医学研究设计的原则与论文中统计方法错误的辨析
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；
医学科研设计与统计分析错误辨析与释疑
探索医学科研设计与统计分析的关键原则和常见错误，并为您提供实例和案 例研究
医学研究常见设计错误
样本偏倚
探索常见样本选择错误和如何避免它们。
内外部有效性
解释内部和外部有效性的概念以及如何验证和 提高这些有效性。
研究设计缺陷
检讨常见的医学研究设计缺陷以及影响成果的 因素。
统计显著性
探讨统计显著性的定义和在假设 检验中的应用。
时间偏倚
识别时间偏倚的来源，如回顾性研究和随访期 限误差。
医学研究中的抽样方法和样本量确定
随机抽样
考虑随机抽样方法，包括简单随 机抽样和分层随机抽样。
样本量确定
探讨确定样本量的方法，如样本 大小计算和统计推断。
非概率抽样
介绍非概率抽样方法，例如方便 采样和判断采样。
医学研究的基本统计分析原则
1
描述统计分析
4 实验研究
探讨实验研究设计的要素和实施方法，如随 机对照试验和交叉试验。
医学研究中的盲法和随机化
1
单盲和双盲
了解单盲和双盲设计的原理和优势，以减少主观偏见。
2
随机分组
解释随机分组的重要性和应用，以确保实验组和对照组的，并减少选择偏倚。
医学研究中的相关性和因果性解读
有序变量
介绍有序变量的特征和测量方式， 如疼痛程度评分。
医学研究中的不同研究设计类型
1 前瞻性研究
探讨前瞻性研究设计的特点和优点，如队列 研究和临床试验。
2 回顾性研究
了解回顾性研究设计的应用和限制，如病例 对照研究和回顾性队列研究。
3 横断面研究
介绍横断面研究设计的目的和使用，如流行 病学调查和调查研究。
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。
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析在临床试验中，科研设计和统计分析是确保研究结果准确可靠的重要环节。
然而，由于研究者的误判、设计缺陷或统计方法错误等原因，常常出现一些常见的错误，影响着研究的科学性和实用性。
本文将针对临床试验中常见的科研设计和统计分析错误进行辨析，以期帮助研究者更好地设计和分析临床试验。
一、样本量计算错误在临床试验中，样本量的计算是保证研究结果具有统计学意义的前提。
然而，很多研究中样本量的计算存在错误。
常见的错误有两个方面：一是样本量过小，导致研究结果缺乏统计学意义；二是样本量过大，造成研究资源的浪费。
为了避免样本量计算错误，研究者需要在研究设计之前充分了解已有的背景知识和相关文献，根据目标参数的预期值、可接受的显著性水平和统计功效等因素来计算样本量。
确保样本量的合理性和可行性对于有效的科学研究至关重要。
二、样本选择偏倚样本选择偏倚是指试验中某些特定群体被有意或无意地排除在外，导致研究结果的失真。
通常，这种偏倚主要表现在两个方向上，即选择性偏倚和信息偏倚。
临床试验中常见的样本选择偏倚包括招募患者时没有使用随机化方法、仅选择特定的患者群体、忽视非完全随机的分配方法等。
要解决这个问题，研究者应该使用随机化方法，即将患者按照一定的规则随机分配到不同的治疗组或对照组，以保证样本在一定程度上的均衡，降低样本选择偏倚的可能性。
三、结果分析错误结果分析是临床试验中最终总结和解释研究结果的过程。
然而，结果分析中也存在一些常见的错误。
首先，研究者常常没有正确选择适当的统计学方法来分析数据。
例如，某些连续变量数据使用了t检验，而在正态分布假设不成立的情况下，应该使用非参数方法进行处理。
其次，研究者在报告研究结果时常常忽略了效应估计和置信区间。
