Python医学实用统计分析

Name: Python医学实用统计分析
ISBN: 9787117341417

潘兴强 / 陈根浪2025年4月

3.5

字数: 8.6万字
章节数: 84
ISBN: 9787117341417

信息有误查询本书

内容简介

本书主要介绍与数据分析有关的语法基础，针对性强，帮助读者快速入门，譬如在第2部分重点介绍了Python入门语法、特征以及数据分析所需要的一些基本语法。Python可以通过多个库、多种方法实现相同目的，如实现线性回归可以用sklearn、statsmodels等库，实现生存分析可以使用lifelines、pysurvival、statsmodels等库，并且存在很多代码不统一的情况，这会给初学者带来困惑。针对这个问题，本书主要使用Scipy库来实现假设检验，使用statsmodels库来拟合统计模型，并且尽量使用简洁的代码来完成数据分析，譬如在第7部分中介绍了利用Pandas库在同步完成数据清洗和统计图绘制，减少代码书写量，提高数据分析效率。

本书的编写突出实用性，注重数据前期处理与医学统计分析相结合；按照资料类型介绍统计学方法，有利于读者在实际数据分析中快速查找对应的统计学方法；在介绍每种统计方法时，强调适用条件，提供最完整的代码，注重统计结果的解释，突出实用性和可操作性，以达到降低数据分析难度的目的。

编辑推荐

本书面向医学数据分析的实际需求，把Python语法入门与医学统计方法结合起来，强调“能上手、能解释”。作者针对初学者常遇到的库多、代码不统一问题，明确以Scipy完成假设检验、以statsmodels拟合统计模型，并用Pandas同步完成数据清洗与统计图绘制，减少代码量、提高效率。全书按资料类型组织统计学方法，方便在实际数据面前快速查找对应方法；每种方法都强调适用条件、给出较完整代码并解释统计结果，突出可操作性。亮点在于不堆砌语法，而是围绕医学研究中的数据处理流程展开，适合需要自己做统计的临床与公卫人员边学边用。阅读时建议配合真实数据练习，先跑通代码再理解适用条件，避免只抄代码不辨方法。

适合谁读

适合

需要自行完成医学数据统计分析的临床医生与科研人员
公共卫生、流行病学方向的学生和研究人员，希望用Python替代部分传统统计软件
有一定统计基础、想系统学习Python医学数据分析的初学者
需要处理临床数据并绘制统计图的硕士、博士研究生

不适合

完全没有统计学基础、也未接触过任何编程语言的零起点读者
希望深入学习Python软件工程、机器学习算法原理的读者
只需要现成统计软件点选操作、不打算写代码的分析人员

阅读建议

先通读第2部分语法基础，确保能读懂后续代码再进入统计章节
按自己的资料类型直接跳到对应统计方法章节，边读边在本地跑通示例代码
每学一种方法，先确认适用条件再套用代码，并用书中方式解释结果
准备一份自己的小型医学数据集，随章节进度同步练习数据清洗与绘图

