随着医学大数据和人工智能时代的来临，医学统计学作为工具学科指导临床科研和实践显得越来越重要。培养未来的临床医学创新人才，统计思维和统计方法的掌握必不可少。SAS系统是一个功能非常强大的集数据管理、处理和统计分析的信息决策系统，是统计软件界的巨无霸。《实用医学统计学与SAS应用》从医学科研和卫生工作的实际需要出发，详细介绍了各种统计学方法的应用范围、基本思想、SAS程序实现以及结果解释等。
该课程面向临床医学、预防医学、护理学、药学等医学相关专业的学生。课程目的是通过学习，使学生掌握统计设计、资料收集、整理和分析的基本理论和基本方法，培养学生的统计思维能力和利用统计知识解决实际问题的能力，为其学习其它课程和阅读专业书刊、从事医学实践、进行科学研究打下必要的统计学基础。在学习基础知识的同时，本课程还包括了SAS统计软件操作教学，重在指导学生掌握统计方法的应用前提、实现步骤、结果解读，以及最后如何生成一份规范、正确的统计分析报告，为走向工作岗位或者进一步深造打下坚实的医学统计学基础。
该课程的主要特色在于：
1）注重常用统计方法的SAS实现及结果解释；
2）案例结合实际科研数据；
3）主要统计方法章节增加案例讨论，针对各类统计方法容易被用错的情况提出问题，给出分析问题的思路和方法，以加深学生对知识的理解和应用。
第一章 绪论
1.1 统计学发展史
1.2 统计学基本概念
1.3 资料的分类及来源
绪论单元测试
第二章 SAS软件介绍
2.1 SAS简介
2.2 SAS数据集的生成和合并
2.3 SAS函数
2.4 SAS控制语句
SAS软件介绍
第三章 单变量的统计描述
3.1 数值型变量的集中趋势描述
3.2 数值型变量的离散趋势描述
3.3 分类变量的统计描述
3.4 辛普森悖论和率的标准化
单变量的统计描述
单变量的统计描述
第四章 正态分布及抽样研究
4.1 熟悉的陌生人-正态分布
4.2 抽样研究
4.3 “学生”t分布
正态分布及抽样研究
第五章 科研设计
5.1 实验设计的基本要素
5.2 实验设计的基本原则
5.3 样本含量估计的影响因素
5.4 调查研究的类型
科研设计
科研设计
第六章 参数估计和假设检验的基本思想
6.1 带你走进“参数估计”
6.2 带你走进“假设检验”
6.3 假设检验的两类错误及注意事项
参数估计和假设检验的基本思想
参数估计和假设检验的基本思想
第七章 两组数值变量资料比较的统计推断
7.1 配对样本t检验
7.2 两独立样本均数比较的t检验
7.3 两相关样本比较的秩和检验
7.4 两独立样本秩和检验
两组数值变量资料比较的统计推断
两组数值变量资料比较的统计推断
第八章 多组数值变量资料比较的统计推断
8.1 方差分析（ANOVA）
8.2 区组（配伍）设计的方差分析
8.3 方差分析应用条件和多重比较
8.4 多组样本均数比较的秩和检验
ttest and anova
多组数值变量资料比较的统计推断
多组数值变量资料比较的统计推断
第九章 分类变量资料的统计推断
9.1 卡方检验的基本思想
9.2 完全随机合计四格表资料的卡方检验
9.3 配对设计四格表资料的卡方检验（Mcnemar\'s卡方检验）
9.4 行列表资料的卡方检验
分类变量资料的统计推断
分类变量资料的统计推断
第十章 双变量统计分析
10.1 回归现象的介绍
10.2 直线相关分析及其SAS实现
10.3 直线回归分析及其SAS实现
双变量统计分析
双变量统计分析
第十一章 统计图表
11.1 各类统计图形的目的和作图要求
11.2 统计表的基本结构与要求
统计图表
统计图表