常用的统计学指标及误用
医学论文中常用统计分析方法的合理选择
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。
有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%[1]。
为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。
1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。
理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。
但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。
常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。
当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验[3]。
②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。
常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。
③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。
与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。
若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。
此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。
2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。
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]。
医学统计中的典型错误
• 分析：严格地说，每个哮喘患者都能提供一个药 分析： 物发生疗效的时间，因而此资料从本质上讲应为 定量资料，表4.2只是为了表达的方便列出不同时 间点上的频数分布，并不代表此资料中的结果变 量就为定性资料。原作者采用一般χ2检验对资料 进行处理，χ2检验所能回答的问题与原作者的分 析目的不一致。此时得出的结论只能是美喘清组 和博利康尼组在不同起效时间的构成上存在的差 别是否具有统计学意义，并不能得出两组起效时 间之间的差别具有显著性意义。
分析：这是一个典型的看到“百分比”就套用χ2检验的例子。在资 分析： 料的表达上，原作者采用定量资料的表达方式，但在统计处理上采用 χ2检验，而χ2检验是处理定性资料的统计方法。显然存在着矛盾。 • 正确判断资料的性质是合理选择统计分析方法的重要前提，本资料 的实验对象是硬皮病患者或正常对照，每个测试对象都在三个不同的 细胞增殖周期中分别测得纤维母细胞所占的百分比，这个百分比是一 个具体的数值，并不代表某种性质，因而此资料应判断为定量资料。 • 在确定了资料的性质后，应进一步判断资料所对应的实验设计类型， 从资料中可以看出，实验涉及到两个因素，其一是“受试对象”，它 有两个水平，“硬皮病”和“正常对照”，另一个因素是“细胞增殖 周期”，它有三个水平，“G1 期”、“S期”和“G2M期”。 每一 个受试者在三个细胞增殖周期被重复进行了测量，说明“细胞增殖周 期”这个因素是与“重复测量”有关的因素，因而实验设计类型应为 “具有一个重复测量的两因素设计”。 •
医学统计方法常见错误剖析
2. 统计量 分类变量与有序分类变量
构成比、率、比 数值变量 均数、标准差、最小值、最大值、中位数
在资料的表达和描述中，常见的错误有：
1.编制统计表时，分组标志（横标目）与观测指标 （纵标目）位置颠倒、线条过多或过少、数字的 小数点位数不一致或单位重复出现在数字之后， 最严重的问题是表中数据的含义未表达清楚，令 人费解。
132
合计 494 296
239
326 295 408 1029
双向有序且属性不同：等级相关分析
表9 两法检查室壁收缩运动的符合情况
对比法
冠心病人数
测定结果 核素法： 正常 减弱 异常 合计
正常
58
2
3
63
减弱
1
42
7
50
异常
8
9
17
34
合计
67
53
27
147
双向有序且属性相同：Kappa检验
实例 ：A组20例经末梢静脉输注榄香稀乳均出现程度 不同的局部刺激症状及静脉炎，而B组20例经锁骨下 静脉穿刺置管输注均未出现任何局部刺激症状及静脉 炎。见表10。
表14 不同分娩方式与重症肝炎孕妇的结局
分娩方式 剖宫产 阴道分娩 合计
例数 9 13 22
存活 8 4 12
死亡 1 9 10
27.24, 9P0.007
误用一般χ2检验取代Fisher精确检验， 本例：P=0.011。
三、统计学结论注意事项：
1.区分统计“有统计学意义”与医学/临 床/生物学“有实际意义”。
解决方法
