医学统计学（第3版 供8年制及7年制“5+3”一体化临床医学等专业用） [Medical Statistics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

颜虹，徐勇勇，赵耐青 等 编

图书标签:

• 医学统计学
• 统计学
• 临床医学
• 医学研究
• 生物统计学
• 流行病学
• 数据分析
• 医学教育
• 8年制
• 5+3一体化

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117205047

版次：3

商品编码：11744138

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 ， ，

外文名称：Medical Statistics

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：500

字数：908000

正文语种：中

内容简介

　　《医学统计学（第3版 供8年制及7年制“5+3”一体化临床医学等专业用）》所属的本套教材坚持精品战略，质量原则，从精英教育的特点、医学模式的转变、信息社会的发展、国内外教材的对比等角度出发，在注重“三基、五性”的基础上以更新、更深、更精的要求编写。

内页插图

目录

第一章 绪论
第一节 医学统计学
第二节 统计学中的几个基本概念
一、总体与样本
二、同质与变异
三、变量与资料
第三节 医学统计工作的基本步骤
一、统计设计
二、收集资料
三、整理资料
四、分析资料
第四节 有关统计法规
第五节 案例
小结
思考与练习

第二章 医学研究统计设计概述
第一节 医学研究设计
一、医学研究的目的与意义
二、医学研究的基本步骤
三、医学研究的选题与立项
四、医学研究计划的拟定
五、医学研究的分类
第二节 实验性研究统计设计概念
一、实验设计的基本要素
二、实验设计的基本原则
三、实验设计的基本内容
四、偏倚与控制
五、实验设计的随机化分组
第三节 观察性研究统计设计概念
一、普查和抽样调查
二、随机抽样方法
第四节 案例
小结
思考与练习

第三章 统计描述
第一节 频数分布
一、计量资料的频数分布
二、计数资料和等级资料的频数分布
三、频数分布表的作用
四、频数分布图的作用
第二节 计量资料的统计描述
一、集中趋势的描述
二、离散趋势的描述
第三节 分类资料的统计描述
一、常用的相对数指标
二、动态数列
三、应用相对数指标的注意事项
四、率的标准化
五、医学常用统计指标
第四节 统计图表
一、统计表
二、统计图
第五节 案例
小结
思考与练习

第四章 常见的概率分布
第一节 随机事件与概率
一、随机事件
二、概率
三、随机变量
第二节 二项分布
一、二项分布的概念和特征
二、二项分布的应用
第三节 Poisson分布
一、Poisson分布的概念和特征
二、Poisson分布的应用
第四节 正态分布
一、正态分布的概念和特征
二、正态分布的应用
第五节 案例
小结
思考与练习

第五章 参数估计
第一节 抽样分布与抽样误差
一、样本均数的抽样分布与抽样误差
二、样本率的抽样分布与抽样误差
第二节 总体均数的估计
一、t分布
二、点估计和区间估计
三、两总体均数之差的区间估计
第三节 总体率的估计
一、总体率的点估计和区间估计
二、两总体率之差的区间估计
第四节 Poisson分布总体均数的区间估计
第五节 RR值和OR值的估计
一、RR值的估计
二、OR值的估计
第六节 案例
小结
思考与练习

第六章 假设检验
第一节 假设检验的概念
第二节 假设检验的基本步骤
第三节 Z检验
一、大样本均数比较的Z检验
二、大样本率的Z检验
第四节 假设检验的两类错误
第五节 双侧检验与单侧检验
第六节 假设检验的统计意义与实际意义
一、假设检验的统计意义
二、假设检验不说明差异大小的实际意义
第七节 检验效能
一、影响检验效能的四个因素
二、检验效能的估计
第八节 多次重复检验问题
一、多个观察指标的多次重复检验问题
二、一个观察指标多次测量的重复检验问题
第九节 假设检验的因果关系推论与实验设计
第十节 案例
小结
思考与练习

第七章 两样本均数比较的假设检验
第一节 单样本均数的t检验
第二节 配对样本均数的t检验
第三节 两独立样本均数的t检验
第四节 正态性检验
第五节 两样本的方差的齐性检验
第六节 两总体方差不等时均数比较的t'检验
第七节 案例
小结
思考与练习

