医学论文中统计分析错误辨析与释疑_定性资料分析方法的合理选择_1_
医学论文中定量资料统计分析方面的错误辨析与释疑
医学论文中定量资料统计分析方面的错误辨析与释疑【关键词】统计学; 医学; 论文; 统计分析; 非参数统计1 问题的提出在医学论文或稿件中,若观测结果是定量资料,常需要在不同实验条件下比较其平均值之间的差别是否具有统计学意义,此时,称为定量资料的统计分析。
如何才能正确地实现定量资料的统计分析呢?关键是两点:其一,检查定量资料是否满足参数检验的前提条件;其二,正确辨析定量资料所对应的实验设计类型。
第一点常可通过统计软件来实现,而第二点则需要分析资料的人具有这方面知识,才有可能合理选择统计分析方法。
然而,只要科研课题涉及到两个或两个以上因素时,实际工作者能正确判定其实验设计类型的场合少得可怜,因此,在医学论文或稿件中,这方面的错误不计其数。
概括起来说,不外乎有以下两类错误:(1)当定量资料不满足参数检验的前提条件(独立性、正态性和方差齐性)时,盲目套用参数检验方法(通常为特定设计下定量资料的t检验或方差分析);(2)不管定量资料对应的实验设计类型是什么,一律套用单因素两水平(或叫成组)设计定量资料的检验方法(如t检验或秩和检验)或单因素多水平设计定量资料的分析方法(如单因素多水平设计定量资料的方差分析或秩和检验)。
其结果是所得出的结论可信度低,甚至是错误的[1,2]。
2 中西医结合治疗实例例1 某临床医生收集了如下的资料(表1),在各组内进行配对设计定量资料的t检验,在任何两组之间,用差量进行成组设计定量资料的t检验。
请问:错在哪?正确的做法是什么?对差错的辨析与释疑原作者的做法是错误的!因为这样做割裂了整体设计,每次分析时,仅用了部分数据,数据的利用低,自由度小,结论的可信度低;无法分析药物种类与测定时间之间的交互作用。
正确的做法是:先检查资料是否具备参数检验的前提条件,然后正确判定资料所对应的实验设计类型。
假定本例中的定量资料满足参数检验的前提条件,而实验设计类型表面上看是“4个自身配对设计”同时存在,应叫做“具有一个重复测量的两因素设计(其中,测定时间因素与重复测量有关,除此因素之外,还有一个‘药物种类’因素)”。
医学论文中统计分析错误辨析与释疑_13_实验设计原则的正确把概要
・争鸣与教育・作者单位:100850北京,军事医学科学院生物医学统计咨询中心(胡良平、李子建;首都医科大学继续教育学院(刘惠刚医学论文中统计分析错误辨析与释疑(13———实验设计原则的正确把握胡良平李子建刘惠刚一、随机原则及其作用在进行实验设计时有四个基本原则,即随机、对照、重复和均衡。
何为随机原则呢?就是在选取样本时,应确保总体中任何一个个体都有同等的机会被抽取进入样本;在分配样本时,应确保样本中任何一个个体都有同等的机会被分入任何一个组中去。
这就是严格意义上的随机化原则。
随机原则的作用是什么?其作用就是使样本具有极好的代表性,使各组受试对象在重要的非实验因素方面具有极好的均衡性,提高实验资料的可比性。
完全随机化的效果是否永远最好?不一定。
关键取决于样本含量的大小。
若样本含量很大,完全随机化的效果应当是比较理想的;若被随机化的样本比较小,则完全随机化产生的各组受试对象之间在很多重要的非实验因素方面可能参差不齐。
此时,采取分层随机化法效果会更好一些。
即先按某些重要的非实验因素(取决于他们是否对观测指标有较大影响将受试对象分组,然后对每个小组(在所考虑的重要非实验因素上条件一致中的受试对象进行完全随机化,使他们被均分到各实验组中去,这样才能确保各实验组中的受试对象之间在所考虑的重要非实验因素方面保持均衡一致。
例如:现有24只小鼠,其中16只雌性,8只雄性,若采用完全随机化方式将他们均分成2组,则有可能某一组中的12只小鼠全是雌性的,另一组中有4只雌性、8只雄性小鼠。
若果真出现这样的分组结果,当小鼠性别对观测结果又有较大影响时,“性别”这个重要的非实验因素就严重地影响了实验因素两个水平(处理组与对照组对观测结果效应大小的正确评价,甚至易于得出歪曲事实的结论来。
此时,宜采用“分层随机化”,就本例而言,先用完全随机化法将16只雌性小鼠随机均分成两组,实验组和对照组各8只;再用完全随机化法将8只雄性小鼠随机均分成两组,实验组和对照组各4只。
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；
医学论文中统计分析错误辨析与释疑_12_定量资料统计分析方法的合理选择
