医学论文中常用统计分析方法的合理选择
统计学方法在医学论文中的正常应用
统计学方法在医学论文中的正常应用统计学是一门广泛应用于各个学科领域的科学方法，而在医学领域中的应用尤为重要。
医学研究需要大量的数据支持，而统计学方法可以帮助研究者从数据中提取有意义的信息，并进行正确的分析和解读。
本文将探讨统计学方法在医学论文中的正常应用。
1. 数据收集与整理在医学研究中，数据的收集是非常关键的一步。
研究者需要确定数据的来源、样本的选择以及相关的变量等。
此外，还需要进行一些数据预处理的工作，如数据清洗、缺失值处理等。
统计学方法可以提供相应的技术支持，帮助研究者有效地收集和整理数据。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的方法包括均值、中位数、标准差、频数等。
在医学论文中，描述性统计分析通常用于描述研究样本的人口统计学特征、基线情况以及变量的分布情况等。
通过描述性统计分析，研究者可以直观地了解数据的特征，为后续的分析提供基础。
3. 参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学中常用的方法。
在医学研究中，研究者常常需要估计某种治疗方法的效果或者某个因素对某种疾病的影响程度。
参数估计可以通过建立合适的统计模型来对未知参数进行估计，常用的方法有最大似然估计、置信区间估计等。
而假设检验则可以用于判断某个假设是否成立，例如判断某个新药是否具有显著的治疗效果。
参数估计和假设检验的结果可以为医学研究提供科学的依据。
4. 相关分析和回归分析在医学研究中，研究者通常需要了解不同变量之间的关系。
相关分析可以帮助研究者评估变量之间的相关程度，常用的方法有Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
而回归分析则可以揭示自变量对因变量的影响程度，帮助研究者预测和解释结果。
相关分析和回归分析可以进一步深入理解研究对象之间的内在关系。
5. 生存分析生存分析是医学研究中的重要方法之一，主要用于评估患者的存活时间和事件发生的风险。
生存分析的方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。
最新临床研究中常用统计分析方法及选择
例子2：英国某年全人口统计资料
矛盾：移民组的发病率在各个年龄组均高于英格兰和威尔士组，为什么它的合计发病率反而低？
分析中混杂因素的控制
胃癌 228 235 143 187 250 … 胃炎 100 153 178 143 200 … 非胃病 98 123 170 100 120 …
资料特点：计量资料，两组，标准差相差比较大(方差不齐) 不妥的方法：t检验 恰当的方法：t’检验 或者 Wilcoxon秩和检验
实例5 两组病人，采用两种药物治疗，治疗疗效如下表。经卡方检验，P=0.0486，差异有统计学意义。因此可以认为试验组的疗效比对照组的疗效好。
资料特点：计数资料，两组，例数比较少 不妥的方法：卡方检验 恰当的方法：Fisher精确检验
（二）分析目的
数值变量资料 － 计量资料 无序分类变量资料 － 计数资料 有序分类变量资料 － 等级资料
（三）资料类型
无序分类：指类别或属性间无顺序、程度之分 例如，性别（男、女）为二分类 血型（A、B、AB、O）为多分类
有序分类：指类别间存在着次序，或程度上的差异。 例如，治疗效果：无效、好转、显效、治愈 实验室检验：–、+、++、+++
统计学方法有什么用？ 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
主要内容
一张关于统计学的图片
一、统计学方法有什么用？
例子1：一研究者宣布找到一种治疗某病的新药，试验的结果如下：
药物
例数
有效
有效率
新药
60
42
50%
该新药是否值得推广？
几个例子
比较目的
医学论文中统计图表的正确使用
医学论文中统计图表的正确使用在医学研究中，统计图表是表达和分析数据的重要工具。
本文将介绍如何在论文中正确使用统计图表，以提高研究成果的可读性和可信度。
关键词：医学论文、统计图表、数据表达、数据分析医学论文中通常需要处理大量的数据，包括临床试验、流行病学调查、基因组学等多方面的信息。
统计图表作为一种直观的数据表达方式，能够清晰地呈现研究结果，从而帮助读者更好地理解数据分析的结论。
在选择统计图表时，应根据研究数据的类型、数量和所要呈现的信息进行选择。
例如，对于比较两组数据的均值差异，可以选择柱状图或线图；对于展示多组数据间的关系，可以选择散点图或饼图。
选择合适的图表后，需要正确设置图表的各项参数。
例如，坐标轴的标签、图例、标题等，以便清晰地表达图表的含义。
同时，还需注意图表的尺度，确保数据表达的准确性。
选择正确的数据分析方法对于统计图表的使用至关重要。
常用的统计分析方法包括描述性统计、方差分析、卡方检验等。
作者需根据数据的特点和研究目的选择合适的方法进行数据分析。
统计图表中的尺度应设置合理，确保数据的准确性。
例如，在柱状图中，各柱子的高度应与其所代表的数据成比例；在线图中，线条的起伏应能反映出数据的变化。
在展示实验数据时，通常会涉及标准误差。
标准误差反映了数据散布的范围，帮助读者更好地理解数据的波动情况。
在制作图表时，应正确计算和标注标准误差。
为了使图表更加完整和易于理解，通常需要提供一些补充数据。
例如，可以在图表下方列出数据的平均值、中位数等指标，以便读者对数据进行整体把握。
下面通过一个实例来说明如何正确使用统计图表。
在一项探讨高血压与年龄关系的研究中，研究者收集了500名患者的血压和年龄数据，并采用统计图表来呈现分析结果。
由于要探讨的是高血压与年龄之间的关系，可以选择散点图来展示数据点，同时绘制一条趋势线来反映二者的关系。
在散点图中，横坐标为年龄，纵坐标为血压。
