本课程以临床科研与 SCI 论文写作过程中实际的统计学问题为导向，对医学统计学的理论、软件操作及结果解读进行讲解。讲师来自临床一线，从医生的视角解读统计学，通过软件操作示范和错误案例辨析，帮助学员解决医学科研中的统计学问题。本套课程一共28节课，共4.18G

【适宜人群】

• 1. 零基础起步的研究生、临床医生等；
• 2. 想要学习医学研究作图与统计的朋友们，不限专业与学历

【这门课你将收获】

• 1. 掌握医学统计学的理论知识和基本思想；
• 2. 学会使用 SPSS 、Medcalc、stata等统计学软件完成常见统计学分析；
• 3. 认识医学统计学应用的常见错误，减少犯错；
• 4. 医学论文中曝光率较高的新方法（如倾向性匹配得分分析、Nomogram 绘制等）

课程文件目录：C-22：丁香园医学统计学从入门到精通[4.18G]

• 01.为什么我们学不好统计学?-浅谈统计学思维培养
• 02.临床试验设计中的统计学错误
• 03.常见的统计学概念混淆与误用
• 04.统计学方法选择与使用错误案例辨析
• 05.数据的类型与统计资料的描述
• 06.两组连续资料的比较
• 07.多组连续资料的比较-单因素方差分析
• 08.多组连续资料的比较–两因素方差分析
• 09.多组连续资料的比较-秩和检验
• 10.普通卡方检验
• 11.配对卡方检验与一致性检验
• 12.单向有序列联表的统计学处理
• 13.双向有序列联表的统计学处理
• 14.诊断试验设计要点及统计学指标的含义
• 15.ROC分析的原理及SPSS操作
• 16.比较两条或多条ROC曲线的曲线下面积
• 17.联台诊断在SPSS中的实现
• 18.相关与回归的区别和应用
• 19.简单线性回归与多元线性回归
• 20.Logistic回归的原理及软件实现
• 21.多因素回归中的变量筛选方法
• 22.生存资料的统计分析原则与单因素生存分析
• 23.Cox回归分析的原理及统计软件实现
• 24.Cox回归变量筛选方法与回归模型诊断
• 25.Nomogram (列线图)的绘制一R 语言
• 26.倾向性匹配得分分析( PSM )的原理
• 27. PSM分析的统计软件实现
• 28.Stata进行PSM分析

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