医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策
医学论文中常见的统计学处理问题
医学论文中常见的统计学处理问题1.未建立或未使用多元医学参考值范围：随着现代科技的发展，在临床实践中出现了许多新仪器，新设备，如一滴血可查出数十项指标结果。
故临床医师在实践中常用多项(即多于1项)指标判断某功能或状态正常与否。
此时应注意：(1) 不能用单指标方法确定的单指标参考值范围来逐个判断多项指标观测值；(2) 对多指标观测值，不能用单指标方法确定多指标医学参考值范围；(3) 注意诊断试验评价结果；(4) 建立参考值范围的观测例数应不少于100例。
2.未进行可信区间估计：对总体参数的区间估计，通常涉及均数、率、相对危险度。
如血管扫描的准确性为92%(81%～100%)。
注意：(1) 观测例数适宜；(2) 若诊断符合率的上限接近100%。
提示新方法是可以推荐使用的；而若下限接近50%，则提示此新方法无使用意义；(3) 数据分布近似正态分布，或变量变换后近似正态分布。
3.未进行一组构成比资料的统计分析：一组构成比中任何两个构成部分间可以比较，当对任一构成部分做结论时要考虑假设检验，同时注意构成比最大为100%。
4.未按有序分类资料分析：有序分类资料(或等级资料)一般应进行秩和检验，仅当配对设计的双向有序分类资料(R×C表)研究相关关系时做χ2检验，要注意识别有序分类资料。
5.未按设计整理统计表：常见的是将配对设计的双向有序分类资料(R×C表)误整理为单个样本的有序分类资料，把配对设计的四格表误整理为一般四格表等。
6.使用不适宜的统计图、表：表中不应列出各样本部分指标均为相同的观测值，如均为零。
对一些图，要注意观察相邻刻度线的数值是什么关系?若为倍数关系时要考虑用对数线图或半对数线图。
注意将统计学基本原则与期刊编辑要求相结合，如列表，制图应注意节约版面。
7.未合理描述变量间关系：例如要分析IL-6含量与特异性IgM滴度呈正相关，绘图时只能以IL-6、IgM分别为X、Y变量绘制散点图，观察两变量间关系。
医学统计典型错误论文
医学统计典型错误论文摘要：统计方法在医学上的应用渗透到医学发展的方方面面，正是因为统计学如此强大的渗透性，反而引起一些医学实例中统计学知识被误用，推导出错误的医学结论，为医学的进一步发展带来一定程度的隐患。
本文从医学论文中常见的典型错误展开讨论，辨析其造成错误的原因，并对正确的在医学实验中运用统计学方法给出一定的建议，具有一定的参考价值。
关键词：医学实验;统计方法;典型错误引言随着近年来，人们对统计学知识研究的不断深入，统计学方法被不断应用在各个学科的发展中，其中以经济学和生物医学表现尤为明显。
选取正确的统计学方法帮助医学实验推导结果，是目前医学科研发展的一项重要的工作。
是否选取正确的统计方法将直接对医学科研发展中的的严谨性造成影响，方法选取正确可能带来较高价值的医学结果，而选取不当则会使得其反，甚至得出与事实严重相悖的结论。
本文从医学实验中常见的几个统计学错误：统计学表达描述出现问题、使用单因素方法考虑多因素问题、盲目套用统计分析模式以及不考虑统计推断方法使用的前提条件出发，讨论错误的成因，并就如何避免此类错误给出一点建议和对策[1]-[3]。
一、统计学表达和描述方式存在错误在对医学实验的分析中，往往不可避免的要对所收集的众多数据进行某种意义的表达和描述，尽管常见的表达和描述方法所有人都会，看似这是一件很容易的事情。
但是，一旦应用到统计学的知识，很多人就会不可避免的犯各类错误。
表1 两类奶牛乳蛋白含量比较(%)(x+s)表2 两类奶牛乳蛋白含量比较(%)(x+s)表中存在标准差大于平均值的情况，显然可以判断数据不符合正态分布的规律性，此时若继续按照之前的方式描述数据，就会产生错误。
二、盲目使用单因素统计思想考虑多因素问题但是仔细推敲，其实三个因素的独立性并没有得到正确的验证，这样盲目的分离数据的措施是相当不具有科学性和合理性的，统计分析的结论也可以说是完全没有说服力的结论。
当然，从统计学角度来说，我们也并不能完全否定上述结论，只能说上述结论也是具有一定的参考价值的，正确的做法应该是：采用logistics回归模型进一步对相关因素进行筛选，取代单一的卡方检验方式。
论医学研究中常见的统计学错误
论医学研究中常见的统计学错误引言统计学在医学研究中扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们分析数据、评估结果的可靠性，并提供决策依据。
