医学研究生统计学

统计学在医学科研工作中发挥着重要的作用，统计学方法种类繁多，各自的适用范围以及所需的前提条件又不尽相同，容易发生误用，导致论文质量不高，甚至结论错误而引起误导。为能有效促进统计学方法的正确使用，保证科研的科学性、可靠性，提高医学科研论文质量，赛恩斯编译对医学科研论文中常见的统计学问题进行梳理和总结如下：一、实验组与对照组没有可比性。实验组与对照组必须遵循均衡化的原则，即实验组与对照组除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致，从而尽量排除非处理因素对结果的影响。各组间均衡程度越高，可比性越强。如果分组时未注意到对照组与实验组的均衡性，两组之间就会出现差异，不具备可比性，结论有可能不准确，甚至相反。二、样本量过小。样本量的大小影响结论的可靠性。样本量过小，抽样误差大，结果可靠性差，且经不起验证；反之，若盲目加大样本量，不但会造成人、财、物的浪费，而且会造成非抽样误差增大。应在保证研究结果精确可靠的前提下，确定最小的样本量。三、混淆标准差与标准误的作用。实验数据一般综合表示为“均数±标准差”的形式，标准差表示数据相对于均数的离散程度，而标准误是表示抽样误差大小的指标，二者含义完全不同。有些作者误将标准差用于可信区间的表述，将标准误用于正常值范围的表述。四、假设检验方法运用不当。每一种假设检验方法都有其特定的适用条件和严格的适用范围。所研究变量的类型不同、设计类型不同、大样本还是小样本等，所用假设检验的方法也不同。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。同为数值变量资料，如将配对设计的资料按成组设计资料的方法进行假设检验，不但损失样本提供的信息、降低检验效率，而且可能使原本有统计学意义的结果表现为无统计学意义。五、未注明假设检验方法或不具体。有些论文对收集到的资料进行了统计学分析，但未说明使用的是什么方法。表现为论文中只有假设检验的结论，未注明检验方法、现有样本算得的检验统计量、检验水准、采用的是双侧检验还是单侧检验、P值的确切范围。这样读者就无法得出论文中统计学方法选择是否合理，无法核对结果是否准确。在论文写作时，不但要注明选用的是什么统计学方法，而且要尽可能详细、具体。六、错误理解假设检验中P值的含义。统计学上，根据假设检验原理推算出来的P值，表示拒绝无效假设犯假阳性错误的概率，P值越小，越有理由认为两种处理方法效果不同。P值不能反映相比较的两组或多组参数之间差异的大小，参数差异的大小只能根据专业知识来确定。七、只关心统计结论，忽视差异有无临床意义。评价一项医学研究结果，要看其是否具有临床意义和统计学意义。如果差异本身没有临床意义，可以不必进行假设检验，因为当样本含量足够大时，基本都会取得差异有统计学意义的结论。医学论文中，作者常根据假设检验有统计学意义，就断定研究结果有临床意义。直线相关分析中，只关心相关系数的差异是否有统计学意义，而不关心相关系数的大小有无实际意义。产生上述问题的原因，大多是由于对统计学在医学科研工作中的重要性认识不足，少数作者缺乏高度的责任感、科学严谨的态度，凭主观想象，甚至弄虚作假。参加科研设计、统计学、论文写作方面的培训较少，也缺少与医学科研设计专家的沟通。

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。