这些参数能够更全面地反映变量的影响程度和结果的可靠性，并且有助于他人对研究结果的理解和解释。
另外，研究者有时过于依赖显著性检验，而忽略了临床意义的判断。
在一些研究中，虽然结果间差异达到统计学显著水平，但实际上对于临床决策来说并没有太大的实际意义。
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析
临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析临床试验是评估新药物、治疗方法和医疗器械有效性和安全性的重要手段。
科学合理的研究设计和统计分析是保证试验结果可靠性和有效性的关键。
然而，由于种种原因，临床试验中常常出现各种错误，这些错误严重影响了试验结果的准确性和可信度。
本文将从设计和统计两个方面，对临床试验中常见的错误进行辨析，并提供相应的解决办法。
一、设计错误辨析1. 非随机分组临床试验需要将研究对象分为实验组和对照组进行比较，如果分组过程不是完全随机，容易引入选择偏倚。
解决办法是使用随机数表或随机化软件进行随机分组，确保分组过程是完全随机的。
2. 样本量计算不合理样本量计算是临床试验设计的重要步骤，样本量过小会导致试验结果的抽样误差较大，无法得出可靠结论；样本量过大会浪费研究资源。
样本量计算应基于实验的预期效应大小、显著性水平和统计功效等因素进行合理估计。
3. 缺乏双盲设计双盲设计是有效控制观察者和被观察者误差的重要手段，可以减少主观因素对试验结果的影响。
临床试验中，应尽量采用双盲设计，使实验组和对照组在临床观察和数据收集过程中得到相同对待。
二、统计分析错误辨析1. P值解释错误P值是判断统计显著性的重要指标，但在解释P值时经常出现错误。
P值并不能表示效应的大小或者概率，它只是一个统计推断的结果。
因此，不应仅仅从P值的大小来断定结果的重要性，还需要考虑置信区间、样本量和实际临床意义等。
2. 没有考虑多重比较问题在一个临床试验中进行多个指标或者多个观察点比较时，忽视多重比较问题容易导致假阳性结果。
为了控制多重比较的误差，需要采用修正方法，如Bonferroni校正或Benjamini-Hochberg方法，来调整显著性水平。
3. 忽略数据分布的假设在进行统计分析时，往往基于一些假设进行，如数据服从正态分布。
如果数据的实际分布与假设不符，可能导致统计推断的错误。
因此，在进行统计分析前，应该对数据的分布进行检验，并采用相应的非参数方法或转换方法进行分析。
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，
谢谢观看
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。
中医药论文中常见统计学分析方法应用错误辨析
医学论文中常用统计分析方法误用辨析医学统计学的地位◆医学统计学如今是热门科学。
美国食物和药品管理局(Food and Drug Administration, FDA )和欧盟法规要求实验研究、临床研究、药物开发、医学杂志审稿、流行病学探索，以及政府制定有关政策的民意调查、数据分析、决策预测等都需要统计学家的直接参与。
由统计学家指导研究设计、数据分析乃至准备呈递给FDA的报告。
◆在我国，医学统计学也越来越受到学术界和有识之士的重视。
医学统计学的地位医学论文中统计分析的应用现状在医学事业迅速发展的今天，医学研究论文已成为主要的交流方式。
但医学论文中尚存在各种统计分析方法应用上的问题，统计学缺陷涉及面：国外约50%，国内80%以上。
主要有：研究设计不合理(设计水平低下)；分析方法选用不得当(方法使用错误)；应用条件不遵循；样本含量不满足统计学要求；结果解释不合理(推断过于肯定)；统计报告(报告项目不全)。
