医学统计学考研题

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为了让各位复旦大学统计学考研的同学有一个比较全面的了解，小编对复旦大学统计学考研进行了比较详细的解析，主要有以下几个板块：学院介绍，专业情况介绍，2020录取情况分析，考研科目介绍，专业课参考书目等几大方面。一、学院介绍大数据的不断积累正在重构世界。数据科学的发展将使大数据的科技与产业生产力得以释放，成为智能技术的新引擎、管理决策的新依据、经济增长的新资源、社会治理的新工具。复旦大学应大数据发展的蓬勃之势，于2015年4月，与中植企业集团、上海市虹口区政府签订战略合作协议，合作建设大数据学院与大数据研究院；同年10月8日，复旦大学大数据学院、大数据研究院正式成立。这是百年复旦在建设世界一流大学和一流学科征程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重要战略举措。学科体系。大数据学院以数据科学与大数据技术为主干，下设大数据统计与分析、大数据系统与计算、大数据与智能科学等多个学科方向。在学科建设过程中，与复旦大学统计学、数学、计算机科学、经济学、金融学、管理科学、医学、生命科学，以及工程学等学科深入交叉，共同建设。2017年7月，学校审议批准依托大数据学院成立数据科学与统计学学位评定分委员会。大数据学院在学校和社会力量的支持下，打造了一支高水平的专业教师团队。学院现引进院士2人，担任美国统计学会、国际数理统计学会、美国工业与应用数学学会、美国科学进步学会等学会会士的知名学者8人，引进毕业于牛津大学、伦敦大学学院、德州A&M大学、美国佐治亚理工学院、荷兰莱顿大学、香港大学等国际知名高校的青年教师20人，计划到2020年引进海外归国教师共计五十人。同时大数据学院还依托复旦大学大数据研究院双聘部分校内相关领域顶尖学者，参与学院的教学科研工作。大数据学院在人才培养、科学研究、学科建设等各方面都积极推进国际交流与合作。学院成立以来，先后吸引美国普林斯顿大学、哥伦比亚大学、耶鲁大学、卡耐基梅隆大学、英国伦敦政治经济学院、澳大利亚新南威尔士大学等近五十所世界著名大学的学者来院交流。从课程设计、人才培养体系构建，到学术研究、项目合作，学院的国际交流资源不断拓展，各类合作不断深化。二、考试科目1、统计学（管理学院）①101 思想政治理论②201 英语一③301数学一④860微观经济学2、应用统计（数学科学学院）：①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学3、大数据学院：1.统计学①101思想政治理论②201英语一③301数学一④861概率论与数理统计2.应用统计①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学三、专业课参考书目860：平狄克《微观经济学》861：茆诗松《概率论与数理统计》432：1.《概率论与数理统计》，李贤平， 沈崇圣，陈子毅， 复旦大学出版社2.《概率论与数理统计》，盛骤， 谢式千等，高等教育出版社四、招生情况2019：管理学院的统计学计划招生4人，拟接收推免生3人。数学科学学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人。大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人；应用统计计划招生40人，拟接收推免生17人。2020：管理学院统计学计划招生2人，拟接收推免生1人数学科学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人，应用统计计划招生40人，拟推免17人。2020统计学复试线：60/90 395 2020应用统计复试线：60/90 370五、2016-2018三年考录统计本文内容根据网络内容整理，如有侵权，请联系删除。

4年，191学分，专业第一在竞赛场上屡获佳绩在音乐剧舞台挥洒汗水在科研道路上披荆斩棘他说，自己是“爱玩”的但也在不断努力去“玩得好”科研的道路纯粹峰回路转处皆是趣味人生的道路多彩青春游历间尽是光芒未来，他立志成为一名卓越的医学统计学家今天，让我们一起走近浙江大学2016级竺可桢学院巴德年班、统计学本科毕业生，辅修创新与创业管理强化班的林新迪和他的追梦之路屡获佳绩：“不要怂，只管上！”刚上大二时，林新迪参加了2018美国大学生数学建模竞赛。他组建了一个三人团体报名参赛，4天时间内，他们要就一个相对大的指定项目完成建立模型、求解、验证以及论文撰写的全部工作。时间短、项目大、任务多，许多人在看到题目时就“知难而退”了。林新迪的心态则是：“不要怂，只管上！”“面对一个比较重要但是复杂的问题时，很多人的第一反应往往是短暂的逃避，先去解决简单的问题。”但是暂时的搁置容易造成长久的拖延，导致无法进入好的工作节奏，前期悠闲，后期猛赶进度，不但工作体验不佳，最后的成果也会比较粗糙。因此，林新迪常常会鼓励自己跳出舒适区，迈出第一步，再比较有规划地把一个项目持续往前推进，“这样就很有可能发现，项目不知不觉中就逐渐做完了。”坚定地前行、持续地推进，林新迪和队友们一举斩获美国大学生数学建模竞赛优异奖（一等奖/M奖）。时间拨回林新迪19岁那年，他和来自计算机、金融、数学等不同专业背景的浙大本科生一起组成4人团队，参加了2018中国数据马拉松大赛。这是一项面向全国知名高校的本、硕、博优秀学生的数据分析比赛，超过2000人报名参赛，经过严格的线上考试初筛，选拔出20支队伍入围现场决赛——林新迪所在团队，是现场队员年龄最小的一支队伍。这一次，不是4天，而是——7个小时。队员们会在正式比赛前一天晚上拿到数据集的“描述”、确定研究主题。正式比赛当天，拿到数据集，根据所选主题进行数据分析并在3小时内撰写研究报告。这是一场智力与体力的双重考验。团队同学的交叉学科优势在比赛中运用得淋漓尽致：金融背景助力提出新颖有趣的选题，数学和计算机的背景使大家既有建模能力、也能迅速产生可行性强的想法，从而能高效地围绕选题进行数据分析。林新迪负责分析模型的建立，现场紧张激烈的气氛调动起灵感与斗志，电光火石之间，他有条不紊地搭建着逻辑思路，推进着模型设计。7个小时后，他和伙伴们创造了奇迹——这支年龄最小的队伍，获得了大赛的第二名，斩获团体奖金4万元。林新迪非常重视“团队协作”的巨大能量。“我个人感觉，在团体竞赛中，比起突出的个人能力，更为重要的是统筹规划和团队协作。”他相信，在面对较为复杂和困难的问题时，如果每个团队的成员中都有适合自己的工作和定位，并且保持良好的沟通和交流，这个团队将会有出色的创意和惊人的效率。大二那年，除了保持成绩优异和挑战数学竞赛，林新迪几乎所有课余时间都是在排练场和舞台上度过的。林新迪在大二加入了灵韵音乐剧社，初衷是“觉得比较好玩”。他很喜欢唱歌，大一时曾获竺可桢学院十佳歌手，而参演音乐剧“又可以唱歌又可以演戏”，极大地吸引了这个爱尝试、敢尝试的少年。