科学研究是人类探索未知事物变化发展规律的重要活动，而这些规律的发现，要靠科学的统计研究设计为指导，长期的观察和大量的实验为前提，对实验数据进行合理的分析和处理为依据，从而作出科学的推断和结论。在这个过程中，通常都需要借助统计学作为科学研究的得力助手，它使科学研究工作者头脑更清醒、智力更超常、眼睛更明亮、手段更有力。一项科研工作，原本需要统计研究设计，但有些研究者由于轻视或缺乏这方面的知识，未用或误用了统计研究设计方法，要么浪费人力、物力和时间，要么可能得出错误的结论。那么，在医学科研和医学写作中，如何才算正确地运用了统计学？在医刊汇编译看来，无论是运用还是表述，一般来说，都要涉及“统计研究设计、资料的收集和表达、统计分析方法的选择和结果的解释”等内容。如果在这几个方面，都很少或几乎不犯统计学错误，才算正确地运用了统计学。事实上，在研究阶段，用统计学主要体现在“统计研究设计与具体实施”和“资料的收集”两个方面；而在写作阶段，用统计学主要体现在“关于统计学处理部分的表述”、“统计分析方法的合理选择及实现”和“结果的解释及结论的陈述”等方面。为此，我们建议在医学科研和医学写作中应重视以下几个方面:第一，应重视树立正确的统计思想。不能把统计学视为获得高等级科研成果和发表学术论文的敲门砖。应当清楚地认识到统计学是帮助科研工作者揭示客观事物内在规律性的重要工具之一，它可以使研究工作条理清楚、重点突出、以理服人、多快好省。第二，应重视统计研究设计。不仅在科研工作开始之前就要制定完善的统计研究设计方案，而且一定要自始至终地按方案认真实施，还要在成果报告或学术论文中，明确交代所采用的统计研究设计的类型。如本研究采用的是前瞻性调查研究设计还是回顾性调查研究设计、本研究采用的是观察性研究设计还是实验性研究设计，具体地说，还有前瞻性队列研究设计、多因素析因设计和具有重复测量的多因素设计等。第三，应重视统计分析方法的选择与描述的合理性和科学性。在成果报告或学术论文中，通常都有一段关于作者如何进行统计学处理的描述。它反映了作者是如何选用以及如何描述统计分析方法的。有些作者仅说自己使用的是何种统计软件，这种种描述实在太空洞了，根本不够，最主要的是要交代所使用的统计研究设计类型和统计分析方法。因为统计软件只是实现数据处理的一种工具，如果使用不当，再高级的统计软件也会给出错误的分析结果。第四，应重视结果的解释与结论的合理性和科学性。结果解释也时常会出错。一种是关于无显著性意义的结果的解释，一种是关于有显著性意义的结果的解释。特别是关于因素之间交互作用的解释和关于指标之间是否存在相关性的解释，很容易出错。一般来说，统计学假设检验的结果，并不能得出两组之间的差别大到了何种程度，它仅仅说明两组之间的差别在统计学上有没有意义，有些差别即使在统计学上有意义，而在专业上却没有意义。

一、医学统计学的主要内容:1、统计设计:统计设计包括调查设计和实验设计。统计设计是保证统计描述和推断正确的基础。2、统计描述:对原始数据进行归纳整理，用相应的统计指标，如率、均数等，表示出研究对象最鲜明的数量特征，必要时选择统计表或统计图。3、统计推断:在统计描述的基础上，对统计指标的差距和关联性进行分析和推断。二、医学统计资料的类型:1、计量资料:亦称数值变量，为定量测量的结果，通常用专用仪器测量，并有计量单位，如身高(cm)、体重(kg)等。2、计数资料:计数资料是定性观察的结果。有二分类多分类两种情况。3、等级资料:介于定量测量和定性观察之间的半定性观察结果，通常有两个以上等级，如阴性、阳性、强阳性、治愈、好转、有效、无效等。等级资料虽然也是多分类资料，但各个类别间还存在大小或程度上的差别。三、医学统计工作的基本步骤:1、研究设计:(1)调查设计:不加干预。(2)实验设计:加干预，分动物实验和临床试验。2、收集资料:获得准确可靠的原始数据。3、整理资料:(1)原始数据的检查与核对:①统计数据的常规检查。②数据的取值范围检查。③数据间的逻辑关系检错。(2)数据的分组设计和归纳汇总:①质量分组:比如按性别、病情轻重、治愈、好转和无效等。②数量分组:比如按年龄、身高、体重等。4、分析资料:阐明事物的内在联系和规律。四、统计学的几个重要概念:1、同质与变异:①同质:研究对象具有相同的背景、条件、属性称为同质。②变异:同一性质的事物，其个体观察值(变量值)之间的差异。