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实用医学统计学与SAS应用
本课程共2集 翻译完 欢迎学习

课程介绍:随着医学大数据和人工智能时代的来临,医学统计学作为工具学科指导临床科研和实践显得越来越重要。培养未来的临床医学创新人才,统计思维和统计方法的掌握必不可少。SAS系统是一个功能非常强大的集数据管理、处理和统计分析的信息决策系统,是统计软件界的巨无霸。《实用医学统计学与SAS应用》从医学科研和卫生工作的实际需要出发,详细介绍了各种统计学方法的应用范围、基本思想、SAS程序实现以及结果解释等。该课程面向临床医学、预防医学、护理学、药学等医学相关专业的学生。课程目的是通过学习,使学生掌握统计设计、资料收集、整理和分析的基本理论和基本方法,培养学生的统计思维能力和利用统计知识解决实际问题的能力,为其学习其它课程和阅读专业书刊、从事医学实践、进行科学研究打下必要的统计学基础。在学习基础知识的同时,本课程还包括了SAS统计软件操作教学,重在指导学生掌握统计方法的应用前提、实现步骤、结果解读,以及最后如何生成一份规范、正确的统计分析报告,为走向工作岗位或者进一步深造打下坚实的医学统计学基础。该课程的主要特色在于:1)注重常用统计方法的SAS实现及结果解释; 2)例题结合实际科研数据; 3)主要统计方法章节增加案例讨论,针对各类统计方法容易被用错的情况提出问题,给出分析问题的思路和方法,以加深学生对知识的理解和应用。

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课程列表
【第1集】1.1 统计学发展史(上)
【第2集】1.1 统计学发展史(下)
【第3集】1.2 统计学基本概念
【第4集】1.3 资料的分类及来源(上)
【第5集】1.3 资料的分类及来源(下)
【第7集】2.2 SAS数据集的生成和合并(上)
【第8集】2.2 SAS数据集的生成和合并(下)
【第10集】2.4 SAS控制语句
【第11集】3.1 数值型变量的集中趋势描述(上)
【第12集】3.1 数值型变量的集中趋势描述(下)
【第13集】3.2 数值型变量的离散趋势描述
【第14集】3.3 分类变量的统计描述(上)
【第15集】3.3 分类变量的统计描述(下)
【第16集】3.4 辛普森悖论和率的标准化(上)
【第17集】3.4 辛普森悖论和率的标准化(下)
【第18集】4.1 熟悉的陌生人-正态分布
【第19集】4.2 抽样研究
【第20集】4.3 “学生”t分布
【第21集】5.1 实验设计的基本要素(上)
【第22集】5.1 实验设计的基本要素(下)
【第23集】5.2 实验设计的基本原则
【第24集】5.3 样本含量估计的影响因素
【第25集】5.4 调查研究的类型
【第26集】6.1 带你走进“参数估计”(上)
【第27集】6.1 带你走进“参数估计”(下)
【第28集】6.2 带你走进“假设检验”
【第29集】6.3 假设检验的两类错误及注意事项
【第30集】7.1 配对样本t检验
【第31集】7.2 两独立样本均数比较的t检验
【第32集】7.3 两相关样本比较的秩和检验
【第33集】7.4 两独立样本秩和检验
【第34集】8.1 方差分析(ANOVA)
【第35集】8.2 区组(配伍)设计的方差分析
【第36集】8.3 方差分析应用条件和多重比较
【第37集】8.4 多组样本均数比较的秩和检验
【第38集】9.1 卡方检验的基本思想
【第39集】9.2 完全随机合计四格表资料的卡方检验(上)
【第40集】9.2 完全随机合计四格表资料的卡方检验(下)
【第41集】9.3 配对设计四格表资料的卡方检验(Mcnemar's卡方检验)
【第42集】9.4 行列表资料的卡方检验(上)
【第43集】9.4 行列表资料的卡方检验(下)
【第44集】10.1 回归现象的介绍
【第45集】10.2 直线相关分析及其SAS实现(上)
【第46集】10.2 直线相关分析及其SAS实现(下)
【第47集】10.3 直线回归分析及其SAS实现(上)
【第48集】10.3 直线回归分析及其SAS实现(下)
【第49集】11.1 各类统计图形的目的和作图要求
【第50集】11.2 统计表的基本结构与要求
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