科研设计及统计分析中存在的问题
医学科研中常见统计学错误(朱继民)总论
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。
学术研究中的问题与挑战解决科研中常见问题的方法
学术研究中的问题与挑战解决科研中常见问题的方法学术研究中的问题与挑战：解决科研中常见问题的方法在学术研究中，研究者常常面临各种问题和挑战。
无论是新兴领域的探索，还是传统领域的深入研究，都存在着许多困难需要解决。
本文将探讨学术研究中常见的问题，并提出解决这些问题的方法。
一、问题一：研究主题选择困难学术研究的第一步是选择一个合适的研究主题。
然而，对于初次从事研究的学者来说，选择一个合适的主题并不容易。
这可能是因为研究领域的广度和深度都很大，学者需要面对信息过载和主题选择的不确定性。
解决方法：1. 研究资源调研：对当前的研究领域进行广泛的资料搜集和调研，了解前沿研究动态，以此为基础选择自己的研究方向。
2. 寻求指导：请教资深研究者或导师意见，他们经验丰富，能够给予合适的建议。
3. 尝试不同的角度：从不同的学科角度出发，思考问题，寻找自己感兴趣的研究领域。
二、问题二：文献综述困难在进行学术研究时，文献综述是必不可少的一步。
但对于初次进行研究的学者来说，撰写一篇准确全面的文献综述并不容易。
这可能是因为学者对该领域的文献不熟悉，或者无法从大量的文献中筛选出关键信息。
解决方法：1. 合理筛选文献：在进行文献综述时，需要先了解相关文献的内容和重要性，然后有针对性地进行筛选。
2. 使用文献管理软件：利用文献管理软件(如EndNote、Zotero等)来整理和管理自己的文献，便于追踪和引用。
3. 寻求合作：与其他研究者合作，共同撰写文献综述，提高质量和效率。
三、问题三：数据收集与分析困难学术研究通常需要进行数据收集和分析，但这个过程中常常会遇到各种困难。
例如，数据收集困难、数据质量不高、数据分析方法选择复杂等。
解决方法：1. 合理设计数据采集方法：在采集数据之前，进行详细的实验设计，并充分考虑可能存在的问题。
2. 数据验证和清洗：对采集到的数据进行验证和清洗，排除异常和错误的数据，提高数据质量。
3. 掌握数据分析方法：对各种常用的数据分析方法进行学习和了解，根据研究目的选择合适的方法进行分析。
队列研究医学论文中常见统计学问题
队列研究医学论文中常见统计学问题目的了解目前我国医学期刊中采用队列研究设计的文章中统计学方法的应用情况，发现问题并提出相应对策，以提高此类文章的数据处理及撰写水平。
方法检索2014～2015年中国知网、万方数据库收录的有关队列研究的论文，对其进行系统的统计学方法分析。
结果论文中普遍存在的统计学问题包括χ2检验和Logistic回归的误用、研究对象描述不清楚、结局事件及其判断标准描述不全面等。
结论论文作者应充分认识流行病与医学统计学方法在科学研究中的重要性，并具备一定的相关理论知识；期刊编辑部应加强论文的流行病与医学统计方法学的审查工作。
标签：医学期刊；队列研究；统计学问题；对策队列研究又称前瞻性研究、随访研究及纵向研究，是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较亚组之间结局的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联以及关联大小的一种观察性研究方法[1]。
这里暴露是指研究对象接触过某种待研究的物质（如重金属等）、具备某种待研究的特征（如年龄、性别及遗传因素等）或行为（如吸烟等）[2]。
观察的结局主要是与暴露因子可能有关的结局。
队列研究中先因后果的时间顺序相对明确，受一些偏倚的影响小，是观察性研究方法中验证病因能力最强的研究方法[3]，其证据等级仅次于严格设计的随机对照试验。
尽管我国的前瞻性队列研究起步较晚，但自20世纪八九十年代起也陆续开展了一些队列研究[4]。
如果这些研究未能正确使用该研究方法，不但不能有效验证病因假设，还有可能得出错误的结论。
本文收集并分析了近年国内公开发表的队列研究论文，发现其中存在的统计学问题并提出改进意见和建议，旨在引起作者、编者和审稿专家的重视，提高期刊论文的质量。
1队列研究文献的检索以“队列研究”“前瞻性研究”“随访研究”“纵向研究”为关键词，在中国知网（CNKI）和万方数据库中检索2014～2015年公开发表的队列研究文献共1874篇，剔除重复文献和非研究性文献后，获得研究性文献929篇（表1）。
研究存在的主要问题与措施
研究存在的主要问题与措施研究存在的主要问题与措施引言科学研究是推动社会进步和提升人类生活质量的重要力量，但在实际研究过程中，我们也会面临一系列的问题和难题。
本文将探讨科学研究存在的主要问题，并提出相应的措施来解决这些问题。
一、研究主题选择困难科学研究的主题选择是一个关键环节，但往往也是一项具有挑战性的任务。
以下是一些常见的困难：1.1 缺乏研究灵感很多科研人员在开始一个新的研究项目时，往往会面临灵感不足的问题。
特别是在某些领域，已有的研究成果相对较多，很难找到一个具有独特性和创新性的研究方向。
1.2 研究主题过于狭隘或宽泛选择一个既不过于狭隘也不过于宽泛的研究主题是非常困难的。
太狭隘的研究主题可能无法产生重要性，而太宽泛的主题则难以做出深入和具体的研究成果。
解决方案：1. 树立跨学科研究意识：将不同学科的知识和方法融合起来，开展跨学科的研究，能够带来更多的创新思路和研究方向。
