医学杂志论文中常见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
（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---副本PPT课件
1.1没有遵循随机原则
问题： 某研究者人为地选择发病在5d以内的病人进入治疗组，而对照组则没此限制。
辨析： 根据常识，早期治疗对疾病的预后具有重要影响，往往具有较高的治
愈率和较低的病死率。治疗组和对照组由于人为因素的干扰和影响，在 “病程”这一重要的非实验因素上并没有达到均衡，不具有可比性。
在制定实验设计方案时，应将重要的非实验因素考虑在内，用随机化 法使各组病人在重要的非处理因素方面尽量达到均衡一致，以便提高组间 的可比性。 正确的做法：对病程不做限制或均选择发病在5d之内的病人，在实验分组时遵 循随机的原则，减少人为因素的影响，使入选的任何一个病人有相同的机 会进人治疗组和对照组。
辨析：
作者没有按照交叉实验设计的要求收集数据。没有将各组两阶段的 数据分列出来，而是简单地将试验组第1周期的数据和对照组第2周 期的数据合并成试验周期(A为：参芪扶正注射液联合化疗所得的数 据)，将试验组第2周期的数据和对照组第1周期的数据合并成对照周 期(B为：单纯化疗所得的数据)，并按照化疗后的5个时间点将数据 列表。
表3 三组证型之间比较
例数
脾肺 气虚
脾肾 阳虚
心脾 肺肾 两虚 阴虚
50 43 3
11
49 32 5
53
50 32 10
13
149 107 18
77
62.42 17.45 6.71 6.04
心肾 阳虚 1 3 3 7 5.37
肝肾 阴虚 1 1 1（0.98） 3 2.01
1.8 样本含量过少
辨析：
本实验实际上涉及了 “rhEGF用否”、“Cur用否” 两个实验因素。正确的实验设 计应是这两个实验因素的全面 组合，所以应设4个组（2×2 析因设计）。
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。
医学论文撰写中常见的统计学问题及其处理
医学论文撰写中常见的统计学问题及其处理绝大多数的论文撰写，均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察，研究事物间的相互关系，以探讨客观存在的新规律。
如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法，就需进行两种方法比较，这就涉及统计处理；统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。
显然，经正确统计处理的结果可信度高，论文的质量也高。
据不完全统计，在难以发表的、巳凝聚着作者心血并花费较长时间与较大财力撰写的研究论文中，约半数以上是由于统计错误致其结果与原文主要结论相违背。
如一文采用某新药引产，96例足月孕妇的产后出血与新生儿低Apgar评分率均为2.1%(各2例)，明显低于应用原药引产的19例，其产后出血与新生儿低Apgar评分发生率均为15.8%(各3例，x2=7.164, P?.001)。
故认为采用新药引产是一更安全的措施。
原药引产组例数偏少暂且不谈，该资料比较应采用精确法分析，结果是与原结果恰恰相反(P>0.05)，这样上述的主要结论就欠可靠而难以发表，否则论文可起误导作用。
类似问题文稿中还常有出现。
现就文稿中常见的统计问题及其相应的处理方法简述如下。
一、常用的统计术语统计学中常用的概念有总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料及正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。
如某研究采用经会阴途径测定宫颈长度，以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。
结果显示35例宫颈长度为25〜34 mm者与32例宫颈长为15〜24 mm者临产时间的均值士标准差(士s)各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。
该计量资料，经t检验显示t=0.780, P>0.05，并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义；从标准差大于均值，显示各变量值离散程度大，呈偏态分布，故不能采用士，这一算术均数法计算均数。
经偏态转换成近似正态分布资料后结果是：35例与32例的临产时间各为34.5±4.1 与26.7±4.1小时，(t=7.778, P?.001)，两组差异有极显著意义。
医学论文统计学方法常见问题及对策
心痛定 拜新同
合计改善 2 3 5Fra bibliotek无效 14 8 22
合计 16 11 27
