连医学大佬都要膜拜的医学统计书，确定不进来学一学

一书我有，SPSS亦不在话下

“书到用时方很少。”用这句话来形容医学统计再贴切不过了。

我相信你可能不记得做完实验拿到大批数据时的兴奋，但一定记得为了处理数据翻箱倒柜找统计课本的窘迫。

“学了忘，忘了再学，从来没记住过。”这就是多数人学习医学统计的真实写照吧。

还记得你写论文时是怎么描述数据统计方法的么？大概是照葫芦画瓢找相似的文章抄的吧。哈哈哈，是不是说到你心坎里去了？

医学统计已经成为很多人心中的痛，有时候投稿被拒的理由是：统计有问题。然后巴拉巴拉一大堆意见，然而你却看不懂编辑在说些什么，这时免不了自掏腰包犒劳一下统计大佬。

所以，你想不想也成为医学统计大佬呢？为了蹭吃蹭喝，师妹师姐萦绕周围，啊呸，是为了让自己掌握技能，万事不求人。

归根结底，医学统计学只有两个部分：

1. 统计描述：顾名思义，统计描述是描述数据的特征，比如说数据的平均数和变异程度，当然也可以用统计图和统计表来代替冗长的文字叙述，更加形象生动表示数据的特点。

2. 统计推断：主要是参数估计和假设检验，用来判断数据间是否联系或差异。

在学习医学统计时，我们首先要明白一点，医学统计学全是围绕着数据展开的，那么我们要理解数据的本质。

数据可分为定量数据和定性数据。定性数据也称为计数资料，其数据特点是描述某特征，比如性别的男女，血型的A.B.O等；定量数据也称为计量资料，其数据特点是描述某特征的表达水平，比如身高175cm，体重65kg，温度37℃等。

讲的更通俗一点，女神说：你是个好人，这就是定性数据。女神说：我交过10个男朋友，这是定量数据。明白了数据的两种类型，我们就可以继续下去了。

定量数据就像人一样，要么合群，要么孤僻。对数据而言，就是要么集中，要么离散。集中和集中的程度我们多用均数±标准差来表示。

而定性数据与定量数据最大的不同在于它本身的数值没有意义，所以为了描述定性数据，我们通常用比率表示，例如百分比，发生率，构成比。

当然我们可以用各种图来表示我们对数据的描述：

线条的高度表示均值的大小，“工”表示可信区间

线条的高度表示均值的大小，T表示标准差

通过不同的颜色或深浅变化表示不同区域、数值大小，以及相关性和聚类分析

到这儿统计描述就结束了，只剩统计推断了，是不是很简单？

完成了对数据的描述，我们就要判断数据间是否具有差异，由于统计推断处理数据所需的公式复杂，因此我们通借助SPSS来完成。简单而言，大多数数据都符合正态分布，因此我们用参数检验，如下：

而非参数检验则适用于以下三点：

至于如何判断数据是否符合正态分布呢，我们抛出这个问题供大家思考，这个问题以及这些分析都可以在《医学统计学与SPSS软件实现方法》中得以深入学习和实操练习。

这本书是国家十三五规划教材，不仅仅对医学统计学的原理概念具有详细的阐述，而且是手把手教你如何在SPSS中处理数据作图。

通过本书可以掌握基本的统计描述和统计推断，复杂的Logistic回归分析，Cox比例风险回归分析，生存分析等，还能学会观察性研究设计和实验性研究设计，你所需的医学统计都可以在本书中找到，是课题设计和数据处理必不可少的好工具。

在本教材中，每章节还设有相关的练习题目，并且提供二维码供下载例题数据进行实操练习。最后还有试题检验你的学习成果，题目设置由易到难，完全能够满足不同水平的人群。

相信反复跟随教材实操过后，你也是统计大佬，妈妈再也不用担心我的统计啦。

说了这么多，这本真正教你学统计和SPSS软件的《医学统计学与SPSS软件实现方法》，绝对值得你立刻入手。

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