体育类核心期刊中运动医学论文的统计学 应用错误案例分析
学术期刊体育论文存在的统计学问题

(p r D p. G a gi om l nt ann 30 3 C ia S ot et, un x N r a s ,N n ig5 0 2 , hn ) I .
Ab t a t sr c :W i h e eo me to c e c ,t e s o s sa it sh s b c me mo e a d mo e i ot n n t e s o s s i n t t e d v lp n fs i n e h p t t t i a e o r n r mp ra t h p r c e — h sc i t
是严重错误 的 . 因为 目前还 没有任何 一个人进 行背越式 跳高
跳 过 3 的 在 数 据 缺 乏 真 实 性 的 情 况 下 . 论 采 用 多 么 科 m 无 学 , 么 合 理 的分 析 方 法 都 是 没 有 意 义 的 。 说 明 : 1的 原 多 另 表 始 数 据 通 过 各 种 方 式 在 期 刊 数 据 进 行 检 索 . 未 找 到 . 此 均 因 其 真 实 性 也 有 待 验 证
析, 并提 出 正确 的 建 议 。
关 键 词 : 育 统 计 ; 见 问题 ; 育科 研 体 常 体
中图分类号 :8 G 0—3 2 文献标识 码 : A 文 章 编 号 :6 2 2 8 2 1 )6— 4 17 — 6 X(0 10 0 9—0 3
Sai is rbe o t p p r r ia yju n l tt t o l sc p ms ns rs a esi o dn r r as i p n o
Ke r s p r t t t s o y wo d :s o s sai i ;c mmo r b e ;s o t c e t i e e r h t sc n p o lm p r s in i c r s a c s f
体育类核心期刊中运动医学论文的统计学 应用错误案例分析

第17卷第11期 2010年11月 体 育 学 刊Journal of Physical Education Vol.17 No.11N o v .2010体育类核心期刊中运动医学论文的统计学应用错误案例分析张宁(宁夏大学 体育学院,宁夏 银川 750021)摘 要:就近年来体育类核心期刊运动医学科研论文撰写中常见的统计学应用误区进行分析,结果发现:①实验分组不合理,受试对象的选取违背同质性原则;②统计方法不合理,多个样本均数比较,错误应用多个t 检验代替,误用单因素方差分析处理多因素方差分析;③误判资料类型,从而误用定量资料统计分析方法,两样本率的检验错误用两样本的t 检验来代替。
关 键 词:统计学;运动医学论文;体育类核心期刊中图分类号:G80-32 文献标识码:A 文章编号:1006-7116(2010)11-0115-04Analysis of statistical application errors in sports medical theses incore journals in the sport categoryZHANG Ning(Institute of Physical Education ,Ningxia University ,Yinchuan 750021,China )Abstract: The author analyzed statistical application mistakes commonly seen in the writing of sports medical research theses in core journals in the sport category in recent years: 1)the division of experiment groups was irrational; the se-lection of testees violated the principle of homogeneity; 2)the comparison of the average of multiple samples was wrongly replaced with multiple t tests; single factor variance analysis was wrongly used for multiple factor variance analysis; statistical methods were irrational; 3)data type was wrongly judged, thus a wrong quantitative data statistical analysis method was used; the test of two sample rates was wrongly replaced with the t test of two samples. Key words: statistics ;sports medicine theses ;core journals in the sport category收稿日期:2010-05-02统计学是科学研究的基础,是研究结果科学性、可靠性的有力保障。
