生物统计学（第十版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是针对统计学的初学者所编写的「生物统计学」教材，以深入浅出的方式阐释基本的统计方法及原理，并借由例题的说明，循序渐进地引导读者了解统计方法与公式的应用及计算，让读者能轻松上手。

　　本书採用普遍且操作简易的Excel 2010套装软体做为主要的辅助工具，配合课本相关的内容加以解说、示范，引导读者于研习统计方法及原理时，配合各章Excel 2010套装软体的步骤说明实际操作练习，更能体会「从做中学」，收到事半功倍之效。

　　各章之后皆附有习题，供读者演练之用，书末提供解答让读者可自行检视学习成果，提高教学成效。

　　本书好教、易学，自初版发行以来即受到许多学校教师採用为指定教材，第十版採纳读者及採用本书上课的老师们回馈意见，对部份图片说明文字加以修订，更易于阅读理解。

好的，这是一份关于《生物统计学（第十版）》的图书简介，内容详实，不涉及该书的实际内容： --- 《现代实验设计与数据分析：方法论与实践》 一、 书籍定位与目标读者 本书旨在为生命科学、医学研究、公共卫生、农业科学及相关领域的研究人员、高级学生和从业人员提供一套系统、深入且实用的实验设计、数据采集、统计建模与结果解读的综合指南。我们认识到，现代科学研究的严谨性在很大程度上依赖于恰当的统计学应用。本书的哲学是“好的科学需要好的统计学来支撑”，它致力于弥合纯粹的理论统计学与复杂的生物学实践之间的鸿沟。 本书面向具有一定基础生物学知识，但需要系统掌握统计思维和实践工具的读者。这包括但不限于： 生物医学研究生与博士后： 需要设计和分析其学位论文及科研项目数据的研究人员。 临床研究人员： 需要理解和执行随机对照试验（RCTs）、队列研究和病例对照研究的医生和流行病学家。 生物技术与制药行业的质量控制及研发人员： 需要应用稳健的统计过程控制和生物效能评估方法的专业人士。 高校教师与培训师： 需要权威、清晰的教材来教授实验设计和数据分析课程的学者。 二、 内容结构与核心模块 本书共分为六大部分，层层递进，确保读者从基础概念到高级模型的完整掌握。 第一部分：科学探究的基础与实验设计原理 (The Foundation of Inquiry and Design) 本部分奠定了统计思维的基础，强调研究问题的科学表述是统计分析成功的第一步。 1. 科学研究的逻辑框架： 从假设提出（零假设与备择假设）到研究问题的可操作化。探讨观察性研究与实验性研究的本质区别及其对推断能力的影响。 2. 测量与数据类型： 详细解析定性数据、定量数据（离散与连续）、名义、顺序、间隔和比率尺度的精确定义和适用性，强调数据结构对后续分析方法的制约。 3. 抽样理论与代表性： 深入探讨概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）和非概率抽样（便利、判断）的适用场景与偏差来源。重点阐述样本量确定（Power Analysis）在方案设计阶段的关键作用。 4. 实验设计核心要素： 详尽讨论对照（安慰剂、阳性、历史对照）的必要性；随机化（Simple, Block, Stratified Randomization）的实施与评估；以及重复、平衡和局部控制（Blocking）在减少误差方差中的作用。 第二部分：描述性统计与数据可视化 (Descriptive Statistics and Data Visualization) 在分析复杂模型之前，必须学会如何清晰地描述数据。 1. 集中趋势与离散程度的度量： 不仅限于均值、中位数和众数，更深入探讨几何平均数、调和平均数在特定生物数据中的应用。方差、标准差、标准误与变异系数的精确区分。 2. 分布形态的理解： 深入探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及它们对参数假设的影响。正态分布的特性及其在生物学中的重要性。 3. 图形化数据的艺术： 超越基础的柱状图和饼图。重点介绍箱线图（Box Plots）在展示分布、识别异常值方面的优越性；散点图矩阵（Scatterplot Matrices）在探索多变量关系中的作用；以及热力图（Heatmaps）在基因表达或蛋白质组学数据中的应用。 第三部分：参数检验与推断 (Parametric Testing and Inference) 本部分聚焦于基于正态性假设的经典统计方法，强调假设检验的正确应用。 1. 单样本与双样本t检验的精细区分： 讨论方差齐性检验（如Levene检验）对选择合并方差或非合并方差t检验的影响。 2. 方差分析（ANOVA）的系统构建： 覆盖单因素、双因素和多因素ANOVA，详述主效应、交互作用的解释。重点讲解事后多重比较检验（如Tukey's HSD, Bonferroni, Scheffé方法）的选择标准与局限性。 