医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策
（1）忽视了t检验的使用条件；
（2）多个样本均数比较错误地用多个t 检验代替 方差分析；
（3）误用t检验分析重复测量设计资料
单样本t检验的应用条件：样本服从正态分
布；
成组t检验的应用条件：样本服从正态分布;
两样本的总体方差相等即方差齐性。
配对t检验的应用条件：差值服从正态分布。
这类错误是临床医学科研论文中定量资料分析中最 常见的错误, 而且是原则性错误, 会增加犯第一类 错误的概率。假设检验的案例一资料为不同年龄组 不同性别基础能耗情况, 原作者用t检验分别对各 组均数逐一进行比较, 得出在男女研究对象青年组 与中年、老年组的基础能耗差异有足够的样本作 前提,要在文章中描述清楚随机抽样的抽样总体、样本含 量、抽样方法,随机分组的随机方法、各组的样本含量与 基本特征等。医学科研论文中最普遍的问题是滥用“随 机”,只要是抽样或分组,不管实际是否采用了随机的方 法,在论文中均不谈采用了什么样的随机方法,就将“随 机”写上,将随机误解为随意、随便、不采用随机化处理 方法,导致结果缺乏可靠性。
某研究者为了研究三种不同值班情况孕妇的 早产发生情况, 作者在计算平均率时, 错误地将几 个率相加后取其平均值, 这种类型的错误也是临床 科研论文中常见的错误之一。
如计算计数资料的案例二中三种值班女工的 早产的合计发生率( 即平均率)时, 以( 2. 7+ 4. 8+ 10. 3) /3= 5. 9, 即平均发生率为5. 9%。
(2)统计图方面的主要错误有两个，其一，横坐标轴 上的刻度值不准确，等长的间隔代表的数量不等；在 直角坐标系中，从任何一个数值开始作为横轴或纵轴 上的第一个刻度值。其二，用条图或复式条图表达连续 性变量的变化趋势；
(3)统计表中数据的含义未表达清楚，令人费解；
(4)运用相对数时，混淆“百分比”与“百分率” ；
二是用P>0.05错误地支持“两种干预措施效果相
同”或“两种检测方法可以互相替代”等结论。实际
上,由于样本含量小,检验效能不够,容易得到P>0.05
的结果。
因此,提倡在试验前进行样本含量大小的估计。
谢谢！
感谢下 载
在医学论文中,有些P>0.05的“阴性结果”,样本含
量不够致检验效能不足是一个主要的原因。实验之 前不进行样本含量估计会带来两个问题:一是杂志上
论文的发表偏倚,即当实验结果出现P<0.05的阳性结 论,寄交杂志社发表,若出现P>0.05的阴性结论,则锁
进抽屉,以至于有些医学期刊几乎找不到阴性结果的 研究论文。
正确的算法是: ( 94 /1547) × 100% = 6. 1%。
定量资料进行假设检验的方法很多, 其常见错误 是:
（1）忽视t 检验和F (方差分析) 检验的前提条 件；
（2）误用t检验代替F 检验； （3）误用参数检验代替非参数检验； （4）各种方差分析混用。
计数资料统计分析的常见错误是： （1）错误选择了四格表卡方检验方法, 未选用 Fisher精确检验； （2）等级变量资料一律地使用卡方检验。
这种检验方法有误, 因为该资料为多组基本均 数间的比较, 正确的方法是用单因素方差分析, 只 有在方差分析有显著性的基础上有必要再作均数间
的两两比较, 用q检验, 而不是t检验, 同时假设检 验的案例一中应该列出方差分析的统计量F值及具体 的P值。
重复测量数据是指同一受试对象的同一指标在不同时 间点上进行多次测量所获得的资料, 常用来分析某项 观察指标在不同时间点上的变化特点, 这类资料在临 床试验中较为常见。本案例是两种不同处理方案对病 人血浆ET 浓度( pg /m l)变化比较, 分别在麻醉前 、术毕、术后24 h、术后48 h测量病人血浆ET浓度, 观察两种处理方案对病人血浆ET浓度的影响及变化趋 势。
出具体的统计量及P 值。
（1）错误地将构成比当作率使用 （2）错误地计算平均率 （3）计算相对数时分母过小