在灵韵，林新迪参演音乐剧《来自远方》，还参加了跨年夜表演唱跳《New Energy》，以及百团之夜音乐剧选段表演。“最多的时候，一周可能有超过20个小时花在排练上。”《来自远方》是灵韵的口碑之作，场场爆满，喝彩不断。林新迪在剧中饰演Kevin1，和其他演员共同演绎出一场又一场鲜活磅礴的群像戏。聚光灯下，汗水从他的面颊划过，台下的欢呼雀跃，成就了他正绚烂绽放着的青春之花。“在灵韵剧社，让我印象最深刻的是大家出于对一种艺术形式的热爱，而都愿意尽自己最大的力量不求回报去付出的精神。”这种纯粹的热爱让辛苦的排练充满了趣味，让剧组的同学成为交心的“战友”，也让灵韵剧社的一年时光成为了林新迪大学里最“青春”的经历。花样年华：多领域涉猎，全方位尝试“青春”，不仅在音乐剧的舞台，也在学习和生活的方方面面。林新迪保持着一颗好奇心与探索心，只要感兴趣的事，都乐于去尝试。课内，他除了学习统计学专业的知识，还按巴德年班的培养方案修读了医学、生物相关的课程。出于自身兴趣，他主动修读了大量计算机专业的课程，还辅修了竺可桢学院创新与创业管理强化班（ITP），学习经济学的知识和管理学的智慧。毕业时，他的学分达到了191分，绩点也保持优异水平，在统计学专业排名第一。在社会实践中，林新迪于2017年暑假参与成都蜀锦社会实践调研，调研成都当地的非物质文化遗产“蜀锦”，形成一份优秀的调研报告。2018暑假，他随灵韵剧社赴广西安德镇中心小学支教，负责益智与科学课。课堂上，他和伙伴们设计了一道道环环相扣、构思巧妙的数学题目；在条件有限的情况下，“随地取材”，用吹风机和乒乓球讲述物理知识。他记得支教团临走的那一天，小朋友们扑上来，有的堵住了教室门，有的则用小小的手拽着他们的手“不肯放人”，想长长久久地留下这群可爱的大哥哥大姐姐们。青春回忆里，永远有一席柔软的地方，承载着孩子们真挚清澈的眼神。林新迪说自己是爱“玩”的，但他努力去“玩得好”，也在努力平衡自己的时间精力，去把每一件事情都做好。当然，在他看来，对某一领域的深入挖掘，比在不同方向上的广泛涉猎要更加重要：“除了宽，专注、深入也很重要。”因此从大三开始，他开始将自己的精力进行收缩，集中在统计学相关的学业和科研上，希望能够在自己未来会从事的领域中，逐步建立起优势。矢志前行：立志成为一名卓越的医学统计学家对林新迪而言，更大的舞台，是统计学领域的广阔天地。大二开始，林新迪确定了走上统计学的科研道路的愿望：“我喜欢钻研、思考，学到新东西使我开心。”2018年暑期，林新迪参加以色列理工暑期学校，学习课程Machine Learning Intro并获满分，负责的科研训练项目《基于深度学习的医疗图像识别》入选浙江省新苗人才计划（省创）。2019年，凭借高绩点、丰富的竞赛和科研经历、优秀的面试表现，林新迪通过了UCLA的层层选拔，于暑期赴UCLA参与为期10周的科研项目。UCLA的科研经历对于林新迪而言，是纯粹而深刻的。他拿到了一个“硬核”的选题，需要一人独自思考设计一种新的分类方法。一方面没有前人成果可以借鉴，另一方面，这种设计思路跟传统的多分类问题差别很大，当新想法对传统想法产生冲击，必须用更严谨的证明方法来获得其他同领域研究人员的认可。林新迪自主精读经典论文，并积极跟UCLA的师兄师姐探讨交流——“科研中的交流讨论很重要，新想法新发现要随时交流，闭门造车很难。”他最终设计出了一种方法，虽然“还有很多不足”，但却也为这十周来精力、心力、智力的全情投入画上了一个小小的句号，更为他接下来更坚定、更专业、更具挑战性的科研之路开了一个好头。2020年开始，林新迪在微软研究院和北大前沿计算中心进行科研，研究EM算法嵌套Split LBI的算法收敛性。这是一项几乎纯理论的研究，在领域上更接近应用数学，统计学背景的林新迪此前并没有接触过这方面的内容。于是他从“打基础”开始，研读经典论文，并探索从理论到应用的过程。“这些论文成果都具有很强的创新性，我这一生要是能做出像这样的一篇来，那都很满足了。”说起研究论文，林新迪兴奋起来，眼里的光彩灿烂而坚定。能够在科研的深邃天空里尽情遨游，离不开竺院的机会、资源、平台的支持，还有来自竺院的优秀同伴的榜样力量——“没有竺院，没有巴德年班的培养，我不可能有现在的发展。”林新迪认为，相比普通的医学项目，巴德年医学实验班平台会有更加广阔的资源。巴德年培养方案包涵的课程很丰富，能够让学生了解不同的领域，探索自己的兴趣；在科研方面，巴德年班的同学既能接触到专业学院的导师，也能接触到医学院的老师，所以视野会更开阔。“总的来说，我觉得竺可桢学院给了同学们一个更高更广的平台，让我们能看到更多、看得更远。”目前，林新迪已经收获了美国统计学专业排名前十的PhD全奖offer，在接下来的科研生活中，他希望“更专注、更踏实”。科研的道路会是纯粹的，但同时他也希望平衡科研和生活，“多接触多了解外面的世界”，汲取丰富多样的灵感。内容来源：浙江大学

来源：大学考研帮手公众号1、上海交通大学其它488电路基本理论2005真题2、上海交通大学其它443环境化学2005真题3、上海交通大学其它439锅炉原理2006真题4、上海交通大学其它812国际法学2006真题5、上海交通大学其它458教育学原理2006真题6、上海交通大学其它481物理化学(II)2006真题7、上海交通大学动力工程及工程热物理810传热学2004真题8、上海交通大学电子科学与技术874半导体物理与器件基础2007真题9、上海交通大学动力工程及工程热物理813工程热力学2004真题10、上海交通大学交通运输工程805工程经济学2006真题11、上海交通大学交通运输工程805工程经济学2007真题12、上海交通大学基础医学955微生物学2004真题13、上海交通大学基础医学955微生物学2006真题14、上海交通大学生物学617微生物学2007真题15、上海交通大学基础医学955微生物学2007真题16、上海交通大学机械工程815控制理论基础2006真题17、上海交通大学其它363有机化学(II)2006真题18、上海交通大学其它804机械制造工艺学2006真题19、上海交通大学其它803机械设计基础2007真题20、上海交通大学公共卫生与预防医学353卫生综合2013真题21、上海交通大学公共卫生与预防医学353卫生综合2016真题22、上海交通大学翻译357英语翻译基础2012真题23、上海交通大学翻译357英语翻译基础2014真题24、上海交通大学应用统计432统计学2013真题25、上海交通大学核科学与技术814核反应堆工程2007真题26、上海交通大学生态学852环境科学概论2007真题27、上海交通大学工业工程812生产计划与控制2007真题28、上海交通大学生物学615细胞生物学2006真题29、上海交通大学控制科学与工程816自动控制理论2006真题30、上海交通大学网络空间安全823计算机通信网2006真题31、上海交通大学网络空间安全823计算机通信网2007真题32、上海交通大学