统计学常见问题与处理
论文撰写中常见的统计学问题及其处理
论文撰写中常见的统计学问题及其处理【摘要】统计学在论文撰写中扮演着至关重要的角色，它影响着论文的质量和可信度。
在撰写论文过程中常见的统计学问题包括样本量的确定、数据处理方法的选择、结果的解释和呈现，以及如何避免常见的统计学错误。
解决这些问题需要早期咨询统计学专家，并且重视统计学在论文中的作用和意义。
只有正确处理统计学问题，才能确保论文的科学性和准确性。
建议学者们在撰写论文前要深入了解统计学知识，提前咨询专家，以确保论文的统计学部分能够科学可靠地支撑研究结论。
【关键词】统计学、论文撰写、样本量、数据处理、分析方法、结果解释、统计学错误、解决方法、重视意义、咨询专家。
1. 引言1.1 统计学在论文撰写中的重要性统计学在论文撰写中扮演着至关重要的角色。
论文的质量很大程度上取决于统计学的严谨性和正确性。
统计学能够帮助研究者从大量的数据中提取有效信息，得出科学的结论，并验证假设和研究问题。
在论文中，统计学的应用不仅可以帮助读者更好地理解研究结果，还能提高研究的可信度和说服力。
统计学在论文撰写中的重要性体现在几个方面。
通过统计学分析，研究者可以对研究问题进行量化和定量的描述，使研究结论更加客观和可靠。
统计学可以帮助研究者有效地处理大量的数据，提取有用信息，并进行数据的比较和推导。
统计学还可以帮助研究者发现数据中的规律性和趋势，从而指导下一步的研究方向和决策。
1.2 统计学问题对论文质量的影响统计学问题对论文质量的影响非常重要，因为统计学是对数据进行收集、分析和解释的科学方法。
如果在论文撰写过程中出现统计学问题，可能会导致以下几个方面的影响：统计学问题可能导致数据分析结果不准确或者失真。
如果数据的收集、处理以及分析方法不正确，很可能会得出不准确的结论，从而影响论文的科学性和可信度。
选择错误的统计分析方法或者忽略样本量的影响都可能导致数据分析结果产生偏差。
统计学问题可能导致结论的不可靠性。
统计学问题可能使得对数据结果的解释产生误导或者错误的理解，从而影响读者对论文的信服度。
医学论文常见统计学错误与纠正
医学论文常见统计学错误与纠正一、设计与实施1.对象合格标准不明确●只报告来源和时间段，总体不清晰：大杂烩,得不到科学结论；●事前未规定合格标准和排除标准，事后排除；●不报告按照合格标准和排除标准筛选对象的过程。
2.结局指标多而杂--是事先规定的最重要的结局指标，通常以此为准来计算样本量。
常见错误：终点指标过多, 大海捞针临床试验时，不知道哪个指标在组与组间有差异；“确定某个指标后，万一组间没有差异，岂不被动?！”生理、生化、组织学、基因，都做；“内容丰富，显得水平高?！”许多仪器一下子可以做许多项目；“许多项目一一分析，哪个有意义，就报告哪个指标?！”哪些指标可能有组间差异，必须心中有数。
假说：预计将要得到的结论——假说是科研的灵魂心中无数，不要“先上马再说”●指标多，实验工作量大。
大海捞针——碰运气，不是科研！●指标多，翻来覆去分析，制造假阳性！Nature杂志统计学指南：➢常见错误之一。
仅分析1个指标时，P(假阳性)=0.05，P(1次分析不犯错误)=0.95 λ，同时分析2个指标时，P(2次分析均不犯错误) = [P(1 次分析不犯错误)] 2 P(假阳性)=1 - 0.952 ≈ 0.10, 同时分析3 个指标时，P(假阳性)=1 - 0.953 ≈ 0.14 λ同时分析10个指标时，P(假阳性)=1 - 0.9510 ≈ 0. 40➢常见错误之一(Nature) ----多重比较不校正多重比较: 对一组数据作多项比较时，必须说明如何校正α水平，以避免增大第一类错误的机会---- Bonfferoni校正（α/k来校正，k为两两比较次数）3 不重视对照为何必需对照？●消除非研究因素的混杂实验组和对照组受非研究因素的影响尽可能相同，使两组的差异主要反映研究因素的效应。
