最新医学论文常见统计学错误及期刊编辑应对策略分析资料
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。
医学科技论文中统计表的制作规范及常见错误分析
一、引言
统计表是统计描述的重要工具。在科技报告和论文中， 统计表是统计描述的重要工具。在科技报告和论文中， 常将统计分析的事物及指标用表格或图形的形式列出， 常将统计分析的事物及指标用表格或图形的形式列出，代替 冗长的文字叙述，直观的反映出事物的数量关系及趋势， 冗长的文字叙述，直观的反映出事物的数量关系及趋势，因 学会统计表、图的正确使用对科技人员显得十分重要。 此，学会统计表、图的正确使用对科技人员显得十分重要。 但现实中，许多作者常常忽视统计表、图的制作及使用， 但现实中，许多作者常常忽视统计表、图的制作及使用，极 大的影响科技报告和论文的质量。下面结合编辑工作， 大的影响科技报告和论文的质量。下面结合编辑工作，从医 学科技论文中统计表的制作规范、论文中常见的错误举例、 学科技论文中统计表的制作规范、论文中常见的错误举例、 需要注意的几个问题等与各位探讨如下： 需要注意的几个问题等与各位探讨如下：
年性慢性气管炎病例近期疗效观察 );
5.表中列入了不必要的项目，冲淡了主题：如例3 5.表中列入了不必要的项目，冲淡了主题：如例3，作者的 表中列入了不必要的项目 本意是要表达急性心肌梗塞患者的历年病死情况， 本意是要表达急性心肌梗塞患者的历年病死情况，其中又列 入了历年的存活数，冲淡了主题； 入了历年的存活数，冲淡了主题； 6.主谓语安排不当 标目组合重复：如例2 主谓语安排不当， 6.主谓语安排不当，标目组合重复：如例2、例3； 7.标目重复 层次太乱：如例3 标目重复， 7.标目重复，层次太乱：如例3； 8.小计与合计意义不明确 如例3 小计与合计意义不明确： 8.小计与合计意义不明确：如例3； 9.表的线条太多，不是严格意义上的三线表：这是作者最常 9.表的线条太多，不是严格意义上的三线表： 表的线条太多 见的错误，如例1 见的错误，如例1、例2、例3、例4； 10.率和比指示不清楚 如例4中的“ 不知是 构成比” 率和比指示不清楚： 不知是“ 10.率和比指示不清楚：如例4中的“%”不知是“构成比”还 是“率”； 11.率和构成比计算错误 如例4中的百分数计算有错误； 率和构成比计算错误： 11.率和构成比计算错误：如例4中的百分数计算有错误； 12.比较缺乏相应的统计学检验或计算有错误 如例4中的X 比较缺乏相应的统计学检验或计算有错误： 12.比较缺乏相应的统计学检验或计算有错误：如例4中的X2 计算有错。 计算有错。
论文中的错误与偏差分析
论文中的错误与偏差分析在学术研究中，论文扮演了重要的角色，是学者们进行科学交流和知识传播的重要方式。
然而，由于研究过程的复杂性和人为的局限性，论文中常常存在一些错误和偏差。
本文将对论文中的错误和偏差进行分析，并提供一些解决方案以提高研究的准确性和可靠性。
一、数据收集方面的错误与偏差1. 无效或不准确的数据源在进行研究时，选择数据源是至关重要的一步。
如果数据源无效或不准确，那么研究结果就可能出现错误或偏差。
例如，在调查研究中采用了偏向某一特定群体的数据，就可能导致结果的不全面性。
解决方案：选择合适的数据源是关键。
研究者应该仔细评估数据源的可靠性和准确性，确保所采集的数据具有代表性。
2. 数据采集方法的误差数据采集过程中可能存在各种误差，例如人为因素、测量仪器的误差等。
这些误差会对最终结果产生影响，降低研究的准确性。
解决方案：使用标准化的数据采集方法可以减少误差的发生。
此外，可以采用多次重复实验的方法，取平均值以减少随机误差的影响。
二、研究设计方面的错误与偏差1. 选择偏差选择偏差是指在研究对象选择上存在的错误。