为了便于观察，可以将数据点的大小和颜色进行调整，使其在图中更加突出。
医学研究中统计分析方法的选择
本 文仅就 科研 中常用 的统计 分析 方法做 一个 概括 的叙述 ， 否正确 ？
表 １某地２ ０ ０ ８ 年成 年女性乳腺癌患者的年龄构成
并 寻找若 干实例 进行 剖析 ，希望 对科研 工作 者起 到一定 的
借鉴作用 。 １定量资料的描述指标
年龄组
（ 岁） （ １）
成 年 女 性 年 患者数 各 年龄 组 患者 数 患病率 （ ％ 。 ）
干休 所 及万 寿路 地 区老 年男 性 心血 管病 患 者３ ０ ４ 例 ，年 龄
６ ５ ～ ９ ６（ ７ ５ ． ０ ３ ±７ ． ７ ７）岁 。
３统 计 表
不管 资料是 否满足 正态分 布 ，一 概选用 算术 均数和标 准差 描述 资料 的分布 是常见 的统 计 问题 。疾 病 的发病年 龄
３ ． １统计表 的制作 统计 表是描述统计 结果 的工 具 ，它能代 替 冗长 的文字叙 述 ，阅读 和 比较更 加方 便 ，在 科研 论文 中 经 常采用 。要 求 ：① 制成 “ 三线 表 ”。②合理 安排 纵横标 目的位 置 。③ 同一 指标小 数位数 要一致 ，位 次对齐 ，无 空 白格 。④ 不 同类 型数 据 （ 如均数 、标准 差 、发 病率 等 ）要 有标 目，并列 出相应 的观察例 数。
学术论文的数据分析有哪些常用方法
学术论文的数据分析有哪些常用方法在学术研究领域，数据分析是得出有价值结论和推动知识进步的关键环节。
通过合理运用各种数据分析方法，研究者能够从复杂的数据中提取出有用的信息，为学术论文提供有力的支持。
下面将介绍一些在学术论文中常用的数据分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行概括和描述。
它包括计算数据的集中趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、方差、极差）以及分布形态（如正态分布、偏态分布）等。
均值是所有数据的算术平均值，能反映数据的总体水平。
但当数据存在极端值时，中位数可能更能代表数据的中心位置。
众数则是数据中出现频率最高的数值。
标准差和方差用于衡量数据的离散程度，标准差越大，说明数据的离散程度越大，反之则越小。
极差则是数据中的最大值与最小值之差。
通过观察数据的分布形态，研究者可以初步了解数据的特征，判断是否需要进一步进行数据转换或选择更合适的分析方法。
二、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度。
常用的方法包括皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）。
皮尔逊相关系数适用于两个变量都是数值型且呈线性关系的数据。
其取值范围在－1 到 1 之间，－1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示无相关。
斯皮尔曼等级相关系数则适用于变量为有序分类或不满足正态分布的数据。
它基于变量的秩次计算相关性。
相关性分析可以帮助研究者了解变量之间的关联程度，为进一步的因果分析提供线索。
三、回归分析回归分析用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量的变化。
常见的有线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
线性回归用于研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系。
多元线性回归则扩展到多个自变量对因变量的影响。
逻辑回归适用于因变量为二分类或多分类的情况，通过建立概率模型来预测分类结果。
论文写作中的常见统计分析方法及应用
论文写作中的常见统计分析方法及应用引言统计分析是论文写作中不可缺少的环节。
通过运用统计分析方法，研究人员可以对数据进行整理、解读和预测，从而最终得出可靠的结论。
本文将介绍一些常见的统计分析方法，并讨论它们在论文写作中的应用。
一、描述统计分析描述统计分析是研究人员对数据进行整理、总结和表达的方法。
以下是常见的描述统计分析方法：1. 频数分析：统计数据集中各个取值出现的次数。
通过频数分析，我们可以了解到数据的分布情况以及不同取值的频率。
2. 中心趋势分析：包括均值、中位数和众数等。
均值是指所有数据值的平均数，中位数是将数据从小到大排列后的中间值，众数是出现频率最高的数值。
3. 变异性分析：用来描述数据的离散程度。
常见的指标有标准差、方差和极差。
标准差越大，数据的离散程度越大。
4. 相关性分析：主要用于研究两个或多个变量之间的关系。
常用的方法包括相关系数和散点图。
相关系数可以表示两个变量之间的线性相关程度。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据的分析，得出总体特征或总体参数的估计和推断，从而对研究问题进行回答。
以下是常见的推断统计分析方法：1. 样本检验：用于检验样本与总体之间差异的统计方法。
例如，我们可以使用t检验来判断两个样本的均值是否有显著差异。
2. 方差分析：用于比较不同样本组之间的均值是否存在显著差异。
方差分析常用于多个样本组的比较。
3. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系。
回归分析可以用于预测和解释数据。
4. 生存分析：主要用于研究事件发生的概率和时间。
生存分析常用于医学、生物学和社会科学等领域的研究。
三、应用案例统计分析方法在不同学科领域的论文中都有广泛的应用。
以下是一些实际案例：1. 医学研究：医学研究中经常使用统计分析方法来比较不同药物的疗效、评估治疗方案的有效性等。
