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【终译】他是统计科学中随机显著性阈值的一名主要评论家<ref name=":6" /><ref name=":7" /><ref name=":8" /><ref name=":9" />，他阐述了对关于p值误导性的一些批评，并利用S值解决了相关问题。<ref name=":10" />
【终译】他是统计科学中随机显著性阈值的一名主要评论家<ref name=":6" /><ref name=":7" /><ref name=":8" /><ref name=":9" />，他阐述了对关于p值误导性的一些批评，并利用S值解决了相关问题。<ref name=":10" />
【补充】近些年发表了多篇关于假设检验及多重比较的论文，引起了学界对此的注意。并且还曾发表通过残余的混淆因子反驳E值对评估关联效应可信度的论文，所谓E值是指，在控制已测量混淆因素的情况下，使未测量的混杂效应完全抹去暴露对结果的关联效应的最小值。其中在2021年在美国传染病杂志上发表论文，旨在解决实验数据误差分析中不可避免地缺陷，在传染病领域做出了杰出的贡献。
== 教育经历 ==
== 教育经历 ==
*公共卫生硕士，美国加州大学洛杉矶分校
*公共卫生硕士，美国加州大学洛杉矶分校
*公共卫生博士(流行病学) ，美国加州大学洛杉矶分校
*公共卫生博士(流行病学) ，美国加州大学洛杉矶分校
== 个人荣誉 ==
桑德 格陵兰博士的工作研究重点包括药物和医疗技术以及传染病学的评估，他最近的工作集中在研究方法和报告的准确性上，这其中包括对2019年新冠病毒疾病的治疗。由于其杰出的领域贡献，多次被评为世界最有影响力研究人员。
2021年11月16日，科睿唯安公司通过收集2010年至2020年12月的引文，列出了世界最有影响力的研究人员，即被引用次数最多的研究人员，这些学者的研究成果在21个科学和社会科学领域的其他科研论文中最常被引用，在他们对应领域排名约前1%，其中包括了来自加州大学洛杉矶分校菲尔丁公共卫生学院的桑德 格陵兰博士<ref>Five UCLA Fielding School of Public Health Scholars Among Most Highly Cited Researchers for 2021 | Jonathan and Karin Fielding School of Public Health</ref>。
2021年12月3日，根据另一项新的研究，大约47名现任或前任加州大学洛杉矶分校菲尔丁公共卫生学院的研究人员是1960年至2020年在他们的领域中被引用最多的人之一，其中也包括了桑德格陵兰博士。这项工作由斯坦福大学、爱思唯尔和赛特科技策略的学者共同完成，于2021年第四季度由爱思唯尔出版社出版，至2020年为止一直沿用至今<ref>Forty-seven Current or Former UCLA Fielding School Scholars Among Most Highly Cited, 1960-2020 | Jonathan and Karin Fielding School of Public Health</ref>。
== 参考文献 ==
== 参考文献 ==
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