统计学

生物统计学和医学统计学都是统计学在不同领域的应用，但它们有一些区别。生物统计学：生物统计学是应用统计学方法和原理来解决生物学研究问题的领域。它涵盖了从基础生物学到生态学等各个生物领域的研究。在生物统计学中，统计方法主要用于设计实验、收集和分析生物数据、评估遗传和环境因素对生物现象的影响等。生物统计学强调生物学数据的采集和处理，以及对不确定性进行推断和决策。医学统计学：医学统计学是应用统计学方法和原理来解决医学研究问题的领域。它是医学研究中统计学的应用分支，包括临床医学、流行病学、药物研发等。医学统计学主要用于设计临床试验、评估治疗效果、分析流行病学数据、研究疾病风险因素等。医学统计学关注医学数据的收集与处理，通过统计方法评估医疗干预措施的效果、预测疾病风险以及制定公共卫生政策。区别点：领域应用不同：生物统计学主要应用于各类生物学研究领域，涵盖范围更广泛；而医学统计学主要应用于医学研究领域，与临床医学和医疗保健相关。数据类型不同：生物统计学可能涉及到基因组数据、生态学数据、动物行为数据等多种数据类型；而医学统计学主要处理人类临床试验数据、流行病学数据、医疗记录等。研究问题不同：生物统计学关注生物现象的影响因素和相互关系，例如遗传、环境等；而医学统计学更关注与医疗相关的问题，如治疗效果评估、疾病预测等。虽然生物统计学和医学统计学有一些区别，但它们都依赖于统计学的方法和原理来解决研究问题，都帮助科学家和医生进行数据分析、辅助决策和推断。

临床医学、口腔医学、药学、护理学、医学检验等医学专业都要学习医学统计学。预防医学专业的学生不学习医学统计学，他们学习更深更难的卫生统计学

王见定教授挑战“生命科学突破奖”（三）申报“生命科学突破奖”的理由 作为统计学突破的又一最大受益者（它与经济学并列），非生命科学莫属。生命科学简单地可以定义为：它是系统阐述与生命特征有关的重大课题的科学。医学是针对人进行生命特征研究的科学，从这点意义上讲，医学是生命科学的一个最主要的组成部分。每一个学习生物或医学的人都会发现统计学贯串了生物学与医学的整个过程。 一般认为最早的记录是1348年欧洲一半人死于黑死病（鼠疫）；第一世界大战时爆发的西班牙流行性感冒，几个月内带走2000万人的生命，一年时间内，全球范围内5000万到一亿人死于此疫（HINI禽流感）......到1859年达尔文完成了《物种起源》，1865年孟德尔完成的《植物杂交试验》，1889年高尔顿完成的《自然遗传》，1916年皮尔逊完成的《数学对进化论的贡献》，1925年费希尔完成的《研究人员用统计方法》，......这些都是早、中期运用统计学进行生命科学研究的典范。到了20世纪50年代，遗传物质DNA螺旋结构的发现，整个试验过程处处使用了现代统计学方法，开创了从分子水平研究生命活动的新纪元。进一步对基因的检验以及基因检测结果能告诉你有多高的风险患上某种疾病，而且正确指导你合理用药，均应用了现代统计学的基本方法。最后，我们注意到各种病毒、病菌的发现，生存原理、控制方法以及相应的各种药物的研发、各种疾病相关指标的测定无一不是采用了各种统计学方法...... 一句话，统计学是生命科学的生命线，离开了统计学，生命科学不得生存和发展。“社会统计学与数理统计学统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升生命科学的水平，当然完全达到了挑战“生命科学突破奖”的水准。

缺失值常用处理方法对于包含缺失值的数据分析，往往涉及众多围绕各种假定而展开的具体问题。具体来讲，首先需要考虑以下几个问题：根据既定条件，哪种假设更为合理和可取（往往取决于相关的专业理论知识和具体问题的相关信息）力求假设的内容清晰明确考察统计推断过程对于该假设的敏感性充分了解哪一种假设与所进行的具体分析过程相关联一般来讲，对于缺失值的处理。某些基于弱假设处理手段是可取的，而对其相应的实现策略即具体的计算方法进行探索和研究也有重大的意义。然而，目前经常采用的缺失值处理手段，往往计算方法简单，但要求以强假设为基础，此类处理手段的典型例子包括完整数据及分析和LOCF。是指将完整的观测收集的值纳入数据处理的方法。忽略有缺失的观测个体。后者是指用缺失之前的最后一次观测值直接替换缺失值，多用于纵向观察研究的数据处理。R语言处理的缺失值简单缺失值处理方法及缺陷相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。然而这种处理方式所得的结果往往存在不同程度的缺陷。除非处理该类方式建立在及具有有说服力的特定假设的基础上。简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。缺失值的高级处理方法此类方法具有以下几个共同特点：不直接将缺失值替换为某个特定的数值，从而将其转化为非缺失值将现有信息实际观测到的数据和某些特定的背景信息和不依赖于实测数据的特定假设相结合进行数据统计分析该类方法的目的在于获得每一个缺失值的有关统计学信息。比如有关该缺失值真实取值的分布信息等，获知有关缺失机制的某些信息。概况来讲，缺失值的高级处理方法主要包括以下几种类型：基于特定模型法，简单随机填补法，多重随机填补法，加权处理法。接下来的下期我们就简单缺失值处理方法和高级处理方法进行详细分析。

医学统计学的内容主要就是包括一些医学理论以及一些数据的统计。医学统计学医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法。结合医学实际，研究数字资料的搜集，整理分析与推断的一门学科。

第一章绪论第一节医学统计学与数学和计算机第二节科研工作中医学统计学的作用第三节医学统计学中常用的几个基本概念小结第二章医学资料的统计描述第一节频数分布表和频数分布图第二节定量资料集中趋势指标第三节定量资料的离散趋势指标第四节分类资料的统计描述第五节动态数列小结第三章正态分布及其应用第一节正态分布的概念和特征第二节标准正态分布及其应用第三节医学参考值范围的制定第四节正态性判定小结第四章总体均数的估计与假设检验第一节均数的抽样误差与标准误第二节t分布第三节总体均数的估计第四节假设检验的原理和步骤第五节t检验第六节假设检验的两型错误第七节假设检验时应注意的问题小结第五章方差分析第一节完全随机设计资料的方差分析第二节随机区组设计资料的方差分析第三节析因设计资料的方差分析第四节重复测量资料的方差分析小结第六章二项分布、Poisson分布及其应用第一节二项分布的概念第二节二项分布的应用第三节Poisson分布的概念第四节Poisson分布的应用小结第七章X^2检验第一节X^2检验的基本思想第二节四格表资料X^2检验第三节行x列表资料的X^2检验第四节率的多重比较第五节频数分布拟合优度的X^2检验第六节四格表资料的确切概率法第七节线性趋势检验小结第八章基于秩的非参数检验第一节配对设计符号秩检验第二节完全随机设计两样小比较的秩和检验第三节完全随机没计多个样本比较的秩和检验第四节随机区组设计资料比较的秩和检验第五节多个样本资料的两两比较小结第九章双变量线性回归与相关第一节简单线性回归第二节双变量相关分析第三节Spearman秩相关第四节回归与相关分析应注意的问题小结第十章观察性研究设计第十一章实验研究设计第十二章临床试验设计与分析第十三章诊断试验评价第十四章多重线性回归第十五章logistic回归第十六章生存分析第十七章医学人口与疾病统计第十八章传染病监测数据的统计分析概述第十九章综合评价方法第二十章医学统计预测第二十一章生物信息统计分析方法第二十二章医学论文统计结果报告附录一统计用表附录二练习题附录三常见统计学专业名词英汉对照附录四参考文献……

《医学统计学》是2008年出版的图书，该书适用于医学院校除预防医学专业外各专业各层次学生以及成人继续教育学生，也可以作为参考书供临床医师使用。

先假设检出率没有差异X 2=77x(1.2283-1)=17.58这是三行二列的六格表v=（3-1）（2-1）=2查X 2表 当自由度是2时 X2 0.01=9.21 本例X 2 >X 2 0.01所以P<0.01拒绝假设，说明各年度检出率有显著差异

熟悉、掌握医学统计学的基本概念，重点放在各种分析方法的适用条件，统计学公式多，没有必要一一记住，即使是专业人员也记不住多少，对于一般应用人员不必花太多精力去记忆计算公式；但要掌握某一公式的适用范围和条件是非常重要的，不少人学了统计学，就只会用算术均数、只会用一种 t 检验，全然不知还有几何均数、中位数等集中趋势指标，不知道还有方差分析、更不管条件是否适合就随便用四格表卡方检验等等…… 本人多年从事医学统计学教与用工作，认为掌握基本概念、基本理论、基本方法是尤其重要的，比如统计学中几乎所有的统计量都用特定方法作假设检验，只要你把抽样误差的概念掌握好，不是简单的背下来，只要你把假设检验的思想和基本步骤掌握好，真正融会它们，深入你的思想、形成一种意识；比如把 t 检验的思想和步骤弄懂、弄通，做几次练习，动脑筋思考、问自己为什么如此做，掌握了 t 检验的思想和步骤，再去做其他的假设检验就容易多了，完全可以达到举此一而翻三之功效。 我的回答没有直接就“医学统计学怎样考？”作回答，实际上你的提问叫我也难以回答，很抱歉！但本人37年的统计工作经历体会确如所说，请你原谅。

走错了？

本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是教育部面向21世纪课程教材和“十五”国家级规划教材。本书内容分绪论、研究设计、观察与抽样、数据特征与统计描述、概率分布与临床决策、正态分布与临床参考值、参数估计与可信区间、假设检验基本概念、X2检验、t检验、多个样本均数比较的方差分析、线性回归分析、线性相关分析、基于秩次的统计方法、临床测量的误差评价与诊断试验、生命统计的常用指标、生存分析、Meta分析、统计结果的表达与统计方法的综合运用、样本量估计，共20章。其中带*号的章节是七年制临床医学专业学生或医学硕士研究生的教学扩充内容，也可供学有余力的学生课外阅读。此外，书末附有各种统计用表、国家执业医师医学统计学考试模拟试题2套以及供读者进一步学习的主要参考文献等。本书主要供五年制或七年制临床医学专业学生使用，也适用于医学院校非临床医学专业的本科生和研究生，也可供临床医生作为医学统计学的参考书阅读。

