医学统计论文15篇(医学科技论文统计学误用分析)
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。
医学期刊论文中常见统计学错误
型 中 ， 手术 时 间 控制 在 ２ ｉ ， 低 度 肝 素化 若 ０ｍｎ内 则 （０ ／ ｇ 既 可保 证 手 术 的安 全 性 又可 缩 短 徒 手 １０Ｕ ｋ ）
Ｂｉｃ ｍｐａｉ ｌｔ ｏ ｐｈ ｓ ｈｏｙ ｅ ｏｉ ｅ ｏ ｔ ｄ ｔｎ ｓ ｎ ｏｏ ｔｂｉ ｙ ｆ ｉ ｏ ｐ ｒｌ ｈ ｌｎ ｃ ａｅ ｓｅ ｔ ｉ
验操作 中应根 据所 建 模 型 的情 况 ， 择合 适 的肝 素 选
剂量 ， 免大 出血 的风险 。 避 总之 ， 该研 究 证 明在 冠状 动 脉再 狭 窄小 型 猪模
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 ， 坐标轴上 的刻度值是随意标上去的 ， 横 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 ， 常混 淆“ （） 经 百分 比” 与
陈 明 ， 新 刚 ， 博 ， ． 状 动 脉 再 狭 窄 家 猪 模 型 中 王 郑 等 冠
普通肝 素 用 量 的探 讨 ． 国 介 入 心 脏 病 学 杂 志 ， 中
２０ ０８， ６： ２５・ ７． １ ２ ２２
Ｗｈ ｌｎ ＤＭ ， ｎ ｅ ｅ ｓ ｎＷ Ｊ Ｋｒ ｂ ｅ ｄ ｍ Ｃ，ｔａ． ｅａ Ｖａ ｄ ｒＧｉｓ ｅ ， ａ ｂ ｎ ａ Ｓ ｅ １
医学期刊论文中常见统计学错误
Ｖ ａ ｌ ｖ ｅ 系统 也 在 临 床 应 用 ， 小 儿 常 用 于肺 动 脉 瓣 ，
主 动脉 瓣 主要应 用于 老年人 。近年来 还 出现 了超声
总之 ， 心 脏瓣 膜 成形 手术 仍是 先 天性 瓣 膜疾 病 的首选 治疗 手段 ， 但术 后残余 狭 窄 、 反流 发生概 率仍 较高 ， 特别 是远期 疗效 不确 实 ， 二 次成形 或瓣膜 置换
肺血管病杂志 ２ ０ １ ３ 年１ １ 月第 ３ ２卷第 ６ 期
Ｊ ｏ ｕ ｍ ａ １ ｏ ｆ ｃ ａ ｒ ｄ ｉ ｏ ｖ ａ ｓ ｃ ｕ １ ａ ｒ ＆Ｐ ｕ ｌ ｍ ｏ ｎ ａ ｒ ｙ Ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ ， Ｎ ｏ ｖ ｂ ｅ ｒ ２ ０ １ ３ ， Ｖ ０ １ ． ３ ２ ， Ｎ ｎ ． ６
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ｘ 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 ｘ 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
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。
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。
医学期刊论文中常见统计学错误
［12］刘力生．中国高血压防治指南2010［J ］．中华高血压杂志，2011（08）：701-743．［13］Zhao W ，Wang L ，Lu X ，et al．A coding polymorphism of thekallikrein 1gene is associated with essential hypertension ：a tag-ging SNP-based association study in a Chinese Han population ［J ］．J Hypertens ，2007，25（9）：1821-1827．［14］Kellermeyer ＲW ，Graham ＲJ．Kinins －-possible physiologic andpathologic roles in man ［J ］．N Engl J Med ，1968，279（14）：754-759．［15］Kaplan AP ，Joseph K ，Silverberg M．Pathways for bradykininformation and inflammatory disease ［J ］．J Allergy Clin Immunol ，2002，109（2）：195-209．［16］Kellermeyer ＲW ，Graham ＲJ．Kinins －-possible physiologic andpathologic roles in man ［J ］．N Engl J Med ，1968，279（16）：859-866．［17］Ｒett K ，Wicklmayr M ，Dietze GJ ，et al．Insulin －induced glucosetransporter （GLUT1and GLUT4）translocation in cardiac muscle tissue is mimicked by bradykinin ［J ］．Diabetes ，1996，45Suppl 1：S66-S69．［18］Zhao C ，Wang P ，Xiao X ，et al．Gene therapy with human tissuekallikrein reduces hypertension and hyperinsulinemia in fructose －induced hypertensive rats ［J ］．Hypertension ，2003，42（5）：1026-1033．［19］Potier L ，Waeckel L ，Fumeron F ，et al．Tissue kallikrein defi-ciency ，insulin resistance ，and diabetes in mouse and man ［J ］．JEndocrinol ，2014，221（2）：297-308．［20］Slim Ｒ，Torremocha F ，Moreau T ，et al．Loss －of-function poly-morphism of the human kallikrein gene with reduced urinary kal-likrein activity ［J ］．J Am Soc Nephrol ，2002，13（4）：968-976．［21］Biros E ，Norman PE ，Walker PJ ，et al．A single nucleotide poly-morphism in exon 3of the kallikrein 1gene is associated with large but not small abdominal aortic aneurysm ［J ］．Atherosclero-sis ，2011，217（2）：452-457．［22］Ordovas JM ，Ｒobertson Ｒ，Cleirigh EN．Gene －gene and gene-environment interactions defining lipid-related traits ［J ］．Curr Opin Lipidol ，2011，22（2）：129-136．［23］Ｒideout TC ，Harding SV ，Jones PJ．Consumption of plant sterolsreduces plasma and hepatic triglycerides and modulates the ex-pression of lipid regulatory genes and de novo lipogenesis in C57BL /6J mice ［J ］．Mol Nutr Food Ｒes ，2010，54Suppl 1：S7-S13．［24］Ｒothschild AM ，Melo VL ，Ｒeis ML ，et al．Kininogen and prek-allikrein increases in the blood of streptozotocin －diabetic rats are normalized by insulin in vivo and in vitro ［J ］．Naunyn Schmiede-bergs Arch Pharmacol ，1999，360（2）：217-220．［25］Mori MA ，Araujo ＲC ，Ｒeis FC ，et al．Kinin B1receptor defi-ciency leads to leptin hypersensitivity and resistance to obesity ［J ］．Diabetes ，2008，57（6）：1491-1500．（2018-08-21收稿）·读者·作者·编者·医学期刊论文中常见统计学错误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。
医学论文统计学方法应用的错误解析
医学论文统计学方法应用的错误解析作者：黄崇亚来源：《今传媒》2012年第04期摘要：统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性，在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案，基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。
编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用，提高单篇文献的质量和学术水平。
关键词：统计学方法；医学论文；解析中图分类号：G237 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2012）04-0132-02一、引言医学由于其研究的复杂性和系统性，常需要应用严谨的统计学方法，由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。
