医学论文常见统计学错误与纠正
论医学研究中常见的统计学错误
论医学研究中常见的统计学错误引言统计学在医学研究中扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们分析数据、评估结果的可靠性，并提供决策依据。
然而，由于缺乏统计学知识或方法的错误应用，医学研究中常常会出现一些常见的统计学错误。
本文将介绍在医学研究中常见的统计学错误，并探讨如何避免这些错误。
1. 小样本量小样本量是医学研究中常见的统计学错误之一。
当样本量较小时，统计结果往往难以准确地反映总体的情况。
这种情况下，我们应该增加样本量，以提高结果的可信度和准确性。
2. 选择性报道选择性报道是指在研究中只报道符合预期结果的情况，而对与预期结果相悖的现象进行掩盖或忽略。
例如，某项药物在治疗一种特定疾病的效果显著，而作者只报道了这个结果，而没有提及其他副作用或治疗效果不佳的情况。
为避免这一错误，我们应该客观公正地报道所有的结果，不仅包括正面的统计结果，也要包括负面的统计结果。
3. 多重比较多重比较是指在同一组数据上进行多次比较，从而增加发生偶然巧合的概率。
在医学研究中，尤其是大规模的研究中，经常需要进行多次比较，但如果不加控制地进行多重比较，结果可能会出现虚假的阳性或假阴性结果。
为避免多重比较带来的错误，我们可以使用统计学方法来调整P值或采取其他合适的纠正方法。
4. 忽视混杂因素在医学研究中，混杂因素是指可能对结果产生干扰的其他因素。
忽视混杂因素可能导致统计分析结果偏离真实情况。
为避免这一错误，我们应该在研究设计的过程中充分考虑潜在的混杂因素，或者使用适当的统计调整方法。
5. 错误地解读P值P值是统计学中常用的指标，用于评估数据的显著性。
然而，很多人对P值的解读存在误区。
P值仅仅表示在零假设成立的前提下，观察到该结果或更极端结果的概率，并不表示观察到的结果是真实的或有实际意义的。
因此，我们在解读P值时应该谨慎，并将其结果与其他指标如置信区间结合考虑。
6. 忽略样本来源的偏倚在医学研究中，样本来源的偏倚可能导致结果的偏离。
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，统计分析方法的正确应用对于得出科学、可靠的结论至关重要。
然而，在实际的医学论文中，我们常常能发现各种各样的统计分析方法错误，这些错误不仅影响了研究结果的准确性和可信度，还可能导致错误的临床决策。
下面，我们就来详细梳理一下医学论文中常见的统计分析方法错误。
一、样本量不足样本量的大小直接关系到研究结果的可靠性和普遍性。
如果样本量过小，可能无法准确反映总体的特征，导致统计效能不足，从而得出错误的结论。
例如，在比较两种治疗方法的疗效时，如果每组的样本量只有十几例，那么很可能因为偶然因素而得出错误的差异结论。
二、数据类型错误医学研究中数据类型多种多样，包括计量数据（如身高、体重、血压等）、计数数据（如治愈人数、死亡人数等）和等级数据（如病情的轻、中、重）。
如果对数据类型的判断错误，就会选择错误的统计分析方法。
例如，将本来应该是计数数据的治愈率当作计量数据进行 t 检验，这是不正确的。
三、忽视数据分布许多统计方法都有其适用的数据分布条件。
例如，t 检验和方差分析要求数据服从正态分布。
如果数据不服从正态分布而强行使用这些方法，就会得出错误的结果。
在这种情况下，应该先对数据进行正态性检验，如果不满足正态分布，可以考虑使用非参数检验方法，如秩和检验。
四、多重比较问题在医学研究中，常常需要进行多个组之间的比较。
如果不注意控制多重比较带来的误差，就会增加得出错误阳性结果的概率。
例如，在比较多个药物剂量组的疗效时，如果不进行适当的校正（如 Bonferroni 校正），就可能因为多次比较而错误地认为存在显著差异。
五、相关与回归分析的错误相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，但不能得出因果关系。
在医学论文中，有时会错误地将相关关系解释为因果关系。
回归分析中，自变量的选择、模型的拟合度评估等方面也容易出现错误。
例如，没有考虑自变量之间的共线性问题，导致回归结果不准确。
六、生存分析的错误生存分析常用于研究疾病的发生、发展和预后。
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
医学统计学论文错误辨析报告
参考文献：陈宁勇,周英,董勤,周春祥.针刺治疗高血压病的疗效观察[J].针刺 研究,2010,06:462-466.
