常见统计学错误
统计工作中常见的错误有哪些
统计工作中常见的错误有哪些在当今数据驱动决策的时代，统计工作的重要性日益凸显。
然而，在实际的统计工作中，由于各种原因，常常会出现一些错误。
这些错误可能会导致数据分析结果的偏差，进而影响决策的科学性和准确性。
下面，我们就来探讨一下统计工作中常见的一些错误。
一、数据收集阶段的错误1、样本选择偏差在收集数据时，如果样本不具有代表性，就会导致样本选择偏差。
例如，在调查消费者对某产品的满意度时，如果只选择了经常购买该产品的消费者作为样本，而忽略了偶尔购买或从未购买的消费者，那么得出的结论就可能高估了产品的满意度。
2、数据缺失数据缺失是数据收集过程中常见的问题。
如果缺失的数据量较大或者缺失的数据不是随机分布的，就会对统计分析产生影响。
例如，在调查员工的收入情况时，如果很多高收入员工拒绝提供数据，那么统计结果就会低估员工的平均收入。
3、测量误差在收集数据时，由于测量工具不准确、测量方法不正确或者测量人员的主观因素等，可能会导致测量误差。
例如，在测量物体的长度时，如果尺子的刻度不准确，那么测量结果就会存在误差。
二、数据处理阶段的错误1、数据录入错误在将收集到的数据录入到计算机系统时，可能会出现录入错误。
例如，将数字“12”误录为“21”，或者将“男性”误录为“女性”等。
这些错误如果不及时发现和纠正，就会影响后续的数据分析。
2、数据重复计算在对数据进行汇总和计算时，如果不小心对某些数据进行了重复计算，就会导致结果的偏差。
例如，在计算销售额时，如果将同一笔交易计算了两次，那么销售额就会被高估。
3、数据转换错误在对数据进行转换和标准化处理时，如果方法不正确，就会导致数据的失真。
例如，在将不同单位的数据转换为统一单位时，如果转换系数错误，那么转换后的数据就会不准确。
三、数据分析阶段的错误1、选择错误的统计方法不同的统计问题需要选择不同的统计方法。
如果选择了不恰当的统计方法，就可能得出错误的结论。
例如，在分析两组数据的差异时，如果数据不满足正态分布，却使用了 t 检验，那么得出的结论就可能不可靠。
医学期刊论文中常见统计学错误
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
统计学缪误
统计学缪误统计学谬误是指在统计学中常见的一些错误观念或误解，这些错误观念可能导致我们对数据的解读产生偏差或错误的结论。
本文将介绍几种常见的统计学谬误，并对其进行详细解析。
我们来谈谈“相关不意味着因果”。
在统计学中，我们常常使用相关性来描述两个变量之间的关系。
然而，相关性并不意味着因果关系。
例如，我们可以观察到在夏季冰淇淋的销量与麻疹病例数之间存在正相关关系，但这并不能说明冰淇淋的销量导致了麻疹的发病率上升。
实际上，这种相关性可能是由于夏季天气炎热，导致人们既愿意购买冰淇淋，也更容易感染麻疹。
我们来看看“小样本就能代表整体”。
在统计学中，我们常常通过对一个小样本进行观察和分析，来推断整个总体的特征。
然而，小样本并不能完全代表整体。
例如，如果我们只对10个人进行调查，然后得出结论说“80%的人喜欢吃苹果”，这显然是不准确的。
我们需要根据统计学原理，确定样本的大小和抽样方法，以确保样本能够代表整体。
另一个常见的统计学谬误是“回归到平均值”。
这个思维误区源于对回归分析的错误理解。
回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，并对未来的趋势进行预测。
然而，回归分析并不意味着变量会回归到平均值。
例如，如果一个人的身高远高于平均水平，回归到平均值的误解会让我们认为这个人的子女身高会更接近平均水平，但事实上这是不正确的。
回归到平均值的观念忽略了遗传因素的影响，导致了错误的结论。
另外一个常见的谬误是“忽略了随机性”。
在统计学中，我们常常使用随机抽样来获取样本数据，并对总体进行推断。
然而，随机性并不能消除所有的偶然误差。
例如，当我们进行投票调查时，由于抽样误差或调查者的主观因素，我们可能无法完全准确地预测选举结果。
因此，我们在进行统计分析时，需要考虑到随机性的存在，并对其进行合理的解释。
最后一个要介绍的谬误是“平均数代表典型值”。
在统计学中，我们常常使用平均数来描述数据的中心趋势。
然而，平均数并不能代表数据的典型值。
例如，如果一个班级中有一位学生的年龄是30岁，其他学生的年龄都在15岁左右，那么平均年龄将会偏高。
统计学中常见的错误
