医学科研论文中t检验误用分析
医学科技论文中常见统计学方法误用分析
２ 多组 间均 数 比较 误 用 ｔ 检 验
文献 Ｅ ｓ ］ （ 表 ２ ） 中作 者 对 各 组 均 数 间 的 比较 采 用了 ｔ 检验， 文献 ［ ６ ］ （ 表３ ） 中作 者对 各 组 均 数 间 的 比较 采用 了配 对 ｔ 检验 。显 然这 ２个研 究 中的统 计
学方 法选 择均 不恰 当 ， 文献［ ６ ］ 并 非配 对 设 计 ， 选 择 配对 ｔ 检 验不 合适 。这 ２个 研究 结果 的 比较 应采 用
常用 统计 学 方 法 的认 识 ， 减少使用统计学方法 的错误 ， 提 高 科 技 论 文 的水 平 。本 研 究 对 已 发 表 论 文 中计 量 资 料 常
见统 计学方法误用情况进行 总结分析 ， 以促 进 医 学 工 作 者 在 撰 写 科 技 论 文 时 ， 正确应用统计学方法 。 关键词 ： 统 计 学 方 法 ；医 学论 文 ； 误 用
注 ： 与冶 ＇ 厅前 比较 ， Ｐ＜Ｏ ． ０ ５ 。
３ 方 差分 析 中两 两 比较 误 用 ｔ 检 验
文献 Ｅ ７ ３ 作 者在统计 学方法部分 描述 多组 间 比较
采用 方差分 析 ， 两 两 比较 采 用 ｔ 检 验 。 如 表 ４所 示 该
研究 实际上是 检验 ６个 相互 独立 样 本均 数差 异有 无
ｔ 检验进行 比较 （ 表 １ ） 。该 研究 中比较 的 ２组 数据 是 同一 受试接受 处 理后 在 不 同时 间点 上测 量 的同一 个 指标 的数值 ， 对 象 属 于配 对设 计 的第 ３种 类 型 ， 应 采 用 配对设计 ｔ 检验 ， 得 出 的结 论才 是可 靠 的。若 ２组 数据 出 自不 同受 试者 ， 即为相 互 独 立 的样 本 ， 则应 采
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，统计分析方法的正确应用对于得出科学、可靠的结论至关重要。
然而，在实际的医学论文中，我们常常能发现各种各样的统计分析方法错误，这些错误不仅影响了研究结果的准确性和可信度，还可能导致错误的临床决策。
下面，我们就来详细梳理一下医学论文中常见的统计分析方法错误。
一、样本量不足样本量的大小直接关系到研究结果的可靠性和普遍性。
如果样本量过小，可能无法准确反映总体的特征，导致统计效能不足，从而得出错误的结论。
例如，在比较两种治疗方法的疗效时，如果每组的样本量只有十几例，那么很可能因为偶然因素而得出错误的差异结论。
二、数据类型错误医学研究中数据类型多种多样，包括计量数据（如身高、体重、血压等）、计数数据（如治愈人数、死亡人数等）和等级数据（如病情的轻、中、重）。
如果对数据类型的判断错误，就会选择错误的统计分析方法。
例如，将本来应该是计数数据的治愈率当作计量数据进行 t 检验，这是不正确的。
三、忽视数据分布许多统计方法都有其适用的数据分布条件。
例如，t 检验和方差分析要求数据服从正态分布。
如果数据不服从正态分布而强行使用这些方法，就会得出错误的结果。
在这种情况下，应该先对数据进行正态性检验，如果不满足正态分布，可以考虑使用非参数检验方法，如秩和检验。
四、多重比较问题在医学研究中，常常需要进行多个组之间的比较。
如果不注意控制多重比较带来的误差，就会增加得出错误阳性结果的概率。
例如，在比较多个药物剂量组的疗效时，如果不进行适当的校正（如 Bonferroni 校正），就可能因为多次比较而错误地认为存在显著差异。
五、相关与回归分析的错误相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，但不能得出因果关系。
在医学论文中，有时会错误地将相关关系解释为因果关系。
回归分析中，自变量的选择、模型的拟合度评估等方面也容易出现错误。
例如，没有考虑自变量之间的共线性问题，导致回归结果不准确。
六、生存分析的错误生存分析常用于研究疾病的发生、发展和预后。
【医学科技论文】医学科技论文统计学误用分析
医学科技论文统计学误用分析1统计学应用中存在的常见问题1.1单因素方差分析(ANOVA)两两比较误用独立样本t检验单因素方差分析设计3组以上的均数比较,如果总体比较有差异,需进行两两比较,一般用SNK法或LSD法。
但部分研究者却将资料进行拆分,应用独立样本t检验进行两两比较,导致第Ⅰ类统计学错误发生率(假阳性率)增加,从而掉进了一个常见的“统计陷阱”,使所得结论可信度大大降低甚至得出错误结论。
SNK法与LSD法虽然并非等价,实质是一致的。
SNK法一般用于经方差分析结果具有统计学意义时才决定进行的两两事后比较,而LSD法可用于方差分析不足以具有统计学意义时也能进行两两比较[1]。
比较两种方法在SPSS的输出结果形式,SNK是“分堆”比较,一目了然,对于组别数较多的研究更为好用,但没有具体P值,而LSD是在进行“两两”比较时,能给出具体的P值。