●鉴别研究因素的效应和自然发展结果。
例如，研究某药物对口腔溃疡模型兔的疗效，口腔溃疡有自愈的倾向，必须有对照扣除自愈效应。
常见错误➢没有对照！千方百计省去对照组，以减少一半工作量!? ω自身前后对照/历史对照/文献对照/ “标准”对照➢对照不当ω对照太弱：安慰剂对照/对照过强：西药+加中药~西药/对照剂量有争议：试验药，大剂量~对照药，中小剂量/对照基线不可比：试验组年轻、病轻~ 对照组年老、病重应当如何？ω事先明确研究假说，例如，新药比常规药好：以常规药为对照ω设计：研究组新药~ 对照组常规药可比性：基线可比、过程可比、终点可比ω保证可比性措施：干预性研究: 随机化观察性研究：匹配4样本量无根据ω干预性研究：“ 500 例患者随机分成两组……” 为什麽500 例？不多不少？500 例从天而降？现成送上门来？ω观察性研究：“ 10年期间A组3000例，B组258例……” ---- 有多少用多少!?应当如何？---- 报告最小样本量估算及其依据1. 比较两组测定值的均数依据：（1）预计欲比较的两总体参数的差值δ（2）预计总体标准差σ（3）允许出现假阳性结果的机会α（4）允许出现假阴性结果的机会β :例：格列美脲、格列苯脲对比研究以HbA1c 为主要终点报告依据✓欲检出HbA1c临床差异≥0.65%✓假定标准差为1.3%✓双侧检验水平0.05✓功效80% ω✓退出率20% 计算：157例2. 比较两组达标率依据：（1）预计一组发生某结局的百分比为π1（2）预计另一组发生某结局的百分比为α（3）允许犯假阳性错误的机会β（4）允许犯假阴性错误的机会π2例：格列美脲、格列苯脲对比研究以HbA1c达标为主要终点（1）预计一组发生某结局的百分比为45%（2）预计另一组发生某结局的百分比为25%（3）允许犯假阳性错误的机会α= 5%（4）允许犯假阴性错误的机会β= 20% 计算: 176 例5. 随机化，说而不做，做而不严处理分配的随机化为什么这么重要?(1) 消除分配处理有意或无意的偏倚。
统计学学生常见提问
统计学学生常见提问
1. 什么是统计学？
2. 统计学有哪些主要领域？
3. 统计学主要用于解决什么样的问题？
4. 统计学的基本概念有哪些？
5. 统计学的常见数据类型有哪些？
6. 统计学中的参数估计是什么意思？
7. 统计学中的假设检验是什么意思？
8. 如何选择适当的统计分析方法？
9. 统计学中的概率是什么意思？
10. 如何理解统计学中的抽样方法？
11. 统计学中常用的描述统计方法有哪些？
12. 推断统计学中常用的方法有哪些？
13. 如何解读统计学中的置信区间？
14. 统计学中常见的数据可视化方法有哪些？
15. 统计学中的回归分析是什么意思？
16. 统计学中如何处理缺失数据？
17. 如何评估统计分析结果的准确性？
18. 统计学中的样本大小和效应大小有什么关系？
19. 统计学中如何设计有效的实验？
20. 统计学是否适用于所有类型的数据？。
医学论文中常见的统计学问题分析及对策
文章编号:1005-619X (2021)02-0223-02D O I 编码:10.13517/m .2021.02.042作者单位:066104应急管理部北戴河康复院中国疗养医学编辑部通信作者:丛乃霞医学论文中常见的统计学问题分析及对策丛乃霞陈颂医学统计学在医学科学研究中应用比较广泛。
在文献研究设计、实验观察、数据收集、资料分析、结果表达与解释、论文写作和发表等环节无不涉及统计学问题。
如果统计学内容出了差错,就会造成实验设计不合理、实验方法错误、数据错误,导致结果和结论出现偏差等严重问题,因此,医学论文正确运用统计学是保证科学研究可信度的关键,也是确保医学论文质量的关键[1-2]。
程亮星发现[3],《肿瘤基础与临床》编辑部修回稿件的直观性统计学差错分析中,796篇修回稿件,直观性统计学差错率为85.93%。
郝丽洁等[4]发现,某医学期刊413篇论文中,255篇存在统计学差错问题,发生率为61.74%。
