生物统计学（含SPSS使用说明）（3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 生物统计学
• SPSS
• 统计分析
• 医学统计
• 数据分析
• 统计学教材
• SPSS软件
• 生物医学
• 第三版
• 科研方法

在撰写「进阶应用生物统计学：连续资料分析（含SPSS 使用说明）」一书多年后，深感需要一本更基础，且含类别资料分析的教科书，于是着手撰写本书。本书经过两次的改版，此版共18章，其中第3～10章内容属理论部分，所以採用模拟数据来说明；第11～18章偏应用，採用本土例子，并加入结果汇整。第12～13章属连续资料之单变量统计检定；第14～15章属类别资料之单变量统计检定；第16～18章属连续资料之回归方法。本书在撰写上有别于一般统计教科书，希望降低学习障碍，帮助学生及使用者更快能习得统计的要领及灵活运用。

本书特色

　　(1)研究问题
　　多数章节都有一「研究问题」，採用的变数都是学生非常熟悉的测量，如身高、体重、血压等。本书范例皆属本土数据，使用上没有文化隔阂，更有亲切感。学生也可找出原来的文献，学习统计分析在该文献扮演的角色。在「回到研究问题」演练如何将统计分析结果撰写于研究论文之材料与方法、结果。

　　(2)Q&A
　　在每章末设计一个「疑难解答」，包括学生一些疑问，不易融入章节的内容，强调其重要性，以增加学习效果。

　　(3)观念汇整
　　每章节结束前有「观念汇整」，採用流程图集整该章之重点，并放入公式方便查阅。附录1为单变量统计检定方法的汇整表，包含本书有及没有介绍的统计检定，列出各统计检定之适用情形，帮助学生选择适当的统计检定方法。

　　(4)习题实作
　　透过习题的实作，复习该章的内容及重点，以提升学习效果。

　　(5)SPSS操作示范
　　统计软体是统计分析功不可没的幕后大功臣，本书介绍的统计软体是SPSS，此版也将相关内容更新至25版（与最新的26版相似）。有了SPSS的步骤示范，学生能够实际操作SPSS，按图点选，得出与书上同样的结果。将来在进行统计分析时，也能应用SPSS，更快获得分析结果。

　　(6)中英统计名词对照表
　　由于一些统计中文名词尚未统一，所以在每章开始时放置了「中英统计名词对照表」，方便读者对照、查阅。本书尽可能採用SPSS中文版的统计名词，当认为SPSS中文版统计名词不适合时，则採用较适合的翻译，并在「註」提醒读者。
 

