本課程以臨床科研與 SCI 論文寫作過程中實際的統計學問題為導向，對醫學統計學的理論、軟件操作及結果解讀進行講解。講師來自臨床一線，從醫生的視角解讀統計學，通過軟件操作示范和錯誤案例辨析，幫助學員解決醫學科研中的統計學問題。
【適宜人群】
1. 零基礎起步的研究生、臨床醫生等；
2. 想要學習醫學研究作圖與統計的朋友們，不限專業與學歷。
【這門課你將收獲】
1. 掌握醫學統計學的理論知識和基本思想；
2. 學會使用 SPSS 、Medcalc、stata等統計學軟件完成常見統計學分析；
3. 認識醫學統計學應用的常見錯誤，減少犯錯；
4. 醫學論文中曝光率較高的新方法（如傾向性匹配得分分析、Nomogram 繪制等）。
目錄
01.為什么我們學不好統計學?-淺談統計學思維培養
02.臨床試驗設計中的統計學錯誤
03.常見的統計學概念混淆與誤用
04.統計學方法選擇與使用錯誤案例辨析
05.數據的類型與統計資料的描述
06.兩組連續資料的比較
07.多組連續資料的比較-單因素方差分析
08.多組連續資料的比較–兩因素方差分析
09.多組連續資料的比較-秩和檢驗
10.普通卡方檢驗
11.配對卡方檢驗與一致性檢驗
12.單向有序列聯表的統計學處理
13.雙向有序列聯表的統計學處理
14.診斷試驗設計要點及統計學指標的含義
15.ROC分析的原理及SPSS操作
16.比較兩條或多條ROC曲線的曲線下面積
17.聯臺診斷在SPSS中的實現
18.相關與回歸的區別和應用
19.簡單線性回歸與多元線性回歸
20.Logistic回歸的原理及軟件實現
21.多因素回歸中的變量篩選方法
22.生存資料的統計分析原則與單因素生存分析
23.Cox回歸分析的原理及統計軟件實現
24.Cox回歸變量篩選方法與回歸模型診斷
25.Nomogram (列線圖)的繪制一R 語言
26.傾向性匹配得分分析( PSM )的原理
27. PSM分析的統計軟件實現
28.Stata進行PSM分析
課程資源截圖：