研究者对计数资料的案例一资料进行分析, 认为 “轮状病毒腹泻的发病率最高为43.1%,痢疾次之28. 8%, 伤寒最低为13. 1%” 。这是将构成比当作发病率 使用的典型错误, 是临床科研中最常见的错误之一。
原文作者用配对比较t检验对不同时间两个处理方 式血浆ET浓度的差异进行检验, 发现有统计学差异, 并 认为A 组术后ET浓度相对稳定, 术后无明显升高。我们 认为资料的统计处理不恰当, 因为这时一个典型的重复 测量的多个样本均数的比较, 故应该采用重复测量方差 分析检验不同处理组间和时间因素及处理因素与时间的 交互效应是否具有统计学意义, 如果差异有显著性, 然 后再作两均数间的两两比较。
本案例反映不同分娩方式重症肝炎孕妇结局的 比较。
原作者使用一般四格表卡方检验, 得: 卡方值=
7. 24, P = 0. 007; 但观察了22例, 总例数小于40,
不适合使用一般卡方检验。应用
Fisher精确概率检验法。
本例正确的计算结果为P = 0. 011(双侧概率)。很多
分析人员认为两种方法分析的结果都是认为不同分娩 方式重症肝炎孕妇结局有差别, 但统计学意义是不一 样的, 因为P 值大小不一样, 拒绝和不拒绝无效假设 的概率是不一样的。
本文作者将资料中三个等级中的“有效”和“显 效”合并, 使之成为二分变量。然后, 用四格表卡方
检验, 得卡方值 =3.302, P=0.069, 作出两组治疗总
有效率差异无统计学的结论。原统计分析中将三个等 级合并为两个等级, 导致信息丢失, 结果得出两处理 组总疗效无显著性差异的结论。
从本案例中可见到对照组“有效”的构成比为 28.57%，高于治疗组的“ 有效”构成比17.64%, 而 治疗组“ 显效”构成比76.47% 高于对照组“显效” 构成比50.00%, 另外显效与有效在临床上都是表示治 疗的有利效果, 盲目合并会导致错误的结果。
有些文章虽然设立了对照组,却使用非同期对 照或历史对照,组间的基础状况如性别、年龄、病情 等不一致,缺乏可比性。还有些作者虽然设立了正常 对照组,在分析的时候却未考虑,使该设计失去了原 有的意义。
研究的实验单位要达到一定的数量,才能避免将 个别情况误认为普遍情况,将偶然性或巧合的现象当 成必然的规律,以致将实验结果错误地推广到群体。
实际上表中所提供的信息, 只能用来说明在该腹泻门 诊就诊的521例病人中, 各种腹泻病人所占的比重, 并不能反映出各自发病率的高低, 而且计数资料的案 例一所列的% 号也未指明是构成比还是发病率, 容易 引起歧义。正确的描述应该是在腹泻门诊病人中, 轮 状病毒引起的腹泻所占的比例最高, 伤寒最低。
各项指标的均数均大于2倍标准差, 说明资料为 偏态分布, 用均数、标准差描述资料的集中趋势和离散 程度显然是不妥当的,
案例一中只列出P 值, 也未说明具体的统计学方法
。
正确的做法应用中位数描述集中趋势, 用四分位数 间距表示离散程度。或者是将原始数值经对数等转换后, 再计算转换值的平均数和标准差, 同时在表格中应该列
随机化原则是由Fisher在创建实验设计理论的 过程中首先提出的,随机化原则是实验研究中保证取 得无偏估计的重要措施。随机化方法由最初的抽签 、掷硬币和抓阄等方法发展到随机数字表、随机排 列表和用计算机软件或计算器产生的伪随机数。
医学研究,尤其是实验设计的研究,需要设立 合适的对照组,只有设立了对照,才能消除非处理因 素对实验结果的影响,从而将所关心的处理因素的 效应分离出来。在论文中应说明对照取自的总体, 如何得来的,样本含量多大？ 是否与实验匹配或配 伍,与试验组的均衡性如何？
正确显著性检验方法应该 用Ridit分析 或者非参数检验(秩和检验) 或者CMH检验 或者Logistic回归分析
本案例采用秩和检验分析, z= 2.27, P = 0.023,
差异有统计学意义, 说明治疗组的疗效优于对照组。
（1）随机分组与随机抽样没有真正遵循随机化原 则；
（2）无对照或对照设计不合理； （3）样本含量太少。
同济大学医学院 医学统计学教研室 艾自胜 2014-9-28