【错误二】只是简单提到“差异均无统计学意义”，并没有 详细说明组间基线资料的均衡性检验如何操作。 【正确做法】详细说明组间基线资料的均衡性检验，给出具 体的统计量以及P值。
参考文献：张海荣,赵红.醒脑开窍针刺法治疗高血压合并中风临床观察 [J].上海针灸杂志,2012,08:550-552.
医学统计学论文错误辨析报告
“统计学是现代医学大厦的一 个重要支柱”。
——美国医学会杂志（JAMA）主编
试验设计五原则： ♦随机原则 ♦对照原则 ♦盲法原则 ♦重复原则 ♦均衡原则
试验设计三要素： ♦试验对象 ♦处理因素 ♦样本含量
一、实验设计存在的典型错误
●没有遵循随机原则 ●缺乏对照组
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【错误三】对计量资料应当根据是否符合正态分布 而采用不同的描述方法，符合者一般采用“均数± 标准差” 或“均数±标准误” 表示，而不符合者 则采用中位数和四分位间距来进行表示，不按上述 规定进行描述者均属于错误描述。文中对于平均年 龄，平均病程等计量资料未经正态性检验而直接将 数据描述成“均数±标准差” 或“均数±标准误”。 【正确做法】将实际测得的年龄，病程等计量资料 进行正态性检查，如数据服从正态分布，则可将数 据描述成“均数±标准差” 或“均数±标准误”； 如果不服从正态分布，计学方法是X2检验，这是错误的。该 资料属于单项有序的RXC表，属于等级资料，对于等级资料科采用 Ridit分析或秩和检验，而不应用RXC的X2检验，RXC表的X2检验只能 两组内部构成是否相同或频数的分布是否相同，不能检验疗效有无差别 。所以对上表采用的正确方法应该是Ridit分析或秩和检验。 【正确做法】单项有序行×列表应使用秩和检验。 （1）建立假设： H0：两组临床疗效分布相同； H1：两组临床疗效分布不同。取α =0.05。 （2）计算： 1）编秩：将两组数据按等级顺序由小到大统一编制。 2）求各组秩和 3）得出结论
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。
[精华版]医学论文中统计学处理常见问题及应对措施
![[精华版]医学论文中统计学处理常见问题及应对措施](https://img.taocdn.com/s3/m/ea089cb50129bd64783e0912a216147917117ea3.png)
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]。
医学论文常见统计学错误和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叶萍高岩医药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。
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。
论医学论文中统计学错误数例
•
•
•将整理后的数据输入SPSS，进行χ2分析
•
•结果显示χ2=0.320，P=0.714，与作者所得的结果χ2=12.033， P<0.001相不符。
•
假设检验方法
参数检验 (t检验和方差分析) 非参数检验(χ2检验和秩和检验)
•
例4：“中药治疗小儿病毒性心肌炎的临床观
察”研究，《中医中药》，2010年 5月，作者 白晓秋。
•
•例1：“浙江省567名高考生身体状况的调查研
究”，来源于《健康心理学杂志》2004年第12卷 第1期，作者张寿松、谢廷平。
•时间 （h）
•表格中的第一栏缺少一个纵标目“时间”和单位“小时”
•
•例2：“1995年与2001年金坛市中小学生常见病调查比
较分析”，来源于《中国卫生统计》2003年12月第20卷第 6期，作者王敏玉
研究方法 将近年收治的病毒性心肌炎患
儿分为中药治疗组及对照组，比较两组患 儿的治愈率及无效率。
统计方法 采用 SPSS 10.0 软件进行统
计学分析，计数资料采用 χ2检验，P＜0.05 为有显著性差异
•13
•
表1是单向有序列联表，这类资料属于等级 变量资料。欲比较两组的疗效是否有差别 ， 作者误用一般的行×列表的卡方检验， 这显然是没有考虑到等级这个因素，可因 此损失大量信息，检验效率不高，有时甚 至得出错误结论。这是由于卡方检验只能 说明各处理组结构是否均衡而不能检验效 应是否有差别，如果对其中的两列不同疗 效的数值进行调换， 卡方值不会有变化， 但秩和检验统计量有变化。所以，该资料 应该采用利用等级信息较好的秩和检验或 Ridit分析。