Chapter2What Can Go Wrong?■ Don’t label a variable as categorical or quantitative without thinkingabout the question you want it to answer. The same variable cansometimes take on different roles.■ Just because your variable’s values are numbers, don’t assume that it’s quantitative. Categories are often given numerical labels. Don’t let that fool you into thinking they have quantitative meaning. Look at thecontext.■ Always be skeptical. One reason to analyze data is to discover the truth.Even when you are told a context for the data, it may turn out that thetruth is a bit (or even a lot) different. The context colors our interpretationof the data, so those who want to influence what you think may slant thecontext. A survey that seems to be about all students mayin fact reportjust the opinions of those who visited a fan website. The question that respondentsanswered may have been posed in a way that influenced their responses.Chapter3Displaying and Summarizing Quantitative DataWhat Can Go Wrong?■ Don’t violate the area principle. This is probably the most common mistake in a graphical display. It is often made in the cause of artistic presentation.Here, for example, are two displays of the pie chart of the Titanicpassengers by clas、A’\‘GN;’{s:Crew Third ClassFirst Class Second Class First Class325Second Class285Third ClassCrew 70688550.0%31.5%26.7%UseMarijuanaUseAlcoholHeavyDrinkingThe one on the left looks pretty, doesn’t it? But showing the pie on a slantviolates the area principle and makes it much more difficult to comparefractions of the whole made up of each class—the principal feature that apie chart ought to show.■ Keep it honest. Here’s a pie chart that displays data on the percentage ofhigh school students who engage in specified dangerous behaviors as reportedby the Centers for Disease Control and Prevention. What’s wrongwith this plot?Try adding up the percentages. Or look at the 50% slice. Does it look right?Then think: What are these percentages of? Is there a “whole” that hasbeen sliced up? In a pie chart, the proportions shown by each slice of thepie must add up to 100% and each individual must fall into only one category.Of course, showing the pie on a slant makes