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学习统计学的核心意义是通过对统计思维的培养，提高科学素养和科研能力。生物学、医学等专业的学生学习统计学的目的，并不是成为生物医学统计学的专业人员，而是掌握基本的试验设计方法和收集准确、可靠的数据，运用基本的统计分析方法来正确分析数据，掌握操作统计软件的技能，正确解释和表达分析结果。本书共15章，包括绪论、生物医学统计学试验的设计与实施、调查设计与实施、资料的统计描述、概率论与数理统计基础、统计推断、方差分析、卡方检验、秩和检验、回归和相关、常用多变量统计分析方法、常见试验设计及其结果的统计分析、诊断和筛选试验的评价、试验报告的撰写、常用统计软件及数据库。本书可作为生物学、医学、生物技术、生物工程、生物医学工程等专业本科生、研究生教材，也可供各类医疗卫生单位的科研工作者参考。

第1章  绪论	1
1.1  生物医学统计学的发展史	1
1.1.1  生物医学统计学的发展	1
1.1.2  生物医学统计学的地位和作用	2
1.1.3  统计学的误用和曲解	3
1.2  生物医学统计学的主要内容	4
1.2.1  试验设计	5
1.2.2  数据收集	5
1.2.3  数据整理	6
1.2.4  统计分析	6
1.2.5  结果报告	6
1.3  生物医学统计学中的重要概念	6
1.3.1  同质与变异	6
1.3.2  变量与数据类型	7
1.4  试验误差及其控制	9
1.4.1  试验数据的误差和精确性	9
1.4.2  试验误差的来源	9
1.4.3  随机误差的规律性	10
1.4.4  随机误差的层次性	10
1.4.5  试验误差的控制	11
1.5  统计思维的培养和本书结构布局	11
1.5.1  统计思维的培养	11
1.5.2  本书结构布局	11
本章小结	12
思考与练习	12
第2章  生物医学统计学试验的设计与实施	13
2.1  生物医学统计学试验的特点和基本要求	13
2.1.1  生物医学统计学试验的特点	13
2.1.2  生物医学统计学试验的基本要求	13
2.2  生物医学统计学试验设计的基本元素与基本原则	14
2.2.1  基本元素	14
2.2.2  基本原则	15
2.3  试验设计的基本内容	16
2.4  试验方案	17
2.4.1  试验因素与水平	17
2.4.2  试验效应与指标	18
2.4.3  制定试验方案的要点	18
2.5  常用试验设计类型	19
2.5.1  完全随机设计	19
2.5.2  随机区组设计	20
2.5.3  析因设计	21
2.5.4  交叉设计	22
2.5.5  其他试验设计	22
2.6  样本量估计	26
本章小结	28
思考与练习	28
第3章  调查设计与实施	29
3.1  调查研究概述	29
3.1.1  调查研究的基本概念与分类	29
3.1.2  调查设计的基本内容	31
3.1.3  调查研究中的注意事项	32
3.2  常用的抽样方法	33
3.2.1  抽样框	33
3.2.2  抽样方法的种类	34
3.2.3  常用的概率抽样方法	34
3.2.4  常用的非概率抽样方法	35
3.3  抽样调查的样本量估计	36
3.3.1  简单一级抽样样本量的估计	36
3.3.2  二级或多级抽样样本量的估计	40
3.4  调查研究的常见偏倚及质量控制	42
3.4.1  选择偏倚	42
3.4.2  信息偏倚	43
3.4.3  混杂偏倚	43
本章小结	44
思考与练习	44
第4章  资料的统计描述	45
4.1  资料的性质与分类	45
4.2  定量资料的统计描述	46
4.3  定性资料的统计描述	51
4.4  频数分布	52
本章小结	56
思考与练习	56
第5章  概率论与数理统计基础	57
5.1  随机事件及其概率	57
5.2  理论分布与抽样分布	63
5.3  极限定理（大数定律与中心极限定理）	72
本章小结	74
思考与练习	75
第6章  统计推断	76
6.1  假设检验的基本原理	76
6.2  参数的区间估计	79
6.3  均值的假设检验	85
6.4  二项资料的率的假设检验	87
本章小结	90
思考与练习	91
第7章  方差分析	92
7.1  方差分析的基本原理、基本思想和应用条件	92
7.2  方差分析的基本步骤	94
7.3  单因素方差分析	95
.4  多因素方差分析	101
7.5  方差分析的基本假定和变量转换	102
本章小结	103
思考与练习	103
第8章  卡方检验	105
8.1  卡方检验的定义和卡方分布	105
8.2  卡方检验的差异性分析	106
8.3  确切概率法	112
8.4  拟合优度检验	113
8.5  线性趋势检验	114
本章小结	115
思考与练习	116
第9章  秩和检验	117
9.1  单样本符号秩和检验	117
9.2  配对设计的秩和检验	122
9.3  两个独立样本比较的秩和检验	124
9.4  随机区组设计的多个相关样本比较的秩和检验	128
9.5  多个独立样本比较的秩和检验	132
本章小结	136
思考与练习	136
第10章  回归和相关	137
10.1  相关和回归的概念	137
10.2  回归性分析	138
10.3  曲线回归	143
10.4  多项式回归	146
10.5  相关性分析	148
本章小结	153
思考与练习	154
第11章  常用多变量统计分析方法	155
11.1  多重线性回归	155
11.2  协方差分析	161
11.3  Logistic回归	164
11.4  COX比例风险回归模型	166
11.5  其他常用多变量统计分析方法	168
本章小结	170
思考与练习	170
第12章  常见试验设计及其结果的统计分析	171
12.1  完全随机化试验设计及其统计分析	171
12.2  随机区组试验设计及其结果的统计分析	173
12.3  重复测量试验设计及其结果的统计分析	176
12.4  析因试验设计及其结果的统计分析	179
12.5  两种处理两阶段交叉设计的方差分析	183
12.6  拉丁方试验设计及其结果的统计分析	185
12.7  正交试验设计及其结果的统计分析	187
12.8  均匀试验设计及其结果的统计分析	190
12.9  系统分组试验设计及其结果的统计分析	192
12.10  裂区试验设计及其结果的统计分析	194
12.11  临床试验设计及其结果的统计分析	196
本章小结	202
思考与练习	202
第13章  诊断和筛选试验的评价	204
13.1  诊断和筛选试验的基本概念和应用	204
13.2  诊断和筛选试验的评价体系	206
13.3  ROC曲线及其应用	214
本章小结	218
思考与练习	218
第14章  试验报告的撰写	219
14.1  试验报告的撰写规范	219
14.2  试验结果的表达与解释	222
本章小结	226
思考与练习	227
第15章  常用统计软件及数据库	228
15.1  常用统计软件介绍	228
15.2  数据库基本原理及常用数据库	238
本章小结	244
思考与练习	244