・争鸣与教育・作者单位:100850北京军事医学科学院生物医学统计咨询中心(胡良平、童中彪、李子建);首都医科大学继续教育学院(刘惠刚)医学论文中统计分析错误辨析与释疑(12)———定量资料统计分析方法的合理选择胡良平 童中彪 刘惠刚 李子建 一、带有协变量的定量资料当观测结果为定量变量、影响因素为定性变量时,人们常希望考察定性的影响因素取不同水平条件下,定量观测指标的平均值之间的差异是否具有显著意义,此时,所用的统计分析方法统称为“定量资料均值的假设检验”,其参数法常有t 检验和方差分析,非参数法有秩和检验。
但当资料中还包含一个或多个定量的影响因素时又该怎么办呢?此时的资料被称为“带有协变量的定量资料”,处理这样的资料常需要采用“协方差分析”,即在定性的影响因素取不同水平的条件下,将每一个定量的影响因素对观测结果的影响化成相等,从而折算出定量观测结果的平均值(被称为修正均值),然后,对修正均值进行相应设计定量资料的方差分析。
协方差分析是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法,在这种分析中,先将定量的影响因素看作自变量或称为协变量,建立因变量随自变量变化的回归方程,这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉,从而能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下,经过回归分析手段修正以后的因变量的总体均数之间的差别是否有显著意义。
二、误用t 检验和一般方差分析处理带有协变量的资料例1 原文题目:病情严重程度与阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OS AS )患者部分危险因素之间的关系。
以疑诊为OS AS 的98例患者作为研究对象,根据呼吸暂停低通气指数(AHI ,指每小时睡眠时间呼吸暂停和低度通气次数)将其分为4组,正常组(AHI <5次/h )、轻度(AHI 5～20次/h )、中度(AHI 21～50次/h )及重度组(AHI >51次/h ),从年龄、性别、肥胖及烟酒习惯等几方面分析与OS AS 病情严重程度的关系。
医学论文中常见统计学概念误用分析
（精品收藏）医学论文中常见统计学概念误用分析医学统计学作为一种认识医学现象数量特征的重要工具，在医学研究的过程中起着非常重大的作用。
但国内外研究者通过调查发现，在现代医学期刊中，统计方法的运用及表述却存在着较多的问题［1，2］。
笔者在医学论文的编辑过程中，也发现有些作者对统计学中最常见、最基本的概念常混淆不清，因此其论文很难符合刊用的要求。
我们知道，概念是逻辑思维的基本要素，只有概念明确，才能准确地表达思想，才能对事物的本质进行客观的描述，才能作出正确的判断和推理，从而得出科学的结论。
为与作者共同提高论文质量，现对编辑工作中经常碰到的一些概念方面的误用问题，试图进行一些粗略的分析。
1概念混淆1.1以比代率比与率是临床医学研究中最常用的相对数指标。
比是表示某一事物或现象各组成部分之间或各个部分在全体中所占的比重或分布。
较常用的有构成比、相对比等。
而率是指某种现象或事件在一定条件下，其实际发生数与可能发生此现象或事件总数的比例。
临床医学论文中很多作者常把构成比当作率进行比较，造成对疾病的发生作出错误估计。
如在研究性别与其疾病发病率的关系文章中，作者把男女的构成比当作发病率，从而得出某种性别的发病率高的错误结论。
还有作者由于对构成比与率的概念不明确，造成计算错误。
如某农村卫生单位对7250名少儿进行粪检，检出蛔虫卵者4300人，需要进行治疗。
因各种原因，有900人未行治疗。
结果：已治率为79.07%，未治率为20.93%。
很明显，这是典型的以构成比代率的例子。
我们根据定义，可计算如下：出现这种错误的原因，是因为不能正确理解比与率的区别所致。
一般来说，率的分子源于分母，但分子、分母具有不同的事件属性，构成比虽然分子也源于分母，但分子、分母具有相同的事件属性。
1.2不同率混用在临床医学研究中，一些具有特殊性质的率很容易用错。
最常见的有发病率与患病率，死亡率与病死率。
发病率与患病率相混淆的原因主要是没有把握住观察、统计的时间。
护生毕业论文中常见统计错误分析
护生毕业论文中常见统计错误分析目的分析护生毕业论文中统计学方面的常见错误。
方法结合实例辨析不恰当做法的原因，并提出正确的使用方法。
结果用该文提出的办法可避免所犯统计错误。
结论向护生普及初、中级统计学知识是护理科研发展的需要。
