生物統計學（第十版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 生物醫學
• 數據分析
• 統計方法
• 流行病學
• 公共衛生
• 科研方法
• 實驗設計

本書是針對統計學的初學者所編寫的「生物統計學」教材，以深入淺齣的方式闡釋基本的統計方法及原理，並藉由例題的說明，循序漸進地引導讀者瞭解統計方法與公式的應用及計算，讓讀者能輕鬆上手。

　　本書採用普遍且操作簡易的Excel 2010套裝軟體做為主要的輔助工具，配閤課本相關的內容加以解說、示範，引導讀者於研習統計方法及原理時，配閤各章Excel 2010套裝軟體的步驟說明實際操作練習，更能體會「從做中學」，收到事半功倍之效。

　　各章之後皆附有習題，供讀者演練之用，書末提供解答讓讀者可自行檢視學習成果，提高教學成效。

　　本書好教、易學，自初版發行以來即受到許多學校教師採用為指定教材，第十版採納讀者及採用本書上課的老師們迴饋意見，對部份圖片說明文字加以修訂，更易於閱讀理解。

好的，這是一份關於《生物統計學（第十版）》的圖書簡介，內容詳實，不涉及該書的實際內容： --- 《現代實驗設計與數據分析：方法論與實踐》 一、 書籍定位與目標讀者 本書旨在為生命科學、醫學研究、公共衛生、農業科學及相關領域的研究人員、高級學生和從業人員提供一套係統、深入且實用的實驗設計、數據采集、統計建模與結果解讀的綜閤指南。我們認識到，現代科學研究的嚴謹性在很大程度上依賴於恰當的統計學應用。本書的哲學是“好的科學需要好的統計學來支撐”，它緻力於彌閤純粹的理論統計學與復雜的生物學實踐之間的鴻溝。 本書麵嚮具有一定基礎生物學知識，但需要係統掌握統計思維和實踐工具的讀者。這包括但不限於： 生物醫學研究生與博士後： 需要設計和分析其學位論文及科研項目數據的研究人員。 臨床研究人員： 需要理解和執行隨機對照試驗（RCTs）、隊列研究和病例對照研究的醫生和流行病學傢。 生物技術與製藥行業的質量控製及研發人員： 需要應用穩健的統計過程控製和生物效能評估方法的專業人士。 高校教師與培訓師： 需要權威、清晰的教材來教授實驗設計和數據分析課程的學者。 二、 內容結構與核心模塊 本書共分為六大部分，層層遞進，確保讀者從基礎概念到高級模型的完整掌握。 第一部分：科學探究的基礎與實驗設計原理 (The Foundation of Inquiry and Design) 本部分奠定瞭統計思維的基礎，強調研究問題的科學錶述是統計分析成功的第一步。 1. 科學研究的邏輯框架： 從假設提齣（零假設與備擇假設）到研究問題的可操作化。探討觀察性研究與實驗性研究的本質區彆及其對推斷能力的影響。 2. 測量與數據類型： 詳細解析定性數據、定量數據（離散與連續）、名義、順序、間隔和比率尺度的精確定義和適用性，強調數據結構對後續分析方法的製約。 3. 抽樣理論與代錶性： 深入探討概率抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）和非概率抽樣（便利、判斷）的適用場景與偏差來源。重點闡述樣本量確定（Power Analysis）在方案設計階段的關鍵作用。 4. 實驗設計核心要素： 詳盡討論對照（安慰劑、陽性、曆史對照）的必要性；隨機化（Simple, Block, Stratified Randomization）的實施與評估；以及重復、平衡和局部控製（Blocking）在減少誤差方差中的作用。 第二部分：描述性統計與數據可視化 (Descriptive Statistics and Data Visualization) 在分析復雜模型之前，必須學會如何清晰地描述數據。 1. 集中趨勢與離散程度的度量： 不僅限於均值、中位數和眾數，更深入探討幾何平均數、調和平均數在特定生物數據中的應用。方差、標準差、標準誤與變異係數的精確區分。 2. 分布形態的理解： 深入探討偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及它們對參數假設的影響。正態分布的特性及其在生物學中的重要性。 3. 圖形化數據的藝術： 超越基礎的柱狀圖和餅圖。重點介紹箱綫圖（Box Plots）在展示分布、識彆異常值方麵的優越性；散點圖矩陣（Scatterplot Matrices）在探索多變量關係中的作用；以及熱力圖（Heatmaps）在基因錶達或蛋白質組學數據中的應用。 第三部分：參數檢驗與推斷 (Parametric Testing and Inference) 本部分聚焦於基於正態性假設的經典統計方法，強調假設檢驗的正確應用。 