2. 社会科学研究：社会学、心理学等社会科学领域的研究中，常用统计分析方法来研究人群特征、社会现象等。
医学论文中关于统计学分析方法的选择
效 ， 是治疗 中的疼痛 、 还 治疗 后 的局 部或 全 身不适 均
较 传统 鼻腔 填塞止 血 为优 ， 得推 广应 用 。 值
参 考 文 献
应 的处理 。文献 报道 在鼻 内窥 镜下 治疗 鼻 出血 常用
的方 法有 ： 内窥 镜下 双极 电凝 止血 术 、 鼻 明胶 海绵 微
不适 均 比鼻腔 填塞止 血方 法轻 。止血 治疗 后不适 程
度 调 查 评 分 ，组 问 比较 差 异 有 统 计 学 意 义 （ Ｐ＜
００ ） ． 。我们 认 为 ： 内窥镜 下 止血 的方法 无论 是 疗 ５ 鼻
着鼻 内窥 镜在 鼻科 中 的应 用 ，部分 国内学者 将 之运 用 于鼻 出血 的治疗 ，认 为在 鼻 内窥 镜 辅助下 可 更清
［】 明 强， 亦 表 ， 彤 ， ． 内窥 镜 下 鼻 腔 皮 成 形 术 治疗 遗 ７何 刘 徐 等鼻 传 性 毛 细 血 管 扩 张 症 导 致 的 鼻 出血 【 ． Ｊ 中华 耳 鼻 咽 喉 头 颈 】
体 Ｉ 胶原蛋 白提取物 所 制成 ，能 够与 出血创 面迅 型
速粘着 。 着促进 血小 板聚 集 ， 活多种 凝血 因子发 起 激 挥 止血 的作用 ， 能促进 细胞 分化 与增 殖 ， 并 促进 创面 愈合 。 但不 能有效压 迫 ， 我们 再行用 明胶 海绵 行叠 故 瓦状 压迫止 血疗效 确切 。 我科综 合应 用传 统鼻 内窥 镜下 鼻腔 凡 士林填 塞 止血 法 、鼻 内窥 镜下 电凝 止血 法与 鼻腔微 填 塞止 血
【］ 学 【 】 版 一Ｅ ： １孑维 周 许 等耳 Ｍ． １ 京
人 民卫 生 出版 社 ．Ｏ ５ ８ － ９ ２ ０ ：７ ８ ．
03-02 医学论文中常用统计分析方法SPSS操作及结果的正确表达
SPSS演示：Frequencies
Analyze => Descriptive Statistics => Frequencies
矩法
统计描述指标
SPSS演示：Descriptives
Analyze => Descriptive Statistics => Descriptives
矩法
统计描述指标
总体均数的区间估计?
t分布法
X t / 2, S X ，X t / 2, S X
正态近似法
S SX n
X Z / 2 S X , X Z / 2 S X
总体率的区间估计
1. 正态近似法
（n足够大且np与n（1-p）均大于5 时）
( p u / 2 S p , p u / 2 S p )
2. 查表法
（当n≤50，特别是p很接近于0或1时）
Sp
p(1 p) n
SPSS演示
总体均数可信区间估计： Analyze => Descriptive Statistics => Explore
问题5：如何进行两个均数的比较？
奥美沙坦酯/ 氢氯噻嗪复方片剂用于奥美沙坦酯单药治疗血 压未达标的原发性轻中度高血压患者的临床研究
SPSS演示
Analyze => Descriptive Statistics => Crosstabs
SPSS演示
问题3：如何正确使用统计图或统 计表描述你的科研数据？
A tabular presentation of data is often the heart or, better, the brain, of a scientific paper. ------Peter Morgan
论文中的统计分析方法与应用
论文中的统计分析方法与应用统计分析方法在论文中扮演着重要的角色，它们被广泛用于数据处理和结果解释。
本文将介绍论文中常用的统计分析方法以及它们的应用。
一、描述统计分析方法描述统计分析方法用于对数据进行总结和概括，常用的方法包括：1. 均值和标准差：均值是样本数据的平均值，标准差测量数据的离散程度；2. 频数分布：将数据按照范围进行分组，计算每个组的频数和频率，有助于理解数据的分布情况；3. 百分位数：描述数据中某个百分比所处的位置，如中位数（50%分位数）；4. 方差分析：用于比较多个组之间的均值差异是否显著；5. 相关分析：分析两个或多个变量之间的相关性。
这些描述统计分析方法可以帮助研究人员对数据进行概括和解释，为后续的推断统计分析提供基础。
二、推断统计分析方法推断统计分析方法用于根据样本数据来推断总体的统计特征，常用的方法包括：1. 参数估计：用样本统计量（如均值、比例）估计总体参数的值；2. 假设检验：根据样本数据对总体参数的假设进行检验，判断差异是否显著；3. 置信区间：给出对总体参数值的区间估计，表达估计结果的不确定性范围；4. 方差分析：用于比较多个组之间的均值差异是否显著；5. 回归分析：研究自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。
这些推断统计分析方法可以帮助研究人员从样本中得出对总体的推断，对研究问题作出科学的解释和决策。
三、统计分析方法的应用统计分析方法在各个学科和实际问题中都有广泛的应用，以下列举几个例子：1. 医学研究：统计分析方法被应用于疾病治疗效果的评估、药物安全性的分析、流行病学调查等；2. 社会科学：统计分析方法被应用于调查问卷数据的分析、社会现象的解释、政策效果评估等；3. 经济学：统计分析方法被应用于经济数据的分析、市场预测、经济政策的制定等；4. 工程学：统计分析方法被应用于质量控制、可靠性分析、工程优化等；5. 生物学：统计分析方法被应用于基因表达数据的分析、生物序列分析、生态学研究等。
医学论文写作中数据资料统计处理的原则
医学论文写作中数据资料统计处理的原则医学科学研究的目的是通过调查研究或实验研究探索出事物的内在规律，它的一般程序是经过科学的选题，科学而周密的实验设计，然后选择科学的研究方法和统计方法，并经过科学的论证过程，最后得到科学的结论。
