醫學統計學研究生核心能力培養體系演講人：日期:CONTENTS目錄01學科基礎理論02研究方法體系03軟件工具實踐04科研設計能力05論文寫作規范06職業發展路徑01學科基礎理論概率論與假設檢驗原理概率論基本概念條件概率、隨機變量及其分布、數字特征等。01假設檢驗基本原理原假設與備擇假設的設立，Ⅰ型錯誤與Ⅱ型錯誤，檢驗效能與樣本量的關系等。02常用假設檢驗方法t檢驗、u檢驗、方差分析、卡方檢驗等，以及每種方法的應用場景與計算方法。03統計推斷方法分類參數估計統計圖表制作非參數統計方法回歸分析點估計、區間估計、假設檢驗等。秩和檢驗、卡方檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗等。數據的可視化表達，包括統計表、統計圖、散點圖、直方圖等。線性回歸、多元回歸、Logistic回歸等，以及模型的建立與檢驗。流行病學指標計算發病率、罹患率、續發率、病死率等。發病指標患病率、感染率、攜帶率、現患率等。生存率、中位生存時間、死亡率、風險比等。傷殘調整壽命年（DALY）、健康壽命損失年（YLL）、健康壽命損失年（YLD）等。患病指標生存分析指標疾病負擔指標02研究方法體系回歸分析與模型構建線性回歸分析探究自變量與因變量之間的線性關系，評估自變量的預測效果。廣義線性模型回歸診斷與模型優化處理非正態分布數據，如二項分布、泊松分布等，適用于不同類型的數據。通過殘差分析、共線性診斷等手段，發現并解決模型中的問題，提高模型的擬合度和預測能力。123生存分析與縱向數據處理掌握生存時間、事件、風險函數等基本概念，為生存分析奠定基礎。生存分析基本概念繪制生存曲線，估計患者在不同時間點的生存概率和風險。生存曲線與風險函數針對重復測量的數據，采用合適的統計方法分析數據間的關聯性和變化趨勢。縱向數據分析方法多變量統計應用場景主成分分析用于數據降維，從眾多變量中提取出少數幾個主要變量，以簡化數據分析過程。03探究變量之間的因果關系，揭示變量間的直接和間接影響路徑。02路徑分析多元線性回歸處理多個自變量與因變量之間的關系，探究各自變量對因變量的獨立作用。0103軟件工具實踐SPSS/R/Python基礎操作010203熟練掌握SPSS、R、Python三種軟件的基礎操作，包括數據錄入、數據清洗、數據分析等。掌握數據可視化技術，能夠利用圖表等方式直觀展示數據。能夠運用三種軟件進行基本的數據分析，如描述性統計、相關分析等。數據清洗與可視化實現能夠針對實際數據進行數據清洗，包括缺失值處理、異常值處理等。1能夠根據研究需求進行數據轉換和數據重塑。2掌握數據可視化原理和方法，能夠利用可視化工具進行數據展示。3統計結果自動化報告能夠利用統計軟件實現統計結果的自動化輸出。01.掌握常用的統計報告格式和規范，能夠準確地解讀和撰寫統計報告。02.能夠將統計結果與實際問題相結合，進行結果的解釋和推斷。03.04科研設計能力臨床試驗設計規范臨床試驗類型選擇臨床試驗倫理審查臨床試驗方案制定根據研究目的和前期研究基礎，選擇合適的臨床試驗類型，如隨機對照試驗、隊列研究、病例對照研究等。制定詳細的臨床試驗方案，包括研究對象、樣本量、干預措施、對照方法、觀察指標、數據收集與分析方法等。確保臨床試驗符合倫理要求，保護受試者權益，遵循赫爾辛基宣言等國際倫理準則。樣本量計算方法熟練掌握并運用樣本量計算軟件，如PASS、SAS、SPSS等，進行樣本量計算。樣本量計算軟件應用效能分析評估樣本量是否足夠，以及在不同效應大小下，檢驗效能的變化情況，確保研究的把握度。根據研究目的、主要指標、預期效應大小、I類錯誤和II類錯誤概率等因素，選擇合適的樣本量計算方法，如t檢驗、方差分析、卡方檢驗等。樣本量計算與效能分析數據質量控制策略數據收集質量控制制定詳細的數據收集計劃和質量控制方案，確保數據的真實性和準確性，包括調查員培訓、調查表設計、現場監督等。數據處理與分析質量控制數據結果報告質量控制建立數據處理和分析的標準流程，確保數據處理的規范性和分析方法的科學性，包括數據清洗、缺失值處理、異常值處理等。按照規定的格式和要求撰寫研究報告，確保結果的準確性和可解釋性，包括表格、圖表、結論等內容的呈現。12305論文寫作規范統計方法描述標準統計方法選擇根據研究目的和數據類型，選擇適合的統計方法，包括描述性統計、推斷性統計等。01統計方法描述在論文中詳細、準確地描述統計方法的步驟和原理，確保其他研究者能夠理解和重復實驗。02統計軟件使用選用常用的統計軟件進行分析，如SPSS、SAS、R等，并在文中注明所用軟件的版本和操作步驟。03圖表結果展示技巧圖表與正文關聯確保圖表與正文內容緊密相關，避免圖表內容與正文描述不一致或重復。03在圖表下方或旁邊附上簡要的文字說明，解釋圖表中的數據和趨勢，引導讀者理解實驗結果。02圖表解讀圖表設計根據數據特點和展示需求，設計合理、直觀的圖表，包括圖表類型、顏色、坐標軸、圖例等。01倫理審查與數據溯源在研究開始前，需提交倫理審查申請，確保研究設計、實施和結果均符合倫理要求，保護受試者隱私和權益。倫理審查在論文中清晰、準確地描述數據來源和獲取途徑，確保數據的真實性和可靠性，以便其他研究者進行驗證和重復實驗。數據溯源在論文撰寫和發表過程中，嚴格遵守學術規范和道德要求，杜絕抄襲、篡改數據等學術不端行為。學術誠信06職業發展路徑學術研究崗位適配能力掌握高級醫學統計方法，包括回歸分析、生存分析、多變量分析等。醫學統計方法能夠獨立設計臨床試驗和流行病學研究，包括樣本量計算、隨機化方法等。運用統計學軟件進行數據挖掘和結果解釋，為醫學研究提供科學依據。具備撰寫高質量統計學論文的能力，包括選題、數據分析、結果解釋和論文撰寫。臨床研究設計數據分析與解釋學術論文撰寫醫藥企業統計分析需求藥物研發統計支持在藥物臨床試驗階段提供統計分析支持，協助制定研發策略和風險評估。02040301生產質量控制運用統計學方法對生產過程進行監控和改進，確保產品質量符合標準。市場數據分析分析醫藥市場數據，為企業的市場決策提供依據，如產品定價、營銷策略等。法規遵循與合規性檢查了解國內外醫藥行業的法規和標準，確保企業統計工作的合規性。跨學科協作能力提升醫學領域知識生物醫學工程計算機科學與技術公共衛生與預防醫學具備與醫學專業人