医学论文撰写中的统计误用问题与对策
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。
医学论文中常见的统计方法误用
同 时 期 的 疗 效 而 不 是 个 别 等级 的 疗 效 因 此 数据 处 理 以 非 参 数 中 1 Χ Δ
宜
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分析 法 或 秩 和检 验为
统 计 结论 描 述 方 法 误 用
在论 文 中常见 到
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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。
医学杂志论文中常见统计学错误分析及对策
随机分组与随机抽样的错误的对策
随机化原则是由Fisher在创建实验设计理 论的过程中首先提出的,随机化原则是实验研 究中保证取得无偏估计的重要措施。随机化 方法由最初的抽签、掷硬币和抓阄等方法发 展到随机数字表、随机排列表和用计算机软 件或计算器产生的伪随机数。
对照的错误与对策 医学研究,尤其是实验设计的研究,需要 设立合适的对照组,只有设立了对照,才能消 除非处理因素对实验结果的影响,从而将所 关心的处理因素的效应分离出来。在论文 中应说明对照取自的总体,如何得来的,样本 含量多大？ 是否与实验匹配或配伍,与试验 组的均衡性如何？
假设检验的案例二的分析与对策 原文作者用配对比较t检验对不同时间两个处 理方式血浆ET浓度的差异进行检验, 发现有统计 学差异, 并认为A 组术后ET浓度相对稳定, 术后 无明显升高。我们认为资料的统计处理不恰当, 因为这时一个典型的重复测量的多个样本均数 的比较, 故应该采用重复测量方差分析检验不同 处理组间和时间因素及处理因素与时间的交互 效应是否具有统计学意义, 如果差异有显著性, 然 后再作两均数间的两两比较。
本例正确的计算结果为P = 0. 011(双侧概率)。 很多分析人员认为两种方法分析的结果都是认 为不同分娩方式重症肝炎孕妇结局有差别, 但 统计学意义是不一样的, 因为P 值大小不一样, 拒绝和不拒绝无效假设的概率是不一样的。
假设检验的案例四
假设检验的案例四的分析与对策
本文作者将资料中三个等级中的“有效” 和“显效”合并, 使之成为二分变量。然后, 用 四格表卡方检验, 得卡方值 =3.302, P=0.069, 作出两组治疗总有效率差异无统计学的结论 。原统计分析中将三个等级合并为两个等级, 导致信息丢失, 结果得出两处理组总疗效无显 著性差异的结论。
第五讲医学论文中常见的错误和防止的方法
第五讲医学论文中常见的错误和防止的方法医学论文是医学科研工作中的重要成果之一，是医学专业学生和研究人员进行学术交流和知识传播的重要途径。
然而，在撰写医学论文的过程中，常常会出现一些错误，这些错误不仅影响了论文的质量，也会影响到学术交流的效果。
因此，本文将介绍医学论文中常见的错误以及防止这些错误的方法。
首先，医学论文中常见的错误之一是数据分析错误。
医学论文中的数据分析是整个研究的核心，因此数据分析过程中的错误会直接影响到结果的可靠性。
为了避免数据分析错误，研究人员应该合理选择统计方法，并在数据分析前进行样本容量计算。
此外，在进行数据分析时，应遵循数据分析的基本原则，如不得修改数据，不得随意删除异常值等。
第三，医学论文中常见的错误之三是语言表达错误。
医学论文在语言表达上要求严格、精确，因此语言表达错误会直接影响到读者对论文的理解和评价。
为了避免语言表达错误，研究人员应该仔细选择词汇，使用准确的医学专业术语，并注意语法和句子结构的正确性。
此外，研究人员还应该注意论文的逻辑结构，合理组织段落，确保文章的连贯性和一致性。
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。
[精华版]医学论文中统计学处理常见问题及应对措施
![[精华版]医学论文中统计学处理常见问题及应对措施](https://img.taocdn.com/s3/m/ea089cb50129bd64783e0912a216147917117ea3.png)