例如，研究者可能根据自己的喜好或方便性选择研究对象，导致样本的代表性不足。
解决方案：采用随机抽样的方法可以减少选择偏差的影响。
确保样本具有代表性，能够真实反映研究对象的总体情况。
2. 测量偏差测量偏差是指在对研究对象进行测量或观察时产生的误差。
例如，测量工具的不准确、观察者主观判断的影响等。
解决方案：使用准确可靠的测量工具可以减少测量偏差。
此外，为了减少观察者主观判断的偏影响，可以进行多次观察，并在多个观察者之间进行独立验证。
三、数据分析与结果解释方面的错误与偏差1. 统计分析错误在进行数据分析时，存在各种统计分析错误，例如使用不适当的统计方法、错误的变量选取等。
解决方案：研究者应该对统计分析方法进行充分的了解和学习，确保使用适当的方法进行数据分析和结果解释。
此外，在进行多个比较时，需要进行适当的校正，以减少出现偶然差异的可能性。
临床医学中常见错误数据分析及应对策略
根据手术类型和难度，制定详细的手术操作 规范和流程。
严格手术准入制度
建立手术准入制度，确保只有具备相应资质 和能力的医生才能进行手术操作。
加强手术技能培训
定期开展手术技能培训和模拟演练，提高手 术团队的协作能力和技术水平。
监测手术并发症
建立健全手术并发症监测机制，及时发现和 处理手术并发症事件。
感谢观看
诊断效率。
大数据技术在医疗领域的发展前景
大数据在流行病预测中的作用
通过分析历史数据和实时监测数据，预测流行病的爆发时间和规模 ，为防控措施提供依据。
大数据在个性化医疗中的应用
根据患者的基因组、生活习惯等数据，制定个性化的诊疗方案，提 高治疗效果。
大数据在医疗质量控制中的应用
通过数据分析，发现医疗过程中的问题，提高医疗质量与安全水平 。
临床医学中常见错误 数据分析及应对策略
汇报人：
2023-12-23
目录
• 常见错误类型及分析 • 数据分析在错误识别中的作用 • 应对策略与改进措施 • 案例分析 • 未来展望与研究方向
01
常见错误类型及分析
诊断错误
总结词
诊断错误是临床医学中常见的错误类 型之一，它可能导致治疗方案的错误 和患者病情的恶化。
整合医疗资源，加强各科室间 的沟通与合作，共同参与疑难
病例的诊断。
强化临床医生培训
定期开展临床技能培训，提高 医生的诊断能力和经验水平。
推广辅助诊断技术
利用现代医学影像、实验室检 测等技术手段，辅助医生做出 准确诊断。
完善诊断流程
优化诊断流程，减少重复检查 和不必要的操作，提高诊断效
率。
优化治疗方案选择流程
忧心：我国80%的医学杂志论著有统计学错误范文一份
忧心：我国８０％的医学杂志论著有统计学错误范文一份忧心：我国８０％的医学杂志论著有统计学错误 1军事医学科学院__研究所胡良平教授对医学界出现的统计学错误很是忧心。
他提及了一个令人触目惊心的数据：全国各类医学期刊中，有统计学错误的论著竟占到８０％。
他说：“随便拿起一本我国的医学杂志，我就几乎肯定能找出其中的统计错误。
”胡良平教授说：“让人忧虑的不仅是上述现象，它们背后所反映出来的是我国整个医学界对统计学的不重视，对统计学方法掌握和应用的不合格。
”他谈到，不可否认，__为了自己的私利，增添、省略或篡改某些实验数据是造成医学统计错误的原因之一，但就整个医学界的整体来看，统计学的处境不容乐观__行政主管部门没有给予医学统计以正确、恰当的认识；有关业务人员统计学知识和基本功底太薄弱；相关学校的统计教学内容陈旧，方法落后，以为完成了教学大纲布置的任务便能让学生有足够的统计知识去完成日后的工作和研究；有关医学杂志并没有统计学专家参与稿件审阅；有关科研课题和科研成果的评审也没有统计学专家参与。