其中，统计设计和统计分析方法的正确选择是整个科学研究的重要工作之一。
抽样研究是医学研究中经常采用的方法，即从总体中随机抽取一定的样本，用样本的信息去推断总体信息。
这种经过一定统计方法的处理，对两个或两个以上样本的统计指标比较其差别有无实际意义的方法，叫显著性检验。
一般来说，只有经过显著性检验得出的结果才是比较科学的，而只有经过随机抽样获得的数据资料进行显著性检验才有意义。
赛恩斯编译认为，要做到这一点，就需要作者必须严格遵守科研设计的基本原则：“对照”、“均衡”、“重复”和“随机化”。
也就是要有一定数量的重复观察样本，设立对照组，并做到随机化分组或随机抽样。
因此，医学论文写作中，必须交代所观察样本具有的代表性和详细的随机过程，以保证进行组与组之间的比较具有严格的可比性。
一、对照原则。
对照原则在医学研究中具有十分重要的作用。
设立对照的意义在于，通过对照鉴别处理因素和非处理因素的差异，排除研究因素以外其它因素对结果的影响，保证受试对象的变化是由试验因素引起的。
因此，要做到正确的鉴别，得到可信的实验结论，设立对照组是必不可少的。
未设对照组的医学研究结果，很难谈及可信性及临床应用价值。
二、均衡性原则。
在试验中只设立对照组还不能完全消除非处理因素带来的影响，还必须使实验组和对照组中的非处理因素均衡。
若两组是两种处理比较，两组中的非处理因素也必须是均衡的。
具体来说，有以下几点要求：1.受试对象数量应尽可能相等，实验组和对照组的例数相等最合理，此时两组的合并误差最小，差值的显著性最高。
2.试验条件应尽可能均衡，必须保证组与组之间各方面条件一致，组与组之间一致的程度越好，则被试因素的效应越能表现出来。
在医学论文中如何选择统计分析方法
（ 此文 图 １ ４见 附页 ２ — ）
收稿 日期 ｉ２ ０ ０ ０ ８— ９—１ ０
明２０ ０７年我 区报告 猩红热发病 率 （ ．７ １ １１／０万 ）
明显 高于 ２０ 、２０ 、２０ ０４ ０５ ０６年 同期发 病水平 。
嘲终覆 盖率进一 步提高 ，区属 医疗 机构及 辖 区二 级 上医 院均实 现网络直 报 ，报告率 的上 升直接使 病 涮的发现 率提 高 ，表现 为病 例数 上升 ；２０－２ ０ ０４ ０ ７
在 医学论文 中如 何选 择统计 分 析方 法
一
般 来说 ，统计 方 法的选择要 考 虑分析 的 目的、资料 类型 、实验 设计 类型 、研 究 因素与水 平数 、数据
猩红热是乙类传染病其危害十分严重患病的大多数以学龄儿童中小学生为主极易在校园中传播流行学校范围内一旦有病例发生流行将严重影响了正常的教学秩序极易引发较大的社会影响从20042007年疫情分析上看人口流动性逐年增加疾病控制部门对学校托幼机构的防病工作也在逐年得到加强
５２ ４
辽宁医学 院学报
２０ ０ ８年 １ ，２ ６ ２月 ９（ ）
分布特 征和样 本量 大小等 ，同时还要根 据 专业知识 与资料 的 实际情 况 ，结合 统计 学原 则 ，灵 活地 选择统计
分析 方法 。
医学测 量结果按 其性 质分 为计 量资料 、计数 资料和 等级资料 三类 。
１ 计量资料 ：用仪器、工具或其它定量方法获得 的定量结果，表现为数值的大小 ，一般有度量衡单 ． 位。如某一患者的身高 （ｍ） ｃ 、体重 （ ｇ ｋ ）和脉搏 （ ／ 次 分）等。如果是两组资料进行比较，如方差齐， 小样本 （ ５ ）采 用 ｔ 验 ，大样本 （ ｔ５ ｎ＜ ０ 检 ｎ ０）采 用 检验 。 多组 资料 比较 采 用分差 分析 ，如 Ｐ＜ ＞ ，进
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。
学术论文中的实验数据分析方法介绍
学术论文中的实验数据分析方法介绍在学术研究中，实验数据的分析是非常重要的一环。
通过对实验数据的分析，研究者可以得出结论，验证假设，并推动学术领域的进展。
本文将介绍一些常用的实验数据分析方法，并探讨其应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对实验数据进行总结和描述的方法。
通过计算平均值、中位数、标准差等指标，研究者可以了解数据的分布情况和集中趋势。
例如，在医学研究中，研究者可以通过描述性统计分析来了解患者的平均年龄、体重分布等信息。
二、假设检验假设检验是一种用来判断实验结果是否具有统计学意义的方法。
在假设检验中，研究者根据样本数据来推断总体的特征。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析等。
例如，在心理学研究中，研究者可以使用t检验来比较两组受试者在某个变量上的差异是否显著。
三、回归分析回归分析是一种用来研究变量之间关系的方法。
通过回归分析，研究者可以建立数学模型，预测因变量与自变量之间的关系。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
例如，在经济学研究中，研究者可以使用线性回归分析来研究收入与教育水平之间的关系。
四、因子分析因子分析是一种用来研究变量之间关系的方法。
通过因子分析，研究者可以将多个变量归纳为几个潜在因子，以减少变量的数量并提取出变量之间的共同特征。
常用的因子分析方法包括主成分分析、验证性因子分析等。
例如，在市场调研中，研究者可以使用主成分分析来提取出消费者对产品的偏好因子。
五、时间序列分析时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的方法。
通过时间序列分析，研究者可以探索数据的趋势、周期性和季节性等特征，并进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法等。
例如，在金融研究中，研究者可以使用时间序列分析来预测股票价格的走势。