标签：护生；统计学；错误随着护理学一级学科的发展，越来越多的论文作者意识到了医学统计学的实用性和重要性[1]，结果部分能否选择恰当的统计学分析方法是影响护理论文质量的重要因素之一[2]。
笔者在指导护生论文的实践中，发现多数护生对于计量资料盲目套用t检验和单因素方差分析，计数资料盲目套用χ2检验，没有依据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法。
护理论文由于缺乏基本的统计概念和选用不当的分析方法，造成文稿质量的降低，或者甚至得出错误的结论，失去了应用价值实属可惜。
本文通过对既往实例进行梳理，对护生撰稿中常见的计量和计数类统计错误分析如下，以供护生撰稿时重视。
1 计量资料分析中存在的问题对于计量资料而言，护理研究论文中常见的统计分析类型有成组设计两样本均数的比较、配对设计两样本均数的比较、重复测量设计资料的比较[3]。
在根据分析需求区分统计分析类型的基础上，还需要检查计量资料是否已经满足参数检验的对应条件，如不满足则需要使用非参数检验。
1.1 配对设计资料误用成组t检验处理探讨音乐疗法在妊高症患者中的应用效果，某研究用成组t检验对音乐疗法前和音乐疗法后对妊高症患者的焦虑和抑郁状况进行比较。
辨析与释疑针对该研究的统计设计和分析需求，用成组t检验（两独立样本t检验）的方法分析是不适合的。
同一个研究对象音乐疗法前后焦虑与抑郁评价计量结果的比较，前后两次的资料具有相关性，它不满足成组t检验对资料独立性的要求。
该案例属于配对设计分析的范畴，在护理研究中，比较多见的配对设计是同一护理对象接受某种护理干预前、后效果差异的比较，对于配对设计计量资料的统计分析，在前、后兩次测量差值服从正态分布的基础上，将差值的均数与已知总体均数0进行统计学比较。
医学论文中实验设计方面的错误辨析与释疑
C²σ²/D²等。其中，N为样本量，Z为标准正态分布下的临界值（根据α和β值 确定），σ为总体标准差估计值，d为容许误差范围，C为样本与总体比例的t 分布临界值（根据α和β值确定），D为组间差值估计值。实际应用中需要根 据具体情况选择合适的公式进行计算。
3、混淆实验组与对照组有何危 害？
混淆实验组与对照组会导致无法准确比较两组之间的差异，影响结果的可靠性。 如果将实验组的试剂误加入对照组，或将对照组的试剂误加入实验组，就会造 成两组之间的差异无法准确解释，导致研究结论出现偏差甚至错误。因此，
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在医学研究中，定量资料统计分析具有至关重要的地位。然而，由于对统计学 的误解和不正确的应用，许多论文在定量资料分析方面存在错误。下面我们来 探讨一些常见的错误及其辨析方法。
1、错误的数据分析方法
在医学论文中，作者有时会使用不恰当的统计分析方法，导致结论的误导。例 如，使用t检验来比较两组非正态分布的数据，或未能正确理解卡方检验的适 用范围。在遇到这类问题时，我们需要仔细审查所用统计方法的合适性，并确 保数据满足所使用方法的假设。
在实验过程中必须严格区分实验组和对照组，避免混淆现象的发生。
参考内容
医学论文中定性资料统计分析的 错误辨析与释疑
定性资料统计分析在医学论文中具有重要意义，但其中也存在着一些常见的错 误和误解。本次演示将介绍定性资料统计分析的基本步骤，并探讨如何在分析 过程中避免和解决可能出现的错误。
在医学研究中，定性资料通常包括问卷调查、访谈、病例登记等。这些资料通 常能够反映研究对象的主观感受、态度、行为以及疾病的特征等信息。收集定 性资料时，需要注意保证数据的真实性和完整性。
1、什么是随机化原则？
随机化原则是指在实验过程中，研究对象在实验组和对照组之间的分配应该是 随机的，即每个研究对象都有同等的机会被分配到实验组或对照组。通过随机 化原则，可以消除潜在的混杂因素的影响，保证各组之间的均衡性，从而提高 结果的可靠性和准确性。
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。
医学论文中统计分析错误辨析与释疑_11_ _定量资料分析方法的合理选择
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医学论文中统计分析错误辨析与释疑 (11)
—定量资料分析方法的合理选择
胡良平 周宇红 李子建 刘惠刚
一 、难以辨析的具有重复测量的设计 在前一讲中 ,我们介绍了具有重复测量的多因
表 4 实验前后血清 EPO 浓度 (U/ L)
是否