工业工程811质量管理学2006真题33、上海交通大学工业工程811质量管理学2007真题34、上海交通大学生物学954遗传学2006真题35、上海交通大学其它-99信息系统分析与设计2007真题36、上海交通大学其它479图书馆学情报学基础2007真题37、上海交通大学其它359城市规划原理2006真题38、上海交通大学其它418塑性成型原理与锻造、冲压工艺2006真题39、上海交通大学其它626外国语言学和应用语言学基础2012真题40、上海交通大学其它626外国语言学和应用语言学基础知识2007真题41、上海交通大学827材料科学基础2019通关宝典42、上海交通大学生物学616分子生物学2006真题43、上海交通大学其它434植物学2006真题44、上海交通大学其它632植物生理学2007真题45、上海交通大学其它810民商法学2007真题46、上海交通大学其它810民商法学2006真题47、上海交通大学其它427日语水平考试(含作文)2007真题48、上海交通大学其它628日语语言学和日本文学(近代)基础知识2007真题49、上海交通大学其它432有机化学(1)2004真题50、上海交通大学其它-99生物化学2013真题51、上海交通大学其它801生物化学(II)2006真题52、上海交通大学动力工程813工程热力学2006真题53、上海交通大学控制工程820微型计算机原理与应用2006真题54、上海交通大学生物医学工程820微型计算机原理与应用2006真题55、上海交通大学建筑与土木工程804材料力学2005真题56、上海交通大学生物医学工程815控制理论基础2006真题57、上海交通大学建筑与土木工程804材料力学2006真题58、上海交通大学电子科学与技术827材料科学基础2006真题59、上海交通大学仪器仪表工程827材料科学基础2006真题60、上海交通大学基础医学953细胞生物学2006真题61、上海交通大学控制工程816自动控制理论2004真题62、上海交通大学信息与通信工程819信号系统与信号处理2012真题63、上海交通大学电子与通信工程819信号系统与信号处理2012真题64、上海交通大学核能与核技术工程827材料科学基础2012真题65、上海交通大学应用经济学841经济学(Ⅰ)2014真题66、上海交通大学集成电路工程874半导体物理与器件基础2011真题67、上海交通大学电子与通信工程874半导体物理与器件基础2013真题68、上海交通大学集成电路工程874半导体物理与器件基础2013真题69、上海交通大学电子与通信工程874半导体物理与器件基础2014真题70、上海交通大学电子与通信工程874半导体物理与器件基础2015真题71、上海交通大学集成电路工程874半导体物理与器件基础2015真题72、上海交通大学其它412世界政治与经济2006真题73、上海交通大学其它612中外建筑史2006真题74、上海交通大学其它353生物化学(III)2006真题75、上海交通大学其它460生物化学(医学)2006真题76、上海交通大学其它364生药学2006真题77、上海交通大学其它477金融学2006真题78、上海交通大学其它452管理学(II)2006真题79、上海交通大学其它837管理心理学2006真题80、上海交通大学生物学616分子生物学2018真题81、上海交通大学科学技术史833科学哲学2006真题82、上海交通大学其它432刑法学2007真题83、上海交通大学其它830城市规划设计(6小时)2006真题84、上海交通大学其它502城市规划设计(6小时)2007真题85、上海交通大学其它451数据结构与软件工程2007真题86、上海交通大学其它639新闻传播学基础2014真题87、上海交通大学其它811无机化学和分析化学2004真题88、上海交通大学其它451数据结构与软件工程2006真题89、上海交通大学其它457流体力学2006真题90、上海交通大学土木工程804材料力学2015真题91、上海交通大学建筑学806设计综合2014真题92、上海交通大学工业工程811质量管理学2012真题93、上海交通大学工业工程812生产计划与控制2012真题94、上海交通大学仪器仪表工程817自动控制原理2013真题95、上海交通大学电子科学与技术819信号系统与信号处理2012真题96、上海交通大学材料科学与工程827材料科学基础2012真题97、上海交通大学电气工程822基本电路理论2012真题98、上海交通大学马克思主义理论834中国特色社会主义理论2013真题99、上海交通大学管理科学与工程840运筹学与概率统计2012真题100、上海交通大学核科学与技术827材料科学基础2012真题

统计学主要是一门以统计学原理及方法为基础，对科研数据进行采集，整理及分析的应用科学，其在医学研究工作中具有不可替代的重要地位。在临床实际工作以及相关医学研究中，统计学方法是医务工作者在遭遇问题时获取该问题的相关原因以及理论依据的重要途径。因此，统计学方法在应用过程中的错误与否，会在一定程度上影响医学科研结论的科学性、可靠性以及严谨性。以下是达晋编译针对医学论文写作中一些常见统计学问题的分析：一、统计研究设计不科学。大部分非统计学专业学者在进行统计研究设计时仅从自身的专业角度出发，且在分组方式上按照自己主观所要获得的结果进行设计，彻底忽略了研究设计的可行性，组间数据的可比性等一系列问题。主要表现涵盖研究设计时不严格根据随机化原则进行、均衡性原则贯彻不彻底以及未设计对照或对照不科学等。其中主要不合理问题有：缺少对照或对照不合理、将单因素及多因素设计进行混淆、样本量较少或样本量选择无代表性等。二、统计学处理分析的缺失。有些医学论文虽完成了分组与对照的设计，且较为合理，但通文却无只字片语提及采用哪种统计学方法对数据予以分析，并无对相关数据予以统计学处理的相关内容，只是经由对研究所获取的数据进行直观判断，即得出结论，这与医学科研的结论需有据而立的原则完全背道而驰。三、统计方法描述混乱。在一些医学论文中，其所阐述的统计学方法极为简单，甚至对于统计学方法也未能彻底列出；在研究过程中对于哪种数据应采用哪种相对应的统计学方法仅作笼统的描述，并未具体列出文中相关数据应采用何种统计学方法；统计学相关符号在书写过程中的规范性较差。另外，有些医学论文中存在未对检验水准α进行阐述的问题。四、统计学方法应用错误。统计学方法应用错误这一问题存在于相当一部分医学论文中，针对定量数据的统计学方法错误使用包括以下几点: 一是不管数据是否符合正态分布或方差齐，盲目地运用t检验或单因素方差分析等完成组间的比较；二是不管研究设计中存在几组数据，均盲目地予以t检验分析，将t检验作为定量数据比较的通用统计学方法；三是不管研究设计中各组间数据所具有的关系为何，均盲目地运用成组设计t检验或单因素方差分析。