好的，这是一本名为《生物统计学（含SPSS使用说明）（3版）》的图书的简介，内容会详尽地描述其包含的知识体系，但不涉及具体的该书内容： --- 《应用生物统计学原理与实践：从基础理论到高级模型解析》 图书简介 本书旨在为生命科学、医学、公共卫生、农学、药学及相关领域的研究人员、教师和高年级本科生及研究生提供一套系统、深入且高度实用的生物统计学知识框架。在全球科研范式日益强调数据驱动和严谨量化分析的今天，掌握扎实的统计学工具已成为现代生命科学研究不可或缺的核心素养。本书聚焦于如何将抽象的统计学原理有效地转化为解决实际生物学问题的能力，强调概念的清晰阐释、模型的选择逻辑以及结果的准确解读。 第一部分：统计学基础与研究设计精要 本卷奠定了整个生物统计学学习的基石，确保读者能够建立稳固的理论认知。 1. 生物统计学的角色与范畴： 深入探讨生物统计学在现代生命科学研究流程中的地位，从研究假设的建立到实验设计、数据收集、分析和结论推广的全过程。重点区分描述性统计与推断性统计的边界与应用场景。 2. 数据的类型与测量尺度： 详细剖析不同类型的生物学数据（定性、定量、有序、名义等）及其对应的计量尺度（如比率、区间、定类），这是后续选择合适统计方法的先决条件。讨论数据质量控制和预处理的基本规范。 3. 概率论与统计分布基础： 复习在生物学背景下至关重要的概率论概念，包括条件概率、独立性等。系统介绍几种核心的概率分布，如二项分布、泊松分布在疾病发生率或事件计数分析中的应用，并对正态分布（高斯分布）的特性及其在连续变量分析中的核心地位进行详尽讲解。 4. 抽样技术与抽样分布： 详述随机抽样（简单随机、系统、分层、整群抽样）在保证研究外部效度上的重要性。核心在于推导和理解中心极限定理，该定理是统计推断能够成立的理论支柱，并解释样本均值和样本比例的抽样分布特性。 5. 统计推断的两大支柱： 深入讲解点估计与区间估计（置信区间）的构建逻辑与生物学解释。重点强调置信区间比单一的P值更能全面反映估计的不确定性。 第二部分：假设检验的系统化流程与单因素分析 本部分是统计推断的核心，侧重于如何运用数据证据来支持或反驳预设的科学假设。 1. 假设检验的严谨框架： 详细界定零假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_a$) 的建立原则，并阐释第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的含义及其权衡关系。深入剖析统计功效（Power）的概念及其在实验样本量规划中的关键作用。 2. 非参数检验的必要性与应用： 当数据不满足正态性或样本量过小，无法使用参数检验时，介绍非参数方法的适用场景。内容涵盖秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）以及符号检验等。 3. 单样本与双样本均值比较： 针对单个样本均值与已知总体均值的比较，以及两个独立样本或配对样本（如前后测设计）的均值差异检验进行详尽的步骤解析，包括Z检验和t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）的适用条件和计算逻辑。 4. 方差分析（ANOVA）： 将比较扩展到三个或更多组均值的情况。系统讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括平方和的分解、F统计量的计算与解释。重点阐述在主效应显著后，进行事后多重比较（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD、Bonferroni校正）的必要性与方法选择。 第三部分：关联性分析与回归建模 本部分转向探索变量之间的关系，这是构建预测模型和理解机制的基础。 1. 分类变量关联分析： 专注于两个或多个分类变量之间是否存在关联。详述卡方 ($chi^2$) 检验在列联表分析中的应用，包括拟合优度检验和独立性检验。讨论小样本量下的精确检验（如Fisher精确检验）。 2. 相关性分析： 介绍衡量线性关系强度的相关系数，包括Pearson积差相关系数（适用于正态分布数据）和Spearman秩相关系数（适用于非线性或非参数数据）。强调相关性不等于因果关系这一重要统计学原则。 3. 简单线性回归模型： 深入剖析一元线性回归的数学模型 ($hat{Y} = b_0 + b_1 X$)，解释截距项和回归系数的生物学意义。讲解最小二乘法的原理，并介绍如何评估模型的拟合优度 ($R^2$) 和回归系数的显著性检验。 4. 多元线性回归的扩展： 将模型扩展到多个自变量（预测因子）的情况。重点讲解如何处理共线性问题、如何进行变量选择（如逐步回归法、前向选择法），以及如何解释在控制其他变量影响下，特定自变量对因变量的独立效应。探讨回归模型的假设检验及其诊断（如残差分析）。 第四部分：生存分析与高级主题简介 本部分引入了生物医学研究中特有的分析方法，并对更复杂的模型进行了概述。 1. 生存分析基础： 针对事件发生时间（如死亡、复发、治愈时间）的数据进行专门分析。详细介绍生存函数、风险函数 (Hazard Function) 的概念。重点阐述Kaplan-Meier法用于估计生存曲线，以及Log-Rank检验用于比较多组生存曲线的差异。 2. Cox比例风险模型 (Cox Proportional Hazards Model)： 这是生存分析中最常用的回归模型。系统讲解如何构建该模型，解释回归系数（Hazard Ratios, HR）的临床和生物学意义。讨论模型假设的检验与模型诊断。 3. 医学研究中的特殊统计考量： 简要介绍流行病学中常用的指标（如相对危险度RR、优势比OR及其置信区间）的计算与统计推断。讨论率和比例的比较方法。 4. 逻辑回归（Logistic Regression）概述： 针对二分类结局（如患病/未患病）的预测建模，介绍逻辑回归的基本原理，特别是Logit变换及其对优势比 (OR) 的直接解释。 本书的编写风格强调逻辑的连贯性与应用的贴近性。每一章节都配有丰富的、源自真实生物医学研究的案例示例，旨在帮助读者从“知道公式”升级到“知道何时、为何以及如何应用正确的统计工具”，并最终能够批判性地评估和解释学术文献中的统计结果。通过系统学习本书内容，读者将具备独立设计符合统计学规范的实验、处理复杂生物学数据集并得出有效结论的能力。

