医学统计学实习指导目录
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发布时间：2024-10-07 15:11
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时间：2024-10-25 10:50
第一章 绪论：介绍医学统计学的基本概念，包括其在医学研究中的作用、统计学的基本原理以及数据收集的基本原则。
第二章 调查研究设计：讲解如何设计有效的调查研究，包括样本选择、数据收集方法和数据质量控制，确保研究结果的可靠性和有效性。
第三章 实验研究设计：深入探讨实验设计的原理，包括随机化、对照组设计、盲法应用等，旨在提高实验结果的可重复性和可信度。
第四章 定量资料的统计描述：通过描述性统计分析方法，如平均数、中位数、标准差等，对定量数据进行总结和描述，为后续分析提供基础。
第五章 定性资料的统计描述：介绍如何对非数值形式的数据进行统计描述，如频率、百分比等，为理解数据的分布和特征提供工具。
第六章 总体均数的估计：讨论如何从样本数据推断总体参数，包括点估计和区间估计，以及估计的准确性和精确度。
第七章 假设检验：解释如何使用统计检验来测试研究假设，包括确定显著性水平、计算P值和理解假设检验的逻辑。
第八章 t检验：详细阐述t检验的原理、应用条件和步骤，以及如何解释t检验结果，用于比较两组数据的均值差异。
第九章 方差分析：介绍如何使用方差分析比较多个组别之间的均值差异，包括单因素和多因素方差分析的原理和应用。
第十章 二项分布和Poisson分布及其应用：解释这两种概率分布的特性及其在医学研究中的应用，如二项分布用于二分类数据，Poisson分布用于计数数据。
第十一章 小检验：讨论小样本检验的特殊性，包括检验的类型、样本大小的考虑和检验结果的解释。
第十二章 秩和检验：介绍非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验，适用于数据分布不明确或数据为等级数据的情况。
第十三章 双变量关联性分析：探讨如何分析两个变量之间的关系，包括相关系数和回归分析，帮助理解变量间的线性或非线性关联。
第十四章 直线回归分析：详细解释如何使用直线回归模型预测一个连续变量，包括模型建立、参数估计和结果解释。
第十五章 生存分析：介绍分析时间到事件发生的时间序列数据，如生存率、风险比等，特别适用于研究疾病进展或患者生存时间。
第十六章 常用多变量统计方法简介：概述几种多变量分析技术，如多元回归、因子分析和聚类分析，用于理解多个变量间的关系和分组。
第十七章 诊断和筛检试验的评价：讨论如何评估诊断和筛检试验的性能，包括敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值，以及ROC曲线分析。
第十八章 Meta分析：解释如何综合多个研究的结果，进行定量合成分析，以提高结果的可靠性和影响力。
第十九章 样本含量估计：指导如何根据研究目的和期望的统计功效，确定合适的样本大小，确保研究结果有足够的统计效力。
第二十章 测量手段的效度和信度评价：解释效度和信度的概念，讨论如何评估测量工具的可靠性和有效性，确保研究数据的质量。
第二十一章 医学人口与疾病统计常用指标：介绍医学统计中常用的指标，如患病率、发病率、死亡率和生存率，以及如何应用这些指标分析人群健康状况。
第二十二章 统计方法选择与结果解释：讨论如何根据研究问题和数据类型选择合适的统计方法，以及如何正确解释和报告统计分析结果。
第二十三章 统计分析结果的正确表达：强调结果报告的清晰性、准确性和完整性，包括使用恰当的统计术语、图表和表格，以及避免误导性解释。