需降低每次检验的检验水平数值，若α=0.05，可令 α’=0.05/C，其中C等于比较的次数，本例C=3 采用 2分割法（要求分表的自由度等于总表的自由度、 分表的2值之和等于总表的2值）进一步分析。
针灸临床研究中的医学统计学误用分析
维普资讯
医药 ２ 堡 旦 筮 ２ 卷 第 ６ ７ 期
检 索策 略 ：２分 别 以“ ＃ 针灸 ” “ 、针刺 ” “ ” “ 灸 ” 、 针 、艾 、
的都在 于得 到真 实 的数据 。 本文试 以“ 针灸 治疗 脑卒
中恢复 期吞 咽 困难 的临床 研究 ” 例 ， 过对 已发表 为 通 论 文 的统计 方法 误用分 析 。希 望引起 编辑 和研究 者
诊 断和治 疗 的系统 化 。《 寒论 》 伤 就是 一本 诊疗 疾 病
的实 用手 册 。 现在 的中 医学 不 缺乏思 想 ， 缺乏 的是 以
实践 为标 准 的取 舍 。
针 灸 临床研究 中的医学统计学误用分析
解 越 王丽 平 刘 淼
【 摘要】 目的 了解针灸 临床研究 中医学统计方法的误用情况。方法 以“ 针灸治疗脑 卒中恢复期吞咽困难的临床研究 ” 文
１２ 文 献 检 索 ．
１ ． 计 算 机检 索 ：收集 检 索 Ｃ ｃ ｒｎ ．１ ２ ｏ ｈａ ｅ脑卒 中组 专 业 临 床试 验 资 料 库 、 ｏ ｈａ ｅ补 充 医 疗 临床 试 验 资 Ｃ ｃ ｒｎ 料 库 、 ｏ ｈａｅ临 床 对 照 试 验 资 料 库 ２ ０ Ｃ ｃ ｒｎ ０ ７年 第 １ 期 、 Ｄ Ｉ Ｅ １ ６ — ０ ７年） 中 国生 物 医学 文 献 光 ＭＥ Ｌ Ｎ （９ ６ ２ ０ 、 盘 数 据库 （Ｂ ｉ １ ７ — ０ ７年）万 方 数 据库 （ 位 Ｃ Ｍｄｓ ９ ８ ２ ０ ｃ 、 学 论 文 、会 议 论 文 ） 中 文 科 技 期 刊 数 据 库 （ 普 ， 、 维 ＶＰ ９ ９ ２０ Ｉ １ ８ — ０ ７年 １ 中国期 刊 网全文 数 据 库 医药 卫 、 生 专 辑 （Ｎ Ｉ９ ４ ２ ０ Ｃ Ｋ １９ — ０ ７年１ 中 文 生 物 医学 期 刊 文 、 献数 据库 （ＭＣ １９ — ０ ７年） Ｃ Ｃ ９ ４ ２０ 。检索 语种 限于 中文 和英 语 。检 索 式 ：１Ｃ ｃ ｒｎ 协 作 网 中风 组制 定 的 ＃ ｏｈａ ｅ
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]。
医学科研中常见统计学误用及其防范对策
为 了使广大 医学科研工作者认 识到统计学的重要
性，笔者对近年来国内医学期刊 中常见的统计学误用从
四个方面进行 了归纳分析 ，并提出了相应的防范对策，
以提高科研论文质量及我 国医学科研的整体水平 。 １ 研究设计
医学科研顺利开展的前提在于 良好的设计，设计阶
８ ． 组间均衡性的假设检验不正确
表２ 数据分析常见的统计学错误和缺陷 １ ． 假设检验方法选择错误
０ ． ０ ５ 或Ｐ ＞０ ． ０ ５ ） ，但给出超高精确度 尸 值也没必要 （ 如 Ｐ － ＝ ０ ． ０ ０ ３ ２ １ ……） ，因为根本无法 由一般大小的样本含量 去论证 尸值的超高精确度 。统计学表达常见的统计学错 误和缺陷见表 ３ 。
表３ 统计学表达中常见 的错误和缺陷 １ ． 缺少统计学检验方法的相关说明 没有说明单双侧 没有说明是否配对 ２ ． 假设检验术语表达不当 ３ ． 使用非常规统计学方法时没有进行详细的解释 ４ ． 需要使用多种统计学方法时， 没有指定每种统计学方法适 用的数据 ５ ． 出现类似 “ 选用合适的统计学方法 ”的表述
１ ． 研究目的和主要观察指标没有交代或交代不清 ２ ． 没有考虑样本含量大小、没有报告失访对象 ３ ． 没有估计检验效能的大小 ４ ． 没有对无效假设进行说 明 ５ ． 没有正确使用随机化原则，随机化方法没有具体说明 ６ ． 需要采用盲法设计时，没有盲法的相关描述
７ ． 没有 考虑 组 间的均 衡性 ，对 照组 选择 不 当
收稿 日期：２ ０ １ ３ — ０ ７ — ２ ９ 基金项 目：安徽省 高等学校省级教 学研 究项 目 （ ２ ０ １ ０ ０ ６ １ ２ ， ２ ０ ０ ８ ｊ ｙ ｘ ｍ ５ ２ ９ ） 作者简介 ：陈佰锋 （ １ ９ ８ ０ 一 ） ，男，湖北建始人 ，讲师 ，硕士，主要 从事流 行病学研 究。 通信作者 ：姚应水 （ １ ９ ７ ２ 一 ） ，男，安徽铜 陵人 ，教授 ，硕 士生导师 ，主要 从事流 行病学和医学统计学研究。
医学科研论文中的统计学问题汇总分析
------------------------------------------ 最新资料推荐------------------------------------ 医学科研论文中的统计学问题汇总分析医学科研论文中的统计学问题汇总分析作者：郑华宾ARS医学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、2 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。
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。
统计学中的P值，“差异具有显著性”和“具有显著差异”_slaxking……逸散王的成长之路...
