生物統計入門（4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

楊玉隆

图书标签:

• 生物统计
• 统计学
• 医学统计
• 生物医学
• 数据分析
• 统计方法
• 流行病学
• 公共卫生
• 研究方法
• 统计学教材

精密科学的基石：现代统计学原理与应用 本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的现代统计学知识体系，完全脱离生物统计学的特定范畴，聚焦于统计学作为一门基础科学和跨学科工具的普适性原理与方法论。 本教材深刻剖析了统计学从基础概念到高级模型的完整脉络，特别强调了数据驱动决策的核心逻辑、严谨的数学基础以及在工程、金融、社会科学、环境科学等多个领域中的实际应用潜力。本书的结构设计旨在培养读者从“数据捕获”到“洞察提取”的完整思维链。 第一部分：统计学的基石与数据叙事（Fundamentals and Data Narrative） 第一章：数据的本质与统计思维的建立 本章首先界定了统计学的核心目标：在不确定性下进行量化推理。我们详细讨论了数据的类型（定性、定量、时间序列、空间数据），以及抽样的基本艺术与科学。重点内容包括： 总体与样本的区分： 为什么我们需要从样本推断总体，以及常见的抽样偏差（如选择偏差、幸存者偏差）如何扭曲结果。 数据的清洗与预处理： 探讨缺失值处理（插补方法，如均值、中位数、回归插补的适用性）、异常值检测（基于IQR和Z分数的初步识别）与数据转换（对数、平方根转换在改善分布形态上的作用）。 描述性统计的深度解析： 超越平均数和标准差，深入讲解了变异系数、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）如何描述数据分布的形态，以及中位数和四分位距在处理非正态分布数据时的稳健性。 第二章：概率论的桥梁作用 统计推断建立在概率论之上。本章构建了必要的概率基础，但重点在于其在统计模型构建中的应用，而非纯粹的概率论推导。 随机变量与概率分布： 详细介绍离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如均匀分布、指数分布）随机变量。 正态分布的中心地位： 阐述正态分布（高斯分布）的数学特性及其在统计学中的“万有性”，及其在许多自然和工程现象中的出现机制。 中心极限定理（CLT）的实战意义： 深入解释CLT如何使我们能够对样本均值进行推断，即使原始总体分布未知，这是所有参数估计方法论的理论支柱。 第二部分：参数估计与假设检验的严谨框架（Inference: Estimation and Hypothesis Testing） 第三章：参数的点估计与区间估计 本章聚焦于如何利用样本信息对总体参数（如均值、比例、方差）进行可靠估计。 估计量的性质： 探讨无偏性（Unbiasedness）、有效性（Efficiency）和一致性（Consistency）这三大关键性质，并介绍如何通过矩估计法（Method of Moments）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）来导出估计量。 置信区间的构建与解释： 详细推导和应用针对不同分布（t分布、卡方分布、F分布）的置信区间，并强调置信水平的正确解读，即“重复抽样中，95%的区间会包含真实参数的比例”。 第四章：经典假设检验的逻辑与步骤 假设检验是统计推断的核心工具。本章系统地梳理了检验的哲学和实践步骤。 零假设与备择假设的设定： 强调双边检验、右尾检验和左尾检验在实际问题中的对应关系。 检验统计量与P值的精细解读： 深入解析P值（P-value）的定义（在零假设为真的前提下，观察到当前或更极端结果的概率），并批判性地讨论P值滥用和“P值迷信”的问题。 I类错误（$alpha$）与II类错误（$eta$）的权衡： 引入统计功效（Power, $1-eta$）的概念，阐述在样本量和资源有限的情况下，如何平衡两类错误。 第五章：方差分析（ANOVA）与非参数检验 本章将推断范围扩展到多组均值的比较以及对数据分布假设的放宽。 单因素与双因素方差分析： 详细介绍F检验的原理，如何通过分解总变异量来隔离处理效应和随机误差，并讨论多重比较（如Tukey's HSD）的必要性。 非参数检验的适用性： 当数据不满足正态性或方差齐性假设时，介绍稳健的替代方法，包括符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）、秩和检验（Mann-Whitney U Test）以及Kruskal-Wallis检验。 