医学论文中统计学处理常见问题及应对措施1存在问题1)统计软件名称和版本不全。
最常见的问题是作者只写统计软件名称而漏掉了统计软件版本。
2)统计数据描述含糊不清。
如笼统说“用-x±s 表示”,而不分定量资料或定性资料。
3)误用统计学方法并且统计方法描述不详细。
例如:对定量资料盲目套用t检验,多组均数比较没有采用方差分析和q检验;对定性资料,盲目套用χ2检验;非参数检验资料没有采用秩和检验或Ridit检验; 对回归分析没有结合专业知识和散点图选用合适的回归类型,而盲目套用简单直线回归分析;在逻辑上无明显相关的2个或2个以上指标检测结果勉强进行相关性分析等;对随访资料没有使用生存分析等。
另一个问题是统计学方法的描述不详细。
例如: 使用t检验,没有说明是完全随机设计资料的t检验, 还是配对设计资料的t检验;使用方差分析时,没有说明是完全随机设计资料的方差分析,还是随机区组设计资料的方差分析,或是巢式设计资料的方差分析;对于四格表资料,没有交代是一般四格表资料χ2检验, 还是四格表资料的校正的χ2检验。
4)假设检验结果的表达和解释中存在的问题。
假设检验的结果表达没有根据不同的统计分析方法, 给出相应的检验统计量的实际值及相应的值,如t检验的t值、方差分析的F值、卡方检验的χ2值、相关分析的相关系数及相应的r值等。
此外,统计结果的解释存在如下问题:假设检验是在“无效假设”正确(比如2种药物的疗效没有差异) 的前提下,用P值大小说明实际观察结果是否符合“无效假设”。
P值小(如P<0·05或P<0. 01)则怀疑“无效假设”的正确性,应得2种药物疗效的差异有统计学意义或差异有高度统计学意义的结论,而不应得差异显著或差异非常显著的结论;P值大(如P> 0·05),则不能拒绝“无效假设”,应得2种药物疗效的差异无统计学意义的结论,而不应得无差异的结论。
这是典型地把统计结论作为专业结论而犯的错误。
医学论文中统计表达和描述方面的错误辨析与释疑
（4）写作过程中过于注重结论的表述，而忽视了统计过程的科学性。
3、决方法
为避免以上错误，医生需采取以下措施： （1）深入学习统计学基础知识，提高自身专业素养。
（2）选择合适的研究设计和统计分析方法，确保其适用性和科学性。 （3）在数据处理过程中保持科学、严谨的态度，避免主观臆断。
（4）在写作过程中注重结论的准确表述，同时统计过程的科学性和合理性。 结论 本次演示通过对医学论文中统计表达和描述方面的错误辨析与释疑，指出了 常见错误的类型、产生原因及解决方法。医生在实际应用过程中应注重提高
先前的研究表明，医学论文中的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与 描述之三主要包括以下几个方面：（1）统计学假设前提的误解；（2）不恰当的 统计学方法；（3）统计结果的不合理解释；（4）误用和滥用统计指标；（5） 统计样本的偏差和质量问题。这些错误辨析与释疑统计资料的问题会影响医学论 文的质量和研究结果的可靠性。
医学论文中统计表达和描述方面的错误主要包括以下几个方面：
（1）数据转换：将不适用于特定统计方法的数据进行错误转换，导致结果 偏离真实情况。
（2）误用统计量：不正确地选择和使用统计量，导致无法准确反映研究结 果。
（3）不正确表述结论：在结论部分夸大或缩小统计结果的实际意义，甚至 得出不正确的结论。
3、统计结果的不合理解释。一些医学论文在解释统计结果时存在不合理的 情况。例如，一些论文在比较两组数据时得出了不具有统计学意义的结论，但未 对其原因进行分析和解释。此外，一些论文在多组数据比较时没有考虑到其他因 素的影响，导致结果出现偏差。
谢谢观看
（4）假设检验前提条件：在进行假设检验时未满足前提条件，导致统计结 果失真。
（5）不理解统计基本概念：对基本统计概念如随机误差、效应大小等理解 不足，影响论文质量。
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。
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]。