第八章 多个样本均数比较的假设检验
第一节 方差分析的基本思想与应用条件
一、方差分析的基本思想
二、方差分析的应用条件
第二节 完全随机设计资料的方差分析
第三节 随机区组设计资料的方差分析
一、随机区组设计
二、方差分析
第四节 拉丁方设计资料的方差分析
一、拉丁方设计
二、方差分析
第五节 多个样本均数间的多重比较
一、SNK-q检验
二、Dunnett-f检验
三、LSD-t检验
第六节 多样本方差的Bartlett检验和Levene检验
一、Bartlett检验
二、Levene检验
第七节 数据变换
第八节 案例
小结
思考与练习

第九章 行列表资料的假设检验
第一节 四格表资料的x2检验
一、x2检验的基本思想
二、四格表资料的x2检验
三、交叉分类2×2表关联性分析
第二节 配对四格表资料的x2检验
一、配对四格表资料的观察结果有无差异的检验
二、配对四格表资料的关联性分析
第三节 行×列表资料的x2检验
一、多个样本率的比较
二、两组或多组构成比的比较
三、行×列表分类资料的关联性分析
第四节 多个样本率的多重比较
一、多个实验组间的两两比较
二、各实验组与同一个对照组的比较
第五节 行×列表资料的，检验的注意事项
第六节 频数分布拟合优度的x2检验
一、单变量的x2检验
二、Poisson分布的拟合优度检验
第七节 确切概率法
第八节 OR值的x2检验
一、病例一对照研究中成组设计资料的分析
二、匹配设计资料的分析
第九节 案例
小结
思考与练习
……

第十章 基于秩次的假设检验方法
第十一章 简单线性回归
第十二章 线性相关
第十三章 多因素线性回归
第十四章 临床测量误差与诊断试验评价
第十五章 实验性研究常用统计设计方法
第十六章 观察性研究常用统计设计方法