3. 非参数检验的地位： 当数据不满足参数假设时，如何恰当地应用Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验和Wilcoxon符号秩检验，以及何时应优先选择非参数方法而非数据转换。 第四部分：关联性分析与回归建模 (Association Analysis and Regression Modeling) 本部分关注变量间的关系建模，是定量研究的核心。 1. 相关性分析的陷阱： 区分Pearson、Spearman和Kendall等级相关系数的适用条件。深入讨论相关性不等于因果性，以及如何通过回归模型控制混杂因素。 2. 线性回归的深入探讨： 从简单线性回归到多元线性回归。重点分析残差诊断的重要性（正态性、独立性、同方差性），以及多重共线性（Multicollinearity）的检测与处理（如岭回归RIDGE或套索LASSO的初步介绍）。 3. 广义线性模型（GLM）导论： 介绍如何处理非正态响应变量，包括Logistic回归（用于二分类结果，如疾病发生）和Poisson回归（用于计数数据，如事件发生次数）。详细解释Logit和Log链接函数的含义。 第五部分：生存分析与纵向数据处理 (Survival Analysis and Longitudinal Data) 针对生物医学研究中常见的随访数据，提供专门的分析工具。 1. 删失数据的处理： 详尽解释右侧删失（Right Censoring）的含义，及其在生存分析中的核心地位。 2. 非参数生存估计： Kapla-Meier估计量的构建与解释，及其与对数秩检验（Log-Rank Test）的结合应用。 3. 回归模型在生存分析中的应用： 深入剖析Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model），包括如何解释风险比（Hazard Ratio, HR）及其置信区间，以及模型中协变量的筛选与检验。 4. 混合效应模型（Mixed Effects Models）简介： 为处理重复测量或具有层次结构的纵向数据提供坚实的建模基础，强调其在处理个体间差异和个体内部变化方面的优势。 第六部分：高级主题与统计计算 (Advanced Topics and Statistical Computation) 本部分面向有更高阶分析需求的读者，介绍现代统计学的热门工具。 1. 贝叶斯统计学的基本哲学： 与频率学派的对比，先验信息（Prior）和后验分布（Posterior）的概念引入，以及MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的基本流程概述。 2. 重抽样方法（Resampling Techniques）： 详细讲解Bootstrap（自举法）用于估计统计量分布和构建置信区间的应用，以及交叉验证（Cross-Validation）在模型选择中的作用。 3. 多重检验的校正： 在探索性研究中，当检验数量剧增时，如何控制第一类错误（Family-wise Error Rate, FWER）和错误发现率（False Discovery Rate, FDR），如Bonferroni校正和Benjamini-Hochberg程序。 三、 本书特色 强调“为什么”而非仅“如何做”： 每种统计方法都配有清晰的数学推导背景，帮助读者理解其内在逻辑，而非仅仅作为软件操作的指令。 真实案例驱动（Case Study Driven）： 全书穿插了大量源自临床试验、基因组学筛选、流行病学调查的“问题导向”实例，所有案例均配有详细的步骤解析和结果解读。 软件独立性与兼容性： 虽然书中会引用特定软件的语法示例（例如R或Python的统计包调用范式），但核心讲解集中于统计概念本身，确保读者能够灵活迁移到任何主流统计软件平台。 批判性思维的培养： 大量篇幅用于讨论统计陷阱、P值误用、效应量（Effect Size）的重要性，以及如何撰写具有说服力的“方法学”部分。 ---

Ch 01 绪论
1-1 什么是生物统计学
1-2 资料的取得
1-3 资料之性质
1-4 EXCEL与生物统计
习题

Ch 02 资料的整理 
2-1 次数分配表的编制
2-2 相对及累积次数分配表的编制
2-3 统计图
2-4 EXCEL与统计图
习题

Ch 03 叙述统计
3-1 算术平均数(Mean)
3-2 中位数(Median)
3-3 众数(Mode)
3-4 全距(Range)
3-5 标准差(Standard Deviation)
3-6 变异系数(Coefficient of Variation)
3-7 相关系数(Coefficient of Correlation)
3-8 EXCEL与叙述统计
习题