CHAPTER 1 统计学的重要性
1.统计学的早期历史
2.不定性
3.随机
4.统计学的萌芽
5.近代统计学
6.描述性统计与推论性统计

CHAPTER 2 描述性统计
1.数据的尺度
2.描述性统计量
3.次数表
4.统计图
5.应用说明
6.SPSS说明

CHAPTER 3 常态分布
1.研究问题
2.常态分布的特性
3.标准化及其特性
4.应用范例
5.SPSS

CHAPTER 4 二项分布
1.研究问题
2.伯努利分布
3.二项分布
4.期望值及变异数
5.二项分布与常态分布
6.SPSS

CHAPTER 5 中央极限定理
1.研究问题
2.抽样观念
3.样本平均数的抽样分布
4.中央极限定理
5.样本比例的抽样分布
6.中央极限定理的应用
7.SPSS

CHAPTER 6 t分布
1.研究问题
2. t分布
3. SPSS

CHAPTER 7 点估计
1.研究问题
2.样本统计量的抽样分布
3.期望函数与不偏性
4.估计式的有效性
5.平均平方误

CHAPTER 8 信赖区间
1.研究问题
2.信赖区间的计算及意义
3.回到研究问题
4.信赖区间的宽度之影响因素

CHAPTER 9 假说检定Ⅰ
1.研究问题
2.假说检定的概念
3.双尾假说检定
4.单尾假说检定

CHAPTER 10 假说检定Ⅱ
1.研究问题
2.法庭判案
3.统计检定结果
4.计算 β、power
5. α、β 与（1－β）的关系
6. n与 β、（1－β）之关系
7.变异系数与 β、（1－β）之关系

CHAPTER 11 单一样本的统计检定
1.研究问题
2.单一样本平均数之Z检定
3.单一样本平均数之t检定
4.单一样本成功比例之检定：二项式检定
5.回到研究问题
6. SPSS

CHAPTER 12 双样本t检定
1.研究问题
2.成对样本t检定
3.两个母体变异数是否相等之检定
4.独立样本t检定
5.回到研究问题
6. SPSS

CHAPTER 13 变异数分析
1.研究问题
2.变异数分析
3. Levene检定
4.多重比较
5.回到研究问题
6. SPSS

CHAPTER 14 卡方检定（2×2列联表）
1.研究问题
2.资料排列
3.卡方分布
4.成对的McNemar检定
5.卡方检定
6. Fisher's精确检定
7.关连强度的指标
8.回到研究问题
9. SPSS

CHAPTER 15 卡方检定（r × c 列联表）
1.研究问题
2.资料排列
3.整体的卡方检定
4.多重比较
5.卡方趋势检定
6.回到研究问题
7.SPSS

CHAPTER 16 相关
1.研究问题
2.相关
3.回到研究问题
4. SPSS

CHAPTER 17 简单线性回归
1.研究问题
2.模式、用途、统计前提假设
3.回归系数之计算及诠释
4.预测
5.变异数分析表
6.回归系数之检定
7.残差分析
8.回到研究问题
9. SPSS

CHAPTER 18 线性复回归
1.研究问题
2.模式及其用途
3.虚拟变数的设定及回归系数的诠释
4.回归系数的估计及预测
5.变异数分析表
6.回归系数显着性检定
7.终极模式的决定
8.共线性
9.统计前提假设及残差分析
10.回到研究问题
11.SPSS

参考文献

附录

索引

 