“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。
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。
常见错误没有对照！千方百计省去对照组，以减少一半工作量!? ω自身前后对照/历史对照/文献对照/ “标准”对照对照不当ω对照太弱：安慰剂对照/对照过强：西药+加中药~西药/对照剂量有争议：试验药，大剂量~对照药，中小剂量/对照基线不可比：试验组年轻、病轻~ 对照组年老、病重应当如何？ω事先明确研究假说，例如，新药比常规药好：以常规药为对照ω设计：研究组新药~ 对照组常规药可比性：基线可比、过程可比、终点可比ω保证可比性措施：干预性研究: 随机化观察性研究：匹配4样本量无根据ω干预性研究：“ 500 例患者随机分成两组……” 为什麽500 例？不多不少？500 例从天而降？现成送上门来？ω观察性研究：“ 10年期间A组3000例，B组258例……” ---- 有多少用多少!?应当如何？---- 报告最小样本量估算及其依据1. 比较两组测定值的均数依据：（1）预计欲比较的两总体参数的差值δ（2）预计总体标准差σ（3）允许出现假阳性结果的机会α（4）允许出现假阴性结果的机会β:例：格列美脲、格列苯脲对比研究以HbA1c 为主要终点报告依据✓欲检出HbA1c临床差异≥0.65%✓假定标准差为1.3%✓双侧检验水平0.05✓功效80% ω✓退出率20% 计算：157例2. 比较两组达标率依据：（1）预计一组发生某结局的百分比为π1（2）预计另一组发生某结局的百分比为α（3）允许犯假阳性错误的机会β（4）允许犯假阴性错误的机会π2例：格列美脲、格列苯脲对比研究以HbA1c达标为主要终点（1）预计一组发生某结局的百分比为45%（2）预计另一组发生某结局的百分比为25%（3）允许犯假阳性错误的机会α= 5%（4）允许犯假阴性错误的机会β= 20% 计算: 176 例5. 随机化，说而不做，做而不严处理分配的随机化为什么这么重要?(1) 消除分配处理有意或无意的偏倚。
(2) 为实施盲法创造条件。
(3) 使得有可能利用概率论来说明：各干预组之间的差异不大可能是偶然性造成的。
说错和做错ω将随机化当作“廉价名词”，实际没做，却写: “随机分成两组” ——科研道德？ω将“随意分组”当作随机化ω将“机械分组”当作随机化ω略去筛选过程，简单地报告将多少人随机分组ω略去实施过程中丢失对象，将最后两组人数说成是随机分组人数应当如何？ω成功的随机化取决于：(1) 产生一个不可预见的分配序列;(2) “隐蔽” （allocation concealment ）这个序列，直到分配完毕(必须建立一个分配处理的系统) 。
ω报告如何随机分组，如何“隐蔽” ：谁做随机序列，谁收病人，谁分药和发药；分组方案如何保管……随机化类型ω Simple randomisation (简单随机化) ω Blocked randomisation (区组随机化) ω Stratified randomisation (分层随机化) ωMinimisation (不均衡最小化)6. 避而不谈盲法常见错误ω如何“盲”？轻描淡写ω为何没有“盲”？不加说明ω普遍忽视盲法判定终点没有独立的终点判定委员会：专人、专职；盲法措施ω盲法实施效果如何？缺乏评价7. 量表的滥用ω医学研究中，量表的应用日益广泛：生存质量(quality of life, QOL)患者报告结局(patient report outcome, PRO) 美国FDA规定药品说明书必须有PRO内容。
ω国外已经研制了许多量表，可以借鉴；有些课题国外还没有适宜的量表,有待研制ω国内许多医学研究也开始采用量表测量临床疗效。