六、质性数据分析质性数据分析是一种用来研究非数值型数据的方法。
通过质性数据分析，研究者可以从文字、图像等形式的数据中提取出有意义的信息。
常用的质性数据分析方法包括内容分析、主题分析等。
论文中的数据分析与统计方法
论文中的数据分析与统计方法在学术研究中，数据分析与统计方法在论文撰写过程中扮演着重要的角色。
数据分析与统计方法能够帮助研究者从收集的数据中提取有用的信息，并通过统计手段进行分析，从而得出可靠的结论。
本文将探讨论文中常用的数据分析与统计方法，并探讨其在研究中的应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是研究者在论文中常用的数据分析方法之一。
该方法通过描述数据的集中趋势和离散程度，帮助读者对数据的整体特征有所认识。
常见的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
通过使用这些方法，研究者可以更好地了解数据的分布情况和特征。
例如，在一项调查研究中，研究者希望了解某市居民的年龄分布情况。
通过采集一定数量的样本数据，并使用描述性统计分析方法，研究者可以计算出年龄的平均值、中位数以及年龄分布的标准差。
这些指标将帮助研究者全面了解该市居民的年龄结构。
二、推论统计分析推论统计分析是指研究者通过对样本数据进行分析，从而推断出总体参数的一种方法。
在论文中，推论统计分析方法常被用于对研究假设的检验和结论的推断。
常见的推论统计分析方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
假设检验是推论统计分析方法中的重要部分，它用于对研究假设进行检验，判断研究结果是否具有统计学上的显著性。
假设检验通常包括设定原假设和备择假设、计算检验统计量并进行显著性水平判断等步骤。
例如，在一项医学研究中，研究者想要检验某种药物对糖尿病患者血糖水平的影响。
他们将患者分为两组，一组服用该药物，另一组服用安慰剂。
通过对两组患者的血糖水平进行测量，并进行假设检验，研究者可以得出是否存在药物对血糖水平产生显著影响的结论。
三、回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法。
在论文中，回归分析经常被用于探究自变量和因变量之间的关系，并进行预测或解释。
常见的回归分析方法包括线性回归和逻辑回归等。
线性回归分析是一种用来研究自变量与因变量之间线性关系的方法。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。
有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%[1]。
为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。
1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。
理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。
但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。
常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。
当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验[3]。
②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。
常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。
③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。
与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。
若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。
此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。
2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。
常用医学统计学方法的选择
常用医学统计学方法的选择1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。
2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。
当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。
若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。
3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验）4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。
①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。
②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。
调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。
如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。