是否
EPO 治疗 ACEI 治疗
EPO 浓度 (U/ L) ( x ±s)
试验前
试验后
是
否
15. 1 ±4. 5
14. 5 ±5. 1
是
是
14. 8 ±5. 1
14. 1 ±4. 0
否
否
24. 5 ±3. 2
25. 1 ±2. 1
否
是
23. 8 ±4. 0
作者单位 :100850 北京 ,军事医学科学院生物医学统计咨询中心 (胡良平 ,李子建) ;解放军总医院老年心血管病研究所 (周宇红) ;首 都医科大学继续教育学院 (刘惠刚)
CSF 不用与用”的 4 种组合 。将这 4 种组合视为 4 个实验条件 ,每个实验条件下的 10 只小鼠在 7 个不 同的时间点上被重复观测 WBC 的值 ,故与表 1 对应 的实验设计类型应叫做具有一个重复测量的三因素 设计 。若将该表资料用表 2 的形式表达 ,则容易辨 别出它所从属的设计类型 。
10. 2 ±5. 5
本例属于具有一个重复测量的三因素设计 ,应 采用与之相对应的方差分析 。通过分析 ,可以得到 “是否 EPO 治疗”“、是否 ACEI 治疗”、“治疗前后”以 及多项交互作用对 EPO 浓度的影响是否具有统计 学意义 。
中医药论文中常见统计学分析方法应用错误辨析
04 中医药论文中统计学分析 方法应用错误的案例分析
样本量估算错误的案例分析
总结词
样本量估算不足或过大
详细描述
在中医药研究中，样本量估算的准确性对于 研究结果的可靠性至关重要。如果样本量过 小，会导致结果不稳定；而样本量过大则会 增加研究成本和时间。例如，某项研究在评 估中药治疗某疾病的疗效时，由于样本量估 算不足，导致未能得出阳性结果。
设立独立的统计学审查环节
在论文发表前，设立独立的统计学审查环节，由专业统计学专家对论文的统计 分析方法进行审核，确保其科学性和准确性。
建立数据监管机制
建立数据监管机制，对研究过程的数据收集、整理、分析等环节进行监管，确 保数据的真实性和可靠性。
建立完善的学术评价体系
引入统计学评价标准
在学术评价体系中引入统计学评价标 准，对论文的统计分析方法、结果解 释等进行评估，提高论文的科学性和 可信度。
统计分析方法选择不当的案例分析
总结词
统计分析方法选择不当或使用错误
详细描述
选择合适的统计分析方法对于中医药研究结 果的可信度至关重要。如果方法选择不当或 使用错误，会导致结果偏差或误导。例如， 某项研究在比较两种中药制剂的疗效时，未 使用适当的统计分析方法对非正态分布的数
据进行处理，导致结果解读困难。
详细描述
随机分组是保证研究结果准确性的重要步骤，如果分组方法不正确 或不充分，可能导致组间不均衡，影响结果的可靠性。
纠正方法
采用适当的随机分组方法，如简单随机、区组随机或分层随机，并确 保组间均衡性。
统计分析方法选择不当的辨析与纠正
01
02
03
总结词
统计分析方法选择不当或 使用错误
详细描述
“医学论文中统计分析错误辨析”资料汇总
“医学论文中统计分析错误辨析”资料汇总目录一、医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三二、医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料分析方法的合理选择三、医学论文中统计分析错误辨析与释疑直线相关与回归四、医学论文中统计分析错误辨析与释疑实验设计类型的合理选择五、医学论文中统计分析错误辨析与释疑实验设计原则的正确把握六、医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料统计分析方法的合理选择医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三本文旨在探讨医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三。
通过对前人研究的回顾，总结了医学论文中常见的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三的类型和原因。
同时，本文采用实证研究方法，对医学论文中的统计分析错误进行辨析，并探讨其对学生成绩的影响。
结果表明，医学论文中的统计分析错误会影响学生对统计资料的理解和正确使用，应引起重视。
医学论文中的统计分析是研究医学领域问题的重要手段之一。
然而，由于多种原因，医学论文中的统计分析存在一些错误辨析与释疑统计资料的问题，这会影响研究结果的准确性和可靠性。
