一份基础统计思维导图与一点统计前景预判

昨天chatGPT发布会又带来许多震撼和惊喜，让小编不自觉又加深了危机感，思考自己专业(流行病统计)存在的残余空间。

长期处于科研岗，却每天回家肝到凌晨忙忙碌碌，反而越发的觉得“I cann’t breath”。点开手机满屏的微信公众号全是“顶刊复现”、 “孟德尔随机培训”云云。处于知识爆炸无限内卷的现在，作为一条有点梦想咸鱼，满腹牢骚却代表作遥遥无期真的好难。难在pubmed顶刊的各种新方法与脑中空空如也、手中无粮的鲜明对比，难在虽无“3/200患癌概率”的风险却有3**200变量筛选与论文选题“生殖隔离”的忧伤。

疫情后偶有叹息，同龄的同学管理体制内的爽快，但是转手又想既然选择了医院就继续坚持下去，也许奔赴梦想也是在这世上存在过的证据。于是又继续做我的键盘侠，得空的时候码码字，幻想有朝一日能成为脚踏七彩云的至尊宝。

如果你耐着性子看完上面一段吐槽还感同身受那我谢谢您。如果没有那我抱歉占用你索取有效信息的时间。下面开始今天的文章，其实也是一点小小思考。

一、未来5年统计逐渐哑铃化

小编吐槽完了，言归正传(很正经的漱过口)。小编认为，学术圈再被AI冲击，科研这个需求还是很难被取代。因为，整个科研世界就是大鱼吃小鱼，小鱼重复低阶工作有自己生存环境(低端、区域性)，如果小鱼都不玩了，大鱼也就没有优越感了。

但是，随着智能统计软件的崛起，许多的重复低阶统计分析劳动是会被取代的。5年内AI崛起很可能把科研链条上的“统计”这一环吃掉。如果足够智能，只需要顶尖的智囊团构建20%的高阶逻辑、统计思路就可以，剩下都是经典保守的方法。也就是说，小编私以为，未来统计分析定将是两极分化，躺平或新入坑菜的多，被卷的三头六臂牛b的也多，剩下中间层会逐渐萎缩失去奋斗的动力。很可能，学了几年不如智能软件的自动输出。

二、医学研究中常见统计方法

想写上面几段废话，是为了引出下面的几张图，对新手或统计基础薄弱的小伙伴十分友好。作者十分耐心的全文介绍了一遍基础统计的一些检验和分析思维。成为高手之前必经之路都是要求熟练掌握基础技能的，有图总比没有好，何况总结在一个pdf里还是挺方面的。

三、小结

吃统计技术的饭，2年内要么成为头部要么得被AI软件干掉。