在学习《医学统计学》的过程中，掌握核心知识点对于理解统计方法及其在医学研究中的应用至关重要。以下是一些重要的复习要点，帮助你更好地梳理知识体系。

首先，理解数据类型是基础。医学数据通常分为定量数据和定性数据两大类。定量数据又可以进一步细分为连续型数据（如身高、体重）和离散型数据（如计数数据）。定性数据则包括有序分类数据（如病情严重程度）和无序分类数据（如性别）。

其次，学会描述性统计分析。这一步骤旨在总结和呈现数据的基本特征。常用的指标包括均值、中位数、标准差、四分位间距等，用于描述数据的集中趋势和离散程度。此外，绘制直方图、箱线图等图形也是直观展示数据分布的有效手段。

再者，深入理解推断统计学的核心概念。假设检验是其中的关键部分，它帮助我们判断观察到的结果是否具有统计学意义。常见的假设检验方法有t检验、卡方检验和ANOVA等，每种方法适用于不同类型的假设和数据结构。

另外，回归分析是医学统计学中的重要工具。线性回归用于探索两个或多个变量之间的关系，而 logistic 回归则常用于处理二分类结局变量。通过建立回归模型，我们可以预测未来事件的发生概率，并评估各因素的影响大小。

最后，注意实际问题与理论模型之间的联系。在应用统计方法时，务必结合具体的研究背景和数据特点选择合适的分析策略，同时也要关注结果的实际意义而非仅限于统计显著性。

以上就是《医学统计学》复习的重点总结，希望对大家的学习有所帮助！