很多临床研究都会涉及到医学统计学方法的应用。发表SCI论文的时候，精准、详细地描述文中所用的医学统计学方法，是其中至关重要的一步。如果描述不妥，可能会导致审稿人直接质疑医学统计学方法及其结论，导致我们的稿件难以被收录。
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医学统计学的统计分析是临床研究中的痛点之一，大部分科研人在分析过程中通常都会出现以下这些问题：
1.没有明确的研究目的，没有针对性地去收集数据，不知道操作哪些变量
临床研究者往往时间不够多，而且即使临床经验丰富，却还是仍然不知道如何提炼临idea，最终导致自己的医学统计学分析难以开展。
2.医学统计收集的样本量不够精准，过小不准确，过大没时间分析。
由于临床环境限制，无法纳入足够数量符合纳入排除标准的研究对象，或者因为收集了大量的病例费时费力，导致临床研究着没有过多的时间进行整理收集
3.没有医学统计学分析的思路，不知道用什么统计方法
临床研究者在设计临床研究方案的时候，往往忽略统计分析或只知道基础常用的统计方法，最终无法获得一个临床可解释的符合逻辑的结果。
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4.花费大量时间做医学统计却得不到审稿人的认可
临床研究者做医学统计学研究花费大量时间，对医学统计学一知半解，一直得不到想要的结果，最后也是无法得到审稿人的认可。
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并且统计之光也在广泛的授课过程中发现，绝大部分学员实际上并没有掌握最基本的医学统计学知识，这就导致很多学员虽然参与了我们的系列课程，但是基础不牢靠，仍然很难吃透这些内容。
针对这一情况，于是我们特别推出《轻松理解医学统计学》计划，邀请了金牌讲师任老师参与制作，致力于用最通俗易懂的语言，让所有学员都能把医学统计学一个个基础的小知识点理解透彻！
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比如最近就有同学向我们询问到：
“导师总是说我的论文没有把总体、样本、个体这三个概念描述清楚！这三个有什么区别呢？”
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这三个概念看似是医学统计学当中最为简单基础的概念，但是如果在写论文过程当中，不能牢牢抓住总体这一概念的话，同样会在行文中逐渐偏离研究目的，得不到正确的结论！
任老师在课堂上也是针对这一问题，通过举例子的方式来为大家做了详细解释：
在一项研究项目当中，针对新生儿的哮喘采用了某种新药，目的是研究该药的疗效及安全性；
因为该项目的研究对象是患有哮喘的新生儿，而总体是根据研究目的，选择的在现实世界中具有新生儿发作哮喘特征的群体，那么在该项目中总体就应该是患有哮喘的新生儿，没有发作哮喘的新生儿则不能算在总体当中；
在患有哮喘的新生儿这个群体中的任意一个独立元素就被称为个体，即一个单独的个体就代表一位发作哮喘的新生儿。
从总体中通过一些方式和原则去抽取一部分个体时，这部分被抽取的个体便被称为样本。
在本研究项目中，样本就是在总的患有哮喘的新生儿中被抽取出来进行研究的一部分。如果只有一个研究机构抽取一部分样本进行研究，则称作一个单中心研究；如果是多个研究机构合作进行研究，则称作多中心研究，被抽取的部分即为样本。
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通过任老师讲的这一例子，我们就可以清楚地了解到何为医学统计当中的总体、何为个体、何为样本：
总体是根据研究的目的筛选出的研究对象的全体，其特点是同质性，即总体中所有的对象个体全部都是一样的。
个体是构成总体和样本的基础，其特点是独立性，即个体与个体之间不会产生相互作用和影响
样本是属于总体的，其特点是代表性，记在推测总体的时候，是根据样本的特征来推测总体的特征的。
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这些只是医学统计学课程的其中一小部分内容，本课程还包括“数据特征之中心趋势”、“理解数据特征的变异程度”、“统计显著性检验”、“相关性分析”等医学统计学涉及到的各类分析问题，免费报名参与之后，这些医学统计学课程任老师都会在每周的视频当中为我们详细讲解。
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