由于计算机应用的普及和统计分析软件的发展，统计分析的过程和步骤主要由统计软件实现，随之普遍出现乱用计算机统计软件现象。
①不管统计分析方法的前提条件是否満足，将数据直接代入计算机软件中，使得出的结果与实际相差甚远。
②现有的统计软件使用不太方便，造成用户的误用。
作为医学学术刊物的主要读者一定要正确地评价、参考和利用这些发表的医学论著。
中国医学杂志的调查结果◆中国医学杂志近800种，其中代表医学最高水平的中华、中国系列杂志近百种。
◆据统计：中华系列医学杂志发表的论文中有统计问题或错误的达到70％。
国际著名医学杂志有统计问题或错误也达50%。
----<医学统计学基础与典型错误辨析>(胡良平主编军事医科院出版2003年)国外权威医学期刊调查结果•Glantz调查了1977年《Circulation Research》和《Circulation》杂志中发表的文章，在使用统计学方法的文章中具有统计学问题或错误的分别有61%和44%。
“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。
国内检验医学临床研究常见科研设计缺陷和统计学错误辨析
国内检验医学临床研究常见科研设计缺陷和统计学错误辨析在国内的医学临床研究中，常见的科研设计缺陷和统计学错误包括样本容量过小、随机分组不合理、盲法不完整、疗效评估方法不准确、统计方法选择不当等。
首先，样本容量过小是科研设计常见的缺陷之一、由于研究人力、物力和时间的限制，许多临床研究往往只能选取较小的样本容量进行研究。
然而，样本容量过小会导致结果的可靠性降低，无法获得准确的结论。
因此，在进行医学临床研究时，应尽可能选择足够大的样本容量，以提高研究的可靠性和科学性。
其次，随机分组不合理也是常见的科研设计缺陷之一、在医学临床研究中，随机分组是保证结果可靠性的重要步骤。
然而，在一些研究中，由于研究者的主观因素或其他原因，存在分组不完全随机的情况，导致结果的偏倚性增加。
因此，科研人员在进行医学临床研究时，应尽可能使用随机分组的方法，以保证研究结论的准确性。
另外，盲法不完整也是科研设计常见的缺陷之一、在医学临床研究中，盲法的使用可以减少研究结果的偏倚性。
然而，在一些研究中，由于研究者无法完全实施盲法，导致结果的可靠性降低。
因此，在进行医学临床研究时，应尽可能实施完整的盲法，以保证结果的可靠性。
此外，疗效评估方法不准确也是常见的科研设计缺陷之一、在医学临床研究中，准确评估疗效是研究的核心目标之一、然而，在一些研究中，由于疗效评估方法的不准确，导致无法获取准确的结果。
因此，在进行医学临床研究时，应选择准确可靠的评估方法，以保证结果的科学性和可靠性。
最后，统计方法选择不当也是常见的科研设计缺陷之一、在医学临床研究中，统计方法的选择需要根据研究问题和数据类型进行合理的选择。
然而，在一些研究中，由于对统计方法的了解不足或者选择不当，导致结果分析的偏颇。
因此，在进行医学临床研究时，科研人员应针对不同的研究问题和数据类型，选择适当的统计方法进行分析，以提高结果分析的科学性和准确性。
综上所述，国内医学临床研究中常见的科研设计缺陷和统计学错误有样本容量过小、随机分组不合理、盲法不完整、疗效评估方法不准确和统计方法选择不当等。
国内检验医学临床研究常见科研设计缺陷和统计学错误辨析
结论
以确保研究结果的真实性和可靠性。相关学术期刊和审评机构也应该加强对 临床研究方法和数据的把关，避免不准确和不充分的研究设计和统计方法给医学 科学带来负面影响。
参考内容
引言
引言
R语言是一种广泛应用于统计计算、图形描绘和数据挖掘的编程语言。作为一 种开源的统计分析和图形呈现工具，R语言在数据处理、机器学习和数据挖掘等 领域受到了广泛。本次演示将详细介绍R语言的特性及其在数学建模中的应用。