于是，在这种氛围下，一系列不良现象不可避免地发生了：许多课题缺乏统计研究设计方案或设计方案经不起推敲；有些实验研究缺乏必要的预实验，以至出现异常现象时，研究者措手不及；有些因收集数据不当，不可避免地导致误用统计分析方法；有些实验设计的基本原则有误，用单因素设计取代多因素设计，以至于无法考察因素之间的交互作用；有些研究人员误用ｔ检验分析一切定量资料，误用χ２检验分析一切定性资料，误用直线回归方程表示有明显曲线变化趋势的资料，用一元统计分析方法取代多元统计分析方法。
更为严重的是，这些在错误的统计研究设计指导下收集的错误数据，又用错误的方法进行处理后得出的错误结论常被写进论文，“证明”了新发现或新发明，然后这些充斥错误统计数据和结论的论文堂而皇之地刊登在我国优秀期刊上。
“其后果可想而知。
有严重统计学错误的论文怎能说明作者的观点，质量不高的杂志怎能推动医学新知识的严肃交流，有错不改或根本不知道有错误存在又怎能促进整个国家医学的发展呢？”胡良平教授十分忧虑地说道。
医学统计中的典型错误
释疑：在判断资料的性质时，应从资料的本质加以分析，即 看从每一个受试对象测得指标的具体内容是什么，而不要仅 从资料的表面现象去判断资料的性质。在判断资料的实验设 计类型时，应确定资料所涉及的因素的个数和各因素水平的 组合情况，还要注意研究者在收集和整理资料时所采用的方 法，综合分析，才能对实验设计类型做出较为准确的判断。 本资料应采用与重复测量设计相匹配的方差分析进行处理。
文题目：《盆腔动脉插管灌注化疗及栓塞 治疗恶性滋养细胞肿瘤》，用改良的 Seldinger’s插管技术对8例经临床及病 理证实的恶性滋养细胞肿瘤进行选择性盆 腔动脉插管灌注化疗。治疗前后测血hCG 放免测定值。结果见表4.5。采用一般t检 验进行分析，治疗前后血hCG值经统计学 处理有显著性差异（P<0.05）。
分析：严格地说，每个哮喘患者都能提供一个药物发生疗效 的时间，因而此资料从本质上讲应为定量资料，表4.2只是 为了表达的方便列出不同时间点上的频数分布，并不代表此 资料中的结果变量就为定性资料。原作者采用一般χ2检验对 资料进行处理，χ2检验所能回答的问题与原作者的分析目的 不一致。此时得出的结论只能是美喘清组和博利康尼组在不 同起效时间的构成上存在的差别是否具有统计学意义，并不 能得出两组起效时间之间的差别具有显著性意义。
疑：本资料的受试对象为病例标本，测量指标为“阳 性细胞百分率”，因而应为定量资料，其涉及一个实 验因素，即样品类别，有五个水平， 即“毛细血管 瘤”、“混合型血管瘤”、“海绵状血管瘤”、“淋 巴管瘤”和“正常皮肤”。对于百分率的定量指标， 一般根据经验，宜做平方根反正弦变换，在对资料检 验满足正态性和方差齐性的前提条件后，可按单因素 5水平设计资料进行方差分析，如变量变换后仍不满 足前提条件，则用非参数检验18402。
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。
医学期刊统计学误用分析
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实验设计的基本原则
重复 随机 对照 均衡
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重复原则的作用
重复的三层含义： 重复实验、重复测量、重复取样 重复的作用： 掷硬币实验10次与10000次的结果可
知： 其作用就是“让随机变量的变化规
律性更好地显露出来”。
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《重量法测定血苯-白蛋白加合物的初 步研究》
用气-质联仪（GC-MS）测定血液中的苯-白蛋 白加合物，由于采用昂贵的仪器和同位素内标 物，在一般实验室难以进行。本研究采用重量 法测定，并与GC-MS法进行比较，同一标样用
分析
图中x轴上用等长的间隔代表不等的时间段， 这样绘制线图，其折线的倾斜程度是一种假象 ，歪曲了事实。