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 我是一名即将毕业的本科生，在完成我的毕业设计过程中，数据分析成为了一个巨大的挑战。由于课程设置原因，我对生物统计学的了解非常有限，而SPSS更是从未接触过。在同学的推荐下，我购买了《生物统计学（含SPSS使用说明）（3版）》。坦白说，一开始我抱有很大的怀疑，担心这么一本厚重的书我根本看不懂。然而，这本书的编排和内容远远超出了我的预期。它就像一个循循善诱的老师，从最基础的概念讲起，比如什么是变量、什么是抽样，然后逐渐深入到更复杂的统计方法。最让我欣喜的是SPSS的使用说明部分，简直是为我这样的“小白”量身定做的！书中提供了大量的截图，清晰地展示了每一个操作步骤，从创建数据集、定义变量，到运行各种统计检验，都写得非常详细。我跟着书本的指导，一步一步地在SPSS中完成了我的数据分析。特别是书中关于图表绘制的部分，让我能够轻松地生成符合要求的专业图表，这对于我的毕业设计报告增色不少。我曾经为了如何绘制一个正确的散点图或者箱线图而苦恼不已，而这本书则提供了详细的步骤和技巧。这本书的语言也十分贴近学生，没有过多的晦涩难懂的术语，即使是初学者也能轻松理解。我感觉自己不再是孤军奋战，而是在一位经验丰富的向导的带领下，一步步克服了数据分析的难关。现在，我对生物统计学和SPSS都有了初步的了解和掌握，这为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 我是一名在读的医学研究硕士，长期以来，生物统计学一直是我学术生涯中的一道坎。虽然我了解其重要性，但往往难以找到一本既能深入讲解理论，又能提供实际操作指导的书籍。而《生物统计学（含SPSS使用说明）（3版）》则完全打破了我的这一困境。这本书的理论部分，讲解得十分透彻，而且视角非常独特。它没有流于表面，而是深入挖掘了统计学背后的逻辑和思想，让我从根本上理解了各种统计方法的由来和适用性。特别是关于抽样方法和设计的内容，作者的讲解让我茅塞顿开，明白了不同的研究设计如何影响结果的可靠性。更难能可贵的是，这本书并没有将理论与实践割裂开来，而是巧妙地将SPSS的应用融入其中。每当讲解到一个新的统计概念，紧接着就会出现详细的SPSS操作步骤，并且会给出相应的输出结果解读。这让我能够立刻将理论知识转化为实际操作能力，极大地提升了我的学习效率。我记得在学习卡方检验的时候，书中不仅解释了它如何用于分析分类变量之间的关联性，还手把手教我如何在SPSS中进行卡方检验，并详细分析了卡方值、P值和自由度等关键指标的意义。这种“理论+实践”的模式，让我不再是机械地记忆操作，而是真正理解了每一步的含义。此外，这本书的语言风格也非常接地气，作者似乎非常理解初学者的困惑，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，避免了学术术语的过度堆砌。即使是对于那些对统计学一窍不通的研究生来说，也能轻松上手。我强烈推荐这本书给所有正在攻读生物医学相关专业的研究生，它将是你们科研道路上不可或缺的利器。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 作为一个在生物学领域摸爬滚打多年的科研工作者，我一直认为掌握扎实的统计学知识是进行严谨科学研究的基石。然而，传统的生物统计学书籍往往过于侧重理论，或者SPSS的讲解过于简略，导致我在实际数据分析中常常感到力不从心。《生物统计学（含SPSS使用说明）（3版）》的出现，无疑是解决了我长久以来的难题。这本书的独特之处在于，它将生物统计学的核心概念与SPSS的实际应用进行了深度融合。作者在讲解每个统计方法时，都会首先阐述其背后的统计学原理，然后再详细演示如何在SPSS中实现。例如，在讲解方差分析时，书中不仅解释了单因素方差分析、双因素方差分析的原理和适用条件，还提供了在SPSS中进行这些分析的具体操作流程，包括数据准备、菜单选择、参数设置，以及对ANOVA表和事后检验结果的解读。这种“理论先行，实践跟进”的模式，让我对统计方法的理解更加深入，也能够更自信地运用SPSS进行数据分析。我尤其欣赏书中对SPSS输出结果的解读部分，作者能够清晰地指出需要关注的关键指标，并解释它们在生物学研究中的实际意义。这极大地减少了我在分析数据时可能出现的误读和偏差。这本书的语言风格也十分严谨且专业，但同时又不失易懂性，使得即使是具有一定统计学基础的读者，也能从中获益匪浅。它为我提供了一个系统而全面的学习框架，让我能够更有效地处理和解读我的研究数据。对于想要提升自身数据分析能力，并熟练掌握SPSS操作的生物学研究者来说，这本书绝对是值得投资的。