部分研究在模型建立过程中存在参数选择不当的问题，如将不相关的变量引 入模型，或忽略了一些重要的自变量。这类问题容易导致模型失真，从而影响研 究结果的可靠性。为避免这一问题，研究者应根据实际需求合理选择参数，并对 模型进行充分的检验和验证。
统计学错误
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1、异常值
1、异常值
异常值是指在数据集中存在一些极端值，这些值往往不符合正态分布，如果 未加处理直接纳入分析，会影响统计结果的准确性和稳定性。为避免这一问题， 研究者应采用合适的方法（如箱线图、z-score等）识别和处理异常值，以保障 数据质量。
summary(model)
summary(model)
最后，我们可以使用predict()函数进行预测：
r
#预测结果
#预测结果
predictions <- predict(model, newdata = data)
#将预测结果与实际结果进行比 较
#将预测结果与实际结果进行比较
plot(data$x, data$y, main = "Fitted vs Actual", xlab = "x", ylab = "y")
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。
常见医学科研设计与统计分析错误辨析
常见医学科研设计与统计分析错误辨析1前言期刊的编辑,又该如何去识别论文中的此类问题,从而避免其在期刊中出现?兹本人不揣浅陋,介绍如何辨析临床试验、药理研究设计的好坏直接关系到研究成果的质量,正确的统计设计不仅能帮助研究者节约实践和经费,也是保证统计分析结论令人信服的基本前提。
正如现代生物统计学的奠基人之一R1A1Fisher所说“:试验完成后再去找统计学家求教,无异于请统计学家为试验结果进行‘尸体解剖’。
统计学家或许只能告诉你试验失败的原因。
”●新错误,同时从编辑角度介绍识别常用统计方法及数生代据问题的一些技巧和经验,以期抛砖引玉。
论2临床试验中常见设计与统计分析错误辨析坛临床试验的定义是“:在人体通过比较治疗(或●学试验、制剂工艺等论文中常见的设计与统计分析预防)组与对照组的结局,以确定某项治疗(或预防)措施效应和价值的一种前瞻性干预性研究。
”临床试验过程包括设计、测量和评价(design,mea2国内外许多统计学家、临床流行病学家通过对一些著名医学期刊发表的论文进行严格评价,发现医学期刊发表的论文中存在比较严重的质量问题。
表1(资料来源于张岩波的医学统计在线网站)描述了国内外医学期刊论文中统计错误情况。
表1医学期刊发表的论文中统计错误情况作者Schor等(1966)Gore等(1976)White等(1977)Felson等(1982)surementandevaluation,简称DME)三大步骤,其每一步骤均遵循一定的原则:设计要遵循“分层、区组随机化分组,可比性(均衡)的平行对照,盲法,可重复性(样本量足够)”四大原则;测量必须保证取得的数据真实、可靠,避免各种可能的测量偏倚;评价包括正确选择统计分析技术及对统计分析结果的统计学推断和专业推断。
临床试验论文是反映药物临床设计、实施过程,并对试验结果作出分析、评价以供循证医学进行系统评价参考的总结性文章,真实、完整地描述事实,科学、准确的分析数据,客观、全面地评价结局是撰写试验论文的基本准则。
医学研究设计的原则与论文中统计方法错误的辨析
读者 作者 编者医学研究设计的原则与论文中统计方法错误的辨析张荣连 严少洁作者单位:310027杭州,浙江大学出版社科研资料的统计分析方法,与科研设计的方法以及资料类型密切相关。