2. 增加国际合作：与国际上的优秀科研机构和学者合作，可以获得更广泛的科研资源和研究方向，并利用他们的经验和专业知识指导研究方向的选择。
二、数据收集和处理难题2.1 数据收集困难科学研究常常需要大量的数据来支撑结论的可靠性和有效性。
然而，数据的收集过程往往充满挑战，可能会面临以下问题：- 数据获取困难：某些数据可能需要通过实地调查、实验或长期观察才能获得，这需要投入大量的时间和资源。
- 数据质量问题：数据的质量直接影响到研究结论的准确性和可信度。
因此，科学研究者需要确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据处理难题数据处理也是科学研究中的重要环节之一。
以下是一些常见的问题：- 数据分析方法不适用：不同的研究问题和数据类型需要不同的数据处理和分析方法。
科研人员需要选择合适的方法来处理和分析数据。
- 大数据处理问题：在现代科学研究中，大数据的处理成为一个重要的挑战。
处理大数据需要高性能的计算机和算法，但这在一些研究实验室和机构中可能不容易实现。
临床医学研究设计及统计学问题
知情
VERBAL CONSENT FORM
I understand that the survey will be conducted and information on the survey
as described above. (Please field worker ask the following question)
病例回顾：5篇，无统计分析，少量病例总结 病例报告：4篇，1-3例病例总结
人群研究的特点
影响研究结果的非处理因素多且不易控制； 研究对象的依从性对研究成败产生重要影响； 观察指标中可能存在大量的软指标（非客观的，
非定量的），对结果评判产生影响； 研究实施过程中参与人员多，质量控制困难； 涉及论理学问题；(知情同意书) 需要足够的样本量。
（资料来源：《询证医学入门-临床科研方法与实例评价》）
不同研究方法的病因论证强度
研究方法 RCT试验（Meta分析）
队列研究 病例对照研究 病例系列报告
论证强度 ++++ +++ ++ +
研究设计的科学价值直接决定了研究结果的解释和泛化
2011年某期20篇研究论文所涉及的研究设计
临床试验：2篇，其中1篇统计分析有误 实验性研究：2篇，体外试验 诊断试验：3篇，其中1篇统计分析有误 病例对照：4篇
Bias (u)
医学研究的科学性与设计的关系
级别
证据来源
一 -系统综述和Meta分析 -规范且把握度高的实验性研究（如RCT）
二 -规范的RCT -把握度低的RCT（随机试验）
三 -规范的非随机对照或前后对照试验 -队列研究 -病例对照研究
科研设计中的常见错误分析
和评价（ｄｅｓｉｇｎ，ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，简称ＤＭＥ） 三步骤，其每一步骤均遵循一定的原则：设计要遵循“分 层、区组随机化分组，可比性（均衡）的平行对照，盲法，可 重复性（样本量足够）”四大原则【３１，好的科研设计，必须把 握好科研设计的三个基本要素，即研究（受试）对象、处理 因素和试验效应；必须保证取得的测量数据真实、可靠， 避免各种可能的测量偏倚；评价包括正确选择统计分析 技术及对统计分析结果的统计学推断和专业推断。 １．１科研设计的三要素
２医学论文常见的设计问题
由于科研设计是科学研究的开始，设计中的错误会 导致严重的后果，甚至可能导致整个科研工作的全盘否 定。 ２．１对照组设计问题对照是临床科研设计的重要原 则之一，一个理想的对照应该除研究因素外，其余方面 均与研究组相同。如果没有恰当的对照，就无法确定所 观察到结果是由试验因素引起的，还是由其他没有控制 的因素引起的。常见对照组设立的问题有：（１）缺少对照 组。最常见的是医院内的回顾性病例总结，只根据计算 的治愈率、有效率得出某种治疗方法有效、疗效较好、无 效等肯定性结论，甚至据此认为某种疗法值得推广等。 （２）对照组不恰当：使用非同期对照或历史对照；组间基 本条件缺乏可比性；对照组例数太少；对照不全或多余 对照；配对设计，但两组例数却不一致。
ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｂｉｏｃｈｅｍ Ｐｈａｒｍａｃ０１．２００８。７６：７９６－８０４． ｆ４】Ｍｕｎｄｅｌ Ｐ．Ｒｅｉｓｅｒ Ｊ．Ｂｏｒｊａ Ａ Ｚ．ｅｔ ａ１．Ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ
各种科研设计有其自身的规律，应把握其个性特 征：如调查研究关键在于调查表的设计质量和调查过程 中的质量控制；临床试验研究关键在于伦理道德的考 虑，受试者的纳人和排除标准的制定，受试者依从性的 提高和临床试验过程中的质量控制；而实验研究，关键
研究中存在的问题不足
研究中存在的问题不足随着科学技术的不断发展和研究的深入，人类在各个领域取得了极大的科学研究成果。
然而，在研究中，我们也无法避免遇到一些问题和不足，这些问题和不足会影响科学研究的质量和进展。
接下来，我将就研究中存在的问题和不足进行详细的探讨。
一、研究设计问题研究的设计是一个非常重要的过程，该过程需要由研究人员进行充分规划和设计，以保证研究的科学性和可信度。
然而，在实际的研究工作中，研究设计上存在着一些问题和不足。
1、研究目的不清晰。
在研究的设计中，研究目的应该是最先被确定的，因为它将指导研究的方向和方法。