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释疑
统计图坐标轴上的刻度应符合数学原则，即对 于算术尺度来说，等长的间隔应代表相等的数 量。
修改见下图（右），可见散光轴夹角度数术后 1周上升很快，以后下降较缓。
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《600例小儿烧伤休克期治疗分析》
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提高均衡性的对策
（1）研究者自身应有丰富的专业知 识和统计学知识
（2）请同行专家审阅实验设计方案 （3）请统计学专业人员提建议
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2.2资料的表达与描述中常见的统计学 错误
编制统计表时纵、横标目颠倒，同一表中 表达不同性质的内容，表中数据含义表达 不清；
绘制统计图时资料类型与所选用的统计图 不匹配，坐标轴上所标的刻度值违背数学 原则；
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2.1实验设计中常见的统计学错误
缺乏完善的实验设计计划； 未严格遵循“随机”、“对照”、“重复”、
“均衡”的原则； 用单因素设计取代多因素设计； 未严格按照实验设计类型正确地进行实验和收
集数据。
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实验因素
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]。
论文统计图表常见的那些错，附大量实例！
论文统计图表常见的那些错，附大量实例！1、“率”与“构成比”的混用【原文1】600 例烧伤患儿中，210 例早期有休克症状，其中3岁以下者110例，占52%；3岁以上者100例，占48%，年龄越小，休克发生率越高，随着年龄逐渐增长，机体调节机能及其对体液丧失的耐受性会逐步改善。
（《中华烧伤杂志》2000年发表）【原文2】表1. 101例术后病人对探视时机、探视时段的需求（《中华护理杂志》2001年发表）【分析】“率”是指某现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比，用以说明该现象发生的频率或强度。
“构成比”即比例，是指事物内部某一组成部分观察单位数与同一事物各组成部分的观察单位总数之比，用以说明事物内部各组成部分所占的的比重。
二者都是相对指标，计算公式相似，但是存在本质区别。
原文1中，210例发生早期休克患儿中，3岁以下的占52%，3岁以上占48%，实际上是构成比，而文中却将其误认为“发病率”，得出了“年龄越小，休克发生率越高”的结论，明显是错误的。
如果要计算不同年龄段的休克发生率，则计算公式应为（某年龄段发生休克的患儿数/该年龄段可能发生休克的患儿总数）×100%。
原文2表格中的相对数实际上也是“构成比”，“百分率”的表述方式并不准确，应该改为“构成比”。
2、分母太小不适合计算比例【原文】环丙沙星治疗实验感染动物鼠疫疗效观察：表2结果表明治疗组30只动物全部存活，治愈率为100%。
（《中国地方病学杂志》2005年发表）表2. 环丙沙星治疗实验感染动物鼠疫疗效观察【分析】原文中统计表的主要问题在于计算相对数的分母太小。
分母太小，会使结果显得过分夸张，易失真，不能正确反映事实情况，给人造成错觉。
一般来说，只有当观察的研究对象数量足够多的时候，计算相对数才比较稳定，才能反映真实的情况。
研究中对照组的动物数仅有3只，“治愈率为0”的表达显然是不合适的。
此外，表2要表达的是两组治疗疗效的差异，“攻击剂量”是对实验动物进行感染的剂量，文中也明确说明了两组动物的攻击剂量是一样的，因此攻击剂量没有必要出现在表格中。