目前国内医学期刊中,滥用、错用统计方法的依旧很多,如在某中华牌杂志作退稿处理的论文中,由于统计学因素被退回的占56 8%[1]。
现根据作者的工作经验,针对医学研究设计和医学统计方法的基本原则,即:设立对照组、具有均衡性、可重复性、随机化分组以及正确选用统计方法,对研究结果作出正确解释等问题,作一些探讨。
1 设立有效的对照组应将适宜的纳入对象随机分入实验组、对照组,在保证受试对象有可比性的前提下,选用对照方法 选择何种对照,要根据研究内容而定。
设立对照组,是医学研究的一个重要原则,对照方法有多种,如空白对照、标准对照、试验对照、自身对照等。
如研究某种药物对心血管系统的影响,在观察用药者的同时,还必须观察未服该药者(为空白对照)。
当应用空白对照的方法会对患者产生不利情况时,这就需要采用标准对照的方法。
如研究某种新药的降血糖作用,对照组患者使用安慰剂作为空白对照对病情不利,此时就需要采用标准对照方法,即给予对照组患者使用已被公认的降血糖药物,如胰岛素。
在实际工作中,我们还经常碰到的情况是,该设立对照组而未设抑或对照组设而不当。
例如 洛伐他丁与吉非罗齐调整血脂作用的比较 一文,作者目的是比较两药物降低血脂作用孰优孰劣,但洛伐他丁主要作用是降低血清胆固醇,而吉非罗齐的作用则以降低血清甘油三酯为主,如此设计对比两药的优劣是很不妥当的。
2 具有均衡性按照均衡性原则,要求实验研究对象除了要观察的因素不同外,其他条件均应尽可能相同。
比如动物实验,要求动物的种属、窝别、性别组成、年龄、体重、营养状况等基本相同;如果是临床观察,则要求各组患者的年龄、性别、病情程度、居住地、职业等等基本一致。
由于临床研究的对象是患者,其影响因素要比动物复杂得多,所以更要注意样本的可比性。
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读者 作者 编者医学研究设计的原则与论文中统计方法错误的辨析张荣连 严少洁作者单位:310027杭州,浙江大学出版社科研资料的统计分析方法,与科研设计的方法以及资料类型密切相关。
目前国内医学期刊中,滥用、错用统计方法的依旧很多,如在某中华牌杂志作退稿处理的论文中,由于统计学因素被退回的占56 8%[1]。
现根据作者的工作经验,针对医学研究设计和医学统计方法的基本原则,即:设立对照组、具有均衡性、可重复性、随机化分组以及正确选用统计方法,对研究结果作出正确解释等问题,作一些探讨。
1 设立有效的对照组应将适宜的纳入对象随机分入实验组、对照组,在保证受试对象有可比性的前提下,选用对照方法 选择何种对照,要根据研究内容而定。
设立对照组,是医学研究的一个重要原则,对照方法有多种,如空白对照、标准对照、试验对照、自身对照等。
如研究某种药物对心血管系统的影响,在观察用药者的同时,还必须观察未服该药者(为空白对照)。
当应用空白对照的方法会对患者产生不利情况时,这就需要采用标准对照的方法。
如研究某种新药的降血糖作用,对照组患者使用安慰剂作为空白对照对病情不利,此时就需要采用标准对照方法,即给予对照组患者使用已被公认的降血糖药物,如胰岛素。
在实际工作中,我们还经常碰到的情况是,该设立对照组而未设抑或对照组设而不当。
例如 洛伐他丁与吉非罗齐调整血脂作用的比较 一文,作者目的是比较两药物降低血脂作用孰优孰劣,但洛伐他丁主要作用是降低血清胆固醇,而吉非罗齐的作用则以降低血清甘油三酯为主,如此设计对比两药的优劣是很不妥当的。
2 具有均衡性按照均衡性原则,要求实验研究对象除了要观察的因素不同外,其他条件均应尽可能相同。
比如动物实验,要求动物的种属、窝别、性别组成、年龄、体重、营养状况等基本相同;如果是临床观察,则要求各组患者的年龄、性别、病情程度、居住地、职业等等基本一致。