（1）描述性分析中的常见错误 （2）假设检验中常见的统计学方法选择错误 （3）研究设计中的常见错误 （4）纠正错误的对策
在医学论文中,对不同类型的研究资料需要 用不同的统计指标进行描述。实际工作中统计指标 选择常见的问题有:
计量资料无论是否服从正态分布,统统用均 数±标准差描述研究结果的数据特征;
计数资料混淆率和构成比(百分比)的概念,常 将构成比误用为率来说明事物发生的强度;率和构 成比的分母太小,却计算相对数来进行描述和比较 。
（1）误用正态分布的描述性统计指标描述呈偏态分布 的资料（标准差>均数 ）仍采用“ 均数±标准差”表 示，特别当表中采用标准误 取代标准差s时，前述的 错误很难被察觉出来 ；
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。
医学论文常见的统计错误
常见医学论文统计错误分析1．将配对设计的资料按成组设计的格式列表整理（资料整理错误）某临床医生比较B超与CT检测结果是否一致的研究论文中，对94例某病患者同时用B超与CT检查，将结果分为“正常、轻度、中度、重度”，列表如下：B超与CT检查结果比较检查方法例数检查结果正常轻度中度重度合计B超70 18 3 3 94CT 46 38 7 3 94 合计116 56 10 6 188使原来只有94例的患者资料，变成了188位患者资料，人为将样本量扩大了1倍。
表格应整理成配对设计定性资料表格，如下B超例数CT 正常轻度中度重度合计正常f11 f12 f13 f14 70轻度f21 f22 f23 f24 18中度f31 f32 f32 f32 3重度f41 f42 f42 f42 3如果按照第一种方式列表，统计方法只能够用秩和检验，来回答两种方法之间的差别是否有统计学意义，而不能回答两种方法的结果是否一致。
如果按照第二种方式列表，可以选用一致性检验kappa检验，可以正确回答设计者想要的答案。
2 错用t检验例子1：采用RT-PCR（逆转录聚合酶链反应）和实时PCR（荧光定量pcr）两种方法检测foxp3 mRNA和mosc1 mRNA，得到定量资料如下表，采用t检验比较两组差异。
是否正确哮喘患儿与正常儿童foxp3 mR NA和mosc1 mRNA PCR检测结果（x+-s）分组nRT-PCR 实时PCRfoxp3 mosc1 foxp3 mosc1哮喘组正常对照组20200.24＋-0.082.37＋-0.590.38＋-0.131.86＋-0.450.12＋-0.0566.32＋-9.250.39＋-0.1930.78＋-4.56表格正确的列表方式应该为：哮喘患儿与正常儿童foxp3 mR NA和mosc1 mRNA PCR检测结果（x+-s）分组nfoxp3 mosc1RT-PCR 实时PCR RT-PCR 实时PCR哮喘组正常对照组20200.24＋-0.082.37＋-0.590.12+-0.0566.32＋-9.250.38＋-0.131.86＋-0.450.39＋-0.1930.78＋-4.56可以看出这里有一个重复测量，两组中的每一位样品都被两种方法个检验了一次，实际上是一个具有重复测量的两因素设计，应该用重复测量的两因素设计定量资料方差分析。
医学论文中常见统计学概念误用分析
（精品收藏）医学论文中常见统计学概念误用分析医学统计学作为一种认识医学现象数量特征的重要工具，在医学研究的过程中起着非常重大的作用。
但国内外研究者通过调查发现，在现代医学期刊中，统计方法的运用及表述却存在着较多的问题［1，2］。
笔者在医学论文的编辑过程中，也发现有些作者对统计学中最常见、最基本的概念常混淆不清，因此其论文很难符合刊用的要求。
我们知道，概念是逻辑思维的基本要素，只有概念明确，才能准确地表达思想，才能对事物的本质进行客观的描述，才能作出正确的判断和推理，从而得出科学的结论。
为与作者共同提高论文质量，现对编辑工作中经常碰到的一些概念方面的误用问题，试图进行一些粗略的分析。
1概念混淆1.1以比代率比与率是临床医学研究中最常用的相对数指标。