③举例:调查1998年所有20岁健康男大学生的身高，它的同质基础是同一地区、同一年份、同为20岁健康男大学生；这些同学的身高各有差异，就是变异。2、总体与样本:①总体是同质观察单位的全体。②样本是从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位。3、参数与统计量:①参数指总体指标，统计量指样本指标。②参数是未知的，需要用统计量去估计。4、误差:①系统误差应该通过周密的研究设计和调查(或测量)过程中的严格质量控制措施予以解决。②随机测量误差及抽样误差都属于随机误差，随机测量误差是不可避免的，但应尽量的小。③抽样误差是抽样机遇所致，是客观存在，不可避免的。这种误差可以通过统计方法估计，也可通过增大样本含量使其减小。5、概率与频率:概率对总体而言，频率是对样本而言。五、统计表和统计图:1、统计表:(1)统计表的结构包括:①标题、标目、线条、数字等部分，有些统计表还有备注。②标目包括横标目和纵标目。横标目说明横行数字的属性，位于表格的左侧；纵标目说明每一列数字的属性，位于表格的第一横行。(2)制表原则和要求:①制表原则:重点突出，简单明了。一张表只有一个中心内容，明确显示需要说明的问题。主谓分明，层次清楚。合理安排横纵标目，使人一目了然。②制表的基本要求:A:标题:概括说明表的内容，位于表的上方，内容简洁扼要。B:标目:用于指明表内数字含义，横标目为主语，表示被研究事物；纵标目为谓语，表示被研究事物的各项统计指标。C:线条:除必须的顶线、底线、标目线以外，应尽量减少其他不必要的线条，不使用竖线、斜线。D:数字:一律使用阿拉伯数字，应准确无误；同一指标的数字的小数位应一致，位次对齐。2、统计图:(1)制图的基本要求:纵横轴的比例以5:7为宜。(2)常用的统计图的类型:①直方图:主要用于表示连续变量的频数分布情况。图中直条连续排布，各直条宽度代表各组段组距，直条高度代表相应组段频数或频率。②折线图:用于描述一个变量随另一个变量的变化而变化的趋势和幅度，通常是变量随时间的变化情况。③误差条图:常用于比较多组连续变量的均值和标准差，直条的高度表示均值，直条顶端用“T”形图标或“工”形图标表示标准差，图标中竖线长度表示标准差的大小。④箱式图:当连续变量为偏态分布时，用误差条图展示多组间比较不够恰当，可使用箱式图比较多组间的平均水平和变异程度。⑤直条图:常用于比较统计指标数值大小和对比关系。⑥圆图:用于表示构成比，圆的总面积为100%。⑦百分条图:当要同时比较多组构成比时，采用百分条图比圆图更为直观便捷。六、统计推断:1、统计推断是用样本信息推断总体特征，包括总体参数的估计和假设检验，是统计学的核心内容。2、数值变量资料的统计推断主要包括总体均数估计、t检验、方差分析以及数值变量资料的秩和检验。3、分类变量资料的统计推断包括总体率的估计以及分类变量的z检验、X2检验和秩和检验。

医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学统计的合理应用直接影响到医学研究及写作的质量，但由于许多研究者对统计学的掌握没有真正到位，或多或少对科学研究造成一些影响。因此，蓝译编译现就医学科研及写作中统计学的应用问题进行探讨。一、医学统计学工作的关键是设计。在医学研究及写作中，统计工作一般可分为4步，即研究设计、资料收集、整理资料和分析资料。其中设计是关键，因为在掌握所研究课题的相关背景知识后，科学、合理的设计会帮助我们节省研究费用和时间，会提高研究的质量。对于医学科研设计，主要有调查设计研究和实验研究2个方面。我们在实际工作中，经常会遇到这样的情况，某位研究者在收集到医学研究的资料后会说，该资料如何进行统计分析，应该采取何种假设检验方法。这就是对医学统计认识的误区之一，认为统计数据的工作应该最后完成，岂不知医学统计的工作是贯穿在整个研究工作中的，在研究的开始统计工作即已开始，而且研究的设计在整个医学研究中非常重要。二、医学研究中样本量的问题。