但是，研究人员有时并未充分了解研究问题的本质和目的，导致研究设计不完善。
2、样本和测量不准确。
在设计实验时，样本数量和选择都是非常重要的因素。
为了保证实验结果的准确性，研究人员需要确保选择的样本代表性和测量工具的准确度。
3、偏差影响实验结果。
在实验的过程中，存在一些偏差，这些偏差可能会对实验结果造成微小或大的影响。
因此，科学研究需要更好地控制实验条件，减少因偏差导致的实验结果不准确。
二、数据收集和处理问题数据的收集和处理是科学研究中非常重要的一个过程。
在这个过程中，存在着一些问题和不足，对研究的可靠性和有效性造成影响。
1、数据的收集不完整。
数据的完整性对于科学研究来说至关重要，因为它涉及到实验结果的正确性。
如果在数据收集的过程中，存在数据缺失的现象，研究人员需要仔细考虑其数据收集方法和相关实验条件。
2、数据处理中存在分析错误。
科学研究需要对数据进行分析，以了解实验结果和现象。
但是，在分析数据过程中，存在分析错误的可能性。
研究人员需要对数据分析的套路和方法进行深入的研究和了解，以避免对实验结果的影响。
3、缺乏数据共享。
数据的共享和开放性对于科学研究的进展非常重要。
这能够帮助其他科学家获得更好的数据支持，从而进一步发展和推进研究。
但是，目前仍存在科学研究数据保密性和私密性的问题，这就使得数据共享难以实现。
医学科研中的常见问题与解决方法
医学科研中的常见问题与解决方法医学科研是一个复杂而严谨的过程，研究人员在进行医学研究时常常会遇到各种问题。
本文将介绍医学科研中的常见问题，并提供相应的解决方法。
一、样本选择问题在医学科研中，样本选择是一个至关重要的环节。
常见问题包括样本数量不足、样本来源不明确以及样本选择偏倚等。
为了解决这些问题，研究人员可以采取以下措施：1. 增加样本数量：通过扩大样本量，可以提高研究的统计学效力，增加研究结果的可靠性。
2. 严格筛选样本来源：确保样本来源的准确性和代表性，避免样本选择偏倚对研究结果的影响。
3. 使用随机抽样方法：通过随机抽样可以减少样本选择偏倚，提高样本的代表性。
二、实验设计问题医学科研中的实验设计是确保研究结果可靠性的关键环节。
常见问题包括实验设计不合理、实验组和对照组的选择不当等。
以下是解决这些问题的方法：1. 合理设计实验方案：在设计实验时，需要考虑实验目的、实验组和对照组的选择、实验变量的控制等因素，确保实验设计的科学性和可行性。
2. 使用随机分组方法：通过随机分组可以减少实验组和对照组之间的差异，提高实验结果的可靠性。
3. 控制实验变量：在实验过程中，需要控制实验变量的干扰，确保实验结果的准确性。
三、数据分析问题医学科研中的数据分析是对研究结果进行统计学处理和解释的过程。
常见问题包括数据分析方法选择不当、数据处理不准确等。
以下是解决这些问题的方法：1. 选择合适的数据分析方法：根据研究目的和数据类型，选择适合的数据分析方法，确保数据分析结果的准确性和可靠性。
2. 进行数据清洗和校验：在数据分析前，需要对数据进行清洗和校验，排除异常值和错误数据，提高数据的可信度。
3. 结果解释和讨论：在数据分析结果的基础上，进行结果解释和讨论，提供科学依据和建议。
四、伦理问题医学科研中的伦理问题是研究人员必须严格遵守的规范。
常见问题包括伦理审查不合格、研究过程中的伦理问题等。
以下是解决这些问题的方法：1. 提前进行伦理审查：在研究开始前，需要进行伦理审查，确保研究设计和实施符合伦理要求。
年终总结科研能力不足
年终总结：科研能力不足在过去的一年里，我对自己的科研能力进行了全面的审视。
无论是在实验设计、数据分析还是论文撰写方面，我都感到自己的能力有所欠缺。
这不仅给我的研究工作带来了一定的困扰，也对个人的科研发展产生了一定的影响。
在新的一年中，我决心弥补这些不足，提升自己的科研能力。
下面是我制定的一些步骤和计划。
第一步：审视不足之处要从根本上解决问题，首先需要了解自己的不足之处。
我将仔细回顾自己的科研历程，思考在哪些方面存在问题。
这可能包括实验设计不合理、数据收集不完善、统计分析方法不准确，或者是在论文撰写过程中存在逻辑不清晰、表达不明确等问题。
通过对这些方面的仔细分析，我可以更好地认识到自己的不足之处，并着手解决这些问题。
第二步：学习科研方法与技巧科研能力的提升离不开对科研方法与技巧的学习。
我计划通过阅读相关的专业书籍和期刊论文，参加相关的学术讲座和研讨会，积极寻求导师和同行的指导和建议，深入了解和掌握科研领域的最新进展和最佳实践。
此外，我还会尝试参与一些科研项目或合作研究，通过与他人的合作学习，提高自己的科研能力。
第三步：提升实验设计和数据分析能力实验设计和数据分析是科研工作中至关重要的环节。
在新的一年中，我将注重提升自己的实验设计和数据分析能力。
我计划学习和熟练掌握一些常用的实验设计方法和数据分析技术，如方差分析、回归分析、聚类分析等。
我还会积极参与一些实验室的实际操作，亲自进行实验和数据分析，以提升自己的实践能力。
第四步：加强论文写作能力优秀的科研工作需要通过论文来进行有效的传播和分享。
因此，提升论文写作能力也是我计划中的重要一步。
我将学习如何撰写规范、准确、有逻辑性的科研论文，学习如何在论文中清晰地表达自己的研究目的、方法、结果和结论。
此外，我还会积极参与学术交流活动，提高自己的口头表达能力，增加与他人的学术讨论，从中获得反馈和建议。
第五步：保持积极的科研态度科研能力的提升需要长期坚持和努力。
在新的一年中，我将保持积极的科研态度，对待科研工作中遇到的困难和挑战，始终保持学习的热情和进取的精神。
