，而不是直接堆砌公式。同时，我也非常期待“应用”这部分。生物统计的应用场景太广泛了，从分子生物学到生态学，再到医学，几乎无处不在。我希望这本书能够提供一些具体的、具有代表性的案例分析。例如，它能否展示如何利用生物统计学方法来分析基因表达芯片的数据？或者，如何设计一项临床试验，并对其结果进行统计学评估？我希望能看到，这些统计方法是如何被应用于解决实际的生物学问题的，而不是仅仅停留在理论层面。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何“思考”统计问题，如何根据研究目标选择合适的统计方法，如何解读统计结果，以及如何避免在统计分析中犯下常见的错误。如果书中能提供一些关于常用统计软件（如R）的入门指导，那就更好了，因为实际操作对于巩固理论知识至关重要。
评分读了这本书的介绍，我脑海中立刻浮现出许多疑问。生物统计，这个词本身就充满了科学的严谨和数据的力量，但对于我这种可能只有一点点统计学背景，或者甚至是完全是生物学领域出身的读者来说，它可能就像一个遥不可及的科学高峰。我特别想知道，这本书是如何将“概论”部分做到既有深度又不失易懂的。是不是真的能够把那些复杂的统计理论，用一种我们能接受的方式讲解清楚？比如，在介绍一些基础概念的时候，会不会使用一些生动的比喻或者形象的图解，帮助我们建立起直观的理解？我总担心，如果一开始的基础概念就讲得过于抽象，后面的应用部分就更难入门了。而“应用”这部分，更是我最期待的。生物统计在科研中到底有哪些具体的应用场景？是从基因测序数据的分析，到临床试验的设计，再到流行病学的研究，是不是都会有所涉及？我希望它能提供一些真实的、具体的案例，让我们看到这些统计方法是如何解决实际问题的，而不是仅仅停留在理论层面。例如，如果书中能够展示一个真实的基因组学研究项目，是如何利用生物统计学方法来识别致病基因的，或者一个流行病学调查，是如何通过统计模型来预测疾病传播趋势的，那对我来说将是极大的启发。我特别想知道，这本书会不会介绍一些常用的生物统计软件（例如R语言、SPSS等）的使用，以及如何将这些软件应用到实际的数据分析中。毕竟，理论的学习最终还是要落实到实践操作上，能够掌握一些实用的工具，对我未来的学习和工作都会有很大的帮助。
评分当我在书店看到《生物统计基础概论和应用》这本书时，我的内心是充满期待的。作为一名在生物信息学领域工作的研究者，我经常需要处理和分析海量的生物数据，而生物统计学无疑是这些数据分析的基石。然而，我常常觉得自己在理论层面上的基础不够扎实，对很多统计方法只是知其然，不知其所以然。我希望这本书的“基础概论”部分，能够为我系统地梳理生物统计学的核心概念，例如：随机变量与概率分布、参数估计与假设检验、回归分析的基本原理等等。我期待作者能够用清晰的逻辑和贴切的例子，帮助我建立起对这些基础理论的深刻理解，避免了生硬的数学推导。而“应用”这部分，更是我迫切需要加强的。我希望这本书能够提供丰富的实际案例，展示生物统计学在现代生物学研究中的广泛应用。例如，在基因组学研究中，如何利用统计方法来识别与疾病相关的基因变异？在蛋白质组学研究中，如何进行差异蛋白的筛选和通路分析？在公共卫生领域，如何设计和分析流行病学研究，以评估环境因素对健康的影响？我希望通过这些案例，我能够学习到如何将抽象的统计模型转化为具体的生物学解释，并做出有意义的推论。如果书中能提及一些常用的统计分析工具，比如R语言中的相关包，并提供一些简单的实践指导，那将是非常有帮助的。我渴望这本书能够不仅提升我的理论认知，更能培养我独立解决实际生物统计问题的能力。
评分我看到《生物统计基础概论和应用》这本书的书名，第一反应就是它可能是我一直在寻找的那本能帮我“搭起”生物统计知识体系的书。作为一名在生物领域的研究人员，我经常会遇到需要处理和分析大量数据的场景，但往往在统计分析这一环节感到力不从心。我特别希望能在这本书的“基础概论”部分，找到对统计学最基本概念的清晰解释。比如，为什么需要进行统计抽样？“误差”在统计学中扮演着怎样的角色？“置信区间”的含义又是什么？我期待作者能够用通俗易懂的语言，结合生动的比喻，来帮助我理解这些核心概念，避免一开始就被复杂的数学公式吓退。而“应用”这部分，更是我期待的重头戏。我希望这本书能够展示生物统计学在各个生物学分支中的实际应用，例如，在基因组学中如何进行变异检测和分析，在生态学中如何进行种群数量的估算和分布模拟，在医学领域如何进行疾病的风险评估和治疗效果评价。我希望通过具体的案例分析，我能够直观地看到生物统计学是如何帮助科学家们从复杂的数据中提取有价值的信息，并做出科学的决策。如果书中能够附带一些关于统计软件（例如，R语言）的入门级操作指南，以及一些可供练习的真实数据集，那将是极大的福音。我非常渴望这本书能够不仅传授知识，更能培养我用统计学的思维方式去分析和解决生物学问题的能力，从而提升我的科研水平。
