入门阶段

掌握基础数理知识：医学统计学的理论基础是概率论和数理统计，需要适当补充高等数学、线性代数等方面的理论知识，着重关注概念的理解、定理的使用条件和实际应用等， 例如了解卡方分布、t 分布、f 分布的定义及它们之间的构成关系，为学习医学统计学的各种假设检验方法打下基础.

熟悉基本概念：理解医学统计学的基本概念是入门的关键，如变量、总体、样本、参数、统计量、抽样误差、概率、频率等，这些概念构建了整个医学统计学的基础框架，深刻理解它们将有助于后续的学习 .

了解学科框架：明确医学统计学的宏观结构，一般来说，初学者应先掌握统计描述和统计推断两大部分。统计描述是根据资料类型选用不同的图表和统计量来描述样本特征；统计推断则是通过样本构建的统计量去推断总体的参数和特征，包括参数估计和假设检验两方面.

学习基础统计方法：从一些常见且基础的统计方法入手，如均数、中位数、标准差、率、比等统计量的计算和应用，以及简单的 t 检验、卡方检验等假设检验方法，了解它们的适用条件和基本原理.

进阶阶段

深入理解统计思想：统计学不仅是工具，更是一种思想，如均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等。理解这些统计思想，能更好地明白统计学能解决哪些问题，以及如何运用统计方法解决医学科研中的实际问题.

掌握多种统计方法及原理：在入门的基础上，进一步学习更多的统计方法，如方差分析、线性回归分析、Logistic 回归分析、生存分析等，并深入理解每种方法背后的原理和适用条件，以便在不同的医学研究场景中正确选择和应用.

学习统计软件的应用：医学统计学涉及大量的数据计算和分析，掌握常用的统计软件如 SPSS、Stata、R 等是必不可少的。通过学习统计软件的操作，能够更高效地进行数据处理、分析和结果呈现，同时也有助于加深对统计方法的理解.

进行实际案例分析：通过实际的医学研究案例来巩固所学的统计知识和方法，学会如何根据研究问题和数据特点选择合适的统计方法，如何解读统计结果，并能对结果的可靠性和临床意义进行合理的评价。可以参考相关的医学文献，模仿其中的统计分析方法和思路，也可以自己收集或使用公开的医学数据集进行练习.

精通阶段

能够灵活运用统计方法：在面对各种复杂的医学问题和数据时，能够迅速准确地判断应采用哪种统计方法或多种方法的组合来进行分析，并且能够根据实际情况对统计方法进行适当的调整和改进，以获得更准确、更有意义的结果。

参与科研项目与实践：将医学统计学知识应用到实际的科研项目中，通过实践不断积累经验，提高解决实际问题的能力。在科研过程中，能够独立完成研究设计、数据收集与整理、统计分析以及结果解释等各个环节，并能与其他科研人员进行有效的沟通和协作，共同推动医学研究的进展。

关注学科前沿动态：医学统计学是一个不断发展的学科，新的统计方法和技术不断涌现。持续关注该领域的前沿研究成果和发展动态，学习和掌握新的统计理论和方法，如贝叶斯统计、机器学习中的相关统计方法等，并将其应用到医学研究中，为医学科学的发展提供更有力的支持 。

开展教学与指导工作：当对医学统计学有了深入的理解和丰富的实践经验后，可以将自己的知识传授给他人，通过教学或指导学生、同事等方式，进一步加深对知识的理解和掌握，同时也有助于提高自己的专业水平和影响力。