科研人员的实验设计与数据分析技巧
科研人员的实验设计与数据分析技巧科研人员在进行实验设计和数据分析过程中，需要掌握一定的技巧和方法，以确保研究的可靠性和有效性。
本文将介绍一些科研人员在实验设计和数据分析中常用的技巧和注意事项。
一、实验设计1. 确定研究目的：在进行实验之前，科研人员需要明确研究目的，确定要解决的问题。
这有助于明确实验的方向和内容，以及所需的样本数量和实验条件。
2. 选择适当的实验设计：根据研究目的和问题的性质，科研人员可以选择不同的实验设计方法。
常见的实验设计包括前后对照设计、随机对照试验设计、因素水平设计等。
根据具体情况选择合适的设计方法可以提高实验效果和数据可靠性。
3. 控制实验条件：实验设计过程中，科研人员需要对实验条件进行严格的控制，以减少实验过程中的干扰因素。
例如，可以控制环境温度、湿度和光照等条件，以确保实验结果的准确性和可重复性。
4. 合理安排样本数量：样本数量的选择非常重要，它直接影响到实验的统计效力和研究结果的可靠性。
科研人员可以根据样本量计算的原理和方法，合理地确定实验所需的样本数量。
二、数据采集与整理1. 确保数据的准确性：在实验过程中，科研人员需要确保数据的准确性和可靠性。
可以采用实验重复和数据校验的方法，排除实验误差和数据录入错误。
2. 数据整理与处理：在进行数据分析之前，科研人员需要进行数据整理和处理工作。
这包括数据的录入、清洗、筛选和转换等过程。
科研人员可以使用专业的数据处理软件，如Excel和SPSS等，来进行数据整理和分析。
3. 数据分组与分类：根据实验设计和研究目的，科研人员可以将数据进行分组和分类。
这有助于比较不同组别之间的差异和关系，从而得出研究结论。
三、数据分析与解读1. 统计方法的选择：根据研究问题和数据类型，科研人员可以选择合适的统计方法进行数据分析。
常见的统计方法包括描述性统计、推断统计和相关分析等。
选择合适的统计方法可以从数据中获取更多的信息。
2. 结果的解释与讨论：在进行数据分析之后，科研人员需要解释和讨论研究结果。
实验存在的问题及改进方法
实验存在的问题及改进方法一、引言在科学研究中，实验是获取数据和验证假设的重要手段。
然而，在进行实验时常常会遇到各种问题，这些问题可能对实验结果产生影响甚至导致不可靠的结论。
本文将探讨实验中存在的问题，并提出改进方法，以确保实验的可靠性和准确性。
二、实验设计问题及改进方法1. 样本选择偏差样本选择偏差是指在实验中选择样本时，并不能完全代表总体情况，导致结果不具有普适性。
为了解决这个问题，可以采用随机抽样方法，并尽力扩大样本容量。
另外，在需要比较不同组别差异时，应注意控制其他变量的干扰。
2. 可操作性误差可操作性误差是指由于仪器使用不当、人为失误等因素引起的错误。
为了减少这种误差，首先应严格按照操作规程进行实验，并对仪器进行校准和调试。
其次，在数据统计和分析过程中要多次重复测量并取平均值，以降低测量误差。
3. 实验环境影响实验室环境的温度、湿度等因素对实验结果有一定影响。
为了消除这种影响，应在实验前认真检查和调整实验环境，保持相对稳定的条件。
另外，在对比实验中，应尽可能让不同组别的实验条件保持一致。
三、数据处理问题及改进方法1. 数据处理方法选择在进行数据处理时，选择不恰当的方法可能导致结果偏差。
为了避免这个问题，应根据数据类型和分析目标选择正确的统计方法，并严格按照该方法进行操作。
同时，也要注意排除异常值和离群点对结果产生干扰。
2. 统计显著性测试误解在进行统计分析时，若未正确理解和使用显著性水平等指标，可能会产生误导性结论。
为了准确解读统计结果，在进行显著性测试时应明确设定合适的阈值，并根据置信区间等指标来评估结果的可靠程度。
3. 结果推广问题有些研究者在得到某个特定样本或情景下的结论后，过于自信地将其推广到整个群体或其他领域。
为了避免这种问题，应谨慎使用诸如"所有"、"绝对"等词汇，注重结果的客观性和局限性。
四、实验伦理问题及改进方法1. 伦理审查不足在进行涉及人类或动物的实验时，必须经过伦理委员会的审查和批准。
常见科研设计类型与分析方法正误辨析-wusong6
随机原则------假随机分组
对照原则----无对照
对照原则------假对照
例：某人在研究某药物治疗铅中毒的驱铅效果时,将30名 铅中毒工人脱离现场后住院治疗的结果列出来,发现无论 是“血铅”还是“尿铅”的数值,治疗后都明显低于治疗前,经 统计学处理得出差异有统计学意义的结论。 虽然“疗前与疗后”是自身对照研究,但未排除患者“自动排 泄的影响”,将人体自身排泄的血铅量和尿铅量都归功于驱 铅药物的效果显然是不妥的。
试验设计核心内容之二
四原则
所谓“四原则”就是随机、对照、重复和均衡原则,它们在 选取和分配受试对象、控制重要非试验因素对观测结果的 干扰和影响、提高组间均衡性、提高结论的可靠性和说服 力等方面将起到“保驾护航”的作用；
2
随机化原则
随机化原则：指在选取样本时,应确保总体中任何一个个体都有同等 的机会被抽取进入样本。在分配样本时,应确保样本中任何一个个体 都有同等的机会被分入任何一个组中去，或同等机会先后参加试验。 随机：随机抽样、随机分组和随机顺序 王家良教授曾抽样调查了1985—1990年35种中华医学会系列杂志 发表的RCT的研究论著，共计164篇，其中交待了随机分组方法者 仅为约2%;交待了随机分组方法，但有错误者为5.5%;79.3%的 论著提到研究为随机对照试验，但文中根本未见关于随机分组方法与 方式的叙述。