护理论文写作过程中常用统计学方法的描述和常见错误
护理论文写作过程中常用统计学方法的描述和常见错误医学统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，被广泛地应用到医学研究中。
在医学研究过程和医学论文的撰写过程中常常需要对数据进行统计学处理。
正确的统计学方法对说明研究问题、证明研究假设的成立具有重要意义。
统计学方法选择不当，对研究的科学性、逻辑性、合理性和严谨性都会产生严重影响。
本刊编辑部针对常见的护理统计学错误进行归纳总结，供读者参考。
一、统计描述在研究中，对每个观察单位的某项特征进行测量或者观察，该项特征称为变量。
根据变量值的特点，将研究资料分为两大类：定量资料和定性资料。
1．定量资料：又称为数值变量，分为连续型变量（如：身高、体重等）和离散型变量（如：每个病人就诊次数）。
当数据符合正态分布时，用（均数± 标准差，）来描述，当数据符合偏态分布时，用（中位数，四分位数间 ( M，Q)）来描述。
若样本数较少或者缺乏相关先验信息时，应对资料进行正态性检验。
精确判断一组数据是否呈正态分布，最好借助于SPSS、SAS 等统计分析软件。
2．定性资料：是指对每个研究对象的某些方面的特征和性质，进行表达或描述所得的资料，分为无序分类变量（如: 性别、血型等）和有序分类变量（如疗效: 显效、有效和无效）。
通常用率（百分率、千分率和万分率）和构成比（百分比）来描述。
二、统计分析1．定量资料的统计学分析主要考虑两个方面，一是正确辨析定量资料所选取的实验设计类型；二是检查定量资料是否具备参数检验（独立性正态性和方差齐性）的前提条件。
实际上很多科研人员不能正确判定其实验设计类型，导致大量统计学错误出现。
主要有以下两类错误：（1）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（或成组）设计资料的检验方法（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）。
（2）当定量资料不满足参数检验的前提条件时，盲目套用参数检验方法。
医学论文中易出现的统计学问题解析
医学论文中易出现的统计学问题解析医学论文中易出现的统计学问题解析关键词：统计学,解析,医学论文医学论文中易出现的统计学问题解析介绍：医学论文中，统计学分析必不可少，一项关于医学期刊的调查表明，95%的稿件均进行了统计学分析，而数据统计学处理完全正确的不足30%[1].统计学涵盖了研究的多个方面，有学者研究发现[2],在医学论文中，统计研究设计、数据的表达与描述、数据的统计分析、统计分析结果的解释等各个环节，都或多或少存在问题，其医学论文中易出现的统计学问题解析详情：[：]医学论文中，统计学分析必不可少，一项关于医学期刊的调查表明，95%的稿件均进行了统计学分析，而数据统计学处理完全正确的不足30%[1].统计学涵盖了研究的多个方面，有学者研究发现[2],在医学论文中，统计研究、数据的表达与描述、数据的统计分析、统计分析结果的解释等各个环节，都或多或少存在问题，其错误率平均约为80%. 统计学分析的正确与否、数据表达方式的准确与否都直接关系着的质量和学术水平。
每一位医学研究工作者都应掌握一定的统计学知识。
同时，这也对期刊的编辑提出了更高的要求：具备相应的统计学基础知识，能对大多数文章的统计学问题进行审核。
医学期刊编辑掌握并按照统计学原理对来稿进行学术质量把关，无疑将使医学期刊的学术质量得到保证和提高[3]. 笔者结合编辑工作中遇到的实际案例，归纳医学期刊中出现比较集中的统计学方法选取和描述问题、统计描述中数值准确性的问题，以期和论文撰写者及编辑同行进行交流，从而提高医学论文中统计学方面的编校质量。