1.2两两比较时检验水准的重新调定χ2检验或秩和检验3组以上整体比较有差异时,需应用分割法进行两两比较,这时检验水准应由原0.05调定为0.0167,否则会增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。
特别当P值处于0.0167~0.05时,按照P<0.0167的标准,差异无统计学意义,而按照P<0.05的标准,却有意义,与事实相悖,出现假阳性,很容易得出错误结论。
这种分割法有时很保守,当行列表资料分组多且为有序时可用Mantel-Haenszel卡方检验,也称线性趋势检验(testforlineartrend)或定序检验(Linear-by-Lineartest)[2]。
统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。
1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。
t检验和方差分析的前提条件及应用误区
t检验和方差分析的前提条件及应用误区集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#t检验和方差分析的前提条件及应用误区用于比较均值的t检验可以分成三类，第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。
后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。
无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。
若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。
之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。
t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。
t检验得到如此广泛的应用，究其原因，不外乎以下几点：现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求，研究结论需要统计学支持；传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍，使之成为广大医学研究人员最熟悉的方法；t检验方法简单，其结果便于解释。
简单、熟悉加上外界的要求，促成了t检验的流行。
但是，由于某些人对该方法理解得不全面，导致在应用过程中出现不少问题，有些甚至是非常严重的错误，直接影响到结论的可靠性。
将这些问题归类，可大致概括为以下两种情况：不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验；将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。
以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。
而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。
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。
护生毕业论文中常见统计错误分析
护生毕业论文中常见统计错误分析目的分析护生毕业论文中统计学方面的常见错误。
方法结合实例辨析不恰当做法的原因，并提出正确的使用方法。
结果用该文提出的办法可避免所犯统计错误。
结论向护生普及初、中级统计学知识是护理科研发展的需要。
标签：护生；统计学；错误随着护理学一级学科的发展，越来越多的论文作者意识到了医学统计学的实用性和重要性[1]，结果部分能否选择恰当的统计学分析方法是影响护理论文质量的重要因素之一[2]。
笔者在指导护生论文的实践中，发现多数护生对于计量资料盲目套用t检验和单因素方差分析，计数资料盲目套用χ2检验，没有依据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法。
护理论文由于缺乏基本的统计概念和选用不当的分析方法，造成文稿质量的降低，或者甚至得出错误的结论，失去了应用价值实属可惜。
本文通过对既往实例进行梳理，对护生撰稿中常见的计量和计数类统计错误分析如下，以供护生撰稿时重视。
1 计量资料分析中存在的问题对于计量资料而言，护理研究论文中常见的统计分析类型有成组设计两样本均数的比较、配对设计两样本均数的比较、重复测量设计资料的比较[3]。
在根据分析需求区分统计分析类型的基础上，还需要检查计量资料是否已经满足参数检验的对应条件，如不满足则需要使用非参数检验。
