正在播放：中山大学《医学统计学》公开课

内容简介：为什么医学人绕不开这门课

中山大学《医学统计学》公开课，可以说是我见过最成体系的医学统计入门资源。很多学员一开始问我，抽样误差和置信区间到底怎么理解，光看书总觉得隔了一层。这门课用94节课、17小时的容量，从概率分布讲到简单线性回归，把抽象概念一层层剥开。

中山大学这门中山大学《医学统计学》公开课入门课程，已经有44年沉淀，拿过国家精品课程、双语示范课程等一堆荣誉。说实话，能在B站和慕课平台坚持更新这么多年，本身就是质量保证。

课程特别强调统计软件操作，不是干讲理论。学完你能自己跑数据、看结果、写实验报告。做临床研究、发SCI论文、写毕业论文，这些技能都是刚需。

谁在学这门课？说实话，覆盖面比你想的广

我带过的学员里，有几种典型画像。第一种是临床医学研究生，开题前需要做数据分析，迫切需要搞懂t检验和卡方检验怎么选。第二种是公共卫生从业者，日常要处理疾病监测数据，需要掌握标准化率和动态数列。第三种是在职医生，打算做回顾性研究，但之前统计知识基本忘光了。

零基础能不能学？我的回答是能，但要有心理准备。课程第一章会快速带你建立统计思维，从正态分布到假设检验再到方差分析，节奏不算慢。如果你连医用高等数学都忘了，建议先花一周时间复习一下导数、积分的基本概念，这样跟课会轻松很多。

另外，这门课也适合科研助理、医药企业数据岗位新人。课程里的医学人口统计指标、疾病统计指标，都是实际工作中天天用的东西。学完不是说让你成为统计专家，但至少能看懂方法学部分，知道审稿人说的"多重比较""混杂控制"是什么。

核心目录：18章内容到底讲了什么

很多人光看目录就懵了，因为课程在平台上的章节编号有点乱。我帮你梳理一下，实际上课内容可以看作是四大模块：统计描述 → 概率基础 → 统计推断 → 关联与回归。

注意，第7章和第9章都叫"方差分析基础"，第10-12章内容和第13-18章有重叠。这是课程历史上不同学期录制拼接导致的，但知识点覆盖是完整的。你按顺序看就行，重复的部分就当复习了。

我的学习建议：三个阶段走，别急着跑

实际教学中我发现，约80%的学员如果头两周没跟上，后面就容易弃课。所以给你一个分层路径，按自己的基础选。

1. 入门阶段（第1-4章，约2周）：重点理解统计描述和概率分布，学会用SPSS做基本的频数表和统计图，别纠结公式推导。
2. 进阶阶段（第5-9章，约3-4周）：主攻假设检验和方差分析。这部分是核心，每看完一节就动手跑一遍例题数据，把t检验和卡方检验的操作流程固定下来。
3. 实战阶段（第10-18章，约2-3周）：学回归分析和研究设计。选一个自己领域的小数据集，从数据清洗到回归建模完整走一遍，比只听课效果好十倍。

附件里有夸克网盘和百度网盘的资料包，建议先把课程讲义下载下来，上课时直接在PDF上做笔记。有些章节20多分钟，建议1.5倍速听，重点章节再正常速度过一遍。

常见问题

零基础能学中山大学《医学统计学》公开课吗？

能学，但不建议完全零基础直接啃。最好先复习一下医用高等数学的基本概念，比如导数、微积分和排列组合。前两周如果觉得吃力，可以配合《卫生统计学》教材一起看，效果会好很多。

学完中山大学《医学统计学》公开课能做什么？

最直接的收获是能用SPSS独立完成数据分析，看懂论文里的统计方法部分。往深了说，做临床课题设计、撰写毕业论文、参与循证医学项目，这些都需要扎实的统计思维。有学员学完后成功完成了回顾性队列研究的数据分析，顺利发表了SCI论文。

百度网盘都有备份。想走科研道路的，别等"有时间再学"——从第一章开始，每天看一节课，一个月后你会感谢自己。