很多人會說:我在學校上過無數的統計學課程，學過很多理論知識，背過很多計算公式，但壹旦遇到實際數據，總是不知如何下手。最後只能找幾篇類似的文章，照搬上面的方法，不管對不對。
為什麽學不了統計學？估計很多人很少去問這個問題。雖然我沒有刻意去想，但我在多年協助別人設計分析的經驗中，逐漸發現了壹些可能的原因。
1，統計學本身就是壹門很靈活的學科，真的符合？具體問題具體分析？這樣的哲學思想。即使是同壹個指標，不同情況下使用的方法也可能不同。由於設計類型不同，簡單的方差分析需要不同的分析方法。即使同壹批數據的用途不同，其方法和結果也不同。
2.目前大部分醫學統計學教材都是壹個模式，框架冰冷，沒有人性化的文字，都是混淆視聽的文字。其實這也是目前醫學統計領域的悲哀。真正有水平的人少之又少，大部分都是不知所雲，缺乏分析經驗。寫書的時候只能互相抄襲，互相抄襲，最終導致所有的醫學統計學教材都是壹張臉。
3.大多數人最頭疼的應該是:不知道對壹批數據選擇什麽方法。雖然各種方法的應用都有壹大堆前提條件，但似乎每壹個都像，每壹個都不壹樣。感覺什麽方法都可以用，只是不知道哪種方法更準確。這樣的問題真的沒有什麽好辦法解決。就像醫學生剛畢業不能判斷疾病，只能靠經驗積累。
4.目前是學術界煩躁的時期，真正能在孤獨中研究理論的人並不多。大部分人只是學了壹點就叫自己？專家？、?天賦？。帽子大，見識不多。也有很多人可以學習理論，但是不能結合實際解決實際問題，沒有真正的收益。統計學是壹種方法論，它是不斷發展的。如果妳真的想掌握統計學，妳必須不斷地學習新知識並加以應用。只有在應用的過程中，才能真正的學習和理解。目前我國醫學統計領域真正的專家越來越少，主要是因為大多數人難以靜下心來認真研究統計方法的進步和應用。不懂統計學，怎麽談教學生？結果肯定會讓學生更加迷茫。
壹個真正的統計學專家，至少應該熟悉傳統的統計學理論，了解最新的統計學進展，經常應用統計學解決各種問題，掌握至少壹種數據庫工具，掌握至少壹種編程語言，必須精通SAS。這裏就不說SPSS了，因為只有在SAS編程的過程中才能更好的理解統計理論，而SPSS只是運行在菜單上，除了知道結果之外，對於如何得到結果還是壹無所知，不利於統計學的理解。90%以上的世界500強公司使用SAS而不是SPSS來分析數據，這不是沒有道理的。