1.1 配对设计资料误用成组t检验处理探讨音乐疗法在妊高症患者中的应用效果，某研究用成组t检验对音乐疗法前和音乐疗法后对妊高症患者的焦虑和抑郁状况进行比较。
辨析与释疑针对该研究的统计设计和分析需求，用成组t检验（两独立样本t检验）的方法分析是不适合的。
同一个研究对象音乐疗法前后焦虑与抑郁评价计量结果的比较，前后两次的资料具有相关性，它不满足成组t检验对资料独立性的要求。
该案例属于配对设计分析的范畴，在护理研究中，比较多见的配对设计是同一护理对象接受某种护理干预前、后效果差异的比较，对于配对设计计量资料的统计分析，在前、后兩次测量差值服从正态分布的基础上，将差值的均数与已知总体均数0进行统计学比较。
医学论文中误用t检验的典型案例分析
＞０ ０ ． ５ ＜０ ０１ ． ＜ 入 睡 的 动 物 记 为 ｌ 不 睡 的 动 物 记 ， 例 如 ： 有 人 研 究
为０ ，这 样 第 一 组 有 ２个 ｌ ，８个 ０ ，第 二 组 有 ５个 ｌ ５个 ０ ， ，
１ １ 不 了解 资 料 的性 质 ， 而 误 用 ｔ 检 验 ．
美 泰 宁 对 戊 巴 比妥 钠 诱 导 的 小 鼠睡 眠 的 影 响 ， 用 ４ 选 ０只 体 重 相 近 的雄 性 小 鼠 ， 机 分 为 溶 剂 对 照 组 和 ３个 剂 量 组 ， ０ ０ 随 即 ．、
ｌ ． 、 ２ ． 、 ７ ． ｍ ／ ｇ体 重 ，用 蒸 馏 水 配 成 所 需 浓 度 ， 每 ２５ ５０ ５０ ｇｋ
ｔ 验 是 当 前 医 学 论 文 中 使用 较 广 的 一 统 计 分 析 方 法 ， 检 种
发 生 睡 眠 的 动 物 数 。经 统 计 学 处 理 ， 中 、 高 剂 量 组 与 溶 剂 对 照 组 比较 差 异 有 非 常 显 著 性 （ ＜ ． １ 。 具 体 结 果 见 表 ｌ Ｐ００ ） 。 表 １ 美 泰 宁对 阈下 剂 量戊 巴 比妥钠 诱 导 雄 性 小 鼠 睡 眠 发 生 率 的 影 响
注 ： 与 术 前 组 相 比 较 ：｝ ＜ ． ５ Ｐ００ ，
｝ ０ ０ ＜． ｌ
例 ２ ：为研 应 用 配 对 ｔ检 验 进 行 统 计 处 理 。 具 体 结 果 见 表 ３ 。
１ ２ 不 满 足 正 态 性 或 方 差 齐 性 ，而 误 用 ｔ检 验 ．
究 Ｃ Ａ Ａ ９ ９ Ａ ２ ４和 Ｃ ２ ２四 项 肿 瘤 标 志 在 患 者 手 术 Ｅ 、Ｃ １— 、Ｃ ７ — Ａ４
准 差也相 差悬殊 ，并不 满足 方差齐性 的要 求。作 为参数检验 注 ： 与 对 照 组 相 比 ＜ ． ５ ＰＯ０ ， Ｐ Ｏ ０ ＜ ．１
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
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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。
t检验和方差分析的前提条件及应用误区
t检验和方差分析的前提条件及应用误区用于比较均值的t检验可以分成三类，第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。
后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。
无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。
若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。
之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。
t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。
t检验得到如此广泛的应用，究其原因，不外乎以下几点：现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求，研究结论需要统计学支持；传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍，使之成为广大医学研究人员最熟悉的方法；t检验方法简单，其结果便于解释。
简单、熟悉加上外界的要求，促成了t检验的流行。
但是，由于某些人对该方法理解得不全面，导致在应用过程中出现不少问题，有些甚至是非常严重的错误，直接影响到结论的可靠性。
将这些问题归类，可大致概括为以下两种情况：不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验；将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。