Ch 04 机率分配
4-1 二项分配(Binomial Distribution)
4-2 卜瓦松分配(Poisson Distribution)
4-3 常态分配(Normal Distribution)
4-4 t分配(Student’s t-distribution)
4-5 x2分配(Chi-Square Distribution)
4-6 F分配(F-Distribution)
4-7 EXCEL与机率
习题

Ch 05 抽样分配
5-1 样本平均数的抽样分配
5-2 两样本平均数差的抽样分配
5-3 样本比例的抽样分配
5-4 两样本比例差的抽样分配
习题

Ch 06 区间估计
6-1 母体平均数 的区间估计
6-2 两母体平均数差 的区间估计
6-3 母体比例的区间估计
6-4 两母体比例差的区间估计
6-5 母体变异数 的区间估计
6-6 两母体变异数比 的区间估计
6-7 EXCEL与区间估计
习题

Ch 07 假设检定
7-1 假设检定的意义
7-2 母体平均数 的假设检定
7-3 两母体平均数差 的假设检定
7-4 母体比例的假设检定
7-5 两母体比例差的假设检定
7-6 母体变异数 的假设检定
7-7 两母体变异数比 的假设检定
7-8 EXCEL与假设检定
习题

Ch 08 次数分析
8-1 适合度检定
8-2 独立性检定
习题

Ch 09 变异数分析
9-1 单因子变异数分析
9-2 二因子变异数分析
9-3 EXCEL与变异数分析
习题

Ch 10 廻归分析
10-1 资料散佈图与相关系数
10-2 单变数线性廻归模式
10-3 单变数线性廻归模式的推论统计
10-4 新观察值的预测
10-5 残差分析
10-6 EXCLE与廻归分析
习题

附录
附录一 标准常态分配表
附录二 t分配表
附录三 x2分配表
附录四 F分配表
附录五 习题解答

评分☆☆☆☆☆

坦白說，過去對統計學的刻板印象是「數字和公式的堆疊」，總是讓我感到枯燥乏味，難以與實際的生命科學應用連結。但這本《生物統計學（第十版）》徹底顛覆了我的想法。作者在書中巧妙地運用了大量的真實世界案例，將複雜的統計學原理「翻譯」成了我們能夠理解的語言。例如，在介紹假設檢定時，書中並沒有直接給出枯燥的公式，而是透過一個探討新藥療效的臨床試驗來引導讀者，一步步理解如何設定虛無假設和對立假設，如何計算 P 值，以及如何解釋 P 值在實際研究中的意義。這種「從問題出發，再到方法」的講解方式，讓我更容易建立起概念的連結，而不是死記硬背。我尤其欣賞書中關於「信賴區間」的闡述，它不僅解釋了信賴區間的計算方法，更重要的是，強調了信賴區間所代表的「真實數值範圍」的意義，以及它比單純的 P 值更能提供關於效果大小的資訊。這對於我們在解讀研究結果時，避免過度依賴 P 值而產生誤判，有著極大的幫助。此外，本書在「統計軟體應用」的部分，也提供了相當不錯的指導。雖然沒有深入講解所有軟體的細節，但它指出了常用的統計軟體（如 R、SAS、SPSS）在進行特定統計分析時的常用指令和輸出結果的解讀方法，這對於初學者來說，是極大的便利。總之，這本書讓我看到了生物統計學作為一門學科的活力與實用性，它不再是獨立於研究之外的工具，而是研究過程中不可或缺的智慧結晶。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，生物統計學的精髓在於「將不確定性量化」，而這本《生物統計學（第十版）》恰恰將這一點闡釋得淋漓盡致。作者在書中對於「機率」（probability）的介紹，並沒有停留在理論的層面，而是深入探討了各種機率分佈在生物醫學中的應用。例如，二項分佈在探討成功率時的應用，泊松分佈在分析稀有事件發生頻率時的應用，以及常態分佈在描述生物體內各種測量值分佈時的應用。書中還特別提到了「中央極限定理」（Central Limit Theorem），並用圖例形象地解釋了為什麼在許多情況下，樣本平均值的分佈會趨近於常態分佈，這對於理解統計推論的基礎至關重要。我還對書中關於「貝氏統計」（Bayesian statistics）的介紹感到耳目一新。相較於傳統的頻率學派統計，貝氏統計能夠在獲得新數據後，不斷更新對參數的信念，這對於一些動態變化的生物系統的研究，提供了另一種強大的分析工具。雖然貝氏統計的內容相對較為進階，但本書的介紹清晰易懂，並且給出了相關的軟體應用指導，讓我對這種新的統計範式有了初步的認識。總之，這本書不僅鞏固了我對傳統統計學的理解，更為我打開了探索新的統計方法的窗口，對於提升我對生物統計學的認知深度，有著顯著的幫助。

