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统计学是从事试验研究阐释结果之必备工具。但一般初学者大都不甚了解其原理及用法，所以兴趣缺缺。凡是任何学科(如数学，化学)都有其学习的窍门。统计学也不例外，统计学的窍门就在研究资料的平均值与标准偏差(或称标准差)以及一个标准化值的公式上，所有统计测验值都是由此三个数值演变而成的，如Z值、t值、F值、卡方值等，然后依据试验目的及资料性质选用合适的统计测验值，如此就大功告成。虽然统计学书上常列有许多公式，那是为证明统计分析结果是有数理根据的，所以才能被学术界採用。本书每次改版时都会增加一些实用的统计方法，如第六版在试验前决定样品大小的方法，本版则增加胜算比(OR)及相对风险(RR)的求法，对于计数资料2×2关联表两处理之比较有更清楚的表达效果，即可一目了然参试两处理何者胜算较大以及其间的倍数关系。胜算比(OR)与相对风险(RR)在流行病学、社会科学、生物统计学、经济学等学术研究上普遍被採用，因此，本书将此部分重新整理，说明其演算过程及详细解析分析结果之意义及应用要领，除此之外，亦加入数个2×2关联表之合併分析(pooled analysis)，以探讨其综合效果。

好的，这是一份针对《生物统计学入门（七版）》之外的其他图书的详细简介，力求内容丰富、叙述自然，不含人工智能痕迹： --- 《现代基因组学与功能分析：从测序到生物学意义》 图书简介 本书旨在为生命科学领域的研究人员、高级本科生及研究生提供一个全面、深入且与时俱进的视角，聚焦于现代基因组学的前沿技术、数据分析方法及其在生物学功能阐释中的实际应用。我们跳脱出基础统计原理的探讨，转而深入探讨如何驾驭海量的组学数据，理解生命系统的复杂性。 第一部分：基因组学的技术革命与数据生成 本部分聚焦于驱动当前生命科学研究范式的核心技术。我们首先回顾了从第一代Sanger测序到新一代高通量测序技术（NGS）的演进历程，详细解析了Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流平台的测序原理、优势与局限性。重点章节将阐述宏基因组学（Metagenomics）的文库构建策略、转录组学（Transcriptomics）中从全长测序到单细胞RNA-seq（scRNA-seq）的技术突破。 特别地，我们用相当篇幅讨论了单细胞技术带来的范式转变。不同于传统的批量处理数据，单细胞分析要求研究者掌握全新的数据预处理和降维技术。书中细致描绘了从细胞捕获（如Drop-seq, 10x Genomics）到数据归一化、细胞类型鉴定（如基于Marker基因和图嵌入方法）的全流程，并探讨了如何通过轨迹推断（Trajectory Inference）来解析细胞分化和发育过程中的动态变化。 第二部分：海量数据的生物信息学管道与质量控制 基因组学数据分析的瓶颈往往不在于数据获取，而在于有效处理和解释这些数据。本部分是本书的技术核心，侧重于数据管理、质量控制和标准化分析流程的构建。 我们将详细介绍数据预处理的黄金标准，包括原始reads的过滤、质量评分解读（Phred Score）、Adapter序列的去除，以及在不同组学层面（如DNA、RNA、ChIP-seq）所需的特定清洗步骤。在比对（Alignment）环节，我们不仅仅停留在软件介绍，更深入探讨了如何根据参考基因组的特性（如重复序列含量高低）选择最佳的映射器（如BWA-MEM, STAR），并分析了比对结果（SAM/BAM文件）的深度解读。 随后，本书将重点讲解差异分析的精髓。在差异基因表达（DGE）分析中，我们不再局限于传统的参数检验，而是详细比较了负二项分布模型（如DESeq2, edgeR）在处理RNA-seq数据中过度分散和零膨胀问题的巧妙之处。对于宏基因组数据，则关注物种丰度和功能模块的相对定量方法。 第三部分：从序列到功能：高阶解析与系统生物学整合 仅仅识别出差异表达的基因或变异是不够的，真正的挑战在于赋予这些分子事件生物学意义。本部分将研究人员引导至高阶分析层面。 我们深入探讨了功能富集分析的局限性与改进方向，详细对比了基于基因本体（GO）和通路（KEGG, Reactome）的富集方法，并介绍了使用基因集富集分析（GSEA）来检测预定义基因集在整个实验数据中的系统性漂移。此外，本书专门开辟章节讲解了网络构建与分析。我们通过蛋白质相互作用网络（PPI）、基因调控网络（GRN）的构建流程，并使用拓扑指标（如度中心性、介数中心性）来识别关键的“Hub”基因或疾病相关通路节点。 表观遗传学数据的整合是本书的另一大亮点。我们阐述了如何将DNA甲基化数据（如WGBS, RRBS）与基因表达数据相结合，研究甲基化状态对基因启动子活性的调控模式。同时，ChIP-seq数据的峰值识别（Peak Calling）和与转录因子结合位点的关联分析，也得到了细致的讲解。 第四部分：临床转化与未来展望 最后，本书将目光投向基因组学在实际应用中的落地，特别是与精准医疗相关的领域。我们详述了体细胞变异分析（Somatic Variant Calling）的标准流程，如何从庞大的测序数据中准确区分体细胞突变与群体背景变异，以及如何使用如ACMG/AMP指南对这些变异进行分类和临床意义判读。 此外，我们探讨了多组学数据整合的策略，包括基于评分的整合（如iPathwayGuide）和基于深度学习的联合建模方法，旨在从多个维度揭示疾病的潜在机制。本书的结语展望了空间转录组学（Spatial Transcriptomics）和单细胞蛋白组学等新兴领域，提示研究人员如何为这些“下一代”数据做好知识与技术储备。 本书的特色在于其高度的实践性。每一章节的理论讲解后，都配有针对特定分析步骤的代码示例（基于R和Python环境），并提供了数据集的获取途径，确保读者能够立即将所学知识应用于自己的科研项目中，真正掌握从原始数据到生物学结论的全链条能力。它不是一本教授基础统计方法的教材，而是一本面向前沿、侧重“如何解决实际问题”的深度技术手册。