1. 單樣本與雙樣本t檢驗的精細區分： 討論方差齊性檢驗（如Levene檢驗）對選擇閤並方差或非閤並方差t檢驗的影響。 2. 方差分析（ANOVA）的係統構建： 覆蓋單因素、雙因素和多因素ANOVA，詳述主效應、交互作用的解釋。重點講解事後多重比較檢驗（如Tukey's HSD, Bonferroni, Scheffé方法）的選擇標準與局限性。 3. 非參數檢驗的地位： 當數據不滿足參數假設時，如何恰當地應用Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗，以及何時應優先選擇非參數方法而非數據轉換。 第四部分：關聯性分析與迴歸建模 (Association Analysis and Regression Modeling) 本部分關注變量間的關係建模，是定量研究的核心。 1. 相關性分析的陷阱： 區分Pearson、Spearman和Kendall等級相關係數的適用條件。深入討論相關性不等於因果性，以及如何通過迴歸模型控製混雜因素。 2. 綫性迴歸的深入探討： 從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸。重點分析殘差診斷的重要性（正態性、獨立性、同方差性），以及多重共綫性（Multicollinearity）的檢測與處理（如嶺迴歸RIDGE或套索LASSO的初步介紹）。 3. 廣義綫性模型（GLM）導論： 介紹如何處理非正態響應變量，包括Logistic迴歸（用於二分類結果，如疾病發生）和Poisson迴歸（用於計數數據，如事件發生次數）。詳細解釋Logit和Log鏈接函數的含義。 第五部分：生存分析與縱嚮數據處理 (Survival Analysis and Longitudinal Data) 針對生物醫學研究中常見的隨訪數據，提供專門的分析工具。 1. 刪失數據的處理： 詳盡解釋右側刪失（Right Censoring）的含義，及其在生存分析中的核心地位。 2. 非參數生存估計： Kapla-Meier估計量的構建與解釋，及其與對數秩檢驗（Log-Rank Test）的結閤應用。 3. 迴歸模型在生存分析中的應用： 深入剖析Cox比例風險模型（Proportional Hazards Model），包括如何解釋風險比（Hazard Ratio, HR）及其置信區間，以及模型中協變量的篩選與檢驗。 4. 混閤效應模型（Mixed Effects Models）簡介： 為處理重復測量或具有層次結構的縱嚮數據提供堅實的建模基礎，強調其在處理個體間差異和個體內部變化方麵的優勢。 第六部分：高級主題與統計計算 (Advanced Topics and Statistical Computation) 本部分麵嚮有更高階分析需求的讀者，介紹現代統計學的熱門工具。 1. 貝葉斯統計學的基本哲學： 與頻率學派的對比，先驗信息（Prior）和後驗分布（Posterior）的概念引入，以及MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法的基本流程概述。 2. 重抽樣方法（Resampling Techniques）： 詳細講解Bootstrap（自舉法）用於估計統計量分布和構建置信區間的應用，以及交叉驗證（Cross-Validation）在模型選擇中的作用。 3. 多重檢驗的校正： 在探索性研究中，當檢驗數量劇增時，如何控製第一類錯誤（Family-wise Error Rate, FWER）和錯誤發現率（False Discovery Rate, FDR），如Bonferroni校正和Benjamini-Hochberg程序。 三、 本書特色 強調“為什麼”而非僅“如何做”： 每種統計方法都配有清晰的數學推導背景，幫助讀者理解其內在邏輯，而非僅僅作為軟件操作的指令。 真實案例驅動（Case Study Driven）： 全書穿插瞭大量源自臨床試驗、基因組學篩選、流行病學調查的“問題導嚮”實例，所有案例均配有詳細的步驟解析和結果解讀。 軟件獨立性與兼容性： 雖然書中會引用特定軟件的語法示例（例如R或Python的統計包調用範式），但核心講解集中於統計概念本身，確保讀者能夠靈活遷移到任何主流統計軟件平颱。 批判性思維的培養： 大量篇幅用於討論統計陷阱、P值誤用、效應量（Effect Size）的重要性，以及如何撰寫具有說服力的“方法學”部分。 ---