然而，由于缺乏统计学知识或方法的错误应用，医学研究中常常会出现一些常见的统计学错误。
本文将介绍在医学研究中常见的统计学错误，并探讨如何避免这些错误。
1. 小样本量小样本量是医学研究中常见的统计学错误之一。
当样本量较小时，统计结果往往难以准确地反映总体的情况。
这种情况下，我们应该增加样本量，以提高结果的可信度和准确性。
2. 选择性报道选择性报道是指在研究中只报道符合预期结果的情况，而对与预期结果相悖的现象进行掩盖或忽略。
例如，某项药物在治疗一种特定疾病的效果显著，而作者只报道了这个结果，而没有提及其他副作用或治疗效果不佳的情况。
为避免这一错误，我们应该客观公正地报道所有的结果，不仅包括正面的统计结果，也要包括负面的统计结果。
3. 多重比较多重比较是指在同一组数据上进行多次比较，从而增加发生偶然巧合的概率。
在医学研究中，尤其是大规模的研究中，经常需要进行多次比较，但如果不加控制地进行多重比较，结果可能会出现虚假的阳性或假阴性结果。
为避免多重比较带来的错误，我们可以使用统计学方法来调整P值或采取其他合适的纠正方法。
4. 忽视混杂因素在医学研究中，混杂因素是指可能对结果产生干扰的其他因素。
忽视混杂因素可能导致统计分析结果偏离真实情况。
为避免这一错误，我们应该在研究设计的过程中充分考虑潜在的混杂因素，或者使用适当的统计调整方法。
5. 错误地解读P值P值是统计学中常用的指标，用于评估数据的显著性。
然而，很多人对P值的解读存在误区。
P值仅仅表示在零假设成立的前提下，观察到该结果或更极端结果的概率，并不表示观察到的结果是真实的或有实际意义的。
因此，我们在解读P值时应该谨慎，并将其结果与其他指标如置信区间结合考虑。
6. 忽略样本来源的偏倚在医学研究中，样本来源的偏倚可能导致结果的偏离。
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。
医学期刊统计学误用分析PPT课件
释疑
在进行试验之前，最好进行完善的试验设计，明确 所要考察的实验因素，受试对象，所观察的指标， 以及对试验结果可能产生影响的重要的非实验因素 ，务必使各重要的非实验因素在各组间尽量达到均 衡一致，这样得出的结论才具有较强的可信性和说 服力。本例可根据情况按“不平衡指数最小的分配 原则”来安排实验，将重要的非实验因素划分成多 个水平，将每个新就诊的患者加入各个治疗组，计 算出在各种情形下的不平衡指数，找出最小的不平 衡指数所在的组，说明新就诊的患者如果加入此组 ，各重要的非实验因素在各组间的均衡性最好。
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各组治愈率比较，认为超声碘离子透入法和音频 电法的治愈率要高于红外后与年龄、病程及硬结本身 的大小都有很大关系（年龄小、病程短、硬结小， 预后相对好）。从资料可以看出，研究对象年龄跨 度大（从18个月到68岁），病程差距大（从1周到15 年），并且硬结的大小也存在较大的差距（ 1cm×1cm～5cm×7cm）。原作者对采取何种方法使 重要的非实验因素在各组间达到均衡未作任何说明 ，只是一味地将三组拿来直接进行比较，如果均衡 性原则掌握得不好，则有可能结论的可靠性不高甚 至得出错误的结论。
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国际医学科研悖论
美国于1958年开始在外科手术中 采用麻醉剂氟烷，到1962年突然 掀起一场风波——麻醉剂氟烷有 严重的副作用。导致部分患者病 情恶化、发热、肝脏大片坏死而 死亡。这关系到麻醉剂氟烷能否 继续使用！
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国际医学科研悖论
后来的研究表明：与氟烷、喷妥 撒、环丙烷、乙醚和其他麻醉剂 相应的死亡率分别为2.1%、2.0% 、2.6%、2.0%和2.5%。 风波自然平息！
集数据。
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实验因素
因素：影响实验结果的各种原因，统称
为因素。
【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。
队列研究医学论文中常见统计学问题