作者简介

沈明来 教授

　　国立台湾大学农艺系 荣誉教授
 

第一章 绪论
1.1 统计学是什么？1
1.2 统计学应用之范围2
1.3 如何研习统计学3
摘 要5
问题一6

第二章 族群与样品
2.1 族群7
2.2 样品8
2.3 随机样品9
2.4 随机抽样法9
2.5 随机数字之应用10
2.6 随机排列14
2.7 抽样误差15
摘 要19
问题二20

第三章 叙述统计学
3.1 资料整理21
3.1.1 分立变数与连续变数21
3.1.2 资料表格化法22
3.1.3 制图法26
3.2 中心位置测定值33
3.2.1 算术平均值34
3.2.2 算术平均值之性质35
3.2.3 中量39
3.2.4 众量41
3.2.5 算术平均值、中量与众量之关系42
3.2.6 几何平均值43
3.2.7 调和平均值44
3.2.8 分组资料算术平均值及中量求法45
3.3 分散度测定值46
3.3.1 全距与偏差47
3.3.2 变方与标准偏差49
3.3.3 样品变方－均方51
3.3.4 变方与标准偏差之性质55
3.3.5 标准误差57
3.3.6 族群母数与样品统计值59
3.3.7 样品均值与均方之无偏性59
3.3.8 期望值60
3.3.9 期望值运算法则60
3.4 变异系数64
摘 要67
问题三71

第四章 分立机率分布 uq二项分布与卜瓦松分布
4.1 机率的意义73
4.1.1 机率运算法则75
4.1.2 条件机率78
4.2 机率分布80
4.3 分立随机变数机率分布81
4.4 机率分布之期望值与标准偏差83
4.5 二项分布88
4.6 卜瓦松分布95
摘 要104
问题四105

第五章 常态分布
5.1 绪言107
5.2 标准常态分布及其曲线下机率求法111
5.3 常态分布之性质及重要性118
5.4 二项分布近似常态123
5.5 卜瓦松分布近似常态126
摘 要127
问题五129

第六章 估计─统计推论
6.1 绪言131
6.2 点估计132
6.3 平均值之信赖区间估计134
6.4 比例之区间估计139
摘 要141
问题六142

第七章 假设检定─统计推论
7.1 绪言143
7.2 假设检定146
7.3 两型错误148
7.4 单边与双边检定150
7.5 α、β、检定力(1-α),与样品大小的关系153
摘 要156
问题七160

