统计学错误辨析
护生毕业论文中常见统计错误分析
护生毕业论文中常见统计错误分析目的分析护生毕业论文中统计学方面的常见错误。
方法结合实例辨析不恰当做法的原因，并提出正确的使用方法。
结果用该文提出的办法可避免所犯统计错误。
结论向护生普及初、中级统计学知识是护理科研发展的需要。
标签：护生；统计学；错误随着护理学一级学科的发展，越来越多的论文作者意识到了医学统计学的实用性和重要性[1]，结果部分能否选择恰当的统计学分析方法是影响护理论文质量的重要因素之一[2]。
笔者在指导护生论文的实践中，发现多数护生对于计量资料盲目套用t检验和单因素方差分析，计数资料盲目套用χ2检验，没有依据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法。
护理论文由于缺乏基本的统计概念和选用不当的分析方法，造成文稿质量的降低，或者甚至得出错误的结论，失去了应用价值实属可惜。
本文通过对既往实例进行梳理，对护生撰稿中常见的计量和计数类统计错误分析如下，以供护生撰稿时重视。
1 计量资料分析中存在的问题对于计量资料而言，护理研究论文中常见的统计分析类型有成组设计两样本均数的比较、配对设计两样本均数的比较、重复测量设计资料的比较[3]。
在根据分析需求区分统计分析类型的基础上，还需要检查计量资料是否已经满足参数检验的对应条件，如不满足则需要使用非参数检验。
1.1 配对设计资料误用成组t检验处理探讨音乐疗法在妊高症患者中的应用效果，某研究用成组t检验对音乐疗法前和音乐疗法后对妊高症患者的焦虑和抑郁状况进行比较。
辨析与释疑针对该研究的统计设计和分析需求，用成组t检验（两独立样本t检验）的方法分析是不适合的。
同一个研究对象音乐疗法前后焦虑与抑郁评价计量结果的比较，前后两次的资料具有相关性，它不满足成组t检验对资料独立性的要求。
该案例属于配对设计分析的范畴，在护理研究中，比较多见的配对设计是同一护理对象接受某种护理干预前、后效果差异的比较，对于配对设计计量资料的统计分析，在前、后兩次测量差值服从正态分布的基础上，将差值的均数与已知总体均数0进行统计学比较。
医学论文中常用统计分析方法错误大全---副本PPT课件
1.1没有遵循随机原则
问题： 某研究者人为地选择发病在5d以内的病人进入治疗组，而对照组则没此限制。
辨析： 根据常识，早期治疗对疾病的预后具有重要影响，往往具有较高的治
愈率和较低的病死率。治疗组和对照组由于人为因素的干扰和影响，在 “病程”这一重要的非实验因素上并没有达到均衡，不具有可比性。
在制定实验设计方案时，应将重要的非实验因素考虑在内，用随机化 法使各组病人在重要的非处理因素方面尽量达到均衡一致，以便提高组间 的可比性。 正确的做法：对病程不做限制或均选择发病在5d之内的病人，在实验分组时遵 循随机的原则，减少人为因素的影响，使入选的任何一个病人有相同的机 会进人治疗组和对照组。
辨析：
作者没有按照交叉实验设计的要求收集数据。没有将各组两阶段的 数据分列出来，而是简单地将试验组第1周期的数据和对照组第2周 期的数据合并成试验周期(A为：参芪扶正注射液联合化疗所得的数 据)，将试验组第2周期的数据和对照组第1周期的数据合并成对照周 期(B为：单纯化疗所得的数据)，并按照化疗后的5个时间点将数据 列表。
表3 三组证型之间比较
例数
脾肺 气虚
脾肾 阳虚
心脾 肺肾 两虚 阴虚
50 43 3
11
49 32 5
53
50 32 10
13
149 107 18
77
62.42 17.45 6.71 6.04
心肾 阳虚 1 3 3 7 5.37
肝肾 阴虚 1 1 1（0.98） 3 2.01
1.8 样本含量过少
辨析：
本实验实际上涉及了 “rhEGF用否”、“Cur用否” 两个实验因素。正确的实验设 计应是这两个实验因素的全面 组合，所以应设4个组（2×2 析因设计）。
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。
统计分析中常见的错误与注意事项
统计分析中常见的错误与注意事项统计分析是一种重要的数据处理方法，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，作出科学的决策。
然而，在进行统计分析时常常会出现一些常见的错误和需要注意的事项。
本文将介绍一些统计分析中常见的错误并提供相应的注意事项，以帮助读者避免这些问题，并在实践中获得准确可靠的统计结果。
首先，让我们来看一些统计分析中常见的错误。
首要的错误是样本选择偏差。
在进行统计分析时，我们通常通过从总体中随机选择样本来代表整个总体。
然而，如果样本选择出现偏差，即样本与总体之间存在系统性的差异，那么从样本中得到的统计结果将无法准确反映总体的情况。
为避免样本选择偏差，应采用随机抽样的方法，并确保样本的构成与总体的分布一致。
第二个常见的错误是数据缺失处理不当。
在现实中，很少会出现完整的、没有任何缺失值的数据集。
当我们处理数据缺失时，常见的错误是直接删除缺失值或者简单地进行插补。
然而，这种方法可能导致结果的偏差和不准确性。
正确的处理数据缺失的方法是使用合适的缺失值处理技术，如多重插补等，来进行数据修复，以保证结果的可靠性。
另一个常见的错误是在进行假设检验时，错误地解释显著性水平。
显著性水平是研究者设定的一个判断标准，用于确定某个差异是否具有统计学意义。
在进行假设检验时，如果显著性水平设置得过低，会增加犯第一类错误（即错误地拒绝了真实的无效假设）的概率；而如果显著性水平设置得过高，会增加犯第二类错误（即错误地接受了错误的无效假设）的概率。
因此，为了准确地解释显著性水平，我们应该充分理解犯两类错误的概率，并根据具体问题来设定合适的显著性水平。
此外，一些重要的注意事项也需要我们特别关注。
首先，我们应该在进行统计分析前对数据进行合适的预处理。
这包括数据清洗、数据变换、异常值处理等。
对数据进行预处理可以消除不必要的误差，并确保得到的统计结果更加准确可靠。
其次，我们需要选择合适的统计方法。
不同的统计问题可能需要使用不同的方法进行处理。
统计学知识(一类错误和二类错误)
Type I and type II errors(α) the error of rejecting a "correct" null hypothesis, and(β) the error of not rejecting a "false" null hypothesisIn 1930, they elaborated on these two sources of error, remarking that "in testing hypotheses two considerations must be kept in view, (1) we must be able to reduce the chance of rejecting a true hypothesis to as low a value as desired; (2) the test must be so devised that it will reject the hypothesis tested when it is likely to be false"[1]When an observer makes a Type I error in evaluating a sample against its parent population, s/he is mistakenly thinking that a statistical difference exists when in truth there is no statistical difference (or, to put another way, the null hypothesis is true but was mistakenly rejected). For example, imagine that a pregnancy test has produced a "positive" result (indicating that the woman taking the test is pregnant); if the woman is actually not pregnant though, then we say the test produced a "false positive". A Type II error, or a "false negative", is the error of failing to reject a null hypothesis when the alternative hypothesis is the true state of nature. For example, a type II error occurs if a pregnancy test reports "negative" when the woman is, in fact, pregnant.Statistical error vs. systematic errorScientists recognize two different sorts of error:[2]Statistical error: Type I and Type IIStatisticians speak of two significant sorts of statistical error. The context is that there is a "null hypothesis" which corresponds to a presumed