汪媛等[5]发现,24种肿瘤学期刊中,18种期刊在论文报告值时出现了值的误用情况,占75.00%。
近几年,作者和编辑越来越重视统计学问题,但从作者投稿和出刊情况来看,统计学差错问题依然很多。
本文通过整理常见问题加以分析,希望引起作者和编辑的重视,减少统计学常见差错问题。
1一般资料和方法在《中国疗养医学》杂志稿件库中,随机抽取某一年100篇连续编号的文章,其中有3篇文章未涉及统计学内容,97篇文章纳入统计学分析,通过直观审核和SPSS 26.0软件统计分析判断正误。
2结果通过对97篇文章的审核,发现统计学问题比较突出,主要表现在5个方面,见表1。
3统计学问题分析3.1统计学方法描述不全面统计学方法描述过于简单和笼统,不能很好地解释和概况研究方法,编辑人员也无法审核研究方法的正误,统计学方法应写的具体和详细。
比如,对于计量资料,只写采用检验,没有写清楚具体采用了何种检验,因为检验包括单样本检验、独立样本检验和配对样本检验。
论文撰写中常见的统计学问题及其处理
论文撰写中常见的统计学问题及其处理统计学作为一门学科，旨在通过收集、处理、分析和解释数据来描述和预测事物之间的关系。
然而，在撰写论文时，研究者常常遇到一些常见的统计学问题。
以下我将介绍几个常见的问题，并讨论它们的处理方法。
首先，一个常见的问题是样本选择偏倚。
在研究中，研究者可能无意中选择了特定类型的样本，而不是随机选择。
这可能导致结果不准确或不具有代表性。
为了解决这个问题，研究者可以使用随机抽样技术来选择样本，确保样本具有代表性。
此外，还可以通过与全体人口进行比较来验证样本的代表性。
第二个问题是样本容量太小。
如果样本容量太小，研究结果可能不具备统计显著性。
为了解决这个问题，研究者可以使用统计学方法来计算所需的样本大小，以达到一定的置信度和效应大小。
此外，研究者还可以通过增加样本容量来提高统计显著性。
第三个问题是数据的缺失。
在研究中，数据可能由于各种原因而缺失，例如受访者未完全回答问题或由于设备故障而丢失。
为了解决这个问题，研究者可以使用适当的数据插补方法来填充缺失值。
有一些常用的插补方法，例如最大似然估计、多重插补和概率插补。
第四个问题是多重比较。
当研究者进行多个统计检验时，他们可能会遇到多重比较问题。
多重比较可能导致假阳性错误的增加。
为了解决这个问题，研究者可以使用适当的校正方法，如Bonferroni校正、False Discovery Rate校正或Benjamini-Hochberg过程来调整p值。
最后，一个常见的问题是相关性与因果性之间的混淆。
在统计学中，相关性仅仅描述了两个变量之间的关系，并不表示因果关系。
在撰写论文时，研究者应该小心使用正确的表述，避免将相关性误解为因果关系。
此外，如果研究目的是探讨因果关系，研究者可以使用其他设计，如实验设计或断点回归设计。
总的来说，统计学在撰写论文时常常涉及一些常见的问题。
通过正确处理样本选择偏倚、样本容量不足、数据缺失、多重比较和相关性与因果性之间的混淆等问题，研究者可以确保研究结果准确可靠，并为科学研究做出贡献。
统计学中的缺失数据处理与插补方法
统计学中的缺失数据处理与插补方法在统计学中，缺失数据是一种常见的问题。
缺失数据指的是在数据收集过程中，某些变量或观测值无法获取或丢失的情况。
这可能是由于实验条件、技术限制、调查对象的拒绝或其他原因导致的。
缺失数据的存在会对统计分析结果产生不良影响，因此需要采用适当的方法进行处理和插补。
一、缺失数据的类型在进行缺失数据处理之前，我们需要了解不同类型的缺失数据。
常见的缺失数据类型包括：1. 完全随机缺失（MCAR）：缺失数据的出现与观测值本身或其他变量无关，是完全随机的。
在这种情况下，缺失数据对统计分析结果没有影响。
2. 随机缺失（MAR）：缺失数据的出现与观测值本身无关，但与其他变量相关。