一、统计学方法问题。
医学统计学方法的准确选择与应用，直接关系着研究结果的正确性，并最终决定科学研究的质量。
由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。
（一）抽样方法描述。
论文中样本量的统计描述包括样本抽样方法、样本量的计算、入选标准、排除标准等方面的介绍。
“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。
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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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。
应该使用方差分析，而不是用啦验。
１．１．２等级资料误用ｘ裣验：如某刊２０１１年第１期一文中，对６０例急性期脑梗死患者进行丁苯酞治疗的临床观察，比较治疗组和对照组治疗急性脑梗死的疗效，将疗效分为５个等级：基本治愈、显效、有效、无效和恶化。
这篇文章用的是ｘ畿验，结果丁苯酞治疗组疗效优于对照组（Ｋ０．０１）。
但该文的资料属于等级资料，应采用Ｒｉｄｉｔ４８分析或秩和检验。
等级资料用ｘ凇验代替秩和检验或Ｒｉｄｉｔ分析，使等级资料丢失了等级信息，这是目前医学科技期刊的常见统计学错误。
１．２只写脂而不注明所用的统计学方法或统计量：在目前的医学科技期刊中有相当一部分论文没有对统计量进行描述，有些甚至缺少对统计推论方法的介
绍。
这种低级错误的出现期刊编辑应负其责。
缺少统计学方法及统计量描述的论文，其实验数据的真实性也值得考量。
如某ｔ：１Ｊ２０１１年第３期一文中，将５０例病人的治疗前、第一周末、第二周末及第三周末的ＢＰＲ总分进行比较，结果显示每一个时间点的ＢＰＲ总分与前一个时间点比较有显著性差异，但未提及所用统计方法，无法知道是用凇验，还是方差分析；文中也未注明统计量。
这种只给出统计结果而未给出统计方法或统计量的表达方式，会影响读者对结果准确性的判断。
１．３不注明统计分析软件：随着计算机技术的不断普及和医学科研工作者自身素质的提高，统计分析软件已经成为医学科研中必不可少的应用工具。
目前医学科研工作者最常用的统计软件有ＳＰＳＳ、ＳＡＳ和ＥＸＣＥＬ等，其中ＳＰＳＳ软件使用较多。
在医学论文中，应对文章使用的统计分析软件作比较详细的介绍。
如使用ＳＡＳ９．Ｏ统计软件包进行统计分析，常见错误有：①不介绍所用统计软件：②只介绍统计软件，不介绍所用版本。
１．４统计表格不规范：国内医学期刊中，统计表是最为常用的统计描述方法，它可以直观的对实验数据进行概括和对比，并有利于下一步的统计学处理。
常见问题包括：①表中数字没有以“±”或“～”号为中心对齐：②同一指标的有效位数不一致：③计量单位列在表内数据后或不标示：④表体内单位与正文不一致；⑤统计表中的芒值或Ｐ值只写做尸、芒；
⑥尸、蹲统计符号不用斜体表示；⑦表下注释Ｐ值结果未注明比较对象；⑧文字描述与表格所示不符，如文字叙述有统计学差异而在表格中未标出，或表注中Ｐ（Ｏ．０１，而文字叙述却为Ｐ（Ｏ．０５。
１．５率和比混淆：常见的主要有将患病率误解为发病率，病死率（某病病死率＝因某病死亡人数／同期某病病人数×１００％）误解为死亡率（某疾病死亡率＝同年内某种病因死亡人数／某年平均人口数×１０００００／１０万）等。
如某文报道该院手术患者中呼吸系统发病率为５４．８６％（９６／１７５），心脑血管疾病发病率为２６．０２％（５１／１９６）……，此发病率实为该病在该院手术患者中的构成比。
１．６其它问题：医学期刊论文中存在的其他统计问题主要有：①数据方差不齐，未进行数据转换即行凇验或方差分析：②用凇验分析重复测量设计的资料，配对凇验误用为完全随机ｔ９２验：③理论数小于５，不用校正ｘ凇验：④统计术语及符号使用不准确、不规范，如卡方检验未使用希腊文小写Ｘ７，相关系数未用英文小写礴；