it even harder to detectthe error.A data display should tell a story about the data. To do that, it must speak ina clear language, making plain what variable is displayed, what any axisshows, and what the values of the data are. And it must be consistent in thosedecisions.A display of quantitative data can go wrong in many ways. The most commonfailures arise from only a few basic errors:■ Don’t make a histogram of a categorical variable. Just because thevariable contains numbers doesn’t mean that it’s quantitative. Here’sa histogram of the insurance policy numbers of some workers.It’s not very informative because the policy numbers are just labels.A histogram or stem-and-leaf display of a categoricalvariable makesno sense. A bar chart or pie chart would be more appropriate.■ Don’t look for shape, center, and spread of a bar chart.A bar chart showingthe sizes of the piles displays the distribution of a categorical variable,but the bars could be arranged in any order left to right. Concepts likesymmetry, center, and spread make sense only for quantitative variables.■ Don’t use bars in every display—save them for histograms and barcharts. In a bar chart, the bars indicate how many cases of a categoricalvariable are piled in each category. Bars in a histogram indicate thenumber of cases piled in each interval of a quantitative variable. In bothbar charts and histograms, the bars represent counts of data values. Somepeople create other displays that use bars to representindividual data values.Beware: Such graphs are neither bar charts nor histograms. For example,a student was asked to make a histogram from data showing thenumber of juvenile bald eagles seen during each of the 13 weeks in thewinter of 2003–2004 at a site in Rock Island, IL. Instead, he made this plot:1 2 3 4 5 6 7的方差等于21 2 3 4 5 6的方差等于2.92。
医学统计方法常见错误
二、统计学推断常见错误
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02
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04
单向有序R×C表资料 秩和检验
双向有序且属性不同 等级相关分析
双相有序且属性相同 Kappa检验
R×C表资料 2检验
两个定性变量资料的统计分析
1.t检验应用时常见的错误