针对定性数据的统计学方法错误使用包括以下几点: 一是针对所有定性数据的比较均予以χ2检验，忽略了χ2检验应用的前提条件，也就是仅适用于正态分布的定性数据，同时，要求样本在40以上，且通过χ2检验列联表数据时，禁止1/5以上格子的出现或任意格子中的理论频数＜1；二是对多组间定性数据进行比较时，总体进行χ2检验比较分析后如还需进行各组间的两两对比时未予以χ2分割检验，而是据需采用χ2检验分析。五、统计结果的描述以及分析错误。不少医学论文中均存在统计学结果的描述以及分析错误情况，较常见有以下几种情况：一是针对定性数据，大部分论文均会构成比及百分率的混淆，样本量不足；二是针对定量数据，没有明确相关数据是否与正态分布相符，未能选用相对应的统计学方法；三是对有统计学意义数据进行解释时仅仅按照P值的大小获取相应结论，出现这个错误应用的重要原因是学者对统计学中的P值的理解程度不够。六、统计值与P值描述不清或缺失。有的医学论文中，作者对统计结果予以描述时，往往无法清晰地描述出统计值与P值，常见的错误有以下几种情况: 一是单独通过“P＜0．05”或“P＞0．05”表示统计结果，并由此获得结论，并无对相应统计值的描述；二是仅仅列出具体的P值，而未列出统计值；三是统计结果描述中包含统计值与P值，但却无详细的P值，仅用“P＜0．05”或“P＞0．05”表示。七、大样本数据错误使用t检验。众所周知，定量数据可采用(x珋±s)表示，予以t检验，然而采用t检验时需满足以两个条件: 一是样本含量较少，n＜50 或 n＜30，且均符合正态分布；二是成组设计的两样本均数对比，且量样本均来自总体方差相等的总体。对于样本量 n＞50的数据比较，则需予以U检验。

本文1300字，阅读时间约4分钟在填报高考志愿时，有的同学正焦虑着该如何选择时，有的就已经定好了考研的目标。因为，有些专业的读研比例很高，但相对的竞争也会非常激烈，那今天推荐5个读研比例较高的专业以及就业前景，大家可以自行做个参考。1、临床医学读研比例42.7%：该专业学生主要学习医学方面的基础理论和基本知识，而且是一门实践性很强的应用科学专业，它主要是培养具备基础医学、临床医学的基本理论和医疗预防的基本技。就业方向：主要以医疗卫生单位、医学科研等部门、科研等方面的工作为主。临床医学领域高校推荐：上海交通大学、北京大学、复旦大学、北京协和医学院、中山大学、四川大学、首都医科大学、浙江大学、华中科技大学、第二军医大学。2、能源动力系统及自动化读研比例40.4%：该专业是一个宽口径大类专业，专业地位与综合实力处于全国领先地位，在国际上也享有较高声誉。能源动力系统及自动化专业是研究将煤炭、石油、天然气等一次能源转化为电力、热能等二次能源的生产和利用过程;该具有很宽的专业知识面，是一个能源、环境与控制三大学科交叉的复合型专业。就业方向：从事电力生产自动化、能源环境保护、制冷与低温、空调和储能、空调与人工环境等领域的设计、研究与管理的跨学科复合型高级技术人才。院校推荐：清华大学、西安交通大学、武汉大学、武汉理工大学、天津理工大学、河海大学、吉林大学。3、工程力学读研比例37.1%：工程力学涉及众多的力学学科分支与广泛的工程技术领域，是一门理论性较强、与工程技术联系极为密切的技术基础学科。该专业培养具备力学基础理论知识、计算和试验能力，能在各种工程中从事与力学有关的科研、技术开发、工程设计和力学教学工作的高级工程科学技术人才。就业方向：可到土木水利、机械控制、微电子技术、能源交通、技术开发和工程计算机软件的开发应用等工作;由于具备较为坚实的专业基础知识，较强的分析、解决问题的能力及计算机应用能力，也可到有关的高新技术领域工作，甚至是从事教学工作。推荐院校：北京工业大学、大连理工大学、福州大学、哈尔滨工业大学、合肥工业大学、华中科技大学。4、中医学读研比例33.3%：中医学是研究人体生理病理，疾病诊断与防治以及摄生康复的一门医学科学，至今已有数千年的历史。该专业学生主要学习中医药学基本理论知识和中医临床医疗技能，具备一定自然科学和现代医学的知识。就业方向：受到中医临床技能和现代医学临床基本技能的训练，具有中医各科疾病的临床诊疗和科研工作的基本能力。推荐院校：北京中医药大学、首都医科大学、天津中医药大学、浙江中医药大学、暨南大学、延边大学、上海中医药大学。5、无机非金属材料工程专业读研比例31.4%：无机非金属材料工程专业培养德智体全面发展，掌握较广泛的人文知识基础、较深厚的自然科学理论基础和较扎实的工程学基础的综合性专业人才。就业方向：能在无机非金属材料结构研究与分析、材料的制备、材料成型与加工等领域从事科学研究、技术开发、经营管理等方面工作的高级工程技术人才。推荐学校：长安大学、辽宁大学、合肥工业大学、同济大学、上海大学等。文章由【逻马生涯】整理发布。专注于国内高中生涯规划教育，为学生和家长解决生涯规划的烦恼。

中山大学353卫生综合真题在试卷中不以科目划分，各个科目混合在一起，以下分类仅为方便学员估分使用。第一部分 卫生统计学一、选择题：1、多重线性回归2、Logistic 回归3、哑变量4、蒙特卡罗模拟5、置信区间6、相关系数7、cox回归（此为不完全统计，卫生统计学作为最难的学科，选项依旧具有迷惑性。课程组在基础课程中，将对课本知识，再次进行深度挖掘。）二、简答题：一个表格，某病的程度（轻 中 重）与治理效果（治愈 好转 无效），A想要了解疾病程度不同疗效是否不同，B想要了解疾病程度与疗效的相关性，采用什么分析方法？（内参最终押题、点睛课点出、红宝书中总结，答案可参照点睛/专题课堂）二、论述题：以两独立样本均数t检验为例，说明假设检验的power是什么，影响因素有哪些？影响方向？（点睛课点出、红宝书中总结，答案可参照点睛/专题课堂，但是部分小可爱竟然不知道power是什么意思！！）第二部分 流行病学一、选择题：1、病例对照相对于横断面研究的优点2、实验流行病学相对于队列研究的优点3、在队列研究中加入病例对照是为了什么4、分组隐匿避免了什么偏倚5、ITT为了避免什么偏倚6、疾病频率指标（除了涉及常见的研究方法，此外，涉及偏倚的题目比重很大，且极其灵活，不属于常规问法，需要进行深入理解）二、简答题：1.举例子（必须）说明，回顾性队列研究要怎样才能达到前瞻性队列研究效度？（视频课程、内参最终押题以及红宝书中均有）2.例举六个以上有助于因果关系推断的指标？（视频课程、红宝书中均有）三、论述题：设计一个研究，研究某种暴露与某结局之间的关系，必须涉及两种所学的研究类型。（视频课程、内参最终押题以及红宝书中均有）第三部分 环境卫生学一、简答题：环境卫生今后工作与任务？（内参卷、红宝书中均有）二、论述题：举例说明环境污染对人体的危害（内参卷、内参最终押题、红宝书中均有）三、选择题：1、以下毒性最大的指标为：LD50、LD100、LD0、LD012、环境卫生学主要研究内容3、已知健康效应探索有害效应该如何进行第四部分 营养卫生与食品卫生学一、选择题：1、脂肪的营养学质量评价指标2、哪种营养素缺乏会导致神经管畸形3、居民膳食指南4、体内的铁可分为储存铁与功能铁，以下属于储存铁的是5、营养素可以用效应评估法来确定的是什么二、简答题：钙的吸收与排泄的影响因素（2007年真题、视频课程、红宝书均有）三、论述题：从碳水化合物功能及分类，单纯性肥胖的原因等角度，论述是否要低碳水化合物这种方式来减肥（视频课程、红宝书均有）第五部分 职业卫生与职业医学一、选择题1、铅中毒的用药2、我国职业卫生奠基人3、减压病是由于什么气体溢出所导致二、简答题：什么是劳动过程？