⑤相关系数有统计学意义被误为相关性的程度；⑥检验推断和统计量出现错误等。
２避免医学期刊论文中统计学错误的策略分析尽管统计学方法在科研工作中越来越受到重视，应用也更广泛，但从以上发现的问题来看，仍不容乐观。
为了进一步提高论文的统计学质量，作者、编者、审稿者都应高度重视统计学的应用，而对于医学期干ｌＪ编辑来说更应切实做好以下几点。
２．１编辑应加强对统计学专业知识的学习，提高统计学思维能力：在我国现阶段的医学教育中，统计学课程设置的深度、广度不能满足实际科研工作的需要，科研论文的作者往往只是对统计公式的简单套用，知其然而不知其所以然，致使论文频频出现统计学错误，这就要求编审人员要完善自身的知识结构，保证编审论文中统计学应用的准确性。
可以通过以下渠道提升编
辑人员的统计学素养：①编辑应自觉地学习有关统计学知识，定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训：②在实际工作中，遇到疑难问题。
应积极查询统计学专著或请教统计学专家，在实践中不断学习，以提高统计学思维能力。
２．２编辑严把编审关，勇于发现论文中的统计学问题２．２．１编审环节对减少医学文献中统计学错误的发生有重要作用。
医学期刊编辑部可聘用统计学专业的研究生作为编辑，这样可以使编辑的专业结构多元化，以利于编辑互相学习，实现知识互补。
２．２．２医学的分支众多，专业性强，有时会遇到统计方法复杂的稿件，建立统计学专家审阅制度将会更有效的保证论文所报道的研究成果的科学性和可靠性，也便于其他编审在与统计专家共事的过程中进一步提高自身的统计学素养。
２．２．３近年来，医学科技期刊竞争日趋激烈，期刊中基金资助课题和科研立项论文的数量成为期刊评优的重要指标。
而这些论文中也或多或少的存在统计学问题，有个别编审为避免这些所谓的高质量论文的流失，往往对这些统计问题视而不见。
作为一名负责任的编辑，应对稿件一视同仁，严把编审关，勇于发现论文中的统计学问题，时刻提醒自己，把切实的提高期刊质量作为一切行为的检验标准。
２．３编辑应通过各种渠道，有意识地提高作者群的统计学素质２．３．１医学期刊论文中频频出现统计学问题，与医学科研工作者对统计学的重视不够密切相关，期刊编辑应把握和作者交流的每一个机会，宣讲统计学对于医学科研的重要性，强化他们的统计学意识，激发他们学习统计学知识的热情。
２．３．２编辑应定期对固定作者群利用统计学专题讲座的形
式提升作者的统计学水平，结合论文中的错误实例进行讲解，提醒作者优化实验设计。
２．３．３编辑应在期刊稿约中加大并细化对投稿论文统计学方面的要求，如要求实验性论文必须进行统计软件、统计方法的描述，必须注明统计量等，这样可优化稿源，减少稿源论文中的低级统计学错误。
２．３．４编辑在退修稿件时不能只用“统计方法使用不正确”、“统计描述不当”等笼统的概念回复作者，而应耐心细致的填写修改意见，如告知作者应该用哪种统计方法，正确和错误的统计推断方法分别应该在何种情况下使用等等。
这项工作虽然繁琐，大大增加了编辑的工作量，但这是进行统计学普及的重要环节。
２．３．５可在期刊中开辟专栏，结合稿件实例分析统计学错误，优化论文的实验设计，提升作者、读者的统计学水平。
５０３结语期刊论文中统计学应用现状反应了当前作者统计学素养，反应了期刊编审统计错误识别能力和责任心，最终体现了期刊质量的优劣。
从以上分析中可以看出，目前我国医学科技论文中仍存在着大量的统计问题，要改变这一现状是一项长期而艰巨的工作，需要作者、读者、编审以及期刊上级主管部门等共同做出努力。
医学期刊的编辑更应为提升科技论文的科学性、严谨性，为打造精品期刊，为提升我国全体医学科研工作者的统计学水平切实的做出努力。