医学论文中存在的问题及改进措施
汇报人：日期:•引言•医学论文中存在的主要问题•改进措施目录•实施策略与建议01引言医学论文是医学领域学术交流和知识传播的重要途径，可以促进医学科学的进步和发展。
学术交流医学论文是评价医学科学研究成果和学术水平的重要依据，对于提高医学科学的研究水平和学术声誉具有重要的意义。
学术评价一些高质量的医学论文可以为临床医生提供指导和参考，帮助医生更好地进行临床诊断和治疗。
临床指导医学论文的重要性学术不端行为部分医学论文存在抄袭、剽窃等学术不端行为，不仅侵犯了他人的知识产权，也损害了医学科学的声誉和形象。
论文质量参差不齐目前医学论文的质量参差不齐，一些论文存在研究方法不规范、数据不可靠等问题，严重影响到论文的可信度和学术价值。
发表难度大由于医学期刊数量有限，发表难度大，一些高质量的医学论文也可能因为发表渠道的限制而无法得到广泛传播和认可。
存在问题概述促进学术交流通过改进医学论文的发表和传播方式，可以促进医学领域的学术交流和知识传播，提高医学科学的整体水平和影响力。
打击学术不端行为加强医学论文的审查和监管，打击学术不端行为，可以维护学术界的公平、公正和良好秩序。
提高论文质量采取改进措施可以提高医学论文的质量，增强论文的可信度和学术价值，推动医学科学的发展和进步。
改进措施的必要性02医学论文中存在的主要问题医学论文中的实验设计是获取可靠数据的关键。
然而，一些论文的实验设计可能存在偏见、样本量不足、对照组设置不合理等问题，导致研究结果的可信度受到质疑。
实验设计不合理正确的数据分析方法是保证研究结果准确性的基础。
在医学论文中，有时会出现数据分析方法选择不当、统计检验误用、数据处理不规范等问题，这可能导致结论的偏误或误导。
数据分析方法不当方法学问题医学研究中涉及人体或动物实验，必须严格遵守伦理原则。
然而，一些医学论文在进行研究时可能未经充分伦理审查，引发伦理争议。
学术不端行为包括抄袭、剽窃、篡改数据等，严重损害学术诚信。
论文写作中注意的常见数据与统计错误
论文写作中注意的常见数据与统计错误在论文写作中，数据与统计错误是很常见的问题。
不仅会对研究结果产生负面影响，还会破坏学术可信度。
因此，我们需要特别关注并避免以下常见的数据与统计错误。
一、数据处理错误1.数据录入错误：在整理实验数据时，常常出现手误或者错位，导致数据的准确性受到影响。
因此，在录入数据之前，我们应该仔细检查数据的来源、格式和正确性，避免错误的数据进入分析。
2.缺失数据处理不当：在一些调查研究中，由于受访者无法回答所有问题或部分数据丢失，会导致缺失数据的问题。
在处理缺失数据时，需要采用适当的方法，如删除含有缺失数据的样本、插补数据，或者使用包含缺失数据的特殊分析方法。
3.数据选择偏倚：在数据处理过程中，选择性地采集数据会导致数据偏倚。
为了避免数据选择偏倚，应该采用随机抽样的方法，并保证研究对象的代表性。
二、统计分析错误1.假设检验错误：假设检验是一种广泛应用于科学研究的统计方法，可以帮助我们判断研究结论是否具有统计学意义。
然而，一些常见的错误使用假设检验，如错误选择检验方法、错误设置显著性水平等，会导致结论的错误。
2.样本量太小：样本量太小会导致统计结果不具有代表性，并且无法得出可靠的结论。
在进行实验或调查研究时，应该根据合适的统计计算方法，确定适当的样本量。
3.多重比较问题：多重比较是指在进行多个统计检验或比较时，未对显著性水平进行校正，从而导致错误的结论。
为了避免多重比较问题，应该采用适当的校正方法，如Bonferroni校正、False Discovery Rate校正等。
4.相关分析与因果推断的混淆：在数据分析中，很容易将相关性当作因果关系来解释。
然而，相关性并不等同于因果关系。
因此，在进行相关分析时，应该注意避免错误的因果推断。
三、数据可视化错误1.误导性的图表：误导性的图表可能会模糊数据的真实情况，或者有意或无意地操纵数据的解释。
在制作图表时，应该确保图表的坐标轴标签清晰明确，比例尺合理，以确保读者能够正确理解图表所示的数据。
医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策