比是表示某一事物或现象各组成部分之间或各个部分在全体中所占的比重或分布。
较常用的有构成比、相对比等。
而率是指某种现象或事件在一定条件下，其实际发生数与可能发生此现象或事件总数的比例。
临床医学论文中很多作者常把构成比当作率进行比较，造成对疾病的发生作出错误估计。
如在研究性别与其疾病发病率的关系文章中，作者把男女的构成比当作发病率，从而得出某种性别的发病率高的错误结论。
还有作者由于对构成比与率的概念不明确，造成计算错误。
如某农村卫生单位对7250名少儿进行粪检，检出蛔虫卵者4300人，需要进行治疗。
因各种原因，有900人未行治疗。
结果：已治率为79.07%，未治率为20.93%。
很明显，这是典型的以构成比代率的例子。
我们根据定义，可计算如下：出现这种错误的原因，是因为不能正确理解比与率的区别所致。
一般来说，率的分子源于分母，但分子、分母具有不同的事件属性，构成比虽然分子也源于分母，但分子、分母具有相同的事件属性。
1.2不同率混用在临床医学研究中，一些具有特殊性质的率很容易用错。
最常见的有发病率与患病率，死亡率与病死率。
发病率与患病率相混淆的原因主要是没有把握住观察、统计的时间。
医学科技论文常见统计学问题分析
医学科技论文常见统计学问题分析摘要：针对医学科技论文中常见统计学问题以及稿件退修和编辑加工过程中遇到的共性的统计学问题进行分析，并提出可能避免统计学方面错误的方法及建议，便于科研人员撰写论文时学习借鉴，也为医学期刊编辑处理类似稿件提供参考。
关键词：统计学；医学；科研；论文；问题1描述性分析时存在的统计学问题2统计分析方法不满足假设条件2.1不满足参数检验的数据采用了参数检验方法2.2不满足卡方检验条件的数据采用了卡方检验2.3不满足线性回归条件的数据采用了线性回归分析线性回归模型的前提条件包括线性、独立性、正态性和方差齐性。
其中，线性是指因变量的总体平均值与自变量呈线性关系。
可以通过绘制散点图判断回归关系是否成立[11]。
独立性是指任意2条记录互相独立。
正态性是指模型的误差项需服从正态分布（等价于当自变量某为定值时因变量Y也呈正态分布），而在样本量较大时可以忽略正态性要求。
方差齐性是指在自变量某的取值范围内，不论某取什么值，Y都具有相同的方差，等价于残差的方差齐性。
需要注意的是，线性、正态性和方差齐性通常通过绘制散点图或正态概率图等即可快速判断，但独立性往往容易被研究人员忽视，即纳入分析的研究对象不应有多条记录，如果有部分研究对象有多条记录，则应只保留一条记录，否则不能采用线性回归模型进行分析，只能改用混合效应模型进行分析。
同时，还需注意，如果是多因素回归分析，则上述线性、正态性和方差齐性的条件应在各变量和因变量之间均得以满足。
3结果阐释时存在的问题3.1受制于P值，未按常用界值对数据进行划分在进行多元回归分析之前，比较可取的是先进行单因素回归分析。
如某单因素为连续型变量，且已知其为结局变量的危险因素可能性较大，若将其直接纳入模型进行单因素回归分析，则可能发现其回归系数β无统计学意义（P>0.05），这时某些研究者可能会采用将连续型变量分类的方式以获得较好结果，可能为得到较小的P值而未采用常用的有意义界值进行划分，如在研究血压对某种慢性病的影响时，未按照临床定义的高血压界定值对血压值进行分类，而是以在数据分析时获得最小P值为目标取最佳截断值进行分析，这种方法会使结果产生较大偏倚。
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1.1没有遵循随机原则
问题： 某研究者人为地选择发病在5d以内的病人进入治疗组，而对照组则没此限制。
辨析： 根据常识，早期治疗对疾病的预后具有重要影响，往往具有较高的治
愈率和较低的病死率。治疗组和对照组由于人为因素的干扰和影响，在 “病程”这一重要的非实验因素上并没有达到均衡，不具有可比性。
在制定实验设计方案时，应将重要的非实验因素考虑在内，用随机化 法使各组病人在重要的非处理因素方面尽量达到均衡一致，以便提高组间 的可比性。 正确的做法：对病程不做限制或均选择发病在5d之内的病人，在实验分组时遵 循随机的原则，减少人为因素的影响，使入选的任何一个病人有相同的机 会进人治疗组和对照组。