队列研究医学论文中常见统计学问题目的了解目前我国医学期刊中采用队列研究设计的文章中统计学方法的应用情况，发现问题并提出相应对策，以提高此类文章的数据处理及撰写水平。
方法检索2014～2015年中国知网、万方数据库收录的有关队列研究的论文，对其进行系统的统计学方法分析。
结果论文中普遍存在的统计学问题包括χ2检验和Logistic回归的误用、研究对象描述不清楚、结局事件及其判断标准描述不全面等。
结论论文作者应充分认识流行病与医学统计学方法在科学研究中的重要性，并具备一定的相关理论知识；期刊编辑部应加强论文的流行病与医学统计方法学的审查工作。
标签：医学期刊；队列研究；统计学问题；对策队列研究又称前瞻性研究、随访研究及纵向研究，是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较亚组之间结局的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联以及关联大小的一种观察性研究方法[1]。
这里暴露是指研究对象接触过某种待研究的物质（如重金属等）、具备某种待研究的特征（如年龄、性别及遗传因素等）或行为（如吸烟等）[2]。
观察的结局主要是与暴露因子可能有关的结局。
队列研究中先因后果的时间顺序相对明确，受一些偏倚的影响小，是观察性研究方法中验证病因能力最强的研究方法[3]，其证据等级仅次于严格设计的随机对照试验。
尽管我国的前瞻性队列研究起步较晚，但自20世纪八九十年代起也陆续开展了一些队列研究[4]。
如果这些研究未能正确使用该研究方法，不但不能有效验证病因假设，还有可能得出错误的结论。
本文收集并分析了近年国内公开发表的队列研究论文，发现其中存在的统计学问题并提出改进意见和建议，旨在引起作者、编者和审稿专家的重视，提高期刊论文的质量。
1队列研究文献的检索以“队列研究”“前瞻性研究”“随访研究”“纵向研究”为关键词，在中国知网（CNKI）和万方数据库中检索2014～2015年公开发表的队列研究文献共1874篇，剔除重复文献和非研究性文献后，获得研究性文献929篇（表1）。
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
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医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策随着医学科研的发展，统计学在医学杂志论文中扮演着重要的角色。
但是，由于研究者对统计学方法的理解不足或应用不当，常常会出现一些统计学错误。
本文将分析常见的统计学错误，并提出相应的对策，以帮助研究者提高论文质量。
2.样本量不足：样本量的大小对于统计结果的可靠性和代表性至关重要。
样本量不足可能导致结果不具有统计学意义。
因此，研究者在进行实验设计时，应该根据研究目的和预期效应大小，通过统计学方法计算出所需的最小样本量，并确保实际样本量达到或超过计算的结果。
3.忽略数据分布的假设：一些统计学方法要求数据满足特定的分布假设，例如正态分布。
然而，研究者在应用统计方法时往往忽略了这个前提条件，并未对数据的分布进行充分检验。
为了避免这个问题，研究者应该在应用统计方法之前，使用合适的统计检验或图表来检验数据是否符合假设的分布。
4. 未进行多重比较校正：当进行多组比较时，如果未进行多重比较校正，可能会导致假阳性结果的出现，即错误地认为存在差异或关联。
为了避免这种错误，研究者应该在进行多重比较时采用适当的校正方法，例如Bonferroni校正或Benjamini-Hochberg过程。
5.缺乏效应大小的解释：纯粹依靠显著性检验结果来判断研究结果的重要性是不足够的。
研究者应该解释效应的大小，例如使用点估计和置信区间来表示效应的大小范围，并进行实际意义和临床可应用性的讨论。
6.忽略混杂因素的校正：在观察性研究中，混杂因素可能会影响到统计分析的结果。
如果在统计分析中未对混杂因素进行校正，可能会引入偏
差。
因此，研究者应该在进行统计分析之前，充分考虑可能的混杂因素，并使用适当的统计方法进行校正。
7.未进行复杂数据分析：对于复杂数据结构，例如多层次数据（例如医生-病人数据）或长期纵向数据，简单的统计方法可能无法提供准确的结果。
研究者应该使用适当的复杂数据分析方法，例如多层次回归分析或混合效应模型，以更好地处理这种类型的数据。