医护统计与SPSS分析方法与应用(2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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统计方法经常要面对数值计算，然而今日科技如此进步，已开发有各种统计软体，学生在学习统计方法时当不至于感到雾煞煞了。

　　但是在学习统计方法处理问题时，最常令人感到困扰的是：

　　「收集到的数据要选用何种的统计处理方法才好呢？」

　　「要如何输入数据，有无明确的输入步骤呢？」

　　「输入后，在进行统计处理时，有无明确的分析步骤呢？」

　　「分析结果要如何解读才好呢？」

　　此的确是学生学习统计方法时最为烦恼的，然而此种烦恼是多余的，任何人只要能利用本书参照使用就行，可以说非常简便。

　　本书的特征有以下四项：
　　1.只要看数据类型，即可选用适切的统计处理方法。
　　2.数据的输入与其步骤，有迹可循。
　　3.统计处理的方法与其步骤，清晰明确。
　　4.输出结果的解读方法，简明易懂。

　　书中的统计方法其涵盖内容甚为丰富，上篇有23章，下篇有22章，几乎常用的统计方析方法都收录于其中，因此使用时不至于有所短缺之憾。

　　本书的撰写是以医学院相关科系、护理学院相关科系、公卫学院相关科系的学生为对象，从大学部到研究所均可使用，只要把统计方法配合本书的分析方法，即可参照使用，学生再也不会视统计为畏途了。
 