改善率 0.125 0.273 0.227
如采用卡方检验，P<0.05，而采用确切概率法，P=0.37。
表 2 替米沙坦和雷米普利治疗顽固性高血压的疗效
组别 雷米普利 替米沙坦
无效 1 800 10
此外，改善学科馆员的待遇，是激励学科馆员更好的开展信息服 务的一个重要因素。 他们所从事的是一项具有开拓性、主动性的服 务工作，这不仅体现在服务深度和工作质量上，还体现在不断学习 充电上。 只提奉献和道德来要求，不能从根本上激发他们的积极性。 学科馆员的服务工作。 因此，学科馆员的待遇应充分考虑到其工作 的复杂性、专业强度和不可替代性，以他们的服务质量为考核标准， 使其收入明显高于一般馆员。 只有这样，才能吸引人才，并使其尽职 尽责。 3.2 提高馆员素质， 做好人才的引进以及馆员的继续教育工作 21 世纪的竞争归根到底是人才的竞争。 作为专业性很强的医学院校图 书馆，开展学科馆员信息服务最重要的是馆员素质的提升。 英国图
医学院校图书馆在加大引进人才的力度的同时， 还要充分利用 校内的各种资源优势，注重提高馆员素质，对馆员进行终身培训，鼓 励终身学习。 每隔一段时期，组织馆员进行必要的培训。 培训工作要 有计划、有步骤、有针对性地进行。 培训形式也应该多样化, 例如经 常开展图书情报最新发展动态与技术讲座，组织学科馆员参加对口 的医学学术专题研讨活动,并有组织地选送到校外去进修与培训；图 书馆领导应鼓励在职职工进行学历、 学位教育与第二专业的学习。 图书馆还必须进行职业道德教育，培养图书馆员爱岗敬业、服务至上 的行为，保障信息安全，尊重知识产权，诚实提供信息，保护信息用户 的隐私。 3.3 提高领导的重视程度，保证对图书馆工作资金的投入 医学院校 图书馆的学科馆员为读者提供深化的信息服务工作，不仅需要馆领 导和学校领导的支持和帮助，还需要学校其它各部门的理解、支持和 配合。把学科馆员为读者提供深化的信息服务提高到关乎学校教学、 科研的发展高度来认真对待，积极支持图书馆的医学信息服务工作， 并给予图书馆相对充足的运作资金，加大在信息资源建设上的投入。 在实际的信息服务工作中，学科馆员会面临许多复杂的管理、协调问 题，对于学科馆员对读者开展的信息需求调查，学校各部门应给予充 分的理解和积极的配合。 参考文献： [1] 蒋树勇. 见:金旭东主编.21 世纪美国大学图书馆运作的理论与实践[M].第 1 版.北京:北京图书馆出版社. 2007:75-106 [2] 袁红卫.国内部分高校图书馆学科馆员队伍建设现状调查与分析[J].图书情 报工作.2007；（1）:96-98，142 [3] 孔海波.临床医学馆员模式探讨[J].中华医学图书情报杂志.2007（ ; 1）:36-38.
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]。
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%。
“医学论文审稿中常见”资料汇总
“医学论文审稿中常见”资料汇总目录一、医学论文审稿中常见的统计学错误定量资料统计方法的误用分析二、医学论文审稿中常见的统计学错误重复测量方法的误用分析三、医学论文审稿中常见的统计学错误相关回归分析方法的误用分析四、医学论文审稿中常见的统计学错误2检验的误用分析医学论文审稿中常见的统计学错误定量资料统计方法的误用分析在医学研究领域，正确地理解和使用统计学方法对于论文的质量和可靠性至关重要。
然而，在实际审稿过程中，我们发现定量资料的统计方法误用是一个常见的问题。
以下将对这些问题进行详细的分析，并提供正确的使用方法。
对于定量数据，正确地描述是统计分析的基础。
常见的问题包括对数据的总结不全面、遗漏关键信息以及使用不恰当的描述方法。
例如，简单地给出平均数和标准差而忽略中位数和四分位数，或者错误地使用算术平均数而非几何平均数等。
正确的做法是针对数据的特点选择恰当的描述方式，同时给出必要的统计指标，如均值、中位数、标准差、四分位数等。
t检验是医学论文中常用的统计方法，但在审稿过程中经常发现其误用。
主要问题包括未满足正态性和同方差假设的情况下使用t检验，以及将t检验用于比较两个相关样本的均值。
正确的做法是，在应用t检验前，首先要检查数据是否满足正态性和同方差假设，同时要了解t检验只能用于比较两个独立样本的均值。
回归分析是研究变量之间关系的重要方法，但在医学论文中经常出现误用。
常见的问题包括将非线性关系强行拟合为线性关系，遗漏自变量，以及违反回归假设。
正确的做法是，在建立回归模型前，要对数据的分布和变量之间的关系进行充分的了解，选择合适的回归模型，并仔细检查回归假设是否满足。
生存分析是一种用于研究生存时间影响因素的方法，但在医学论文中也存在误用现象。
常见的问题包括使用错误的生存时间衡量指标（如直接使用死亡人数而非生存时间），错误地解读竞争风险等。