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。
医学论文中常见统计学错误案例分析
医学论文中常见统计学错误案例分析一、概述在医学研究领域，统计学方法的应用至关重要，它有助于科研人员对复杂数据进行深入的分析与解读，从而得出科学的结论。
由于统计学知识的复杂性和多样性，医学论文中常常会出现各种统计学错误。
这些错误不仅可能影响研究结果的准确性和可靠性，还可能误导读者对研究的理解和评价。
本文旨在通过分析医学论文中常见的统计学错误案例，揭示其产生原因和可能带来的后果，以提高医学科研人员和论文作者在统计学应用方面的准确性和规范性。
常见的医学论文统计学错误包括但不限于样本量计算不当、数据分布误判、统计方法选择错误、假设检验理解偏差、多重共线性问题以及P值解读不当等。
这些错误往往源于对统计学基本概念和方法理解不深入，或是忽视了对数据特征和实际研究问题的综合考量。
通过案例分析，我们可以更直观地了解这些错误在实际研究中的表现形式和潜在影响。
每个案例都将详细剖析错误发生的具体原因，并指出正确的处理方法或避免策略。
这将有助于医学科研人员和论文作者在今后的研究中更加谨慎地应用统计学方法，提高研究质量和学术水平。
本文还将强调加强统计学知识和技能的培训在医学科研中的重要性。
只有具备扎实的统计学基础，才能更好地理解和运用各种统计方法，避免或减少统计学错误的发生。
医学科研人员和论文作者应不断学习和更新统计学知识，提高自己在统计学应用方面的能力和素养。
1. 医学论文中统计学的重要性在医学研究中，统计学扮演着至关重要的角色。
它是确保研究设计合理性、数据收集和分析准确性以及结论可靠性的基石。
通过运用统计学方法，医学研究人员能够系统地评估治疗方法的疗效、疾病的发病机制和预后因素，从而为临床实践和政策制定提供科学依据。
统计学在医学论文中有助于确保研究的内部和外部有效性。
通过运用适当的统计学方法，研究人员可以控制潜在的混杂变量和偏倚，从而提高研究的准确性和可靠性。
这有助于避免由于研究设计不当或数据分析错误而导致的误导性结论。
“医学论文审稿中常见”资料汇总
“医学论文审稿中常见”资料汇总目录一、医学论文审稿中常见的统计学错误定量资料统计方法的误用分析二、医学论文审稿中常见的统计学错误重复测量方法的误用分析三、医学论文审稿中常见的统计学错误相关回归分析方法的误用分析四、医学论文审稿中常见的统计学错误2检验的误用分析医学论文审稿中常见的统计学错误定量资料统计方法的误用分析在医学研究领域，正确地理解和使用统计学方法对于论文的质量和可靠性至关重要。
然而，在实际审稿过程中，我们发现定量资料的统计方法误用是一个常见的问题。
以下将对这些问题进行详细的分析，并提供正确的使用方法。
对于定量数据，正确地描述是统计分析的基础。
常见的问题包括对数据的总结不全面、遗漏关键信息以及使用不恰当的描述方法。
例如，简单地给出平均数和标准差而忽略中位数和四分位数，或者错误地使用算术平均数而非几何平均数等。
正确的做法是针对数据的特点选择恰当的描述方式，同时给出必要的统计指标，如均值、中位数、标准差、四分位数等。
t检验是医学论文中常用的统计方法，但在审稿过程中经常发现其误用。
主要问题包括未满足正态性和同方差假设的情况下使用t检验，以及将t检验用于比较两个相关样本的均值。
正确的做法是，在应用t检验前，首先要检查数据是否满足正态性和同方差假设，同时要了解t检验只能用于比较两个独立样本的均值。
回归分析是研究变量之间关系的重要方法，但在医学论文中经常出现误用。
常见的问题包括将非线性关系强行拟合为线性关系，遗漏自变量，以及违反回归假设。
正确的做法是，在建立回归模型前，要对数据的分布和变量之间的关系进行充分的了解，选择合适的回归模型，并仔细检查回归假设是否满足。
生存分析是一种用于研究生存时间影响因素的方法，但在医学论文中也存在误用现象。
常见的问题包括使用错误的生存时间衡量指标（如直接使用死亡人数而非生存时间），错误地解读竞争风险等。
正确的做法是，首先了解生存分析的基本原理和方法，选择正确的生存时间衡量指标，如生存率、中位生存时间等，同时也要正确地理解和处理竞争风险。