评分这本书名《生物统计基础概论和应用》，光听名字就觉得它应该是一本相当硬核的学术著作。我拿到这本书的时候，其实心情是有点忐忑的。毕竟，生物统计这个领域，对于我这种非科班出身但又对数据分析抱有浓厚兴趣的读者来说，常常感觉像是一个高深莫测的殿堂，里面充斥着各种复杂的公式和抽象的概念，让我望而却步。我一直希望能有一本能够真正“接地气”，能够让我从零开始，一步一步理解生物统计的核心思想和实际操作的书。这本书的标题“基础概论”给了我一丝希望，让我觉得它可能不会一开始就丢给我一大堆我完全看不懂的理论。我非常好奇它究竟是如何将“基础”与“概论”融合在一起的，又是如何展现“应用”的。我期待它能够以清晰易懂的语言，循序渐进地引导我进入生物统计的世界，而不是直接把我扔进复杂的统计模型里。我希望能从中了解到，为什么生物统计在现代生物学研究中如此重要，它究竟能解决哪些具体问题，以及那些看似抽象的统计方法，究竟是如何在实际的生物学实验和研究中发挥作用的。这本书的封面设计也引起了我的注意，它不是那种典型的学术书籍的枯燥风格，反而带有一丝现代感，让我觉得作者在内容呈现上也可能有所创新。我特别关注它是否能够提供丰富的案例分析，因为只有通过真实的案例，我才能更直观地理解那些统计概念的实际意义和价值。我希望这本书不仅仅是知识的传授，更能激发我对生物统计的探索欲望，让我能够独立地去思考和运用所学的知识。
评分这本书的书名《生物统计基础概论和应用》让我感到既熟悉又陌生。熟悉是因为生物统计这个词在学术界和科研界出现的频率很高，陌生是因为自己对其了解的深度远远不够。我一直希望能找到一本能够系统性地介绍生物统计知识，并且能够指导我进行实际操作的书籍。我特别关注的是，“基础概论”这部分是否能够真正为零基础的读者打下坚实的基础。它会从最根本的统计学原理讲起吗？比如，在解释“概率”和“统计推断”时，会使用什么样的语言和例子？我总担心，如果一开始的理论部分过于深奥，我可能会望而却步。我希望这本书能够提供一种循序渐进的学习路径，让我在理解每一个概念之后，都能看到它在后续学习中的意义。而“应用”这部分，是我最感兴趣的。生物统计的应用领域非常广泛，从生物医学到生态学，再到农学，都离不开它。我希望这本书能够涵盖一些具有代表性的应用案例，例如，如何利用生物统计方法来分析基因组数据，如何设计和分析流行病学调查，如何进行生物学实验的统计优化等等。我希望通过这些案例，能够让我看到生物统计学在解决实际生物学问题中的强大力量。如果书中能够附带一些实际数据分析的流程和步骤，甚至是一些常用的统计软件（如R、SAS、SPSS等）的使用指导，那我将受益匪浅。我非常期待这本书能够帮助我建立起一套清晰的生物统计学习思路，让我能够自信地应对未来在科研中遇到的统计学挑战。
评分《生物统计基础概论和应用》这本书名，让我联想到了我一直想深入了解但又觉得有些畏惧的领域——生物统计学。我知道它在生物学研究中扮演着至关重要的角色，但具体的理论和方法对我来说，就像是隐藏在迷雾中的宝藏。我特别关注这本书的“基础概论”部分，我希望它能够用一种非常友好的方式，将生物统计学的基本概念介绍清楚。比如，它会解释为什么我们需要统计学来分析生物数据吗？“统计显著性”究竟意味着什么？“均值”、“中位数”、“标准差”这些基本概念，会用什么样的方式来讲解，才能让我这个非数学专业背景的人都能明白？我期待这本书能够提供一些生动形象的例子，或者是一些能够引发思考的类比，来帮助我理解这些抽象的概念。而“应用”这部分，更是我非常期待的。生物统计学的应用非常广泛，从基础的生物实验设计，到复杂的疾病模型构建，再到大规模基因组数据的分析，都离不开它的支持。我希望这本书能够提供一些具体的、能够让我学以致用的案例。例如，它能否展示如何用统计方法来分析一个关于药物疗效的临床试验？或者，如何利用统计学来研究环境变化对物种分布的影响？我希望通过这些案例，我能看到生物统计学是如何将科学研究从“猜测”提升到“证据”的，从而更有信心地进行自己的研究。如果书中能附带一些关于常用统计软件（如SPSS或R）的基本操作演示，那就太棒了。
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