default "state of nature", e.g., that an individual is free of disease, that an accused is innocent, or that a potential login candidate is not authorized. Corresponding to the null hypothesis is an "alternative hypothesis" which corresponds to the opposite situation, that is, that the individual has the disease, that the accused is guilty, or that the login candidate is an authorized user. Thegoal is to determine accurately if the null hypothesis can be discarded in favor of the alternative. A test of some sort is conducted (a blood test, a legal trial, a login attempt), and data is obtained. The result of the test may be negative (that is, it does not indicate disease, guilt, or authorized identity). On the other hand, it may be positive (that is, it may indicate disease, guilt, or identity). If the result of the test does not correspond with the actual state of nature, then an error has occurred, but if the result of the test corresponds with the actual state of nature, then a correct decision has been made. There are two kinds of error, classified as "Type I error" and "Type II error," depending upon which hypothesis has incorrectly been identified as the true state of nature.Type I errorType I error, also known as an "error of the first kind", an α error, or a "false positive": the error of rejecting a null hypothesis when it is actually true. Plainly speaking, it occurs when we are observing a difference when in truth there is none. Type I error can be viewed as the error of excessive skepticism.Type II errorType II error, also known as an "error of the second kind", a βerror, or a "false negative": the error of failing to reject a null hypothesis when it is in fact false. In other words, this is the error of failing to observe a difference when in truth there is one. Type II error can be viewed as the error of excessive gullibility.See Various proposals for further extension, below, for additional terminology.Understanding Type I and Type II errorsHypothesis testing is the art of testing whether a variation between two sample distributions can be explained by chance or not. In many practical applications Type I errors are more delicate than Type II errors. In these cases, care is usually focused on minimizing the occurrence of this statistical error. Suppose, the probability for a Type I error is 1% or 5%, then there is a 1% or 5% chance that the observed variation is not true. This is called the level of significance. While 1% or 5% might be an acceptable level of significance for one application, a different application can require a very different level. For example, the standard goal of six sigma is to achieve exactness by 4.5 standard deviations above or below the mean. That is, for a normally distributed process only 3.4 parts per million are allowed to be deficient. The probability of Type I error is generally denoted with the Greek letter alpha.In more common parlance, a Type I error can usually be interpreted as a false alarm, insufficient specificity or perhaps an encounter with fool's gold. A Type II error could be similarly interpreted as an oversight, a lapse in attention or inadequate sensitivity.EtymologyIn 1928, Jerzy Neyman (1894-1981) and Egon Pearson (1895-1980), both eminent statisticians, discussed the problems associated with "deciding whether or not a particular sample may bejudged as likely to have been randomly drawn from a certain population" (1928/1967, p.1): and, as Florence Nightingale David remarked, "it is necessary to remember the adjective ‘random’ [in the term ‘random sample’] should apply t o the method of drawing the sample and not to the sample itself" (1949, p.28).They identified "two sources of error", namely:(a) the error of rejecting a hypothesis that should have been accepted, and(b) the error of accepting a hypothesis that should have been rejected (1928/1967, p.31). In 1930, they elaborated on these two sources of error, remarking that:…in testing hypotheses two considerations must be kept in view, (1) we must be able to reduce the chance of rejecting a true hypothesis to as low a value as desired; (2) the test must be so devised