t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。 t检验得到如此广泛的应用，究其原因： 现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求，研究结论需要统计学支持。 传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍。 t检验方法简单，其结果便于解释。
1
2
注： *P<0.05, **P<0.01
3
表5 大豆黄酮sp2/0肿瘤细胞DNA合成影响的时间-效应关系
结论：用t检验，P<0.05为差异有统计学意义。大豆黄酮作用于肿瘤细胞后，其[3H]TdR掺入量随时间的延长而逐渐增加，但抑制率呈下降趋势。
误用t检验分析重复测量设计资料 对差错的分析 随着时间的变化，肿瘤细胞数目的变化有较强的自相关性，而且又涉及两个影响因素，资料和设计类型都不满足t检验的要求，因此统计学处理结果不可信。 释疑 此例是一个具有重复测量的两因素设计资料，应采用相应的方差分析进行统计学处理。 对重复测量数据进行方差分析常采用轮廓分析（profile analysis），它可从总体特征上较快地得到反应变量随重复观测资料的组间轮廓性比较结果。
表4 两组患者头孢唑啉钠药物动力学参数比较
忽视t检验的前提条件。
研究者依据P值认为两组在α，k10两项指标上差异无统计学意义。
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实例 研究单味中药对小鼠细胞免疫机能的影响，把40只小鼠随机均分为4组，每组10只，雌雄各半，用药15d后测定E-玫瑰结形成率（%），结果如下，试比较各组总体均值之间的差别有无统计学意义？
医学研究中常见的统计学错误(季聪华)
一、随机 二、均数±标准差
三、独立样本t检验
四、配对t检验 五、卡方检验 六、回归分析 七、信效度评价
八、统计图
九、统计表格 十、统计结果内容 十一、样本量
一、随机
•随机是指采用随机的方式，使每个受试对象均有同
等的机会被抽取或分配到实验组和对照组。 •包括“随机抽样”和“随机分组”两类。
小结
计量资料：
正态：身高、体重、RBC、PLT
偏态：病程、输血量
分类资料：
两分类：男、女；有效、无效
无序多分类：职业（工人、农民、商人）、 血型（A、B、O、AB） 有序多分类：痊愈、显效、有效、无效 -、+、++、+++
小结
•统计学描述、统计学检验、统计学关联分析方法的
选择最根本的依据是数据的特征（连续型、两分类
因子分析结果与原先量表设计时的维度划分一 致，因此认为该量表具有较好的结构效度。
八、统计表
• 错用：非三线表。 正确方法：统计用表规范使用三线表，可以
是简单表，也可以是复合表。
如何在WORD中画三线表
初始的表格默认是0.5磅，有竖线的表格。
去除竖线 及其它不 需要线的 方法：选 择表格工 具中的无 边框，然 后在不需 要的线上 画一遍。
• 3、在【拼音指南】对话框的【基准文字】 项可以看到x，在【拼音文字】项下第一行 输入“_”。
如何在WORD中写出 x
判断是否符合正态分布的方法
行业共识 均数与标准差的大小关系 正态性检验：正态性的判断不需要特别严格。 正态或近似正态，不要矫枉过正
三、独立样本t检验
•独立样本t检验用于两组正态或近似正态分布资料的
综合应用统计学谬误
综合应用统计学谬误综合应用统计学谬误是指在统计学的应用过程中可能产生的错误或误导。
以下是一些常见的综合应用统计学谬误：1. 相关与因果关系的混淆：从相关性推断出因果关系是一个常见的统计学谬误。
两个变量之间的相关性并不意味着其中一个变量是另一个变量的原因，可能存在其他隐藏的因素导致两个变量同时发生变化。
2. 抽样偏差：抽样偏差是指由于抽样方法的问题导致样本在统计推断中的代表性受到影响。
例如，使用方便抽样或者自愿参与的样本可能不代表整个人群，从而导致结果出现偏差。
3. 自选择偏倚：自选择偏倚是指在参与研究的人自愿选择参与时可能导致的偏倚。
例如，在调查问卷中自愿回答问题的人可能具有与整个人群不同的特征，从而导致采样结果的不准确性。
4. 确认偏差：确认偏差是指研究者在寻求证实自己的假设时可能产生的偏见。
当研究者有预期结果时，他们可能更倾向于寻找并接受支持他们预期的结果的证据，而对反对他们预期结果的证据不予重视。
5. 损失函数偏见：损失函数偏见是指在决策制定中可能出现的偏见。
决策者可能对不同类型的错误有不同的重视程度，从而导致对统计推断结果的解读存在偏见。
6. 奇迹效应：奇迹效应是指偶然发生的结果或事件被错误地解释为因果关系。
当某个事件以非常罕见或难以解释的方式发生时，人们往往倾向于认为有某种特殊的因果关系存在。
7. 数据处理偏差：数据处理偏差是指在数据分析过程中产生的错误或偏见。