辨析：
作者没有按照交叉实验设计的要求收集数据。没有将各组两阶段的 数据分列出来，而是简单地将试验组第1周期的数据和对照组第2周 期的数据合并成试验周期(A为：参芪扶正注射液联合化疗所得的数 据)，将试验组第2周期的数据和对照组第1周期的数据合并成对照周 期(B为：单纯化疗所得的数据)，并按照化疗后的5个时间点将数据 列表。
表3 三组证型之间比较
例数
脾肺 气虚
脾肾 阳虚
心脾 肺肾 两虚 阴虚
50 43 3
11
49 32 5
53
50 32 10
13
149 107 18
77
62.42 17.45 6.71 6.04
心肾 阳虚 1 3 3 7 5.37
肝肾 阴虚 1 1 1（0.98） 3 2.01
1.8 样本含量过少
辨析：
本实验实际上涉及了 “rhEGF用否”、“Cur用否” 两个实验因素。正确的实验设 计应是这两个实验因素的全面 组合，所以应设4个组（2×2 析因设计）。
医学统计学论文错误辨析报告
参考文献：陈宁勇,周英,董勤,周春祥.针刺治疗高血压病的疗效观察[J].针刺 研究,2010,06:462-466.
【错误二】只是简单提到“差异均无统计学意义”，并没有 详细说明组间基线资料的均衡性检验如何操作。 【正确做法】详细说明组间基线资料的均衡性检验，给出具 体的统计量以及P值。
参考文献：张海荣,赵红.醒脑开窍针刺法治疗高血压合并中风临床观察 [J].上海针灸杂志,2012,08:550-552.
医学统计学论文错误辨析报告
“统计学是现代医学大厦的一 个重要支柱”。
——美国医学会杂志（JAMA）主编
试验设计五原则： ♦随机原则 ♦对照原则 ♦盲法原则 ♦重复原则 ♦均衡原则
试验设计三要素： ♦试验对象 ♦处理因素 ♦样本含量
一、实验设计存在的典型错误
●没有遵循随机原则 ●缺乏对照组
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【错误三】对计量资料应当根据是否符合正态分布 而采用不同的描述方法，符合者一般采用“均数± 标准差” 或“均数±标准误” 表示，而不符合者 则采用中位数和四分位间距来进行表示，不按上述 规定进行描述者均属于错误描述。文中对于平均年 龄，平均病程等计量资料未经正态性检验而直接将 数据描述成“均数±标准差” 或“均数±标准误”。 【正确做法】将实际测得的年龄，病程等计量资料 进行正态性检查，如数据服从正态分布，则可将数 据描述成“均数±标准差” 或“均数±标准误”； 如果不服从正态分布，计学方法是X2检验，这是错误的。该 资料属于单项有序的RXC表，属于等级资料，对于等级资料科采用 Ridit分析或秩和检验，而不应用RXC的X2检验，RXC表的X2检验只能 两组内部构成是否相同或频数的分布是否相同，不能检验疗效有无差别 。所以对上表采用的正确方法应该是Ridit分析或秩和检验。 【正确做法】单项有序行×列表应使用秩和检验。 （1）建立假设： H0：两组临床疗效分布相同； H1：两组临床疗效分布不同。取α =0.05。 （2）计算： 1）编秩：将两组数据按等级顺序由小到大统一编制。 2）求各组秩和 3）得出结论
医学论文中常用统计分析方法错误大全
根据常识,早期治疗对疾病的预后具有重要影响,往往具有较高的治愈 率和较低的病死率。治疗组和对照组由于人为因素的干扰和影响,在“病程” 这一重要的非实验因素上并没有达到均衡,不具有可比性。
在制定实验设计方案时,应将重要的非实验因素考虑在内,用随机化法 使各组病人在重要的非处理因素方面尽量达到均衡一致,以便提高组间的可 比性。
正确的做法:对病程不做限制或均选择发病在5d之内的病人,在实验分组时遵循
随机的原则,减少人为因素的影响,使入选的任何一个病人有相同的机会进
人治疗组和对照组。
2021/3/30
3
1.2 缺乏对照组
问题: 某作者对64例银