版权信息
前言
1 Python简介与安装
1.1 Python的优点
1.2 Python的安装与配置
1.3 Anaconda的使用方法
1.4 Jupyter Notebook
2 Python语言基础与重要的库
2.1 Python快速入门
2.2 Python语法基础
2.3 重要的Python库
3 数据集创建
3.1 NumPy多维数组对象
3.2 Pandas数据结构
3.3 数据取值与选择
3.4 数据读取与存储
4 基本数据管理
4.1 数据基本信息与结构查看
4.2 创建新变量
4.3 变量重命名
4.4 数据类型转换
4.5 数据排序
4.6 缺失值处理
4.7 缺失数据填补
4.8 重复数据处理
4.9 数据集的合并
4.10 数据集取子集
4.11 数据分组
4.12 melt()函数
4.13 数据集更新
5 高级数据管理
5.1 控制流
5.2 函数
5.3 向量化字符串操作
5.4 正则表达式
6 网络数据采集
6.1 初识爬虫
6.2 http协议与url
6.3 网页结构
6.4 Requests库
6.5 BeautifulSoup库
7 资料类型及展示
7.1 资料类型
7.2 统计描述
7.3 数据透视表
7.4 表格重塑
7.5 绘制图形
8 定量资料统计方法
8.1 单样本资料与已知总体参数比较
8.2 两组资料之间的比较
8.3 两组以上资料比较
8.4 相关分析
8.5 线性回归分析
9 分类资料数据分析
9.1 卡方检验
9.2 Fisher确切概率法
9.3 配对卡方检验
9.4 多个相关样本的非参数检验（Cochran Q检验）
9.5 趋势卡方检验
10 多重线性回归
10.1 多重线性回归分析
10.2 自变量筛选
10.3 多重共线性和回归诊断
11 logistic回归
11.1 二分类logistic回归
11.2 有序logistic回归
11.3 无序多分类logistic回归
11.4 条件logistic回归
12 Poisson回归
12.1 Poisson回归的应用条件
12.2 资料格式
12.3 利用广义线性模型实现Poisson回归
13 生存分析
13.1 基本概念
13.2 生存分析研究的主要内容
13.3 生存率的估计与组间比较
13.4 中位生存时间与生存曲线
13.5 Cox比例风险模型
14 时间序列分析
14.1 时间序列的预处理
14.2 平稳时间序列建模
14.3 非平稳时间序列预处理
14.4 ARIMA模型
14.5 季节性ARIMA模型

常见问题

没有编程基础能读懂这本书吗？

书中第2部分专门介绍Python入门语法和数据分析所需的基本语法，照顾初学者。但若完全没接触过编程，建议先花时间练习基础语法和Pandas操作，再进入统计模型章节，否则容易停留在抄代码层面。

为什么书中固定用Scipy和statsmodels？

因为Python中实现同一目的常有多个库、代码不统一，初学者容易困惑。本书统一用Scipy做假设检验、statsmodels拟合统计模型，并尽量用简洁代码完成分析，便于读者形成稳定的操作习惯和可复现的分析流程。

书中的代码可以直接用于自己的数据吗？

书中提供较完整的代码和结果解释，可作为模板参考。但实际数据在变量类型、缺失值、分组结构上常有差异，需要先按书中方法做数据清洗和适用条件检查，再调整代码，不能不加判断地直接套用。

读者评论

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作者简介

潘兴强作者

潘兴强，公开资料有限，目前仅知其有作品《Python医学实用统计分析》一种，归入医学类。从这一书名可以看出，作者的写作面向医学领域的统计分析实务，尝试把 Python 编程工具与医学研究中的数据统计需求结合起来。医学统计涉及试验设计、数据处理、结果解释等环节，对方法的准确性和可操作性要求较高。作者以 Python 为工具切入这一题材，说明其关注编程技术在医学数据处理中的实际应用，而非停留在理论介绍层面。由于库内仅收录这一种作品，且作者生平、职业背景等信息均未见于现有资料，无法对其学术经历与写作全貌作更多判断。读者可将其视为面向医学统计应用的一本工具型读物，具体内容与风格仍需结合原书进一步了解。

陈根浪作者

陈根浪是一位目前公开资料有限的作者，其代表作品为《Python医学实用统计分析》，该书在库内归入医学分类。从这一作品可以看出，作者关注的是将 Python 编程工具应用于医学领域的统计分析实践，面向的读者可能包括医学研究者、临床工作者以及需要处理医学数据的相关人员。该书属于医学与数据分析交叉的实用型题材，写作上更侧重方法的具体运用与操作层面的可行性，而非抽象的理论阐述。由于库内仅收录其作品一种，且国籍、生卒年、学历背景与任职情况均无从确认，本文不对其个人经历作任何推测。整体而言，陈根浪的写作方向体现了医学研究中借助编程语言完成数据处理与统计分析的现实需求，具有一定的实用参考价值，其更完整的学术面貌仍有待更多公开资料加以呈现。