现代生物统计学的奠基人之一 Fisher说:“试验完成后再去找统 计学者求教,无异于请统计学者为 试验结果进行‘尸体解剖’。统计学 者或许只能告诉你试验失败的原 因”。
R. A. Fisher
汇报提纲
一、科研设计概述 二、常规统计分析方法 三、科研设计错误辨析 四、常见统计学错误辨析
幼儿园科研容易出现的问题
幼儿园科研容易出现的问题引言幼儿园科研是对幼儿教育的重要方面进行深入研究和探索的过程。
然而，在进行科研时，研究者常常会面临一些问题和挑战。
本文将探讨幼儿园科研容易出现的问题，帮助研究者更好地解决这些问题。
问题一：研究主题的选择在开始科研前，研究者需要确定一个切实可行且有研究价值的主题。
然而，很多时候，研究者可能不清楚应该选择什么样的主题。
这可能是因为对幼儿教育研究领域的了解不够深入，或者是缺乏关于目前教育热点问题的信息。
要解决这个问题，研究者可以通过广泛的阅读、参与教育研讨会和与同行的交流来了解当前的研究动态。
此外，研究者还可以选择与自己的研究兴趣和专长相符的主题，以提高研究的针对性和有效性。
问题二：数据收集与分析在幼儿园科研中，数据的收集和分析是非常重要的环节。
然而，由于幼儿园的特殊性，数据的收集可能会面临一些困难。
比如，幼儿的语言表达能力有限，他们对调查问卷的填写可能存在困难，需要研究者制定相应的方法来解决这些问题。
为了解决数据收集与分析的问题，研究者可以选择多种科学方法，如观察法、访谈法、实验法等。
同时，需要注意在数据分析过程中要保持客观、准确，不要因个人主观因素导致结果偏差。
问题三：样本选择与测试问题幼儿园科研中，样本选择和测试是研究的基础。
但是，由于幼儿的特殊性，样本选择和测试过程可能受到很多限制。
例如，幼儿的家长可能对研究项目存在保留态度，幼儿对测试活动可能缺乏耐心等。
为了解决这个问题，研究者可以与幼儿家长积极沟通，解释研究的目的和意义，并征得他们的同意。
同时，在测试过程中，研究者可以采用一些寓教于乐的方式来吸引幼儿的注意，确保测试结果的准确性和可靠性。
问题四：成果推广与知识普及科研的最终目标是将研究成果应用到实际教育中，进而提高幼儿教育的质量。
然而，很多时候，研究者在成果推广和知识普及方面可能会遇到一些问题。
例如，由于幼儿园教师和家长的知识水平参差不齐，他们可能对科研成果的理解和接受存在差异。
医学论文中存在的问题及改进措施
9
下列特殊情况下，不可能或 不必设置对照组：
-罕见病，不易获得足够的病例数； -严重疾病，不允许病人不接受治疗； -特效药物，不给病人服用违反道德。
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3、随机化方面的问题
随机化是科研设计的重要原则之一，是避 免偏倚和混杂因素的最有效的方法。
（7）诊断方法是否具有可重复性：重复性不好，结论就 不可靠。
（8）是否有有效的质量控制措施：由于有各种因素干扰 研究结果，故必须采取行之有效的质控措施。
（9）诊断试验的实用性是否良好：包括推广应用价值与 前景、有无副反应、对人是否有害等。
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诊断性试验常见的方法学错误
1 金标准选择缺陷 以不可靠的方法作为金标准 缺乏金标准，仅与非金标准试验比较
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正常人一天内血压变动也可达此差值
24
n 甲医院用新法治疗某病，与对照组比较p<0.01， 乙医院用常规疗法治疗某病，与对照组比较 p<0.05。
n 说明新法治疗某病效果优于常规疗法。
统计学p值只意味着对比组之间的差异由抽样误 差造成的可能性有多大，两组各自的p值只能说 明比较者自身，与另一比较者无关
5
用大量碳酸钙片加次碳酸铋加维生素B6 治疗溃疡病。
不知哪种药有效，哪种药多余 可能加重病人的身体负担，也可能造成浪费
6
（2）对照组不恰当 主要有以下几种情况： -使用非同期对照或历史对照； -组间基础状况缺乏可比性； -对照组例数太少； -对照不全或多余对照； -配对设计，但两组例数不一致。
7
医学论文中存在的问题 及论文评阅
1
论文为什么被拒绝发表
。研究没有阐述重要的科学课题 。 研究不是原始性的(其他人已经作了同样或类似
科技论文中的统计问题
知 识讲座 ￥
、 、 、
科 技论 文 中的统 计 问题
张建 军
（ 中国 医 学科 学 院 北 京 协 和 医学 院 实 验 动 物 研 究 所 ， 京 北 １０２ ） ００ １
科学工 作者进 行 科 学研 究 或 撰 写论 文 ， 要 运 都 用 有关统计 学 的方法进 行统计 分析 。统计 学是科 学
难过大。 ２ 统计 分析 的 问题
的写作 和编辑 人员 的编辑 有所裨益 。
１ 实 验 设 计 的 问 题
统计 设计是 整个 研 究 中最 重 要 的一 环 ， 研 究 是 工作 应遵循 的依 据 。实验 设计 的问题 主要 有 ： 缺乏对 照组 或者对 照组设 置不恰 当 。对 照是科
研 究 中必需 的手段 ， 它体 现科研 结果 的可信 性 、 可靠
性 、 学性 。但 目前 在 科 技论 文 中存 在一 定 的统计 科
学错误 ， 而导致 论 文 的科 学性 不 强 ， 量 不 高 ， 从 质 结
