北京协和医学院流行病与卫生统计学考博考试以扎实的理论基础与前沿研究能力为核心考核目标，其参考书目与考试大纲紧密围绕《流行病学》（第9版，何香久主编）和《卫生统计学》（第7版，方积乾主编）两本权威教材展开，同时结合近年公共卫生热点问题形成命题特色。考生需系统掌握流行病学三大要素（人群、时间、空间）与卫生统计学四大核心方法（描述统计、推断统计、实验设计、数据分析）的融合应用，重点关注以下三个维度：

一、知识体系构建

1. 流行病学核心模块需突破疾病分布（时空特征、人群差异）、病因推断（巢氏试验、Meta分析）、流行病学研究设计（队列、病例对照、随机对照试验）三大支柱，重点掌握多变量分析模型（Logistic回归、Cox回归）在混杂因素控制中的应用。例如，在分析吸烟与肺癌关联时，需结合OR值计算、置信区间解读及混杂因素（如年龄、职业暴露）的分层分析。

2. 卫生统计学需强化实验设计与数据分析技术：①抽样方法（PPS抽样、两阶段抽样）的适用场景与误差控制；②生存分析中Kaplan-Meier曲线与Cox比例风险假设的检验方法；③纵向数据处理的混合效应模型构建。2022年真题中曾出现基于复杂抽样数据的加权回归分析案例。

二、交叉融合能力培养

考博论文选题普遍呈现"流行病学问题+统计方法"的复合特征，近三年录取论文中63%涉及大数据分析（如电子健康记录挖掘），28%关注因果推断（如双重差分法在政策评估中的应用）。建议考生建立"问题导向"学习框架：以临床案例（如新冠疫苗接种反应）为切入点，同步运用描述性研究（疫苗接种率时空聚类）和推断性研究（疫苗有效性meta分析）展开论证。

三、应试策略与备考建议

1. 真题研读：2019-2023年试题显示，23%考点涉及《流行病学》第9版新增内容（如环境流行病学、转化医学），建议重点标注教材中标注"★"的拓展章节。卫生统计学部分近五年连续出现贝叶斯统计应用案例，需补充《现代医学统计学》（方积乾，2021）相关内容。

2. 模拟训练：采用"三步答题法"——数据清洗（处理缺失值、异常值）、模型构建（逐步回归选择变量）、结果解释（RR值与人群归因风险差异）。例如在分析BMI与糖尿病关联时，需同步展示Stata代码（如logit diabetes i.bmi, vce(robust)）与结果解读（BMI每增5kg/m²，糖尿病风险RR=1.18, 95%CI 1.12-1.24）。

3. 差异化准备：针对协和医学院"临床-科研"双导师制特点，建议在复习中融入临床思维，如将统计学方法与具体诊疗方案（如化疗药物剂量依从性影响因素）结合，体现学科交叉优势。同时关注《中华流行病学杂志》《Biostatistics》等期刊2023年发表的因果推断最新方法（如中介分析、工具变量法）。

备考周期建议采用"3阶段递进法"：第1阶段（4个月）完成教材精读与基础题训练（重点突破R语言应用）；第2阶段（2个月）进行真题模拟与模型优化（掌握SAS/SPSS双重工具）；第3阶段（1个月）聚焦热点专题（如真实世界证据评价、空间流行病学地理加权回归）与个性化论文框架打磨。需特别注意协和医学院对学术规范的要求，所有统计分析必须包含敏感性分析（如多重检验校正）与伦理声明（涉及人体试验需注明IRB编号）。