在这种情况下，缺失数据对统计分析结果可能产生偏差。
3. 非随机缺失（NMAR）：缺失数据的出现与观测值本身相关，并且与其他变量相关。
在这种情况下，缺失数据对统计分析结果产生严重偏差。
二、插补方法针对不同类型的缺失数据，统计学家们提出了各种插补方法。
下面介绍几种常见的插补方法：1. 删除法：对于缺失数据较少且缺失数据是MCAR的情况，可以选择直接删除缺失数据所在的观测值。
这种方法简单快捷，但会导致样本容量减小，可能影响统计分析结果的准确性。
2. 最小二乘法插补：对于MAR类型的缺失数据，可以使用最小二乘法进行插补。
该方法通过建立一个回归模型，利用已有数据预测缺失数据的值。
然后，将预测值代替缺失数据进行分析。
3. 多重插补法：多重插补法是一种常用的处理缺失数据的方法。
该方法通过多次模拟生成多个完整的数据集，每个数据集都包含通过预测模型得到的不同插补值。
然后，基于这些完整的数据集进行统计分析，并将结果进行汇总。
4. 均值插补法：对于MCAR类型的缺失数据，可以使用均值插补法。
该方法将缺失数据的均值或中位数代替缺失值，使得数据集的整体分布不发生明显改变。
5. 模型法插补：对于NMAR类型的缺失数据，可以使用模型法进行插补。
解决统计学中的问题
解决统计学中的问题统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。
然而，统计学也存在一些常见的问题，包括样本偏倚、数据挖掘和误差分析等。
本文将重点探讨如何解决统计学中的这些问题，并提出相应的解决方案。
一、样本偏倚的解决方法样本偏倚是指在统计分析中，由于样本抽取不具有代表性，导致结果与总体存在明显差异的情况。
为了解决这一问题，我们可以采取以下措施：1. 随机抽样：通过随机抽样的方式，确保每个个体以相等的概率被选入样本，从而减小样本偏倚的可能性。
2. 多元回归分析：在样本存在较大偏倚的情况下，可以通过多元回归分析来修正样本偏倚。
该方法考虑了多个自变量对结果的影响，从而提高结果的准确性。
二、数据挖掘的问题及解决方案数据挖掘是从大量数据中发现模式和规律的过程，但在实践过程中，也会面临以下问题：1. 维度灾难：当特征维度过高时，会导致模型复杂度的急剧增加，从而降低预测准确性。
为解决这一问题，可以使用特征选择算法来筛选出最相关的特征。
2. 过拟合和欠拟合：数据挖掘模型往往要对训练数据和测试数据进行拟合，但过拟合和欠拟合是常见的问题。
针对过拟合问题，可以采用交叉验证等方法，选择合适的模型参数。
而针对欠拟合问题，可以考虑增加特征或采集更多的数据。
三、误差分析的解决策略误差分析是评估模型准确性的重要手段，但在实际应用中，也存在一些需要解决的问题：1. 模型选择：误差分析中，我们需要选择合适的模型来解决特定问题。
正确选择模型是关键，可以采用交叉验证和网格搜索等方法，从多个模型中选择最佳模型。
2. 模型评估：误差分析时，我们需要选择合适的评估指标来评估模型性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
根据具体问题选择合适的评估指标，避免评估误差导致的不准确性。
四、统计学中的问题解决流程为了更好地解决统计学中的问题，可以按照以下流程进行操作：1. 确定问题和目标：明确需要解决的问题和目标。
论文写作常见统计学问题处理技巧
论文写作常见统计学问题处理技巧统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
据不完全统计,在难以发表的、已凝聚着作者心血并花费较长时间与较大财力撰写的研究论文中,约半数以上是由于统计错误致其结果与原文主要结论相违背。
所以统计学问题也是论文写作中需要注意的一个方面!以下是店铺今天为大家精心准备的：论文写作中常见的统计学问题处理技巧。