无论是调查设计研究还是实验研究都要考虑样本量的问题，受人力、物力、财力的限制，医学研究其研究主体往往是样本，最终研究者会通过样本的数据来推断总体的状况，这就涉及到样本能否代表总体的问题，样本的代表性即样本的选择和样本量的问题。如果样本不能代表总体，那对总体的推论就会让人质疑。在医学科研写作中，许多作者往往没有详细描述样本的选择，即使描述了样本的选择方法，也没有说明样本量选择的依据。根据有关著作，调查研究根据不同的抽样方法和研究目的应该应用公式计算样本量，依据一定的容许误差，在随机抽样的基础上，要有足够的样本量才能减少统计学上所说的假阳性错误或假阴性错误，才能使我们假设检验的P<0.05更有说服力。三、研究设计方法的合理选择。研究方法的科学选择可以更有效地说明研究的结果，同时好的设计方法能够大幅提高研究的质量。在临床工作中，许多研究者就由于研究设计的缺陷，使宝贵的资料信息没有充分反映。例如，在临床研究中经常会看到研究者将一定数量的病例随机分为2组，研究者如果设计实验时对影响实验结果的非实验因素进行配比，采用配对或区组设计，那么研究结果就会更加具有说服力。

众所周知，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。在实际工作中，统计学问题已成为评价医学论文质量高低的重要指标之一。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。错误的统计学方法应用，会使得论文学术水平、质量降低，甚至会导致论文不可用等严重后果。因此，赛恩斯编译提醒大家，撰写医学论文要避免出现以下这些统计学问题。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的时候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，而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涵盖：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。有些作者在医学论文中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，这与代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。有些作者在医学论文中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，例如：单独列出所采用的统计学分析软件，但未对该软件的版本进行说明。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。未完全具体描述对于两组或多组定量数据对比应采用的究竟是配对t检验亦或是成组设计t检验，而是将其简单概述成两组定量数据对比予以t检验。针对定量数据仅仅阐述运用t检验或方差分析，却未完全阐明是否需予以正态性检验或方差齐性检验。针对两组或多组间的定性数据比较，不管其仅需采用卡方检验，亦或需予以矫正卡方检验以及卡方分割检验，均简单概述成定性数据的对比予以卡方检验。统计学相关符号在书写过程中的规范性较差，例如：F检验，卡方检验，t检验，P值中的字母部分均需以斜体表示，而对于与该规定不符的书写均可认定为错误书写，而该问题在众多医学论文中十分普遍。另外，许多医学论文中均存在未对检验水准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期刊论文中，针对定量数据的统计学方法错误使用包括以下几点：(1)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。