临床研究设计与数据管理实践指南 一本专注于前沿临床试验设计理念、严谨数据管理规范与高级统计分析工具运用的综合性参考书。 本书结构与内容概述： 本书旨在为生物医学研究人员、临床试验协调员、生物统计师以及对高质量临床研究感兴趣的专业人士，提供一套全面、深入且实用的指南。全书内容紧密围绕现代临床研究的生命周期，从研究方案的构建到最终的数据解读与报告，力求实现理论深度与实际操作性的完美结合。 第一部分：临床研究设计基础与方案构建（约400字） 本部分系统阐述了现代临床研究的基石——研究设计的核心要素。我们摒弃了过时的、笼统的描述，转而聚焦于当前主流的、被监管机构认可的设计范式。 1. 循证医学的范式转移与研究问题界定： 详细探讨了从PICO（人群、干预、比较、结局）框架到更精细的PECO/SPIDER等新兴问题构建模型的演变。重点分析如何将复杂的临床疑难转化为可检验、可量化的科学假设。内容深入剖析了不同研究类型（如观察性研究、干预性研究、诊断性研究）的内在逻辑、优势与局限性。 2. 随机化与盲法的精妙控制： 本章超越了教科书式的定义，详细讲解了复杂随机化方案的实施细节，包括区组随机、分层随机、适应性随机化（如响应性或贝叶斯适应性设计）的设计原理和统计学基础。对不同程度的盲法（单盲、双盲、三盲）在保证研究内部效度中的作用进行了详尽的风险评估和应对策略。 3. 样本量估算与统计效力分析的精细化： 提供了针对不同研究终点（率、均数、生存时间）和不同分析方法的精确样本量估算公式和操作步骤。特别强调了如何在高不依从率、高失访率预期下，进行保守且合理的样本量调整，并结合模拟技术进行效力验证。 4. 伦理考量与方案的科学性审查： 详细阐述了知情同意过程的标准化流程，以及如何构建平衡受试者权益与研究目标的需求。同时，指导研究者如何撰写一份能够通过IRB/IEC严格审查的、逻辑严密的方案文档。 第二部分：临床数据管理与质量保障（约550字） 数据是临床研究的生命线。本部分侧重于确保数据采集的准确性、完整性、一致性和及时性，这是任何高级统计分析得以成功的前提。 1. 电子数据采集（EDC）系统的选择与配置： 深入探讨了主流EDC系统（如Medidata Rave, Oracle Clinical 等）的功能模块，重点讲解如何根据研究方案需求，设计逻辑严谨的CRF（病例报告表）。内容涵盖数据输入校验规则的设置、交叉验证逻辑的编程、以及跳跃逻辑（Skip Logic）的优化，以最大限度减少人为错误。 2. 数据标准与术语规范： 详细介绍了CDISC（临床数据交换标准联盟）的核心标准，特别是SDTM（标准数据传输标准）和ADaM（分析数据集标准）在数据结构化中的关键作用。指导研究者如何将原始数据映射（Mapping）到标准域和变量，确保数据可以在不同分析平台间高效交换和互操作。同时，重点讲解医学术语（如MedDRA用于不良事件编码，WHO Drug用于药物编码）的标准化应用。 3. 数据清洗与质疑流程（Query Management）： 构建了一套系统性的数据清洗流程。包括描述性统计初筛、异常值（Outlier）的界定与处理原则（如基于箱线图或IQR法）、数据一致性检查（如检验数据间是否存在逻辑矛盾）。详细阐述了从生成质疑（Query）到数据澄清、再到数据锁定（Database Lock）的全生命周期管理，强调了审核跟踪（Audit Trail）的重要性。 4. 安全性数据（Adverse Events, AE）的专项管理： 专门开辟章节，详细解析了严重不良事件（SAE）的报告时限要求、因果关系评估（Causality Assessment）的标准化方法（如使用Naranjo量表或特定算法），以及如何确保安全性数据的及时上报和汇总。 第三部分：高级统计分析方法与数据解释（约550字） 本部分聚焦于临床试验中最常使用和最具挑战性的高级统计模型，以及如何根据不同的数据结构选择最恰当的分析方法。 1. 意向性分析（ITT）与符合方案集（PP）的精确执行： 明确区分ITT集和PP集的构建标准。详细演示了如何在实际数据集中，基于预设标准（如完成基线评估、接受随机化分配的药物）来筛选分析队列，并探讨了缺失数据（Missing Data）处理策略（如多重插补法MICE的高级应用）对分析结果稳健性的影响。 2. 生存数据分析的深度剖析： 超越传统的Kaplan-Meier曲线描述，本书深入探讨了Cox比例风险模型的假设检验（如比例风险假设的检验方法），以及如何纳入协变量（如基线特征、治疗依从性）进行多因素调整分析。对于不满足比例风险假设的情况，提供了AFT（加速失效时间）模型的应用指导。 3. 混合效应模型在重复测量数据中的应用： 针对长期随访、多次测量的连续性终点数据（如血压、疼痛评分），详细介绍了线性混合效应模型（LMM）的结构，包括如何正确指定随机截距和随机斜率，以有效处理组内相关性，并避免传统重复测量方差分析的局限性。 4. 二分类与有序分类数据的高级建模： 讲解了逻辑回归模型在风险预测中的应用，并重点介绍了有序逻辑回归（Ordered Logistic Regression）在处理李克特量表或疾病严重程度分级数据时的优势，指导研究者如何正确解释ORs（优势比）的含义。 5. 疗效与安全性的综合评价指标： 讨论了如何构建综合评价指标（Composite Endpoints）以提高统计效力，并强调了如何对不同成分的终点进行敏感性分析，以确保综合评价结果的可靠性。本书还包含了决策树分析在临床风险分层中的实践案例。 总结： 本书坚持以严谨的科学态度和最新的行业规范为指导，内容结构层次分明，既有对宏观研究设计的战略性指导，也有对微观数据操作和统计建模的战术性讲解。它旨在成为临床研究人员案头必备的、能够直接指导其实践工作的技术手册和理论参考。

作者简介

杨秋月

　　国立成功大学基础医学研究所博士
　　弘光科技大学健康事业管理系所副教授兼系主任

陈耀茂

　　日本国立电气通信大学经营工学研究所工学博士
　　东海大学企管系所教授
 

上篇
1.意见调查与问卷制作
2.平均．变异数．标准差
3.相关系数，等级相关，Cramer’s v关联系数，Kappa一致性系数，Cohen’s d影响大小
4.独立性检定，适合度检定，常态性检定，McNemar检定，Cochran’s Q检定
5.胜算比‧风险比
6.t检定，Wilcoxon等级和检定
7.单因子变异数分析与Kruskal‧Wallis检定
8.Friedman检定与多重比较
9.反覆测量的变异数分析与多重比较
10.多变量变异数分析与多重比较
11.共变异数分析与多重比较
12.一般线性模式
13.因素分析与对应分析
14.复回归分析
15.类别回归分析
16.主成分分析与集群分析
17.类别主成分分析
18.联合分析
19.单一受试体分析
20.典型相关分析
21.类别正准相关分析
22.阶层回归分析
23. 非线性回归分析