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;
医学期刊论文常见统计学错误

医学期刊论文常见统计学错误1.统计表达和描述方面存在的错误:(1)统计表中数据的含义未表达清楚,令人费解。
(2)统计图方面的主要错误有2个,其一,横坐标轴上的刻度值是随意标上去的,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)运用相对数时,经常混淆“百分比”与“百分率”;(4)在表达多组定量资料时,即使定量资料偏离正态分布很远,仍采用“x珋±s”表达(标准差S>x珋),特别当表中采用标准误Sx珋取代标准差s时,前述的错误很难被察觉出来。
2.定量资料统计分析方面存在的错误:(1)当定量资料不满足参数检验的前提条件时,盲目套用参数检验方法;(2)不管定量资料对应的实验设计类型是什么,一律套用单因素2水平(或叫成组)设计定量资料的t检验或单因素多水平设计定量资料的方差分析。
3.定性资料统计分析方面存在的错误:(1)把χ2检验误认为是处理定性资料的万能工具;(2)忽视资料的前提条件而盲目套用某些定性资料的统计分析方法;(3)盲目套用秩和检验;(4)误用χ2检验实现定性资料的相关分析。
4.简单线性相关与回归分析方面存在的错误:(1)缺乏专业知识,盲目研究某些变量之间的相互关系和依赖关系;(2)不绘制反映2个定量变量变化趋势的散布图,盲目进行简单线性相关与回归分析,常因某些异常点的存在而得出错误的结论;(3)常用直线取代2定量变量之间事实上呈“S形或倒S形”的曲线变化趋势。
5.多因素或多自变量的实验资料进行分析存在的错误:(1)将原本属于多因素实验研究,拆分成一系列单因素的研究来分析,这种“化繁为简、化整为零”的处理,割裂了原先的整体设计,无法研究多因素之间的内在联系或交互作用,容易得出片面、甚至错误的结论;(2)虽然将多个自变量都包括在一个多重线性回归方程或多重Logistic回归方程之中,但整个回归方程没有统计学意义或回归方程中有很多无统计学意义的自变量,就依据这样的回归方程去下结论。
体育科研常见统计误用(四)--进行预测分析时的问题

价 。 述 项 度 专 技 的 子 , 为 有 出, 值 上 专 速 与 项 术 例 中 因 没 给 S r ,
方 分 表 给 的 方 及 本 量 信 推 出 Y但 差析 中 出平和 样含 的息算 S ,
显然不能要求每个读者都这么做。 23 正确的处理 .
对 于 侧 回 方 , 给 r 便 读 直 地 预 的 归 程 应 出S 以 让 者 观 用 ,
复相关系数反映了这组自变量与因变量间关系的强度,测定 系数R反映了因变量的总变异由于引进了这一组自 2 变量而减
4 在多项式回归中,目 位用离次功 《 三次以上)拟合傲姐
增加自 变量数目 对测定系数的影响, 因此比R a 和R更为合理。 例如,某研究者为了 研究特定运动状态下运动员吸氧量 第三,剩余标准差。由剩余标准差可以知道因变童预测 与}}他 }01 1 l e. l 0Q743e一 度爱娜O' 3 }}yd ,1' 今为因 } .h 1 t 7 t 1 + 值的里信区间的大致长度,然后将其放到所研究问题的背景 率 x为自 变量建立三次多项式回归,得以下回归方程: 中加以 考察,看置信区间是否太大。若太大,则说明该回归
体育 研 加 年 第 器 . 策 4 科 创 期
今
S o c n ee rh p r S i c R sac
—
刘 炜
中图分类号: 8 - 2 G03
文献标识码:A
进行预测分析时的问题
文章编号:10-2720)305-2 06 10 (040-0 70
1 仅用 相对饭狡反映翻口效果
11现象 . 例如,用时间序列分析的方法,预测某届奥运会若干 项目的第一名成绩,然后用相对误差反映预测效果,认为 相对误差在 5 %以内是误差较小的。 12分析 . 预测效果的衡量,不仅要考察预测的相对误差,还要 联系预测指标通常的变化幅度。变化幅度大的指标,这一 百分比可以大些,变化幅度小的指标,这一百分比则应小 些。所以,归根到底,一个预测的效果,还是要放到实 际问题中去衡量。 “ 5 相对误差在 %以内是较好的”这一标准,在商业领域 的销售量预测中是适用的。但是,在体育比赛的最好成绩预 测中,由于指标的变化幅度本身通常较小,所以常常并不适 用。 例如, 我们预测下一届奥运会男子lo跑第一名的成绩, om 不用作任何统计分析, 给出 ,o " " s 这样一个预测值, l 则实际 成绩在95s 1.2 之间的话, .3 至 05s 相对误差都不超过5。 %显 然, 下一届奥运会男子lo 跑第一名的真正成绩是不会超出 om 这一范围的, 也即 “o” ls 这样一个预侧值的相对误差是不会 超过5 的。 % 但这是不是一个好的预测呢, 显然不是。 但若我 们要预测明年全国人民的体育直接消费总额,若相对误差为 5 的话,则是一个相当好的预测。 % 13 正确的处月 . 衡量预测效果 ( 精度 )时,不能光看相对误差 ,还 应该结合预测指标通常的变化幅度大小,结合实际问 题进行 综合考察。