论文写作中的统计分析方法
论文写作中的统计分析方法在各个学科领域的研究中，统计分析方法起着至关重要的作用。
统计分析方法通过对数据的描述、整理和解释，帮助研究者得出客观、准确的结论，为论文的可信度和科学性提供了基础。
本文将介绍几种常见的统计分析方法，并讨论它们在论文写作过程中的应用。
一、描述性统计分析描述性统计分析是通过对数据的整理、总结和概括，来描述数据的基本特征和分布情况的一种方法。
常见的描述性统计指标包括平均数、中位数、众数、标准差等。
在论文中，描述性统计分析可用于描述调查问卷的统计结果、实验数据的基本特征及研究对象的相关信息，帮助读者更好地了解研究的基本情况。
二、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据，对总体参数进行估计和推断的一种方法。
常见的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估计和相关分析等。
在论文中，推断统计分析可用于对样本数据结果进行验证，判断研究假设是否成立，以及对实验结果进行解释和推断，提高论文的说服力和可靠性。
三、回归分析回归分析是研究因果关系的一种统计方法，通过建立数学模型，探究自变量与因变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。
在论文中，回归分析可用于研究变量之间的相互关系，解释因果关系，预测未来趋势，为研究的进一步分析提供理论依据。
四、因子分析因子分析是通过将一组变量综合为少数几个综合因子，减少变量维度的一种统计方法。
因子分析可用于数据降维、提取主要因素、探索潜在结构等。
在论文中，因子分析可用于简化数据集，识别重要维度，探索研究对象的内在特征，提高论文的精确度和实用性。
五、生存分析生存分析是对事件发生时间或存活时间进行统计分析的一种方法。
生存分析可用于研究生物医学、社会科学等领域的事件发生与存活情况，并推断可能影响生存时间的因素。
在论文中，生存分析可用于研究事件的风险因素、预测事件的概率分布，为决策提供依据。
六、时间序列分析时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的随机变量进行统计分析的一种方法，用于分析数据的趋势、季节性和周期性等。
医学论文写作中分析数据的统计方法
医学论文写作中分析数据的统计方法在医学研究领域，数据的统计分析是非常重要的。
只有通过科学、严谨的统计方法才能对研究所得的大量数据进行分析和解读，进而得出严谨的结论。
本文将结合实例详细介绍医学论文中分析数据的统计方法。
数据的分类数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是一种可以量化的数据，通常用来描述数量、大小、长短、高低等概念。
定性数据则是一种非量化的数据，通常用来描述性质、特征、类型等概念。
在医学研究中，定量数据常见的形式包括连续性数据和离散性数据。
连续性数据指的是可以取任何数值的数据，例如身高、体重等。
而离散性数据则指的是取值为整数或特定值的数据，例如年龄、血型等。
描述统计分析描述统计分析是用来描述和总结数据分布情况的方法，常用的统计量有位置参数、离散度参数等。
下面给出常见的位置参数和离散度参数。
位置参数•平均数（mean）：把所有数加起来，再除以总数得到的值。
平均数可以反映数据的中心趋势。
但是，如果数据存在极端值，他们会显著影响平均数的计算结果。
•中位数（median）：把数据从小到大排列后，中间位置上的数字。
如果数据存在偶数个，那么中位数是中间两个数字的平均数。
中位数可以反映数据的中心趋势，对于存在极端值的数据，中位数比平均数更具有代表性。
•众数（mode）：出现次数最多的数值，可以反映数据的密度分布。
离散度参数•标准差（standard deviation）：用来描述数据的离散程度。
标准差越大，数据的散布程度越大；•方差（variance）：是每个数据点和平均数之间的偏差度量，是标准差平方。
探究统计分析探究统计分析是用来探究变量之间关系的方法。
探究统计分析可以帮助研究人员找到变量之间的相关性，并进一步分析影响因素。
下面给出常见的探究统计分析方法。
相关分析相关分析是用来探究变量之间线性关系的方法。
通常用于连续性数据的分析。
相关分析常用的统计量是相关系数，表示变量之间的线性关系程度。
相关系数的取值范围从-1到+1，其中-1表示完全负相关，+1表示完全正相关，0则表示不存在线性关系。
医学研究论文中的数据收集与统计分析技巧
医学研究论文中的数据收集与统计分析技巧一、数据收集的重要性及方法论述1.1 数据收集在医学研究中的作用- 数据收集是医学研究的基础，对于确定研究目的、设计研究方案以及得出科学结论具有重要意义。
- 数据收集是获取研究对象的信息，可根据研究需要采取不同的方法，如问卷调查、实验观测、案例记录等。
1.2 数据收集的方法及技巧- 问卷调查：设计合理的问题，确保问题清晰、准确，并注意样本的选择和调查方式的灵活性。
- 实验观测：严格控制实验条件，记录实验对象的细节，采用适当的方法和工具进行数据采集。
- 案例记录：详细记录病例信息，包括个体特征、病史、用药情况等，确保数据的真实性和可靠性。
二、数据统计分析的流程及常用方法讨论2.1 数据统计分析的流程- 数据清理：检查数据的完整性和准确性，纠正数据错误。
- 描述性统计分析：利用表格、图表等形式呈现数据特征和分布。
- 推论性统计分析：根据样本数据对总体数据进行推断。
2.2 常用的数据统计分析方法- 假设检验：根据统计方法判断两组数据之间是否存在显著差异。
- 方差分析：用于比较三个或以上样本的均值是否具有统计学差异。
- 目标回归分析：通过构建回归模型预测和解释依赖变量的变异程度。