由于临床研究的对象是患者,其影响因素要比动物复杂得多,所以更要注意样本的可比性。
比如 股骨粗隆间骨折三种固定方法的临床治疗分析 的论文,在文章中未说明三组患者骨折类型的具体情况,而不同的骨折类型正是影响骨折患者预后的重要因素。
由于缺少均衡性的说明,就使人对治疗的可比性产生疑问,也难以比较不同骨折固定方法的效果。
又如 沙土鼠脑缺血模型 的论文,作者是想通过对动物的实验观察,比较两种动物脑缺血模型的优劣。
虽然这两组动物基本情况是一致的,但是,作者的实验方法不当,即观察时间不一致:对照组在分离颈总动脉10h 后处死动物,观察脑廓形态,而实验组动物在分离颈总动脉7h 后即处死动物,进行观察。
由于两组实验观察时间不一致,所以,实验动物脑廓形态变化的差别,到底是结扎血管不同的因素,还是观察时间不同的因素,抑或是这两个因素共同作用的结果。
有的医学论文,对治疗组患者情况交待得比较详细,对照组情况却显得非常笼统,仅说对照组为健康体检者或 正常人 ,而有关年龄、性别、体重等因素一概不提,这是不正确的。
3 可重复性研究要有足够的样本数量,即样本要大到一定的程度,这体现了研究的可重复性。
样本例数少,抽样误差就增大,样本的代表性就差,达不到可重复的要求。
医学论文中主要存在两种不正确的倾向,即片面追求大样本和样本过小。
前者造成浪费,后者则使检验效能(power =1- )降低,导致总体中已存在的差异未能检验出来,从而出现非真实的阴性结果。
可重复性方面存在的问题绝大多数是后者。
有些论文表面上看样本数量较大,但实际情况并非如此。
比如某作者观察一种有核细胞的核形态变化,样本数为200例,样本量不可谓不大,但具体一分析,发现样本中包括了10种不同疾病的患者。
样本量的大小,应根据研究内容和对象而定。
确定研究样本数量的方法,一是根据以往经验的做法,比如要确定某项正常值的指标,样本数量要求在数百例以上;要调查肿瘤患者死亡率,被调查人口应有数万甚至数十万人之多。
二是根据资料的性质以及实验所希望达到的精度,采用相应的估算公式确定样本数量。
研究过程中,失访也是造成样本含量不足而导致偏倚的主要原因,但作者往往未重视样本含量的缺失。
例如有一篇临床治疗效果分析的文章,其总例数超过了100例,所测量的观察指标有10余项,但有的项目实际观察到的人数仅40余例(失访达50%以上),由此得出的结果当然难以令人信服。
4 随机化分组随机化是医学研究工作进行显著性检验和统计处理的基础,目的是为了将干扰因素尽可能的消除。
不符合随机化原则是医学论文中最常见的问题。
有些论文在文章中根本不提随机化处理一事,也有的作者把随机化误解为随意、随便,不采用一定的随机化处理方法,任意将实验对象分组。
如动物实验的分组,以随便抓捉而定,但往往先捉住的动物体质较弱,而后捉住的动物体质比较强壮。
如果将先捉住的动物作为一组,后捉住的动物作为另一组,这样研究的结果,根本不足以得出令人信服的结论。
5 正确选用统计方法医学统计方法的正确使用,是充分利用实验研究获得的数据,也是最终得出科学结论的必要条件。
统计处理方法有很多,医学论文中不能正确选用统计方法的问题也多种多样,现对常见统计方法问题作些分析。
不同的统计方法对应用范围有不同的要求。
如最常用的t检验,适用于小样本计量资料的两组之间的比较,并且要求数据需呈正态分布。
根据自身(或配对)对照,以及组间比较的情况,选用不同的t检验公式;大样本数据则当选u检验。
数据呈非正态分布时,可以依据一定的原则将数据进行转化,使之满足参数检验条件,也可以直接采用非参数检验法。
当成正态分布的计量的分组多于两组时,则须先采用方差分析,再依据具体情况选用统计方法。
这方面存在的常见问题为:对非正态分布的数据,仍采用处理正态分布数据的方法。
