医学期刊论文中常见统计学错误

合集下载

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

２４
心肺血管病杂志２０１４年１月第３３卷第１期
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣａｒｄｉ０ｖａｓｃｕｌａｒ＆Ｐｕｌｍｏｎａｒ￣Ｄｉｓｅａｓｅｓ，Ｊａｎｕａｒｙ２０１４，Ｖｏ１．３３，Ｎ０．１
发症死亡者占３例（２５％），说明术后抗凝是换瓣术
［３］ＲｏｂｅｔｒｓＷＣ．Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｎｏｒｍａｌａｎｄａｂｎｏｍａｒｌ
ｍｉｔｒａｌｖａｌｖｅ．ＡｍＪＣａｒｄｉｏ１．１９８３．５１：１００５．
［Байду номын сангаас４］ＺｉｌｅＭＲ，ＴｏｍｉｔａＭ，ＩｓｈｉｈａｒａＫ，ｅｔ１．ａＣｈａｎｇｅｓｉｎｄｉａｓｔｏｌｉｃｆｕｎｃ・
（ＬＡＤ）：（６８．４±６．５）ｍｍ等。５．随访结果分析
［２］ＧｅｎｇＺＪ．Ａｔｅｎｙｅａｒｓｅｘｐｅｉｒｅｎｃｅｗｉｔｈ６１３ｍｉｔｒａｌｖａｌｖｅｒｅｐｌａｃｅ —
ｍｅｎｔｓ．ＣｈｕｎｇＨｕａＷａｉＫｏＴｓａＣｈｉｈ，１９８９，２７：５— ８．
本组患者术后１３年的存活率达６２．２％，该结

医学期刊论文中常见统计学错误

Ｍａｋｅｎｌｍｍａｏｙｓｑｌｅｔｍｐｌｎａｉｎｏｏｅｒｄｉｆａｔｒｅｕｅａｏｉａｔｔｏｆｂｉｄ —
型中，手术时间控制在２ｉ，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１０Ｕｋ）
Ｂｉｃｍｐａｉｌｔｏｐｈｓｈｏｙｅｏｉｅｏｔｄｔｎｓｎｏｏｔｂｉｙｆｉｏｐｒｌｈｌｎｃａｅｓｅｔｉ
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
２００８，６：２５・７．１２２２
ＷｈｌｎＤＭ，ｎｅｅｓｎＷＪＫｒｂｅｄｍＣ，ｔａ．ｅａＶａｄｒＧｉｓｅ，ａｂｎａＳｅ１

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；

医学期刊论文常见统计学错误

医学期刊论文常见统计学错误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。

(2)统计图方面的主要错误有2个，其一，横坐标轴上的刻度值是随意标上去的，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，经常混淆“百分比”与“百分率”;(4)在表达多组定量资料时，即使定量资料偏离正态分布很远，仍采用“x珋±s”表达(标准差S＞x珋)，特别当表中采用标准误Sx珋取代标准差s时，前述的错误很难被察觉出来。

2．定量资料统计分析方面存在的错误:(1)当定量资料不满足参数检验的前提条件时，盲目套用参数检验方法;(2)不管定量资料对应的实验设计类型是什么，一律套用单因素2水平(或叫成组)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。

3．定性资料统计分析方面存在的错误:(1)把χ2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χ2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”的曲线变化趋势。

5．多因素或多自变量的实验资料进行分析存在的错误:(1)将原本属于多因素实验研究，拆分成一系列单因素的研究来分析，这种“化繁为简、化整为零”的处理，割裂了原先的整体设计，无法研究多因素之间的内在联系或交互作用，容易得出片面、甚至错误的结论;(2)虽然将多个自变量都包括在一个多重线性回归方程或多重Logistic回归方程之中，但整个回归方程没有统计学意义或回归方程中有很多无统计学意义的自变量，就依据这样的回归方程去下结论。