能解决以后职称论文的问题统计专业

全书内容分绪论、统计资料的整理与描述、统计表与统计图、研究设计基础、统计推断基础、两组资料及多组资料均数比较、两个率或多个率的比较、非参数统计方法、相关与回归、临床试验中的统计学应用基础、诊断试验评价、随访资料统计分析以及统计方法的综合运用等，书末附有15个统计用表，每章后附有小结和复习思考题。本书适用于医学院校除预防医学专业外各专业各层次学生以及成人继续教育学生，也可以作为参考书供临床医师使用。

1 绪论1.1　引言1.2　几个基本概念2 统计资料的整理与描述2.1　频数表2.2　集中趋势的描述2.3　离散程度的描述2.4　分类资料的率和比本章小结复习思考题3 统计表与统计图3.1　统计表3.2　统计图复习思考题4 研究设计基础4.1　研究设计的意义4.2　实验研究的特点4.3　实验研究中的基本要素4.4　实验设计中的基本原则4.5　研究设计的常见类型4.6　常见的抽样方法本章小结复习思考题5 正态分布与二项分布5.1　随机变量的概率分布5.2　正态分布5.3　二项分布本章小结复习思考题6 统计推断基础6.1　抽样误差与标准误6.2　参数估计6.3　假设检验的基本思想与步骤6.4　t检验和u检验6.5　第一类错误和第二类错误6.6　假设检验时应注意的问题本章小结复习思考题7 方差分析7.1　方差分析的基本思想7.2　完全随机设计资料的方差分析7.3　配伍组设计资料的方差分析7.4　多个实验组与一个对照组的比较7.5　多个样本均数问两两比较7.6　方差分析的应用条件本章小结复习思考题8 分类资料的假设检验8.1　样本率与总体率比较8.2　两个样本率的比较8.3　多组率或构成比比较8.4　配对两分类资料的假设检验本章小结复习思考题9 直线相关与回归9.1　直线相关9.2　直线回归9.3　过定点的直线回归9.4　直线相关与回归应用时的注意问题本章小结复习思考题10 常用非参数统计方法10.1　非参数统计的概念和应用范围10.2　两样本比较的秩和检验10.3　多个样本比较的秩和检验10.4　多个样本两两比较的秩和检验10.5　配对符号秩和检验10.6　等级相关10.7　Ridit分析法本章小结复习思考题11 临床试验中的统计学应用基础11.1　临床试验概述11.2　临床试验中的统计学应用基础本章小结复习思考题12 医学诊断试验研究与评价12.1　医学诊断试验研究和评价的意义12.2　诊断试验研究设计方法12.3　诊断试验的评价指标及其临床意义12.4　提高诊断试验效率的方法12.5　评价定量诊断试验的统计学要求12.6　诊断试验评价应注意的事项本章小结复习思考题13 医学随访资料的统计分析方法13.1　生存分析的基本概念与方法13.2　生存率估计13.3　生存曲线的比较13.4　生存资料的基本要求本章小结复习思考题14 统计方法的综合运用及实例分析14.1　统计学设计及统计方法的选择14.2　基本统计方法选择的流程图14.3　实例分析本章小结附录　统计用表附表1 标准正态分布曲线下的面积，∮（-u）值附表2 随机排列表（n=20）附表3 随机数字表附表4 t界值表附表5 百分率的可信区间附表6 F界值表（方差齐性检验用）附表7 F界值表（方差分析用）附表8 q′界值表（Duncan新法用）附表9 q界值表（Newman-Keuls法用）附表10 x2界值表附表11 r界值表附表12 T界值表（两样本比较的秩和检验用）附表13 H界值表（三样本比较的秩和检验用）附表14 T界值表（配对比较的符号秩和检验用）附表15 rs界值表参考文献

更加完整。医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的资料，医学统计学第四版和第五版没有什么区别，在内容上第五版在第四版的基础上内容更加完整。

《医学统计学》分21章，本次再版侧重于三个方面：第一部分主要介绍医学统计基础理论与基本方法，针对《卫生统计学》多元分析方法薄弱的情况，加强了不同类型资料的回归分析方法与软件结果解释，增加了诊断试验的分析与评价。第二部分医学研究设计，在继承第一版教材内容领先优势的基础上，进一步引入了临床试验设计的最新进展。第三部分公共卫生与社区医学统计，不仅突出了公共卫生应用统计的特殊性，增加了信息系统监测数据与生物信息数据分析进展和预测评价方法，而且针对学生动手机会少，综合能力弱的问题，加强了综合分析与解决问题环节训练，补充增加了国际标准化要求的医学论文统计结果报告。

王见定教授挑战“生命科学突破奖”、学习医学统计学能解决什么问题.（三）申报“生命科学突破奖”的理由 作为统计学突破的又一最大受益者（它与经济学并列），非生命科学莫属。生命科学简单地可以定义为：它是系统阐述与生命特征有关的重大课题的科学。医学是针对人进行生命特征研究的科学，从这点意义上讲，医学是生命科学的一个最主要的组成部分。每一个学习生物或医学的人都会发现统计学贯串了生物学与医学的整个过程。 一般认为最早的记录是1348年欧洲一半人死于黑死病（鼠疫）；第一世界大战时爆发的西班牙流行性感冒，几个月内带走2000万人的生命，一年时间内，全球范围内5000万到一亿人死于此疫（HINI禽流感）......到1859年达尔文完成了《物种起源》，1865年孟德尔完成的《植物杂交试验》，1889年高尔顿完成的《自然遗传》，1916年皮尔逊完成的《数学对进化论的贡献》，1925年费希尔完成的《研究人员用统计方法》，......这些都是早、中期运用统计学进行生命科学研究的典范。到了20世纪50年代，遗传物质DNA螺旋结构的发现，整个试验过程处处使用了现代统计学方法，开创了从分子水平研究生命活动的新纪元。进一步对基因的检验以及基因检测结果能告诉你有多高的风险患上某种疾病，而且正确指导你合理用药，均应用了现代统计学的基本方法。最后，我们注意到各种病毒、病菌的发现，生存原理、控制方法以及相应的各种药物的研发、各种疾病相关指标的测定无一不是采用了各种统计学方法...... 一句话，统计学是生命科学的生命线，离开了统计学，生命科学不得生存和发展。“社会统计学与数理统计学统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升生命科学的水平，当然完全达到了挑战“生命科学突破奖”的水准。

本科医学统计学考试一般是需要熟悉、掌握医学统计学的基本概念即可。医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。

护士还学医学统计学。护理专业主要学开设人文课程：护士人文修养、护理心理学、护理伦理学专业基础课：人体解剖学，预防医学、医学统计学、医学文献检索专业课：健康评估、护理学导论、基础护理学预防医学、精神护理学、护理管理学、护理礼仪、护理科研。护士学主学课程：主要课程有人体解剖学、生理学、病理学、药理学、健康评估、护理学基础、内科护理学、外科护理学、妇产科护理学、儿科护理学、急救护理学、康复护理学、社区护理学、老年护理学、护理心理学等。临床护理：2甲及以上综合医院、专科医院、急救中心，护理保健：康复中心、社区医疗服务中心、妇幼保健站、疗养院、保健医院、卫生，防疫站工作人员、诊所、医疗服务站、社区福利机构。与护理相关行业从事生产、销售、管理等：如美容保健会所美容导师、食品／保健品／化妆品／医疗器材生产与销售、导医等。

在疾病的防治工作中，经常要探讨各种现象数量间的联系，寻找与某病关系最密切的因素；要进行多种检查结果的综合评定、探讨疾病的分型分类：计量诊断，选择治疗方案；要对某些疾病进行预测预报、流行病学监督，对药品制造、临床化验工作等作质量控制，以及医学人口学研究等。医学统计学，特别是其中的多变量分析，为解决这些问题提供了必要的方法和手段。作为医学工作者，学习和掌握一定的统计学知识是十分必要的。第一，在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念，有了这方面的知识，有助于正确理解文章的涵义；第二，在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握了收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料；第三，参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识；第四，在制订计划、检查工作、总结经验时，都离不开统计数字，尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。学习统计学，首先必须明确：我们掌握的关键不是数学原理，而是怎样合理地、恰当地把数理统计的方法应用到医学科研工作中去，并结合专业知识，提高分析问题与解决问题的能力。其次在学习过程中，要理论联系实际，重视实习与练习。作业中要遵守数学上的规则与习惯，如小数点及各个位数应上下对齐，一个多位数的数值不能分写成两行，等号不能写在一行的末了而应写在第二行的开头等等。再次，各种统计符号必须写正确，汉字、阿拉伯字与外文字母必须写清楚，不能写成模棱两可，只有在学习时养成良好的习惯，将来工作中才能少出差错。统计工作最根本的一条就是实事求是，如实反映情况。因此，无论日常工作或科学研究中，必须养成严肃认真的作风和反复核对的习惯，同一切弄虚作假的现象进行坚决的斗争，尽最大努力获得正确数据，使分析结论建立在可靠的基础上。医学统计学是医学科学的一个组成部分，是医学院校各专业的必修课。医学统计学作为保证医药科研工作的重要手段已写入有关文件的要求中，作为高层次的医学专业人员，通过学习本门课程，可以较好地把统计原理和方法的思维逻辑应用于科研和管理中，尤其在本学科的研究设计和数据分析方面，更为明显。通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会计量、计数资料的分析，非参数统计方法和多元统计分析方法及医学研究设计。其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。