前言/序言

医学统计学（第3版） 面向未来医学人才的必修课，严谨治学，洞察前沿 本书是专为我国8年制及7年制“5+3”一体化临床医学等高层次医学人才量身打造的权威教材。在传承医学统计学经典理论的基础上，紧密结合当前医学研究和临床实践的最新发展，力求为读者构建坚实的统计学知识体系，培养卓越的医学科研与临床决策能力。 内容亮点与特色： 系统严谨的理论框架： 全书结构清晰，逻辑严密，从最基础的统计学概念、描述性统计方法出发，逐步深入到推断性统计的各个方面。重点讲解了参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、非参数检验、生存分析等核心内容，并根据高年制医学专业的需求，增加了部分更高级的主题，如多重回归、Logistic回归、以及部分多中心研究和临床试验设计中的统计考量。每个章节都力求概念清晰，推导严谨，为读者打下坚实的理论基础。 紧密贴合医学实践的应用导向： 本书深知统计学是医学研究的语言和工具。因此，在理论讲解的同时，高度重视统计学在医学领域的具体应用。书中穿插大量精选的医学案例，这些案例涵盖了内科学、外科学、妇产科学、儿科学、影像学、病理学、流行病学等多个临床学科，展示了统计学方法如何被用于科学研究设计、数据收集、分析解读，最终支持临床决策和推动医学发展。力求让读者在理解抽象理论的同时，能直观感受到统计学在解决实际医学问题中的强大力量。 强调方法学原理与选择判断： 医学研究的严谨性离不开恰当的统计学方法。本书在介绍各类统计方法时，不仅阐述了其计算原理，更着重强调了选择何种方法的依据，不同方法的适用条件、优缺点以及结果的解读。通过引导读者理解各种统计方法的“为什么”和“如何用”，提升读者独立分析和解决统计学问题的能力，避免“知其然不知其所以然”的误区，培养批判性思维，使其在未来的科研工作中能够做出审慎的方法学选择。 融合现代统计软件的应用实践： 在信息技术飞速发展的时代，掌握统计软件是进行实际数据分析的必备技能。本书虽然以理论讲解为主，但充分考虑了软件应用的必要性。书中在适当位置会提示读者如何利用当前主流的统计软件（如SPSS, R, SAS等）实现相关分析，并引导读者理解软件输出结果的含义。鼓励读者在学习理论的同时，动手实践，将统计学知识应用于真实或模拟的数据集，从而熟练掌握数据分析的整个流程。 为高年制及一体化培养的特殊需求而设计： 考虑到8年制及“5+3”一体化培养模式的特点，本书在内容深度和广度上均有所提升。课程设置更符合未来临床科学家和高水平临床医师的培养目标。对于需要进行毕业论文、科学研究、撰写学术论文的学子而言，本书提供了全面而深入的指导。特别是在临床试验设计、流行病学研究方法、生物统计学前沿进展等方面，都力求有所涵盖，以满足读者在更高层次上的学习和研究需求。 注重培养数据素养与批判性思维： 在大数据时代，医学研究越来越依赖于数据。本书不仅仅传授统计学方法，更旨在培养读者严谨的数据素养和批判性思维。通过对研究设计、样本量计算、数据质控、以及结果解读的深入讨论，帮助读者理解统计结论的局限性，识别潜在的偏倚，从而更客观、审慎地评价医学研究的证据。 本书适用人群： 8年制临床医学专业学生 7年制“5+3”一体化临床医学专业学生 其他高年制、本硕连读、或对深入学习医学统计学有需求的研究生和医务人员。 学习本书，您将获得： 扎实的医学统计学理论基础。 将统计学方法应用于医学研究与临床实践的能力。 独立设计和分析医学研究项目的科学素养。 准确解读和评价医学研究文献的批判性思维。 为未来从事高水平临床研究和学术研究奠定坚实基础。 这是一本集理论性、应用性、前沿性于一体的医学统计学教材，是您在竞争激烈的医学领域取得成功的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入临床实践的学生，《医学统计学》（第3版）为我打开了理解医学研究世界的一扇大门。我深感，这本书不仅仅是一本理论知识的汇编，更是一本指导我如何“阅读”和“评价”医学研究的“地图”。书中对于研究设计原则的阐述，比如随机化、对照、重复等，并非只是点到为止，而是深入剖析了它们在减少偏倚、提高研究可信度方面的关键作用。例如，在讲解对照组的选择时，书中会讨论安慰剂对照、活性对照、历史对照等不同类型的对照，并分析它们各自的优缺点以及适用场景，这让我意识到，一个看似简单的“对照”背后，其实蕴含着丰富的学问。 更令我印象深刻的是，书中在介绍各种统计分析方法时，始终紧密联系着临床研究的实际需求。例如，在讲解相关性分析时，书中不仅会介绍Pearson相关系数和Spearman秩相关系数的计算方法，更会着重强调“相关不等于因果”这一统计学中最基本的准则，并深入分析可能存在的混杂因素。在介绍回归分析时，书中会引导我思考，如何根据研究目的选择合适的回归模型，如何解读回归系数的含义，以及如何利用模型进行预测。这种将抽象的统计学概念与具体的临床应用场景相结合的讲解方式，极大地提升了我学习的积极性和理解的深度，让我不再觉得统计学是遥不可及的理论，而是解决实际问题的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《医学统计学》（第3版）的过程中，我深刻体会到，一本优秀的教材，不仅仅要传授知识，更要能够点燃读者的学习热情，激发读者的探索欲。这本书在这方面做得相当出色。书中并没有采用枯燥乏味的陈述方式，而是通过大量精心设计的医学案例，将抽象的统计学理论变得生动形象。例如，在讲解“生存分析”时，书中并没有直接介绍Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验的公式，而是先描述了一个癌症治疗研究的场景，引出“我们如何评估一种新疗法对患者生存期的影响？”这样的问题，然后逐步引入生存函数的概念，并详细解释了各种生存分析方法的应用。 我尤其欣赏书中对“研究设计”部分的详尽阐述。书中不仅介绍了随机对照试验（RCT）的基本原则，还深入探讨了如何进行样本量估算、如何处理缺失数据、以及如何避免各种偏倚。这些内容对于我未来进行科学研究至关重要。例如，书中关于“样本量估算”的讲解，并不是简单地给出一个公式，而是深入分析了样本量受到多种因素的影响，如效应量、检验效能、显著性水平等，并提供了不同场景下的样本量计算方法，这让我对如何设计一个具有统计学意义的研究有了更清晰的认识。这本书让我感受到，统计学并非是研究的“附庸”，而是研究的“灵魂”，它能够指导我们如何去发现真理，如何去验证猜想。