例如，选择不当的统计方法、排除异常值、采用错误的数据转换方法等都可能导致结果的不准确性。
这些统计学谬误都可能影响我们对数据的解读和决策制定。
因此，在应用统计学时，我们应该谨慎对待数据和分析结果，避免受到这些谬误的影响。
医学期刊论文中常见统计学错误
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
统计学名词解释
统计学名词解释
①Ⅰ类错误：当拒绝H0时，可能犯错误；拒绝一个正确的H0所犯的
错误，称为Ⅰ类错误，其概率为α。
（拒真错误）
②Ⅱ类错误:当接受H0时，可能犯错误；接受一个错误的H0所犯的错
误，称为Ⅱ类错误，其概率为β。
（存伪错误）
③独立事件：一个事件是否发生不影响另一事件的发生。
④概率：是描述随机事件出现可能性的大小的统计指标。
⑤小概率事件:概率小于或等于5%的随机事件；通常情况下，在一
次随机抽样中不可能出现。
⑥随机样本：按照概率的规律抽取的样本。
（不由个人意志所决定的，）
⑦抽样误差:样本统计量与总体参数之间总会存在一定差距，而这种
差距是由于抽样的随机性所引起的。
⑧标准误：是样本统计量分布的标准差，用来衡量抽样误差的大小。
⑨参数检验:根据样本统计量去估计对应总体的参数
⑩假设检验：又称显著性检验，是用样本差异大小去估计总体之间是否存在差异。
区间估计：根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围。
四分位差：
完全随机化设计：被试通过随机抽取并被随机分配到各个实验条件下进行实验的设计形式。
随机区组设计：将特征相似的被试分为一组，称为区组。
随机让每个区组接受一种实验的设计形式。
相关系数:表示两列量数之间的线性相互关系（程度）
决定系数：回归分析中衡量回归方程有效性高低指标，是回归平方和在离差平方和所占的比例。
医学科研中常见统计学错误(朱继民)
第十五章医学科研中常见的统计学错误第一节科研设计中的常见错误一、抽样设计二、实验设计中的随机原则三、实验设计中的对照原则四、实验设计中的重复原则五、实验设计中的均衡原则第二节科研数据描述中的常见错误一、统计指标的选取二、统计图表第三节医学科研统计推断中的错误一、t检验二、方差分析三、卡方（ 2）检验四、相关与回归分析五、结论表达不当第十五章医学科研中常见的统计学错误医学科研中，研究者关心的研究对象的特征往往具有变异性；如年龄、性别皆相同的人其身高不尽相同、体重、血型等也都存在类似的现象。
同时，由于研究对象往往很多，或者不知到底有多少，或者研究对象不宜全部拿来做研究；所以人们往往借助抽样研究，即从总体中抽取部分个体组成样本，依据对样本的研究结果推断总体的情况。
恰恰是这种变异的存在，以及如何用样本准确推断总体的需求，使得统计学有了用武之地和发展的机遇。
诚然，合理恰当地选用统计学方法，有助于人们发现变异背后隐藏的真面目，即一般规律。
但是，如果采用的统计学方法不当，不但找不到真正的规律，反而可能得出错误的结论，进而影响研究的科学性，甚至会使错误的结论蔓延，造成不良影响。
作为医学工作者，尤其是科研工作者，必须了解当前医学科研中常见的统计学错误，以便更好地开展科研和利用科研成果。
本章借助科研中统计学误用实例，介绍常见的错用情况，以帮助读者避免类似错误的发生。
第一节科研设计中的常见错误统计学是一门重要的方法学，是一门研究数据的收集、整理和分析，从而发现变幻莫测的表面现象之后隐含的一般规律的科学。
医学科研是研究医学现象中隐含规律的科学，包括基础医学研究、临床医学研究和预防医学研究等，不管哪类医学科研都离不开统计学的支持。
要想做好医学科研，必须掌握一定的统计学知识，如总体与样本、小概率原理、资料的类型和分布、科研设计类型、统计分析的主要工作、常用统计方法以及方法的种类和应用条件等，尤其要了解当前医学科研中常见的统计学错误。
常见统计学错误辨析
9
计量资料
10
处理计量资料时存在的问题
均数表达不准确 检验方法错误
t检验的条件 多组均数比较来自111213
14
15
16
17
18
19
计数资料
20
相对数的应用错误
分母太小 构成比和率的混用 发病率，患病率，病死率， 发病率，患病率，病死率，死亡率
21
百分比
一般要求例数n 一般要求例数n≥100 建议n≥20为下限 建议n 20为下限 n<20时直接列出绝对数 n<20时直接列出绝对数 20
30
31
错误
采用χ 检验, 采用χ2 检验,得 503. χ2 = 503.776 , P < 0.0001 , 错误的专业结论为：矽肺期次与肺 错误的专业结论为： 门密度级别之间的相关关系有统
32
正确
采用Spearman 秩相关分析, 采用Spearman 秩相关分析, 得:
rs = 0.00059 , P =0.9856 ,
27