that it will reject the hypothesis tested when it is likely to be false (1930/1967, p.100).In 1933, they observed that these "problems are rarely presented in such a form that we can discriminate with certainty between the true and false hypothesis" (p.187). They also noted that, in deciding whether to accept or reject a particular hypothesis amongst a "set of alternative hypotheses" (p.201), it was easy to make an error:…[and] these errors will be of two kinds:(I) we reject H[i.e., the hypothesis to be tested] when it is true,(II) we accept H0when some alternative hypothesis Hiis true. (1933/1967, p.187)In all of the papers co-written by Neyman and Pearson the expression Halways signifies "the hypothesis to be tested" (see, for example, 1933/1967, p.186).In the same paper[4] they call these two sources of error, errors of type I and errors of type II respectively.[5]Statistical treatmentDefinitionsType I and type II errorsOver time, the notion of these two sources of error has been universally accepted. They are now routinely known as type I errors and type II errors. For obvious reasons, they are very often referred to as false positives and false negatives respectively. The terms are now commonly applied in much wider and far more general sense than Neyman and Pearson's original specific usage, as follows:Type I errors (the "false positive"): the error of rejecting the null hypothesis given that it is actually true; e.g., A court finding a person guilty of a crime that they did not actually commit.Type II errors(the "false negative"): the error of failing to reject the null hypothesis given that the alternative hypothesis is actually true; e.g., A court finding a person not guilty of a crime that they did actually commit.These examples illustrate the ambiguity, which is one of the dangers of this wider use: They assume the speaker is testing for guilt; they could also be used in reverse, as testing for innocence; or two tests could be involved, one for guilt, the other for innocence. (This ambiguity is one reason for the Scottish legal system's third possible verdict: not proven.)The following tables illustrate the conditions.Example, using infectious disease test results:Example, testing for guilty/not-guilty:Example, testing for innocent/not innocent – sense is reversed from previous example:Note that, when referring to test results, the terms true and false are used in two different ways: the state of the actual condition (true=present versus false=absent); and the accuracy or inaccuracy of the test result (true positive, false positive, true negative, false negative). This is confusing to some readers. To clarify the examples above, we have used present/absent rather than true/false to refer to the actual condition being tested.False positive rateThe false positive rate is the proportion of negative instances that were erroneously reported as being positive.It is equal to 1 minus the specificity of the test. This is equivalent to saying the false positive rate is equal to the significance level.[6]It is standard practice for statisticians to conduct tests in order to determine whether or not a "speculative hypothesis" concerning the observed phenomena of the world (or its inhabitants) can be supported. The results of such testing determine whether a particular set of results agrees reasonably (or does not agree) with the speculated hypothesis.On the basis that it is always assumed, by statistical convention, that the speculated hypothesis is wrong, and the so-called "null hypothesis" that the observed phenomena simply occur by chance (and that, as a consequence, the speculated agent has no effect) — the test will determine whether this hypothesis is right or wrong. This is why the hypothesis under test is often called the null hypothesis (most likely, coined by Fisher (1935, p.19)), because it is this hypothesis that is to be either nullified or not nullified by the test. When the null hypothesis is nullified, it is possible to conclude that data support the "alternative hypothesis" (which is the original speculated one).The consistent application by statisticians of Neyman and Pearson's convention of representing "the hypothesis to be tested" (or "the hypothesis to be nullified") with the expression H0has led to circumstances where many understand the term "the null hypothesis" as meaning "the nil hypothesis" — a statement that the results in question have arisen through chance. This is not necessarily the case — the key restriction, as per Fisher (1966), is that "the null hypothesis must be exact, that is free from vagueness and ambiguity, because it must supply the basis of the 'problem of distribution,' of which the test of significance is the solution."