屑病患者进行血型观 察,其中O型血30 例,A型血17例,B型 血17例,AB型血0例。 没有进行统计分析, 仅凭数字大小,认为 银屑病的发病与血型 有明显的关系,同时 也证实了遗传致病的 决定意202义1/3。/30
2021/3/30
12
1.7 用“重复取样”替代“独立重复实验”
辨析:
✿ 文章中没有描述实验采集了多少只健康小牛。
✿ 如果作者取1只健康小牛晶状体的混合消化液消化后培养,加入不同药物,制成 了3组所用的处理液,每份处理液再等分成6份,则犯了用“重复取样”替代 “独立重复实验”的错误;同样,若作者取3只健康小牛晶状体的混合消化液消 化后培养,加入不同药物,制成3组所用的处理液,每份处理液再等分成6份,亦 属重复取样。
辨析:
★ 此实验分3组,应为单因素三水平设计定量资料,应首先进行 “独立性”、“正态性”和“方差齐性”检验,如果满足方 差分析的3个前提条件则用方差分析;如果不满足,则采用变 量变换或秩和检验。如果P<0.05,则进行多组均数间的多重 比较。
医学论文中常用统计分析方法错误大全
医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域，准确合理地运用统计分析方法对于得出可靠的研究结论至关重要。
然而，在实际的医学论文中，却存在着各种各样的统计分析方法错误，这些错误可能会导致研究结果的偏差，甚至得出错误的结论。
下面，我们就来详细探讨一下医学论文中常见的统计分析方法错误。
一、数据类型判断错误数据类型的正确判断是选择合适统计分析方法的基础。
医学研究中常见的数据类型包括计量资料、计数资料和等级资料。
然而，很多研究者在数据类型判断上出现失误。
例如，将原本应该是计数资料的数据（如疾病的治愈、好转、无效等）当成计量资料进行分析，错误地使用了均值和标准差等统计指标，而应该使用频率和百分比等指标，并采用卡方检验等方法。
二、样本量计算不合理样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和准确性。
一些医学论文在研究设计阶段没有充分考虑样本量的计算，导致样本量过小或过大。
样本量过小，可能会使研究结果缺乏统计学意义，无法检测出真实存在的差异；样本量过大，则会造成资源的浪费，同时增加研究的难度和成本。
正确的样本量计算应该综合考虑研究的设计类型、预期效应大小、检验水准和检验效能等因素。
三、选择错误的统计方法这是医学论文中常见的错误之一。
例如，对于两组独立样本的均数比较，应该使用 t 检验，但如果两组数据的方差不齐，就需要使用校正的 t 检验或者非参数检验方法（如 Wilcoxon 秩和检验）。
然而，很多研究者在这种情况下仍然使用了普通的 t 检验，导致结果不准确。
再比如，对于多组均数的比较，如果方差分析结果有统计学意义，还需要进一步进行多重比较。
但有些研究在这一步没有进行恰当的多重比较方法选择，导致结论不够准确。
四、忽视数据的正态性检验在进行某些统计分析（如 t 检验、方差分析等）时，要求数据服从正态分布。
然而，很多研究者在使用这些方法之前，没有对数据进行正态性检验。
如果数据不服从正态分布，却仍然使用基于正态分布假设的统计方法，就会得出错误的结论。
医学论文撰写中常见的统计学问题及其处理
医学论文撰写中常见的统计学问题及其处理绝大多数的论文撰写，均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察，研究事物间的相互关系，以探讨客观存在的新规律。
如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法，就需进行两种方法比较，这就涉及统计处理；统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。
显然，经正确统计处理的结果可信度高，论文的质量也高。
据不完全统计，在难以发表的、巳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。
