医学论文中常见的统计方法误用

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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。

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

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

医学期刊论文中常见统计学错误
2 4
心肺血管病杂 志 2 0 1 4年 1 月第 3 3卷第 1期
J o u r n a l o f C a r d i 0 v a s c u l a r&P u l mo n a r  ̄ D i s e a s e s , J a n u a r y 2 0 1 4 , V o 1 . 3 3 , N 0 . 1
发症死 亡者 占 3例 ( 2 5 %) , 说 明术 后抗 凝 是 换瓣 术
[ 3] R o b e t r s WC .Mo r p h o l o g y i c f e a t u r e s o f t h e n o r m a l a n d a b n o ma r l
mi t r a l v a l v e . Am J Ca r d i o 1 .1 9 8 3. 5 1: 1 0 0 5.
[Байду номын сангаас4] Z i l e MR, T o m i t a M,I s h i h a r a K, e t 1. a C h a n g e s i n d i a s t o l i c f u n c ・
( L A D) : ( 6 8 . 4±6 . 5 ) m m等。 5 . 随访 结果 分 析
[ 2] G e n g Z J .A t e n y e a r s e x p e i r e n c e w i t h 6 1 3 mi t r a l v a l v e r e p l a c e —
me n t s . Ch u n g Hu a Wa i Ko Ts a C h i h, 1 9 8 9, 2 7: 5— 8.
本组患者术后 1 3年 的存 活率达 6 2 . 2 %, 该结

医学期刊论文中常见统计学错误

医学期刊论文中常见统计学错误
M ake n lmm ao y s q le t mpln ain o o e r d ifa tr e uea o i a tto fbid —
型 中 , 手术 时 间 控制 在 2 i , 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 10U k )
Bic mpai lt o ph s hoy e oi e o t d tn s n oo tbi y f i o p rl h ln c ae se t i
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
20 08, 6: 25・ 7. 1 2 22
Wh ln DM , n e e s nW J Kr b e d m C,ta. ea Va d rGis e , a b n a S e 1

医学论文中常见统计学概念误用分析

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。

医学期刊论文中常见统计学错误

医学期刊论文中常见统计学错误
显差 别 , 手 术 已取得 满意 效果 。
参 考 文 献
杨思源 陈树 宝. 小 儿心脏病学 . 4版. 北京 : 人民卫生 出版社 ,
2 0 1 2: 3 4 4- 3 5 2.
心排 、 灌注肺 , 心律失常 , 水 电解质失衡等并发症 , 我 们采用肾上腺素 、 多 巴胺及硝酸甘油等多种血管活
平衡 , 同时保证 营养 的摄人及胶体 的补充。对于尿 量减 少 的 (<1 mL / k g , 持 续 3—4 h ) 患儿 , 在 排 除 容
量 不足后 , 应 积极 行 腹 膜 透 析 术 , 经 过 观察 我 们 发
现, 如果 患儿 尿 量 <0 . 5 mL / k g , 钾 离 子 高 于 正 常 上
r a c Ca r d i o v a s e S u r g P e d i a r t Ca r d S u r g An n u,2 0 0 9, 1 2: 3 9- 4 7 .
陈焱 , 李磊 , 范祥明 , 等.右外侧小 切 口剖 胸行婴幼 儿法洛 四 联症根治术治疗体会.心肺血管病杂志 , 2 0 1 2, 3 1 : 3 7 3 3 7 6 .
B u r a k o ws k i D, e t 1. a L o n g — t e r m r e s u l t s
a f t e r e a r l y p ima r r y r e p a i r o f t e t r a l o g y o f F ll a o t .J Th o r a e C rd a i o —
循 环不 稳定 时可 以采 用延 迟 关 胸 技 术 , 待 水 肿期 过 后, 循 环稳 定时 再 行关 胸 。术后 的患 儿 容 易 出 现低

医学科研中常见统计学误用及其防范对策

医学科研中常见统计学误用及其防范对策

医学科研中常见统计学误用及其防范对策陈佰锋;陈玉娟;朱玉;李杰;姚应水【摘要】The entire process of medical research requires statistical knowledge. The reasonable selection and application of statistic directly influent the quality of medical research. This paper concludes and analyzes common statistical misuse in medical research as follow 4 aspects: study design, statistic analysis, statistics expression and result interpretation. it is widely recognized that the proper use of statistics is a key element of research integrity. It puts forward relevant prevention measures, providing the reference frame for proper using statistic to medical researchers.%医学科研的整个过程都需要统计学知识,统计学的合理选择及应用直接影响到医学科研的质量。

