重庆医科大学流行病与卫生统计学考博考试以扎实的理论基础与科研实践能力为核心考核目标，其命题体系融合了学科前沿动态与临床公共卫生需求。考生需重点掌握三大模块：一是流行病学理论框架，包括疾病谱系演变规律、流行病学三间分布的时空特征及队列研究、病例对照研究的优劣势对比；二是卫生统计学方法学体系，需系统梳理参数估计与假设检验的数学原理，尤其关注广义线性模型在非正态分布数据中的应用；三是循证医学研究设计，需熟练掌握系统综述Meta分析流程及STROBE声明实施要点。

考试题型呈现显著梯度特征，客观题侧重概念辨析与公式推导，如要求比较卡方检验与Fisher精确检验的适用条件差异，或计算多因素Logistic回归模型中OR值的95%置信区间。主观论述题常以临床案例为载体，例如基于某地区慢性病负担报告，要求构建疾病归因风险模型并论证防控优先级。2022年真题中曾出现结合真实世界数据（RWD）特点，设计电子健康档案（EHR）数据清洗流程的开放性题目，考察考生处理复杂数据的能力。

备考策略需构建"三维复习矩阵"：纵向梳理知识脉络，建立从描述性统计到生存分析的时间轴知识图谱；横向拓展交叉学科应用，重点掌握机器学习算法在流行病预测中的迁移创新；立体化强化实证训练，建议通过Kaggle公共卫生数据集完成完整研究流程模拟。特别需关注《中国疾病预防控制年鉴》《柳叶刀》年度主题报告中的本土化研究方法创新，例如2023年国家癌症中心新增的癌症早筛AI模型验证方法学。

论文评审环节呈现"双螺旋"评价标准：理论创新维度要求提出原创性研究假设，如基于空间点格局分析（Spatial Point Pattern Analysis）的传染病热点探测新算法；方法学突破维度强调技术路径优化，如改进I类错误控制的多水平模型（Hierarchical Model）在医联体数据中的应用。近三年录取论文中，采用深度学习构建糖尿病视网膜病变预测模型的成果占比达37%，显示技术融合趋势。

考生应建立"错题溯源-知识反刍-案例重构"的闭环学习机制，针对模拟考试中暴露的薄弱环节，例如卡方检验的样本量计算误区，需溯源至Cochran-Mantel-Haenszel检验的协变量处理机制。建议组建跨学科备考小组，定期开展研究方案设计工作坊，重点演练研究假设的效度检验、统计功效计算及伦理审查要点。最后阶段应模拟真实考场压力，完成包含时间分配策略的完整论文写作，确保能在180分钟内完成包含方法学创新、结果可视化及政策建议的全流程输出。