下篇
1.统计处理须知
2.无母数检定
3.二因子变异数分析与多重比较
4.Logistic回归分析
5.Probit分析
6.Poisson回归
7.顺序回归分析
8.Ridit分析
9.Kolmogorov-Smirmov检定
10.Mantel-Haenszel检定
11.存活分析—生命表
12.存活分析—Kaplan-Meier法
13.存活分析—Cox回归分析
14.对数线性分析
15.Logit对数线型分析
16.判别分析
17.ROC曲线
18.倾向分数
19.混合模式经时测量数据之分析
20.广义线性模式与广义估计方程式
21.阶层线性分析
22.结构方程模式（SEM）
 

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我是一名**医学院的在读研究生，我的研究方向涉及到大量的纵向数据分析和队列研究**。在之前的课程中，我接触过一些基础的统计学理论，但当真正需要将这些理论应用于实际研究时，常常感到力不从心。我听说《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书**在SPSS的操作演示方面做得非常出色，并且结合了丰富的医学统计案例**，这正是我目前最需要的。我特别希望书中能够详细讲解**如何使用SPSS进行纵向数据分析，比如重复测量方差分析、混合效应模型等**，以及如何对这些模型的结果进行解读。对于**生存分析**，我希望能看到书中**更深入的讲解，包括 Cox 比例风险模型的使用和解释，以及如何评估协变量的影响**。我还希望书中能够提供关于**多重比较校正**的详细指导，因为在医学研究中，多重比较是经常遇到的问题，如何正确处理才能避免假阳性结果非常重要。此外，我对书中**如何进行样本量估算**的部分也非常感兴趣，这对于科研设计的早期阶段至关重要。我期待通过这本书的学习，**能够掌握更高级的统计分析技术，为我的毕业论文和未来的科研工作打下坚实的基础**，也能让我更有信心去探索更复杂的医学研究问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名**毕业多年的临床医生，近年来由于工作需要，我开始参与一些课题研究，并且需要处理一些科研数据**。我虽然有扎实的医学理论基础，但对于**统计学这块知识一直是我的短板**。之前零散地看过一些统计学的书籍，但总觉得不成体系，难以真正掌握。我听朋友推荐了《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》，据说这本书**讲解通俗易懂，而且SPSS操作非常详细，非常适合像我这样的非统计学背景的医务人员**。我特别希望书中能够**详细介绍如何进行数据的描述性统计，包括各种图表的绘制和参数的解释**，比如均数、标准差、中位数、四分位数等等，以及如何根据数据类型选择合适的描述性统计方法。对于**假设检验**的部分，我希望书中能够用**清晰的语言解释各种检验方法的原理，比如t检验、卡方检验、方差分析等，并指导我如何根据研究问题和数据特征来选择正确的检验方法**。我希望能通过这本书，**提升我解读医学文献中统计学部分的水平，也能在自己主持或参与的课题中，更自信地进行数据分析，并且能够更好地理解和解释研究结果，将其转化为临床实践的指导**。

评分☆☆☆☆☆

我是一名**数据分析师，但近期开始涉足医疗健康领域**，因此需要快速学习和掌握与该领域相关的统计方法和工具。我之前在其他领域已经熟练掌握了SPSS，但对于**医学统计特有的概念和应用场景**还比较陌生。《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书的**理论与实践结合的模式**非常符合我的学习习惯。我希望书中能够详细讲解**医学研究中的一些特有设计，比如多中心临床试验的统计分析，以及如何处理来自不同医疗机构的数据**。我还特别关注书中关于**流行病学统计**的部分，例如发病率、患病率、病死率的计算和解读，以及如何进行疾病风险的评估。对于SPSS的**高级功能**，比如**多重回归分析、逻辑回归、因子分析、聚类分析**等，我希望书中能提供一些在医学领域的具体应用案例，帮助我理解这些方法的适用范围和结果的临床意义。我期待书中能够提供**清晰的分析思路和操作流程**，让我能够快速上手，并将学到的知识应用于实际的数据分析项目中。这本书的**第二版更新**也让我对其内容的时效性充满信心，希望能从中获得**前沿的统计分析技巧和知识**，为我在医疗健康数据分析领域的发展提供坚实的支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名**在读硕士生，专业是公共卫生，研究方向是传染病防控**。在传染病研究中，**统计学方法的运用至关重要，尤其是在疾病监测、趋势分析、风险评估等方面**。我一直在寻找一本能够**理论与SPSS操作紧密结合，并且能够覆盖我研究领域常见统计方法的书籍**。《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》正是这样的一本书。我尤其关注书中关于**流行病学统计**的章节，希望能够看到**疾病传播动力学模型的统计学基础，以及如何使用SPSS进行相关分析和回归分析来评估疾病的传播风险因素**。我还需要掌握**时间序列分析**的方法，以便对传染病的流行趋势进行预测和预警。书中关于**样本量估算和抽样方法**的讲解也对我非常重要，能够帮助我设计更科学的调查研究。我希望书中能够提供**非常具体的操作步骤和图文并茂的指导**，让我即使在没有老师随时指导的情况下，也能独立完成数据分析。我期待通过这本书的学习，**能够熟练运用SPSS解决我在传染病研究中遇到的各种统计问题，并能更深入地理解和解释研究结果，为公共卫生决策提供科学依据**。