以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。
而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。
医学论文中常见的统计方法误用一、等级资料用卡方检验代替秩和检验卡方检验主要用于计数资料的显著性检验。
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皖南医学院学报 2002 年第 21 卷第 2 期
·讲座·
循证医学 ———21 世纪的临床医学
·155 ·
谢家政1 芮 景2
关键词 循证医学 ,临床医学 中图分类号 R 4 ; R205 文献标识码 A 文章编号 100220217 (2002) 0220155202
循证医学 (evidence based medicine EBM) 即遵 循科学依据的医学 。其核心是临床医师认真 、慎重 地将在临床研究中得到的最新 、最好的证据 , 用于 指导临床 , 解决问题[1 ] 。这一医学新学科 ,已引起 医学界 、药学界的关注和研究 ,将给患者带来最佳的 效益 。
1 配对差值 t 检验误用为完全随机 t 检验 。
例题 :统计资料见表 1 。
何不同 ? 现作一比较 : ①两种检验方法适用的设计 类型不同 。完全随机 t 检验适用于完全随机设计的 资料 ,而配对差值的 t 检验适用于配对设计的资料 (包括自身对照和配对对照) 。 ②观察内容不同 。对 于完全随机设计资料 ,研究者需要观察的是两样本 均数和标准差 ( x 1 ±s1 , x 2 ±s2) ,以比较两样本均数 有无差异 。自身对照设计资料是在同一个体上进行 实验 ,研究需要观察每个实验单位处理前后 (或两种 处理方法) 两次结果的差值均数 ( d) 和差值标准差 ( S d) ,采用配对差值 t 检验 ,以推断同一样本处理 前后 (或两种处理方法) 有无差异 。 ③配对差值 t 检
组均数 ( ≥3 组) 不能重复用 t 检验进行两两比较而
应当在方差分析 ( P < 0. 05) 的基础上进行 q 检验 。
(表 3 资料正确分析结果为 :先进行 A 、B 、C 3 组间 F 检验 , F = 42. 856 , P < 0. 01 ;再进行两两之间的 q 检验 ,A 与 C 比较 , q = 13. 092 , P < 0. 01 ;B 与 C 比 较 , q = 6. 671 , P < 0. 01 ;A 与 B 比较 , q = 6. 421 , P < 0. 01 。)
·154 · ·医学统计·
皖南医学院学报 2002 年第 21 卷第 2 期
医学科研论文中 t 检验误用分析
姚应水
关键词 医学科研 ;论文 ;统计学
张压有无变化 ,因此应当采用配对差值 t 检验法 ,然
中图分类号 R205 ; R 311 文献标识码 A 文章编号 100220217 (2002) 0220154202
1 循证医学模式与传统医学模式的区别[2 ]
80 年代以前传统的临床医学研究大多以经验 和推论为基础 ,而循证医学指导下的临床试验主要 着眼点是关注和评价各种治疗措施对于预后指标 , 包括有效寿命 、总死亡率 、疾病重要事件 (如心肌梗 死 、脑卒中 、猝死) 、生命质量及卫生经济学指标 (投 资2 效益比) 的影响 。另外 ,传统的医学试验只需要 一个或少数几个中心 、入选患者人数为数十 , 最多 为数百名患者 , 在数周或数月内即可完成 ;而循证 医学模式强调为了对药物有效性进行科学评价 , 必 须设计和进行包括主要预后指标为终点的前瞻性 、 多中心 、大规模的随机 、双盲 、对照临床试验 。再者 , 传统医学的医疗模式是以疾病/ 医生为中心 ,而循
例数 (n) 20 20 20
苏醒时间 ( x ±s)
30. 2 ±10. 3 3 51. 6 ±14. 2 3 72. 2 ±17. 6
3 与 C 组比较 ,经 t 检验 , P < 0. 01
基金项目 :院教学研究立项课题 (编号 WJ 0109) 资助 收稿日期 :2001209218 作者单位 :预防医学教研室 作者简介 :姚应水 ,男 ,1972 年生 ,讲师 ,安徽医科大学 98 级 流行病与卫生统计学在职研究生 ,本刊特约编辑
表 1 某中药治疗高血压患者前后舒张压的比较 (kPa)
验适用于配对设计资料 ,因其最大限度地减少了个
组别 例数 (n) 舒张压 ( x ±s) t 值
P值
体变异对处理间变异的可能影响 ,用较小样本可得
治疗前
12
15157 ±11638
11904
> 0105
治疗后
12
14116 ±11975
出较多的信息 ,提高了检验效能 。因此 ,自身对照设 计的资料应采用配对差值 t 检验 。表 1 资料正确分
