医学统计学就业前景？
医学统计学很好就业，前景比较。
统计专业毕业生有三大流向：市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门、工业企业的质量检测部门等企事业单位；银行、保险公司、证券公司等金融部门）。除此之外，还有许多应用到统计的领域也是统计专业毕业生的去向，比如公司的人力资源部门会需要统计学专业人才来作一些员工调查；医学统计有着良好的发展前景，目前在国外应用较多，在国内这个领域的发展比较缓慢，但可以预见在未来将是统计专业的就业方向之一。
延伸阅读
医学统计学是水课吗？
不是水课
医学统计学为医学各学科提供统计研究方法，是临床七年制、五年制学生一门重要的基础课程。
医学统计学的任务是培养学生的统计思维，掌握对X体医学现象的统计设计、搜X料、整理资料和分析资料的定量研究方法，透过偶然现象来探测其规律性。
医学统计学以后对研究生有用吗？
医学统计学以后对研究生是有用的。理工科的研究生都需要进行大量的实验。实验就会得到很多数据。这些数据就需要利用分析软件和方法去分析。所以医学统计学对研究生是非常有用的。因为掌握了这些数据分析方法，才能很容易的去分析实验数据。
医学统计学组中值怎么计算？
组中值计算方式为：通常，组中值=（上限+下限）÷2。
组中位数是上限和下限之间的中点值，代表每个组的标记值的一般水平。
对于第一个组是“多少以下”，最后一个组是“多少以上”开口组，可以通过参考相邻组距离来确定组中值。即：缺下限开口组组中值=上限—1/2相邻组距，缺上限开口组组中值=下限+1/2相邻组间距。
例如，根据人口增长的生理和心理特征，人口可分为婴幼儿组（0-6岁），青少年组（7-17岁），青年和中年组（ 18-59岁），老年组（60岁以上）等。组距分组掩盖了每个组内的数据分布。为了反映每组数据的总体水平，我们通常使用组中值作为数据组的代表值（类中点）。上限和下限之间的中点值称为组中值，是每个组的上限值和下限值的简单平均值，即组中值=（下限+上限）/ 2 。
使用组中值表示一组数据时，有一个必要的假设，即，每组数据在组内呈现均匀分布或在组中位数的两侧均呈现对称分布。如果实际数据的分布不满足此假设，则使用组中值作为一组数据的代表将具有一定的误差。
医学统计学的基本工作内容包括？
医学统计学内容包含哪些内容？
①统计研究设计。我们制订调查计划或实验设计时，除专业问题外，还必须从医学统计学的角度考虑，使调查或实验结果能够科学地回答所研究的问题。一个好的设计可以用较少的人力、物力和时间取得更多的较可靠的资料。
②总体指标的估计。医学研究中实际观测或调查的部分个体称为样本，研究对象的全体称为总体。人们除用均数、率等统计指标对调查或实验结果进行描述外，更重要的是通过样本的信息，来估计总体中相应的统计指标，即参数估计。
③假设检验。就是依据资料性质和所需解决的问题，先建立适当的假设，然后采用适当的检验方法，根据样本是否支持所作的假设，来决定对假设的接受或拒绝。
④联系、分类、鉴别与鉴测等研究。在疾病的防治工作中，经常要探讨各种现象数量间的联系，寻找与某病关系最密切的因素；要进行多种检查结果的综合评定、探讨疾病的分型分类：计量诊断，选择治疗方案；要对某些疾病进行预测预报、流行病学监督，对药品制造、临床化验工作等作质量控制，以及医学人口学研究等。医学统计学，特别是其中的多变量分析，为解决这些问题提供了必要的方法和手段。
医学统计学p值计算公式？
P值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。
具体地说： 左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C} 右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C} 双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
医学统计学必须用到电脑吗？
医学统计学必须用到电脑。
因为医学专业方面的数据量是比较大，如果用手工进行计算的话那么是难免会有差错的，所以这个时候需要借助电脑里面的工具来做辅助运算，毕竟机器的运算能力要比人的运算能力高很多的，尤其是在医学专业对数据是要求极其严格的，所以是需要用电脑的。
医学统计学中X度是什么？
医学统计学中的X度是指样本中可以X变动的变量的个数，当有约束条件时，X度减少X度计算公式：X度=样本个数-样本数据受约束条件的个数，即df = n – k（dfX度，n样本个数，k约束条件个数） 一般总体方差(sigma^2)，其实它是衡量所有数据对于中心位置（总体平均）平均差异的概念，所以也称为离散程度，通常表示为sum(Xi-Xbar)^1/2/N ，（有多少个数据就除多少）而样本方差(S^2)，则是利用样本数据所计算出来估计总体变异用的（样本统计量的基本目的：少量资料估计总体）.一般习惯上，总体怎么算，样本就怎么算，可是在统计上估计量（或叫样本统计量）必须符合一个特性–无偏性，也就是估计量的数学期望值要等于被估计的总体参数=> E(S^2)=sigma^2（无偏估计）。很不幸的，样本变异数E(S^2)并不会等于sigma^2所以必须做修正，而修正后即为sum(Xi-Xbar)^2/(N-1).才会继续带出后来的X度概念。