双向有序且属性不同的二维列联表 资料 χ2 检验: 两个定性变量之间是否互 检验: 相独立, 结论： 相独立, 结论：
各矽肺期次的患者在3 各矽肺期次的患者在 3 种肺门密度 级别上的人数分布是不同的
28
秩相关分析, Spearman 秩相关分析, Kendall 秩相关分析或 典型相关分析
正确的专业结论为： 表 2 中两个有 正确的专业结论为 ： 序变量之间的相关关系没有统计学 意义。 意义。
33
29
采用Spearman 秩相关分析, 采用Spearman 秩相关分析,得: rs = 0.53215 , P< 0.0001 ,结论为:表中两 结论为: 个有序变量之间呈正相关关系, 个有序变量之间呈正相关关系 , 即随着矽肺期 次的增加肺门密度级别也逐渐增大, 次的增加肺门密度级别也逐渐增大 , 两者之间 的相关关系具有统计学意义。 的相关关系具有统计学意义。
常见统计学错误
资料表达与描述中存在的统计学错误
• 误用正态分布法描述呈偏态分布的资料 • 以“比”代“率”或以“率”代“比” • 计算相对数时分母太小
• 统计表不规范：纵、横标目颠倒，统计表中数据含义不清、 同一表中表达不同的内容
• 统计图不规范：同一个复式条图表达多个指标、用复式条 图表达适合用线图表达的资料、用线图表达适合用复式条 图表达的资料、统计图坐标轴上的刻度不符合验科 张家明
• 常见的错误涉及到统计研究设计、统计
资料的收集与整理、统计描述、定量资
料统计分析、定性资料统计分析、直线
相关与回归分析、统计资料综合分析和
统计分析结果解释等。
设计、收集和整理方面的统计学错误
• 缺乏完善的实验设计方案 • 设计时未遵循实验设计的基本原则： －对照：缺乏对照组、重复设置对照组、对照不全、 对照组的设立与研究目的不符 －随机：以随意代替随机 －重复：样本含量过小、仅测量一个样品即做出结论 －均衡：组间的均衡性差 • 缺乏与设计类型相匹配的收集实验数据的表格 • 未按照实验数据类型的要求进行实验和收集数据
定量资料分析中存在的统计学错误
• • • • • • 应用参数统计分析方法分析非参数资料 2 用 检验分析定量资料 用成组设计资料的 t 检验分析配对设计的资料 用 t 检验分析多样本均数的资料 用 t检验和一般方差分析处理带有协变量的资料 用单因素多水平设计资料的方差分析处理析因设 计资料或具有一个重复测量的两因素设计资料
定性资料分析中存在的统计学错误
• 误用定量资料统计分析方法，如：误用 t 检验分 析四格表资料、双向无序列联表资料、单向有序 列联表资料
2 • 用 检验分析单向有序的列联表资料
• 用 2检验分析双向有序且属性相同的列联表资料 • 用一般 2检验分析三维列联表资料
统计工作中常见错误及其解决方法
统计工作中常见错误及其解决方法统计工作是在各个领域中都非常重要的一项工作。
为了能够准确地发现数据中隐藏的规律和信息，统计工作需要严谨的思维和高水平的技能。
然而，统计工作中常见的错误也让许多人头疼。
在2023年，我们希望通过本文来总结和解决统计工作中常见的错误，以便数据分析人员能够更好地处理数据和做出更准确的决策。
一、数据收集错误数据收集是所有其它统计工作的基础。
如果数据存在错误，那么所有后续的统计工作都可能受到影响。
以下是可能会出现的数据收集错误及其解决方法：1.1 数据来源不清晰如果数据来源不清楚，那么无法确定数据的可靠性和有效性。
在确定数据来源时，必须确保来源合法和可靠。
如果数据来源存在问题，那么可能会导致数据的严重偏差。
解决方法：在数据收集时，必须清楚数据来源并对其进行验证。
1.2 数据重复在数据收集过程中，如果数据重复，那么可能会导致数据分析的结果不准确。
同时，如果数据重复严重，那么数据的采样率也会降低。
因此，在数据收集过程中需要尽量避免数据重复。
解决方法：在数据收集过程中，需要有有效的数据去重方法。
例如，可以使用数字指纹等技术来确保数据的唯一性。
1.3 数据缺失在数据收集过程中，可能会出现数据缺失的情况。
如果数据缺失太多，那么可能会导致数据分析的结果不准确，甚至可能导致分析失败。
因此，必须尽量避免数据缺失。
解决方法：在数据收集过程中，必须对缺失的数据进行补充。
例如，可以使用差值法或者统计方法等来处理缺失数据。
二、样本分析错误在统计分析的过程中，经常会使用随机抽样技术来取得样本。
然而，在样本分析过程中，也会有一些错误出现。
以下是可能会出现的样本分析错误及其解决方法：2.1 样本偏差在进行样本分析的过程中，可能会出现样本偏差的情况。
如果样本偏差很大，那么可能会导致分析结果的错误。
解决方法：在进行样本抽取的过程中，需要采用恰当的抽样技术，并确保样本的有效性和充分性。
2.2 样本误差在进行样本分析的过程中，也可能会出现样本误差的情况。