论文撰写中如何处理数据异常和统计误差
论文撰写中如何处理数据异常和统计误差在撰写论文的过程中，数据异常和统计误差是常见的问题。
处理这些问题是确保研究结果准确可靠的关键。
本文将探讨在论文撰写中如何处理数据异常和统计误差的方法和技巧。
一、识别和处理数据异常1. 数据收集和整理：在撰写论文之前，首先需要进行数据收集和整理。
确保数据的准确性和完整性是数据异常处理的基础。
可以使用适当的方法和工具来收集和整理数据，例如使用统计软件进行数据输入和校验。
2. 数据清洗：数据清洗是处理数据异常的重要步骤。
在清洗数据时，需要识别和删除错误、离群值和缺失值。
可以使用统计软件和图表来可视化数据，以便更容易地发现异常数据。
3. 异常数据的处理：一旦发现异常数据，需要进行适当的处理。
处理方法可以根据数据的情况来决定，例如删除异常值、替换缺失值或使用插值法估计数据等。
需要注意的是，处理异常数据时要保持科学合理，避免对结果产生不良影响。
二、统计误差的处理1. 样本选择：在研究设计和数据采集阶段，样本选择是减小统计误差的关键。
应该根据研究目的和研究对象的特点，采用随机抽样或者分层抽样等方法来选择样本。
合理选择样本可以更好地反映总体特征，减少统计误差。
2. 样本容量：样本容量的大小对统计误差有着直接影响。
通常情况下，样本容量越大，统计误差越小。
因此，为了减小统计误差，应尽量提高样本容量。
可以使用统计方法计算所需的样本容量，以保证结果的可靠性。
3. 统计方法：选择合适的统计方法也是降低统计误差的重要因素。
在进行数据分析时，应根据研究的目的和数据的性质来选择适当的统计方法。
例如，如果数据符合正态分布，可以使用参数统计方法；如果数据不符合正态分布，可以使用非参数统计方法。
4. 敏感性分析：敏感性分析是评估统计误差的一种方法。
通过对模型参数和数据做出不同的假设，可以估计结果的稳定性和可靠性。
敏感性分析可以提供对结果的不确定性程度的评估，并帮助研究者更好地理解和解释结果。
总结：在论文撰写中，处理数据异常和统计误差是确保结果可信度的重要步骤。
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医学论文撰写中的统计误用问题与对策.时间:2010-03-09 11:13来源:未知作者:admin 点击:次医学论文撰写中的统计误用问题与对策目的为医学论文撰写中正确使用统计方法提供参考。
方法总结分析了医学论文在科研设计、资料描述与分析上存在的统计误用问题。
结果医学论文中的统计误用主要包括:①实验设计违背随机、对照、重复和均衡原则;②数据描·医学论文撰写中的统计误用问题与对策目的为医学论文撰写中正确使用统计方法提供参考。
方法总结分析了医学论文在科研设计、资料描述与分析上存在的统计误用问题。
结果医学论文中的统计误用主要包括:①实验设计违背随机、对照、重复和均衡原则;②数据描述欠准确;③不考虑资料的特点,盲目套用统计分析方法;④结果表达与解释中混淆统计意义与实际意义。
针对这些问题,提出了医学论文撰写中的注意事项和相应对策。
结论医学论文中的统计误用问题普遍存在。
医学科研工作者应加强学习,提高将实际问题转化为统计问题的能力。
关键词医学论文统计误用中图分类号医学统计学已广泛应用于医学科学研究和医疗卫生实践中,统计方法能否正确使用关系着研究结论的可信度,医学论文在文献复习与研究设计、实验、数据记录、资料分析、结果表达与解释等环节都涉及统计问题。
但值得注意的是,医学论文中的统计误用问题十分普遍,50%以上的论文都有统计误用问题[1-3],涉及从实验设计到结果解释的各个环节[4]1。
作者在编辑工作中,发现部分医学论文在科研设计、资料描述、统计方法的选用等方面存在一些问题,现总结报告如下。
1 常见统计学错误类别 1.1 实验设计中存在的错误部分论文忽视统计在实验设计中的重要地位,严重违反随机、对照、重复和均衡原则,在实验设计阶段就为统计误用埋下了伏笔。
如实验组45例(男32例, 女13例),对照组12例(男4例,女8例),平均年龄分别为(66.5±10.8)岁和(59.0±11.4)岁,两组在总例数、性别、年龄等方面均不够一致,组间可比性差,如此科研设计得到的结论,其可信度值得怀疑。