忧心:我国80%的医学杂志论著有统计学错误范文一份

忧心:我国80%的医学杂志论著有统计学错误范文一份忧心:我国80%的医学杂志论著有统计学错误 1军事医学科学院__研究所胡良平教授对医学界出现的统计学错误很是忧心。
他提及了一个令人触目惊心的数据:全国各类医学期刊中,有统计学错误的论著竟占到80%。
他说:“随便拿起一本我国的医学杂志,我就几乎肯定能找出其中的统计错误。
”胡良平教授说:“让人忧虑的不仅是上述现象,它们背后所反映出来的是我国整个医学界对统计学的不重视,对统计学方法掌握和应用的不合格。
”他谈到,不可否认,__为了自己的私利,增添、省略或篡改某些实验数据是造成医学统计错误的原因之一,但就整个医学界的整体来看,统计学的处境不容乐观__行政主管部门没有给予医学统计以正确、恰当的认识;有关业务人员统计学知识和基本功底太薄弱;相关学校的统计教学内容陈旧,方法落后,以为完成了教学大纲布置的任务便能让学生有足够的统计知识去完成日后的工作和研究;有关医学杂志并没有统计学专家参与稿件审阅;有关科研课题和科研成果的评审也没有统计学专家参与。
于是,在这种氛围下,一系列不良现象不可避免地发生了:许多课题缺乏统计研究设计方案或设计方案经不起推敲;有些实验研究缺乏必要的预实验,以至出现异常现象时,研究者措手不及;有些因收集数据不当,不可避免地导致误用统计分析方法;有些实验设计的基本原则有误,用单因素设计取代多因素设计,以至于无法考察因素之间的交互作用;有些研究人员误用t检验分析一切定量资料,误用χ2检验分析一切定性资料,误用直线回归方程表示有明显曲线变化趋势的资料,用一元统计分析方法取代多元统计分析方法。
更为严重的是,这些在错误的统计研究设计指导下收集的错误数据,又用错误的方法进行处理后得出的错误结论常被写进论文,“证明”了新发现或新发明,然后这些充斥错误统计数据和结论的论文堂而皇之地刊登在我国优秀期刊上。
“其后果可想而知。
有严重统计学错误的论文怎能说明作者的观点,质量不高的杂志怎能推动医学新知识的严肃交流,有错不改或根本不知道有错误存在又怎能促进整个国家医学的发展呢?”胡良平教授十分忧虑地说道。
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
单击此处添加段落文字内容
【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

医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域,准确和恰当的统计分析是得出可靠结论的关键。
然而,在众多医学论文中,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错误解读,从而影响医学研究的质量和临床实践的指导价值。
接下来,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、样本量计算错误样本量的合理计算对于研究的可靠性和有效性至关重要。
许多研究在设计阶段未能充分考虑研究的主要目的、预期效应大小、检验效能以及显著性水平等因素,导致样本量过小或过大。
样本量过小可能使研究无法检测到真实存在的差异,从而得出假阴性结论;样本量过大则会造成资源浪费,同时可能增加研究的复杂性和误差。
例如,在一项比较新药物与传统药物疗效的临床试验中,如果预期的疗效差异较小,而研究者没有充分考虑这一点,计算出的样本量不足,那么即使新药物实际上更有效,也可能由于样本量的限制而无法得出有统计学意义的结果。
二、数据类型错误医学研究中数据类型多样,包括计量资料(如身高、体重、血压等)、计数资料(如疾病的发生例数、治愈例数等)和等级资料(如疾病的严重程度分为轻、中、重)。
错误地判断数据类型会导致选择错误的统计分析方法。
例如,将原本属于计数资料的数据(如疾病的治愈与未治愈),错误地当作计量资料进行 t 检验,这样得出的结果是不准确的。
反之,将计量资料当作计数资料处理,也会造成同样的问题。
三、选择错误的统计检验方法不同的研究问题和数据类型需要相应的统计检验方法。
常见的错误包括:在多个组间比较时,错误地使用 t 检验而不是方差分析;在非正态分布的数据中使用参数检验方法;在不符合独立性假设的情况下使用独立样本检验等。
比如,在比较三种不同治疗方法对患者生存率的影响时,应该使用方差分析或非参数的KruskalWallis 检验,而不是多次进行两两t 检验,因为这样会增加一类错误(即假阳性)的概率。