文章分别从研究设计、统计分析、统计学表达、结果解释共4个方面对医学科研中常见的统计学误用进行了归纳分析,并提出了相应防范对策,为医学科研工作者正确使用统计学知识提供参考依据。

【期刊名称】《卫生软科学》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】3页(P58-60)【关键词】医学科研;统计学方法;统计学表达;结果解释【作者】陈佰锋;陈玉娟;朱玉;李杰;姚应水【作者单位】皖南医学院,安徽芜湖 241002;皖南医学院,安徽芜湖 241002;皖南医学院,安徽芜湖 241002;皖南医学院,安徽芜湖 241002;皖南医学院,安徽芜湖 241002【正文语种】中文【中图分类】R195.1统计学作为一种强大的医学科研工具,广泛应用于国内外各种公开发行的医学期刊中,然而其应用水平往往不尽人意,大量的医学科研论文被指出存在统计学误用[1]。

医学论文中统计学处理常见问题及应对措施

医学论文中统计学处理常见问题及应对措施

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

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。

医学期刊论文中常见统计学错误

医学期刊论文中常见统计学错误
l . 4. 01
c r n r c l in i P te t t ne me it ibii o o a o cuso n a ins wi i tr d ae v a l— y h t y:v le o o d s d b tm ie a d c nr s—nh n e au flw— o e o u a n n o ta te a c d 3一 RIi r dc igf ncin lr c v r n P te t - TM n P e itn u to a e o e i a insun y d r on ru a e usrv s u a iai nwihdr —l tn e g ig Pec t n o e a c l rs to t ug eui g
gn n me i s h mi a d o 0 ah . a d - i g i n w t ic e c c r i my P ty Am J C r i h
o , 0 4, l 2 0 93: 461 1 64. 1 —4
F o c i F,S u a F,DiGio a , t a . Ch o i o a ic h g r r l mo A e 1 r nc ttl
l to a i n,2 0 1 0 4, 09: 7 21 4. 21 2— 7
[ 3 赵蕾 , 1] 张兆 琪 . 血 管 分 子影 像 学 成 像 对 比 剂 的 新 进 心
展 . 肺血 管 病 杂 志 ,0 9 2 :3 —3 . 心 2 0 ,8 17 1 9
(0 9—0 2 20 7— 8收 稿 ; 0 9—0 0 20 9— 7修 回)
活 的研 究 [ 4 附 7例 分 析 ] 中华 放射 学 杂 志 ,0 28 . 20 ,:

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

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。

《山东医药》论文中统计学错误分析

《山东医药》论文中统计学错误分析
提 。然而 ,在医学论文 中许 多作者对此不 同外 ,其他可控制的非处理 因素要尽 可能
够重视 ,主要表现在论文 中统 计处理随机 化不突 出,随 机化缺失情况 比较 常见 ,有
保持一致 。特别对疾病预后有重要影 响的
临床特性一定要在组 间分布均衡 。各组间 的论文甚 至将随机 误解为随意 、随便 ,不 越均衡 ,可比性 越强。有些作者 在对 病例 采用随机化处理方 法 , 导致结 果缺乏可靠 进 行分组时 ,忽视 了均衡性原则 ,两组之
数据表达等方面 作一些分析与讨论 , 望 希 能引起各位专家学者和临床医生的共识与 重视 ,促进 我国医学期刊 质量的提 高。
Hale Waihona Puke 1 实验 设计 方面存 在 的 问题
实验 分组仅从专业 角度考虑问题 , 未
对 照组 选择不 当, 还表现 在两组间重
要的临床特征 和基线情况相差太大 ,无 可
滥用 问题却较 为普 遍…。本 文总结 了 ( ( 山 东医 药 》近 年来 发表 论 文 中的统 计 学问 题, 就其 中实验设计 、 统计分析方法选 用、
中 ,不设 对照组 ,缺 乏对照观察 ,得出的
结论缺乏科学性 ,令人怀疑 。有的文章 虽 然设立 了对 照组 ,但在分析结果时 ,却没 有将试验组与 对照组的结果进行 比较 ,而 仅将各组 间的 自身前后进行比较 ,从而使 该研究失去对 照意 义。
性 。还有 些文章中没有提 出 “ 随机 ”抽样 间没有可比性 ,结 论 自然是错误的 。具体
的设计与方法 ,没有排除标准 ,给人随意 选择病例之感 ,且病例数少 ,因此没有代
表性 ,所 得出的结论不可靠 。部 分文章虽 然注明 了 “ 随机 ” 但未提及采取 什么方法 , 进行 随机 化研 究 或两 组 间的 例数 相差甚

