护理科研的萌新们,我建议你们不要再死磕统计了

职场   2024-12-20 19:30   河北  

作为一名护理专业的同行,统计学曾一度让我着迷。

利用业余时间,我系统地学习了不少统计知识,掌握了护理科研中常用的统计分析方法,甚至还开过几次统计课程。

听起来,我的统计水平应该还不错吧?

实话说,我谈不上精通统计学,只是相比较大部分护理姐妹们,我对统计知识了解得较多一些而已。

但是,今天,我想告诉大家一个事实:从去年下半年开始,我决定不再将额外的时间和精力投入到统计学的深耕上了。

说到这里,你可能很好奇,我到底经历了什么,致使我做出这样的决定?

接下来,就由我来给大家说说,让我做出这个决定的具体原因。


在之前的统计课程以及自己的日常工作学习中,我发现很多时候大家看似跟着老师一步一步的认真学习,掌握了不少统计学方法,感觉什么都会了,可是一到真正的科研实践中,依然有层出不穷的问题,导致很多小伙伴很苦恼

比如,一提到“统计分析”,我们脑海中可能会立即浮现出t检验回归分析等这些具体的分析方法。

可是,经历过完整数据分析的同学可能有所了解,对于收集上来的第一手数据,绝不是一上来就进行数据统计分析,而是需要对数据进行预处理


那么,什么是数据预处理呢?

这是正式开展数据分析前的必要准备工作,通常包括数据合并、异常值检测、缺失值处理、变量编码和数据归一化等一系列步骤。

为什么要进行预处理呢?

因为现实世界中,我们拿到的第一手数据往往是“不干净”的,即数据存在不完整、错误或缺乏合理性等情况。

数据预处理就好比盖大楼前打的地基,地基不牢房子不稳。同样,数据预处理做得不好或者压根没做,结果就不可靠,甚至可能产生误导结果。

然而,就拿对数据进行预处理这个操作,已经超过很多护理同仁的能力范围,因此难免会挫败其科研学习的信心,让护理伙伴们觉得自己的科研产出遥遥无期,看不到任何希望,甚至想放弃。

如果你对统计感兴趣,了解一些护理科研中常用的统计知识和基础概念,能够根据研究设计选择合适的统计学方法足矣。

之前,在与一些知名三甲医院的护理伙伴和高校老师交流统计问题时,大家不约而同地感慨:即便自己学过不少统计课程,但在真正实际运用中依然会遇到很多烧脑的问题。

大家很多时候倾向于将将数据分析这部分外包出去,找专业的数据统计分析师做

事实上,这也是医疗科研中的普遍做法——许多大型课题组也都采用外包的数据分析方法,因为这在学术上是被允许的,同时这样也能确保科研数据的专业性和可靠性,正所谓是“专业的事交给专业的人来做”

数据分析,仅仅只是我们研究过程中流水线上的一环,对于一篇护理科研论文来讲,最重要的莫过于选题、研究设计,这两部分才是你需要格外重视的。

如果你文章选题很一般,没有任何新意,即使最后统计学部分再规范,在已经卷出新天地的今天,都很难发表在好的刊物上。

有时,你绞尽脑汁,呕心沥血花了很长时间做完的数据分析,可能依然漏洞百出,但是在专业数据统计分析师那里就是三下五除二的事情!

省下来的时间好好撰写、修改文章,不香吗?


最后,我想告诉大家的是,优护优联拥有一支为护理专业的同行量身打造的专业数据分析师团队,可为护理科研人员提供一对一的数据分析服务。

我们的数据分析师经验丰富,擅长沟通,能精准理解并满足您的科研需求。

如果您在数据分析方面有需要帮助,欢迎扫码咨询,我们将全力支持您的科研之路!

编辑丨Soya

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