1.2 统计表达和描述中存在的错误在论文中对实验数据和数据统计分析方法进行表述时,不妥当的表述方式往往使论文有失严谨,严重的还会使论文科学性遭到质疑。
很多医学论文在对数据统计分布特征的描述、统计表和统计图的使用、统计术语的使用、对数据统计分析过程的描述等方面均存在问题。
在表述定量资料时,不考察资料的分布,即使其偏离正态分布很远,仍盲目采用均数±标准差(-x±s) 的表达方式,如论文中数据描述为115.8±129.6。
依·57·华南国防医学杂志2009年第23卷第6期据经验,通常状态下,标准差不会大于均值,对可疑数据应说明其正态性。
有的研究样本量较少,如5个专家对训练效果打分,这个分值采用均数±标准差(-x± s)的表达方式欠妥,需进行正态性检验或用中位数描述。
有部分论文的数据存在编造嫌疑,如出现干预前后两组数据的方差完全一致的问题。
关于统计方法的描述过于简单,常仅仅是“资料分析采用χ2检验”,或者“组间比较采用t检验”。
1.3 数据统计分析中存在的错误定量资料统计分析中存在的错误包括:①不考察定量资料是否满足参数检验的前提条件,盲目套用参数检验方法,如两组患者C反应蛋白测量值分别为(51.42±40.75) mg/L和(16.18±15.63)mg/L,其方差相差甚远,不一定满足方差齐性的条件,不宜盲目套用方差分析方法比较两组的均值;②不以实验设计为基础,一律套用单因素两水平(或成组)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方法。
有些本来应该采用配对t检验,但却错误的采用了成组设计的t检验;多个样本均数的多重比较,本应采用SNK-q或者LSD-t检验,却采用了一般的t检验方法。
定性资料统计分析中存在的错误主要是,不考察资料的特点,盲目套用χ2检验方法。
如两组总例数分别为7例和18例,均小于40,两组比较时应采用 Fisher精确检验。
对于等级资料,如比较几种治疗方法的疗效,应采用秩和检验,采用χ2检验只能说明各处理组结构是否均衡,不能说明效应是否有差别。
对含有多因素或多自变量的实验资料进行分析时的错误包括:①将多因素实验研究问题拆分成一系列单因素研究,割裂了原本的整体研究,无法获得多个因素之间的内在联系或交互作用。
如考察不同部位、不同类别手术所需时间的差异,作者对每个部位各类别的手术时间、每个类别各个部位的手术时间进行成组设计的t 检验。
该定量资料涉及手术部位、手术类别两个因素,是两因素析因设计。
当资料满足参数检验的前提条件时,应选用相应的方差分析方法。
②医学科研工作中,常需对接受不同处理的受试者在不同时间点、不同测试率、不同模式、对称部位(如左、右耳)上进行重复观测。
重复测量设计资料的统计分析方法与其他多元统计分析方法一样,是比较复杂的。
很多论文常常忽略资料获取的设计类型,盲目套用t检验,简单的做各个时刻点、各部位观测值的对比。
如考察两组动物致伤前、后(伤后5min、1h、3h、6h)呼吸、心率等指标的变化,用t检验直接比较不同组动物同一时刻数据或同组伤前数据,这样做会大大增加假阳性错误率。
1.4 统计学结果表达与解释中存在的错误统计学结果表达与解释中最常见的错误是混淆了统计意义与实际意义。
如陈述时说“二者相比差别非常显著”,这是不妥的,因为“显著性”是统计学概念,只能说明P值有无统计学意义,不能说明“差别”有无意义。
有些论文在解释统计学结果时,功利性太强,不够客观严谨,给读者以误导。
如统计得到空腹血清抵抗素浓度与血清胰岛素浓度的相关系数r=0.302,P< 0.05,据此认为二者之间有“密切关系”,此表达欠严谨。
因为对相关系数的假设检验P<0.05,仅说明二者之间存在线性相关关系,但线性关系的密切程度,需借助r2(决定系数)的数值大小来度量。
本例r2= 0.09,说明血清胰岛素浓度的变化中仅有9%与空腹血清抵抗素浓度有关,说明二者的线性相关程度比较低。
1.5 其他问题同一个表内同一个指标的小数位不一致;各分项数据之和与合计值不相等;数据分组方式混乱,表述不清;数据前后矛盾,如关于入组对象的例数摘要和正文中不相吻合,正文中的数据与图表中的数据不一致。