评分☆☆☆☆☆

当翻开这本《医学统计学》（第3版 供8年制及7年制“5+3”一体化临床医学等专业用）时，我内心是怀揣着一种既期待又略带忐忑的心情的。期待，是因为我知道统计学在现代医学研究中的基石地位，无论是在实验设计、数据分析，还是在对研究结果的解读和应用上，都扮演着至关重要的角色。尤其是对于我们这些未来要深入临床一线，甚至投身科研的学生来说，掌握扎实的医学统计学知识，无疑是提升自身专业素养和解决实际问题的关键能力。我对这本书寄予厚望，希望它能清晰地阐述统计学的基本原理，并能通过生动具体的医学案例，将抽象的理论具象化，让我这个统计学“小白”也能逐步领悟其中的奥妙。 然而，对于《医学统计学》这样的专业书籍，我对它的要求也同样苛刻。我希望它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。我希望在阅读的过程中，我能够学会如何“像统计学家一样思考”。这意味着，当我在文献中看到一项研究时，我能够迅速识别其研究设计是否合理，抽样方法是否恰当，数据分析所选用的统计方法是否符合研究目的，以及结论是否能够被充分的数据支持。我希望这本书能教会我如何批判性地审视医学研究，而不是全盘接受。同时，我也希望这本书的语言风格能够通俗易懂，避免过多晦涩难懂的专业术语，或者在引入专业术语时，能有清晰的解释和恰当的比喻，让初学者能够循序渐进地理解。

评分☆☆☆☆☆

《医学统计学》（第3版）给我留下的最深刻印象，在于它在传递知识的同时，也潜移默化地塑造了我的“统计学思维”。书中对每一个统计概念的引入，都力求从实际问题出发，层层递进。例如，在介绍“描述性统计”时，书中并没有直接罗列各种统计指标，而是从“如何有效地概括和呈现医学数据？”这一根本问题入手，引导读者理解平均数、中位数、标准差等指标的意义和应用场景。这种“由表及里”的讲解方式，让我能够更好地理解知识的来龙去脉，而非机械记忆。 我尤其欣赏书中对“研究设计”的深入探讨。它不仅仅是简单地介绍了几种研究方法，而是深入剖析了每种方法的设计原则、优缺点以及在不同临床情境下的适用性。例如，在讲解随机对照试验（RCT）时，书中详细阐述了随机化、设盲、设对照等关键要素，并深入分析了它们如何有效地减少偏倚，提高研究的科学性和可信度。同时，书中还对如何进行样本量估算、如何处理缺失数据等实际操作问题进行了详细的指导。这种对研究设计严谨性的强调，让我认识到，统计学并非是事后诸葛亮，而是在研究的起始阶段就应该被充分考虑的因素。这本书让我明白，一个优秀的研究，是建立在科学设计和严谨分析的基础之上的。