正确的做法是，首先了解生存分析的基本原理和方法，选择正确的生存时间衡量指标，如生存率、中位生存时间等，同时也要正确地理解和处理竞争风险。
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。
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。
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。
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。
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。
临床医学中常见错误数据分析及应对策略
效果评估指标设定
治愈率
评估治疗效果的重要指标，反映医疗措施对 患者疾病的治愈程度。
生存率
评估患者接受治疗后生存时间的长短，反映 治疗措施对患者生存期的影响。
并发症发生率
评估治疗措施对患者并发症发生的影响，反 映医疗质量的重要指标。
数据收集与整理
数据整理
对收集的数据进行整理，包括数据清洗、数 据转换和数据标准化等处理。
促进医学发展
通过对错误数据的深入研究，可以发 现医学知识和技术的不足之处，进而 推动医学科学的不断发展和进步。
汇报范围
01
临床医学中常见错 误数据类型
包括诊断错误、治疗错误、用药 错误等。
02
03
错误数据分析方法
应对策略
包括数据挖掘、统计分析等方法 。
包括完善医疗制度、提高医护人 员素质、加强患者教育等方面。
利用科技手段提升医疗质量
01
电子病历系统
推广电子病历系统，实现患者信息的数字化管理，提高病历质量和医疗
效率。
02
远程医疗
利用远程医疗技术，为患者提供远程诊断和治疗服务，缓解医疗资源分
布不均的问题。
03
人工智能辅助
探索人工智能在医学领域的应用，如辅助诊断、智能分诊等，提高医疗
服务的准确性和效率。
06 效果评估与持续改进
02 临床医学中常见错误类型
诊断错误
误诊
医生对疾病的判断与实际情况不符，导致治疗方 向错误。
漏诊
医生未能及时发现患者存在的疾病或症状，延误 治疗时机。
病因判断错误
医生对疾病原因的判断不准确，影响治疗方案的 制定。
治疗错误
治疗方案选择不当
医生选择的治疗方案不适合患者的具 体情况，可能导致治疗效果不佳或副 作用增加。
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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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。
计数资料描述性分析中的常见错误
（1）错误地将构成比当作率使用
（2）错误地计算平均率 （3）计算相对数时分母过小
计数资料的案例一
计数资料的案例一的分析与对策
研究者对计数资料的案例一资料进行分析, 认为“轮状病毒腹泻的发病率最高为43.1%,痢 疾次之28. 8%, 伤寒最低为13. 1%” 。这是将 构成比当作发病率使用的典型错误, 是临床科 研中最常见的错误之一。
计量资料统计分析的常见错误
（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
t检验的使用条件
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。
样本量问题与对策
二是用P>0.05错误地支持“两种干预措 施效果相同”或“两种检测方法可以互相 替代”等结论。实际上,由于样本含量小,检 验效能不够,容易得到P>0.05的结果。 因此,提倡在试验前进行样本含量大小的 估计。
谢谢！
假设检验的案例四的分析与对策
从本案例中可见到对照组“有效”的构成 比为28.57%，高于治疗组的“ 有效”构成比 17.64%, 而治疗组“ 显效”构成比76.47% 高 于对照组“显效”构成比50.00%, 另外显效 与有效在临床上都是表示治疗的有利效果, 盲 目合并会导致错误的结果。
假设检验的案例四的分析与对策 正确显著性检验方法应该 用Ridit分析 或者非参数检验(秩和检验) 或者CMH检验 或者Logistic回归分析 本案例采用秩和检验分析, z= 2.27, P = 0.023, 差异有统计学意义, 说明治疗组的疗效优于对 照组。
假设检验的案例一的分析与对策
这种检验方法有误, 因为该资料为多组 基本均数间的比较, 正确的方法是用单因素 方差分析, 只有在方差分析有显著性的基础 上有必要再作均数间的两两比较, 用q检验, 而不是t检验, 同时假设检验的案例一中应该 列出方差分析的统计量F值及具体的P值。
假设检验的案例二
假设检验的案例二的分析与对策
医学杂志论文中常见的统计学错误及对策
