在流行病学与卫生统计学领域，复旦大学考博的参考书目以《流行病学》（第8版，李立明主编）和《卫生统计学》（第7版，方积乾主编）为核心教材，同时辅以《临床研究设计》（董传仁主编）、《医学统计学》（王丽娟主编）等补充读物。考生需系统掌握以下核心内容：

一、研究设计方法论

1. 实验性研究：随机对照试验（RCT）的样本量计算（公式：n=(Zα/β)²(p1-p0)²/δ²）、盲法设置、组间均衡性检验

2.观察性研究：队列研究（失访率处理）、病例对照研究（匹配设计）、横断面研究的偏倚控制

3.混合研究方法： interrupted time series analysis的应用场景与模型构建（如疫苗接种政策效果评估）

二、统计推断技术

1. 参数检验：t检验（单侧检验临界值查表）、方差分析（Levene检验方差齐性）、非参数检验（Mann-Whitney U检验中Z值计算）

2. 回归分析：Logistic回归（似然比检验、Hosmer-Lemeshow拟合优度）、Cox比例风险模型（Schoenfeld残差诊断）、多元线性回归（VIF诊断多重共线性）

3. 复杂设计：两阶段抽样（设计效应计算）、多水平模型（MLM）处理聚类数据、重抽样方法（Bootstrap置信区间）

三、生物统计软件应用

1. SAS编程：proc logistic中stratification变量设置、proc mixed多层线性模型实现

2. R语言：lme4包拟合交叉滞后模型、ggplot2绘制生存曲线（survfit函数）

3. SPSS操作：广义估计方程（GEE）分析重复测量数据、AMOS结构方程模型验证

四、流行病学现场研究

1. 疫情监测：突发公共卫生事件网络直报系统（信息延迟校正）、传染病预测模型（SEIR-V模型参数标定）

2. 环境流行病：GIS空间分析（Getis-Ord Gi热点探测）、地理加权回归（GWR）识别疾病空间异质性

3. 健康素养评估：健康信念模型（HBM）量表信效度检验、KAP调查数据分析（有序多分类Logistic回归）

五、考博真题特征分析（基于近五年真题）

1. 题型分布：计算题占比35%（含R语言编程题），简答题25%，综合论述20%

2. 热点专题：2021年聚焦"新发传染病监测体系构建"，2022年重点考察"健康中国2030指标评价方法"

3. 难度梯度：基础题（如卡方检验适用条件）占40%，中档题（如多因素回归解释）占45%，高阶题（如复杂调查设计方差分析）占15%

备考建议：

1. 建立知识图谱：将教材内容按"研究设计-统计方法-软件实现-应用场景"四维关联

2. 案例精析：重点研究《中国居民营养与慢性病状况报告》中的统计分析方法

3. 限时训练：针对计算题实行"30分钟解题+15分钟复核"流程

4. 交叉验证：将SAS代码与R脚本进行结果比对，培养编程思维

考生需特别注意：2023年新增"生物统计机器学习"考核要求，需掌握随机森林（random forest）在医学数据中的应用，包括特征重要性评估（importance score）和过拟合防止（早停法）。建议结合《Journal of Biostatistics》最新文献研读机器学习在流行病学中的前沿应用。