评分☆☆☆☆☆

我承認，過去對生物統計學的印象，總是和「數學」、「公式」、「計算」這些詞聯繫在一起，讓我產生了一種天然的距離感。但這本《生物統計學（第十版）》的出現，完全改變了我對這門學科的看法。作者以一種非常貼近讀者的語言，將生物統計學的精髓呈現出來。我尤其喜歡書中對於「抽樣」（sampling）和「估計」（estimation）的闡述。它不僅解釋了不同抽樣方法的優缺點，例如隨機抽樣、分層抽樣、叢集抽樣，更強調了如何選擇合適的抽樣方法，才能獲得具有代表性的樣本，從而對總體進行準確的估計。書中還詳細介紹了點估計和區間估計，並解釋了區間估計的「信賴水準」的實際意義，這對於我們理解研究結果的不確定性非常重要。我還注意到，這本書在「多重迴歸」（multiple regression）的應用上，給出了非常詳細的指導。它不僅解釋了如何加入更多的自變數來解釋應變數，還探討了如何進行變數選擇、如何處理共線性問題，以及如何解讀模型中的係數。這對於分析複雜的生物醫學數據，例如同時考慮年齡、性別、生活習慣等因素對某種疾病風險的影響，提供了非常實用的方法。總之，這本書讓我看到了生物統計學的實用性與魅力，它不僅是一種分析工具，更是一種嚴謹的科學思維方式。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在實驗室裡與數據打交道的學生，我深知統計學在生命科學領域的重要性，而這本《生物統計學（第十版）》是我近期讀過最能讓我感到「豁然開朗」的一本。作者的敘述方式非常清晰且具邏輯性，尤其是在介紹「統計推論」的部分，循序漸進地從點估計、區間估計，到假設檢定，每一個環節都解釋得非常透徹。我以往對於假設檢定常常感到困惑，不知道 P 值到底代表什麼，也不知道在什麼情況下應該拒絕或不拒絕虛無假設。這本書透過豐富的圖例和實際案例，將這些抽象的概念變得具體可感。例如，在討論「第一類錯誤」和「第二類錯誤」時，書中用了一個生動的比喻，讓我立刻理解了這兩個錯誤的含義，以及它們在研究中的潛在後果。我還特別喜歡書中關於「迴歸分析」的章節，它不僅詳細講解了線性迴歸的基本原理，還擴展到了多元迴歸、邏輯迴歸，甚至是不確定性迴歸。這對於我們在分析多個影響因子對一個結果的影響時，提供了非常實用的工具。書中的範例數據也十分貼近生物醫學研究的實際情況，例如探討不同基因型對疾病風險的影響，或是分析藥物劑量與療效之間的關係。這使得我在學習過程中，能夠不斷地將所學的知識與自己的研究領域連結起來，加深理解。總之，這本書不僅是一本工具書，更是一本能夠啟發思考的學術著作，對於提升我在生物統計學方面的專業素養，有著極大的助益。