2个。医学统计学每组至少有2个数据，进行对照比较。医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。

学习医学统计学的意义如下：医学统计学，是研究如何搜集、整理、分析医学研究对象的数据，并作出推断的一门学科。医学研究的对象是人类的健康和疾病现象，人体及有关的生物体的内外环境受多种因素的综合影响，其中有许多因素是未知的。因此，即使是性质相同的事物，就同一指标来看，个体之间也有差异，此种现象称为变异。医学统计学的介绍如下：人群生活在同一环境中，受同一疾病风险因素的威胁，但某一个体发病与否，个体间的病情轻重，接受治疗的疗效等等，均各不相同，这种事先无法判断出现与否的现象称偶然现象或随机现象。医学统计学的任务就是透过偶然现象反映同质事物的特征和规律。更多介绍如下：学习统计学，首先必须明确：我们掌握的关键不是数学原理，而是怎样合理地、恰当地把数理统计的方法应用到医学科研工作中去，并结合专业知识，提高分析问题与解决问题的能力。其次在学习过程中，要理论联系实际，重视实习与练习。作业中要遵守数学上的规则与习惯，如小数点及各个位数应上下对齐，一个多位数的数值不能分写成两行，等号不能写在一行的末了而应写在第二行的开头等等。再次，各种统计符号必须写正确，汉字、阿拉伯字与外文字母必须写清楚，不能写得模棱两可。只有在学习时养成良好的习惯，将来在工作中才能少出差错。拓展资料如下：统计工作最根本的一条就是实事求是，如实反映情况。因此，无论在日常工作或科学研究中，必须养成严肃认真的作风和反复核对的习惯，同一切弄虚作假的现象进行坚决的斗争，尽最大努力获得正确数据，使分析结论建立在可靠的基础上。

医学统计学在课题中能起到的作用有：第一、在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念。了解统计学的知识，有助于正确理解文章的涵义；第二、在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料；第三、参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识；第四、制订计划、检查工作、总结经验，都离不开统计数字。尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。扩展资料：医学统计学内容包括：①统计研究设计。我们制订调查计划或实验设计时，除专业问题外，还必须从医学统计学的角度考虑，使调查或实验结果能够科学地回答所研究的问题。一个好的设计可以用较少的人力、物力和时间取得更多的较可靠的资料。②总体指标的估计医学研究中实际观测或调查的部分个体称为样本，研究对象的全体称为总体。人们除用均数、率等统计指标对调查或实验结果进行描述外，更重要的是通过样本的信息，来估计总体中相应的统计指标，即参数估计。③假设检验。就是依据资料性质和所需解决的问题，先建立适当的假设，然后采用适当的检验方法，根据样本是否支持所作的假设，来决定对假设的接受或拒绝。④联系、分类、鉴别与鉴测等研究。在疾病的防治工作中，经常要探讨各种现象数量间的联系，寻找与某病关系最密切的因素；要进行多种检查结果的综合评定、探讨疾病的分型分类：计量诊断，选择治疗方案；要对某些疾病进行预测预报、流行病学监督，对药品制造、临床化验工作等作质量控制，以及医学人口学研究等。医学统计学，特别是其中的多变量分析，为解决这些问题提供了必要的方法和手段。参考资料：百度百科-医学统计学（学科）

1、医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。 2、医学统计学在上世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。

　　医学统计定义 　　医学统计学，是研究如何搜集、整理、分析医学研究对象的数据，并作出推断的一门学科。医学研究的对象是人类的健康和疾病现象，人体及有关的生物体的内外环境受多种因素的综合影响，其中有许多因素是未知的。因此，即使是性质相同的事物，就同一指标来看，个体之间也有差异，此种现象称为变异。 　　人群生活在同一环境中，受同一疾病风险因素的威胁，但某一个体发病与否，个体间的病情轻重，接受治疗的疗效等等，均各不相同，这种事先无法判断出现与否的现象称偶然现象或随机现象。医学统计学的任务就是透过偶然现象反映同质事物的特征和规律。 　　必要性 　　作为医学工作者，学习和掌握一定的"统计学知识是十分必要的。 　　第一、在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念。了解统计学的知识，有助于正确理解文章的涵义; 　　第二、在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料; 　　第三、参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识; 　　第四、制订计划、检查工作、总结经验，都离不开统计数字。尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。 　　医学工作者如何学习医学统计学 　　学习统计学，首先必须明确：我们掌握的关键不是数学原理，而是怎样合理地、恰当地把数理统计的方法应用到医学科研工作中去，并结合专业知识，提高分析问题与解决问题的能力。其次在学习过程中，要理论联系实际，重视实习与练习。作业中要遵守数学上的规则与习惯，如小数点及各个位数应上下对齐，一个多位数的数值不能分写成两行，等号不能写在一行的末了而应写在第二行的开头等等。再次，各种统计符号必须写正确，汉字、阿拉伯字与外文字母必须写清楚，不能写得模棱两可。只有在学习时养成良好的习惯，将来在工作中才能少出差错。 　　统计工作最根本的一条就是实事求是，如实反映情况。因此，无论在日常工作或科学研究中，必须养成严肃认真的作风和反复核对的习惯，同一切弄虚作假的现象进行坚决的斗争，尽最大努力获得正确数据，使分析结论建立在可靠的基础上。

医学统计学的设计类型分为调查设计和实验设计。医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。生物现象的一个重要特点就是普遍存在着变异。所谓变异（个体差异），系指相同条件下同类个体之间某一方面发展的不平衡性，系偶然因素起作用的结果。例如同地区、同性别、同年龄的健康人，他们的身长、体重、血压、脉搏、体温、红细胞、白细胞等数值都会有所不同。又如在同样条件下，用同一种药物来治疗某病，有的病人被治愈，有的疗效不显著，有的可能无效甚至死亡。引起客观现象差异的原因是多种多样的，归纳起来，一类原因是普遍的、共同起作用的主要因素，另一类原因则是偶然的、随机起作用的次要因素。这两类原因总是错综复杂地交织在一起，并以某种偶然性的形式表现出来。科学的任务就在于，要从看起来是错综复杂的偶然性中揭露出潜在的必然性，即事物的客观规律性。这种客观规律性是在大量现象中发现的，比如临床要观察某种疗法对某病的疗效时，如果观察的病人很少，便不易正确判断该疗法对某病是否有效；但当观察病人的数量足够多时，就可以得出该疗法在一定程度上有效或无效的结论。所以，医学统计学是医学科学研究的重要工具。医学统计学在上世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。

医学统计学：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科。医学统计学在上世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。扩展资料作为医学工作者，学习和掌握一定的统计学知识是十分必要的。第一，在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念，有了这方面的知识，有助于正确理解文章的涵义；第二，在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握了收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料；第三，参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识。参考资料来源：百度百科-医学统计学

1、医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。2、医学统计学在上世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。

医学统计学的内容主要就是包括一些医学理论以及一些数据的统计。医学统计学医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法。结合医学实际，研究数字资料的搜集，整理分析与推断的一门学科。医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。医学统计学在本世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。

什么是医学统计学　　医学统计学是医学科学的一个组成部分，是医学院校各专业的必修课。你知道什么是医学统计学吗?下面是yjbys小编为大家带来的关于医学统计学的介绍。欢迎阅读。　　医学统计学简介：　　医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。　　主要特点　　医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。　　生物现象的一个重要特点就是普遍存在着变异。所谓变异(个体差异)，系指相同条件下同类个体之间某一方面发展的不平衡性，系偶然因素起作用的结果。例如同地区、同性别、同年龄的健康人，他们的身长、体重、血压、脉搏、体温、红细胞、白细胞等数值都会有所不同。又如在同样条件下，用同一种药物来治疗某病，有的病人被治愈，有的疗效不显著，有的可能无效甚至死亡。引起客观现象差异的原因是多种多样的，归纳起来，一类原因是普遍的、共同起作用的主要因素，另一类原因则是偶然的、随机起作用的次要因素。这两类原因总是错综复杂地交织在一起，并以某种偶然性的形式表现出来。科学的任务就在于，要从看起来是错综复杂的偶然性中揭露出潜在的必然性，即事物的客观规律性。这种客观规律性是在大量现象中发现的，比如临床要观察某种疗法对某病的疗效时，如果观察的病人很少，便不易正确判断该疗法对某病是否有效;但当观察病人的数量足够多时，就可以得出该疗法在一定程度上有效或无效的结论。所以，医学统计学是医学科学研究的重要工具。　　医学统计学在本世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。　　内容包括　　①统计研究设计。　　我们制订调查计划或实验设计时，除专业问题外，还必须从医学统计学的角度考虑，使调查或实验结果能够科学地回答所研究的"问题。一个好的设计可以用较少的人力、物力和时间取得更多的较可靠的资料。　　②总体指标的估计　　医学研究中实际观测或调查的部分个体称为样本，研究对象的全体称为总体。人们除用均数、率等统计指标对调查或实验结果进行描述外，更重要的是通过样本的信息，来估计总体中相应的统计指标，即参数估计。　　③假设检验。　　就是依据资料性质和所需解决的问题，先建立适当的假设，然后采用适当的检验方法，根据样本是否支持所作的假设，来决定对假设的接受或拒绝。　　④联系、分类、鉴别与鉴测等研究。　　在疾病的防治工作中，经常要探讨各种现象数量间的联系，寻找与某病关系最密切的因素;要进行多种检查结果的综合评定、探讨疾病的分型分类：计量诊断，选择治疗方案;要对某些疾病进行预测预报、流行病学监督，对药品制造、临床化验工作等作质量控制，以及医学人口学研究等。医学统计学，特别是其中的多变量分析，为解决这些问题提供了必要的方法和手段。　　作为医学工作者，学习和掌握一定的统计学知识是十分必要的。第一，在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念，有了这方面的知识，有助于正确理解文章的涵义;第二，在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握了收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料;第三，参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识;第四，在制订计划、检查工作、总结经验时，都离不开统计数字，尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。　　学习统计学，首先必须明确：我们掌握的关键不是数学原理，而是怎样合理地、恰当地把数理统计的方法应用到医学科研工作中去，并结合专业知识，提高分析问题与解决问题的能力。其次在学习过程中，要理论联系实际，重视实习与练习。作业中要遵守数学上的规则与习惯，如小数点及各个位数应上下对齐，一个多位数的数值不能分写成两行，等号不能写在一行的末了而应写在第二行的开头等等。再次，各种统计符号必须写正确，汉字、阿拉伯字与外文字母必须写清楚，不能写成模棱两可，只有在学习时养成良好的习惯，将来工作中才能少出差错。　　统计工作最根本的一条就是实事求是，如实反映情况。因此，无论日常工作或科学研究中，必须养成严肃认真的作风和反复核对的习惯，同一切弄虚作假的现象进行坚决的斗争，尽最大努力获得正确数据，使分析结论建立在可靠的基础上。　　医学统计学是医学科学的一个组成部分，是医学院校各专业的必修课。医学统计学作为保证医药科研工作的重要手段已写入有关文件的要求中，作为高层次的医学专业人员，通过学习本门课程，可以较好地把统计原理和方法的思维逻辑应用于科研和管理中，尤其在本学科的研究设计和数据分析方面，更为明显。　　通过本门课程的学习，要使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会计量、计数资料的分析，非参数统计方法和多元统计分析方法及医学研究设计。其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。