职业中劳动过程的有害因素（该题点睛课有点出，红宝书中有总结）三、论述题：什么是职业接触最低限值及其分类，如何制定这个限值（该题为中大考察内容中新增部分，点睛课有点出，红宝书中有总结）中山班班对353卫生综合总体评价（一）整体难度整体难度中等，没有超纲内容。与近几年难度基本相同。具体科目难度于去年相反，今年三大卫生大题较偏，有出新题，流统较往年常规。选择部分三大卫生较常规，流统较灵活。但是总体而言所考知识点在研习社的资料中都有囊括，踏踏实实跟着计划走下来的学员都反映题目比较常规。1、选择部分：学员反映，三大卫生相对常规，三大卫生所考知识点（除个别外）在红宝书以及视频课程中均能找到；流统较去年灵活，但是流统属于理解科目，重要的是对知识点的理解，很多重难点都在研习社的强化课等视频课中都有强调。2、简答题：五门科目所考内容均可在内参卷/内参最终押题/点睛课堂/红宝书/强化课堂中找到。3、论述题：五门科目所考内容均可在内参卷/内参最终押题/点睛课堂/红宝书/强化课堂中找到。流统部分考的比较综合，但是学员反映只要前中期跟着视频课程走，把知识点都消化理解好，都能够答出来。环卫为真题，且内参卷、点睛课、红宝书中都是重点强调内容；职卫今年考的相对较偏，但是该知识点在点睛课划重点以及红宝书上都有强调；营养综合考察，基础知识点在点睛课/红宝书/强化课也都有强调。（二）题型和题量是否变化？和往年真题、押题卷的题型一致。考场时间紧张。（三）今年有无新的考点或考查方式？职卫扩大考试范围以来大题首次考察新增内容（五）研习社针对今年考情情况，将做出什么针对性的调整？1、本次考试中，职卫首次出现新增范围的考察，明年也需要重视后面章节背书的强调。统计部分应加强第八版中新增知识点以及后面章节的重视程度。今年很多学员反映背书情况不理想，明年班班组将优化学习规划，并督促学员按照进度走。流统中大每年考的都相对比较活，班班组将提供一些常见综合性习题，用于综合性题目的训练和思考。2、视频方面：加强学员对视频重要性的认识，同时也需根据学员具体情况调整看视频的时间。比如流统强化课程很多知识点都有考到。3、班班群管理方面：明年在班班群管理时，将针对重要的知识，以发布班班作业的形式，让学员进行总结、记忆！部分学员考试焦虑，要对学员加强复习规划、心理疏导！班班将更加严格的跟进，适当批评，让学员根据规划定自己的目标，另外没有参加班会等重要活动的学员一定要督促其看录音，请假时必须有明确的理由。下一年带学员不仅仅要带他们复习，更要和学员一起复习，前期习惯养好、后期事情好做。4、红宝书方面：将结合中大的考情分析和真题解析，加入红宝书的综合性题目的总结归纳。5、押题方面：押题时间明年提前，推出必背诵的重点，并加强会内参试卷的审核，更有效的帮助学员进行自测。最后，公卫考研研习社将不断优化产品、服务，和学员一起加油！！祝福2020级学员有着远大前程，祝福2021级学员备考顺利！

专业课习题版本太多？题目太杂？记不清指标？容易弄混？...... 怎么样在茫茫题海中找到方向？来了！来了！它来了！公卫研习社经典习题串讲课堂将于下周一正式上线网校APP！助你备战考研一臂之力。从题目的精心挑选到如何抓住关键字眼，教你做会题，会做题。特别献给特殊班型的你们！卫生统计学Statistics01课程内容和特色荐本习题串讲课堂将囊括卫生统计学共计13本习题集的知识点，课上主要讲解5本，分别为：《卫生统计学学习指导与习题集第三版》（主编 李晓松）、《卫生统计学教材课后习题》（主编 赵耐青）、《卫生统计学习题册》（主编 赵耐青）、《医学统计学实习指导第二版》（主编 李晓松）、《卫生学学习指导与习题集》（主编 仲来福）。老师们将5本习题集上的习题归为四大类，分别为统计描述、统计推断理论、统计推断计算、统计推断进阶，并对各类习题进行知识点定位，最后，编制成讲义与PPT。五本习题集糅合、分类后逐一板块击破，由浅入深再回归原理本源，旨在强化基础课程中仍然存疑的知识点，并且对答疑文件中同学存在的思路和逻辑问题进行插入，在课上进行讲解与纠正，力争一网打尽逻辑漏洞，对知识点覆盖式扫盲。流行病学Epidemiology02课程内容和特色荐本习题串讲课堂将囊括流行病共计11本习题集的知识点，课上主要讲解3本，分别为：《新版预防医学学习指导与习题集》（主编 傅华）、《流行病学复习应试指南》（主编 姜庆五）、《流行病学学习指导与习题集第三版》（主编 赵亚双）。选题原则有以下几条：一是对教材中同义名词进行提取（如“发生数”，对应教材“新发生病例数”），以便尽可能多的覆盖真题中的说法；二是对学员在基础课程中反复存疑的知识点进行选题，争取一网打尽；三是对基础课程中未深度挖掘的考点进行习题选取，以便知识点全部扫盲。三本习题集分别进行讲解，按照章节和知识点进行分类，每道题讲解过程中会反复对基础课堂知识点进行链接，温故知新；而在最后一本习题集，即所有学员几乎都做过的人卫第三版习题集，采取刷题模式进行，逐层递增的速度，轻松破题。营养与食品卫生学Nutrition and Food Hygiene03课程内容和特色荐本习题串讲课程内容将主要囊括2本习题册，分别是《学习指导与习题集第3版（张立实）》、《预防医学习题集（仲来福）》以及注册营养师、公共卫生执业医师习题。学员提问最多的题目和错题率最高的题目是本习题课堂的选题依据。另外包含了基础课堂中视频课里反复强调的重点，并且结合基础课堂的思考题，总结出基础阶段应该掌握的重点。跟基础课堂一致，分为营养学部分和食品卫生学两部分，利用典型题目将每个知识点串联。本课堂所选题目都是同学们平时极易出错的题目，非常具有的代表性；对相似易混淆的题目进行对比讲解，带你轻松“避雷”；与基础课堂衔接，将思考题引入重点习题中，带你总结基础课堂的“隐藏重点”。环境卫生学Environmental hygiene04课程内容和特色荐本习题课堂将囊括环境卫生学的3本习题册的知识点，包括：《环境卫生学学习指导与习题集 第二版》（主编 张志勇）、《预防医学学习指导与习题集 第四版》（主编 傅华）、《卫生学 第三版》（主编 仲来福）及公卫执业医师题库的部分习题。一共包含2个课时：第一课时进行重要知识点辨析，将以题目的形式理清各章节重要知识点以及对易混知识点的辨析；第二课时将各种指标分类汇总，将以框架的形式对各类指标进行总结，并结合题目对易错点归类分析。本习题课堂大大提高了针对性。一方面通过对经典题目的汇编，助于辨清易混易错知识点，另一方面通过关键词对出题点进行分析，教你如何避开“挖坑点”。另外，习题课堂考虑到学员对指标类记忆的压力，特将所有指标类以思维导图形式汇总，结合题目，告诉你如何做指标类题目，助你在短时间内抓住核心，消化内容，减轻记忆负担。