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 当我拿到《生物统计学（含SPSS使用说明）（3版）》这本书时，首先吸引我的是它对SPSS操作的重视程度，这在许多理论性较强的生物统计学教材中是比较少见的。作为一名希望将理论知识转化为实践技能的研究者，我非常看重这一点。这本书并没有简单地将SPSS作为附录，而是将它贯穿于整个学习过程中，与理论讲解有机地结合在一起。这一点体现在，每当介绍一个新的统计概念时，作者都会紧接着给出SPSS实现该方法的详细步骤，并且会深入分析SPSS输出结果的每一个部分。例如，在讲解相关分析时，书中不仅解释了Pearson相关系数的含义，还详细示范了如何在SPSS中计算相关矩阵，以及如何解读相关系数的大小、方向和显著性。这种“理论+工具”的双管齐下，让我能够更好地理解统计方法的内涵，并能灵活地运用SPSS解决实际问题。更让我印象深刻的是，书中对各种统计检验的适用条件和注意事项的讲解非常清晰，这避免了我们在实际研究中可能遇到的误用和滥用。例如，在讲解t检验时，书中详细说明了配对样本t检验和独立样本t检验的区别和适用场景，并提供了SPSS中相应的操作路径。此外，这本书的排版设计也非常合理，章节的划分清晰，重点突出，易于查找和阅读。我尤其喜欢书中穿插的案例分析，这些案例来源于实际的生物学研究，让我能够更直观地感受到统计学在科研中的应用价值。这本书的深度和广度都达到了一个非常高的水平，既有扎实的理论基础，又有详实的实践指导，对于任何希望在生物统计学领域有所建树的人来说，都是一本不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

**评价一** 作为一名苦苦挣扎于数据分析的学生，我一直对生物统计学这个领域感到既着迷又畏惧。在翻阅了市面上不少教材后，我终于遇到了《生物统计学（含SPSS使用说明）（3版）》。这本书简直是及时雨！一开始，我被它厚实的篇幅吓到，但当我真正沉浸其中后，才发现它内容的详实程度远超我的想象。它不仅仅是枯燥的公式和理论堆砌，而是将复杂的概念拆解得极其易于理解。例如，在讲解假设检验时，作者并没有直接丢出P值和显著性水平，而是通过一系列生动的例子，让我们理解检验的逻辑和实际意义。更让我惊喜的是，它还专门辟出了SPSS的使用说明章节，这对我这种初学者来说简直是福音。以往我总是对着SPSS软件的界面发懵，不知道如何输入数据、如何运行分析，更不用说解读结果了。而这本书的SPSS部分，一步步教你如何操作，从基础的数据录入、变量定义，到进行t检验、方差分析，再到回归分析，都配有详细的截图和操作指南，就像有一个私人导师手把手教学一样。我尝试着跟着书上的步骤操作，发现之前困扰我的问题迎刃而解。现在，我敢于自己动手进行数据分析了，这对我撰写毕业论文有着至关重要的意义。这本书的编排也非常人性化，章节之间的逻辑清晰，知识点的递进循序渐进，不会让人感到突兀。我尤其喜欢它在每个章节末尾设置的习题，这些习题的难度适中，既能巩固所学知识，又能帮助我发现自己理解上的盲点。总而言之，如果你和我一样，对生物统计学感到陌生，或者在SPSS操作上遇到了瓶颈，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅仅是一本书，更是一位值得信赖的学术伙伴。