[9] As a consequence of this, in experimental science the null hypothesis is generally a statement that a particular treatment has no effect; in observational science, it is that there is nodifference between the value of a particular measured variable, and that of an experimental prediction.The extent to which the test in question shows that the "speculated hypothesis" has (or has not) been nullified is called its significance level; and the higher the significance level, the less likely it is that the phenomena in question could have been produced by chance alone. British statistician Sir Ronald Aylmer Fisher(1890–1962) stressed that the "null hypothesis":…is never proved or established, but is possibly disproved, in the course ofexperimentation. Every experiment may be said to exist only in order to give the factsa chance of disproving the null hypothesis. (1935, p.19)Bayes's theoremThe probability that an observed positive result is a false positive (as contrasted with an observed positive result being a true positive) may be calculated using Bayes's theorem.The key concept of Bayes's theorem is that the true rates of false positives and false negatives are not a function of the accuracy of the test alone, but also the actual rate or frequency of occurrence within the test population; and, often, the more powerful issue is the actual rates of the condition within the sample being tested.Various proposals for further extensionSince the paired notions of Type I errors(or "false positives") and Type II errors(or "false negatives") that were introduced by Neyman and Pearson are now widely used, their choice of terminology ("errors of the first kind" and "errors of the second kind"), has led others to suppose that certain sorts of mistake that they have identified might be an "error of the third kind", "fourth kind", etc.[10]None of these proposed categories have met with any sort of wide acceptance. The following is a brief account of some of these proposals.DavidFlorence Nightingale David (1909-1993),[3] a sometime colleague of both Neyman and Pearson at the University College London, making a humorous aside at the end of her 1947 paper, suggested that, in the case of her own research, perhaps Neyman and Pearson's "two sources of error" could be extended to a third:I have been concerned here with trying to explain what I believe to be the basic ideas[of my "theory of the conditional power functions"], and to forestall possible criticism that I am falling into error (of the third kind) and am choosing the test falsely to suit the significance of the sample. (1947), p.339)MostellerIn 1948, Frederick Mosteller (1916-2006)[11] argued that a "third kind of error" was required to describe circumstances he had observed, namely:∙Type I error: "rejecting the null hypothesis when it is true".∙Type II error: "accepting the null hypothesis when it is false".∙Type III error: "correctly rejecting the null hypothesis for the wrong reason". (1948, p.61)KaiserIn his 1966 paper, Henry F. Kaiser (1927-1992) extended Mosteller's classification such that an error of the third kind entailed an incorrect decision of direction following a rejected two-tailed test of hypothesis. In his discussion (1966, pp.162-163), Kaiser also speaks of α errors, β errors, and γ errors for type I, type II and type III errors respectively.KimballIn 1957, Allyn W. Kimball, a statistician with the Oak Ridge National Laboratory, proposed a different kind of error to stand beside "the first and second types of error in the theory of testing hypotheses". Kimball defined this new "error of the third kind" as being "the error committed by giving the right answer to the wrong problem" (1957, p.134).Mathematician Richard Hamming (1915-1998) expressed his view that "It is better to solve the right problem the wrong way than to solve the wrong problem the right way".The famous Harvard economist Howard Raiffa describes an occasion when he, too, "fell into the trap of working on the wrong problem" (1968, pp.264-265).