医学统计学可以进行统计，然后他们的总量才可以进行这个小数据分析。

《医学统计学》是中国协和医科大学出版社出版的图书，作者是刘桂芬。该书主要介绍了主要介绍医学统计基础理论与基本方法。

统计数据一般分为两大类： 1、计量资料：指是用仪器、工具或其它定量方法对每个观察单位的某项标志进行测量，并把测量结果用数值大小表示出来的资料，一般带有度量衡或其它单位，计量资料又叫定量资料或者数值资料； 2、指先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得的资料，对每组观察单位只研究其数量的多少，而不具体考虑某指标的质量特征，属非连续性资料。

【答案】：B、C、E医学统计学的主要内容包括三个方面：①统计设计：包括调查设计和实验设计；②统计描述：对原始数据进行归纳整理，用相应的统计指标，表示出研究对象最鲜明的数量特征；③统计推断：在统计描述的基础上，对统计指标的差别和关联性进行分析和推断。

医学统计学研究的对象是有变异的医学事件。统计学是一门处理数据中变异性的科学与艺术，内容包括收集、分析、解释和表达数据，目的由样本推断总体。 扩展资料 医学统计学研究的对象是有变异的医学事件。统计学是一门处理数据中变异性的.科学与艺术，内容包括收集、分析、解释和表达数据，目的由样本推断总体。

统计学意义（p值）ZT 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。 所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

医学统计学以后对研究生是有用的。理工科的研究生都需要进行大量的实验。实验就会得到很多数据。这些数据就需要利用分析软件和方法去分析。所以医学统计学对研究生是非常有用的。因为掌握了这些数据分析方法，才能很容易的去分析实验数据。

统计学应用在医学中，就是医学统计学，它可以做下面这些工作：第一，在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念，有了这方面的知识，有助于正确理解文章的涵义；第二，在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握了收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料；第三，参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识；第四，在制订计划、检查工作、总结经验时，都离不开统计数字，尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。

医学统计学构成比公式如下：P=a/(a+b)构成比的特点是各组成部分的构成比之和为100%。比例(构成比)：是表示同一事物局部与总体之间数量上的比值。率表示在一定条件下某现象实际发生的例数与可能发生该现象的总例数之比，来说明单位时间内某现象发生的频率或强度。率必须包括受累人群数量（也可以是某病的临床症状、死亡、残疾等）、被观察到的受累人群所处的总体数量、规定的时间三方面才能构成率。医学生要注意的比率发病率：是指一定时期内特定人群中某病新病例出现的频率。发病率=（一定时期某人群中某病新病例数/同期暴露人口数）*k。患病率：也称现患率、流行率。指在特定时间点一定人群中某病新病例和旧病例的人数总共所占的比例。患病率=(特定时间点某人群中某病新旧病例数/同期观察人口数)×k（k=100%，1000‰，10000/万或 100000/10 万）。

统计在新药临床试验中的重要作用医药产品的有效性和安全性最终应当由按照GCP原则实施的临床试验来确证。在临床试验的设计和分析中，统计学家起着必不可少的重要作用。GCP、GMP、GLP、GRP和GVP都与统计有关。统计学是一门处理来自群体或个体的大量资料的科学，也是处理资料中变异性的科学和艺术，其目的在于取得可靠的结果。例如，一个医生偶然发现一例患偏头痛病人在喝了橙汁以后感觉有所改善，但这并不是说从这单一个病例观察就可以认为橙汁是治疗偏头痛的有效方法。医生需要统计学资料证明，是否有一组病人在服橙汁后报告症状改善者比采用其他治疗后更多。又如一个每天吸烟50支且嗜酒的人活了95岁并健康良好，但人们不能相信他的习惯能导致健康和长寿。个体对疾病的敏感性变异很大。要研究这些问题，就应当研究不同生活习惯的人群组的发病率和死亡率；也就是说应当进行统计学研究。收集数据、并用统计图表或简单统计量来描述资料的特征称之为描述性统计。但统计学的任务远不止于此，统计学可以通过仔细制订试验计划来提高数据质量；统计推断方法则是从所研究问题的大量数据中得出结论的主要客观手段。应当明白，统计学是在收集、归类、分析和解释大量数据的过程中完成使命的。如果在试验设计阶段不考虑统计原则，所获结果的统计分析不管做的如何精巧都挽救不了一个设计糟糕的临床研究这是一个必须执行的基本原则。表8 可能导致临床试验失败的原因

医学统计学的主要作用是：从样本去推断总体，应用概率论的方法探讨样本与总体的关系，揭示偶然现象中隐藏的必然规律性，从而对总体做出比较正确的结论。

医学统计学参数的概念：总体的统计指标被称为参数(parameter),样本的统计指标被称为统计量(statistic)。例如，研究某年某地50岁以上男子慢性支气管炎的患病情况，该地所有50岁以上男子慢性支气管炎的患病率即为总体参数。若进行抽样研究，用随机的方法从该地抽取一部分50岁以上男子来调查其患病情况，计算的患病率即为统计量。习惯上用希腊字母表示总体参数，如μ表示总体均数，σ表示总体标准差，π表示总体率等；用拉丁字母表示统计量，如[图片]表示样本均数，S表示样本标准差，p表示样本率等。抽样研究的目的就是用样本统计量来推断总体参数。医学统计学的主要内容统计设计 ：包括调查设计和实验设计。调查设计主要有抽样方法、调查技术、质量控制技术等；实验设计主要有各种实验设计模型、分组方法、样本质量估计等。统计描述：对原始数据进行归纳整理，用相应的统计指标，如率、均数等，表示出研究对象最鲜明的数量特征，必要时选择统计表或统计图。统计推断：在统计描述的基础上，对统计指标的差别和关联性进行分析和推断。

统计资料一般分为计量资料、计数资料与等级资料。不同类型的资料应用不同的分析方法。1、计量资料：用定量方法测量每个观察单位的某项指标，所得的数值资料为计量资料，亦称数值变量资料。如调查7岁男童生长发育状况时，以人为观察单位，每个人的身高（cm）、体重（kg）和血压（kPa）等数值为计量资料。2、计数资料: 先将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数，为计数资料，亦称无序分类资料。例如调查某人群的血型分布，按A、B、O、AB型分组得各血型的人数为计数资料。3、等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数为等级资料，亦称有序分类资料。例如临床疗效按控制、显效、好转和无效分组所得各组人数。

对正态分布，得记住两个数:落在(均数-标准差，均数+标准差)的概率大约是68%。落在(均数-2×标准差，均数+2×标准差)的概率大约是95%。就题中问题，落在(115-10，115+10)的概率大约是68%。落在(115-20，115+20)=(95，135)的概率大约是95%。正确答案是C。落在(95，135)的概率大约是95%。剩下的5%,一半<95,一半>135.即2.5%大约大于135。题中的134.6是更准确的值。

你问的是有何作用吗？还是统计学软件有哪些？希望尽量具体。常用的统计学软件有SPSS、SAS和Stata，常用教材《医学统计学》。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。《医学统计学》分21章，本次再版侧重于三个方面：第一部分主要介绍医学统计基础理论与基本方法，针对《卫生统计学》多元分析方法薄弱的情况，加强了不同类型资料的回归分析方法与软件结果解释，增加了诊断试验的分析与评价。第二部分医学研究设计，在继承第一版教材内容领先优势的基础上，进一步引入了临床试验设计的最新进展。第三部分公共卫生与社区医学统计，不仅突出了公共卫生应用统计的特殊性，增加了信息系统监测数据与生物信息数据分析进展和预测评价方法，而且针对学生动手机会少，综合能力弱的问题，加强了综合分析与解决问题环节训练，补充增加了国际标准化要求的医学论文统计结果报告。

护士还学医学统计学。护理专业主要学开设人文课程：护士人文修养、护理心理学、护理伦理学专业基础课：人体解剖学，预防医学、医学统计学、医学文献检索专业课：健康评估、护理学导论、基础护理学预防医学、精神护理学、护理管理学、护理礼仪、护理科研。护士学主学课程：主要课程有人体解剖学、生理学、病理学、药理学、健康评估、护理学基础、内科护理学、外科护理学、妇产科护理学、儿科护理学、急救护理学、康复护理学、社区护理学、老年护理学、护理心理学等。临床护理：2甲及以上综合医院、专科医院、急救中心，护理保健：康复中心、社区医疗服务中心、妇幼保健站、疗养院、保健医院、卫生，防疫站工作人员、诊所、医疗服务站、社区福利机构。与护理相关行业从事生产、销售、管理等：如美容保健会所美容导师、食品／保健品／化妆品／医疗器材生产与销售、导医等。