错误和分析 :表 3 原本是一个检验 3 个相互独 立样本均数间有无差异的资料 ,属单因素完全随机 设计的实验 ,但从表注可知 ,作者分别将 A 组 、B 组 催醒方案与 C 组比较 ,却漏掉了 A 组与 B 组间比较 (因为这两组比较 , P < 0. 05) ,显然很遗憾 。因为 t 检验只适用于两个样本均数间有无差异的比较 ,对 于 ≥3 组样本均数间差异的显著性检验却不适用 。 故表 3 资料应采用单因素完全随机设计的方差分析 ( F 检验) ,并将统计量 、P 值及组间两两比较的结果 写在表内或表下方 。各组均数的比较不能采用重复 t 检验的原因是 :这样做会造成第一类错误的概率
错误和分析 :该项研究是一个自身对照配对设 析结果见表 2 。
计资料 ,目的是推断某中药治疗前后高血压患者舒
表 2 某中药治疗高血压患者前后舒张压差值的比较 (kPa)
病人编号
治疗前 治疗后 差值 (d)
1 17. 67 16. 47
1. 20
2 16. 54 15. 11
1. 43
3 16. 86 16. 07
上述问题是近年来科研论文常见错误 ,文章作 者和编辑人员要特别注意分析的数据是否满足统计 方法的应用条件 ,避免误用 。只有如此 ,方可保证文 章的科学性和严谨性 。
11 16. 77 14. 11
2. 66
12 13. 06 10. 39
2. 67
d = 1. 4175
S d = 1. 2398
t = 3. 9606
P < 0. 005
2 方差分析资料而误用为两两 t 检验
例题 :统计资料见表 3 。
表 3 三组治疗方案催醒效果的比较 (min)
组别
A组 B组 C 组 (对照组)
3 EBM 的必要性
3. 1 新证据产生十分迅速 , 随着医学科学的迅速 发展 , 医疗实践也飞快进步 , 每天都有许多医学论 文发表 ,有许多新的科学证据产生 。但由于传统医 学解决临床问题的局限性 , 造成某些疗法虽有充分 证据证明有效 , 却长期未被采用 ,如心肌梗死的溶
α增 大 。如 表 3 , 有 3
收稿日期 :2001205221 作者单位 :1 附属弋矶山医院呼吸内科 2 干部外科 241001 作者简介 :谢家政 ,男 ,1965 年生 ,主治医师 ,硕士
证医学的医疗模式是以病人为中心 ,选择最佳的治 疗方法 ,并考虑患者的选择 。
2 EBM 模式的意义
2. 1 EBM 的新模式有利于指导新药或治疗方法的 研究和评价 , EBM 强调对于任何一种对患者预后可 能产生轻2中度影响的药物或治疗手段的评价均应 考虑到这种药物或疗法的长期效果 ,而这种效果必 须包 括 患 者 预 后 指 标 , 其 主 要 终 点 ( Primary end point ) 为总死亡率[2 ] 。 2. 2 EBM 模式可以指导医生的医疗实践 ,不断地 修订和改写重要疾病的治疗方法 , EBM 模式强调科 学治疗的新观念 , 即不再是单纯强调简单地观察患 者的某些症状 、体征或某些生理 、生化指标的短期变 化 ,而是注重治疗措施对于患者生命质量 、有效寿 命 、死亡率以及卫生经济学指标的影响 , 要求我们 用最小的代价获得最佳的长远疗效 。 2. 3 EBM 对于政府医疗卫生主管部门制订政策法 规具有重要指导和参考价值 。政府有关部门将根据 EBM 的主要原则审定和评价各种药物用药方案的 科学性 、合理性和价2效比 。
而某文章作者却错误地采用了完全随机 t 检验的统 计推断方法 。究竟配对 t 检验与完全随机 t 检验有
近年来医学科研论文中统计学的应用越来越普 遍 ,这从侧面反映出作者力求使其研究成果更具科 学性 、代表性 ,但由于有些作者对统计理论及应用缺 乏较深刻的了解 ,他们或是忽视了统计方法的应用 条件 、或是选择的统计方法不恰当 ,从而造成了研究 结果及数据分析的失真或失误 。笔者有幸接触到一 些科研人员所写论文 ,对文中 t 检验的错误进行如 下剖析 ,以期对文章作者 、读者等有所帮助 。
个均数
,
可以比较
(
3 2
)
=
2!
3! (3 -
2)
! = 3 次 ,即有 3 个对比组 。若每次比较
的检验水准α= 0. 05 ,则每次比较不犯第一类错误
的概率为 (1 - 0. 05) ;3 次比较都不犯第一类错误的
概率为 (1 - 0. 05) 3 。这时犯第一类错误的概率为 1
- (1 - 0. 05) 3 = 0. 1426 比 0. 05 大多了 。因此 ,多
0. 79
4 14. 59 15. 01 - 0. 42
5 14. 05 10. 51
3. 54
6 13. 43 13. 52 - 0. 09
7 17. 91 15. 77
2. 14
8 16. 12 15. 06
1. 06
9 15. 34 13. 27
2. 07
10 14. 53 14. 57 - 0. 04