常见错误1.“引进国外量表”ω未经作者同意，声称是“xx量表的中文版”ω妄称文化调试，随意修改ω未曾考察中文版量表的信度、效度和反应度2.“自制量表”ω未经查阅文献和专家咨询，匆忙起草ω没有概念框架和基于概念框架的条目池ω没有试用和现场调查，没有心理测量学评价应当如何引进国外量表？ω联系原作者，征得同意；ω翻译-逆翻译，文化调试，与原作者共同修改、定稿；ω收集现场数据，评价信度、效度和反应度应当如何研制新量表？ω查阅文献、专家咨询……ω确定概念框架，领域、方面……ω根据概念框架建立条目池ω量表初稿ω小规模试用、修改ω收集现场调查数据ω评价量表，信度、效度、反应度……ω修改、定稿二、分析与结果8. 不考虑基线均衡与否ω不首先考察基线是否均衡ω不论基线均衡与否，一概使用单变量分析方法：比较百分比或均数：检验；比较均数：t 检验、非参数检验比较发生某事件的时间：Kaplan-Meier 方法χ 2应当如何？ω不论干预性研究还是观察性研究，数据分析的第一步总是考察基线是否均衡，列表报告ω若干预性研究许多变量基线不均衡----随机化失败！ω若观察性研究多个变量基线不均衡，很自然---- 从设计入手，认真解决！ω对付基线不均衡的统计学方法：(1) 分层(2) 匹配(3) 回归9. 缺失值处理不当三类缺失机制：ω完全随机缺失(missing completely at random, MCAR), 缺失完全由随机因素造成ω随机缺失(missing at random, MAR), 缺失与已有的观察结果有关ω非随机缺失(missing not at random，NAR), 缺失与当前观察到和尚未观察到的结果有关常见错误: 丢弃具有缺失值的个体？ω仅完全随机缺失才可丢弃有缺失值的个体ω临床试验中，若仅采用完整病例进行分析，违背Intention-To-Treat原则(ITT原则)ω仅在以下情况下考虑使用完整病例进行分析① 在探索性研究中，药物研发的初期阶段；② 在确证性试验中，作为次要结果的处理方法常见错误: 数据填补（data imputation）?ω仅在以下情况下方可填补① 相对小的缺失率（例如10％～15％）② 含有缺失值的变量对于所要研究的问题具有非常重要的意义；③ 有合理的假设和结转技术, 一般宜遵循保守原则ω不同填补方式产生的结论需进行敏感性分析10. 统计检验结论不当差异性检验零假设：两组（或多组）总体均数间没有差别对立假设：两组（或多组）总体均数间有差别检验水准α：若p <α“两组样本均数间的差异具有统计学意义(statistically significant)”--- “可以认为总体均数间有差别”若p ≥α“两组样本均数间的差异不具有统计学意义”---- “尚不能认为总体均数间有差别”常见错误ω若,“两组样本均数间的差异显著” ---- “总体均数不等” （忘记有假阳性可能!?）ω,“两组样本均数间的差异不显著” ---- “总体均数相等”小结ω医学论文常见统计学错误往往源于研究设计任何一项研究首先要明确定义目标总体；从目标总体选择对象要有细致的合格标准和排除标准; 总体和标准不清晰，切勿匆忙上阵；基于“杂乱” 对象的研究，一定不会有科学结论。
ω结局指标不是越多越好，主要指标只能一个; 次要指标可以多于一个，但不能过多; 结局指标过多，费力不讨好; 即便出现阳性结果，往往是假阳性，经不起重复。
ω科学研究必须有对照；对照的选取与研究的假说有关；对照不恰当，研究没有好下场。
ω样本量并非越大越好。
不论干预性研究还是观察性研究，都要事先估算最小样本量; 医学论文的“方法”部分必须有一段报告样本量及其确定的依据; 依据不可靠，估算的样本量自欺欺人。
ω随机化是保证研究真实性的重要措施，将随机化当作“廉价名词”，只说不做，或做而不严，不仅败坏科研道德，而且，往往导致研究失败。
ω临床试验涉及人，无论研究对象还是研究者有意无意受心理因素的影响，“盲法” 是削弱此类影响的重要措施; 研究终点的认定要尽量实施盲法。
ω医学研究中，量表的应用日益广泛。
引进国外量表或自制量表均属严肃的学术研究；按一定程序引进或研制的量表才能作科研的测量工具；非正规量表收集的数据缺乏科学性.ω数据分析的第一步必定是考察基线均衡与否；基线不均衡，没有可比性; 设计要保证基线均衡；一旦不均衡，常用分层、匹配和回归等统计方法。
ω统计检验的结论并非绝对肯定,也非绝对否定。
若在检验水准0.05 拒绝零假设，可说“差异具有统计学意义”, 但仍有可能出错。
若不能拒绝零假设，只能认为目前证据尚不足以支持“差异具有统计学意义”这一结论，不可因此而声称“无差异”。
ω有时想说明新药不亚于常规药，可进行“非劣效检验”ω有时想说明新药等效于常规药，必须进行“等效检验”；“等效检验”包含一个非劣效检验和一个非优效检验, 仅当既“非劣”又“非优” 时, 方能声称“等效”。