研究的对象是人类的健康和疾病现象，人体及有关的生物体的内外环境受多种因素的综合影响。 医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。 扩展资料 　　医学统计学是医学科学的一个组成部分，是医学院校各专业的必修课。医学统计学作为保证医药科研工作的重要手段已写入有关文件的要求中，作为高层次的医学专业人员，通过学习本门课程，可以较好地把统计原理和方法的思维逻辑应用于科研和管理中，尤其在本学科的.研究设计和数据分析方面，更为明显。使学生学会人群健康研究的统计学方法，学会计量、计数资料的分析，非参数统计方法和多元统计分析方法及医学研究设计。其目的使大家具备新的推理思维，结合专业问题合理设计试验，科学获取资料，提高科研素质。

你好，希望我的回答能对你有帮助没有书学医学统计学确实挺难的因为医学统计学涉及很多数据、公式如果没有书，很容易学会一个知识点后很快就忘记了无法翻书看看，加深不了相关知识的印象

王见定教授挑战“生命科学突破奖” （三）申报“生命科学突破奖”的理由 作为统计学突破的又一最大受益者（它与经济学并列），非生命科学莫属。生命科学简单地可以定义为：它是系统阐述与生命特征有关的重大课题的科学。医学是针对人进行生命特征研究的科学，从这点意义上讲，医学是生命科学的一个最主要的组成部分。每一个学习生物或医学的人都会发现统计学贯串了生物学与医学的整个过程。 一般认为最早的记录是1348年欧洲一半人死于黑死病（鼠疫）；第一世界大战时爆发的西班牙流行性感冒，几个月内带走2000万人的生命，一年时间内，全球范围内5000万到一亿人死于此疫（HINI禽流感）......到1859年达尔文完成了《物种起源》，1865年孟德尔完成的《植物杂交试验》，1889年高尔顿完成的《自然遗传》，1916年皮尔逊完成的《数学对进化论的贡献》，1925年费希尔完成的《研究人员用统计方法》，......这些都是早、中期运用统计学进行生命科学研究的典范。到了20世纪50年代，遗传物质DNA螺旋结构的发现，整个试验过程处处使用了现代统计学方法，开创了从分子水平研究生命活动的新纪元。进一步对基因的检验以及基因检测结果能告诉你有多高的风险患上某种疾病，而且正确指导你合理用药，均应用了现代统计学的基本方法。最后，我们注意到各种病毒、病菌的发现，生存原理、控制方法以及相应的各种药物的研发、各种疾病相关指标的测定无一不是采用了各种统计学方法...... 一句话，统计学是生命科学的生命线，离开了统计学，生命科学不得生存和发展。“社会统计学与数理统计学统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升生命科学的水平，当然完全达到了挑战“生命科学突破奖”的水准。

医学统计学重点知识归纳u分布是标准正态分布，均数为0，标准差为1的正态分布，t分布当自由度足够大的时候近似与u分布，n→∞时，t 分布与标准正态分布完全一致。1）求极差（Range）R＝Xmax－Xmin (29.64-7.42=22.22)。2）确定组数和组距、划分组段组数确定需根据样本大小决定，一般取10组左右。(22.22/12=1.85)。3）频数统计，列频数表。图形特征：集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。关于μ对称，并在μ处取最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点，形状呈现中间高两边低，正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

医学统计学学什么：（一）医学统计学的定义和研究对象定义：根据统计学的原理和方法，研究医学数据收集、表达和分析的一门应用学科研究对象：具有不确定性的医学数据，其基本的研究方法是通过收集大量资料，通常是人、动物或生物财力的测定值，发现蕴含其中的统计学规律。（二）医学统计学的主要内容统计设计 ：包括调查设计和实验设计。调查设计主要有抽样方法、调查技术、质量控制技术等；实验设计主要有各种实验设计模型、分组方法、样本质量估计等。统计描述：对原始数据进行归纳整理，用相应的统计指标，如率、均数等，表示出研究对象最鲜明的数量特征，必要时选择统计表或统计图。统计推断：在统计描述的基础上，对统计指标的差别和关联性进行分析和推断。（三）医学统计资料的类型（1）计量资料：有计量单位，有连续性的特点。（2）计数资料：计数资料是定性观察的结果。1）二分类：结果有两种相互对立的属性。2）多分类：结果为两种以上互不包含的属性，如新生儿出生缺陷的种类3）等级资料：结果有两个以上的等级关系，如 阴性、阳性、强阳性。（四）医学统计工作的基本步骤研究设计：按研究者是否对观察对象施加干预，可以分为调查设计和实验设计两大类。调查设计主要是了解客观实际情况的现场工作。实验设计根据研究对象不同分为动物实验和临床试验。收集资料：任务是取得准确可靠的原始数据。统计资料的来源：①经常性资料。一般指医疗卫生工作中的原始记录。②一时性资料。根据专题调查或实验研究的需要而临时设计的调查表或调查问卷。统计资料的要求：原始资料是统计工作的基本依据，把好收集资料这一关，要求做到：①资料必须完整、正确和及时；②要有足够的数量；③注意资料的代表性和可比性。整理资料：任务是整理原始数据，使其系统化、条理化，以便进一步计算指标和分析。原始数据的检查与核对：检查核对原始数据有无错漏，以及数据间的相互关系是否合乎逻辑，并予以必要的补充、修正与合理的剔除。对原始记录的检查核对，应在调查现场完成，而整理资料过程则是从不同角度、用不同方法进一步净化数据。它包括：①统计数据的常规检查。②数据的取值范围检错。③数据间的逻辑关系检错。数据的分组设计和归纳汇总：按资料的性质和数量特征分组，以反映事物的特点。常用的分组方法有以下两类：①质量分组：按事物的性质或类型分组，这种方法多适用于分类变量资料或等级资料。②数量分组：按观察值的大小进行分组，这种方法多适用于数值变量的资料。分析资料：任务是按研究设计的的要求，结合资料的类型计算有关指标，阐明事物的内在联系和规律。主要包括：用一些统计指标、统计图表等方式表达和描述资料的数量特征和分布规律，不涉及由样本推论总体的问题。对样本统计指标作参数估计和假设检验，并结合专业知识解释分析结果，目的是用样本信息推断总体特征。（五）统计学的几个重要概念1，同质与变异：研究对象具有相同的背景、条件、属性称为同质；同一性质的事物，其个体观察值之间的差异，在统计学上称为变异。2，总体与样本（1）总体：是根据研究目的确定的同质观察单位的全体（2）样本：从总体中随机抽取有代表性的一部分观察单位，其测量值的集合成为样本。3，参数与统计量（1）参数：指总体指标，如总体均数、总体率、 总体标准差（2）统计量：指样本指标，如样本均数、样本率、 样本标准差4．误差通常指测量值与真实值之差，包括系统误差和随机误差5．概率与频率（1）概率：指某随机事件发生的可能性大小的数值，常用P表示，0-1之间（2）频率：指一次实验结果计算得到的样本率。一般常将p≤0.05或p≤0.01成为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小

　　1、医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。 　　2、医学统计学在上世纪二十年代以后才逐渐形成为一门学科。解放前，我国学者即致力于把统计方法应用到医学中去，但人力有限、范围较窄。解放后，随着医学科研工作的发展，本学科得到迅速普及与提高。通过大量实践，在不少方面积累了自己的经验，丰富了医学统计学的内容。而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。

医学统计学的主要内容2017 　　你知道医学统计学的主要内容有哪些吗?你对医学统计学的主要内容了解吗?下面是我为大家带来的关于医学统计学的主要内容的知识，欢迎阅读。 　　医学统计学的主要内容 : 　　1统计设计 　　包括实验设计和调查设计，它可以合理地、科学地安排实验和调查工作，使之能较少地花费人力、物力和时间，取得较满意和可靠的结果。 　　2资料的统计描述和总体指标的"估计 　　通过计算各种统计指标和统计图表来描述资料的集中趋势、离散趋势和分布特征况(如正态分布或偏态分布);利用样本指标来估计总体指标的大小。 　　3假设检验 　　是通过统计检验方法(如t检验、u检验、F检验、卡方检验、秩和检验等)来推断两组或多组统计指标的差异是抽样误差造成的还是有本质的差别。 　　4相关与回归 　　医学中存在许多相互联系、相互制约的现象。如儿童的身高与体重、胸围与肺活量、血糖与尿糖等，都需要利用相关与回归来分析。 　　5多因素分析 　　如多元回归、判别分析、聚类分析、正交设计分析、主成分分析、因子分析、logistic回归、Cox比例风险回归等，都是分析医学中多因素有效的方法(本书不涉及，请参考有关统计书籍)。这些方法计算复杂，大部分需借助计算机来完成。 　　6健康统计 　　研究人群健康的指标与统计方法，除了用上述的某些方法外，他还有其特有的方法，如寿命表、生存分析、死因分析、人口预测等方法 ;