第八章 样品均值比较问题─样品推论
8.1 学生氏t分布163
8.2 t分布之性质164
8.3 一样品均值推论167
8.4 二项族群样品均值推论169
8.5 两样品均值差之推论173
8.5.1 两样品均值差之分布173
8.5.2 两样品均值差之Z分布与t分布177
8.5.3 两样品均值成对t值测验178
8.5.4 两样品均值非成对t值测验法184
8.6二项族群两样品均值差推论191
8.7 二项族群比例值＄Z＄值检定连续性矫正195
8.8 卜瓦松分布两样品均值差推论198
8.9 样品大小的决定199
摘 要220
问题八224

第九章 卡方分布及其应用
9.1 绪言229
9.2 卡方分布229
9.3 均方与变方比值之分布235
9.4 两族群变方相等性检定236
9.5 几个族群变方相等性检定239
9.6 卡方分布之应用243
9.6.1 适合性检定243
9.6.2 叶氏连续性校正247
9.6.3 独立性检定252
9.6.4 同质性检定263
9.6.5 费氏精确检定法265
9.6.6 McNemar改变检定法267
9.6.7 胜算比与相对风险269
9.6.8 数组2×2列联表Mantel-Haenszel卡方检定法及胜算比与相对风险求法275
9.6.9 SAS电脑程式及分析结果279
摘 要291
问题九292

第十章 F分布与变方分析
10.1 F分布295
10.2 两族群变方相等性检定299
10.3 t,χ与F分布间的关系301
10.4 变方分析302
10.4.1 变方分析之原理303
10.4.2 观测值之组成份306
10.4.3 平方和之划分309
10.4.4 单向变方分析数学模式及假设检定程序313
10.4.5 数学模式中未知母数之估算321
10.4.6 成对处理均值间差异比较323
10.5 试验设计332
10.5.1 完全随机设计333
10.5.2 随机完全区集设计337
10.6 异常值(偏离值)侦测法346
摘 要353
问题十355

第十一章 简单直线回归与简单相关
11.1 回归与模式建立361
11.2 回归模式中未知母数之估算364
11.3 回归模式推算式之性质371
11.4 回归系数与截距假设检定374
11.5 简单直线回归系数信赖区间估算380
11.6 回归直线推测值y之信赖区间之估算382
11.7 回归方程式新观测值之推算384
11.8 决定系数386
11.9 回归模式直线性检定390
11.10 简单直线回归方程式之比较398
11.11 简单相关419
11.12 简单相关系数与简单直线回归系数的关系423
11.13 简单相关系数的性质424
11.14 简单相关系数显着性测验427
11.15 直线回归分析与相关分析应用要点432
摘 要434
问题十一437

第十二章 无母数统计法
12.1 绪言439
12.2 讯号测验法440
12.3 魏克森讯号等级测验法445
12.4 魏克森等级和测验法453
12.5 几个独立样品之比较459
12.6 几个有关联样品比较465
12.7 相关性测验471
摘 要477
问题十二479
部分问题解答481
参考文献501
附表505
索引547
 

序

　　在计数资料，2×2关联表之统计分析中常用的统计方法为一般的卡方检定(chi-square test)，此方法仅能测验处理(如吸菸与不吸菸)和反应值(如有肺病与无肺病)之间是否有关联而已，而无法表达两者间关联性的大小，若欲显示两者间关联性的程度，则需採用胜算比( odds ratio:OR)或相对风险(relative risk:RR)，由此才能看出处理和反应值间关联性的程度，也可一目了然参试两处理何者胜算较大以及其间的倍数关系。胜算比(OR)与相对风险(RR)在流行病学、社会科学、生物统计学、经济学等学术研究上普遍被採用，因此，本书将此部分重新整理，说明其演算过程及详细解析分析结果之意义和应用要领，除此之外，亦加入数个2×2关联表之合併分析(pooled analysis)，以探讨其综合效果。胜算比(OR)也能应用于逻辑回归分析(logistic regression analysis)，即反应值与独立变数间的关系程度亦可用胜算比表明(见拙着:试验设计学第十八章)。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對這本《生物統計學入門（七版）》的期望值其實不高，畢竟「統計學」這三個字，對我來說就是一串密碼。我是在準備一個需要用到生物統計分析的專案，聽說這本書很經典，很多學長姐都推薦，所以就衝著「入門」這個名號買了。拿到書後，看到它的厚度，心裡咯噔一下，想說這個「入門」會不會有點太「紮實」了？翻了翻目錄，裡面各種術語，什麼t檢定、ANOVA、迴歸分析… 腦袋瞬間就短路了。我尤其擔心的是那些數學公式，我數學基礎其實不算太差，但總覺得統計學的公式有種莫名的壓迫感。希望這本書能把公式的推導和應用解釋得清楚一點，而不是直接丟給你一個公式，然後讓你硬背。還有，我真的很希望書中有足夠多的圖表和範例，最好是跟生物學領域比較相關的，這樣我才比較能理解這些統計方法在實際研究中是如何應用的。不然光看文字，真的很容易看得昏昏欲睡。我對書中的軟體教學部分也蠻期待的，畢竟現在做研究幾乎都會用到統計軟體，像是R、SAS、SPSS等等，如果書裡能有相關的介紹或操作指南，那就太實用了。我希望它能循序漸進，從最基礎的概念講起，一步一步引導讀者進入這個複雜的領域。真的，別太快就丟出讓人生畏的內容。

