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。
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。
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。
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？
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。
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编辑丨Soya
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