评分☆☆☆☆☆

我是一名**医院的药师，在药物临床试验的资料整理和数据分析中，我经常需要与统计学打交道**。虽然我们有专门的统计师，但**对统计学基本原理和SPSS操作有一定的了解，能让我更有效地与他们沟通，也能更好地理解试验结果**。《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书的**“方法与应用”相结合的特点**非常符合我的需求。我希望书中能够详细讲解**临床试验中常用的统计指标，比如疗效评价指标、安全性评价指标，以及如何使用SPSS进行统计分析**。我特别关注书中关于**药物警戒性监测**的统计分析方法，例如如何利用统计方法来检测和评估药物的不良反应信号。我还希望书中能够提供**如何进行数据管理和质量控制**的指导，这对于药物临床试验的数据准确性至关重要。此外，我希望书中能够**用清晰的语言解释各种统计检验方法的适用条件和结果解读，特别是对于一些非正态分布数据的处理方法**。我期待通过这本书的学习，**能够提升我在药物临床试验中进行数据分析和结果解读的能力，更好地理解和参与到新药的研发过程中**。

评分☆☆☆☆☆

作为一个**初学者，我对统计学一无所知，但我的工作需要我阅读和理解大量的医学研究文献，其中充斥着各种统计术语和图表**。我一直认为统计学是一门非常枯燥且难以掌握的学科，但《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书的**介绍吸引了我，它强调“通俗易懂”和“应用导向”**，我希望能通过这本书，**建立起对医学统计学的基本认知，理解那些最常用的统计指标和检验方法的含义**。我特别希望书中能够**用最简单的方式解释什么是P值，什么是置信区间，以及它们在医学研究中的意义**。对于SPSS，我希望它能像一本**操作手册**一样，**一步一步地教我如何在软件中输入数据，进行简单的描述性统计，以及绘制基本的条形图和折线图**。我不追求深入掌握复杂的分析方法，但希望能够**看懂文献中的统计结果，了解研究者是如何得出结论的**。这本书的**“医护”定位**也让我觉得更加贴近我的需求，能让我更好地理解统计学与我的工作之间的联系。我希望通过这本书，**能够克服我对统计学的恐惧感，逐步建立起阅读和理解医学文献的能力，从而更好地进行工作和学习**。

评分☆☆☆☆☆

我是一名**医院的检验科技术员，随着医学检验技术的飞速发展，我们科室积累了大量的检验数据，并且越来越多地需要对这些数据进行统计学分析，以评估检验方法的性能，监测患者病情变化，或者参与临床科研项目**。之前我们主要依靠一些基础的统计软件，但功能和易用性都有限。《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书，**以其“方法与应用”的定位，以及SPSS的实操指导，对我来说非常有吸引力**。我希望书中能够详细讲解**如何对检验数据进行质量控制的统计分析，比如均值、标准差的控制图，以及如何进行检验方法学评价的统计指标计算，如准确度、精密度、检测限等**。我对于**配对样本的t检验和非参数检验**的应用也非常感兴趣，因为在对比两种不同的检验方法或者同一方法在不同条件下测定结果时，经常会用到。我希望书中能够提供**清晰的逻辑和步骤，帮助我理解这些统计方法背后的原理，并且能够准确地在SPSS中进行操作**。我期待通过这本书的学习，**能够为我们科室的数据分析能力提升做出贡献，更好地为临床诊断和治疗提供支持**。