论 不可靠 ， 响 了实验 研 究 的水 平 …。论 文 统计 学 影 处理 的意义在 于 ： 善 或 检验 论 文 的科 学 性 和 可靠 完 性； 如实反 映数量资 料 的特征 ， 过分 析资料 来揭示 通 事物 的本质 ； 排除偶 然性对 研究 真实性 的影 响 ， 过 透
论 文 的结 果是 否具备 差异 或者差 异是 否达 到显 著， 需要有 统计 分 析 的 结果 来 支持 。在科 技 论 文 统 计 分析 常见 的问题有 ： 缺乏 统 计 分 析 。论 文 结 果 只是 简单 的 定 性 描
７ ８
Hale Waihona Puke 中 国 比较 医学 杂 志 ２０ ０８年 １ 月 第 １ １ ８卷第 １ 期 Ｃ ｉ Ｊ ｏ ｐＭ ｄ １ ｈ Ｃｍ ｅ ｎ
实验存在的问题及解决方法
实验存在的问题及解决方法一、引言科学实验是科学研究中非常重要的一项工作，它提供了关于自然现象的观察和检验，同时也为科学理论提供了验证的依据。
然而，在进行实验时，我们难免会面临一些问题。
本文将探讨实验过程中可能出现的问题，并提出相应的解决方法，希望能够帮助科研人员更好地进行实验。
二、实验设计阶段存在的问题及解决方法1. 问题：不清晰的研究目标或假设在实验设计阶段，一个常见的问题是缺乏明确的研究目标或不准确的假设。
这可能导致实验结果难以解释或无法得到有效结论。
解决方法：在开始实验之前，科研人员应该明确定义研究目标，并建立合理且可操作性强的假设。
同时，可以与同行交流并请教专家意见，以确保研究目标和假设具有明确性和可行性。
2. 问题：样本选择不恰当样本选择是一个关键环节，直接影响到实验结果的可靠性和推广性。
如果样本选择不恰当，可能会导致实验结果的偏差，从而对研究结论产生误导。
解决方法：在进行实验前，在样本选择上应该进行充分的调查和分析。
科研人员需要考虑到样本数量、样本代表性、数据收集方式等因素，并严格遵循统计学原理，以确保样本选择的合理性和可靠性。
三、实验操作阶段存在的问题及解决方法1. 问题：实验设备或仪器故障在实验操作过程中，设备或仪器的故障是一个常见的问题。
这可能会导致实验无法顺利进行，严重影响实验结果。
解决方法：为了避免实验故障对结果产生不利影响，科研人员应该提前检查仪器设备并确保其正常工作。
同时，建议准备备用设备或计划替代方案，以应对突发情况，并及时修复或更换故障设备。
2. 问题：操作失误或漏洞在实验操作中，科研人员可能会出现一些意外情况导致操作失误或漏洞。
这将直接影响到实验结果的准确性和可靠性。
解决方法：科研人员在进行实验前应该进行充分的训练和实践，并熟悉实验流程。
同时，建议编写详细的操作手册，并按照规定严格执行。
如发现操作失误或漏洞，应及时记录并重新进行实验，以确保结果的可靠性。
四、实验数据处理阶段存在的问题及解决方法1. 问题：数据质量不高实验数据质量的好坏直接影响到结论的准确性和科学价值。
实验技术中的常见问题与解决策略深入分析与总结
实验技术中的常见问题与解决策略深入分析与总结在进行科学研究和实验过程中，实验技术的运用是不可或缺的一环。
然而，随着科技的不断进步和实验项目的日益复杂，科研人员在实验技术应用过程中也面临着各种问题。
本文将深入分析和总结实验技术中常见的问题，并提出解决策略，旨在为科研人员提供参考和帮助。
一、实验结果不稳定实验结果的稳定性是科研人员非常关注的问题之一。
不稳定的实验结果可能导致无法重复的实验、数据波动大以及实验结论的不准确等问题。
对于实验结果不稳定的情况，首先要检查实验设备以及实验条件是否符合要求，例如温度、湿度、光照等因素。
同时，科研人员也可以使用统计学方法对实验数据进行分析，以确定数据的可靠性和真实性。
另外，合理安排多次实验以获取更多的数据，并比较不同实验结果之间的差异，有助于提高实验结果的稳定性。
二、实验设备故障在实验过程中，实验设备的故障是无法避免的。
实验设备故障可能会导致实验无法进行或者结果受到干扰。
当实验设备故障发生时，科研人员应该首先排除设备操作错误，确保设备正常运行。
若设备故障不能立即解决，可以寻求专业人士的帮助，进行设备的维修和维护。
同时，科研人员也应该备有备用设备或者备件，以应对设备故障的发生。
三、实验设计不合理实验设计是实验研究的核心，不合理的实验设计可能导致实验结果无法得到有效验证。
在实验设计过程中，科研人员应该明确实验的目的、假设和研究问题，并合理设计实验组和对照组。
此外，科研人员还应该考虑实验的样本量、重复次数以及实验参数的选择。
如果发现实验设计不合理，可以进行适当的修改和调整，以确保实验数据的可靠性和有效性。
四、实验操作不规范实验操作不规范可能会导致实验结果的失真或者实验过程中出现安全问题。
在实验操作过程中，科研人员应该仔细阅读实验操作手册，并按照规定的步骤和要求进行操作。
同时，科研人员还应该注意实验操作中的安全事项，例如佩戴个人防护装备，遵守实验室规定的操作规程和危险品管理要求等。
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。
下学期科研工作中的难点解析
下学期科研工作中的难点解析下学期科研工作中的难点解析科研工作是大学生活中不可或缺的一部分，对于学习能力和创新思维的培养有着非常重要的意义。
但是，在进行科研工作中，难免会遭遇各种各样的问题和困难，下面就将下一学期科研工作中的难点进行一些解析和探讨，帮助大家更好地了解科研并解决问题。
一、问题定义的清晰化科研工作首先需要做的就是界定问题，但如何清晰地定义问题是一个比较复杂的问题。
有时问题定义得不够清晰，会导致后续的研究遇到困难。
因此，下学期科研工作中需要注意问题的清晰化。
