一、课程概述

生物统计学研究如何运用统计学原理、理论和方法来解决医学和生命科学等领域的科学问题。医学、生命科学领域的研究离不开数据的支持，而生物统计学为研究设计、数据的收集、分析、呈现和解释提供了有力的研究工具和解决方案，在医学和生命科学等领域发挥了至关重要的作用。建立统计学思维和掌握统计学分析方法，是进行科学的研究设计、正确评价研究结果的基础和重要工具，也是培养批判性思维的重要途径。因此，生物统计学课程在本学科研究生课程体系中处于一个基础性的地位并正在发挥着非常关键的作用。

二、先修课程

选修本课程前，学生需具备公共卫生的基础知识，并完成本科阶段《高等数学C》或相当的课程学习，以及医学统计学或卫生统计学的课程学习。

三、课程目标

通过本课程系统的学习，学生对解决公共卫生和医学领域问题的统计学方法应用具有全面、深入的认识。结合公共卫生领域具体问题，能进行科学的研究设计、掌握规范的数据管埋，并熟练运用统计软件正确进行数据分析和推断；能恰当地运用统计模型对各种类型的资料进行多因素、多变量分析，掌握模型应用的条件；制定数据分析策略，有效地解决科学问题；正确展示和解读模型结果回答研究问题，运用统计思维为公共卫生和医学领域问题的解决提供决策依据。

四、适用对象

本课程指南适用于完成先修课程的公共卫生硕士专业学位研究生，也适用于公共卫生和预防医学科学学位硕士研究生。

五、授课方式

本课程釆用理论教学和实践相结合的教学方法。具体包括课堂授课、文献案例讨论以及统计软件上机实践等。

六、课程内容

课程内容建议54学时（含计算机练习）。

（一）主要内容

1. 基本原理和概念。包括研究设计的统计学基本原理、概念；现场资料的搜集、管理、分析；多元、多因素分析基础方法。

2. 常见资料的多因素分析方法。包括统计方法的原理、模型的含义、使用条件、实现方法以及分析结果的解释。包括以下几种常用方法：

（1）多因素方差分析，交互作用；

（2）多重线性回归；

（3）Logistic回归；

（4）Cox回归；

（5）重复测量资料的分析。

3. 多元统计分析方法。包括统计方法的原理、使用条件、实现方法以及分析结果的解释。包括以下几种常用方法：

（1）主成分及因子分析；

（2）判别分析；

（3）聚类分析。

4. 实践。包括数据管理软件的应用、统计软件应用以及研究设计和数据收集，具体有：

（1）数据管理软件的应用（EpiData等）；

（2）统计软件应用（SAS、STATA或R）：结合课程内容熟悉一种统计软件；

（3）数据搜集、管理（包括数据录入、清理、整理）和分析；

（4）研究设计：包括调查设计和实验设计。

（二）重点与难点

课程重点在于医学研究设计、多因素分析方法和模型、多元统计方法以及统计软件的应用；难点在于讲解清楚统计方法模型的原理、能解决的实际问题、使用条件、实现方法以及如何结合实际问题分析结果，得出科学可靠的结论。

七、考核要求

理论考核占70%，实践占30%。

八、编写成员名单

陈峰(南京医科大学)、秦国友(复旦大学)、薛付忠(山东医科大学)、李康(哈尔滨医科大学)、尹平(华中科技大学)、王彤(山西医科大学)