评分☆☆☆☆☆

收到《生物統計學入門（七版）》這本書，我的心情有點複雜。一方面，生物統計學是我研究中不可或缺的一部分，我迫切需要掌握相關的知識。另一方面，「統計學」這個詞本身就讓我聯想到無數的數字和公式，這讓我覺得有點壓力。這本「七版」的出現，讓我看到了一線希望，畢竟「入門」二字，多少能減輕一些恐懼。我對這本書的期望，首先是希望它能用最淺白易懂的語言，來解釋那些聽起來高大上的統計概念。我希望作者能夠站在初學者的角度，從最基本的數據類型、抽樣方法開始，一步一步地引導我。我特別期待書中能有大量與生物學研究相關的實例，比如如何分析實驗數據，如何解讀基因表達的差異，如何評估藥物的療效等等。這些貼近實際的研究場景，會讓我更容易理解統計方法的應用。我對書中關於實驗設計的章節也非常重視，因為在設計實驗的初期，合理的統計設計能夠大大提高研究的效率和結果的可信度。希望這本書能提供一些實用的指導原則。當然，我也希望書中能夠對常用的統計軟體，如R語言，有基礎的介紹和操作指南，畢竟現代的生物統計分析幾乎都離不開軟體的支持。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學入門（七版）》對我來說，是一個充滿挑戰但又充滿期待的學習工具。我是一個對生物學充滿熱情，但對數據分析感到有些苦手的人。在我的研究領域，數據是不可或缺的，而生物統計學正是解讀這些數據的關鍵。我一直覺得統計學很抽象，很難與實際的生物現象連結起來。這本「七版」的出現，讓我覺得有機會能夠突破這個瓶頸。我希望這本書能在概念的引入上做得非常扎實，從最基礎的數據類型、描述性統計開始，循序漸進地帶領我進入這個世界。特別是對於一些核心的統計觀念，例如抽樣、機率、變異性等等，我希望它能提供非常清晰且具體的解釋，並輔以貼近生物學研究情境的範例。我對於書中關於實驗設計的部分非常感興趣，因為在設計實驗時，常常會遇到如何才能讓實驗結果更具說服力、如何避免偏差等問題，我希望這本書能提供一些實用的指導。當然，我也明白統計學離不開數學，但我希望這本書能夠在數學的嚴謹性和教學的可理解性之間找到一個平衡點，盡量避免過於繁瑣的數學推導，而是更注重概念的理解和方法的應用。我對書中可能的圖表和視覺化呈現方式也有較高的期待，畢竟視覺化的工具往往能幫助我們更直觀地理解數據的趨勢和規律。

评分☆☆☆☆☆

對這本《生物統計學入門（七版）》，我抱持著一種既期待又怕受傷害的心情。作為一個研究生物領域的學生，統計學對我來說是必備的技能，但老實說，我一直覺得自己在這方面是個「幼兒」。每次看到論文裡那些複雜的統計分析，都覺得頭昏腦漲。這本「七版」的出現，讓我覺得有機會能夠真正地「入門」。我希望這本書能從最根本的統計思維開始講解，而不是直接跳到複雜的公式。例如，什麼是機率？什麼是變異性？這些基本概念的清晰闡述，對我來說至關重要。我特別期待書中能有大量的實際案例，而且最好是貼近我們生物學研究的例子，例如基因表達、疾病發生率、生態學數據分析等等。這樣我才能更直觀地理解，這些統計方法是如何被應用在解決實際研究問題上的。我對書中關於數據清理和預處理的部分也很有興趣，因為在實際操作中，數據往往不是那麼「乾淨」，如何進行有效的數據整理和轉換，對後續的統計分析非常關鍵。我希望這本書能提供一些實用的技巧和建議。當然，我也知道統計學需要數學基礎，但我不希望它過度強調數學推導，而是更著重於概念的理解和實際的應用。畢竟，我的目標是能夠運用統計學來解決研究問題，而不是成為一個數學家。

