美国留学经验：东北大学统计数据（生物统计学）硕士项目

东北大学的统计学硕士项目专为美国和国际上的早期职业者及中层专业人士设计，旨在提升其在不断发展壮大的统计学领域中的专业技能。

Bouvé健康科学学院的生物统计学方向为学生提供了方法论背景、实践经验以及高级分析技术，使其能够分析和解释与药物研究、临床试验以及临床和公共健康相关领域的数据。

东北大学的统计学（生物统计学）硕士项目以其精心设计的课程设置而闻名，融合了基础理论与实践操作，为学生提供广泛的应用机会。该项目致力于满足各行各业对统计知识日益增长的需求，不仅让学生掌握必要的技能和概念，更强调其在现实世界中的应用。

通过严谨的课程学习（如因果推断、生存分析以及临床试验的设计与分析），学生能够熟练使用现代统计软件并掌握高级生物统计技术。他们还可以通过课堂项目、毕业设计或统计咨询实践获得动手操作经验。

该项目的独特之处在于培养学生分析和解释生物技术、医疗保健以及生物医学研究中的数据所需的高级统计技能和实践经验。主要特色包括：专注于临床试验方法学、因果推断和实验设计的专业课程。毕业生能够胜任在制药、生物技术、学术和临床研究机构、政府卫生部门以及其他私营企业中的重要职位，为改善健康结果和政策制定作出贡献。

课程简介

·         在公共健康研究中使用SAS

向学生介绍SAS统计软件系统，用于管理、报告、汇总和分析公共健康数据。SAS工具套件可用于分析各种类型的数据。公共健康研究通常需要访问、操作和分析与个体、群体或医疗系统相关的数据集。课程内容包括使用SAS访问数据集、数据操作、处理多个数据集、数据汇总和结果报告，并通过统计方法和测试（如t检验、卡方检验和线性回归）来展示SAS的应用。课程后半部分探讨了更高级的编程方法，包括SAS宏、输出交付系统（ODS）和数据数组的使用。

·         生物统计学高级方法

详细研究复杂调查设计的分析，包括针对聚类抽样、加权和分层的调整。在健康科学研究中，包含数据聚类的设计非常常见。这些设计包括捕获主要采样单元的非独立重复测量的数据，或通过比简单随机抽样更复杂的方案收集的数据。统计分析需要做出适当调整以提供正确的估计和准确的测试。课程后半部分研究了混合回归模型在分析个体重复测量、多层数据和增长模型中的应用。

·         生存分析

重点研究事件时间数据的理论理解和计算分析，这些数据在收集过程中可能会被截尾或截断。介绍基础的非参数方法，如对数秩检验和Kaplan-Meier曲线，并深入讨论Cox比例风险模型。还涉及方法的效能和样本量计算技术，结合公共健康、临床试验以及大规模观察性健康研究中的实际案例进行讲解。

·         临床试验的设计与分析

介绍开展临床试验研究的理论与计算方面。涵盖1至4期试验的主题，包括统计分析计划的制定、自适应研究设计、随机化技术、中期监测及报告等。为学生提供通过编程语言进行监管决策的实践机会，扎实的理论基础，以及开展临床试验研究所需的计算技能。通过实际练习将理论概念应用于实践。

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