医学统计学的重要性分析2020 　　医学统计学是每位医学研究生入学必修的课程之一，大家对医学统计学的了解和认识都不是非常深刻，都把它当成一门“豆芽课”。然而在学术研究中，医学统计学对医学工作者确实有着举足轻重的作用。下面是我为大家带来的关于医学统计学的重要性的知识，欢迎阅读。 　　 医学统计定义 　　医学统计学，是研究如何搜集、整理、分析医学研究对象的数据，并作出推断的一门学科。医学研究的对象是人类的健康和疾病现象，人体及有关的生物体的内外环境受多种因素的综合影响，其中有许多因素是未知的。因此，即使是性质相同的事物，就同一指标来看，个体之间也有差异，此种现象称为变异。 　　人群生活在同一环境中，受同一疾病风险因素的威胁，但某一个体发病与否，个体间的病情轻重，接受治疗的疗效等等，均各不相同，这种事先无法判断出现与否的现象称偶然现象或随机现象。医学统计学的任务就是透过偶然现象反映同质事物的特征和规律。 　　 必要性 　　作为医学工作者，学习和掌握一定的统计学知识是十分必要的。 　　第一、在阅读医学书刊中，经常会遇到一些统计学方面的名词概念。了解统计学的知识，有助于正确理解文章的涵义; 　　第二、在实际工作中，经常要做登记工作，要填写各种报表，只有懂得了原始登记与统计结果的密切关系，并掌握收集、整理与分析资料的基本知识与技能，才能自觉地、认真地把登记工作做好，积累有科学价值的资料; 　　第三、参加科研工作时，从开始设计到数据整理分析与统计结果的表达，每一步骤都需要统计学知识; 　　第四、制订计划、检查工作、总结经验，都离不开统计数字。尤其在撰写科研论文时，有了统计学知识，才能使数据与观点密切结合，作出正确的结论。 　　 医学工作者如何学习医学统计学 　　学习统计学，首先必须明确：我们掌握的"关键不是数学原理，而是怎样合理地、恰当地把数理统计的方法应用到医学科研工作中去，并结合专业知识，提高分析问题与解决问题的能力。其次在学习过程中，要理论联系实际，重视实习与练习。作业中要遵守数学上的规则与习惯，如小数点及各个位数应上下对齐，一个多位数的数值不能分写成两行，等号不能写在一行的末了而应写在第二行的开头等等。再次，各种统计符号必须写正确，汉字、阿拉伯字与外文字母必须写清楚，不能写得模棱两可。只有在学习时养成良好的习惯，将来在工作中才能少出差错。 　　统计工作最根本的一条就是实事求是，如实反映情况。因此，无论在日常工作或科学研究中，必须养成严肃认真的作风和反复核对的习惯，同一切弄虚作假的现象进行坚决的斗争，尽最大努力获得正确数据，使分析结论建立在可靠的基础上。 ;

医学统计学名词解释（注：医学统计学名词解释一般会考英文，所以一定要同时记住他的英文，各个学校考察重点不同，自己进行删减添加即可，大致都是这些）1. 统计学 （Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学2. 医学统计学 ：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科。3. 变量 ：是指观察个体的某个指标或特征，统计上习惯用大写拉丁字母表示4. 同质 ：是指事物的性质、影响条件或背景相同或相近。5. 变异 ：是指同质的个体之间的差异6. 总体 ：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。7. 样本 ：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。8. 参数 ：参数（paramater）是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。9. 统计量 ：统计量（statistic）是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。10. 随机抽样 ：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。11. 变异 ：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。12. 计量资料 ：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。计量资料亦称定量资料、测量资料。．其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。13. 计数资料 ：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

测量不确定度和误差是计量学中研究的基本命题，也是计量测试人员经常运用的重要概念之一。它直接关系着测量结果的可靠程度和量值传递的准确一致。然而很多人由于概念不清，很容易将二者混淆或误用，本文结合学习《测量不确定度评定与表示》的体会，着重谈谈二者之间的不同之处。　　首先要明确的是测量不确定度与误差二者之间概念上的差异。测量不确定度表征被测量的真值所处量值范围的评定。它按某一置信概率给出真值可能落入的区间。它可以是标准差或其倍数，或是说明了置信水准的区间的半宽。它不是具体的真误差，它只是以参数形式定量表示了无法修正的那部分误差范围。它来源于偶然效应和系统效应的不完善修正，是用于表征合理赋予的被测量值的分散性参数。不确定度按其获得方法分为A、B两类评定分量。A类评定分量是通过观测列统计分析作出的不确定度评定，B类评定分量是依据经验或其他信息进行估计，并假定存在近似的“标准偏差”所表征的不确定度分量。误差多数情况下是指测量误差，它的传统定义是测量结果与被测量真值之差。通常可分为两类：系统误差和偶然误差。误差是客观存在的，它应该是一个确定的值，但由于在绝大多数情况下，真值是不知道的，所以真误差也无法准确知道。我们只是在特定的条件下寻求最佳的真值近似值，并称之为约定真值。通过对概念的理解，我们可以看出测量不确定度与测量误差的主要有以下几方面区别：一.评定目的的区别：测量不确定度为的是表明被测量值的分散性;测量误差为的是表明测量结果偏离真值的程度。二.评定结果的区别：测量不确定度是无符号的参数，用标准差或标准差的倍数或置信区间的半宽表示，由人们根据实验、资料、经验等信息进行评定，可以通过A，B两类评定方法定量确定;测量误差为有正号或负号的量值，其值为测量结果减去被测量的真值，由于真值未知，往往不能准确得到，当用约定真值代替真值时，只可得到其估计值。三.影响因素的区别：测量不确定度由人们经过分析和评定得到，因而与人们对被测量、影响量及测量过程的认识有关;测量误差是客观存在的，不受外界因素的影响，不以人的认识程度而改变;因此，在进行不确定度分析时，应充分考虑各种影响因素，并对不确定度的评定加以验证。否则由于分析估计不足，可能在测量结果非常接近真值（即误差很小）的情况下评定得到的不确定度却较大，也可能在测量误差实际上较大的情况下，给出的不确定度却偏小。四.按性质区分上的区别：测量不确定度不确定度分量评定时一般不必区分其性质，若需要区分时应表述为：“由随机效应引入的不确定度分量”和“由系统效应引入的不确定度分量”;测量误差按性质可分为随机误差和系统误差两类，按定义随机误差和系统误差都是无穷多次测量情况下的理想概念。五.对测量结果修正的区别：“不确定度”一词本身隐含为一种可估计的值，它不是指具体的、确切的误差值，虽可估计，但却不能用以修正量值，只可在已修正测量结果的不确定度中考虑修正不完善而引入的不确定度;而系统误差的估计值如果已知则可以对测量结果进行修正，得到已修正的测量结果。一个量值经修正后，可能会更靠近真值，但其不确定度不但不减小，有时反而会更大。这主要还是因为我们不能确切的知道真值为多少，仅能对测量结果靠近或离开真值的程度进行估计而已。虽然测量不确定度与误差有着以上种种不同，但它们仍存在着密切的联系。不确定度的概念是误差理论的应用和拓展，而误差分析依然是测量不确定度评估的理论基础，在估计B类分量时，更是离不开误差分析。例如测量仪器的特性可以用最大允许误差、示值误差等术语描述。在技术规范、规程中规定的测量仪器允许误差的极限值，称为“最大允许误差”或“允许误差限”。它是制造厂对某种型号仪器所规定的示值误差的允许范围，而不是某一台仪器实际存在的误差。测量仪器的最大允许误差可在仪器说明书中查到，用数值表示时有正负号，通常用绝对误差、相对误差、引用误差或它们的组合形式表示。例如土0.1PV，土1%等。测量仪器的最大允许误差不是测量不确定度，但可以作为测量不确定度评定的依据。测量结果中由测量仪器引入的不确定度可根据该仪器的最大允许误差按B类评定方法评定。又如测量仪器的示值与对应输入量的约定真值之差，为测量仪器的示值误差。对于实物量具，示值就是其标称值。通常用高一等级测量标准所提供的或复现的量值，作为约定真值（常称校准值或标准值）。在检定工作中，当测量标准给出的标准值的扩展不确定度为被检仪器最大允许误差的1/3～1/10时，且被检仪器的示值误差在规定的最大允许误差内，则可判为合格。