本文旨在探讨医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三，以帮助学生更好地理解和使用统计资料。
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。
本文采用实证研究方法，随机选取了多篇医学论文，对其中的统计分析进行仔细阅读和分析。
同时，本文还对这些医学论文中存在的统计分析错误进行分类和归纳，并对其产生的原因和影响进行探讨。
通过分析发现，医学论文中常见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：统计学假设前提的误解。
医学科研设计与统计分析错误辨析与释疑
A1（照射） 0 1
37
7
10 17
一
2 3
53 56
5
7 18
8 14 14
个
31
4 7 10 20 33
重
2 3
3 4 14 22 37
35
9 19 31
复
10 1
2
3 A2（加Perv） 0 1
2
6 18 38 83 101 4 16 42 91 120
测
5 18 45 92 117
量
46
4 12 14
24
6
14 17
的3 Leabharlann 137311 19
57
7
14 17
三
2
35
9
12 19
因
3 10 1
76
6
5 10 16
15 16 33 49
素
2
4 12 12
37 44
设
3
3 9 14
36 52
计 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【例7】用贲门癌患者的标本制成液体，在三种 不同处理条件下观测鸡胚背根神经节与鸡胚交 感神经节中长出突起的神经节的比例。现有贲 门癌患者10例，将每人的标本均分成三份，分 别给予三种不同的处理（因素A），即A1（加入 100ng/ml 神 经 生 长 因 子 ） 、 A2 （ 加 入 200ng/ml 神经生长因子）和A3（单用贲门癌培养液）； 并对每种处理后的标本中的两种类型的神经节 （因素B），即B1（背根神经节）与B2（交感神 经节），观测长出突起的神经节的比例（Y）。 设计格式和资料见表4，试判断此资料所取自的 实验设计类型，并对资料作相应的统计分析。
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。
医学论文中统计分析错误辨析与释疑_18_实验设计类型的合理选择
因素对细粉率指标影响大小顺序为 B →C → A → D ,最佳处方工艺为 A2B3 C2D1 。因素对稳定性指 标影响大小顺序为 A → B→ C→ D , 最佳处方工艺为
A3B3 C3D3 。综合考虑稳定性和细粉率的影响因素及
各自最佳工艺 ,并以稳定性为主 ,最终选定最佳工艺 处方为 A3B3 C3D3 , 即 PVP 浓度 5 % 、 用量 125 ml ; 乳 ( ) 糖2微晶纤维素2三硅酸镁 12∶ 5∶ 3 ; 软材搅拌时间 150
1 2
乙醇 水
浸 30 min 不处理
碎粒 整粒
6倍 9倍
表2 试验方案与结果
试验号
1 2 3 4 5 6 7 8 E 1 2 1 2 2 1 2 1 0. 697 0. 793 0. 096 F 1 2 2 1 1 2 2 1 0. 747 0. 743 0. 004 G 1 2 2 1 2 1 1 2 0. 696 0. 794 0. 898
表6 用 L27 (313 ) 表安排四因素及三对交互作用 的表头设计
试验号 列号 :
1 A 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 BC2 B AB1 AB2 C AC1 AC2 BC1 D
无法承受的 ! 虽然要考察的实验因素比较多 , 但需 要考察的交互作用却比较少 , 故完全没有必要进行 析因设计 ,而改用正交设计 ,不仅可以很好地实现实 验目的 ,还可节省时间 、 经费和人力 。 具体地说 ,本实验研究适于选用 3 水平的正交 设计 。因为有 7 个三水平的实验因素 , 还要考察两 对一级交互作用 , 实验次数又不能超过 35 次 , 故只 有选用 L27 ( 313 ) 正交表安排实验合适 。此表有 13 列 ,7 个三水平的实验因素要占去 7 列 , 两对一级交 互作用要占去 4 列 , 共占用 11 列 , 故还剩下 2 个空 列 ,可用于估计实验误差 。这种正交表可从统计教 科书或专用统计表中查到 , 这里只需给出表头设计 就可以了 ( 注 : 有些书上连表头设计都是现成的 , 只 要能看懂 ,就可直接套用) 。表头设计见表 7 。