评分☆☆☆☆☆

在深入研读《医学统计学》（第3版）的过程中，我愈发体会到，一本优秀的专业书籍，其价值不仅仅在于知识的传授，更在于它能否激发出读者主动探索的兴趣和培养独立思考的能力。这本书在这一点上做得非常出色。书中在介绍每一个统计方法时，都会巧妙地设置一些“引子”，例如，通过描述一个临床上遇到的难题，或者一个看似矛盾的研究结果，来引发读者的思考：“这个问题该如何用统计学来解决？”这种引导方式，让我在学习过程中，不再是被动地接受信息，而是主动地去寻找答案，去思考每一个统计工具背后的逻辑和适用范围。 我特别喜欢书中关于“统计陷阱”或“常见误区”的讨论。例如，在讲解多重比较时，书中详细阐述了何为“多重比较问题”，以及如何通过Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法等方法来控制家族错误率。更重要的是，书中并没有止步于此，而是引导读者思考，在实际研究中，是应该优先控制第一类错误还是第二类错误，以及如何根据研究的性质来选择合适的校正方法，甚至是在某些情况下，不进行校正反而更为恰当。这种深入的剖析和辩证的讨论，让我看到了统计学并非一成不变的僵化规则，而是需要根据具体情境灵活运用的艺术。这种培养批判性思维和解决复杂问题的能力，对于我未来从事医学研究和临床决策具有至关重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《医学统计学》（第3版）在内容的组织编排上，给我带来了极大的惊喜。它并非一本堆砌知识点的“百科全书”，而是一本真正能够引导读者“学会思考”的指南。书中在阐述每一个统计概念时，都力求做到深入浅出，逻辑清晰。我印象最深的是，书中在引入“推断性统计”时，并没有直接抛出复杂的公式，而是通过一个生动的例子，比如“我们如何从一小部分样本数据来推断出整个人群的特征？”，来引出抽样误差、置信区间和假设检验等核心概念。这种从实际问题出发，逐步深入到理论的方法，让我在学习过程中，能够感受到知识的“生长”过程，而不是被动地接受。 书中对于一些容易混淆的概念，例如“相关”与“因果”，“统计显著性”与“临床显著性”等，都进行了非常深入的剖析和辨析。例如，在讲解相关性分析时，书中不仅会教我们如何计算相关系数，更会强调“相关不等于因果”这一重要原则，并深入分析可能存在的混杂因素和倒果为因的逻辑误区。这种对概念的精准界定和对潜在误区的提前警示，极大地帮助我避免了在日后的研究中犯下类似的错误。总而言之，这本书不仅仅是在教授统计学知识，更是在培养我独立思考、批判性分析的能力，这对于一名未来的医学研究者来说，是无价的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受，便是它在概念的梳理和逻辑的递进上做得相当到位。从最基础的描述性统计，如均数、中位数、标准差的计算和意义，到推断性统计的引入，如假设检验、置信区间，再到更复杂的回归分析、方差分析等等，作者似乎精心设计了一条从易到难的学习路径。我尤其欣赏书中对每一个统计量或统计方法的引入，都会先解释其“为什么需要”，然后才阐述“是什么”和“怎么用”。这种“因何而生”的讲解方式，极大地帮助我理解了这些统计工具的实用价值，而非机械地记忆公式和步骤。例如，在讲解方差分析时，书中并非直接抛出F检验公式，而是先通过一个场景，比如比较三种不同药物治疗效果的差异，引出“我们如何在比较多个组的均数时，避免多次进行t检验而增加犯第一类错误的概率？”这样的问题，从而自然而然地引入方差分析的原理和应用。 这种清晰的逻辑结构，让我在学习过程中，能够感受到知识点的层层叠加，每掌握一个概念，都能为理解后续更深入的内容打下坚实的基础。书中对一些易混淆的概念，例如“显著性水平”和“P值”的关系，也进行了详尽的解释和辨析，避免了初学者常常陷入的误区。另外，书中还穿插了不少“小贴士”或者“注意事项”，这些看似不起眼的部分，往往是作者经验的凝练，能够及时提醒我注意一些容易被忽视的细节，或者提供一些更优的解决方案。这使得本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老师，在我的学习道路上随时给予指导和点拨。