(2)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。(3)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：(1)针对所有定性数据的比较均予以卡方检验，忽略了卡方检验应用的前提条件，即仅适用于正态分布的定性数据，同时，要求样本在40以上，且通过卡方检验列联表数据时，禁止五分之一以上格子的出现或任意格子中的理论频数小于1。(2)对多组间定性数据进行比较时，总体进行卡方检验比较分析后如还需进行各组间的两两对比时未予以卡方分割检验，而是据需采用卡方检验分析。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，较为常见的情况有：(1)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；(2)针对定量数据，正态分布数据描述不是运用“均数±标准差”或“均数±标准误”进行表示，非正态分布数据描述不是通过中位数及四分位间距表示。(3)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，这主要是由于学者对统计学中P值的理解程度不够造成的，需知P值是拒绝特定无效假设定而可能犯的假阳性错误的概率，其无法代表组间差异的大小。六、统计值或P值描述不清或缺失。一些医学论文中，学者对统计结果予以描述时，往往无法弯针更清晰地描述出统计值与P值，常见错误情况涵盖以下几点：(1)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；(2)仅仅列出具体的P值，而未列出统计值；(3)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。这几种错误情况均会对文献阅读者进行数据验证以及meta分析造成不利影响。七、大样本数据错误使用t检验。通常情况下，定量数据采用t检验时需满足几点条件，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。

该来的医学统计学考试还是来了。掐指一算，距离上次我参加这门课程的考试已经有七年时间了。七年前，我怀揣着对于医学统计的巨大热忱、神秘感和好奇心以及对于数学的些许畏惧进入了这座神圣的殿堂，而结果竟然造就了我大学时代分数最低的一门课——63分，这让我久久难以释怀。七年之后，为了不再继续大学时代的噩梦以及洗刷多年来的耻辱，伴随着硕士研究生公共基础课网络教学新试点的步伐，我成为了一个完全意义上的统计学“自学人”，这听起来难免有那么点讽刺。这期间，看视频、做习题和与小伙伴儿的互相讨论成为了我学习的日常，在接近两个月的学习过程中我似乎又重拾了对于医学统计学的信心。过程中我结识了很多新人，与大家一起探讨问题的日子永远是快乐、美好、烧脑而又难忘的，我一方面暗自庆幸自己“笨鸟先飞”的正确抉择，另一方面又对自己思考和学习的不够深入而暗暗自责。虽然最后的考试并不是那么尽如人意，但是我觉得恰恰是这最后的考试，才能暴露出自己的问题，也才能进一步指导自己今后的学习之路。孙振球主编的医学统计学 医学统计学其实是一门非常考验个人逻辑思维能力的学科。从医学统计学的定义里我们可以完全贯穿基础统计学的所有章节。从统计描述到统计推断，各个章节内容严整，无毫发爽。好比我们学习每一种疾病，都要从发病机制到流行病学再到临床表现和治疗预后。但是作为临床医生，我们需要的并不是梳理单一疾病的知识而是要做到快速诊断和鉴别诊断。其实医学统计学也是如此，我们不仅仅需要掌握每一种统计学方法的定义、使用条件，更需要的是在实验设计阶段或者在给出的待处理的数据面前找到适合它们的正确的统计学方法，这才不失为一个成功运用统计学的医学人才。这里面不仅仅需要完整的贯穿于整个基础统计的逻辑思维，也需要我们能够“照方抓药”，我觉得这是非统计学专业的医学工作者学习医学统计学的最根本的目标。 