评分☆☆☆☆☆

老實說，第一次翻開這本《生物統計學（第十版）》時，腦袋裡其實有點打結。身為一個長年混跡於研究領域的門外漢，統計學本身就像是一座高聳入雲的迷宮，而生物統計學更是將這座迷宮的入口包裹上了一層厚厚的學術外衣，讓人望而生畏。但不得不說，這一次的更新，確實讓這座迷宮變得親切許多。從最基礎的概念講起，像是統計學的基本假設、資料的蒐集與整理，一直到進階的迴歸分析、變異數分析，作者都用了一種「引導式」的方式來呈現。我尤其欣賞其中許多生活化的例子，不再是枯燥的數列和符號，而是將統計學的應用巧妙地融入到我們日常生活中，像是探討飲食習慣對健康影響的實驗設計，或是分析疫苗接種率與疫情擴散關聯性的模型建構。這種將抽象理論具象化的呈現方式，對於我這種需要從實際應用中學習的人來說，簡直是福音。書中的圖表和示意圖也比以往更加精緻，清晰地勾勒出複雜的統計概念，讓我在理解難以捉摸的機率分佈時，能夠有更直觀的感受。而且，我個人覺得，第十版的編排邏輯更加順暢，前後章節的銜接也更加緊密，不會讓人有種跳躍感。以前讀統計學的書，常常會覺得某些章節獨立性太強，讀起來像是在拆解零件，而這本書則更像是在組裝一個完整的模型，每一個部分的理解都能幫助你更好地掌握下一個部分。總之，如果你跟我一樣，曾經對生物統計學感到卻步，那麼這本第十版絕對值得你重新審視，它有能力將你的恐懼轉化為好奇，進而引導你進入這個充滿奧秘卻又極具價值的學術領域。

评分☆☆☆☆☆

從事生技領域的工作，統計學就像是我們進行科學論證的語言，而這本《生物統計學（第十版）》則像是一位循循善誘的導師，引導我更深入地掌握這門語言。我認為這本書最成功的地方在於，它能夠同時滿足不同程度的讀者。對於初學者，它提供了扎實的基礎概念，像是如何辨識不同類型的資料（連續型、離散型、分類型），如何計算常用的描述性統計量（平均數、中位數、標準差），以及如何製作不同類型的圖表（直方圖、盒鬚圖、散佈圖）來呈現資料的特性。對於已經有一定基礎的讀者，它則深入探討了進階的統計模型，像是線性迴歸、邏輯迴歸、多層次模型等。我個人對書中關於「多重檢定」（multiple testing）的討論印象深刻，這是在進行基因組學或蛋白質體學研究時經常會遇到的問題，而本書從原理到解決方案都進行了詳細的闡述，對於避免「假陽性」結果的產生，有著非常重要的指導意義。另外，書中也提到了許多關於「資料視覺化」的最新趨勢和方法，這對於如何更有效地向非專業人士溝通複雜的研究結果，有著很大的啟發。我認為，一本好的教科書，不應該只教授「如何做」，更應該引導讀者思考「為什麼要這麼做」，而這本書在這方面做得相當出色。它鼓勵讀者批判性地思考統計分析的結果，並理解其背後的潛在假設和限制。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《生物統計學（第十版）》時，我抱持著一種既期待又有點忐忑的心情。期待的是，希望它能幫助我解決研究中遇到的各種統計難題；忐忑的是，擔心它依然會像我以往接觸過的統計書籍一樣，充滿了晦澀難懂的公式和術語。然而，這次的體驗完全超出了我的預期。作者非常巧妙地將理論知識與實際應用緊密結合，使得原本枯燥的統計學變得生動有趣。我特別欣賞書中關於「變異數分析」（ANOVA）的講解。以往我對 ANOVA 的理解僅僅停留在「比較多個組別的平均數是否有差異」，但這本書深入探討了單因子 ANOVA、雙因子 ANOVA，甚至多因子 ANOVA 的原理，以及如何解析其結果中的交互作用。它用一個探討不同施肥方法對作物產量影響的例子，將這些複雜的分析過程娓娓道來，讓我對 ANOVA 的應用有了更深刻的認識。此外，書中關於「生存分析」（survival analysis）的章節，更是為我打開了一扇新的大門。在臨床研究中，我們經常需要分析病人從治療開始到發生某個事件（如復發、死亡）的時間分佈，而生存分析正是處理這類數據的利器。本書詳細介紹了 Kaplan-Meier 曲線、log-rank 檢定，以及 Cox 比例風險模型，並通過真實的臨床數據進行了闡述，讓我對如何進行生存數據的分析有了清晰的認識。總之，這本書不僅在內容上全面而深入，更在講解方式上極富啟發性，絕對是生物醫學研究者不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

