医学统计学对于医学生来说确实是一门至关重要的课程，它贯穿了医学生的整个职业生涯。针对你提到的医学统计学的学习难点和常见问题，以下是一些建议和解答：
- 学习医学统计必须掌握的知识点：
- 除了基本的统计概念（如均值、标准差、百分位数等）和统计方法（如参数估计、假设检验、相关分析与回归分析等）外，医学生还应了解统计推断的原理和应用，包括置信区间、假设检验和统计效应等。
- 对于非参数统计方法（如秩和检验和卡方检验）在小样本数据情况下的应用，以及多元统计分析的方法和技术（如多元回归和主成分分析）也应有所了解。
- 医学统计学还包括了临床试验设计与分析、物理分布及其应用等内容，这些都是医学生需要掌握的知识点。
- 医学生常用的统计软件：
SPSS、SAS、R、STATA、MedCalc等都是医学生常用的统计软件。这些软件各有特点，如SPSS适合简单的统计分析，SAS适合大型数据处理和复杂分析，R则是一个强大的编程环境和数据分析工具。
医学生可以根据自己的研究需求选择合适的软件。比如，如果只是想进行简单的统计分析，可以选择SPSS；如果需要进行编程和交互操作，可以选择STATA或R。
建议医学生可以根据不同研究选择合适自己的软件:
①如果自己只想做个简单的基础统计又不想编程就用SPSS软件;
②想学一点点编程还又能交互操作的推荐用STATA软件;
③想开发一个模型又不想学太多就用R软件里面的各种包;
④想着以后相同工作可能重复进行就用SAS;
⑤想进行META分析采用Review软件;
⑥想做诊断统计学常采用MedCalc软件;
⑦如果研究课题偏工程算法类推荐MATLAB软件。
SPSS (Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
1、SAS软件
SAS软件是生物统计领域的老牌软件，其权威性一直很高。SAS是英文Statistical AnalysisSystem的缩写，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生在1966年开始研制。1972年他们推出了第一版SAS软件，1976年成立SAS公司，后来一路高歌猛进，在20世纪80-90年代得到了进一步的发展。SAS是租用模式，有报道称其2003年的租金收入就高达12亿美元。
SAS在2004年推出的第9版中加入了点击式界面，在此之前均需要写代码语言进行统计操作。SAS的优势是权威，分析语法完善，调用方便，其与OFFICE软件的接口齐全，方便做"大规模"的复杂运算。但是它的缺点是入门困难，安装包大，统计分析语法写作不易。
2、SPSS软件
SPSS软件可以说是世界上最老的统计分析软件，他最早是由美国斯坦福大学的三位研究研发，于1968年推出第一版并于1975年在芝加哥成立公司。SPSS全称为StatisticalProduct and Service Solutions，2009年被IBM收购后曾一度改名PASW，后来又改回来了。
SPSS软件的优势是软件小，安装方便，点击式操作界面完善，上手容易。SPSS软件的缺点是与OFFICE的接口不全，在语法运算上不够强大，也可以进行复杂的多步骤运算，但是分析语法写起来略微显傻。
3、Stata软件
Stata软件是Stata公司于1985年首次推出的一款小巧的统计软件，目前Stata 13.0的大小也只有十几兆，它进行运算的特点是完全将数据读入内存，因此计算结果展示较快，常用于各类科研领域。同时Stata公司还提供了完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过1万余页的出版品
Stata采用的也是写语法进行运算的模式，与SAS类似，所以在接受度上还是逊色于SPSS。Stata也是付费软件，但是相比起SAS和SPSS来说还是便宜很多的。
4、R软件
R软件是一个自由免费的软件包，它最早源于1980年左右贝尔实验室开发的S语言(S-Plus软件)，后来被新西兰Auckland大学的统计老师们更改成为R系统。与其说R是一个统计软件，不如说R提供了一个数学计算的环境，因为R是提供各种数学计算以及函数，从而使使用者能够灵活地开发自己想要的统计功能，当然现在已经有很多前人写好的R的统计分析包可用了。
除了上述常用的功能较为完善的统计软件之外，在医学科研上还有一些小的统计软件，如Origin、Medcalc、Prism、Sigmaplot、Simstat、Curveexpert等小的统计软件，它们也各有千秋、身怀绝技，比如有的在作图功能上比较强，有的在ROC曲线分析上比较强等等，但是他们在全面分析数据上都略有缺陷。
做外包的话
meta医学贵
r贵
spss 便宜
- 对于医学统计结果的描述：
- 医学生在进行医学科研时，应该根据数据的分布特点和研究设计类型选择合适的描述方法。例如，对于计量资料，如果满足正态性，可以采用均值±标准差来描述；如果不满足正态性，应该采用中位数（四分位间距）来描述。
- 在描述统计结果时，还需要注意置信区间和P值的关系。置信区间提供了一个范围，表示我们有多大的信心认为真实值落在这个范围内；而P值则是一个概率值，用于判断我们观察到的差异是否可能是由于随机误差引起的。
- 标准差与标准误的区别：
- 标准差反映了一个数据集的离散/变异程度；而标准误则是样本平均数抽样分布的标准差，用于描述样本平均数抽样分布的离散程度及衡量对应样本平均数抽样误差大小的尺度。
- 在理解这两个概念时，可以将其比喻为"父子"关系，即标准误是"标准差的标准差"。
- 基线分析的主要目的：
- 基线分析的主要目的是对目标人群的基本特征信息进行描述，了解入选的研究对象是否代表了目标人群；同时判断基线数据在各处理组间是否均衡可比，以确保效应估计的无偏性；此外，基线数据还可作为干预后主要观察指标的参照值，以便观察其变化情况。
- 统计结果得到P大于0.05的情况：
- 当P值大于0.05时，表示我们观察到的差异可能是由于随机误差引起的，而不是由于研究因素的真实效应。但这并不意味着研究因素一定没有效应，只是我们的样本量可能不足以检测到这种效应。此时可以考虑增加样本量或进行更深入的研究。
除了以上提到的建议和解答外，医学生还可以通过以下方式提高医学统计学的学习效果：
- 观看网上视频课程：现在网上有很多与医学统计学相关的视频课程，这些课程通常由专业教师授课，可以帮助医学生迅速掌握医学统计学的内容。
- 借助统计工具：除了使用统计软件外，还可以借助一些在线统计工具来提高运算效率和准确性。这些工具通常提供了各种统计方法和计算功能，可以帮助医学生更好地理解和应用医学统计学知识。
- 多做练习和案例分析：通过多做练习和案例分析可以加深对医学统计学知识点的理解和掌握程度。同时也有助于提高解决实际问题的能力。
总之，医学统计学是一门非常重要的课程需要医学生认真学习和掌握。通过掌握基本知识点、选择合适的统计软件、正确描述统计结果、理解标准差与标准误的区别、明确基线分析的目的以及正确处理P值大于0.05的情况等方面的内容可以提高学习效果和科研能力。