第三部分：模型构建与预测（Modeling and Prediction） 第六章：简单线性回归：关系的量化 回归分析是统计建模的基石。本章聚焦于描述两个连续变量之间线性关系的方法。 最小二乘法（OLS）的推导与几何意义： 解释如何通过最小化残差平方和来确定最佳拟合直线。 模型的诊断： 强调回归模型的关键诊断步骤，包括残差分析（检查独立性、常数方差性）和对多重共线性的初步识别。 系数的解释与推断： 正确解释回归系数的意义，并利用t检验和F检验对模型的整体显著性及单个预测因子的效应进行推断。 第七章：多元线性回归：控制与多重影响 本章扩展到包含多个预测变量的模型，这是控制混杂因素、量化独立效应的关键技术。 模型的建立与筛选： 讨论逐步回归（Stepwise Selection）的优缺点，以及赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在模型选择中的作用。 交互作用项的引入： 阐明如何通过引入乘积项来检验一个变量对另一个变量效应的调节作用。 异方差性与自相关性的处理： 介绍如何使用加权最小二乘法（WLS）或稳健标准误（Robust Standard Errors）来应对模型假设被违反的情况。 第八章：广义线性模型（GLMs）：扩展到非正态数据 现实世界中的许多数据（如计数、比例）不服从正态分布，GLMs提供了一个统一的框架来处理这些情况。 链接函数与指数族分布： 阐述指数族分布的特性，以及链接函数（如Logit, Log）如何将线性预测因子与响应变量的期望值联系起来。 逻辑回归（Logistic Regression）： 详细推导逻辑回归模型，重点解释优势比（Odds Ratio）的计算、解释及其在概率预测中的应用，特别适用于二元结果（是/否，成功/失败）。 泊松回归： 介绍其在分析事件计数数据（如单位时间内发生的次数）中的应用，及其对过度离散（Overdispersion）的调整。 第四部分：高级主题与时间序列基础（Advanced Topics and Time Series Introduction） 第九章：数据分析中的现代实践与挑战 本章讨论在大型数据集和复杂分析中必须考虑的现代统计问题。 统计功效分析（Power Analysis）的规划： 强调功效分析应在实验设计阶段而非事后进行，以确定所需的样本量。 多重检验的校正： 深入探讨当同时进行大量检验时，如何控制家族错误率（Family-wise Error Rate），介绍Bonferroni校正和Benjamini-Hochberg（BH）程序。 贝叶斯方法的导论： 对经典（频率派）统计学进行补充，引入先验信息、似然函数和后验分布的概念，为读者理解基于概率编程的现代分析工具打下基础。 第十章：时间序列数据的初步分析 时间序列数据（如金融市场数据、传感器读数）的特点是观测值之间存在序列相关性。 平稳性的概念： 定义弱和平稳性，并介绍差分（Differencing）在实现平稳性上的作用。 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）： 教授如何利用这两个工具来识别时间序列数据的内在结构。 ARMA模型的初步介绍： 简要介绍自回归（AR）和移动平均（MA）过程的基本思想，为后续进行更复杂的动态建模奠定基础。 总结： 本书通过严谨的数学推导和丰富的实际案例（这些案例取自经济学、工程质量控制、社会调查等领域，完全规避了生物学主题），构建了一个强大而通用的统计分析工具箱。读者在完成本书学习后，将能够独立设计实验、清洗数据、选择合适的统计模型，并以科学、严谨的方式对数据结果进行量化解释和有效沟通。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這《生物統計入門（第四版）》在語言風格上，展現出一種非常沉穩、學者的風範，但同時又帶著濃厚的台灣在地化教學氣息。它的用詞雖然專業，但結構清晰，特別適合在課堂上或研討會中作為主要參考資料。我發現它在處理那些經常在不同教材中產生歧義的概念時，總能給出一個最標準、最被學界廣泛接受的定義，這一點對於撰寫研究計畫書或準備國際期刊投稿時尤其重要。它在「圖例」的設計上也極為考究，很多圖表都是直接模擬真實研究中可能出現的數據情況，而不是使用過於簡化的虛擬數據。例如，在解釋變異數分析（ANOVA）時，它會區分單因子、多因子以及重複測量設計的差異，並在每個場景下提供相應的解釋變異的視覺化呈現。這有助於我們在實際操作時，能迅速匹配到正確的模型。我個人認為，這本書的「校對水準」也非常高，幾乎找不到印刷或排版上的錯誤，這在厚重的教科書中是一個非常難得的優點，它保證了我們在學習過程中不會被錯誤的符號或圖示誤導。總體來說，它提供了一種可靠、無可爭議的統計學基礎框架。

