中国疾病预防控制中心流行病与卫生统计学考博初试以学科前沿性、理论深度与实践应用结合为特色，其考试大纲涵盖流行病学原理、卫生统计学方法、疾病监测与防控策略三大核心模块。根据近五年真题分析，考试命题呈现三大趋势：一是注重交叉学科知识融合，如机器学习与流行病学模型的结合；二是强化真实世界数据（RWD）处理能力，涉及多源数据整合与因果推断；三是聚焦重大公共卫生事件应对，要求考生运用系统动力学分析传染病传播机制。

在基础理论部分，考试重点考察贝叶斯统计在队列研究中的应用、Meta分析的异质性检验方法、生存分析中的Cox比例风险假设验证等进阶内容。统计建模方面，时间序列分析（如ARIMA模型预测流感趋势）、空间自相关分析（Moran's I指数检验疾病聚集性）成为高频考点。2022年真题中，基于NHANES数据的年龄-性别交互效应分析题占比达25%，要求考生熟练掌握多水平模型（HLM）的软件实现（如Stata的mixed命令）。

研究设计环节注重循证医学思维训练，典型考题包括：设计一项前瞻性队列研究评估电子烟使用对青少年肺功能的影响（需明确巢套设计、多重比较校正策略）；针对罕见病制定抽样方案（计算样本量时需考虑设计效应与应答率）。2023年新增开放性论述题，要求结合COVID-19长新冠研究实例，论述因果推断与反事实推理的衔接逻辑。

备考策略建议采取"三维度突破"：理论维度精读《Modern Epidemiology》第5版与《Statistical Methods for the Analysis of Health Data》对应章节；实践维度通过Kaggle公共卫生数据集（如MIMIC-III）进行R语言实战；模拟训练需完成近三年真题全真模考，重点关注空间流行病学（Geospatiotemporal Analysis）与混合效应模型（Mixed-Effects Models）的作答规范。特别要注意《中国疾病预防控制年鉴》中近五年传染病监测数据的变化趋势，此类材料常作为案例分析题背景数据源。