职业卫生与职业医学Occupational health and occupational medicine05课程内容和特色荐题不在多，而在于精。职卫经典习题串讲课堂将围绕经典习题，采用一题多变、多题归一等方式做到精讲精读，教大家如何把题做对、把题做透。经典习题主要来源于职业卫生与职业医学（牛侨主编）、执业医师题库（职卫部分）、预防医学习题集（傅华主编，职卫部分）三本习题册。经典习题串讲在完美匹配研习社网校题库的同时，将进一步达到扩容的效果，在重温旧题的同时增加一丝新鲜感和挑战欲。题目的编排顺序基本按照职卫课本章节的前后顺序进行编排，紧密衔接课本而不会觉得突兀。职卫经典习题串讲也会紧密联系基础课堂，通过理论与实践相结合，进一步加深学员对知识点的理解记忆，更上一层楼！我们每日在题海里泛舟，千万不要让盲目刷题造成一种努力的假象，经典习题串讲教会你如何泛舟才能顺风！社会医学Social medicine06课程内容和特色荐社会医学习题课课程总共4个课时，包括2个主要模块：模块一是课后基础习题梳理，习题来源于教材课后习题，作为初阶习题模块，主要带领大家运用特定章节的知识点来做题，分为上下两个课时。模块二是课外习题梳理，习题来源于MPH试题原题 + 北医社会医学习题册，是属于进阶习题模块，相较于课后习题，该部分的习题更具有考题性质，与各个高校的社会医学真题命题点有相似之处，可以作为做真题前的热身材料！本课堂主要目的在于帮助各位学员顺利实现由知识点到题目的能力迁移，起到承上启下的作用。模块一的初阶课后习题是对基础阶段的学习效果的总结与回顾；模块二的进阶课外习题是为强化阶段的归纳作铺垫。让我们一起跳出传统的知识点咀嚼学习模式，在经典习题中领悟审题与做题的终极奥义！我们不只要做好知识点的搬运，我们更要做好试题“收割”！如果说知识点的总结是应试备考中的初阶装备，那么做题能力的培养就是驰骋考场的开挂利器！我们从典型习题中参透重要考点的出题惯性，让各位学员有的放矢、目的清晰、精准备考！-END-

生物医学研究的统计方法本书是生物医学研究生使用的经典统计教材，内容易懂经典，无需多少数学基础都能看懂。本书每个章节后面都有知识小结，现汇总以供大家学习。--------------------------------------------------------------------------------------(1) 统计学是关于设计与数据的学问，是从特定环境中获取数据并从数据中提取信息、知识的一门科学与艺术，包括研究设计、数据搜集、数据整理、数据分析和结果报告等步骤。(2) 根据结果(效应)变量的类型、分析目的和资料具备的前提条件等，选择不同的统计学分析方法。变量可分为定量变量与定性变量两大类。定性变量也叫分类变量，根据类别之间有无大小顺序，可将定性变量分为有序(等级)分类变量和无序(名义)分类变量。定量变量有离散和连续之分，定性变量只能是离散变量。(3) 统计工作贯穿于医学研究的全过程，包括研究设计、数据搜集、数据整理、数据分析和结果报告等，切不可将统计工作仅仅局限于“数据分析”。(4) 根据一定研究目的搜集到的资料蕴涵着丰富的信息，统计描述的目的就是用恰当的手段(编制统计表、绘制统计图或计算统计指标)概括地呈现出主要信息。(5) 明确资料的类型，采用不同指标进行统计描述。1)定量资料；描述平均水平可以依据分布特点选用算术均数、几何均数、中位数、众数或调和均数，描述变异程度可以选用全距、标准差、方差、四分位数间距或变异系数(表1)表1 定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合表2 定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合表3 常用统计图的适用资料及实施方法(6) 正态分布是一种重要的连续型分布。若连续随机变量X的概率密度函数为则称X服从总体均数为μ，总体标准差为σ，的正态分布，记作X~N（μ，σ2）。正态分布N（μ，σ2）关于x=μ对称。μ决定正态曲线在横轴上的位置，μ增大，则曲线沿X轴向右移动；反之，μ减小，曲线沿X轴向左移动。σ决定曲线的形状，当μ固定时，σ愈大，表示数据愈分散，曲线愈“矮胖”； σ愈小，数据集中在μ附近，曲线愈“瘦高”。服从正态分布N（μ，σ2）的随机变量在某个区间内取值的概率即为其概率密度曲线下的面积。X取值落在区间μ士1.64σ, μ士1.96σ, μ士2.58σ的概率分别是90%，95，99%，或者说在理论上μ士1.64σ, μ士1.96σ, μ士2.58σ。三个范围内的观察数分别占总观察数的90%、95%、99%。总体均数为σ，总体标准差为1的正态分布称为标准正态分布，记作N(0,1)。服从任意正态分布N（μ，σ2），的变量X都可以通过标准正态变换转化为标准正态分布，从而使正态分布的概率计算问题转化为标准正态分布，进而利用标准正态分布表解决。(7) 二项分布是一种重要的离散型分布，用于描述两分类资料(结果只能出现两种情况)的n次独立重复试验中发生某种阳性结果为X次的概率分布。若随机变量X的概率函数为则称X服从参数为n、π的二项分布，记为X~B（n,π）二项分布B（n,π）的总体均数μ=nπ，总体标准差。(8) Poisson分布也是一种重要的离散型分布，用于描述单位时间或空间内某稀有事件发生数的概率分布。若随机变量X的概率函数为则称X服从参数为产的Poisson分布，记为X~Π（μ）Poisson分布Π（μ）的总体均数和总体方差相等，即μ=σ2。(9) 从同一总体中，随机抽取相同含量的样本，由重复抽取的每一份样本均可计算获得一个样本统计量，样本统计量的分布就是抽样分布。(10) 样本统计量所对应的标准差统计学上习惯地称为标准误，标准误反映抽样误差的大小，即反映总体特征被估计的精确程度。(11) 标准误与样本含量的平方根成反比，样本含量越大，抽样误差越小。(12) 统计推断是根据抽样分布规律，采用样本统计量对相应总体参数所作的非确定性的推断，主要包括参数估计和假设检验两种。参数估计有点估计和区间估计两种。区间估计是按事先给定的置信度((1-α),估计可能包含未知总体参数的一个范围，该范围称为总体参数的((1-α)置信区间。(13) 假设检验是依据样本提供的有限信息、对总体作推断的逻辑推断过程，是对研究总体的两种对立的假设作出选择。假设检验的步骤为：建立假设→计算统计量→确定P值→作出推断结论。假设检验的基本逻辑是根据小概率的思想，认为“小概率事件在一次抽样中不太可能出现”。假设检验存在Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。根据假设检验的推断结果下结论时不能绝对化，并要注意结合专业知识。(14)两样本定量资料假设检验的流程对于完全随机设计的两样本定量资料的假设检验，是采用t检验还是秩和检验要看资料是否符合各自的条件。