医学论文中定性资料统计分析方面的错误辨析与释疑
医学论文中定性资料统计分析方面的错误辨析与释疑
胡良平;刘惠刚
【期刊名称】《中西医结合学报》
【年(卷),期】2007(5)5
【摘要】1问题的提出在医学论文或稿件中，若观测结果是定性资料，常需研究
定性的原因变量（有时也可包含定量的原因变量）对其影响情况，此时，称为定性资料的统计分析。
如何才能正确地实现定性资料的统计分析呢？关键是三点，其一，给定性资料所对应的列联表命名；其二，弄清统计分析的目的；其三，检查定性资料是否具备某些特定分析方法所要求的前提条件。
【总页数】4页(P594-597)
【关键词】统计学;医学;论文;统计分析;非参数统计
【作者】胡良平;刘惠刚
【作者单位】军事医学科学院生物医学统计学咨询中心;首都医科大学基础医学院【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.医学论文中统计分析错误辨析与释疑--定性资料分析方法的合理选择(1) [J], 胡
良平;张鹏;刘惠刚
2.医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料统计分析方法的合理选择(2) [J], 刘惠刚;胡良平
3.医学论文中统计分析错误辨析与释疑--定性资料分析方法的合理选择(3) [J], 胡良平;刘惠刚;李子建
4.医学论文中统计分析错误辨析与释疑--定性资料分析方法的合理选择(4) [J], 李子建;胡良平;刘惠刚
5.医学论文中定量资料统计分析方面的错误辨析与释疑 [J], 胡良平;刘惠刚
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常见医学论文统计学问题及释疑(二):定性资料分析中存在的问题
常见医学论文统计学问题及释疑(二)：定性资料分析中存在的
问题
石景容;陈雯;凌莉
【期刊名称】《器官移植》
【年(卷),期】2013(4)6
【摘要】统计学在医学研究中的应用日益受到广大医学工作者的重视,但也常存在诸如忽视方法应用的前提条件、选择不恰当的分析方法等问题,进而影响了研究结果的可信性和正确性.在上一讲中,我们已经就外科学科研论文中定量资料分析常见的问题进行了释疑[1],这一讲中,我们会集中分析定性资料分析中常见统计学问题,希望能够帮助医学工作者正确使用定性资料的统计方法.
【总页数】3页(P367-369)
【作者】石景容;陈雯;凌莉
【作者单位】510080,广州,中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系,中山大学流动人口卫生政策研究中心;510080,广州,中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系,中山大学流动人口卫生政策研究中心;510080,广州,中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系,中山大学流动人口卫生政策研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】R617
【相关文献】
1.常见医学论文统计学问题及释疑（六）：Me ta分析中存在的问题 [J], 邹霞;陈雯;凌莉
2.常见医学论文统计学问题及释疑(三):相关回归分析中存在的问题 [J], 张迪;陈雯;凌莉
3.常见医学论文统计学问题及释疑（四）：统计图或表的常见问题 [J], 陆丽明;陈雯;凌莉
4.常见医学论文统计学问题及释疑（五）：Meta 分析的关键性问题 [J], 邹霞;陈雯;凌莉
5.常见医学论文统计学问题及释疑(一):定量资料分析中存在的问题 [J], 曾智;陈雯;凌莉
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90. 4 ☆ 46
91. 0 ☆ 44
7. 7 21. 5 ▲ 20. 2 ▲ 22. 0 ▲
注 : TV H :阴道全子宫切除术 ;LAV H :腹腔镜辅助阴道子宫切除 术 ;CISH :腹腔镜鞘内宫颈上子宫切除术 ; TAHP :剖腹子宫切除术 ; 与 TV H 组比较 △χ2 = 0. 310 4 , P = 0. 433 1 ; 与 TV H 组比较 ☆χ2 = 01407 2 , P = 0. 521 4 ;LAV H 组间比较 ▲χ2 = 0. 949 6 , P = 0. 813 4