四、忽视方差齐性检验在进行 t 检验和方差分析时,通常需要先进行方差齐性检验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第17卷第11期 2010年11月 体 育 学 刊Journal of Physical Education Vol.17 No.11N o v .2010体育类核心期刊中运动医学论文的统计学应用错误案例分析张宁(宁夏大学 体育学院,宁夏 银川 750021)摘 要:就近年来体育类核心期刊运动医学科研论文撰写中常见的统计学应用误区进行分析,结果发现:①实验分组不合理,受试对象的选取违背同质性原则;②统计方法不合理,多个样本均数比较,错误应用多个t 检验代替,误用单因素方差分析处理多因素方差分析;③误判资料类型,从而误用定量资料统计分析方法,两样本率的检验错误用两样本的t 检验来代替。
关 键 词:统计学;运动医学论文;体育类核心期刊中图分类号:G80-32 文献标识码:A 文章编号:1006-7116(2010)11-0115-04Analysis of statistical application errors in sports medical theses incore journals in the sport categoryZHANG Ning(Institute of Physical Education ,Ningxia University ,Yinchuan 750021,China )Abstract: The author analyzed statistical application mistakes commonly seen in the writing of sports medical research theses in core journals in the sport category in recent years: 1)the division of experiment groups was irrational; the se-lection of testees violated the principle of homogeneity; 2)the comparison of the average of multiple samples was wrongly replaced with multiple t tests; single factor variance analysis was wrongly used for multiple factor variance analysis; statistical methods were irrational; 3)data type was wrongly judged, thus a wrong quantitative data statistical analysis method was used; the test of two sample rates was wrongly replaced with the t test of two samples. Key words: statistics ;sports medicine theses ;core journals in the sport category收稿日期:2010-05-02统计学是科学研究的基础,是研究结果科学性、可靠性的有力保障。
而论文是研究成果的表达形式,通过论文可展示研究者的科研成果,也便于查阅者的了解、评价和引用。
因此,在论文中要完整、准确地进行统计学内容的表述,以展示研究设计的合理性和研究结果的可靠性。
但运动医学论文中存在的统计学错误仍相当严重,其中实验设计和统计资料的应用上最为突出。
本文介绍论文中出现错误的部分,并对其进行了正确的统计学内容表述,以便供广大运动医学科研工作者参考。
1 实验设计方面的问题1)实验分组不合理。
例1:《有氧健身操结合饮食控制改善代谢综合征患者胰岛素抵抗、血脂、血糖的实验研究》[1]一文中研究对象为:西安市碑林区某社区代谢综合征患者77人年龄40~65(55.35±7.26)岁。
按照接诊顺序将入选MS 患者随机分为以下2组,综合干预组和对照组。
该文作者所选取代谢综合征患者年龄跨度较大(40~65岁),因为年龄的不同机能的代谢水平有很大的差异性,不能认为他们来自于同一个总体。
把他们随机分入综合干预组和对照组参加试验,两组之间的可比性可能很差,其结论的可信度很低;如果,按年龄段分层随机化,组间的均衡性要高得多。
2)受试对象的选取违背同质性原则。
例2:《不同类型休闲活动对老年女性身体机能影116体育学刊 第17卷响的差异性研究》[2]一文中对成都市老年大学、锦江区老年活动中心,随机选取离退休5年以上,年龄65~75岁之间老年女性为研究对象。
并依据她们的年龄段将活动类型分为:为棋牌队、曲艺队、门球队、舞蹈队;测量指标为:血压及脉率,肺活量,椎体骨密度。
从一般的常识可知,经常参加体育锻炼的人有利于其血压及脉率,肺活量、椎体骨密度指标向好的方向发展。
原作者所选取的活动类型为:棋牌、曲艺队、门球队、舞蹈。
其中棋牌是一种智力游戏和身体运动没有什么关系,而曲艺,门球,舞蹈主要以身体运动为主(曲艺有利于人体的肺活量的提高)。
所以原作者在试验设计时违背同质性原则[3]。
