統計學真的有那么難嗎？

也許你應該從三個開始：

一些必要的統計知識

要學習統計學，首先要學習一些必要的統計知識。

但要學習統計理論，我們不需要研究得很深入。 我們只需要確保掌握基本的統計思想即可。

如果連必要的統計知識都沒有掌握就開始開發統計軟件和統計分析，摸著石頭過河，怎么能不吃苦呢？ 怎樣才能學得扎實呢？ 學習的路上沒有捷徑，必須一步一步走。

一個簡單的統計軟件

在統計領域，統計工具的選擇也非常重要。

工具是為人服務的。 對于剛接觸統計學的人來說，我認為工具的選擇一定要實用、簡單。 SPSS菜單操作，簡單易學，能滿足醫學統計的需要。 自然是初學者的最佳選擇。

一些實際的統計問題

為什么這么努力學習統計知識和軟件操作？

當然是為了我自己的紙質服務！ 但我只是通過書本上的案例研究來學習，并且只遵循示例。 當我自己寫論文時，數據完全不同，我立刻就困惑了。

因此統計法基礎知識，你還需要多去尋找自己實際遇到的統計問題，并自己想辦法解決。 將此作為練習，將您所學到的知識運用起來。

雖然大多數統計學教科書都說數據分析應該先進行假設檢驗，然后選擇統計數據，然后就可以了。 但實際上，當我們拿到一堆數據時，我們不會坐在桌子前先列出原假設和備擇假設，也不會在一張完整的表格中進行統計。 一個比較實用的分析思路是：

第一的

首先確定研究目的，并根據研究目的選擇方法

不同的統計方法用于不同的研究目的。 常見的研究目的主要有三類：一是差異研究，即比較組間手段、比率等方面的差異。 可用的方法有t檢驗、方差分析、χ2檢驗、非參數檢驗等。二是相關分析，即分析兩個或多個變量之間的關系。 可用的方法包括相關分析。 三是影響分析，即分析某一結果的影響因素。 可用的方法包括線性回歸、回歸、Cox回歸等。

第二

明確數據類型，根據數據類型進一步確定方法

不同的數據類型采用不同的統計方法。 定量數據可用的方法包括t檢驗、方差分析、非參數檢驗、線性相關、線性回歸等。分類數據可用的方法包括χ2檢驗、對數線性模型、回歸等。

第三

選擇統計方法后，需要使用統計軟件來具體實現統計分析過程。

在SAS中，不同的統計方法對應不同的命令。 只要選擇了方法統計法基礎知識，就可以通過相應的命令和相應的選項來實現統計結果的輸出。

第四

統計結果的輸出并不是數據分析的完成

一般統計軟件會輸出很多結果，你需要選擇你需要的部分，做出統計結論。 然而，統計結論與專業結論不同。 最終需要結合實際做出合理的專業結論。