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本文主要介绍几个国内的医学统计公众号，大家可以各选所需。本文所介绍的公众号都符合两点：第一，都是我认识的，相对来说可以保证质量；第二，都是公益性公众号，不带各种宣传收费培训之类的广告（当然，偶尔有个别会议通知的不算，我的公众号偶尔也会宣传一下我的会议）。一、小白学统计这个我个人的公众号（什么，不知道我是谁？那建议你可以买本《白话统计》看看），可能也是为数不多的纯以个人维护的公众号。特点就是通俗、简单、易懂。优点很明显，尽量用能看懂的语言解释各种统计学知识；当然有时不可避免带来一定负面效应：有时过于通俗以至于不够严谨，而且有时一气呵成可能导致个别句子不是很通顺（不过相信大家能看懂）。所以本公众号主要是帮助大家理解思路的，如果要了解严谨的概念，那就需要去更严谨的教材中查找了。适合人群：临床医师、刚入门的医学统计老师或学生。主要内容包括：（1）统计学基本概念的通俗讲解；（2）临床常用的统计应用知识和方法解析，如样本量问题、预测模型开发的注意问题等；（3）临床常见的统计应用错误点，这主要基于本人在审稿、评审中发现的问题；（4）一些实用的临床统计分析思路。试读文章：“先做单因素，有意义的做多因素”——这种思路对吗？二、明计数识天下这是南京医科大学生物统计学系办的公众号。特点是内容高度专业，强调理论深度与方法前沿。特别是由于南医大有生物统计专业，所以课程办得多，因此提供了很多在线课程资源（提醒一句：免费的）。适合统计专业背景的科研人员和硕博研究生、统计学专业师生、科研人员、希望提升理论素养和紧跟国际前沿的统计爱好者。主要内容包括：（1）理论讲解：如贝叶斯统计、因果推断等； （2）前沿文献深度解读：定期拆解国际顶刊最新统计方法与复杂研究设计，注重分析流程与创新方法学习。（3）经典系统课程回放：如“贝叶斯统计学方法与应用暑期学校”系列，理论与案例并重。试读文章：基于数据驱动的阴性对照方法(DANCE): 阴性对照的搜索、验证以及因果推断三、统观数道 由复旦大学附属中山医院生物统计室主办，聚焦临床试验统计学领域，着重强调临床研究统计门诊问题总结、顶级期刊的统计规范以及高阶数据可视化技巧等。 适合人群：临床医生、临床科研人员、关注高水平论文发表的研究者。 主要内容包括：（1）统计门诊答疑系列：解答临床医生在科研设计和统计分析等过程中遇到的实际难题。（2）顶刊要求系列：深度解读JAMA、NEJM、BMJ、The Lancet 等顶刊统计规范与论文写作细节。（3）精选案例深度解读：介绍国际临床医学顶刊文献，深度解读其设计思想、分析方法，并对文献局限性和方法学误用进行剖析。（4）高级统计图表解析：顶刊统计图表解析及编程代码复现实操分享，深入讨论科研论文统计图表的规范化和可视化技巧。 试读文章： 亚组分析的正确打开方式 四、百步优解 百步优解公众号由北京大学魏老师课题组创办并维护。涉及临床研究中的统计方法、精选案例解读、个人学习体会，兼顾理论深度与应用广度。 适合人群：临床研究设计与统计分析人员、医学统计师、对临床试验统计学有系统学习需求的硕/博士研究生。 主要内容包括：（1）统计连载：系统梳理临床试验设计、实施与分析中的盲点/痛点问题，如随机化与盲法设计、执行和监管中的若干问题，统计图形设计规范和要素等。（2）人工智能：关注AI赋能医学研究新趋势，解读最新动态。（3）咬文嚼字：对统计学知识点的辨析和历史溯源；（4）文献解读：课题组统计方法学文献解读分享，拓展理论与实践结合的学术视野。 试读文章： 随机化与盲法365问：理论-实践-监管视角 五、随机现象 由南京医科大学陈老师创办并维护。聚焦统计学理论、历史、实验设计、政策前沿与思想火花，兼具学术深度与现实关怀。 适合人群：生物统计、医学统计、数据科学专业师生，临床研究与实验设计相关科研人员，以及对统计理论、历史和前沿动态感兴趣的学者。 主要内容包括：（1）统计学理论与历史：梳理统计学发展脉络与重要人物贡献。（2）前沿政策与行业动态：聚焦生物统计政策与规范。（3）统计语录与思想火花：分享统计学中的经典思想与科学精神。（4）AI与医学决策：探讨智能算法与统计方法的结合。（5）临床试验方法探讨：聚焦RCT中的实际统计问题，理论与实践结合。 试读文章: RCT中要对基线进行假设检验吗？ 六、因果推断 由山东大学公共卫生学院李老师团队创办并维护。专注于因果推断与统计方法学的专业公众号，内容以方法学为核心，聚焦于高阶统计建模、因果推断、机器学习与多组学数据分析等领域，具有较强的学术深度和技术前沿性。 适合人群：统计学、流行病学、生物信息学、医学数据科学等专业师生，关注因果推断、方法学创新及多组学数据分析的科研人员和高阶学者。 主要内容包括：（1）方法学前沿：系统介绍因果推断领域的最新统计方法与理论进展，如重叠加权（Overlap Weighting）、目标试验模拟、归因模型、反事实推断、偏倚校正等，内容涵盖多组学数据整合、机器学习与归因建模等热点方向，强调方法原理、模型选择与实际应用。（2）文献与案例解读：精选国际高水平的临床和基础研究文献，结合具体案例，深入剖析方法学在真实研究中的应用、局限与创新，帮助读者理解复杂数据下的因果推断与统计分析流程。 试读文章： MIDAA方法：多组学数据的可解释深度集成模型 七、综合评价建议 入门首选： 小白学统计，统计入门的最佳起点，尤其适合生物医学背景的初学者快速上手解决实际问题。 进阶选择：明计数识天下，是提高统计知识和思维的绝佳选择，门槛相对也不高。 实际应用：统观数道、小白学统计，有不少文章直接解决各种实际应用问题，主打干货分享。 专注深入：百步优解、随机现象，是想深入了解统计渊源的不二选择，分别从不同领域进行了深入的介绍，包括来龙去脉等起源问题。 专业学习：因果推断，想在因果推断领域更深入学习的专业推荐。 尽管一开始大家的统计学知识可能主要是从教材中获得，但是教材也存在一定缺陷。首先，教材主要是介绍知识点，但对实际问题关注度不够。比如前面提到的一些内容：先做单因素分析再做多因素分析是否合理、随机对照试验中基线是否需要做统计检验，等。这些都不会在课本中介绍，但是公众号可以给出补充说明。其次，教材往往更新比较慢，一些新的观点、方法、技术很难及时补充。而公众号则可以随时更新，如前面提到的阴性对照方法、因果推断方法等。 因此，要真正学好统计学，仅靠教材是远远不够的，而公众号则是一个很好的学习资源。然而，各种公众号也是层出不穷，这种情况下，公众号质量就很重要了，而质量就跟公众号的创办和维护者密切相关。那实际中如何选择适合自己的呢？首先，要对自身有个定位，知道自己大概在什么水平；其次，对自己的目标要有定位，知道自己想达到什么水平。明确了这两点，就可以选择适合自己学习的公众号。 本文所介绍的几个公众号尽管数量不多，但都是我认识的，质量也是有保证的。希望本文介绍的几个公众号对大家的学习有所帮助！
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