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。

医学论文中的常见统计学错误

医学论文中的常见统计学错误
中国疾病预防控制中心金水高
精品课件
正确的统计学方法必须贯穿于从课题的统计设计到论文撰写的全过程。
精品课件
不管是实验室研究、临床研究还是现场调查，其数据的归纳整理，都要列成一定的标准格式，以便于进行计算机的录入及统计分析。其基本要求为： 1. 横为记录，纵为变量 2. 对每个变量要起合适的变量名 3. 对分类变量中用字符表示的取值在进行计算机录入时必须按照一定的规矩将其转换为数值。
一、计数资料分析中的常见错误举例
1.率与构成比 2.某研究想了解筛查与自查相比发现的肝癌病例分期是否存在差异，是否筛查更能发现早期肝癌病人。
精品课件
一、计数资料分析中的常见错误举例
1. 率与构成比（续）
精品课件
一、计数资料分析中的错误举例
2. 样本量/阳性例数较少时的统计分析
年龄别 123451015合计
对照（一水平） 1
1.56 3.56
0.86
二水平
0.64
1
0.44
1.81
三水平
0.28
2.28
1
4.14
四水平
1.16
精品课件
0.55 0.24
三、 Logistic 回归中的主要统计学错误
4. 比数比及相对危险度的正确解释某文献在研究影响妇女产前检查的可能因素时，拟合了
一个Logistic回归模型。在进行分析后，认为‘由于量纲相同’，可以由回归系数的绝对值‘直接判定’ 它们与产前检查关联强弱。其结论为：孕产期卫生知识〉妇女文化程度〉妇女年龄〉丈夫文化程度〉丈夫职业〉家庭距卫生院距离。
２．这些数据的属性：是定性还是定量资料。确定了所关心的研究产出后，其它的变量就都可以解释为是这

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。

医学统计中的典型错误

• 原文题目：原文题目：《盆腔动脉插管灌注化疗及栓塞治疗恶性滋养细胞肿瘤》，用改良的 Seldinger’s插管技术对8例经临床及病理证实的恶性滋养细胞肿瘤进行选择性盆腔动脉插管灌注化疗。治疗前后测血hCG放免测定值。结果见表4.5。采用一般t检验进行分析，治疗前后血hCG值经统计学处理有显著性差异（P<0.05）。
• 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”。 •

医学期刊论文中常见统计学错误

ＩｕｎｇＢ，ＢａｏｎｒＧ．ＡＰｒｏｓｐｅｅｔｉｖｅｓｕｒｖｅｙｏｆｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｖａｌｖｕｌａｒ
察并结合临床及辅助检查做出鉴别诊断。本组病例１ＴｒＥ误
肺血管病杂志２０１３年７月第３２卷第４期
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＣａｒｄｉ０ｖａｓｃｕｌａｒ＆ＰｕｌｍｏｎａｒｙＤｉｓｅａｓｅｓ，Ｊｕｌｙ２０１３，Ｖｏ１．３２，Ｎｏ．４
则不易被发现。本组２例为假阴性患者，但血培养为阳性，
随访经食道超声分别发现２．８ｍｍ及３ｍｍ细小赘生物。主
要由于ｍ
分辨力受限，使检出率降低。而且赘生物越大
活动度越好，较小的赘生物呈疣状附着，无明显自身运动，故
感但经食道超声检查需要充分准备，而且存在对禁忌症
的限制。所以当临床怀疑感染性心内膜炎，ｒＩＴｒＥ未发现赘生物，也不能排除ＩＥ，这可能是赘生物较小或位置发生在不易被超声束探及处有关，可通过观察瓣膜是否有脱垂、关闭不全、瓣周漏、化脓病灶及瓣膜穿孔等做出间接提示。本组１ＴＩ１Ｅ虽未发现明确赘生物的２例患者，但发现的阳性表现为
患者诊２例，均有发热病史，１ＴｒＥ诊断：１例为主动脉瓣增厚，无冠瓣脱垂伴关闭不全（中一重度）感染性心内膜炎可能

医学论文常见统计学错误和期刊编辑应对策略分析

医学论文常见统计学错误及期刊编辑应对策略分析总之，期刊学术影响力是一个动态过程，在不同的年限其变化趋势或规律可能不同。

在２００３－２００８年肝病期刊的学术影响力较高，高于ＣＪＣＲ期刊与医药卫生期刊，但仍存在基金论文比低、国际化程度低、发展不平衡等问题；其中（ＷＪＧ》、《世界华人消化杂志》、《中华肝脏病杂志》的学术影响力居领先地位，但《世界华人消化杂志》的波动较大。

学术影响力变化趋势有５种，其中震荡上升是主要的。

医学论文常见统计学错误及期刊编辑应对策略分析罗明媚叶萍高岩医药１５００７６摘要将近年来医学期刊论文中常见的统计学问题分为统计学方法的误用、不注明统计方法或统计量、不注明所应用的统计分析软件、统计表格的不规使用、率和比混淆等多个方面，并结合实例进行分析，指出目前医学期刊论文的统计学应用现状不容乐观。