1.需要深入思考，理解研究的目的和意义在进行科研前，需要做些前期工作，深入地思考研究的目的和意义。
只有正确理解了研究的目的和意义，才能更好地定义问题，研究要解决的难点。
2.避免使用模糊抽象的词语问题定义时，需要确保使用的词语是准确和具体的。
避免使用模糊抽象的词语，这会导致问题定义得不够准确，也会影响后续的研究。
3.在问题定义后反复推演，确保清晰无误在问题定义后，需要反复地进行推演，确保问题清晰无误。
这有助于避免在研究过程中遇到瓶颈。
二、论文写作的难点科研工作中，“造福人类”是最终目标，“发表论文”则是一个比较重要的环节，但亦是很多同学所遭遇的瓶颈。
1.制订计划和合理安排时间写论文需要的时间较长，需要提前制订详细的计划，并且合理安排时间。
这样可以避免在论文写作过程中遇到各种困难。
2.正确选取研究方法在写论文前，需要选择正确的研究方法。
选择研究方法涉及到深入理解研究对象、研究目的和研究成果的重要性。
只有选对研究方法，才能确保研究的对象得到充分的调查和研究。
3.注意提高论文质量在论文写作过程中，必须要注意提高论文质量。
这需要广泛阅读及深入的分析结论，才能有更深的认识和见解，从而让文章更有说服力。
三、实验设计和数据分析的难点进行实验和数据分析是科研工作中最为重要的步骤，但也是难点之一。
1.合理设计实验实验的设计需要考虑诸多因素，如调整因素的数量和程度、样本数量的确定、控制变量的策略等等。
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x 2 = 59.86
8
P < 0.05
Sc =10.32 S x-x = 5.52 ( 11.6 , 8.8 ) t = 1.32 P > 0.05
（三）、析因设计 （Factorial design ) 是将两个或多个因素的各个水平进行排列组合，交差分组进 行实验，用于分析各因素、各水平的交互作用，寻求最佳组合。 析因设计的优点 ： 1, 可用于多因素、多水平实验研究，并能分析它之间有无交 互作用。 2, 析因分析能充分地利用原始数据。 3, 析因分析估计出的效应及交互作用独立于其它效应。
判断：T Tan
S
Grubbs法 T αn 界值表（α=0.05） n 0.05 n 0.05
6
7 8 9
1.82
1.94 2.03 2.11
10
11 12 13
2.18
2.23 2.29 2.33
22
方差齐性和偏态的简单判断
• 1、变异系数 cv % = s / x
• < 10% 表示变量相对集中 • > 30% 变量较为分散，波动大，资料呈偏态资料。 • 2、 S1 / S 2 > 1 以上 为方差不齐
T C C T T T C T C C
C T T C C C T C T T
T T C C T T C T C C
T C T C C T C C T T
T C C T C C C T T T
21
可疑数字的取舍 Grubbs法
T
T
i
X
例0.16、0.17、0.17、0.16、0.18、 0.30 X = 0.19 0 T = 2.00 ( 0.168 S =0.054 , 0.008 )
16
重复的原则( principle of replication)
重复是指实验次数或例数的问题。即例数问题。
重复的目的是：
1, 消除非处理因素的影响。 2, 使实验效应更具代表性，反应其真正的客观规律。
例数多少的确定：
1, 一般估计法 （1）临床试验：每组病例≮30 例 （2）动物实验：大动物至少3～5 只 小动物 每组 10～20 只
例 ：将16只小鼠分为 甲、乙、丙、丁 四组 用随机排列表 ，选用第 5 行 1～16排列。 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 随机号 16 01 14 07 10 03 02 11 编号 随机号 9 10 11 12 13 14 15 16 06 09 12 05 13 08 15 04
随机号 1 ～ 4 分在 5～8 9 ～ 12 13 ～ 16
效因分效的缺点 ：当实验因数多时，所需实验排列组合巨增， 实践起来较麻烦。常用 2 X 2 析因分析。
举例 ：四种治疗缺铁性贫血方法的疗效比较
9
四种治疗缺铁性贫血方法的比较 (RBC 增加量） 食疗 0.8 0.9 0.7 ∑X 2.4 0.8 x 食疗＋A 药 1.3 1.2 1.1 3.6 1.2 食疗＋B 药 0.8 1.1 1.0 3.0 1.0 食疗＋A+B 2.1 2.2 2.0 6.3 2.1
11
（四）， 拉丁方设计 （Latin square design ) 拉丁方是由拉丁字母组成的方阵。 例：3×3的拉丁方 A B C B C A C B A B C A AB C BAC C A B CAB AC B 若实验过程涉及到三个因素，各个因素间无交互作用且水平 数 相同，可用拉丁方设计。
19
科研设计的基本内容 —— 4 、5
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例 数的确定。 4, 确定实验方法及观察指标。(主、客观） 5, 如何控制误差；系统误差、抽样误差 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。
17
（3）根据实验中影响因素，确定例数 重复的原则是控制误差的一个重要手段。重复的程度表现 为实验例数的多少，即样本含量。例数太少，不能反映事 物的内部规律，会把偶然现象当成规律，得出错误结论。
