生物統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

　　我們非常高興能收到對于《生物統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)》第1版的積極評價。許多人發(fā)電子郵件告訴我們，他們第一次真正理解了什么是統(tǒng)計學(xué)和學(xué)習統(tǒng)計學(xué)的樂趣，這完全出乎我們的意料之外，這所帶來的喜悅不亞于打開普通郵件拿到版稅支票。我們曾經(jīng)就是否應(yīng)該寫第2版爭論了好一段時間。我們的猶豫歸咎于兩方面的考慮。第一，如果醫(yī)學(xué)知識的半衰期是5年的話，那么統(tǒng)計學(xué)知識的半衰期肯定要比一頭大象的壽命長。畢竟，我們在統(tǒng)計學(xué)上仍然還在使用Galton（1911年離世）所提出的相關(guān)系數(shù)，以及Ronald Fisher在20世紀90年代初期提出統(tǒng)計學(xué)的基本核心知識。第二，我們還需要處理其他的日常生活事情，譬如吃飯、睡覺和陪伴家人等等。

作者簡介

作者：(加拿大)Geoffrey R.Norman (加拿大)David L.Streiner 譯者：凌莉

書籍目錄

第1部分 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學(xué)的特征　第1章 基礎(chǔ)知識　第2章 觀察數(shù)據(jù)首先看看對數(shù)據(jù)繪圖　第3章 用數(shù)字描述資料集中趨勢和離散趨勢的測量方法　第4章 正態(tài)分布　第5章 概率　第6章 統(tǒng)計推斷原理　第1部分 要點評述第2部 分方差分析　第7章 兩組比較檢驗　第8章 多組比較單因素方差分析　第9章 析因方差分析　第10章 兩次重復(fù)測量配對￡檢驗及其他　第11章 重復(fù)測量的方差分析　第12章 多元方差分析(MANOVA)　第2部分 要點評述第3部分 回歸與相關(guān)　第13章 簡單回歸與相關(guān)　第14章 多重回歸　第15章 Logistic回歸　第16章 回歸與方差分析的高級應(yīng)用　第17章 改變的度量　第18章 縱向數(shù)據(jù)分析：層次線性模型　第19章 主成分分析和因子分析　第20章 通徑分析與結(jié)構(gòu)方程模型　第3部分 要點評述第4部分 非參數(shù)統(tǒng)計　第21章 分類頻數(shù)資料的顯著性檢驗　第22章 分類資料關(guān)聯(lián)性的度量　第23章 等級資料的顯著性檢驗　第24章 等級資料關(guān)聯(lián)性的度量　第25章 生存分析　第4部分 要點評述第5部分 重奏　第26章 等效性檢驗和非劣效性檢驗　第27章 常見錯誤以及一些科學(xué)奇想尋找離群值，處理缺失值，以及數(shù)據(jù)變換方法　第28章 方法總結(jié)　第29章 SPSS入門自我測驗(問題與答案的綱要)習題答案參考文獻及參考書目附錄索引

章節(jié)摘錄

插圖：變量在前面的段落中，我們提到人與人在很多方面都存在著差異：性別、年齡、身高、頭發(fā)及眼睛顏色、政治偏好、治療效果以及期望壽命等方面。統(tǒng)計學(xué)將以上因素稱為變量簡而言之，變量就是現(xiàn)在正被觀察或測量的東西。變量有兩種類型：自變量和因變量。實例是理解這兩個概念最簡單的方法，回到剛才長粉刺的青少年的例子上。我們想知道粉刺的數(shù)量是否會隨青少年使用茄子精油而發(fā)生改變。這里結(jié)局（粉刺）是因變量，可以認為它因治療而發(fā)生改變施加的干預(yù)措施是治療方法（茄子精油），稱其為自變量因變量是我們所關(guān)心的結(jié)局，它因干預(yù)措施的效果而發(fā)生改變自變量是某種干預(yù)或是人為控制的某種措施聽起來是不是很簡單？但這樣的定義太過簡練，不夠確切。一旦脫離實驗的范疇，因變量和自變量之間的區(qū)別就變得不明顯了。例如，如果我們想觀察一個小孩隨年齡增長其詞匯量的增加狀況，那么詞匯的記憶量就是因變量而年齡則是自變量。從而認為詞匯的記憶量取決于年齡，盡管年齡并不是某種干預(yù)，也不是人為施加的某種措施。廣義上說，如果一個變量因另一變量的變化而發(fā)生改變的話，那么我們就稱這個因自變量的改變而發(fā)生改變的變量為因變量。自變量和因變量都可以取若干值中的某一特定值：對于性別而言，取值為男或女；而頭發(fā)顏色則可以是棕色、黑色、金色、紅色、灰色、人工染色或禿頂；像身高這類變量的取值可以從早產(chǎn)兒的25～40cm一直到籃球運動員和本統(tǒng)計書的合著者身高的200cm數(shù)據(jù)的類型離散型和連續(xù)型數(shù)據(jù)  盡管我們說性別和身高都是變量，但是他們在取值的類型和數(shù)量上還是有著明顯的差別。一種區(qū)分變量類型的方法是判斷這些變量的取值是離散型（discrete）的還是連續(xù)型（continuous）的離散型的變量只能取一些有限的數(shù)值。舉之前的例子，這樣的變量有性別、頭發(fā)和眼睛的顏色、政治偏好、一個人接受的治療次數(shù)等等。另一個離散型變量的例子是“總數(shù)”，如一個人總的人院次數(shù)，齲齒、缺牙和填補牙齒的數(shù)目、一個家庭中孩子們的數(shù)目。由于兒童數(shù)量是離散型變量，因此人口統(tǒng)計學(xué)家可以明確地指出不可能有2.13個孩子的家庭。離散型數(shù)據(jù)的取值只能是整數(shù)而連續(xù)型變量的取值卻不盡相同。乍一看可能像身高這樣取值單位離散的變量應(yīng)該屬于離散型變量：某人身高172cm，某個比他高一點的人是173cm，某個矮一些的人則是171cm。事實上，這是十分局限的，這種局限性是由我們的測量尺造成的。如果用一個有更精確刻度的測量尺進行測量的話，就可以精確到二分之一厘米。事實上，還可以用精確到千分之一毫米的激光去測量每一個人的身高。身高、體重、血壓、血清大黃濃度、時間以及其他很多變量的取值都是連續(xù)的，而取值間的分界則是我們?yōu)榱诉m應(yīng)需要而主觀制定的。這就導(dǎo)致了我們對測量值的認識十分機械，當精確到毫米汞柱時兩個人的血壓可能相同，但如果我們的測量精確到十分之一毫米汞柱時，這兩人的血壓可能就會顯現(xiàn)出差異。如果數(shù)值仍然相同，那么我們可以采用更精確的測量尺度直到兩人的血壓值分出差別為止連續(xù)型數(shù)據(jù)可以取一個固定范圍的任何數(shù)值。

編輯推薦

《生物統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)(第3版)》是由人民衛(wèi)生出版社出版的。

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