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。
统计学 易错点
统计学易错点第一章12、某高校在校学生数为13000人，若要研究该校在校学生规模是否适度,这里的"在校学生数为13000人"是指标3、数量标志才有标志值4、国内生产总值是价值指标(以货币作为价值尺度来度量社会财富或劳动成果多少的一种总量指标）6、流量具有时间量纲，而存量不具有时间量纲。
第二章1、观测单位：样本中具体观测到的345、说明。
.的分布特征:（描述），点出是什么分布(钟型分布）67、某市工商企业2014年生产经营成果的年报呈报时间规定在2015年1月31日，则调查期限为一个月8910、概率抽样可分为重复抽样和不重复抽样两种，个体被抽中的概率都可计算11121314151617、抽样调查和重点调查两者都属于专门调查181920、统计分组的关键是正确选择分组标志2122、一次性调查是指间隔一定时期，对事物在某一时点上的状况进行登记的调查方式。
一次性调查的目的是反映事物在某一时点存在的状况23、非概率抽样里面有个流动总体抽样！第三章12、平均数包括位置平均数和数值平均数3、在实际应用中，调和平均数和算术平均数的计算形式虽然不同，但计算结果及其意义是一样的67、若两个变量数列的标准差相等且计算单位相同，但平均数不相等，则平均数大的代表性强离散系数Vs=s/平均数越大，离散程度越强，平均数的代表性越差89、某商店在制定女式衬衫进货计划时，需了解已售衬衫的平均尺寸,则应计算10、次数分布的类型主要取决于统计总体所处的条件/分组标志的选择/变量是连续还是离散11、从内容上看，统计表的构成包括12、权数对于算术平均数的影响作用,实质上取决于各组标志值占总体标志总量比重的大小13、对于不同水平的总体,往往是用（）来测定其平均指标的代表性。
1415、分析社会经济现象一般水平和典型特征的最基本的指标以及统计中计算平均数最常用的方法是16、环比发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度17、环比增长速度＝环比发展速度－118、定基增长速度＝定基发展速度－119、某企业计划规定单位成本降低2%，实际降低7%，则20、当变量数列中各变量值的频数相等时21、人口密度指标属于算数平均指标22、组距数列中，总体单位数的多少，不影响各组次数分布,影响各组次数分布的要素有23、在组距数列中,组中值24、下列有关众数的陈述,错误的有25、下列指标中不属于时点指标国内生产总值、出生人数、投资额26、若甲、乙两总体某变量的标准差存在，则乙总体变量的差异性较小。
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常见统计学错误
在人类社会发展的过程中，数据的重要性越来越被人们所重视。
统计学作为一门应用于数据处理、分析和解释的学科，被广泛运
用于各个领域。
然而，由于统计学的复杂性和数据的多样性，常
常会出现一些常见的统计学错误。
本文将会从统计学的角度对一
些常见的错误进行分析。
错误一：关联误解
许多人将相关性错误地解释为因果性，这是一个常见的误解。
例如，某个人认为他成功的原因是他经常使用的运动饮料，因为
他发现当他使用该饮料时，他通常表现出更好的成绩。
然而，这
种关联并不代表因果性。
在这种情况下，运动饮料与优秀的表现
可能只是因为二者之间存在其他因素的原因。
错误二：回归分析
回归分析是一种非常有用的分析方法，可以用来探索变量之间
的关系。
但是，如果分析方法不正确，就可能会导致错误的结论。
例如，如果回归模型中使用了错误的自变量或母体数据，甚至丢
失了一些因素，那么得到的结果就可能是不准确的。
错误三：样本选择偏差
样本选择偏差是指样本失去代表性，不符合总体规律的现象。
这种情况可能会导致结果的不准确，因为样本无法代表总体。
例如，在研究城市居民身体健康的研究中，如果仅仅选择某一小部
分正常体型、有规律的情况，而忽略了任何超出这个范围的人，
那么这个研究的结果将忽略其他身体健康状况的可能性。
错误四：误差概率
统计分析必须包括在结果中发现的误差概率。
虽然有时误差会
被忽略，但没考虑误差的影响会导致结果的不确定性和不准确性
的增加。
例如，考虑一个零件生产厂家使用的质量控制方法。
如
果该厂家仅仅进行一次样本检查，而没有考虑样本选取的偶然性，那么可能无法获得正确的结果。
错误五：推断
推断通常用于从一个样本中推广一个总体结论。
但是，如果样本不够大或者不够代表性，那么结果就不能代表总体。
例如，在某一工厂中，如果只从少数员工中调查了病假的问题，那么结果可能并不具有代表性，不能推广到整个员工群体。
总之，正确的统计分析至关重要，结果的准确性直接影响到实际应用的结果。
因此，在进行统计分析时，务必要注意常见的统计学错误，避免这些错误并提高数据分析和结论推断的准确性。