在该表格中记录的年龄这个变量 ,对于每一个 研究对象而言 ,都可以得到一个精确量化的数值 ,应 该是一个定量资料 ,若以组来概括表达 ,年龄应该用 “x ±s”的形式表达 ,不应仅写一个数据 ;更为不妥 的是 :误用χ2 检验来分析表中后 3 组的年龄与第 1 组 (即 TV H 组) 的年龄之间的差别是否具有统计学 意义 。
组别
例数
完全 适应
基本 适应
部分 适应
未适应总适( %应) 率 χ2 值
P值
2 个月
TRT 组 117 0
3
对照组 108 0
0
6 个月
TRT 组 11721 12
对照组 108 3
9
12 个月
TRT 组 11773 23
对照组 10811 13
17 97 3 107
17. 1 2. 8
二 、定性资料统计分析方法概述[124 ] 11 关于 2 ×2 表资料的统计分析方法的合理选 择 :2 ×2 表资料的统计分析方法取决于其设计类 型 ,即横断面研究设计 、队列研究设计 、病例2对照研 究设计和配对设计四种类型 ,每种类型又需考虑一 些具体情况 ,方可选择较为合适的统计分析方法处 理资料 。常用的方法有 : 一般χ2 检验 、校正χ2 检 验 、Fisher 的精确检验 ;计算相对危险度 ( R R) 、计算 比数比 ( O R) 、检验总体 R R (或 O R ) 与 1 之间的差 别是否具有统计学意义的χ2MH检验 ; 配对设计定性 资料的 McNemarχ2 检验 。 21 关于 R ×C 表资料的统计分析方法的合理 选择 : R ×C 表资料的统计分析方法取决于表中两 定性变量的性质和分析目的 ,按性质可将此类列联 表分为以下四类 :即“双向无序的 R ×C 表”、“结果 变量为有序变量的单向有序的 R ×C 表”、“双向有 序且属性不同的 R ×C 表”和“双向有序且属性相同 的 R ×C 表”。对于这些 R ×C 表资料 ,还需结合资 料所具备的条件或分析目的 ,选用合适的统计分析 方法 ,他们是 : 一般χ2 检验 、Fisher 的精确检验 ; 秩 和检验 、Ridit 分析 、有序变量的 Logistic 回归分析 ; 秩相关分析或典型相关分析 ;线性趋势检验 ;一致性 (或叫 Kappa) 检验或特殊模型分析 。 31 关于高维表资料的统计分析方法的合理选 择 :高维表资料的统计分析方法取决于表中定性变 量是否能分出“原因和结果变量”,若分不出原因和 结果变量 ,一般需要选用对数线性模型分析法 ;若分 得出原因和结果变量 ,则可分为以下 3 种情形 :即结
基本情况与常规剖腹手术 TA H 组患者之间的差异 无统计学意义 ,即所作的统计分析并不是原作者期 望达到的目的 。
21 定性资料例数很小时仍盲目套用χ2 检验或 仅给出 P 值而缺少统计量的值 ,此时可靠性较差 。
例 2 某作者试图“建立一氧化碳中毒所致迟 发性脑病大鼠模型”观测大鼠中毒后表现和迷宫实 验结果 。在 A 、B 、C、D 4 组实验动物均为 10 只的情 况下 ,又将 A 、D 2 组动物在实验中的 5 个不同时间 点上 (第 3 、7 、14 、21 、28 天) 分 5 批处死动物 ,每批每 小组仅 2 只动物 ,最后再运用χ2 检验进行 A 、B 、C 组动物的发病率的比较 。
对差错的辨析与释疑 :根据原作者在文字叙述 部分介绍可知 ,CISH 组总病例数应为 228 例 ,其中 子宫 > 8 孕周病例数应为 208 例 ,而表 4 中将总病 例数写成 208 例 ,将子宫 > 8 孕周病例数写成 188 例 ;将 TA H 写成 TA HP ,且该组中子宫 > 8 孕周病 例数应为 182 例 ,而表 4 中却写成 112 例 。如此多 的过失误差出现在同一张表格中 ,是不应该的 。
本例最妥当的做法是严格按重复测量设计收集 资料 ,并采用重复测量设计定性资料的统计分析方 法进行统计分析 ;若一定要在错误收集资料的情况 (表 5) 下处理资料 ,应将其视为结果变量为多值有 序变量的三维列联表资料 ,可选用有序变量的多元 Logistic 回归分析方法处理之 。
表 5 两组患者在 2 、6 、12 个月时的疗效 (例数)
例 41 原作者展示了实验动物的切口愈合情况 和感染情况 ,其中一部分实验结果列在表 6 中 ,其中 甲 、乙 、丙分别代表切口愈合的等级 ,从甲到丙表示 由优到劣 。
表 6 实验动物的切口愈合和感染情况
·76 ·