统计学中的P值，“差异具有显著性”和“具有显著差异”_slaxking……逸散王的成长之路...查看⽂章统计学中的P值，“差异具有显著性”和“具有显著差异”2009年09⽉18⽇星期五 14:39P值是论⽂中最常⽤的⼀个统计学指标，可是其误⽤、解释错误的现象却很常见。
因此，很有必要说明p值的意义、⽤法及常见错误。
P值指的是⽐较的两者的差别是由机遇所致的可能性⼤⼩。
P值越⼩，越有理由认为对⽐事物间存在差异。
例如，P<0.05,就是说结果显⽰的差别是由机遇所致的可能性不⾜5%，或者说，别⼈在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不⾜5%。
P>0.05称“不显著”；P<=0.05称“显著”，P<=0.01称“⾮常显著”。
由于常⽤“显著”来表⽰P值⼤⼩，所以P值最常见的误⽤是把统计学上的显著与临床或实际中的显著差异相混淆，即混淆“差异具有显著性”和“具有显著差异”⼆者的意思。
其实，前者指的是p<=0.05，即说明有充分的理由认为⽐较的⼆者来⾃同⼀总体的可能性不⾜5%，因⽽认为⼆者确实有差异，下这个结论出错的可能性<=5%。
⽽后者的意思是⼆者的差别确实很⼤。
举例来说，4和40的差别很⼤，因⽽可以说是“有显著差异”，⽽4和4.2差别不⼤，但如果计算得到的P值<=0.05，则认为⼆者“差别有显著性”，但是不能说“有显著差异”。
由于“有显著差异”和“差异具有显著性”容易混淆，因⽽现在有些期刊提倡⽤“差异有统计意义”来代替“差异有显著性”，⽤“差异⽆统计意义”、“差异有⾼度统计意义”来代替“差异不显著”和“差异有⾼度显著性”。
例如《中华胃肠外科学》即是如此。
如果P>5%，是否我们就可以下结论说⽐较的⼆者没有差别呢？不能。
P>5%只能说明没有充分的证据说明⼆者确有差别，但是也不能说⼆者没有差别或差别很⼩。
在这两个极端之间还有⼀个过渡区间，即⽆论下有差别还是没有差别或差别很⼩的证据都不⾜。
标准误在统计与测量中的使用比较
标准误在统计与测量中的使用比较陈彦垒，郭少阳（聊城大学 教科院，山东 聊城 252059）摘 要：标准误是统计和测量共同使用的概念，但在医学统计、心理统计、教育统计等领域的使用中易被混 淆误用，导致对数据结果解释存在歧义。
统计学中标准误的解释是抽样分布的标准差，可分为均值标准误、标准 差的标准误、相关系数的标准误、回归系数的标准误和比率的标准误，其本质上都表达样本统计量的分布形态。
测量学标准误的解释是误差分布的标准差，可分为测量标准误和估计标准误。
对统计标准误和测量标准误的概 念和统计公式的解释可以发现，测量学标准误中的“误”字是表达观察分数和真分数的差异，统计学标准误则是一 种纯数理的假设。
统计与测量工作者在使用中应该区别对待。
关键词：标准误；标准差；样本统计量 中图分类号：C81 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2014）20-0075-040 引言标准误（Standard Error ），也称标准误差，在统计学和 测量学中有各自不同的概念。
统计学中，将抽样分布的标 准差称为标准误[1]，通过样本统计量对总体进行推论，主要 包括均值标准误、标准差的标准误、相关系数的标准误、回 归系数的标准误和比率的标准误，其本质上都表达样本统 计量的分布形态，通常来讲，教材将均值标准误作为广义 而采取抽样的方式，以样本统计量来推断总体参数。
单次 抽样可能存在极大的误差，然而若将这个过程重复无数 次，便会得到无数个样本统计量，这无数个样本统计量的 分布服从正态分布，并无限接近总体的分布情况，可以说， 样本统计量分布情况是假设检验和区间估计的基石。
张 厚粲、徐建平(2009)[1]以平均数的区间估计为例，对标准误 做了定义。
当总体方差已知时，样本平均数的分布为正态 分布或渐进正态分布，此时样本平均数的平均数 μX ˉ = μ ， 平均数的离散程度即平均数分布的标准差（简称标准误， 上的统计标准误，本文所阐述的统计标准误亦指广义上的均值标准误。
百分比标识符号
