萨斯喀彻温大学生物统计学哲学博士是一项在萨斯卡通面授、预计四年完成的原创研究学位，由公共卫生学院、社区健康与流行病学系以及数学与统计系协作。项目面向希望开发、扩展或严格评价统计方法，并把方法用于临床研究、公共卫生、流行病学和生命科学问题的学生。研究可能涉及临床试验、纵向与相关资料、复杂调查、测量误差、存活分析、计算与多变量统计、机器学习或空间统计。项目全年滚动审理九月、一月和五月入学申请，学校建议申请人提前联系潜在导师，但递交前不强制取得导师同意。跨单位结构也让学生接触统计理论、研究设计和真实健康问题之间的持续协作。
博士研究要求同时理解数学性质、资料生成过程和健康决策后果。学生需明确目标人群、暴露或干预、结局、时间尺度与估计目标，判断随机化、抽样、随访、缺失、删失、混杂和测量误差怎样影响识别与推断。提出新方法时，不应只在一个资料集上显示更好结果，而要通过理论论证、模拟情境、竞争方法、诊断、敏感性分析和外部应用说明何时有效、何时失败。使用机器学习或高维资料时，还须处理过拟合、资料泄漏、校准、公平性、计算成本与可解释边界，避免把预测关联误写成因果或临床效用。研究过程强调诚实记录。
学位包含至少十五学分课程、BIOS 990研讨、BIOS 996论文研究、博士候选资格评估和论文答辩，并要求持续注册。十二学分从CHEP 806、CHEP 808、CHEP 810或STAT 834、PUBH 842、PUBH 843、PUBH 846、STAT 812、STAT 847、STAT 848、STAT 850及STAT 851等核准课程选择，另修三学分与论文相关的选修。缺乏流行病学背景者还须在十五学分之外完成PUBH 800或CHEP 800，缺乏数理统计背景者还须额外完成STAT 850。所有学生完成GPS 960，涉及人体或动物研究时分别完成GPS 961或GPS 962。
本项目适合已经完成相关硕士，具有数理统计、统计推断与研究经验，并愿意承担长期方法开发、健康资料治理和学术写作责任的人。毕业生可进入大学与研究中心、医院、政府、公共卫生机构、制药与生物技术企业或合同研究组织，担任生物统计学家、方法研究员、临床试验统计师、统计科学家或统计项目负责人。博士学位不会自动赋予临床资格、受监管签署权或管理职位，也不保证特定资料、资助和薪酬；职业价值取决于原创贡献能否经受复核、程序能否重现、限制能否清楚表达，以及能否与不同专业共同承担证据质量责任。