医学期刊论文中常见统计学错误

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
1 8 4— 76. 2: 7 8
[ 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 ,0 9 1 :69 . 20 ,2 9 -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 ,9 2 1 1. 18 , :1
(0 0— 3—1 21 0 9收 看 ; 0 0— 4—0 21 0 2修 回 )
作 者 ・读 者 ・编 者
医学 期 刊论 文 中常 见统 计 学错 误
[ 6]

方 . 三 好 ” 人 的 理 想 与 现 实 . 华 医 学 信 息 导 “ 病 中
报 ,06 2 :4 2 0 ,1 2 .
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 E MS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

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

------------------------------------------ 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

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。

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中 某 疾 病 的例 数 3 包 括 新 发 病 数 和 原 有 病 例 数 7 常 用 于 疾 病 的 调
如 有 一 闽 南 地 区 高度 散 光 儿 童 发 病 率 的 调 查 报 告 文 中 均 用 发 病 率 论 述 用 法 错 误 全 部
学报 编 辑论 丛 第 ! 集 ∀
#∃ ∃ ∀


,

通 过它 可
对 所 得 资 料 进 行 科 学 的加 工 整 理 和 分 析 从 许 多 复 杂 现 象 中 寻 找 规 律 解 决 问 题 为 医 学 科 研
工 作 提 供科 学 依 据 提 高 科研 成 果 的 质 量
,
, ,
,
,
,

因此在 对 文 稿进 行 编辑 加 工 时应 格 外 注 意其统 计
, ,

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顾 分 析 以 往 的 医 学论 文 总 结 出 五 种 常 见 的 统计 方 法 误 用 并 指 出 如 何 进 行 编 辑 加 工
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,
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,

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中发 生 死 亡 的 人 数 而 病 死 率表 示 患 病 治
,
疗 人 中发 生 死 亡 例 数 的 频 度 两 者 意 义 不 同
中 肿 瘤 89 例 死 亡 率 8 6 2 患 病 率 和 发 病率 混 用 查
, ,
,
富 的 统计 知 识 加 强 统 计 素 养 及 时 发 现 错 误 正 确 编 辑 加 工 增 强 刊 用 论 文 的 可 靠性 和 质 量
,

关键 词
医 学论 文
,
统计方 法 误 用
,
,
编 辑加 工
卫 生 统 计 分 析 是 医 学 论 文 中 不 可 缺 少 的组 成 部 分 直 接关 系 到 文 章 的 科 学 性
,
,
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, , ,
作 者 重 新 整 理 改 用 配 对 资 料 检 验 均 得 出有 意 义 的 结 论
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计量 数 据 呈 方差 不 齐 时 仍 用
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,
这 一 错 误 在 医 学 论 文 中 较 常 见 当 两 组 数据 经 方 差 齐 性 检 验 为 方 差 不 齐 时 需 用 校 正 验 厂 检 验 ∀ 处 理 不 能 直 接用
学报 编 辑 论 丛 第 ! 集 ∀
#∃ ∃ ∀


医 学 论 文 中常 见 的统计 方 法 误 用
徐晓泉
潘起 潜
,
温 州 医 学 院期 刊 编 辑 出 版 部 温 州 %# # ∋ & ∀


目的(
探 讨 如 何 编 辑 加 工 医 学论 文 中常 见 的 统 计 方 法 误 用 确 保 文 章 的 科 学性

#
统计学处 理方法 太笼统
由于 微 机 在 现 代 社 会 的 广 泛 应 用 应 运 而 生 了 许 多 统 计 软 件 如 ) ∗ ) )
,
,

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,
统计软件包
,


它 极 大 方 便 了作 者 故 很 多 作 者 在 文 章 的 统 计 处 理 方 面 仅 提 及 用 何 种 软 件包 而 未 写 明 到

学 方 面 有 无 误 用 及 时 发 现 错 误 避 免科研 成 果 出 差 错
, ,
为 此 特对 来 稿 中 常 见 的 统 计 方 法 误 用
,
方 面 进 行 探 讨 就 如 何 进行 编 辑 加 工 谈 谈 浅 薄 看 法 以 利 于 今 后 更 正 确 地 进 行 统 计 学 处 理 确
扩 检 验 代替
Байду номын сангаас

#
学报 编 辑论 丛 第 ! 集 ∀
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8
3
#
, 当 义 检 验 四 格表 中 有 : 以 上 格 子 的理论 数 &
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