百分比标识符号百分比标识符号（%）是一种常用的符号，用于表示一个数值相对于另一个数值的比例关系。
它在实际生活中的应用非常广泛，包括商业、金融、统计学、科学等领域。
下面将介绍一些与百分比标识符号相关的参考内容。
1. 百分数的基本概念和用法：百分数是指利用百分比标识符号来表示一个数值相对于100的比例关系。
在数学和统计学中，百分数常用于表示比率、增长率、减少率等，具有直观和易于理解的特点。
了解百分数的基本概念和用法是学习和应用百分比标识符号的基础。
2. 百分数的计算方法：计算百分数的方法有两种：直接使用百分比标识符号和将百分数转化为小数进行计算。
这两种方法都非常简单和直观，但在不同的情境下可能会选择不同的计算方法。
了解和熟练掌握这些计算方法能够帮助我们更好地理解和应用百分比标识符号。
3. 百分数的应用案例：百分比标识符号在实际应用中具有广泛的用途。
例如，在商业领域中，百分比标识符号常用于表示销售增长率、市场份额、利润率等指标。
在金融领域中，百分比标识符号常用于表示利率、汇率、股票收益率等。
在统计学和科学研究中，百分比标识符号常用于表示样本比例、生物百分比等。
了解这些具体的应用案例可以帮助我们更好地理解和应用百分比标识符号。
4. 百分比的常见误用和注意事项：在使用百分比标识符号时，我们需要注意一些常见的误用和注意事项。
例如，百分比是相对于100的比例关系，因此不能超过100，否则就不符合数学意义。
另外，在进行百分比比较时，我们需要确保比较的基数相同，否则比较结果可能不准确。
了解和注意这些误用和注意事项可以帮助我们更好地运用百分比标识符号。
综上所述，百分比标识符号是一种常用的符号，用于表示一个数值相对于另一个数值的比例关系。
了解百分数的基本概念和用法、计算方法、应用案例以及常见误用和注意事项，可以帮助我们更好地理解和应用百分比标识符号。
尽管本文中不能包含链接，但通过合理的文字描述和举例，读者可以深入了解和应用百分比标识符号。
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实例：
例1. 某医院食管癌逐年收治情况比较
年
食管癌例数
占总住院人数 的比例
1990 1991 200 142
1992 80
34% 18% 10%
结论：食管癌发病率逐年下降约40%
误用： 1）病死率、死亡率，疾病别构成比、发病率； 2）影响构成比的因素：著名医生的外迁、收容
对象、医疗统筹范围的改变。
1.66
它表示吸烟组中有95.8%的肺癌是 由吸烟所致。
人群特异危险度百分比(PAR%)：
表示人群中由于暴露所致的发病率或 死亡率占人群发病率或死亡率的百分比
Pe (RR-1) PAR% = –———––—— × 100%
Pe (RR-1)+1
Pe：人群暴露率
用上例数据，且当男性人群的吸烟率为60%: 0.6(24 - 1)
发病率为 1.59%
特异危险度百分比(AR%)：
表示暴露者中由暴露所致的发病率或 死亡率(I1 - I0)占暴露者发病率或死亡率( I1)的百分比。
RR - 1
(I1 –I0)
AR% = -------- ｘ100% 或
ｘ算
1.66-0.07 AR%= ————×100% = 95.8%
3. 疾病构成比： 某时、某地某病或因某病死亡的人数
占该地、该期间的总疾病或总死亡人数的百分 比。
发病构成比＝[某时期内某病新发生例数/同 期新发生疾病总例数] × 100%
死亡构成比＝[某时期内因某病死亡例数/同 期总死亡人数] × 100%
特点： 1）反应部分与整体的关系； 2）其值不反应疾病率的大小。其值大可 能是该病的发病数多，也可能是其它疾病 的发病数少。
流行病学常用的 统计学指标及误用
解放军总医院老年医学研究所
何耀
1. 发病率与患病率: 发病率:
表示一定时期内，某一定人群中新 发生某病的频率。
数 发病率=
×K
年数)
某年内新发生某病例 同期内平均人口数(或人
K＝ 100/100 (或1000/1000 10
患病率(现患率): 指某特定时间内，一定人群中某病
的病例数(新、旧病例,但不含死亡、痊愈者) 所占的比例。
有期间患病率、时点患病率。