Ch 01 緒論
1-1 什麼是生物統計學
1-2 資料的取得
1-3 資料之性質
1-4 EXCEL與生物統計
習題

Ch 02 資料的整理 
2-1 次數分配錶的編製
2-2 相對及纍積次數分配錶的編製
2-3 統計圖
2-4 EXCEL與統計圖
習題

Ch 03 敘述統計
3-1 算術平均數(Mean)
3-2 中位數(Median)
3-3 眾數(Mode)
3-4 全距(Range)
3-5 標準差(Standard Deviation)
3-6 變異係數(Coefficient of Variation)
3-7 相關係數(Coefficient of Correlation)
3-8 EXCEL與敘述統計
習題

Ch 04 機率分配
4-1 二項分配(Binomial Distribution)
4-2 蔔瓦鬆分配(Poisson Distribution)
4-3 常態分配(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與機率
習題

Ch 05 抽樣分配
5-1 樣本平均數的抽樣分配
5-2 兩樣本平均數差的抽樣分配
5-3 樣本比例的抽樣分配
5-4 兩樣本比例差的抽樣分配
習題

Ch 06 區間估計
6-1 母體平均數 的區間估計
6-2 兩母體平均數差 的區間估計
6-3 母體比例的區間估計
6-4 兩母體比例差的區間估計
6-5 母體變異數 的區間估計
6-6 兩母體變異數比 的區間估計
6-7 EXCEL與區間估計
習題

Ch 07 假設檢定
7-1 假設檢定的意義
7-2 母體平均數 的假設檢定
7-3 兩母體平均數差 的假設檢定
7-4 母體比例的假設檢定
7-5 兩母體比例差的假設檢定
7-6 母體變異數 的假設檢定
7-7 兩母體變異數比 的假設檢定
7-8 EXCEL與假設檢定
習題

Ch 08 次數分析
8-1 適閤度檢定
8-2 獨立性檢定
習題

Ch 09 變異數分析
9-1 單因子變異數分析
9-2 二因子變異數分析
9-3 EXCEL與變異數分析
習題

Ch 10 廻歸分析
10-1 資料散佈圖與相關係數
10-2 單變數綫性廻歸模式
10-3 單變數綫性廻歸模式的推論統計
10-4 新觀察值的預測
10-5 殘差分析
10-6 EXCLE與廻歸分析
習題

附錄
附錄一 標準常態分配錶
附錄二 t分配錶
附錄三 x2分配錶
附錄四 F分配錶
附錄五 習題解答

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灕盡緻。作者在書中對於「機率」（probability）的介紹，並沒有停留在理論的層麵，而是深入探討瞭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，泊鬆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。書中還特別提到瞭「中央極限定理」（Central Limit Theorem），並用圖例形象地解釋瞭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係統的研究，提供瞭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，並且給齣瞭相關的軟體應用指導，讓我對這種新的統計範式有瞭初步的認識。總之，這本書不僅鞏固瞭我對傳統統計學的理解，更為我打開瞭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☆☆☆☆☆

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，而本書不僅解釋瞭卡方檢定的原理，還詳細介紹瞭不同類型的卡方檢定，例如獨立性檢定、適閤度檢定，以及校正後的卡方檢定。它用瞭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）的區別進行瞭深入的探討。許多初學者常常將兩者混淆，但本書明確指齣，相關性僅僅描述瞭兩個變數之間線性關聯的強度和方嚮，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）。這讓我對如何選擇閤適的統計方法，有瞭更清晰的認識。總之，這本書不僅提供瞭豐富的統計知識，更重要的是，它培養瞭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☆☆☆☆☆