内容仅供参考，欢迎阅读!论文写作常见统计学问题处理技巧如下：一、常用的统计术语统计学中常用的概念有总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料及正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。
如某研究采用经会阴途径测定宫颈长度,以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。
结果显示35例宫颈长度为25～34mm者与32例宫颈长为15～24mm 者临产时间的均值±标准差(x±s)各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。
该计量资料,经t检验显示t=0.780,P>0.05,并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义;从标准差大于均值,显示各变量值离散程度大,呈偏态分布,故不能采用x±s这一算术均数法计算均数。
经偏态转换成近似正态分布资料后结果是:35例与32例的临产时间各为34.5±4.1与26.7±4.1小时,(t=7.778,P<0.001),两组差异有极显著意义。
可认为随着宫颈长度的缩短、临产时间也缩短。
此外,当两组资料单位不同时,其S单位也不同;即使两组单位相同的变量值,若其均数差异较大,也都应以变异系数替代s来比较两组值的离散度的大小。
二、正常值范围及异常阈值的确定如何选择研究对象,至少需多少例,正确统计处理和参考一定数量的病例数据,是确定正常值范围及异常阈值的四个重要因素。
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护理科研论文
孙淑凤
研究对象 统计方法 统计描述 统计学软件
样本含量 样本选择
研究对象 样本性质
样本对照 样本分组
Sx =
s n
样本含量太少
抽样误差大
样本含量估计法：检验水准 α与β；μ, σ, π; δ 样本含量 样本含量过多 系统误差大
计量资料》5-10例/组； 总量》100例 计数资料》20-30例/组；总量 30-50例
有序分类变量如： 治疗效（治愈/ 好转/稳定/恶化）
样本性质 分类
等级资料 计数资料
无序分类变量（互 不相容）如：合格/ 不合格；是与否； 性别（男/女）等
随机原则
空白对照、安慰剂对照、实 验对照、标准对照、自身对 照
样本分组与对照 非处理因素均等
时间和空间同步 组间基础状况缺乏可比性 对照组例数太少 对照不全或多余对照
等级资料 比较差异：秩和检验
T=
行合计×列合计 总例数
N>40例且所有理论频数T>5，卡方检验 N>40例且有1《T<5,校正的卡方检验 N<40或T<1，应用Fisher确切概率检验
表2 两种方法消毒后合格率比较
卡方检验
组别
A
合格数
45(a)
不合格数
1(b)
合计
46(a+b)
B
41(c)
7(d)
总体
音乐对手术病人的影响研究 妇产科手术病人
.
标准
样本选择
严格的纳入、排除标准及操作人 员情况（诊断标准、病情判定标 准、年龄、病情、用药种类与剂 量等）
每个样本的机会均等(单纯随机抽 样、系统抽样、分层抽样、整群 抽样）
抽样
计量资料
连续变量（度量衡 单位）如：工作年 限（年）；血压 (mmHg)等
48(c+d)
经X2=4.645，P<0.05
三线表格式错误
内容重复或错误
图表应用不当 缺乏自明性 统计描述不规范
The End
Thanks For Your Attention
正态分布：均数±标准差 统计描述 偏态分布：中位数、四位数间距
计量资料
比较差异
两独立组：独立样本t或u检验(100例) 配对资料：配对t检验 多个独立组：单因素方差分析 重复测量设计；重复测量方差分析 统计描述：率、构成比、相对比 方差齐性 正态分布
计数资料
比较差异：卡方检验（独立）
统计描述：构成比