评分☆☆☆☆☆

作为一名**在读医学影像学专业的学生，我发现医学影像的定量分析越来越受到重视，很多研究都需要进行统计学分析来评估影像学特征与疾病预后、治疗反应之间的关系**。我之前对统计学了解不多，但《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书的**“SPSS分析方法与应用”的重点，以及其医学领域的侧重，非常吸引我**。我希望书中能够详细讲解**如何使用SPSS对医学影像的定量数据进行描述性统计，以及如何进行组间差异比较，比如使用t检验和方差分析来比较不同组别患者的影像学测量值**。我还希望书中能够提供**如何进行相关性分析，以探究影像学特征与其他临床指标之间的关系**。我对书中关于**多重回归分析**的讲解非常感兴趣，希望能学习如何建立模型来预测患者的预后。此外，我希望书中能够提供**一些在医学影像学领域常见的统计分析案例**，让我能够看到学到的知识是如何在实际研究中应用的。我期待通过这本书的学习，**能够为我今后的科研工作打下坚实的统计学基础，并能更好地理解和参与医学影像领域的定量研究**。

评分☆☆☆☆☆

作为一个**初入临床研究领域的科研助理**，我对统计分析的需求是即时且迫切的。我的工作内容经常需要我处理来自不同科室、不同项目的数据，而这些数据往往需要进行初步的统计描述、差异性检验，甚至是一些初步的回归分析。之前接触过一些统计学的基础书籍，但总觉得不够接地气，很多理论讲得很高深，但实际操作起来却无从下手。我了解到《医护统计与SPSS分析方法与应用(2版)》这本书，**在介绍统计原理时，非常注重与医学实际问题的联系**，并且**SPSS的操作步骤描述得非常详细，配有大量的截图，这对于我这样需要快速上手的人来说，简直是福音**。我特别希望书中能够包含一些**常见医学研究指标的计算和解释**，比如敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值等等，以及如何使用SPSS来计算它们。同时，我对于**生存分析**的部分非常感兴趣，因为我参与的项目很多都涉及到患者的生存时间，而这部分的统计方法相对复杂，希望能通过这本书的学习，能够掌握其基本原理和SPSS操作，能够独立完成初步的生存曲线绘制和log-rank检验。此外，书中**如何进行数据清洗和预处理**的章节也让我非常期待，因为原始数据往往存在各种各样的问题，有效的预处理是保证后续分析结果准确性的前提。我希望能通过这本书，**大幅提升我处理和分析医学数据的能力，为团队的研究贡献更多价值**，也能让我自己在科研道路上走得更稳。

评分☆☆☆☆☆

这本书我已经关注了很久，因为我是一名**临床医学专业的学生**，未来需要接触大量的医学统计学内容，而SPSS又是目前临床科研中最常用的统计分析软件之一。我听闻此书**在统计理论和SPSS操作层面都做得相当扎实**，尤其是在第二版中，据说内容更新更符合当前的研究需求，也更加贴近实际应用。我一直对如何将抽象的统计概念转化为具体的研究设计和数据分析感到有些迷茫，这本书的宣传点就非常吸引我，它声称不仅讲解统计原理，还会**详细演示SPSS的每一步操作**，并且**结合了大量的医学统计案例**。我希望通过这本书的学习，能够真正理解统计学在医学研究中的价值，而不仅仅是停留在公式和软件界面的操作层面。我尤其期待书中对于**不同研究设计（如队列研究、病例对照研究、随机对照试验等）对应的统计分析方法**的讲解，以及如何**选择合适的统计检验方法**来回答具体的临床问题。另外，我听说这本书在**图表绘制和结果解读**方面也提供了很多实用的指导，这一点对我来说至关重要，因为清晰、准确的图表是科研成果展示的关键。我希望能通过学习，让我在写**毕业论文或者参与科研项目时，能够更加自信地进行数据分析和结果呈现**，而不是仅仅依赖于导师的指导或者网络上的零散信息。这本书的**理论深度与实践操作的结合度**是我最看重的一点，也希望它能帮助我建立起一套**系统、完整的医学统计学知识体系**，为我未来的学术道路打下坚实的基础。