t检验要求资料满足正态性和方差齐性。对于配对设计资料的假设检验，首先看差值是否符合正态分布，如果差值满足正态分布，可以采用配对t检验，否则，采用变量变换使之满足正态性要求或采用配对资料的符号秩和检验。(15) 三个或三个以上均数间的比较可以采用方差分析，以检验多个平均值是否来自相同总体，其实也可用于两个均数间的双侧假设检验，此时结果与t检验完全等价。本章介绍了方差分析中最简单的单因素方差分析，可以用于完全随机设计的实验性研究和多总体随机抽样的观察性研究。(16)方差分析的基本思想即将处理间平均变异与误差平均变异比较。就完全随机设计的资料而言，将全部观测值总的离均差平方和及其自由度分解为组间变异和组内变异两个部分，两者分别由处理因素和随机误差的作用加以解释。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布作出统计推断，从而推论处理因素对实验结果有无影响。(17)多组定量资料比较的思路首先进行方差齐性及各样本的正态性检验。若方差齐性，且各样本均服从正态分布，选单因素方差分析。对于明显偏离正态性和方差齐性条件的资料，通常有两种处理方式：一是通过某种形式的数据变换以改善其假定条件，二是改用非参数统计方法Kruskal-Wallis秩和检验。若方差分析或秩和检验结果有统计学意义，则需选择合适的方法(如Bonferonni, LSD法等)进行两两比较。(18) 对于定性资料，我们经常将它整理成列联表的形式。(19) 最简单的列联表是2X2表，即通常所说的四格表。按照设计类型，将资料整理成相应的四格表格式，统计分析时选用相应的统计分析方法。(20)在选用χ2检验时，一定要考虑其对总例数和理论频数的要求。(21) 当多个独立样本频率或频率分布比较的χ2检验，结论为拒绝检验假设时，只能认为各总体频率或频率分布之间不全相同，若想了解其差别的具体情况，需要进行多个样本频率或频率分布的两两比较。(22) 列联表资料统计分析的χ2检验不是万能的。例如，对于有序分类资料，最好选用秩和检验。对于高维列联表资料，相应地有对数线性模型和logistic回归模型等。(23) 相关是测量变量间的相互关联或联系的指标。相关研究的两个变量其关系是平等的，均为随机变量。(24) 在分析相关时必须先作散点图，以核实其是否具有线性关系及是否有异常点或应分层等情况，推荐在报告结果时也提供散点图并说明散点图的特征。(25) 两连续变量间的相关分析方法主要有Pearson积矩相关和Spearman秩相关。前者要求两个变量皆为随机变量，呈双变量正态分布，样本间独立，变量间有线性趋势；当资料不满足正态分布条件或为等级资料时，采用Spearman秩相关方法。两者的计算思想是一致的，但秩相关不使用原始数据而使用秩次进行计算。计算出相关系数后，还应进行假设检验，甚至计算相关系数的置信区间。(26) 分类资料的关联分析可区分为二分类和多分类的情形，检验都采用χ2检验。分类资料的关联性检验应与率的比较检验相区别。若检验结果拒绝两变量独立的假设，则可计算关联系数。(27) 相关和关联是两变量间相互关联或联系数量上的关系，不能据此推论两变量有生物学的联系，或有因果关系。相关有可能只是伴随关系。(28) 简单线性回归分析的基本步骤①绘制散点图，考察两变量是否有线性趋势及可疑的异常点；②估计回归系数与截距；③对总体回归系数或回归方程进行假设检验；④列出回归方程，绘制回归直线；⑤统计应用。(29) 简单线性回归是指只包含一个自变量，且呈线性变化趋势的线性回归模型，用于描述因变量的总体均数与自变量之间的线性关系，亦称两变量间的依存变化关系。在实际应用中，两变量间的关系应有实际意义，不要把毫无关联的两种现象作回归分析。(30) 简单线性回归方程包括截距与回归系数两个参数，通常采用最小二乘估计。(31) 通过对Y的总变异分解有助于理解简单线性回归分析的基本思想，即Y的离均差平方和(SS总)分解为回归平方和(SS回归)与残差平方和(SS残差)。(32) 线性回归分析的主要用途为预测与控制。在实际应用中，要注意回归方程避免外延，即简单线性回归方程的适用范围一般以自变量的取值范围为限，除非有充分理由证明在此范围外仍然有效，否则预测或控制不宜超出此限。(33) 当两变量变化趋势为非线性时，可考虑拟合非线性回归方程，常用的曲线类型包括指数曲线、多项式曲线、双曲线和logistic曲线等。(34) 多重线性回归是简单线性回归的拓展，用于研究一个反应变量与多个自变量之间的线性依存关系。多重线性回归在医学研究中常常用于筛选危险因素、控制混杂因素、分析交互效应、预测与控制等。(35) 多重线性回归分析的假定条件是线性、独立、正态及方差齐性。常常采用残差分析考察资料是否满足这四个前提条件。如果不满足前提条件，可以尝试对变量进行变换，引入交互作用项或者更换回归方程。(36) 多重线性回归分析中常常采用最小二乘法估计模型参数。多重线性回归分析中偏回归系数的含义是当其他自变量的取值固定时，自变量每改变一个单位，反应变量平均改变的单位数。标准化偏回归系数常用于比较自变量对反应变量的贡献大小。确定系数和调整的确定系数常用于评价模型拟合效果的好坏。对整个回归模型的假设检验一般采用方差分析，对各总体偏回归系数是否为零的假设检验常采用t检验。(37) 多重线性回归分析中筛选自变量的方法有前进法、后退法、逐步回归法和最优子集法等。用于筛选自变量的指标有残差平方和、残差均方、确定系数、调整的确定系数、Cp，统计量等。(38) 当自变量间存在较强的相关时，多重线性回归模型会出现多重共线性现象，使得模型参数估计值不稳定或不易解释。(39) 多重回归分析的一般步骤：①单因素方程分析；②逐步筛选变量，建立多因素方程；③综合单因素和多因素模型的结果，当两者矛盾时，结合专业知识分析原因。另外，要注意因素之间是否存在交互作用。(40) 实验设计主要有以下三点作用：合理安排各种实验因素和区组因素，以提高实验效率；控制和减少实验误差，以提高研究质量；通过较少的实验次数获取尽可能丰富的信息，以便由样本信息去准确地推论总体的规律性。(41) 为了保证实验的可靠性和可重复性，在实验设计中所用的随机化方法、随机数及产生随机数的程序、种子数等均应有记录。(42) 单因素设计和统计分析都比较简单，但实验效率较低，只能考察一个因素对观测结果的影响情况。各组实验单位数可以相等或不等，但不应相差悬殊。当两处理组比较时常用t检验或秩和检验，多个处理组比较时常采用相应设计定量资料的方差分析或秩和检验。(43) 配对设计能有效地降低来自个体差异对观测结果的影响，从而减小实验误差，提高实验效率。但采用配对设计时，要防止偏性，尽可能保持每对受试对象的均衡和齐同。配对的条件应当是本实验研究中对观测结果有重要影响的所有非实验因素的组合结果，而绝对不能随便选取一个非实验因素作为配对条件，那样只能是在表面上缩小了实验误差，其结果是容易增大结论犯假阳性错误的概率。(44) 随机区组设计是在单因素设计的基础上，多考虑一个区组因素。