从医学期刊编辑的角度提出编审在今后工作中的应对策略和努力方向。

医学统计学应用是医学科学研究中必需的手段，是医学论文中不可缺少的重要组成部分。

胡良平等认为，一篇医学论文的质量主要取决于专业、文字和统计学三个方面，但近年来医学期刊发表的论文中存在大量统计方法误用、统计描述不准确等现象，直接影响着科研结果的科学性和可靠性。

现对我国医学期刊刊载论文中存在的统计学问题进行简要分析，并谈谈为避免这些统计学错误的出现，医学科技期刊编辑在今后工作中的努力方向。

１医学论文中常见的统计学问题１．１统计学方法的误用医学统计中常用的统计学推论方法有很多种，主要是根据实验的数据类型和实验目的来确定使用哪种统计方法。

如，计量资料应用啦验或方差分析，计数资料则应选用ｘ谶秩和检验，这对于医学科研工作者是最为基本的统计学知识。

１．１．１用槛验代替方差分析：处理因素不同，多个处理组均数比较采用凇验代替方差分析，使假阳性的概率增加，又使其检验效率减小，这是最为常见的统计学方法的误用。

如某刊２０１ｌｔ〕Ｚ第８期一文中，将９０ｆｆ０需剖宫产产妇随机分为Ａ、Ｂ、Ｃ－－－组，观察不同剂量盐酸罗哌卡因对麻醉效果的影响，进行三组患者痛觉阻滞最高平面比较。

医学期刊论文中常见统计学错误

参考文献
［７］王亚冰，力群，锋．救系统对北京市急性脑卒焦凌急中患者院前延迟时间的影响．中华全科医学，０９，２０
１８４— ７６．２：７８
［周永，８］王伊龙，迪，．中患者院前转运与延误现吴等卒况调查．中华全科医学，０９１：６９．２０，２９－８
［１］吴英恺，吴兆苏．世界卫生组织关于人群心血管病动态监测的初步方案．心肺血管学报，９２１１．１８，：１
（００— ３—１２１０９收看；００— ４—０２１０２修回）
作者・读者・编者
医学期刊论文中常见统计学错误
［６］
一
方．三好 ” 人的理想与现实．华医学信息导 “ 病中
报，０６２：４２０，１２．
强对社区居民使用急救系统的认知教育，发生急在性疾病时能首先选用ＥＭＳ系统救助，疑是降低心无脑血管病病死率的重要措施之一。
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，（）经常混淆 “ 百分比” 与 “ 百分率”；４在表达多组定量资料时，（）即使定量资料偏离正态分布很远，仍采用“ ｓ表达（ ± ” 标准差Ｓ＞，）特别当表中采用标准误ｓ取代标准差时，前述的错误很难被察觉出来。２定量资料统计分析方面存在的错误：１当定量资料不满足参数检验的前提条件时，目套用参数检验方法；２不管．（）盲（）定量资料对应的实验设计类型是什么，一律套用单因素２水平（叫成组）计定量资料的ｔ或设检验或单因素多水平设计定量资

医学论文常见统计学错误及期刊编辑应对策略分析

医学论文常见统计学错误及期刊编辑应对策略分析总之，期刊学术影响力是一个动态过程，在不同的年限其变化趋势或规律可能不同。

学术影响力变化趋势有５种，其中震荡上升是主要的。

医学论文常见统计学错误及期刊编辑应对策略分析罗明媚张叶萍高岩哈尔滨医药哈尔滨１５００７６摘要将近年来医学期刊论文中常见的统计学问题分为统计学方法的误用、不注明统计方法或统计量、不注明所应用的统计分析软件、统计表格的不规范使用、率和比混淆等多个方面，并结合实例进行分析，指出目前医学期刊论文的统计学应用现状不容乐观。

从医学期刊编辑的角度提出编审在今后工作中的应对策略和努力方向。

医学统计学应用是医学科学研究中必需的手段，是医学论文中不可缺少的重要组成部分。

现对我国医学期刊刊载论文中存在的统计学问题进行简要分析，并谈谈为避免这些统计学错误的出现，医学科技期刊编辑在今后工作中的努力方向。

如，计量资料应用啦验或方差分析，计数资料则应选用ｘ谶秩和检验，这对于医学科研工作者是最为基本的统计学知识。

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。

医学论文常见统计学错误与纠正

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。