影响因素 资料类型 变异程度 指标差异 相关程度 非实验因素 各组例数 设计方案 例数可少 数值变量 S 小 大 密切 控制严 相等 合理 例数可多 分类变量 S 大 小 不密切 控制不严 不相等 不合理
n 15
SE : 88 .0 20 .0 (68.0 108.0)
s 77.5 SE 20.0 SD n 15
24
统计学结论要规范
x 10
1 _
x
1 2
_
2
8
t test
•
t
t
H t t
0
0.05
拒绝 H
接受 H
0
0.05,
ห้องสมุดไป่ตู้0.05,
P 0.05
7
异体配对资料 对子号 1 2 3 4 5 6 7 新药组 36 45 65 55 65 60 42 安慰剂组 45 65 70 65 63 60 51 差值 9 20 5 10 -2 0 9 d
按配对处理
按组间处理
d = 7.29 s = 7.3
Sx = 2.76 t = 2.64
x1 = 52.57
科研设计及统计分析中存在的问题
• • • • 一 、科研三要素与论文题 二 、科研设计中专业设计与统计学设计 三 、统计方法选择及流程图 四 、统计图表中的问题
1
一 、科研三要素与论文题 处理因素 受试对象 实验效应
1、不同剂量喷他佐辛对老年患者脊麻效果的临床 观 察 2、Lak细胞治疗慢性活动性乙肝病人的疗效观察 3、65例小儿急性偏瘫临床与CT分析 4、吸入C02对心脏活动的影响 5、吸入3% C02过程中人体ECG的变化 6、腹腔镜治疗新生儿腹股沟斜疝可行性研究
20
Richard Doll 病人随机分配表
十位数
0 1 2 3
个
4 5
位
6 7
数 8 C T T C C C T C T T
9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
T C T C T T T C C C
C C C T T C T T T C
C T T T T C C T C C
C T C T C T T C C T
3
科 研设计内容
专业设计 要求：运用专业理论、技术设计 统计设计 运用统计学知识和方法设计
内容：确定实验对象、观察指标、
材料、方法等。
确定设计方案，资料的收集，
分析指标及分析方法。
目的：完成科研课题，验证假设， 减小误差，提高效率，保证样 保证课题的先进性
本的代表性、可靠性、可重复性
Goto 1
4
方差分析结果： A药 F= 169 B药 F= 91 Ａ＋Ｂ药 F= 36
P＜ 0.0１ P＜0.0１ Ｐ＜０.０１
10
A ,B 药交互作用表 B 不 用 药
合
用
计
A
药
不用
用
0.8
1.2 2.0
1.0
2.1 3.1
1.8
3.3 5.1
合 计 分 析： A A B A
+ B 疗 效 = 2.1 – 0.8 = 1.3 药 疗 效 = 1.2 – 0.8 = 0.4 药 疗 效 = 1.0 – 0.8 = 0.2 + B 协 同 疗 效 = 1.3 – 0.4 – 0.2 = 0.7
P 0.05
0
差异有统计学意义
差异无统计学意义
不规范表述： 1、P<0.05 差异有显著性，P<0.01 差异非常显著（旧的提法） 2、差异相同 没有差异
拉丁方设计的优点 ： 1, 安排三个因素，实际进行二个因数实验，另一个因数 化整为零，检验效率高。 2, 本设计可看成是纵横为配伍设计，因而均衡性好。 3, 节省大量实验对象 。 拉丁方设计的缺点 ： 1, 每个实验条件下（即每个格子）只做一次实验，因而重复 性差，可用增加拉丁方的个数耒弥补。 2, 要求三个因素相互独立，无交互作用，并且各因数的水平 12 数相同。
18
各组例数相等，检验效率高 ，例： 一， 对照组 ：N = 40 治愈率 5 % （ 2 / 40 ) 实验组 ： N = 40 治愈率 25% ( 10 / 40)
X2 = 6.27
P < 0.05
( 1 / 20 ) ( 15 / 60 )
二， 对照组 ： N = 20 治愈率 5 % 实验组 ： N = 60 治愈率 25% X2 = 3.75 P > 0.05
• • •
• •
S / S > 3 为方差不齐。 说明 ：S 大者为 分子，小者为分母。 3、 数据中有不确定数字 如 < 5或 > 20 等，为偏态资料 。
4、 当样本例数在 100及以上 可不进行齐性检验。
2
2
x SD与 x SE的意义与区别
PO
a 2
_
SD ( 10 . 5 165.5) SD : 88 .0 77 .5
科研设计的基本内容 —— 2 、3
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例 数的确定。（重复原则） 4, 确定实验方法及观察指标。 5, 如何控制误差； 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。
2
二、科研设计的基本内容
科研设计应包括两类设计：一为专业设计、 一为统计设计。其统计设计的基本内容是： 1, 围绕研究目的，确定统计设计方案。 2,合理安排处理因素，及水平。 3, 确定受试对象的取舍、如何分组及样本例数的 确定。（重复原则） 4, 确定实验方法及观察指标。（主、客观指标） 5, 如何控制误差；（系统误差、抽样误差） 6, 如何实施实验；如何收集实验数据； 7, 确定统计分析方法。（见统计方法流程图）