这个区组因素的不同水平反映了受试对象在重要的条件上的差异，若不将其排除，必然会影响对实验因素各水平之间差别大小的正确评价，即造成了两个因素效应的混杂。(45) 交叉设计平衡了实验顺序对结果的影响，并且能将处理间的差别与阶段间的差别有效区分开来，每个个体接受两种处理，节约了样本含量；但本设计不适用于具有自愈倾向或病程短的研究，每个个体在接受两种处理之间应有足够长的洗脱期。(46) 析因设计是一种比较常见的多因素实验设计。在实验研究中应用得比较频繁。一般来说，如果在实验设计中涉及的实验因素不超过5个，在专业上有必要考察因素之间的各级交互作用，每个因素的水平数比较少且每次实验花费较少、费时较短时，可以考虑使用析因设计。(47) 重复测量设计的主要优点是可以减少样本含量，能够有效地考察指标随时间推移的动态变化趋势。重复测量是在同一受试者身上进行的，因此，在不同时间点上观测指标的取值之间一般是不独立的，后一次测量结果可能受到前面各次测量结果的影响。因此，对同一个体在不同时间点上的测量值之间就可能存在相关关系，就需要用特殊的统计分析方法进行分析。(48) 调查研究是一种没有采取任何干预措施的研究工作，它主要是对客观存在的现象进行询问和观察，故调查研究又称为观察性研究，它被广泛地应用于生物医学、社会学及教育学等多个领域。(49) 调查研究的目的主要有描述、分析、检验假设、评价、预测。(50) 调查研究的步骤主要分三步:首先是设计阶段或准备阶段，包括发现和提出问题、复习文献、立题、调查设计;其次是现场调查工作阶段，包括预调查、收集数据资料;最后是资料整理、表达及分析阶段，包括整理分析资料、解释和交流研究结果。(51) 调查设计是对整个调查研究作出科学完整的计划，其目的是以较少的人力、物力和财力获取较丰富而可靠的资料，同时将各种误差降到最低限度，它主要包括:确定调查目的与指标，确定调查对象和观察单位，确定调查方法、调查设计类型、抽样方法和资料收集方式，设计调查表，估计样本含量以及调查的组织实施与质量控制。调查设计是调查研究中的第一道工序和重要环节，它的好坏直接影响到研究工作的质量。(52)调查表是调查工作中收集资料的最主要的测量工具，它主要是由一系列与研究目标有关的问题组成的问卷。调查表的构成有标题、调查项目(背景资料、研究项目变量、核查项目)、编码和填表说明。(53) 问卷调查表的评价方法主要有效度评价和信度评价，其中效度评价又包括表面效度、内容效度和结构效度，信度评价包括重测信度、内部信度(克朗巴赫a系数和分半信度)和测评者之间信度。(54) 常用的调查研究方法有:横断面调查，它又可分为普查和抽样调查(如单纯随机抽样、系统随机抽样、分层随机抽样、整群抽样和多阶段抽样);病例一对照研究;队列研究。(55) 常用的调查设计类型有:横断面调查研究设计、病例对照研究(回顾性调查)设计和队列研究(前瞻性调查)设计。(56) 调查研究中应注意的问题有:明确调查目的，制定周密的调查设计及问卷，考虑并规范调查所涉及的伦理道德问题，选择适当的调查方法、调查设计类型和抽样方法，重视预调查，加强调查研究全过程的质量控制。(57) 分析数值型变量的方法很多，读者应先确定研究的设计类型，据此选择合适的分析方法中常见的错误为:误将随机区组设计资料和析因设计资料用单因素方差分析或t检验方法分析分析过程随机区组设计资料(58) 析因设计资料很容易与完全随机设计资料混淆，读者应仔细辨别。与单因素方差分析相比，随机区组设计资料的方差分析可根据设计进一步分解变异，控制其他非处理因素对实验效应的影响。(59) 随机区组设计资料的方差分析不能分析因素间的交互效应，而析因设计资料则既可以分析因素的主效应，也可以分析其单独效应和交互效应。(60) 分析随机区组设计资料和析因设计资料时应注意资料是否满足方差分析的条件，若资料不满足方差分析的条件，可经变量变换使之满足条件，然后再用方差分析的方法分析之，或用非参数检验的方法分析之。(61) 当球形检验的P小于0.1时，重复测量的各个时间观察点资料之间的方差齐性或不同组别的方差齐性不满足，只能用SPSS的重复测量专用模块，并且选用校正自由度的Greenhouse-Geisser检验统计量及其对应的P值作统计推断。(62) 在重复测量资料的统计分析中，当存在交互作用时，可以推断对于不同重复测量时间点的两组所对应的两个总体均数之差是不全相同的，但进一步作两两比较的统计分析比较复杂，建议请专业的统计工作者帮助进行统计分析。(63) 如果在重复测量资料的统计分析中，交互作用项没有统计学意义，可以在方差分析中仅引入主效应项，可以增大检验效能，并且还可以使各个时间点的两两比较简单化，但即使没有交互作用时，对于多组情况下的组间两两比较仍要谨慎。所以，许多研究者当统计结果显示存在交互作用时，一般采用作图作趋势分析，得到大致的统计推断。(64) 在两阶段的交叉设计研究中，不存在延滞效应与处理效应的交互作用，但在多阶段的交叉设计研究中(如三阶段交叉设计研究等)，要考虑延滞效应与处理效应的交互作用，否则可能导致效应估计偏倚。(65)Logistic回归适合因变量为分类变量的研究问题，自变量可以是定量变量、有序或无序分类变量。对于定量变量，如果与因变量logit π呈线性关系，以定量变量形式引入方程分析最佳，否则，应离散化并以哑变量形式引入方程分析;有序多分类自变量，可以先以哑变量形式进行分析，如果相邻等级间优势比近似恒定常数，则可对有序分类变量适当赋值，以离散型定量变量引入方程分析;对无序多分类变量，必须以哑变量形式引入方程，并且在变量筛选中整体进/出方程。(66) 按照回顾性病例对照资料建立的logistic回归方程以及条件logistic回归方程，因不能估计事件概率，或因变量预测值不是概率值，不宜应用Hosmer-Lemeshow检验判断方程拟合效果。(67) 似然比检验是logistic回归分析中非常有用的一种检验方法，主要用途有三:①用于回归方程整体拟合优度检验:通过与常数项方程比较，以判断所建立回归方程有无统计学意义，似然比检验统计量的自由度等于回归方程中自变量的个数-1;②用于检验单个变量回归系数βi是否等于0:在已有的回归方程中剔除某自变量Xi，并据此计算相应似然比检验统计量，判断总体回归系数是否为0，似然比检验统计量自由度等于1;③用于回归方程优选:对于两个不同的回归方程，如果一个方程所有自变量包含在另一个方程中，这时可以用似然比检验，以判断何者拟合效果更优，其似然比检验统计量的自由度等于两个方程自变量个数的差值。似然比检验特别适用于无序分类或按无序分类处理的自变量的logstic回归方程。如果两个比较的方程自变量没有嵌套关系，自然就不能使用该方法。(68) 极大似然估计要求个体的结局事件发生与否独立、同分布，所以，对于传染性较强的疾病，不能采用logistic回归方程研究其发病与否的危险因素，或是用于发病概率的预测。——以上资料来源：方积乾《生物医学研究的统计方法》，如有侵权，请联系作者及时删除