医学论文有别于其他论文，我们那些“神圣”的数据都必须进行统计学处理。90%国际SCI临床医学杂志会对其投稿文章进行统计学审稿，影响因子越高的期刊对统计学审稿要求也越严格。
尽管我们大学本科、硕士、博士都学过统计，可是一到处理数据就浑然不知所措：
「这个回归分析怎么做？」
「在什么情况下用什么方法？」
「那个结果为什么出不来？」
……
似乎数据分析在成为当今时代主流的同时，也成为了许多人学习或科研的一大难题。
其原因究竟为啥？因为我们总是浮于理论之上，没有在实践中学习。国内统计教材近乎千篇一律，严重脱离实际，学的时候云里雾里；用的时候呢，头脑发蒙，稀里糊涂不知道从何入手。
统计之所以难学，并不是因为统计本身难学，而是教学策略和学习方式上出了问题。事实上，碰上一位特别好的老师，掌握正确的学习方法，门外汉也能短时间内高效掌握统计的精华。
那关于统计，今天给大家介绍一个我要仰望到得颈椎病的大神：万毅老师。
01
万毅是谁？
他是第四*医大学预防医学院博士、硕士研究生导师、副教授。承担多项国家和*队课题；参编数本国际和国家级专著；发表论文60余篇，SCI论文30余篇；单篇最高影响因子14，被引次数达百余次。
他长年从事公共卫生与预防医学、循证医学、临床试验方法、卫生管理等教学科研工作，获*科技进步一等奖1项，全国统计科研优秀成果奖二等奖1项，曾赴英国牛津大学公共卫生学院和循证医学中心访学。
（英国牛津大学）
除此之外，万毅博士现兼任《EuropeanJournalofInternalMedicine》、《SimulationModellingPracticeandTheory》、《EuropeanJournalofClinicalNutrition》、《BMCCardiovascularDisorders》、《WorldJournalofCardiology》等数本国际英文专业期刊的编委或审稿专家。
万毅博士有数十年医学统计教学、大量医学案例数据分析和近百场培训经验，深刻体会到医学科研工作者的痛楚。
他说：其实统计也不是那么高深，跟着我，6小时完胜医学统计。
02
他总结统计分析技巧
改变数万名的学员
万毅博士培训风格幽默风趣，有丰富的统计培训经验，致力于数据分析与挖掘技术研究与推广，化复杂难懂的统计分析于举例与比喻之中，是业界最受欢迎的统计讲师之一。
他成功帮助+新老科研者解决统计分析难题，轻松走进统计的大门。
他总结了一套独有的统计分析技巧，把自己多年的经验、积累和心得，通过理论结合案例的形式分享出来，略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
课程目录
一、研究设计与资料收集
研究设计与统计设计、要素和原则
资料收集与整理、数据类型
二、统计方法选择与综合运用
统计分析步骤
统计方法选择
统计方法综合运用
三、医学论文中常见统计学错误
统计设计中的常见问题
定量与定性资料统计分析中的常见问题
相关与回归分析中的常见问题
高级统计分析方法中的常见问题
四、统计图表与综合运用
统计表运用
统计图运用
统计图表运用中的常见问题
五、统计分析方法结果表达与常见问题
医学论文统计表达的基本要求
统计分析方法结果报告中的常见问题
5大模块，14节视频课程已经全部更新完毕，涵盖统计前的数据准备，多种统计方法的使用条件与实例，作图、撰文与投稿中的统计学知识与实践等。
每个知识点均配合常见的医学统计分析问题进行实操演练，跟着老师一步步分析处理数据的过程中，可以加深对晦涩难懂统计理论的理解，更重要的是掌握用统计学的思维来处理实际问题的能力。
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03
案例实战真英雄
万毅博士注意到广大临床医生和医学生对发表论文这个核心需求，专门设置一章讲述如何制作统计图和统计表，以练带学，帮助大家避开雷区，节省时间。
（课件截图）
除此之外，据国外对不同医学杂志发表论文的调查结果显示，有统计错误的论文所占比例高达72%，最低也有20%。
万毅博士将理论与案例结合，针对医学论文中常见医学统计错误，做了系统的分类和总结，简单和大家分享2点：
误将定量资料判为定性资料
错误案例：《小儿皮肤血管瘤雌、孕激素受体的研究》。原作者意在探讨激素受体(ER)、孕激素受体(PR)在血管瘤发生、发展中的意义。
采用免疫组化方法对毛细血管瘤、混合型血管瘤、海绵状血管瘤、淋巴管瘤及正常皮肤组织的ER、PR受体进行检测。全部标本经10%福尔马林固定，常规石蜡包埋。每例选一典型蜡块,4~6m切片，进行免疫组化染色，高倍镜下每例肿瘤区内计数个细胞，计数ER、PR阳性细胞百分率，见表4.1。统计方法用卡方检验。
分析：正确判别统计资料的设计类型是合理选择统计分析方法的重要前提。
对于本资料来说，测量细胞的结果是“阳性”或“阴性”，且一般认为带有“率”的资料就是定性资料，似应判为定性资料，然而问题的关键在于，原作者的观察单位并不是细胞本身，而是每一个病例标本，从每一个病例标本中得到的是ER和PR阳性细胞率，是一具体的数值，因而应属于定量资料。
对于百分率的定量指标，一般根据经验，宜做平方根反正弦变换，在对资料检验满足正态性和方差齐性的前提条件后，可按单因素5水平设计资料进行方差分析，如变量变换后仍不满足前提条件，则用非参数检验。
忽视t检验、方差分析的前提条件
错误案例：《血清肿瘤标志在结直肠癌诊断中的作用》,为研究CEA、CA19-9、CA72-4和CA四项肿瘤标志在患者手术前、手术后及转移复发有无差异，分别检测了58名手术前患者，30名手术后患者及19名转移复发患者，测量其四项指标，并进行t检验，结果见表4.4。
分析：本例中若干个单元格中标准差的数值是均的2倍以上，基本上可以认为此资料服从偏态分布，不同组间标准差也相差悬殊，并不满足方差齐性的要求。
作为参数检验方法，t检验和方差分析有其应用前提条件，只有经过正态性和方差齐性检验，满足条件后才能应用。
本资料分了术前组、术后组及转移复发组,相当于一个因素的3个不同水平，从设计类型上判别应为单因素3水平设计的资料，原作者用了t检验进行分析，同样是错的，因为t检验仅适合分析单组、配对及成组设计的资料，并不适合分析单因素K(K≥3)水平设计资料和多因素设计资料。
若资料不满足参数检验的前提条件，可选用适合分析偏态分布资料的非参数检验(如秩和检验)进行分析，或找到满足前述两个前提条件的相应变量变换方法后，再用相应的参数检验法，因为试验设计类型为单因素3水平设计，可选用相应的设计资料的方差分析进行处理。
是不是豁然开朗的感觉？统计学有一系列的弯道与大坑，曾经小编的师兄因为选错了统计方法，几周的努力付之东流。
万毅博士凭借多年的教学和写作经验，用最通俗易懂的方式传授给你，轻轻松松让你完爆统计。
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