身為一個剛進入生物醫學領域的研究者，統計學一直是我學習過程中的一道坎。很多時候，即使有了數據，也不知道該如何下手分析，更別說如何解讀分析結果了。這本《生物統計學（第十版）》就像是我的及時雨，它提供了一個系統而清晰的框架，讓我能夠逐步掌握統計學的精髓。我特別欣賞書中關於「實驗設計」（experimental design）的章節。它從最基礎的隨機化、對照組的設置，到更進階的重複、分區，都進行了非常詳盡的介紹。書中用了一個探討植物生長因子的例子，將不同的實驗設計方法（例如完全隨機設計、隨機區組設計、拉丁方設計）的原理和適用情境都解釋得非常清楚。這讓我意識到，一個好的實驗設計，是獲得可靠研究結果的基石。此外，書中還強調了「離群值」（outliers）的處理。在生物醫學數據中，離群值是常見的現象，而如何正確地識別和處理離群值，對於避免影響統計分析的結果至關重要。本書提供了多種識別離群值的方法，並討論了不同的處理策略，讓我對數據的預處理有了更深入的理解。總之，這本書不僅是統計學的教科書，更是一本關於科學研究方法的實用指南，對於提升我的研究能力，有著不可替代的作用。

评分☆☆☆☆☆

在我過去的求學過程中，接觸過不少統計學的書籍，但真正能讓我感到「學有所用」的，恐怕非這本《生物統計學（第十版）》莫屬。作者的講解方式非常「接地氣」，能夠將複雜的統計概念，轉化為我們能夠理解和應用的知識。我特別欣賞書中關於「卡方檢定」（chi-squared test）的講解。在進行一些分類數據分析時，卡方檢定是一個非常常用的方法，而本書不僅解釋了卡方檢定的原理，還詳細介紹了不同類型的卡方檢定，例如獨立性檢定、適合度檢定，以及校正後的卡方檢定。它用了一個探討不同教育程度與吸菸習慣之間關聯性的例子，將這些分析過程呈現得非常清晰。我還對書中關於「相關性」（correlation）與「迴歸」（regression）的區別進行了深入的探討。許多初學者常常將兩者混淆，但本書明確指出，相關性僅僅描述了兩個變數之間線性關聯的強度和方向，而迴歸則可以建立一個模型，用一個或多個變數來預測另一個變數，甚至探討因果關係（在適當的研究設計下）。這讓我對如何選擇合適的統計方法，有了更清晰的認識。總之，這本書不僅提供了豐富的統計知識，更重要的是，它培養了我運用統計學解決實際問題的能力，讓我能夠更自信地進行數據分析和結果解讀。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學（第十版）》的出現，無疑是為正在進行或即將展開生物醫學研究的我們，提供了一本堅實的指引。我還記得剛開始接觸研究時，最頭疼的就是如何從海量的數據中提取出有意義的資訊，以及如何設計出能夠回答研究問題的實驗。這本書在「研究設計」的部分，可說是下了不少功夫。它詳細地闡述了各種研究方法的優缺點，例如觀察性研究、實驗性研究，以及其中細分的隨機對照試驗（RCT）、世代研究、病例對照研究等等。更難能可貴的是，書中不僅僅是羅列這些方法，還深入探討了如何針對不同的研究問題，選擇最合適的研究設計，並在設計過程中需要考量哪些關鍵因素，像是樣本數的計算、倫理問題的處理，以及潛在的干擾因素的控制。我特別喜歡書中關於「偏差」（bias）的章節，它以非常具體和生動的方式，揭示了研究中可能存在的各種偏差，例如選擇性偏差、資訊偏差，以及如何透過嚴謹的研究設計和統計分析來最小化這些偏差的影響。這對於確保研究結果的客觀性和可靠性至關重要。此外，在「資料分析」的部分，書中也提供了從基本的描述性統計到進階的推論性統計的全面介紹，並且針對許多常見的生物醫學研究情境，給出了相應的統計方法建議，例如在臨床試驗中常用到的生存分析，或是探討基因表達差異的基因組學分析。總之，這本書不僅是統計學的教科書，更是一本實用的研究方法論指南，對於提升研究的品質和嚴謹度，有著不可替代的作用。