评分☆☆☆☆☆

入手這本《生物統計學入門（七版）》，其實是帶著一種「被逼無奈」的使命感。我的研究計畫中，需要進行一些生物統計分析，而我之前的知識儲備，對於這些複雜的統計方法，可謂是「一竅不通」。聽說這本書是領域內的經典，所以就咬牙買下了。拿到書，看到它的厚度，心裡默默祈禱作者能「手下留情」，不要一開始就把我嚇倒。我對統計學的恐懼，主要源於對各種公式的無感和對抽象概念的難以理解。所以我強烈希望這本書能用最簡潔、最易懂的語言來解釋這些內容，並且能用非常直觀的圖示來輔助說明。我特別期待書中能有一些「動手做」的練習題，最好是結合實際數據，讓我可以邊學邊練，這樣記憶才會更深刻。例如，書中提供一個簡單的生物學數據集，然後引導讀者一步步完成描述性統計、假設檢定等步驟。我對統計軟體的使用也非常感興趣，如果書中能對常用的統計軟體，如SPSS或R，有基本的介紹和操作示範，那就太完美了。因為我知道，實際的研究中，手動計算的機會越來越少，更多的是依賴軟體。我希望這本「七版」能真正做到「入門」，讓我能夠建立起對生物統計學的基本框架認知，而不是在浩瀚的知識海洋中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

拿到《生物統計學入門（七版）》時，我腦海裡第一個閃過的念頭是：「這下可慘了」。我並非相關科系背景，但因為工作內容偶爾會接觸到一些需要解讀統計報告的場合，所以想說買本入門書來惡補一下。這本書的厚度，老實說，讓我有種「望書興嘆」的感覺。封面設計一如既往的樸實無華，但這恰恰也說明了它是一本專注於內容的教科書，少了些花俏的裝飾。我最擔心的是，作為一本「入門」書，它會不會一開始就拋出讓人難以理解的概念。我希望作者能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在生物統計學這個廣闊的世界裡，一步步地探索。我特別期待書中能有豐富的圖例和圖表，用視覺化的方式來輔助說明抽象的統計概念，例如直方圖、箱型圖、散佈圖等等，我希望書中能解釋如何解讀這些圖表，以及它們能傳達什麼樣的資訊。此外，對於各種統計檢定的應用場景和判讀方法，我也希望能有清晰的說明。例如，在什麼情況下應該使用t檢定，什麼情況下又應該使用卡方檢定，以及如何根據P值和信賴區間來做出判斷。我認為，對於入門者來說，能夠掌握「何時用，為何用，如何用」比單純記憶公式更為重要。希望這本書能讓我對統計學不再感到那麼畏懼，而是能建立起基本的認知和應用能力。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《生物統計學入門（七版）》的評價，很大程度上取決於它的「易讀性」和「實用性」。我並非生物統計學的專業人士，但因為論文研究的需要，不得不接觸這門學科。拿到書後，首先映入眼簾的是厚實的書頁，這讓我覺得它內容應該非常豐富，但同時也帶來了一絲壓力。我最害怕的是書中充斥著大量晦澀難懂的術語和複雜的數學公式，而缺乏對這些概念的直觀解釋。我希望作者能夠像一位耐心的老師，用淺顯的語言，循序漸進地引導我理解統計學的基本原理。特別是對於那些核心的概念，例如變異數分析、迴歸分析、生存分析等，我希望書中能提供清晰的定義，並通過豐富的實際案例來闡釋它們的應用。我對於書中如何進行數據可視化和結果解讀的部分特別感興趣，因為在撰寫論文時，能夠有效地呈現和解釋統計結果，是至關重要的一環。我希望這本書能提供一些實用的建議和範例，幫助我提升這方面的能力。當然，我也明白生物統計學是一門嚴謹的學科，但我希望這本書能夠在學術嚴謹性和教學的易理解性之間找到一個恰當的平衡點。