数 患病率=
×K
某期间一定人群中现患某病的例 同期平均人口数(被观察人数)
K＝100/100 (或1000/1000 10万/1
发病率与患病率的关系
• 患病率 ＝ 发病率×平均病程 • 横断面现况调查：患病率
前瞻性队列研究：发病率 • 医学文献中引用率1/3，但误用很普遍。
PAR % = -----------------ｘ100% = 93.2% 0.6(24-1)+1
表示英国男性医生中肺癌的93.2%是由吸烟所致。
PAR%不仅考虑了暴露因素的RR，而且与某因 素在人群中的暴露率(Pe) 有关。其公共卫生学意 义是：完全控制该暴露因素后人群中某病发病(或 死亡) 率可能下降的程度。
谢 谢！
感谢下 载
例. Doll 和 Hill调查了英国35岁以上男性 医生吸烟习惯与肺癌死亡率的关系: 不吸烟组暴 露人年为15107, 死亡数1人, 年死亡率0.07%; 重度吸烟者(25g/日以上)的暴露人年为23415, 死亡数为34, 年死亡率1.66%。
RR=1.66÷0.07=24 AR=1.66%-0.07%=1.59% 表明：吸烟者中，由于吸烟所致的肺癌
种(感冒等)，其应用受到限制。
病死率：指某病患者中因该病而死亡的比例。
数 病死率= ×100%
数
某一定期间内因某病死亡的人 同期内患有该病的病例
特点：
• 与疾病严重程度、诊疗水平有关，亦反映危 害程度;
• 计算时，需对分母作详细说明。 如传染病：发病人数 住院病人：某时期该病住院总人数
• 误用为死亡率。注意它们在概念（非率）、 时间的限定、影响因素及结果介释上的不同。
2. 死亡率与病死率: 死亡率：是测量人群死亡危险的最常用指标。
死亡率= ×K
万
某时期内因某病死亡人数
同期平均人口(人年) 数 K＝1000/1000、10万/10
特点：
• 可按不同年龄、性别、病因等计算专率; • 死亡数字较发病数更准确(登记健全)，慢性病起病时间较难确定; 反映危害性; • 病死率高的病种(肿瘤、心脑血管病)，其值反映流行程度。但对病死率低的病
两者的含义都表示：暴露者患某病的危险 性较无暴露者升高的程度，是衡量暴露因 素与疾病联系强度的指标。但使用范围、 计算方法和意义解释均有严格的区分。
例4 冠心病危险因素的Logistic分析
入选变量
高血压
X3
A型性格
X8
冠心病家族史 X10
高血脂
X4
吸烟
X6
多食豆制品
X16
OR 95%可信限
4.4 (3.1-5.2) 4.1 (3.2-4.8) 2.8 (2.1-3.6) 2.6 (1.8-3.7) 2.4 (1.6-3.9) 0.5 (0.3-0.7)
4．相对危险度（RR）和比值比（OR）。 相对危险度（relative risk, RR）：
是队列研究中，暴露组某病的发病（或死亡） 率与非暴露组某病的发病（或死亡）率之比。
比值比（odds ratio OR）：是回顾性 研究中，病例组暴露于该因素者与未暴露于该 因素者的比值为对照组中该项比值的倍数。
例3 某市军队男性老年人群1998年发病率
顺位 病 种 1 前列腺疾病 2 冠心病 3 脑血管病 4 白内障 5 慢阻肺 6 各类肿瘤
患病人数 346 321 286 230 192 142
发病率(%) 27.3 25.3 22.5 18.1 15.1 11.2
共计22个干休所 1269名男性离退休人员
5. 归因危险度（AR)与人群归因危险度百 分比（PAR％)
特异危险度或归因危险度 (attributab le risk ，AR)是指暴露组的发病(死亡)率I1与 非暴露组的发病(死亡)率I0之差。
表示暴露者中完全由某暴露因素所致的发 病率或死亡率。
AR = I1 - I0 或= I0(RR-1)
例2 某院1993－1997年各年死亡率
年份 1993 1994 1995 1996 1997
住院人数 15172 16784 18637 19502 20909
死亡人数 死亡率(%) 331 2.18 345 2.06 333 1.79 349 1.79 342 1.64
(摘自中华医学管理杂志 1999;15:229)