如一文采用某新药引产，96例足月孕妇的产后出血与新生儿低Apgar评分率均为2.1%(各2例)，明显低于应用原药引产的19例，其产后出血与新生儿低Apgar评分发生率均为15.8%(各3例，x2=7.164, P?.001)。
故认为采用新药引产是一更安全的措施。
原药引产组例数偏少暂且不谈，该资料比较应采用精确法分析，结果是与原结果恰恰相反(P>0.05)，这样上述的主要结论就欠可靠而难以发表，否则论文可起误导作用。
类似问题文稿中还常有出现。
现就文稿中常见的统计问题及其相应的处理方法简述如下。
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25〜34 mm者与32例宫颈长为15〜24 mm者临产时间的均值士标准差(士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，故不能采用士，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?.001)，两组差异有极显著意义。
医学论文统计学方法常见问题及对策
心痛定 拜新同
合计改善 2 3 5Fra bibliotek无效 14 8 22
合计 16 11 27
改善率 0.125 0.273 0.227
如采用卡方检验，P<0.05，而采用确切概率法，P=0.37。
表 2 替米沙坦和雷米普利治疗顽固性高血压的疗效
组别 雷米普利 替米沙坦
无效 1 800 10
此外，改善学科馆员的待遇，是激励学科馆员更好的开展信息服 务的一个重要因素。 他们所从事的是一项具有开拓性、主动性的服 务工作，这不仅体现在服务深度和工作质量上，还体现在不断学习 充电上。 只提奉献和道德来要求，不能从根本上激发他们的积极性。 学科馆员的服务工作。 因此，学科馆员的待遇应充分考虑到其工作 的复杂性、专业强度和不可替代性，以他们的服务质量为考核标准， 使其收入明显高于一般馆员。 只有这样，才能吸引人才，并使其尽职 尽责。 3.2 提高馆员素质， 做好人才的引进以及馆员的继续教育工作 21 世纪的竞争归根到底是人才的竞争。 作为专业性很强的医学院校图 书馆，开展学科馆员信息服务最重要的是馆员素质的提升。 英国图
医学院校图书馆在加大引进人才的力度的同时， 还要充分利用 校内的各种资源优势，注重提高馆员素质，对馆员进行终身培训，鼓 励终身学习。 每隔一段时期，组织馆员进行必要的培训。 培训工作要 有计划、有步骤、有针对性地进行。 培训形式也应该多样化, 例如经 常开展图书情报最新发展动态与技术讲座，组织学科馆员参加对口 的医学学术专题研讨活动,并有组织地选送到校外去进修与培训；图 书馆领导应鼓励在职职工进行学历、 学位教育与第二专业的学习。 图书馆还必须进行职业道德教育，培养图书馆员爱岗敬业、服务至上 的行为，保障信息安全，尊重知识产权，诚实提供信息，保护信息用户 的隐私。 3.3 提高领导的重视程度，保证对图书馆工作资金的投入 医学院校 图书馆的学科馆员为读者提供深化的信息服务工作，不仅需要馆领 导和学校领导的支持和帮助，还需要学校其它各部门的理解、支持和 配合。把学科馆员为读者提供深化的信息服务提高到关乎学校教学、 科研的发展高度来认真对待，积极支持图书馆的医学信息服务工作， 并给予图书馆相对充足的运作资金，加大在信息资源建设上的投入。 在实际的信息服务工作中，学科馆员会面临许多复杂的管理、协调问 题，对于学科馆员对读者开展的信息需求调查，学校各部门应给予充 分的理解和积极的配合。 参考文献： [1] 蒋树勇. 见:金旭东主编.21 世纪美国大学图书馆运作的理论与实践[M].第 1 版.北京:北京图书馆出版社. 2007:75-106 [2] 袁红卫.国内部分高校图书馆学科馆员队伍建设现状调查与分析[J].图书情 报工作.2007；（1）:96-98，142 [3] 孔海波.临床医学馆员模式探讨[J].中华医学图书情报杂志.2007（ ; 1）:36-38.