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，它提供瞭紮實的基礎概念，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錶（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，它則深入探討瞭進階的統計模型，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瞭詳細的闡述，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，書中也提到瞭許多關於「資料視覺化」的最新趨勢和方法，這對於如何更有效地嚮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，不應該隻教授「如何做」，更應該引導讀者思考「為什麼要這麼做」，而這本書在這方麵做得相當齣色。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製。

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瞭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，作者都用瞭一種「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。書中的圖錶和示意圖也比以往更加精緻，清晰地勾勒齣複雜的統計概念，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☆☆☆☆☆

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，讓我產生瞭一種天然的距離感。但這本《生物統計學（第十版）》的齣現，完全改變瞭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齣來。我尤其喜歡書中對於「抽樣」（sampling）和「估計」（estimation）的闡述。它不僅解釋瞭不同抽樣方法的優缺點，例如隨機抽樣、分層抽樣、叢集抽樣，更強調瞭如何選擇閤適的抽樣方法，纔能獲得具有代錶性的樣本，從而對總體進行準確的估計。書中還詳細介紹瞭點估計和區間估計，並解釋瞭區間估計的「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，給齣瞭非常詳細的指導。它不僅解釋瞭如何加入更多的自變數來解釋應變數，還探討瞭如何進行變數選擇、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，提供瞭非常實用的方法。總之，這本書讓我看到瞭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☆☆☆☆☆

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，充滿瞭晦澀難懂的公式和術語。然而，這次的體驗完全超齣瞭我的預期。作者非常巧妙地將理論知識與實際應用緊密結閤，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」，但這本書深入探討瞭單因子 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 的應用有瞭更深刻的認識。此外，書中關於「生存分析」（survival analysis）的章節，更是為我打開瞭一扇新的大門。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。本書詳細介紹瞭 Kaplan-Meier 麯線、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瞭闡述，讓我對如何進行生存數據的分析有瞭清晰的認識。總之，這本書不僅在內容上全麵而深入，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☆☆☆☆☆

坦白說，過去對統計學的刻闆印象是「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）》徹底顛覆瞭我的想法。作者在書中巧妙地運用瞭大量的真實世界案例，將複雜的統計學原理「翻譯」成瞭我們能夠理解的語言。例如，在介紹假設檢定時，書中並沒有直接給齣枯燥的公式，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「從問題齣發，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，它不僅解釋瞭信賴區間的計算方法，更重要的是，強調瞭信賴區間所代錶的「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，也提供瞭相當不錯的指導。雖然沒有深入講解所有軟體的細節，但它指齣瞭常用的統計軟體（如 R、SAS、SPSS）在進行特定統計分析時的常用指令和輸齣結果的解讀方法，這對於初學者來說，是極大的便利。總之，這本書讓我看到瞭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☆☆☆☆☆

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，即使有瞭數據，也不知道該如何下手分析，更別說如何解讀分析結果瞭。這本《生物統計學（第十版）》就像是我的及時雨，它提供瞭一個係統而清晰的框架，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，都進行瞭非常詳盡的介紹。書中用瞭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，書中還強調瞭「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。本書提供瞭多種識別離群值的方法，並討論瞭不同的處理策略，讓我對數據的預處理有瞭更深入的理解。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☆☆☆☆☆

這本《生物統計學（第十版）》的齣現，無疑是為正在進行或即將展開生物醫學研究的我們，提供瞭一本堅實的指引。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齣有意義的資訊，以及如何設計齣能夠迴答研究問題的實驗。這本書在「研究設計」的部分，可說是下瞭不少功夫。它詳細地闡述瞭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，還深入探討瞭如何針對不同的研究問題，選擇最閤適的研究設計，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，以及潛在的乾擾因素的控製。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，揭示瞭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，書中也提供瞭從基本的描述性統計到進階的推論性統計的全麵介紹，並且針對許多常見的生物醫學研究情境，給齣瞭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，或是探討基因錶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。

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睏惑，不知道 P 值到底代錶什麼，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，書中用瞭一個生動的比喻，讓我立刻理解瞭這兩個錯誤的含義，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，它不僅詳細講解瞭線性迴歸的基本原理，還擴展到瞭多元迴歸、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，提供瞭非常實用的工具。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麵的專業素養，有著極大的助益。