1.在物探、化探、遥感及其他地质数据处理方面的应用地质统计学的应用与地质数据处理先于其他领域,有较成功的经验。因为这些数据在大范围内具有方向性的趋势变化,所以常用的方法是克里格法。按时间顺序,其应用实例主要有:1)地质统计学方法简介、计算程序及应用实例(於崇文、侯景儒、蒋跃凇,1978)。2)地质矿产部在固体矿产普查进行的1:5万综合调查中,应用对数正态泛克里格法对土壤地球化学测量资料进行了处理(20世纪80年代),获得满意效果。3)华南某地区化探分散流数据处理及异常评价,采用泛克里格法,根据处理结果,将华南某地区划分为4个异常区,并确定出4个异常区的工作顺序(侯景儒、杜百贵,1986)。4)华北某区化探次生晕数据的泛克里格法研究及异常评价(侯景儒、张树泉、张廷勋等,1989)。5)安徽铜陵地区1:5万化探数据处理的方法技术,根据数据处理结果,对Cu,Au,As,Pb,Zn,Mo,Sn,Ag8种元素编制了一套对数泛克里格法系列图件,进行成矿预测(宋平玖等,1990)。6)福建某区化探数据的克里格法研究,验证了高品位区与高概率区相吻合(张树泉、侯景儒等,1992)。7)新疆阿尔泰地区哈收呵幅金矿地球化学异常识别及分数评序方法研究,采用因子协克里格方法圈出Au异常远景区(余金生、蒋金荷、张效民,1993)。2.在矿产储量计算中的应用1)地质统计学方法在北京北某铁锌矿储量计算中的实际应用(侯景儒、於崇文、蒋跃凇,1978)。2)运用线性地质统计学方法试算南京梅山铁矿、云南金顶铅锌矿北厂矿段某矿体的储量,并相应研制出地质统计学储量计算程序系统(谢锡林、高德秀等,1980~1984)。3)金堆城全目矿最佳边界品位及其确定的研究(北京有色金属冶金设计研究总院采矿室,1981)。4)应用地质统计学方法计算河北水厂铁矿北山矿体矿石储量的研究(黄竞先、侯景儒、郝欣、任兆平,1982)。5)江西德兴铜矿可回采储量总体估计的地质统计学研究(侯景儒、黄竞先,1981)。6)应用地质统计学计算湖北大冶铁矿尖山(尖林山)矿体的储量(黄竞先、侯景儒、古梅,1984)。7)采用地质统计学方法,应用计算机绘图软件评价江苏南京梅山铁矿(冶金工业部鞍山黑色金属冶金矿山设计研究院,1986)。8)使用克里格法对南非铁矿矿石品位与储量的估计(冶金工业部鞍山黑色金属冶金矿山设计研究院,1988)。9)大冶铁矿矿石储量分级的地质统计学研究(侯景儒、古梅,1989)。10)克里格法在盘古山钨矿储量计算中的应用(吴庭芳等,1989)。11)加权中位数应用与金厂屿金矿的储量计算(向永生、侯景儒、吴雨沛,1991)。12)用克里格法计算潼关金矿505脉金的储量(高维华,1990)。13)山西支家地银矿储量的地质统计学估计(琚太宗、张树泉、林建阳、侯景儒等,1993)。14)湖南桃江锰储量的地质统计学计算(侯景儒、王志民、潘汉军等,1993)。15)湖南桃江锰矿最优勘探网度的地质统计学研究(张廷勋,1993)。16)采用对数泛克里格法,运用“地质勘探系统软件”提交的陕驾鹿金矿地质勘探储量报告(武警黄金地质研究所、黄金第十四支队,1993)。17)采用地质统计学方法编写并提交的山西省灵邱县刁泉银铜矿床勘探地质报告(冶金工业部第三地质勘查局三一二队,1995)。18)地质统计学在薄脉状金矿床品位优化估计中的应用(张燕石、郭能霖、李维明、宋官祥、向永生、中国人民武装警察部队黄金地质研究所,1996年12月)。19)西藏自治区谢通门县雄村铜矿勘探地质报告中的地质统计学储量估计(西藏天园矿业资源开发有限公司,2006年7月)。20)内蒙古自治区苏尼特左旗巴颜哈尔敖包金矿勘探地质报告中的地质统计学储量估计(内蒙古舍中矿业有限公司,2007年11月)。21)贵州锦丰大型卡林型金矿中心的地质统计学储量估计(澳华黄金矿业有限公司,2008年)。22)西藏自治区墨竹工卡县甲玛矿区外围7—47线铜金属矿勘探报告(西藏华泰龙矿业开发有限公司)。23)广东省佛山市富湾矿区30—51线银矿资源储量核实报告(中国明科矿业有限公司,2010年1月)3.在石油及煤田工作中的应用1)某煤田最优勘查网度的地质统计学研究。研究后提出的网度比原设计节省了9350m钻探工作量(陈明阳等,1987)。2)牛庄油田物探数据的贝叶斯克里格法估计(王家华等,1987)。3)地质统计学在彬长煤矿区详查中的应用(覃必成、许惠民、任秀娟,1987)。4)我国北方某煤矿储量的地质统计学估计及其与传统储量计算方法的比较(陈伯茂,1989)。5)克里格法绘图系统(KMS)在牛庄油田油藏描述技术中的应用(王家华等,1990)。6)新疆塔里木盆地某石油探区地球化学数据的地质统计深分析(张树泉、侯景儒、李本超,1992)。7)辽河油田冷—东雷家地区沙三段油藏描述[中国石油大学(北京)地球科学系石油地质室,1993]。目前,地质统计学在石油领域特异性数据处理方法上已占有一定的位置。4.在环境科学、水文工程地质、农林科学及农田水利中的应用克里格法在灌溉实验站网规划中的应用,选择多年日平均需水量为区域化变量,对灌溉实验站网的最优规划进行选择(张瑞娟,1989)。从20世纪90年代至今,农业上对地质统计学的应用,主要在作物的需水量方面,如作物的需水量的空间变异性;作物需水量的最优估计及最优等值线图等。概括来说,在应用的地质统计学方法、技术上,基本上是在线性地质统计学范围,其他方法涉及的还很少。在应用的领域方面,主要用于地质矿产资源范畴,如地质勘探、矿山开发、油藏描述等。在生产应用领域,与国外相比还有一定的差距。

肯定有的啦，相关课程一般都会有公共课的设置，便于学校的教学资源分配。。公共课跟别的院一起上是家常便饭啦。。

个人认为还是数量经济学比较好，毕竟数量经济学本身就是学硕，而且数量经济学比较偏向于理论，因此更适合做研究，也适合读博士，而且对数学的要求相当高，因为数量经济学本身就是经济应用数学，虽然隶属于经济学，但个人认为还是跟数学联系比较大，毕竟人家过去就叫经济数学方法，很多财经院校也把数量经济学归到数学学院中，例如山东财经大学就有一个学院叫数学与数量经济学院；而统计学领域比较广，对数学要求不是特别高，当然也是要有数学底子的，所以这两门课都可以认为是数学在经济学中的应用，因此如果数学功底比较好，在经济学领域中想继续深造数学的话还是建议学习数量经济学！！

数量经济学是运用数学研究经济问题的学科，它与数学有共同点都研究客观世界的数量关系，都是方法沦和工具性质的知识门类。 数量经济学是研究经济数量关系的计量的学科，或是研究组织管理的方法和技术的学科。 数量经济学是统计学分支 统计学主要是大范围方面的图形知识 数量经济学是代数为主 统计学比较多人报考,找工作方面比较困难,但有不错的工资 数量经济学```少之又少人报考,找工作方面还不错 以上要学历比较高 还是比较辛苦 你要想清楚啊!

数量经济学与统计学有很多相似的地方，但是也有着更多的不同。1 数量经济学侧重于数量和经济，是通过经济数据和经济建模等进行经济预测与决策。更多表现出来的是经济上的技术。2 统计学。统计学有很多方面，有生物统计，医学统计，经济统计，金融统计，保险，寿险等等很多很多方向。统计学在侧重方法的同时也侧重于原理和思想。所以统计学的研究有基于定理的数理统计方向研究；也有基于统计应用的研究。数量经济算是统计的一个小分支吧。

统计学包括的课程有数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计等。 统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 参考资料统计学难吗.申请方[引用时间2018-4-10]

统计学就业率高。统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。扩展资料：统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本。参考资料：百度百科——统计学

统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文statisticum collegium（国会）以及意大利文statista（国民或政治家）。 德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。 在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。 它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。 所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。 概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 [1] 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。 “政治算术”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。 分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 1690年英国威廉·配弟出版《政治算数》一书作为这个阶段的起始标志。 威廉·配第用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。 因此，威廉·配第的《政治算术》被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉·配第本人也被评价为近代统计学之父。 配第在书中使用的数字有三类： 第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多； 第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。 其推算方法可分为三种： 平均数为基础进行推算的方法”； 第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字。 配第把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。 从配第使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。 [2] 在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。 十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程。 当时的“统计分析科学”(Science of statistical *** ysis)课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。 “统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端. 1908年，“学生”氏(William Sleey Gosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。 它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。 现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(Adolphe Quelet)，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法. 现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。 数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。 在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。 于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。 [1] 统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。 描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。 推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。 变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。 分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。 顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。 数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。 均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。 中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。 众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字 为了将统计学应用到科学，工业以及社会问题上，我们由研究母体开始。 这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。 一个母体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成；由这种资料收集所组成的母体我们称它叫时间序列。 为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。 以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。 资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。 描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。 图像的摘要则包含了许多种的表和图。 推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。 这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定），对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。 其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。 相关的观念特别值得被拿出来讨论。 对于资料 *** 的统计分析可能显示两个变量(母体中的两种性质)倾向于一起变动，好像它们是相连的一样。 举例来说，对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。 这两个变量被称做相关的。 但是实际上，我们不能直接推论这两个变量中有因果关系；参见相关性推论因果关系（逻辑谬误）。 如果样本足以代表母体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母体之上。 最大的问题在于决定样本是否足以代表 整个母体。 统计学提供了许多方法来估计和修正样本和收集资料过程中的随机性(误差)，如同上面所提到的透过经验所设计的实验。 参见实验设计。 要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。 数理统计（通常又叫做统计理论）是应用数学的分支，它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。 任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。 误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。 即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。 举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。 人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。 测量的尺度 统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。 这四种测量（名目、顺序、等距、等比）在统计过程中具有不等的实用性 。 等比尺度（Ratio measurements）拥有零值及资料间的距离是相等被定义的； 等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）； 顺序尺度（ Ordinal measurements）的意义并非表现在其值而是在其顺序之上； 名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。 以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序 Fisher最小显著差异法（Fisher"s Least Significant Difference test ） 学生t检验(Student"s t-test) 曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U） 回归分析（regression *** ysis） 相关性（correlation） 皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 史匹曼等级相关系数（Spearman"s rank correlation coefficient ） 卡方分布（chi-square ） 创立时期 德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计”。 可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。 统计学的萌芽产生在欧洲，17世纪中叶至18世纪中叶是统计学的创立时期。 在这一时期，统计学理论初步形成了一定的学术派别，主要有国势学派和政治算术学派。

统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。均值（mean）：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。中位数（median）：也就是选取中间的数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。众数（mode）：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本

1、大量观察法：对总体中的全部或足够多单位进行调查并进行综合分析的方法。2、综合分析法：对于大量观察所获得的资料，运用各种综合指标的方法反映总体的一般的数量特征，并对综合指标进行分解和对比分析，以研究总体的差异和数量关系。3、归纳推断法：所谓归纳是指由个别到一般，由事实到概括的推理方法。以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理方法，称为统计推断法。

可以就考统计学啊，不想继续学统计学的话可以考虑金融，会计，都行。

数理统计方法在工农业生产、自然科学和技术科学以及社会经济领域中都有广泛的应用。①在农业中，对田间试验进行适当的设计和统计分析。②实验设计法、回归设计和回归分析、方差分析、多元分析等统计方法，在工业生产的试制新产品和改进老产品、改革工艺流程、使用代用原材料和寻求适当的配方等问题中起着广泛的作用，统计质量管理在控制工业产品的质量中起着十分重要的作用。③医学是较早使用数理统计方法的领域之一 。在防治一种疾病时，需要找出导致这种疾病的种种因素，统计方法在发现和验证这些因素上，是一个重要工具。另一方面的应用是，用统计方法确定一种药物对治疗某种疾病是否有用，用处多大，以及比较几种药物或治疗方法的效力。④在自然科学和技术科学中，如统计方法用于地震、气象和水文方面的预报、地质资源的评价等。⑤在社会、经济领域方面，如人口调查和预测，心理学中能力方面的分析等。