在实验设计时一定要遵守3大原则:对照、随机、重复。
对照原则:要确定处理因素对实验指标的影响,如无对照是不能说明问题的。
实验分组时有处理组和对照组。
对照原则要求处理组和对照组除处理因素以外的其他可能影响实验的因素应力求一致(即齐同比较或有可比性)。
随机原则:是使每个实验对象在接受分组处理时具有相等的机会,以减少偏性,使各种因素对各组的影响保持一致(均衡性好),通过随机化可减少分组人为误差。
这是对资料分析时进行统计推断的前提。
重复原则:是指可靠的实验应能在相同条件下重复出来(重现性),这就要求实验要有一定的例数(重复数)。
因此,重复的含义是重现性与重复数。
重现性可用统计学中显著性检验的值来衡量其是否满意[4]。
2 定量资料统计分析存在的统计学错误2.1 多个样本均数比较错误应用多个t检验例3:《有氧运动对大鼠血糖、血脂和血液凝固功能的影响》[5]一文中,将30只大鼠随机分为3组:对照组、小运动训练组和大运动训练组。
对照组大鼠进行自由饮食和自由饮水;运动训练组动物在此基础上给予为期6周的游泳训练。
有氧运动(游泳)、运动后2周和运动后4周从眼眶后静脉丛取血,以及实验结束时(运动后6周)断头取血,分别做血糖、血脂和有关凝血指标的测定。
用SPSS统计软件对原始数据进行常规数理统计分析,计量资料用均数±标准差描述,显著性检验用t检验,P<0.05表示有统计学意义。
这类错误是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[6]。
案例(原)表1资料为对照组、小运动组、大运动组不同有氧运动时间对大鼠血清LDL水平的影响,原作者用t检验分别对各组均数逐一进行比较。
对照组大鼠在实验期间血清LDL水平没有明显变化P>0.05。
与对照组相比,小运动组大鼠随着有氧运动时间的延长,血清LDL浓度逐渐降低,至第6周时,差异具有统计学意义P<0.05。
大强度游泳运动训练组的大鼠血清LDL则呈逐渐升高趋势,虽然与同期对照组大鼠相比,差异没有统计学意义P>0.05,但与同期(第4周和第6周)小运动组大鼠血清LDL相比,差异具有统计学意义P<0.05和P<0.01。
这种检验方法有误,因为该资料为多组均数间的比较,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,同时在表1中应该列出方差分析的统计量F值及具体的P值。
(原)表1不同有氧运动时间对大鼠血清LDL水平的影响(mmol/L,n=10)(x±s)组别0周2周4周6周对照组 1.01±0.18 1.00±0.16 1.07±0.19 1.03±0.19 小运动组 1.06±0.20 0.95±0.17 0.85±0.150.72±0.181)大运动组 1.02±0.19 1.03±0.221.13±1.172) 1.18±0.213)与对照组相比,1)P<0.05:与小运动组相比,2)P<0.05,3)P<0.01,“原表‥”表示原作者的表格,“表‥”表示取原作者表格的部分在应用t检验和方差分析时要注意它们之间的共性与区别。
t检验和方差分析都是对总体(样本)均数的检验。
当对两个以上的总体(样本)均数是否存在显著性差异进行检验时,如果用t检验,4个总体(样本)均数则需做c24=6次可能组合的检验。
若在α=0.05的显著性水平上检验,则将降低统计结论效度。
所以,两总体(样本)均数的检验用t检验,两个以上总体(样本)均数的检验用方差分析。
2.2 处理多因素设计定量资料误用单因素设计定量资料的方差分析方法例4:《不同营养干预对运动性贫血大鼠红细胞及铁代谢指标的影响》[7]一文中,实验目的为:观察补充复方阿胶中药与补充铁剂营养对运动性贫血大鼠红细胞及铁代谢指标的影响。
方法:以32只健康雄性Wistar 大鼠为研究对象,每只体重约300 g,随机分为4组,C组为安静对照组(n=8),E组为递增负荷跑台运动组第11期 张宁:体育类核心期刊中运动医学论文的统计学应用错误案例分析 117(n=8),ENⅠ组为递增负荷跑台运动+阿胶营养补充组(n=8),ENⅡ组为递增负荷跑台运动+铁剂营养补充组(n=8)。
然后ENⅠ组和ENⅡ组营养补充4周。
实验结束后24h内处死。
结论:9周递增负荷跑台运动导致大鼠红细胞相关指标的显著性下降,引起运动性贫血,但血液铁代谢无显著变化;补充4周复方阿胶中药制剂或铁制剂,提高红细胞相关指标,改善大鼠运动性贫血状况。
数据统计方法实验数据用SPSS13.0软件中one-wayANOVA处理,结果用均数±标准差表示,显著性水平为P<0.05,非常显著性水平为P<0.01。
原文采用单因素设计定量资料的方差分析不合适,仔细考察各处理组之间的关系有:是否递增负荷跑台运动,是否补阿胶营养或补铁剂营养(两者都能促进RBC生成,增加Hb含量的物质,在本研究中可以认为它们是同一因素),原文在固定一个因素于某个水平下观测另一个因素的作用,这种做法割裂了实验设计的整体性。
正确的做法是,先从专业角度上分析二个实验因素之间是否存在交互作用、是否存在二个因素有主次之分、是否存在交互作用或交互作用可以忽略不计等情况。