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医学科研论文中的统计学问题汇总分析

蚁穴统计学是一门帮助人们透过偶然现象,分析和判断事物内在规律的科学。随着医学科研工作的深

入,医学统计学的应用越来越广泛。由于统计学的内容非常丰富,并且仍在不断发展,而医务工作者常因各种

原因不愿花费许多精力钻研统计学知识,故医学论文中误用统计学的现象较为严重。为了减少这一现象,提高

论文的水平,现就论文中常见的统计学错误,分析讨论如下。

1.文中未交待所用统计方法

论文中应将所用的统计方法交待清楚,例如,是配对设计的t检验还是成组设计的t检验,是Ridit分析还

是卡方检验,是作相关分析还是作回归推断。使用不正确的统计方法会得出错误的结论,所以统计方法交待不

清或根本不予交待,会使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句经“统计学处理”后,就写出

结论;有的甚至于直接用P值说明问题了事。正确的做法应写明具体的统计方法,如有特殊情况,还应说明是

否采用了校正,这样才有说服力。严格地说,应写明精确的统计量值和P值,如t值、F值、χ2值等,不应笼统

地以P0.05或P0.05代替。此外,最好能交待所使用的计算工具与统计软件名称。因采用公认的统计软

件(如SAS、SPSS等)或程序型计算器进行计算,与手工计算相比,既准确又快捷,其计算结果易于被人接受。

2.使用统计方法时不考虑其应用条件

每一种统计方法都有其适用条件。在表示数值变量资料(计量资料)的平均水平时常用到平均数。然而

平均数有算术平均数(均数)、几何均数和中位数,各有其应用条件。应用均数时,必须首先确定数据为正态分

布。如果数据是偏态分布,仍用均数表示其平均水平势必导致错误的结论,不少作者没有注意到这一点。对于

偏态分布的数据,应该用几何均数或中位数表示其平均水平。t检验要求样本来自正态总体,作两样本均数比

较时还要求方差齐。如果不符合这些条件,则应考虑进行数据转换或用非参数检验;当两小样本均数比较方差

不齐时,可采用t’检验。例如临床研究中常涉及病人的病程,有的论文中病程5d至24年的平均水平和离散度

为(311±613)年,这种标准差接近或大于均数的数据显然属于严重的正偏态,直接进行t检验,无疑是错误的。

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t检验是最常用的统计方法之一,但有许多误用的情况。t检验不能用于三组或三组以上的组间比较,即

使资料符合t检验的条件也是不行的。因为一则将原来的多组整体设计割裂,失去了总变异和总剩余误差,

与原设计思想不符;二则损失了部分信息,降低了检验效率。t检验误用于方差分析的现象还不少见。对于三

组或三组以上组间的均数或分布的比较可以用以下方法:⑴如果各样本来自正态总体,且方差齐,可用方差分

析;⑵如果各样本来自正态总体,但方差不齐,则可作数据转换,待方差齐后再用方差分析;⑶如果各样本分布

不清或分布不明,则可考虑用秩和检验。

在t检验中,把配对设计的资料作成组比较的t检验,是常见的失误之一。有的作者误将配对数据分为

两个独立的组,分别设计两组各自的均数,并按两组均数作成组比较的t检验。这样使原来只有差值之间的变

异扩大为两个样本“”各自的变异,错误地增大了标准差和标准误,同时样本含量也从原来的对子数变成了两“

个样本”的例数之和。其结果大多使t检验所得P值增大,可导致差异从有统计学意义变为无统计学意义。

卡方检验中的计算公式较多,各有其适用条件,稍有不慎,即有误用的可能,应根据实验设计和资料性质

进行正确选择。常见的失误是:⑴四格表资料,当1T(理论频数)5,n(总例数)40时,没有计算校正χ2值;⑵

四格表资料,当T1或n40时,没有选用四格表确切概率法;⑶行×列表资料,由于例数太少,致理论