- 生存分析：用于分析不同因素对生存时间的影响，如Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
三、数据收集与统计分析中的常见问题探讨3.1 样本选择的重要性- 样本选择应具有代表性，能够反映总体情况，否则研究结论的推广性将受到限制。
- 随机抽样是常用的样本选择方法，可减少选择偏差。
3.2 数据质量的保证- 数据质量直接影响研究结论的可靠性，应注意数据收集的过程中的数据采集、录入和整理环节的准确性。
- 严格的数据管理和监控是保证数据质量的关键步骤。
四、避免数据分析中的常见偏差4.1 选择性报道偏差- 正确认识研究结果的重要性，不仅注重显著结果，还需关注非显著结果。
- 像漏报、选择、检验再次等偏差应避免。
“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。
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论 。 此外 ， 若标本例数 ｎ＜４ 或 有 某 个 Ｔ 值 小 于 １， 此时即使 ０，
２ ２ 采用校正公式计算的 χ 值 也 有 偏 差， 需 要 用 ２×２ 表 χ 检验 ２ 。（ 配对资料 χ 检 的确切概率检验法 （ Ｆ ｉ ｓ ｈ ｅ ｒ确 切 检 验 法 ） ２）
可选用 ｕ 检验 ｔ 检验的计算比较繁琐 ，
对于适用参数检验 的 检验法会增大犯 Ⅱ 类错误的概率 。 因此 ， 资料 ， 最好还是用参数检验 。
２， ５］ 秩和检验是 最 常 用 的 非 参 数 检 验 ， 它 包 括 以 下 几 类［ ：
研究 者 则 应 再 计 算 相 对 危 险 度 （ 并检验 算得到 Ｐ＜０． ０ ５， Ｒ Ｒ） 总体 Ｒ Ｒ 与 １ 之间的差异是否具有统计学意义
万方数据
·１ ３ ８ ８·
检验医学与临床 ２ ， ０ １ １ 年 ６ 月第 ８ 卷第 １ １ 期 Ｌ ａ ｂＭ ｅ ｄＣ ｌ ｉ ｎ Ｊ ｕ ｎ ｅ２ ０ １ １， Ｖ ｏ ｌ ． ８， Ｎ ｏ ． １ １
者应注意不同类型的 ２×２ 表 资 料 的 统 计 分 析 方 法 略 有 差 别 ，
２ 比如在分析队列研究设计的 ２×２ 表资料时 ， 如果用 χ 公式计
检验医学与临床 ２ ， ０ １ １ 年 ６ 月第 ８ 卷第 １ １ 期 Ｌ ａ ｂＭ ｅ ｄＣ ｌ ｉ ｎ Ｊ ｕ ｎ ｅ２ ０ １ １， Ｖ ｏ ｌ ． ８， Ｎ ｏ ． 学论文中常用统计分析方法的合理选择
张知洪 ， 莫建坤 ， 雷 达， 李丽华 （ 广东省第二人民医院检验科 ， 广州 ５ ） １ ０ ３ １ ７
６］ 度降低 ［ 。 对多个标本均数进行比较时 ， 正确的方法是先进 行
。 统计学的基本方法一般不难掌握 ， 但是 能
否正确运用仍是较普 遍 的 问 题 。 为 帮 助 广 大 医 务 工 作 者 提 高 统计分析水平 ， 本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选 择原则及应用过程中的注意事项 。 １ ｔ 检验 ｔ 检验是英国统计学家 Ｗ． Ｓ． Ｇ ｏ ｓ ｓ ｅ ｔ １ ９ ０ ８ 年根据ｔ 分 布 原 理建立起来的一种假设检验方法 ， 常用于计量资料中 ２ 个小 标 本均数的比较 。 理论上 ， ｔ检 验 的 应 用 条 件 是 要 求 标 本 来 自 正 态分布的总 体 ， 两 标 本 均 数 比 较 时， 还 要 求 两 总 体 方 差 相 等。 但在实际工作中 ， 与上 述 条 件 略 有 偏 离 ， 只要其分布为单峰且
２ ２ 常用的 χ 检验分为如下几 类 ： （ 检 验。适 用 １） ２×２ 表 χ
于２个标本率或构成比的比较， 在应用时， 当整个试验的标本
２ 需对 χ 值进行连续 例数 ｎ≥４ ０ 且某个理论频数 １≤Ｔ＜５ 时 ， ２ 性校正 。 因为 Ｔ 值 太 小 ， 会导致 χ 值 增 大， 易出现假阳性结
关键词 】 【 医学论文 ； 统计分析方法 ； 合理选择 ： ／ Ｄ Ｏ Ｉ １ ０． ３ ９ ６ ９ Ｃ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２ ９ ４ ５ ５． ２ ０ １ １． １ １． ０ ７ ０ 文献标志码 ： ｊ 被广泛地应用于实 医学统计是进行医学研究的重要工具 ， 资料收集及数 据 分 析 等 方 面 ， 正确应用统计学方法对 验设计 、 有效开展科学研究和提 高 医 学 科 技 论 文 学 术 质 量 有 着 极 其 重 要的意义和作用
［ ７］
。
２ 此外 ， 在进行 Ｒ×Ｃ 表 χ 检验时 ， 还有如下２个主要的注 ２ 意事项 ： 首先 ， 若有 １ ／ Ｔ 值最好不要小于 ５， ５ 的 Ｔ 值小于 ５， χ
（ ） 配对资料的符号秩和 检 验 （ ： 是配对设计 １ Ｗ ｉ ｌ ｃ ｏ ｘ ｏ ｎ配 对 法） 的非参数检验 。 当ｎ≤２ 可通过秩和检验对实验资料进 行 ５时， 分析 ； 当ｎ＞２ 标 本 例 数 超 出 Ｔ 界 值 表 的 范 围， 可按近似 ５时， 正态分布用ｕ 检验对实验资料进行分析 。（ ） 两标本比较的 秩 ２ ： 适用于比较两标本分 和检验 （ Ｗ ｉ ｌ ｃ ｏ ｘ ｏ ｎＭ ａ ｎ ｎ Ｗｈ ｉ ｔ ｎ ｅ ｙ 检验 ） 别代表的总体 分 布 位 置 有 无 差 异 。 如 果 标 本 甲 的 例 数 为 ｎ １， 标本乙的例数为ｎ 且ｎ 当ｎ 、 可通 ２， １＜ｎ ２； １≤１ ０ ｎ ２ ｎ １≤１ ０ 时， 过两标本比较的秩和 检 验 对 实 验 资 料 进 行 分 析 ； 当ｎ 、 １ ｎ ２超出 同样 可 按 近 似 正 态 分 布 用 ｕ 检 验 对 实 验 资 Ｔ 界值表的范围时 ， 料 进 行 分 析。 （ ３）多 个 标 本 比 较 的 秩 和 检 验 （ Ｗ ｉ ｌ ｃ ｏ ｘ ｏ ｎ ： 适用于比较各标本分别代表的总体的位 Ｋ ｒ ｕ ｓ ｋ ａ ｌ Ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ｓ检验 ） 它相当于 单 因 素 方 差 分 析 的 非 参 数 检 验 ， 计算方 置有无差别 ， 法主要有直接法和频数表法等 。 此外 ， 在进行上述 ３ 类秩 和 检 验（ 前两类秩和检验实际上已经被 ｕ 检验替代 ） 时， 如果相同 秩 次较多 ， 则需要对计算的检验统计量进行校正 。 参考文献 ［ ］ 杨树勤 ． 卫生统计学［ 北 京： 人 民 卫 生 出 版 社， １ Ｍ］ ． ３ 版． １ ９ ９ ２： １ ３ ８． ［ ］ 马斌荣 ． 医学统计学［ 北 京： 人 民 卫 生 出 版 社， ２ Ｍ］ ． ３ 版． ： ２ ０ ０ ３３ ０． ［ ］ 胡良平 ， 高辉 ． 如何正确运用ｔ 检验 ［ ］ 中西医结合 学 报 ， ３ Ｊ ． （ ） ： ２ ０ ０ ８， ６ ２ ２ ０ ９ ２ １ ２． ［ ］ 曹明芹 ， 薛 茜 等． 正态分布两样本均数比较方法的评价 ４ ［ ］ 新疆医科大学学报 ， （ ） ： Ｊ ． ２ ０ ０ ４， ２ ７ ４ ３ ５ ７ ３ ６ ０． ［ ］ 唐 军． 医学统计学［ 北 京： 人 民 军 医 出 版 社， ５ Ｍ］ ． ２ 版． ２ ０ ０ ７： ４ ８． ［ ］ 孙维权 ． 浅 议 医 学 研 究 中ｔ 检 验 与 方 差 分 析 的 正 确 应 用 ６ ［ ］ 湖北预防医学杂志 ， （ ） ： Ｊ． ２ ０ ０ ２， １ ３ ３ １ ２ １ ３． ［ ］ 胡良平 ． 如何合 理 选 择 统 计 分 析 方 法 处 理 实 验 资 料 （ ７ Ｉ Ｖ） ［ ］ 中国医药生物技术 ， （ ） ： Ｊ ． ２ ０ ０ ７， ２ ５ ４ ３ １ ７ ３ １ ９． ［ ］ 王金桃 ， 周利锋 ． 卡方检 验 ［ ］ 上 海 实 验 动 物 科 学， ８ Ｊ ． ２ ０ ０ ０， （ ） ： ２ ０ ４ ２ ５ １ ２ ５ ４．
３］ 。（ ） 配 对 标 本ｔ 检 验 ： 适用于配对设计的两标 选用 ｕ 检验 ［ ２
方差 分 析 ， 若检验统计量有显著性意义时， 再进行多个标本均 数的两两 （ 多重 ） 比较 。
２ 检验 ３ χ ２ 但是在医 χ 检验是一种 用 途 比 较 广 泛 的 假 设 检 验 方 法 ，
本均数的比较 ， 在选用 时 应 注 意 两 标 本 是 否 为 配 对 设 计 资 料 。 常用的配对设计资料主要有如下 ３ 种情况 ： 两种同质受试对 象 分别接受两种不同的处理 ； 同一受试对象或同一标本的 ２ 个 部 分， 分别接受不同的处理 ； 同一受试对象处理前后的结果比 较 。 ） 两独立标本ｔ 检验 ： 又称成 组ｔ 检 验 ， 适用于完全随机设计 （ ３ 的两标本均数的比较 。 与配对ｔ 检验不 同 的 是 ， 在进行两独立 还必须对两组资料进 行 方 差 齐 性 检 验 。 若 为 标本ｔ 检验之前 ， 小标本且方差齐 ， 则选用ｔ 检验 ； 反之若 方 差 不 齐 ， 则选用校正 检验 ） ， 或采用数据 变 换 的 方 法 （ 如取对数、 开方、 倒数 ｔ 检验 （ ｔ ′ 等） 使两组资料具有方 差 齐 性 后 再 进 行ｔ 检 验 ， 或采用非参数
４］ 检验 ［ 。 此外 ， 当两组标本例数较多 （ ） 时， 这时应 用 ｎ １、 ｎ ２＞５ ０
即用于２个标本 学论文中常用 于 分 类 计 数 资 料 的 假 设 检 验 ， 率、 多个标本率 、 标本内部构成情况的比较 ， 标本率与总体率 的 比较 ， 某现象的实际分布与其理论分布的比较 。 但是当标本 满 如标本例数 ｎ 与 标 本 率ｐ 满 足 条 件ｎ 足正态近似条件时 ， ｐ与 ） 均 大 于 ５， 则可以计算假设检验统计量ｕ 值来进行 ｎ（ １ ｐ ５］ 判断 ［ 。
［ １］
文章编号 ： （ ） １ ６ ７ ２ ９ ４ ５ ５ ２ ０ １ １ １ １ １ ３ ８ ７ ０ ２
种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近 ， 减少 了 比成组设计更容易检验出处 理 个体间差异对研究结果的影响 ， 因素间的差别 。（ ） 析 因 设 计 的 方 差 分 析： 将２个或２个以上 ３ 处理因素的各 种 浓 度 水 平 进 行 排 列 组 合 、 交叉分组的试验设 还可 以 计 。 它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异 ， 检验各因素之间是否有交互作用 ， 同时还可以找到处理因素 的 各种浓度水平之间 的 最 佳 组 合 。 此 外 ， 还 有 正 交 设 计、 拉丁方 设计等多种方差分析法 ， 实验者在应用时可以参考相关的统 计 学著作 。 目前 ， 某些医学论 文 中 有 这 样 的 情 况 ， 就 是 用ｔ 检 验 代 替 方差分析对实验数据进行 统 计 学 处 理 ， 这 是 不 可 取 的。 ｔ检验 只适用于推断 ２ 个小标本均 数 之 间 有 无 显 著 性 差 别 ， 而 采 用ｔ 检验对多组均数进行 两 两 比 较 ， 会 增 加 犯Ｉ型 错 误 的 概 率， 即 使结论的可 信 可能把本来无差别的 ２ 个总体均数判为有差别 ，
验 。 适用于配对设计的 ２ 个标本率或构成比的比较 ， 即通 过 单 一标本的数据推断两种处理结果有无显著性差别 。 在应用 时 ， 如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的标本例数 ｎ １与 甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的标本例数 ｎ ２ 之和 ＜