同济大学医学院 医学统计学教研室 艾自胜 2014-9-28
内容
（1）描述性分析中的常见错误 （2）假设检验中常见的统计学方法选择 错误 （3）研究设计中的常见错误 （4）纠正错误的对策
描述性分析中的常见错误
在医学论文中,对不同类型的研究资料需要用不 同的统计指标进行描述。实际工作中统计指标选择 常见的问题有: 计量资料无论是否服从正态分布,统统用均数± 标准差描述研究结果的数据特征; 计数资料混淆率和构成比(百分比)的概念,常将构 成比误用为率来说明事物发生的强度;率和构成比 的分母太小,却计算相对数来进行描述和比较。
计量资料描述常见错误分析 （1）误用正态分布的描述性统计指标描述呈偏态分布
的资料（标准差>均数 ）仍采用“ 均数±标准差”表 示，特别当表中采用标准误 取代标准差s时，前述的错 误很难被察觉出来 ； (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
对照的错误与对策
有些文章虽然设立了对照组,却使用非同 期对照或历史对照,组间的基础状况如性别、 年龄、病情等不一致,缺乏可比性。还有些作 者虽然设立了正常对照组,在分析的时候却未 考虑,使该设计失去了原有的意义。
样本量问题与对策
研究的实验单位要达到一定的数量,才能避免将个 别情况误认为普遍情况,将偶然性或巧合的现象当成 必然的规律,以致将实验结果错误地推广到群体。在 医学论文中,有些P>0.05的“阴性结果”,样本含量不 够致检验效能不足是一个主要的原因。实验之前不 进行样本含量估计会带来两个问题:一是杂志上论文 的发表偏倚,即当实验结果出现P<0.05的阳性结论,寄 交杂志社发表,若出现P>0.05的阴性结论,则锁进抽屉, 以至于有些医学期刊几乎找不到阴性结果的研究论 文。
实际上表中所提供的信息, 只能用来说明在 该腹泻门诊就诊的521例病人中, 各种腹泻 病人所占的比重, 并不能反映出各自发病率 的高低, 而且计数资料的案例一所列的% 号也未指明是构成比还是发病率, 容易引起 歧义。正确的描述应该是在腹泻门诊病人 中, 轮状病毒引起的腹泻所占的比例最高, 伤寒最低。
பைடு நூலகம்
假设检验中常见的统计学方法选择错误
定量资料进行假设检验的方法很多, 其常 见错误是: （1）忽视t 检验和F (方差分析) 检验的前 提条件； （2）误用t检验代替F 检验； （3）误用参数检验代替非参数检验； （4）各种方差分析混用。
假设检验中常见的统计学方法选择错误
计数资料统计分析的常见错误是： （1）错误选择了四格表卡方检验方法, 未 选用Fisher精确检验； （2）等级变量资料一律地使用卡方检验。
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；
(4)运用相对数时，混淆“百分比”与“百分率”；
计量资料的案例一
计量资料的案例一的分析与对策 各项指标的均数均大于2倍标准差, 说明资料 为偏态分布, 用均数、标准差描述资料的集中趋 势和离散程度显然是不妥当的, 案例一中只列出P 值, 也未说明具体的统计学 方法。 正确的做法应用中位数描述集中趋势, 用四分 位数间距表示离散程度。或者是将原始数值经 对数等转换后, 再计算转换值的平均数和标准差, 同时在表格中应该列出具体的统计量及P 值。
计数资料的案例二
计数资料的案例二的分析与对策
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%。 正确的算法是: ( 94 /1547) × 100% = 6. 1%。
假设检验的案例一
假设检验的案例一的分析与对策
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显著性。
假设检验的案例三
假设检验的案例三的分析与对策
本案例反映不同分娩方式重症肝炎孕妇 结局的比较。 原作者使用一般四格表卡方检验, 得: 卡 方值= 7. 24, P = 0. 007; 但观察了22例, 总例 数小于40, 不适合使用一般卡方检验。应用 Fisher精确概率检验法。
假设检验的案例三的分析与对策
研究设计中的常见错误
（1）随机分组与随机抽样没有真正遵循 随机化原则； （2）无对照或对照设计不合理； （3）样本含量太少。
随机分组与随机抽样的错误 无论是随机抽样还是随机分组都要有足够的 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。
重复测量数据是指同一受试对象的同一指标 在不同时间点上进行多次测量所获得的资料, 常用来分析某项观察指标在不同时间点上的 变化特点, 这类资料在临床试验中较为常见。 本案例是两种不同处理方案对病人血浆ET 浓 度( pg /m l)变化比较, 分别在麻醉前、术毕、 术后24 h、术后48 h测量病人血浆ET浓度, 观 察两种处理方案对病人血浆ET浓度的影响及 变化趋势。