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《生物統計入門（第四版）》對我這種已經在業界摸爬滾打幾年、但統計基礎有點生疏的人來說，簡直是一劑及時雨。我之前常常遇到需要解讀研究報告或審核實驗數據的情況，每次看到那些信賴區間、校正後的胜算比（Odds Ratio）就頭痛不已，總覺得自己好像少了什麼關鍵的鑰匙。這本書的優點就在於它沒有只停留在理論層面，而是非常強調「應用」和「解釋」。書中對於不同檢定方法的選擇標準，比如何時該用t檢定、何時該用ANOVA，描述得非常具體，甚至列出了清晰的決策樹流程圖。我尤其欣賞它對於統計軟體操作的引導，雖然沒有手把手教你每一個按鈕怎麼按，但它會提供標準的輸出結果範例，然後教你如何解讀這些輸出，告訴你哪一串數字才是我們真正關心的結論。這種「軟體應用＋結果判讀」的結合，對我們這些實務工作者來說，實在太重要了。它讓我學會了如何用更精準的統計語言去描述我的觀察和發現，而不是只停留在「好像有差」這種模糊的陳述。書後面的章節，關於多重迴歸和存活分析的介紹，雖然深度上可能比不上專門的進階書籍，但作為一本入門教材，它提供的概括性和實用性已經非常到位了，足夠應付大部分的常規研究需求了。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容編排，如果用一個詞來形容，那就是「扎實到有點殘酷」。對於一個期望能快速掃描幾頁就能掌握核心概念的讀者來說，這可能不是一本輕鬆的讀物。它對細節的處理近乎吹毛求疵，每一個公式的推導過程都交代得清清楚楚，絲毫不含糊。這對於追求學術嚴謹性的人來說，是極大的加分項，但對於只想應付考試或快速專案的人來說，可能會覺得有點耗費精力。我個人最深刻的感受是，它強迫我去正視統計推論背後的假設條件。以往我可能只是套用公式，但讀完這本書後，我會開始質疑：「這個數據分配真的符合常態假設嗎？我的樣本數足夠嗎？」它不僅僅是教你「如何算」，更重要的是教你「為什麼要這麼算」以及「算出來的結果在生物學上代表什麼意義」。書中後期的推論統計部分，對於第一類錯誤和第二類錯誤的權衡、以及功效（Power）的計算，講解得非常透徹。這些概念過去總是被我囫輪吞棗地念過，但透過這本書的深度解析，我才真正理解了在設計實驗時，如何預先規劃才能得到具有說服力的結論。這本書的份量和厚度，光是翻閱就讓人感受到它蘊含的知識密度，絕對不是那種輕薄的「快速指南」。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計入門（第四版）》真是讓我這位統計學門外漢從頭學起，對我來說，它簡直是打開了生物醫學研究的一扇新大門。我記得當初拿到這本書時，心裡其實有點忐忑，畢竟高中數學以後就沒碰過這麼硬的統計概念了。書裡一開始的章節，像是對機率和分配的解釋，用字遣詞都非常貼近初學者的思維，沒有太多過於學術的冷僻詞彙，讀起來相對順暢。作者群似乎很清楚我們這些非科班出身的人在學習上會卡在哪裡，他們會用一些生活化的例子來輔助說明，例如用拋硬幣或抽撲克牌來解釋隨機性，這比單純看公式有效率多了。特別要稱讚的是，書中的圖表製作得相當用心，不論是直方圖還是散佈圖，都標示得非常清晰，讓人一眼就能看出數據背後代表的意義。我記得有一次在理解P值的時候卡住了好久，後來看到書裡用一個很具體的臨床試驗案例來貫穿整個概念的解釋，整個豁然開朗。這本書的編排邏輯性也很強，每章節的銜接都很自然，不會讓人感覺前後脫節。總之，對於剛接觸生物統計，想要建立扎實基礎的讀者，這本書絕對是教科書等級的入門首選，它成功地將複雜的學術理論轉化為可理解的知識體系，讓我對未來分析數據更有信心。

评分☆☆☆☆☆

老實說，這本《生物統計入門（第四版）》的價值，不只在於它「教了什麼」，更在於它「引導了什麼樣的思考模式」。對我這樣從事跨領域研究的人來說，最大的挑戰往往不是計算本身，而是如何建立正確的科學假設並將其轉化為可檢驗的統計模型。這本書在這方面的引導性非常強。它花費了相當的篇幅去討論「模型假設」的重要性，例如正態性、變異數同質性等，並不僅僅是告訴讀者如何進行常態檢定，更重要的是探討如果假設不成立時，我們應該採取何種補救措施，例如使用非參數檢定，或是數據轉換。這種實戰導向的建議，讓這本書的實用價值遠超出了理論教科書的範疇。它讓我體會到，統計學並不是一種僵硬的規則，而是一套靈活的工具箱，你需要根據手中的「材料」（數據特性）來選擇最合適的工具。另外，書中對於倫理在統計分析中的考量也有所著墨，雖然篇幅不多，但對於如何避免數據操弄和誤導性呈現的提醒，讓我覺得這本書的格局相當宏大，不僅是技術指導，更是一種學術良知的培養。這是一本需要時間去咀嚼、去反覆參照的工具書，值得放在手邊隨時翻閱參考。