现在大部分刚开始做科研的小白，遇到论文统计分析如临大敌，抓耳挠腮？手握一批数据，却不知道如何分析？统计软件都不会用，没有数据分析经验，却渴望发表高质量论文？
💡解决方案来了！
🌟郑老师团队“医学数据快速分析班”，专为科研、统计小白设计！
我们不谈高深理论，只讲实用方法，让你掌握医学统计分析的核心技能：
风暴统计平台使用
SPSS软件操作
参加学习后，你可以收获SCI、核心期刊：
用问卷调查数据做关联性分析 → 例：产出《某指标对疾病发生率的相关性》
用体检数据做影响因素分析 → 例：产出《探索某疾病可能的影响因素》
用医院回顾性数据构建临床预测模型 → 例：产出《预测某疾病患者术后 1 年死亡率》
用医院回顾性数据做焦点因素分析 → 例：产出《探索某指标对死亡的影响》
为什么选择我们？
✅ 覆盖90%医学论文所需统计方法
从基础的t检验、卡方检验，到三大回归（线性/Logistic/Cox），再到倾向性评分、预测模型、中介分析、亚组分析——我们统统教会你！
✅ 统计师一对一指导，拒绝“纸上谈兵”
在课程学习，数据整理、统计分析、结果解读等关键环节，统计师一对一指导，确保你每一步都做对、做透。
✅ 用你自己的数据，做出属于你的论文！
如果你已经有收集好的数据（如体检数据、门诊数据、问卷数据等），我们将一对一指导你从数据清洗、变量设置、统计建模，直到结果输出，让你真正“学得会、用得上、会分析”！
训练营服务内容及费用
📊 费用 ：2000元
学会SPSS或风暴统计平台开展统计分析，提供软件及平台操作指导。
📊 涉及的统计学方法全覆盖：
基本统计描述、正态性检验
差异性分析：t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验
基本假设检验方法：单样本t检验，成组两样本t检验，配对t检验；方差分析与多重分析，多样本秩和检验与多重比较；单个率置信区间估计，两个率的卡方检验，多个率构成比的卡方检验；单样本秩和检验，成组两样本秩和检验，配对秩和检验。
回归分析：线性回归、Logistic回归、Cox回归（单因素+多因素，逐步回归）
高级方法：多模型策略、倾向性评分匹配、亚组分析、中介分析、预测模型
📊 学习内容：
1 科研设计与统计方法
2 正态性检验
3 成组两样本t检验
4 成组两样本秩和检验
5 配对样本t检验
6 方差分析
7 成组多样本秩和检验
8 随机对照研究统计分析策略上
9 随机对照研究统计分析策略下
10 两组率比较的卡方检验
11 多组率或者构成比较
12 等级资料比较分析
13 实验性研究综合案例分析
14 线性回归、logistics回归、Cox回归，
15 探讨影响因素，构建回归模型，控制混杂偏倚
📊 参加训练营你可以学会：
1.数据整理：定量变量转分类（按中位数分组、按四分位数分组）、计算标准化Z评分。
2.多数SCI论文，中文核心期刊必备差异性分析三线表，一键开展分组差异性分析，定量资料批量差异性分析，获得发表级三线表，以及AI生成统计学分析方法及结果解读表格。
3.基本假设检验方法：
单样本t检验，成组两样本t检验，配对t检验；
方差分析与多重分析，多样本秩和检验与多重比较；
单个率置信区间估计，两个率的卡方检验，多个率构成比的卡方检验；
单样本秩和检验，成组两样本秩和检验，配对秩和检验。
4.临床试验差值分析
干预前后的数据开展配对差异性、差值差异性分析，快速形成统计分析表格。
5.三大回归及回归森林图（单因素+多因素回归，逐步回归）
相关与线性回归，散点图，线性回归森林图
logistic回归及森林图
cox回归，KM曲线，log-rank检验，回归森林图
以cox回归为例展示：
cox回归三线表：
KM曲线，log-rank检验：
cox回归森林图：
6.多模型策略（焦点因素分析）：分别使用线性回归、logistic回归、cox回归
以logistic回归为例：
7.倾向性得分匹配
匹配前后统计分析表格
SMD分析图（上）、概率密度分析图（下）
8.临床预测模型：支持随机拆分数据开展内部验证
选择是否随机拆分数据，利用logistic/Cox回归探讨影响因素，构建预测模型，绘制列线图、ROC曲线、校准曲线、DCA曲线、开展H-L检验、SHAP分析，并给出混淆矩阵。
列线图：
ROC曲线：
校准曲线：
混淆矩阵：
DCA曲线（决策曲线）：
SHAP分析：
9.亚组分析与森林图：SCI论文“黄金配角”
10.线性趋势性分析与RCS曲线
11.阈值效应分析
12.中介分析
服务周期及形式
📅 周期：1年
📌 形式：录播 + 一对一指导
服务目标
⭕️学会医学数据统计分析策略及软件操作方法，轻松应对简单论文的统计分析
报名方式
🎉立即扫码报名：扫描下方陈老师微信二维码，添加微信咨询详情。名额有限，先到先得！
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