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潘佳宁美高本咨询主管

【专家】美国大学专业介绍之生物统计(一)
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 1.1      专业简介

该专业是探讨如何进行生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的学科,是美国统计学专业最热门的领域。很多学校把生物统计设置在公共卫生学院(SPH,School of Public Health)里面。通常情况下,SPH周围还会有医学院和医院,这些单位混合在一起提供了一个良好的科研环境。

 

生物统计和统计的区别:

·         生物统计是统计的一个分支,这二者本质上是一个专业,或生统隶属于统计的分支。

·         统计系更加偏向开展理论研究,生物统计更加偏向于和生物学或者医学结合实际运用。

·         统计系的研究范围包括工业、商业、经济以及其他领域; 生物统计的研究范围着重是在生命科学。

·         统计专业比生物统计更难申请。生物统计的MPH又比MS稍微难一点。

 

1.2      学位介绍

学位:MPH in Biostatistics

培养目标:

·         职业/实践导向

·         注重训练学生的管理和实践能力,培养分析和解决实际公共卫生问题的方法

申请要点:

·         建议先修课:微积分,统计,生物基础课程

·         实习或实践经历


Master of Science in Biostatistics

培养目标:

·         学术/科研导向

·         注重培养科研能力

申请要点:

·         建议先修课: 比较看重数学和自然科学课程

·         科研经历

 

1.3       课程设置

生物统计研究生阶段的课程主要还是围绕着统计以及统计和计算机技术在生物、医学、公共卫生领域的应用情况。例如Harvard的生物统计专业硕士研究生的课程(Course Requirements for the SM2 in Biostatistics)就包括:

 

BST 210 Applied Regression Analysis

BST 212 Survey Research Methods in Community Health

BST 214 Principles of Clinical Trials

BST 216 Introduction to Quantitative Methods for Monitoring and Evaluation

BST 217 Statistical and Quantitative Methods for Pharmaceutical Regulatory Services

BST 222 Basics of Statistical Inference

BST 223 Applied Survival Analysis

BST 226 Applied Longitudinal Analysis

BST 227 Introduction to Statistical Genetics

BST 228 Applied Bayesian Analysis

BST 230 Probability I

BST 231 Statistical Inference I

BST 232 Methods I

BST 233 Methods II

BST 234 Introduction to Data Structures and Algorithms

BST 235 Advanced Regression and Statistical Learning

BST 238 Advanced Topics in Clinical Trials

BST 246 Statistical Methods for Incomplete Data

BST 249 Bayesian Methods in Biostatistics or STAT 220 Bayesian Data Analysis

BST 254 Sec 2 Design and Monitoring of Adaptive Clinical Trials

BST 254 Sec 3 Measurement Error and Misclassification

BST 261 Data Science II

BST 267 Introduction to Social and Biological Networks

BST 280 Introductory Genomics & Bioinformatics for Health Research

BST 281 Genomic Data Manipulation

BST 282 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics

BST 283 Cancer Genome Analysis

BST 290 Advanced Computational Biology and Bioinformatics

EPI 511 Advanced Population and Medical Genetics

GHP 261 Models of Complex Systems in Biology and Public Health

ID 271 Advanced Regression for Environmental Epidemiology

ID 542 Methods for Mediation and Interaction

 

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