1.由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义。了解数理统计能解决那些实际问题。对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆。例如估计未知分布的数学期望，就要考虑到① 如何寻求合适的估计量的途径，②如何比较多个估计量的优劣。这样，针对①按不同的统计思想可推出矩估计和极大似然估计，而针对②又可分为无偏估计、有效估计、相合估计，因为不同的估计名称有着不同的含义，一个具体估计量可以满足上面的每一个，也可能不满足。掌握了寻求估计的统计思想，具体寻求估计的步骤往往是“套路子”的，并不困难，然而如果没有从根本上理解，仅死背套路子往往会出现各种错误。?2.许多人在学习数理统计过程中往往抱怨公式太多，置信区间，假设检验表格多而且记不住。事实上概括起来只有八个公式需要记忆，而且它们之间有着紧密联系，并不难记，而区间估计和假设检验中只是这八个公式的不同运用而已，关键在于理解区间估计和假设检验的统计意义，在理解基础上灵活运用这八个公式，完全没有必要死记硬背。

数理统计学是伴随着概率论的发展而发展起来的。19世纪中叶以前已出现了若干重要的工作，如C.F.高斯和A.M.勒让德关于观测数据误差分析和最小二乘法的研究。到19世纪末期，经过包括K.皮尔森在内的一些学者的努力，这门学科已开始形成。但数理统计学发展成一门成熟的学科，则是20世纪上半叶的事，它在很大程度上要归功于K.皮尔森、R.A.费希尔等学者的工作。特别是费希尔的贡献，对这门学科的建立起了决定性的作用。1946年H.克拉默发表的《统计学数学方法》是第一部严谨且比较系统的数理统计著作，可以把它作为数理统计学进入成熟阶段的标志。数理统计学的发展大致可分3个时期。 第二类分支学科为数甚多，其任务都是讨论统计推断的原理和方法。各分支的形成是基于：①特定的统计推断形式，如参数估计和假设检验。②特定的统计观点，如贝叶斯统计与统计决策理论。③特定的理论模型或样本结构，如非参数统计、多元统计分析、回归分析、相关分析、序贯分析，时间序列分析和随机过程统计。 第三类是一些针对特殊的应用问题而发展起来的分支学科，如产品抽样检验、可靠性统计、统计质量管理等。

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

笼统地说，数理统计学的理论和方法，与人类活动的各个领域在不同程度上都有关联。因为各个领域内的活动，都得在不同的程度上与数据打交道。都有如何收集和分析数据的问题，因此也就有数理统计学用武之地。可以举几个例子来说明这一点，如在工业中生产一种产品，首先有设计的问题，包括配方和工艺条件的选定，这要通过从大量可能的条件组合中，通过分析试验结果来选定，可能的条件组合很多，选择哪一部分去做试验是一个很有讲究的问题，在数理统计学中有一个专门分支叫“试验设计”，就是研究怎样在尽可能少的试验次数之下，达到尽可能高效率的分析结果；其次，在生产过程中，由于原材料，设备调整及工艺参数等条件可能的变化，而造成生产条件不正常并导致出现废品，在统计学中有一门“工序控制”的学问，通过在生产过程中随时收集数据并用统计方法进行处理，可以监测出不正常情况的出现以便随时加以纠正，避免出大的问题；然后，大批量的产品生产出来后，还有一个通过抽样检验以检验其质量是否达到要求，是否可以出厂或为买方所接受的问题，处理这个问题也要使用数理统计方法，在我国现行的国家标准中有一些就与这个问题有关。在农业上，有关选种，耕作条件，肥料选择等一系列的问题的解决，都与统计方法的应用有关，在历史上，现行的一些重要的统计设计与分析方法，就是近代最伟大的数理统计学家费歇尔于上世纪20年代在英国一个农业试验站工作时，因研究田间试验的问题而发明的。医学与生物学是统计方法应用最多的领域之一，统计学是在有变异的数据中研究和发现统计规律的科学，就医学而言，人体变异是一个重要的因素，不同的人的情况千差万别，其对一种药物和治疗方法的反应也各不相同，因此，对一种药物和治疗方法的评价，是一种统计性规律的问题，不少国家对一种新药的上市和一种治疗方法的批准，都设定了很严格的试验和统计检验的要求。又如：许多生活习惯（如吸烟、饮酒、高盐饮食之类）对健康的影响，环境污染对健康的影响，都要通过收集大量数据进行统计分析来研究。对社会现象的研究大量地使用统计方法，因为组成社会的单元——人、家庭、单位、地区等，都有很大的变异性，如果说，在自然现象中还不乏一些（在误差可以允许的限度内）严格的、确定性的规律，在社会现象中这种规律则绝少，因此只能从统计的角度去考察，我们常说，某某措施，某某政策，对大多数人是有利的，这就是一种统计性规律，因为这种“有利”是指对大多数，而非一切人。在20世纪初，就有统计学家研究过在英国几种救助贫困的方式的效果的评估，这都是借助抽样调查并通过复杂的统计分析得出的结果。如今，抽样调查已经成为研究社会现象的一种最有力的工具，因为全面调查往往不可行，而抽样调查，从其方案的制定到数据的分析，都是以数理统计学的理论和方法为基础。

用数理统计方法去解决一个实际问题时，一般有如下几个步骤 ：建立数学模型 ，收集整理数据，进行统计推断、预测和决策。这些环节不能截然分开，也不一定按上述次序，有时是互相交错的。①模型的选择和建立。在数理统计学中，模型是指关于所研究总体的某种假定，一般是给总体分布规定一定的类型。建立模型要依据概率的知识、所研究问题的专业知识、以往的经验以及从总体中抽取的样本（数据）。②数据的收集。有全面观测、抽样观测和安排特定的实验3种方式。全面观测又称普查，即对总体中每个个体都加以观测，测定所需要的指标。抽样观测又称抽查，是指从总体中抽取一部分，测定其有关的指标值。这方面的研究内容构成数理统计的一个分支学科。叫抽样调查。③安排特定实验以收集数据，这些特定的实验要有代表性，并使所得数据便于进行分析。这里面所包含的数学问题，构成数理统计学的又一分支学科，即实验设计的内容。④数据整理。目的是把包含在数据中的有用信息提取出来 。 一种形式是制定适当的图表，如散点图，以反映隐含在数据中的粗略的规律性或一般趋势。另一种形式是计算若干数字特征，以刻画样本某些方面的性质，如样本均值、样本方差等简单描述性统计量。⑤统计推断。指根据总体模型以及由总体中抽出的样本，作出有关总体分布的某种论断 。数据的收集和整理是进行统计推断的必要准备，统计推断是数理统计学的主要任务。⑥统计预测。统计预测的对象，是随机变量在未来某个时刻所取的值，或设想在某种条件下对该变量进行观测时将取的值。例如，预测一种产品在未来3年内的市场销售量，某个10岁男孩在3年后的身高，体重等等。⑦统计决策。依据所做的统计推断或预测，并考虑到行动的后果（以经济损失的形式表示）而制定的一种行动方案。目的是使损失尽可能小，或反过来说，使收益尽可能大。例如，一个商店要决定今年内某种产品的进货数量，商店的统计学家根据抽样调查，预测该产品本店今年销售量为1000件。假定每积压一件产品损失20元，而少销售一件产品则损失10元，要据此作出关于进货数量的决策。

（1）统计学的创立时期1、国势学派主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔2、政治算术学派创始人是威廉·配第（1623-1687），代表人物是约翰·格朗特（1620-1674）（2）统计学的发展时期1、数理统计学派奠基人是比利时的阿道夫·凯特勒（1796-1874）2、社会统计学派创始人克尼斯（1821-1889）

1.从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。 2.从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。 3.从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。 4.从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。 5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。 6.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。 从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。

统计是单独的一们学科，而数理统计是基于概率论来讲的。

1.从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。 2.从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识;而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。 3.从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值;而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。 4.从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析;而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。 5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律;统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。 6.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究;统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。 从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。

数理统计学偏重于研究随机变量的可预测性，并使用数学证明来证明关联性和相关性。根据查询相关资料信息显示，数理证明通过使用抽样、数据分析和概率统计来检验假设，以及使用可靠的统计推断来得出结论。

1、主干课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程，复变函数，实变与泛函、概率论、数理统计，抽样调查，随机过程，多元统计。计算机应用基础，程序设计语言，数据分析及统计软件、回归分析，可靠性数学，实验设计与质量控制，计量经济学，经济预测与决策。金融数学，证券投资的统计分析，数值分析，数据结构与算法，数据库管理系统，计算机网络系统，系统分析与软件设计。2、专业课和主要基础课：数学分析、解析几何、高等代数、微分方程、复变函数、实变函数与泛函分析、近世代数。扩展资料：统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。信息论、控制论、系统论与统计学的相互渗透和结合，使统计科学进一步得到发展和日趋完善。信息论、控制论、系统论在许多基本概念、基本思想、基本方法等方面有着共同之处，三者从不同角度、侧面提出了解决共同问题的方法和原则。三论的创立和发展，彻底改变了世界的科学图景和科学家的思维方式，也使统计科学和统计工作从中吸取了营养，拓宽了视野，丰富了内容，出现了新的发展趋势。计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到开发和应用。近几十年间，计算机技术不断发展。使统计数据的搜集、处理、分析、存贮、传递、印制等过程日益现代化，提高了统计工作的效能。计算机技术的发展，日益扩大了传统的和先进的统计技术的应用领域，促使统计科学和统计工作发生了革命性的变化。如今，计算机科学已经成为统计科学不可分割组成部分。随着科学技术的发展，统计理论和实践深度和广度方面也不断发展。统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。英国统计学家哈斯利特说：“统计方法的应用是这样普遍，在我们的生活和习惯中，统计的影响是这样巨大，以致统计的重要性无论怎样强调也不过分”。甚至有的科学家还把我们的时代叫做“统计时代”。显然，20世纪统计科学的发展及其未来，已经被赋予了划时代的意义。参考资料来源：百度百科-统计学专业