生物医学统计学是生物医学工程或医学各专业的必修课程之一，在学生的教育和培养中具有举足轻重的作用。这本导论性质的教材，是为培养生物医学工程或医学领域的大学生而写的，目的是帮助学生掌握大量出现在文献中的统计方法。
本书依据国际学术界对生物医学的统计学要求精选内容，以实际问题的“原型”为中心组织统计学概念和方法的教学。本书共15章，第1章介绍了生物医学统计学的主要内容及统计学中的若干重要概念，它是后面章节的基础；第2章、第3章介绍了生物医学科学研究的统计设计；第4章、第5章为数据资料的统计描述及概率论与数理统计基础，涉及描述定量和定性资料的常见统计指标等；第6章为统计推断的基本内容；第7章至第9章为基本的和常用的单变量统计推断方法；第10章介绍了回归和相关；第11章介绍了多变量统计分析方法，包括多重线性回归分析和协方差分析；第12章介绍了常见试验设计及其结果的统计分析；第13章主要介绍了诊断和筛选试验的评价指标体系及其应用；第14章阐述了统计方法的正确选择，结果的正确解释和表达，最终形成试验报告；第15章简单介绍了常用的统计软件及数据库。
本书适合生物学、医学、生物技术、生物工程、生物医学工程等专业本科生、研究生使用。通过本书的学习，读者能够掌握统计设计及资料收集、整理和分析的基本理论和方法，培养统计思维能力和应用技能。教师可以根据各专业和学制特点选择不同的章节进行不同深度的讲授。本书除适合生物医学工程、医学等专业的学生使用外，也可供各类医疗卫生单位的科研工作者参考。希望我们这本书的出版，能为统计学教材的发展带来一些新气象。
本书邀请了在生物学及医学等领域中有实际经验和专长的学者参与编写，最终由王贵学统稿，王贵学、雷海科、彭斌等进行了审核。本书由王贵学任主编，雷海科、彭斌、崔壮、李凌任副主编。其中，重庆大学的王贵学、雷海科、何美、涂昀和陈琳编写了第1章、第4章、第12章的12.1节和第13章；重庆医科大学的彭斌编写了第2章、第12章的12.6节和第14章；天津医科大学的崔壮编写了第3章和第15章；天津大学的关静编写了第5章和第12章的12.8节；西安交通大学的王全丽、裴磊磊编写了第6章和第12章的12.5节；大连理工大学的刘惠编写了第7章和第12章的12.4节；北京航空航天大学的刘肖编写了第8章、第10章和第12章的12.2节；电子科技大学的李凌编写了第9章和第12章的12.3节，董立编写了第11章和第12章的12.9节；四川遂宁中心医院的朱晓凤编写了第12章的12.7节、12.10节和12.11节。整个编写过程得到了东南大学万遂人教授、重庆大学郑小林教授和侯文生教授、天津医科大学汤乃军教授、大连理工大学覃开蓉教授、电子科技大学刘贻尧教授、西安交通大学王珏教授和王全丽老师、天津大学明东教授、北京航空航天大学孙安强副教授及电子工业出版社张小乐编辑的大力帮助、关心和支持，定稿会得到了重庆大学生物工程学院的大力支持。重庆大学医学部生物工程学院王贵学教授团队的范龙玲博士后、王溢博士后、张坤博士生、徐紫宸博士生等对本书的编辑、排版、例题计算、结果复核等付出了艰辛的劳动。在此一并致以衷心的感谢！
本书的编写虽然经过了全体编委的努力工作和反复修改，但限于编者水平，难免存有疏漏之处和缺陷，欢迎同行与读者批评指正。

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