评分☆☆☆☆☆

唉，拿到這本《生物統計學入門（七版）》的時候，心裡真是五味雜陳。一來，生物統計學本身就是個讓人頭皮發麻的科目，每次想到要面對那些密密麻麻的公式和看不懂的圖表，就覺得腦袋要爆炸。二來，拿到「七版」，這個數字本身就帶著一種歷史的厚重感，彷彿這本書經歷了無數次的修改、增補，承載了無數學子的奮鬥與掙扎。我不是讀生物統計相關科系的，但因為研究領域偶爾需要接觸到這方面的知識，想說「入門」應該還算友善，結果… 說實話，這本書的厚度，光看就覺得有點壓力。封面設計倒是挺樸實的，沒有太多花俏的元素，讓人感覺它就是一本紮實的教科書。翻開第一頁，目錄就讓我眼花撩亂，各種統計方法、檢驗、模型，看得我眼花撩亂。想像著要從頭學起，真是個巨大的挑戰。我希望它裡面的內容，能夠像它的書名一樣，真正做到「入門」，不要一開始就拋出太艱澀的概念，能讓完全沒有基礎的人也看得懂。畢竟，我只是個偶爾需要參考的「門外漢」，如果太過專業，恐怕會像對牛彈琴。當然，我理解學術的嚴謹性，但對於入門書籍來說，引導和鋪墊也很重要。希望這本書的作者，能夠站在學習者的角度，用更易懂的語言和生動的例子，來解釋這些複雜的概念。我對書中的實例和應用非常感興趣，畢竟理論知識學來總是有點空泛，如果能結合實際的研究案例，我想會更容易理解和記憶。但願這本「七版」能夠在這方面做得更好，而不是只是簡單地更新了一些數據或公式。

评分☆☆☆☆☆

我拿到這本《生物統計學入門（七版）》純屬偶然，當時是因為研究需要，在圖書館裡隨手翻到的。我對生物統計學的了解非常有限，甚至可以說是零基礎。當時我只是想找一本能讓我大致了解這個領域的入門級書籍，沒想到這本書的「七版」字樣，讓我覺得它應該是經過時間考驗，比較可靠的選擇。拿到書後，第一印象就是… 挺厚的。封面設計比較簡潔，給人一種專業、嚴謹的感覺，但同時也帶著點「不好惹」的氣勢。翻開目錄，各種統計學的專有名詞瞬間淹沒了我，什麼實驗設計、信賴區間、假設檢定… 這些詞對我來說都是天書。我特別害怕那些需要大量計算的章節，總覺得自己會被公式淹沒。我希望這本書能夠用最淺顯易懂的方式，來解釋這些複雜的概念，就像老師在課堂上一點一點引導學生一樣。如果能有實際的案例分析，並且把案例的背景、研究方法、統計結果，以及結論都闡述清楚，那我會覺得非常有幫助。尤其是我對如何正確選擇和應用統計方法感到迷茫，希望這本書能提供一些指導性的原則或決策樹。畢竟，對於初學者來說，最難的可能不是計算，而是「知道該用什麼」以及「為什麼要用」。我真的希望這本書能在我心中種下一顆對生物統計學的興趣種子，而不是直接把我嚇跑。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學入門（七版）》對我而言，是一次探索未知的旅程。我並非生物統計學科班出身，但我的研究領域常常需要與數據打交道，而統計學正是解讀數據的鑰匙。拿到書後，最直接的感受是它的「厚重感」，這既說明了內容的紮實，也讓我對其中的學習曲線有所預期。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在生物統計學的迷宮中找到方向。我特別期待書中能有清晰的概念闡述，例如機率、假設檢定、信賴區間這些核心概念，我希望它能通過生動的比喻和貼近生活的例子來進行解釋，而不是僅僅羅列公式。我對書中關於數據可視化的部分非常感興趣，因為一張好的圖表，往往比冗長的文字更能直觀地傳達資訊。我希望這本書能提供一些關於如何選擇合適圖表類型、如何解讀圖表的建議。此外，我也很關心書中對於不同統計方法的選擇和判斷標準的介紹，例如在什麼樣的研究情境下，應該選擇哪種統計檢定方法，以及如何根據分析結果來做出科學的判斷。我希望這本「七版」能夠幫助我建立起扎實的生物統計學基礎，並培養出獨立分析數據的能力。