比如,许多作者对数据未作任何分布检验,而直接采用t检验或F检验;对三组或三组以上数据之间进行比较,依然采用只可用于两组比较的方法。
如果是大样本的计数数据,两组数据比较的也可采用u检验。
此外,定性资料分为有序和无序两种情况,无序定性资料又称为计数资料,有序定性资料又称为等级资料;按照列联表中变量的个数及顺序性可分为:双向无序的列联表资料、单向有序的列联表资料、双向有序且属性不同的列联表资料、双向有序且属性相同的列联表资料及高维列联表资料。
正确的分析方法是:双向无序的列联表资料可选用 2检验、Fisher精确概率计算法和对数线性模型方法;单向有序的列联表资料可选用秩和检验、Ridit分析、有序资料的Logistic回归模型和对数线性模型等方法,双向有序且属性不同的列联表资料可选等级相关分析、典型相关分析和线性趋势检验方法;双向有序且属性相同的列联表资料可选一致性检验(Kappa检验)和特殊模型分析方法;高维列联表资料,可选取对数线性模型或Logis tic回归模型[2]。
对统计处理方法误用的问题,王倩等作了较深入的分析归纳,发现常见的错误有: t检验误用于多组资料比较; 用成组t检验代替配对检验; 对于偏态分布的数据,采用t检验或方差分析; 使用多元回归分析方法不当。
他们调查的5种医学期刊在1995年发表的954篇论文,有36 8%存在上述统计方法选用不当的问题[3]。
而这5种被调查的刊物,在我国医学期刊中是属于比较好的,由此可见医学论文选用统计方法不当的问题是相当严重的。
6 对研究结果作出正确解释经过精心设计,严密观察,正确的统计处理后得到的实验结果,还必须以公认的标准,作出合符逻辑的解释。
如某论文作者采用中药治疗心肌炎引起心律失常的患者,其间还给患者服用了西药。
患者病情好转,作者在缺乏仅仅使用西药或中药的患者作为对照的情况下,得出的结论是中药产生的治疗作用。
现在,医院诊断治疗的肿瘤患者比以前多了,这确实是因为肿瘤发病率增加?还是因为诊断肿瘤患者的医疗水平明显提高或者老龄人口增多所致?还是与这几方面因素均有关系?对这种多因素情况,更需要仔细分析,作出科学的解释。
医学论文在对研究结果进行判定时经常用到显著性检验,其目的是要了解造成各组数据的不同,是由于偶然因素所致这种差异的可能性(即概率P)的大小。
P值反映某一随机事件发生的可能性,或由于抽样误差引起这种差异的可能性。
统计学上的差异具有显著性,表示得到的实验结果不大可能是由偶然事件造成的差异所致;而差异不显著,则表示在这个测试条件下,差异没有表现出显著意义,不能排除由偶然事件造成的可能性。
如果再增加实验样本数,还有可能得出差异显著的结果。
所以,当P> 0 05时,只能说 就现有数据尚不能说明有显著差异 ,不能马上下结论说 无差异 [4]。
统计学上差异有显著意义,不能等同于专业上有意义。
比如某药物可以使高血压患者的收缩压平均降低5mm Hg,并经相应的统计学检验,P< 0 01,差异有非常显著性意义,但是,实际上这样的血压下降幅度很小,在临床上意义并不大。
因此,仅仅以P值大小作为依据,作出经统计学处理证明其有本质的差异,或没有本质差异的结论,是不可取的,也是不科学的。
参考文献1 沈惠云.中华急诊医学杂志退稿因素剖析.中华急诊医学杂志,2002,11:140-141.2 刘惠刚,胡良平.医学论文中统计分析错误辨析与释疑.中华医学杂志,2004,84:166-168.3 王倩,张博恒.五种中华医学会系列杂志论著中统计方法的应用现况.中华医学杂志,1998,37:230-233.4 丁光生.编辑工程.见:王立名,主编.科学技术期刊编辑教程.北京:人民军医出版社,1995.136-137.(收稿日期:2004-03-25)(本文编辑:何小军)。