说到存在的问题，我想无外乎以下几点。第一是基本概念仍然把握不清，很多时候对于概念的把握理解是最要命的东西，尽管我们自己认为整个学科只注重应用，须知应用的前提条件是正确理解，我们失去了这道防线肯定要在今后的工作中输掉某场战争，而这种对于概念的正确理解我个人觉得是网络课程远远不能解决的问题。第二是对于细节问题仍然不够清楚，其实我个人觉得这套卷子出的很好，基本概念是有的，同时又有很多的细节问题，你不能说这个细节不重要，打个比方，就是刚巧搔到你痒的那个部位，然而可怕的事实却是我根本在之前没有关注过它。第三我觉得我思考的不够深入，对于某些问题依然浅尝辄止，相比常旺同学的那种深入思考的能力我只能有“河伯不及海若”之感，研究生的“精进”能力还是没有培养出来，我觉得似乎又不能简单的归结为脑子够不够用的问题。第四我觉得是我太低估统计学教研室的实力了，我没想到他们大题居然也可以出原题，白纸黑字，真真儿的原题，这在根本上就犯了毛主席“战略上藐视敌人，战术上重视敌人”的错误，说白了也是一种能力的欠缺，看来人果然是会被同一块石头绊两次脚的。回过头讲考试的事情，我觉得既可以说重要也可以说不重要，重要的是分数，但其实它又是最不重要的，我们的关注点应该在“经世致用”上，也就是我们对于这门课程究竟能够运用多少？考试其实是我们自己的一个“反物质”，是我们的敌人，彰显我们的缺点，我们需要的是在今后的工作学习中避免重蹈覆辙，仅此而已。三联生活周刊911期 最近恰巧在读三联生活周刊的911期《巴黎高师：法国精英制造——共和国传统与知识分子摇篮》，使我对于法国教育体制的敬仰之情有如滔滔江水延绵不绝，它颠覆了我对于法兰西这个国家的印象——原来法国不仅是只有红酒和香槟而已。他们的“双轨制”的精英人才的培养模式让我一个所谓的“中国式精英”汗颜，更让我作为一个中国教育的反思者叹为观止。回过头来看我们的教育，就拿这门医学统计学的课程而言，我们到底离精英式的培养模式相差多远？前不久结束的研究生辩论赛中孙校长还在提作为二医大研究生应该具有的两种属性“静若处子、动若脱兔”和研究生应该培养的五种思维模式即“系统思维”“逻辑思维”“辩证思维”“创新思维”“逆向思维”，回忆起《医学统计学》课本里开篇绪论里提到的关于“统计思维”的培养，我突然觉得有很大的挫败感，试问我们两个月里都学到了些什么呢？或者说什么是真正意义上的统计思维？是要求我们质疑一切，要让所有的数字游戏都在统计学面前揭开它们伪善的面纱吗？我，不得而知。 随着考试结束铃声的响起，我们似乎都认为我们完成了某项浩大的工程，连我自己都为之一振。 然而，我觉得，我们，离真正意义上的统计思维的培养依然任重而道远。

大家好，我是硕士小凡。相信很多人，甚至是少数医学生，都分不清医学硕士的专硕、学硕的区别。今天就和大家谈一谈这个话题。专硕，全称是专业型硕士。自从国家规定所有的本科临床毕业生需要接受三年的住院医师规范化培训以来，专硕就变得愈发火热起来。每年报考的人数也是越来越多。那么，到底什么是专硕呢？其实，专硕就是在临床工作的硕士，专硕的主要工作地点是在临床，专硕更注重临床实践。学硕，全称是学术型硕士。目前，学术型硕士的主要工作地点是在高校的实验室，有少数学术型硕士在临床进行学术型研究。专硕，一般情况下，专硕七月中旬就开始到学校报到，同时进行一些简单的培训后，即开始进入医院学习。到底学啥呢？主要还是在病房中收治病人，在上级医师的指导下进行临床工作。比如，一个泌尿外科的专硕同学，根据安排，会有几个月的时间轮转一下其他外科科室，然后，回到本科室学习，临近毕业时，按道理是要有几个月时间去实验室学习实验，准备毕业论文（但是，有些老师会一直把你留在临床工作，不让进实验室） 。专硕上课学习的时间主要是周末或者晚上，学习科目包括一些统计学等等。有时候期末考核，还得统一请假。学硕，按照统一安排，学硕每年九月份开学（有些老师会要求学生提前去）。