评分☆☆☆☆☆

对于一个即将踏入临床实践的医学学子而言，理论知识与实际应用的结合度是评价一本教材优劣的关键标准。《医学统计学》（第3版）在这方面表现出的深度和广度，确实令我印象深刻。书中提供的案例并非简单的教科书式习题，而是高度提炼了临床研究中经常遇到的实际问题。比如，在介绍随机对照试验（RCT）的统计学设计时，书中不仅阐述了随机化、设盲、重复等核心要素，还进一步探讨了样本量估算、屏蔽（blinding）的程度对结果偏倚的影响，以及如何进行意向性治疗（ITT）分析和符合方案集（per-protocol）分析等，这些都是在真实的临床试验设计和数据分析中不可或缺的考虑。 书中关于“统计学思维”的渗透，更是让我惊喜。它不仅仅教授我们如何计算，更引导我们思考“为什么”以及“如何解释”。例如，在讲解相关分析时，书中会特别强调“相关不等于因果”，并深入分析可能存在的混杂因素，教会读者在解读相关性结果时保持审慎的态度。又比如，在探讨生存分析时，书中会详细介绍Kaplan-Meier曲线的绘制和Log-rank检验的意义，但更重要的是，它会引导我们思考，除了图表和P值，我们还需要关注哪些信息来全面评估治疗的长期疗效。这种对研究设计、数据解释和结果批判性评估能力的培养，远比单纯的公式推导和计算技巧更为宝贵，也更能帮助我们成长为真正能够驱动医学进步的研究者。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《医学统计学》（第3版）的过程中，我被书中严谨的逻辑结构和条理清晰的讲解方式深深吸引。本书并没有将枯燥的统计学理论生硬地灌输给读者，而是巧妙地将每一个概念都融入到医学研究的实际场景中。例如，在引入“描述性统计”时，书中并非直接列出均数、中位数、标准差等统计量的定义，而是先从“我们如何才能有效地总结和呈现一组医学数据？”这样一个现实问题出发，逐步引出描述性统计学的必要性，并详细解释了各种统计量的计算方法、意义以及适用范围。这种“问题导向”的学习方式，让我在理解每一个知识点时，都能够清晰地知道它“为什么存在”以及“能做什么”，大大增强了学习的主动性和趣味性。 我尤其欣赏书中在处理一些统计学上的“难点”时，所表现出的耐心和细致。例如，在讲解“假设检验”时，书中不仅清晰地阐述了零假设、备择假设、P值、显著性水平等核心概念，还深入分析了犯第一类错误和第二类错误的可能性及其潜在后果。同时，书中还会通过大量的实例，展示如何在不同的医学研究中应用假设检验，以及如何解读检验结果。这种将理论与实践紧密结合的讲解方式，让我对统计学有了更深刻的理解，也让我能够更有信心地将所学知识应用于实际的医学研究和临床决策中。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在逻辑性和条理性方面的表现，确实令人眼前一亮。它不仅仅是将散乱的医学统计学知识点罗列出来，而是构建了一个清晰、连贯的知识体系。从最基础的概率论基础，到描述统计、推断统计，再到回归分析、方差分析、生存分析等高级统计方法，每一个章节都像是精心铺陈的阶梯，前一个章节的内容自然而然地导向后一个章节。我特别欣赏书中对概念的定义和解释，往往会采用一种由浅入深、循序渐进的方式。例如，在引入“假设检验”这一核心概念时，书中并没有直接给出零假设和备择假设的定义，而是先从“我们如何判断一个药物是否有效”这样一个朴实的医学问题入手，一步步引出“统计学假设检验”的概念，并清晰地解释了P值、显著性水平、犯第一类错误和第二类错误的含义。 这种严谨且富有逻辑的讲解方式，让我在学习过程中，能够清晰地把握知识的来龙去脉，理解每一个统计方法在解决具体问题时的作用和地位。书中在解释一些复杂算法或公式时，也尽可能地提供直观的解释和类比，避免了让读者陷入冰冷的数学符号之中。例如，在讲解卡方检验时，书中会用表格的形式清晰地展示观察频数和期望频数，并通过直观的图示来展示分布的差异，这远比干巴巴的公式来得更容易理解。此外，书中还穿插了不少“温馨提示”和“注意事项”，这些细节不仅帮助我避免了不少初学者容易犯的错误，更让我感受到了作者在编写过程中的用心良苦。

评分☆☆☆☆☆

发货快

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，买了很多次只有一次有错页，客服也及时补发了。现在买书经常来

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

包装不错，书本很实用

评分☆☆☆☆☆

书有破损，申请换购了，不好保存主要。望注意。

评分☆☆☆☆☆

书本有褶皱。。

评分☆☆☆☆☆

买来 yue00419 急用的，应该还不错吧，也不懂

评分☆☆☆☆☆

实用,质量好,值得信赖

评分☆☆☆☆☆

包装的时候没用塑料袋，这两天下雨，包装用的纸箱都湿了，里面的书也潮湿了，希望改进