中华医学杂志 2004 年 1 月 2 日第 84 卷第 1 期 Natl Med J China , January 2 ,2004 ,Vol 84 , No. 1
·争鸣与教育·
医学论文中统计分析错误辨析与释疑
———定性资料分析方法的合理选择 (1)
胡良平 张鹏 刘惠刚
一 、定性资料概述 定性资料是指对每个研究对象的某些方面的特
表 4 各组患者的基本情况
组别
总例数
年龄 (岁)
子宫 > 8 孕周
例数
百分率 ( %)
腹部手术史
例数
百分率 ( %)
TV H 78 L AV H 102 CISH 208 TAHP 200
45. 2 68 44. 0 △ 92 42. 7 △ 188 46. 1 △ 112
87. 2
6
90. 2 ☆ 22
对差错的辨析与释疑 :从实验设计角度看 ,各小 组之间不仅在动物数目上缺乏可比性 (有些组有 10 只 ,有些组只有 2 只) ,而且在重要的非处理因素 (如 中毒的时间) 上不具有可比性 ,故这些均使得出的结 论缺乏说服力 。在实验结果的表达中 ,使用的多为 定性的描述 ,在统计分析部分虽交代采用了 t 检验 和χ2 检验 ,但在给出统计分析结果时未给出检验统 计量的具体值 ,直接就写 B 、C 二组与 A 、C 二组比较 差异无显著意义 ( P > 0105) ,使人不能不对其 P 值 的可靠性提出质疑 。样本较小的定性资料的统计分 析 ,一般不宜采用χ2 检验 ,而应选用 Fisher 的精确 检验来处理 。
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中华医学杂志 2004 年 1 月 2 日第 84 卷第 1 期 Natl Med J China , January 2 ,2004 ,Vol 84 , No. 1
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果变量为二值变量的高维表 、结果变量为多值有序 变量的高维表和结果变量为多值名义变量的高维 表 。对于这些高维表资料 ,其统计分析方法有 :多元 Logistic 回归分析 、对数线性模型 ;有序变量的多元 Logistic 回归分析 ;扩展的多元 Logistic 回归分析 。
三 、定性资料统计分析错误辨析与释疑 11 资料整理过失及误差和对资料类型判断错 误导致错误的统计分析方法 。 例 1 原文作者研究非脱垂子宫切除微创手术 在妇科的临床应用价值 ,表 4 为研究对象的基本情 况。
31 由于多方面的错误导致统计分析方法的误 用。
例 3 某作者对 TR T 组与对照组疗效进行比 较 ,结论为 TR T 组疗效显著地优于对照组的疗效 , 资料见表 5 。
对差错的辨析与释疑 :其一 ,原作者在收集和整 理资料时违背了实验设计的要求 ,将原本属于“重复 观测”的多因素定性资料错误地按“独立重复试验” 方式进行收集和整理 。因为两组患者中的每一位都 在“第 2 、6 、12 个月”被重复观察了 3 次 ,而且每次都 按完全适应 、基本适应 、部分适应 、未适应来给出疗 效的评定 ,此时的“疗效”是“多值有序变量”;其二 , 原作者将一个三维列联表资料简单地拆分成三个独 立的二维列联表资料 ,割裂了整体设计 ,无法正确反 映原因与结果之间的真正联系 ; 其三 ,对结果变量 (疗效) 的有序性不予理睬 ,简单地将其分为适应与 不适应两档 (因为分析的是总适应率) ,采用无法利 用结果变量有序性信息的χ2 检验进行资料处理 ,其 结论的可靠性大大降低 (注 : 表中 2619 %为原文漏 项) 。
表 1 和表 2 中都只含有两个定性变量 (药物种 类 、疗效) ,因而叫做二维列联表 ,又因表 1 中的原始 频数只有两行两列 ,故简称为 2 ×2 表或四格表 ;而 表 2 中的原始频数占 3 行 4 列 ,故简称为 3 ×4 表 , 一般被简称为 R ×C 表 ;表 3 中含有 3 个定性变量 (医院名称 、药物种类 、疗效) ,故被称为三维列联表 , 当列联表中定性变量的个数大于等于 3 时 ,一般被 统称为高维列联表 。
患者例数
显效
好转
无效
甲
A 药 15
49
31
5
B药 4
9
50
22
C药 1
15
45
24
乙
A 药 36
115
184
47
B药 4
18
44
35
C药 1
9
25
4
作者单位 :100850 北京 ,军事医学科学院生物医学统计咨询中 心 (胡良平) ,野战输血研究所干细胞生物学室 (张鹏) ;首都医科大学 继续教育学院 (刘惠刚)