学硕在研一上学期会被要求按时上课，通常上学期要求把研究生期间的学分都修满，课程也是统计学，基础知识理论等等。研一下学期，一般都会开始进入实验室，学习实验技能等等。每天日常的工作就是做实验，具体做啥，都是听从导师安排。临床医学学硕也会被要求在本科室进行几个月的临床工作，一般都是研三的时候。普遍而言，专硕的待遇要高于学硕，但是一般专硕的辛苦程度也高于学硕。专硕有时候会被安排值夜班，节假日无休等等。学硕这方面主要取决于自己和导师，如果自己勤快，愿意做实验，那么很大程度上，也是很辛苦的。但是，一般情况下，学硕过年都是会有假放的。专硕，如果过年在很忙的科室，那肯定是没假了。再来谈谈学硕专硕的学费区别。以下以某医科大学为例。学术型硕士研究生学费8000元/生/学年；临床医学、口腔医学专业学位研究生学费14950元/生/学年。补贴：每位研究生每年国家统一补贴6000元。专硕额外有值夜班费和导师补贴等。学硕一般只有导师补贴。奖学金：具体参考各个学校的官网，具体不提。总结补贴问题，一般情况下，专硕是要高于学硕的。越好的学校补贴越高。那么，专硕学硕找工作哪个更简单？专硕毕业是可以拿到住院医师规范化培训证书的，这就意味着，毕业之后，不用重新进行规范化培训。可直接进入医院工作。而学硕，如果想进入医院从事临床工作，则必须接受三年住院医师规范化培训。以笔者曾在医院认识的一位学硕为例。该学硕毕业后，进入了有规培资质的某三级甲等医院工作，而后在本院进行规培轮转，时间为三年。再总结一下，若是以做医生为目标：专硕毕业后直接工作；学硕毕业后还有3年规范化培训。到底哪个容易找工作，其实不能一概而论。以某医科大第一附属医院2018年招收的98名硕士中（学硕专硕未知），只有30人是来自外校。超过2/3的人是本校研究生。在招收的31名博士中，只有10人来自本校。对于目标是硕士毕业后，留在学校一附院工作的人而言，报本校，则毕业留下的希望更大。但仅仅只是希望更大而已，更多的还得取决于自己的导师。一般而言，科室主任的学生留下的希望更大，因为招收新员工，科室主任的意见也很重要。否则，就算进了科室，在未来的工作中，也许会有上级医师不断为难你。这里招收的人并未区分专硕学硕。对于学硕而言，招收进医院了，也会重新规培。此外，有些医院想招收劳动力，也许不会要学硕。而有些医院突然重视科研，也许会要学硕。没有绝对的情况。今天先聊到这里，我是硕士小凡，欢迎大家在下方提问、转发。我会第一时间回复。

放假对于每一位上班族来说，都是一件比较期待的事情。若利用这个时间进行深造，可有效弥补个人能力不足，这时可以选择攻读在职研究生课程。此种课程班均由高校开办，并且设有多种专业。接下来，本文介绍关于统计学在职研的相关信息。在职研究生该专业招生信息已发布，引来多数人士的关注。大家可以从招生方式、招生条件、招生时间、学费学制等方面进行了解，详细内容如下：一、招生方式该专业招生院校主要有对外经济贸易大学、南昌大学、中南财经政法大学，都是以同等学力的方式进行招生。该方式采用先进校学习而后参加考试的模式，入学无需参加考试，通过院校审核后就可拥有录取资格。二、招生条件该专业除了对外经济贸易大学要求大专学历以外，另外两所院校均要求具备本科学位。在申请硕士学位时，要求学员拥有学士学位满3年，并且通过结业考试才能参加。三、招生时间本专业入学时间不固定，一般全年招生。若院校有招生名额，就可前来参加。对于想要参加深造的人士来说，需及时关注招生信息。另外，申请硕士学位的报名时间在每年3月左右，受疫情影响以申硕公告为准，而申硕考试在5月左右。四、学费学制此专业学费范围在2万到5万元之间，不同院校有不同学费。然而上课时间均安排在放假，另南昌大学开设网络班，不影响工作，因此对学费不会造成太大压力。学制统一为2年，通过申硕考试与论文答辩后，可获得硕士学位证书。以上就是关于统计学在职研究生的相关介绍。本专业入学门槛低，学习不耽误工作，还可有机会提升学位。因此，建议大家前来报考。