2 避免统计误用的对策2.1 实验设计的撰写方法实验设计的基本要素包括处理因素、实验对象和实验效应。
处理因素是研究者能施加或观察、能作用于研究对象并引起某种效应的因素,也称实验因素。
实验可能会受到一些混杂因素的影响和污染,设计实验时必须注意这些因素及其控制方法。
选择实验对象要依据严格的纳入和排除标准。
实验效应一般通过观测指标来表达,指标应具有客观性、有效性和准确性。
实验设计的基本原则是随机原则、对照原则、重复原则、均衡原则。
随机化应贯穿于实验对象抽样、分组及实验实施过程之中。
设置对照组时,除研究因素外,其他因素需与实验组对等,两组在整个实验过程中需做到时空同步。
在实验设计较为复杂,实验因素和水平较多时要特别注意重复原则,要确保每种分组方式之下都能进行重复观测。
均衡是各组之间除了实验因素有计划地选取不同水平外,在其他一切非实验因素上完全相同。
论文中应详细交待实验设计中三要素、四原则的有关内容,包括实验对象的纳入和排除标准、分组方法;非实验因素的控制方法;观测指标的仪器与方法;研究设计类型(观察型还是实验型;单因素设计、多·58·华南国防医学杂志2009年第23卷第6期因素析因设计、多因素重复测量设计、多因素非平衡的组合试验)[5]7-13。
2.2 数据表述方法定量数据服从正态分布时,才能采用均数±标准差(-x±s)的表达方式。
检验数据是否满足正态性,实践中主要根据专业知识和经验判断。
有些医学指标如身高、体重、血细胞数量、血压等是服从正态分布的,对其不必做正态性检验;但若样本数较少或者缺乏相关先验信息时,应对资料进行正态性检验。
检验方法包括图示法和计算法。
图示法简便易行,可粗略了解资料的分布特点,主要有频率-频率图(proportion-pro- portion plot, P-P plot)和分位数-分位数图(quan- tile-quantile plot, Q-Q plot)。
计算法是对数据进行严格的正态检验,常用W检验法(Shapiro-Wilk检验) 和D检验法(D′Agostino检验)。
这两种方法一般的统计软件均能提供。
2.3 数据分析方法分析数据时应特别注意参数检验方法的适用范围。
t检验或方差分析都属于参数检验方法。
一般来说,适合选用t检验的实验设计类型只有3种,即单组设计、配对设计和成组设计;而适合选用方差分析的设计类型有十几种,医学论文中采用较多的包括单因素 K水平设计(K>2)、析因设计和重复测量设计。
在进行具体方差分析时,这些不同设计之间有较大的区别[6]。
因此,在说明数据分析方法时,不应笼统地说“方差分析”,而应当说明是“×××设计资料的方差分析”。
使用t检验或方差分析,要求数据满足正态性和方差齐性。
正态性应按照2.2中的方法进行检验,方差齐性应采用F检验、Barlett检验和Levene 检验推断。
常用的统计软件如SPSS也提供了方差不齐时的近似t检验和近似F检验结果,可供参考。
重复测量设计资料的统计分析方法比较复杂,采用方差分析时需要注意[2][4]50-60:仅适用于各处理组例数相等时;需利用“球对称”系数对F值的自由度进行精确校正,要借助统计软件实现;如果“处理”与重复因素(如时间、对称部位)等存在交互作用时,仅分析“处理”主效应没有意义。
对定性资料分析时,不能盲目套用χ2检验。
有如下几点需要注意[3][5]160-161:①χ2检验主要用于考察频数分布规律是否相同,得到具有统计意义的结果后只能认为各总体率或者构成比之间存在总的差别,要说明彼此都有差别还需进一步进行两两比较;②对行× 列表资料进行χ2检验时,若有1/5以上的格子理论频数小于5,或任一格子理论频数小于1,则应采用确切概率法;③如果列表中的资料是有序的,如实验分组变量(不同的药物浓度)或者有序指标(如按等级分组的疗效),则应采用秩和检验、Ridit分析或者Logistic回归分析;④考察有序变量的相关关系,一般应采用 Spearman秩相关分析。
2.4 统计结果的表达统计作为一种工具,往往受到使用者本人主观意愿的制约,在统计指标的选择、统计图表的制作、统计方法的选用上都可能会带有个人目的,具有一定的功利性。