统计学是一门透过同质事物的变异性、揭示内在事物规律性和实质性的科学，确切地讲，是一门关于客观数据分析的科学，研究数据的收集、整理和分析，包括理论和应用两个方面。医学应用统计学，侧重于实际应用，是在传承和借鉴传统医学统计学“理论·原理·公式·应用”模式基础上，创造性地以“目的·数据库一变量类型一变量间关系”模式为指导的统计学。

它遵循简单实用的原则，力避复杂的数学原理和公式推导，以解决实际问题为导向，以建立统计数据库、分清变量类型为基础，以分析变量与变量间关系为核心阐述统计学分析方法，对于广大医学科研工作者，具有内容简单、思维明确、操作可行、方法实用的特点。因此，学好用好医学应用统计学需要掌握如下一些基本方法。

一、明确研究目的和研究设计

研究目的是研究设计的目标和方向，科学研究的基本要素及其基本原则是科研设计的基础和指南。完整的科研设计包括专业设计和统计设计两部分：专业设计是指课题的实际意义和研究价值，入选对象的诊断标准、纳入标准及排除标准等，决定研究课题的先进性和实用性；统计设计包括选择研究类型与设计方案，确定研究总体、样本量、观察指标、随机化分组或抽样方法，以及数据的质量控制和统计分析方法等，影响课题的可信度和科学价值。

因此，正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。

在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。

所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。

二、建好分析用的数据库

数据库即存放数据的“仓库”，是指将不同研究对象不同观测指标的观察结果逐一有序记录的二维表格形式。二维表中除第一行属于观察指标外，其余每一行代表一个观察对象的所有观察指标值（即数据）；每一列代表某项观察指标所有观察对象的观察值。严格的数据库数据可以直接应用相关软件进行统计分析。

由于不同软件对文字存在可识别性问题，一般在统计分析时要求数据库的数据值全部用阿拉伯数字表示，必要时可在适当位置附加批注。对于论文作者来讲，统计分析需要借助于统计分析软件计算，而统计分析软件都要有完整、符合要求的数据或数据库，所以建好分析数据库是统计分析的需要。

此外，建好分析数据库还可以理清分析思路。在试验或调查研究中获取的数据有时多而零散，如果不能进行科学的整理汇总，就会显得杂乱无章，理不清头绪，抓不住要点，甚至无所适从，最后可能束之高阁、弃之不用，造成数据的极大浪费。相反，建好数据库，可以使观察对象的研究指标一目了然，使研究思路清晰明确。

因此，建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差s或中位数M、百分位数Px的“二手”数据，或将研究对象的某一指标按其数值大小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。

无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在