为何选择生物统计综合课题？
在公共卫生与生物医学研究中，数据科学与统计学的作用愈发关键。从传染病预测到新药疗效评估，从环境健康风险分析到公共卫生政策制定，精准的统计分析能力已成为科研工作者的核心竞争力。南宁集思学院推出的小组科研生物统计综合课题，正是为对这一领域感兴趣的学生量身打造——项目不仅系统讲解理论知识，更注重实战应用，让学员在解决真实公共卫生问题的过程中，掌握从数据采集到模型构建的全流程技能。
项目大纲：从基础到实战的完整体系
课程设计兼顾理论深度与实践广度，通过7大模块循序渐进提升学员能力，具体内容如下：
模块一：统计数据科学沿革与应用场景
从统计学的发展脉络切入，重点解析其在公共卫生（如疾病监测、卫生资源分配）与生物医疗（如临床试验设计、基因数据分析）领域的典型应用案例，帮助学员建立学科认知框架。
模块二：探索性数据分析实战
围绕“为什么分析-分析什么-如何分析”的逻辑链展开，通过Excel和R工具实操，学习数据清洗、描述性统计、可视化呈现等核心技能，解决“空气污染与健康关联”“COVID传播特征”等真实公共卫生问题。
模块三至五：回归分析深度解析
线性回归与时间序列回归是生物统计的核心工具。课程中，学员将系统学习统计概念（如自变量、因变量）、数学公式推导（最小二乘法、极大似然估计），并通过R语言实现模型参数估计与假设检验，掌握“降血糖新药疗效评估”“传染病发病率预测”等场景的建模方法。
模块六至七：成果输出与论文辅导
项目后期聚焦模型比较（AIC/BIC准则）、评估（R²、残差分析）与诊断（多重共线性检验），确保研究结论的可靠性。最终通过成果展示与论文辅导环节，帮助学员将分析结果转化为结构化的研究报告，部分优秀成果可冲刺核心期刊发表。
项目内容：聚焦真实问题的个性化探究
区别于传统理论课，本课题以“问题驱动”为核心，学员将围绕以下方向展开个性化研究：
- 传染病预测预警：利用历史疫情数据构建生物统计模型，预测疾病传播趋势。
- 环境健康风险评价：分析PAHs（多环芳烃）暴露数据，评估其对人群健康的潜在危害。
- 新药疗效评估：通过临床试验数据，验证降血糖新药的有效性与安全性。
在导师指导下，学员将使用Excel完成基础数据整理，通过R语言实现复杂统计分析（如线性回归、时间序列模型），最终形成包含数据描述、模型构建、结果解读的完整研究报告。
四大核心收获：从能力到资源的全面提升
学术能力的系统进阶
往期学员反馈，通过项目学习，不仅掌握了R语言、Excel等数据分析工具的使用技巧，更重要的是建立了“提出问题-设计方案-验证结论”的科研思维。许多学员完成了人生篇学术论文，部分优秀作品发表于《中国卫生统计》《Biomedical Statistics》等国内外核心期刊。
硬核科研成果的积累
项目提供真实的科研经历背书——学员将获得详细的项目评分表，记录研究过程中的具体表现；优秀学员可申请导师推荐信，内容涵盖学术能力、团队协作、问题解决等多维度评价，为升学、求职提供有力证明。
升学竞争力的显著增强
在留学申请中，招生官更关注学生的“学术潜力”与“实践能力”。本项目经历可直接写入申请文书，通过具体案例（如“利用时间序列模型预测COVID传播”）展示数据分析能力；面试时，学员可围绕研究细节展开，体现批判性思维与专业深度，让个人陈述更具说服力。
优质人脉与资源的持续链接
加入“集思星人”组织后，学员可结识全球同领域优秀同龄人，参与海外导师来华线下交流活动，获取生物统计领域最新研究动态、免费学术资料（如R语言高级教程、公共卫生数据集），为后续学习与科研提供长期支持。