统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。
例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。
因此，正确应用统计学方法，并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高，现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。
二、医学论文统计学方法应用概况医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1]，主要由目的、方法、结果、结论组成。
一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。
一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。
统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。
（一）材料与方法部分正文中，材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。
通过对统计学方法的描述，读者应该清楚论著的统计学设计思路。
材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况，其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性，他人作相关研究时具备可重复性。
方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术，要具备可比较性和科学性，方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。
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。
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医学统计论文15篇医学科技论文统计学误用分析医学统计论文摘要：医学统计学是医学与统计学的交叉学科，是一门运用统计学的原理和方法，研究医学中有关数据的收集、整理和分析的应用科学[1]。
随着现代医疗信息化，大量的医疗数据及生命现象，均需要借助统计学和计算机去探寻规律。
因此，医学统计学在医疗大数据和循证医学中发挥着越来越重要的作用。
为了应对大数据时代的挑战，医学各专业学生都应培养统计学思维，掌握一些统计学方法及应用技能。
关键词医学统计统计论文统计医学统计论文: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。
ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。
ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。
具体路径可以参考相关统计专著[3]。
统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。
计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。
检验水准为0.05。
具体内容可据情而定。
1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。
此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。
SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。
研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。
1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。
析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。
非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。
具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。
Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。
Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著?二次研究”栏目的循证文章。
2科技论文中统计学处理的相关表述2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。
经典例子如下,“统计学处理:采用SPSS(版次)统计软件分析数据。
计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SNK 法及LSD法。
检验水准为0.05”。
上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。
此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。
常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。
如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,P<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。
2.2结果中具体P值的标注现在的统计学处理手工计算的较少,一般均应用统计软件,最常用的软件如SPSS、SAS均能给出具体P值。
但部分论文的结果表述中却未标明具体P 值,作为科技论文是不够严谨的,建议作者在表述研究结果时注明具体P值,增加论文可信度的同时,可用于再次分析。
2.3表格制作统计表设计需规范,应体现统计设计内容。
部分表格存在内容割裂、组别名称违反表格简洁化原则、表下注释繁琐、横标目与纵标目颠倒等情况。
建议作者写作论文时参阅相关统计学教程及杂志稿约。
医学统计学教学在中国的医学教育特别是高层次教育中举足轻重。
一项课题从一个好的创意开始到实施、结题,统计学方法始终贯彻其中。
不管是临床试验研究、实验性研究、观察性研究,还是临床测量误差与诊断试验,如果没有规范性的统计设计、精确的统计分析、科学的统计学解释与表述,很难获得学术上的认可[1]。
目前在统计学的具体应用中,研究课题开始设计时就有统计学专家参与已成为较流行的趋势。
许多专业统计学专家或研究者在不停的进行“统计基础”的研究,以创造更多的数理统计方法。
对于非统计专业的研究者来说,统计学的学习主要侧重于应用。
在应用统计学教学中,一般分为4个档次或阶段来进行,首先通过学习医学统计学课本获取统计学思想、原理和方法,其次学习统计软件相关书籍掌握数据到统计结果的转化,再学习统计表达与描述书籍达到书写统计学报告能力,最后可以学习如何出具统计审阅报告。
医学科技工作者亦可按照这个顺序学习以提高统计能力。
医学统计论文:医学期刊统计学错误研究1统计设计存在的常见问题统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。
常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。
针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。
1.1不遵循或不重视随机化原则随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。
随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。
然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。
还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。
部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。
1.2缺少对照研究或对照组设计不合理正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。
目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。
有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。
对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。
1.3均衡性原则掌握不够均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。
特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。
各组间越均衡，可比性越强。
有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。
具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。
对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。
1.4重复的原则掌握不好所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。
虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。