[12]Mitroff and FeatheringhamIn 1974, Ian Mitroff and Tom Featheringham extended Kimball's category, arguing that "one of the most important determinants of a problem's solution is how that problem has been represented or formulated in the first place".They defined type III errors as either "the error… of having solved the wrong problem… when one should have solved the right problem" or "the error… [of] choosing the wrong problem representation… when one should have… chosen the right problem representation" (1974), p.383).RaiffaIn 1969, the Harvard economist Howard Raiffa jokingly suggested "a candidate for the error of the fourth kind: solving the right problem too late" (1968, p.264).Marascuilo and LevinIn 1970, Marascuilo and Levin proposed a "fourth kind of error" -- a "Type IV error" -- which they defined in a Mosteller-like manner as being the mistake of "the incorrect interpretation of a correctly rejected hypothesis"; which, they suggested, was the equivalent of "a physician's correct diagnosis of an ailment followed by the prescription of a wrong medicine" (1970, p.398).Usage examplesStatistical tests always involve a trade-off between:(a) the acceptable level of false positives (in which a non-match is declared to be amatch) and(b) the acceptable level of false negatives (in which an actual match is not detected).A threshold value can be varied to make the test more restrictive or more sensitive; with the more restrictive tests increasing the risk of rejecting true positives, and the more sensitive tests increasing the risk of accepting false positives.ComputersThe notions of "false positives" and "false negatives" have a wide currency in the realm of computers and computer applications.Computer securitySecurity vulnerabilities are an important consideration in the task of keeping all computer data safe, while maintaining access to that data for appropriate users (see computer security, computer insecurity). Moulton (1983), stresses the importance of:∙avoiding the type I errors (or false positive) that classify authorized users as imposters.∙avoiding the type II errors (or false negatives) that classify imposters as authorized users (1983, p.125).False Positive (type I) -- False Accept Rate (FAR) or False Match Rate (FMR)False Negative (type II) -- False Reject Rate (FRR) or False Non-match Rate (FNMR)The FAR may also be an abbreviation for the false alarm rate, depending on whether the biometric system is designed to allow access or to recognize suspects. The FAR is considered to be a measure of the security of the system, while the FRR measures the inconvenience level for users. For many systems, the FRR is largely caused by low quality images, due to incorrect positioning or illumination. The terminology FMR/FNMR is sometimes preferred to FAR/FRR because the former measure the rates for each biometric comparison, while the latter measure the application performance (ie. three tries may be permitted).Several limitations should be noted for the use of these measures for biometric systems:(a) The system performance depends dramatically on the composition of the test database(b) The system performance measured in this way is the zero-effort error rate. Attackersprepared to use active techniques such as spoofing will decrease FAR.(c) Such error rates only apply properly to biometric verification (or one-to-onematching)systems. The performance of biometric identification or watch-list systems is measured with other indices (such as the cumulative match curve (CMC))∙Screening involves relatively cheap tests that are given to large populations, none of whom manifest any clinical indication of disease (e.g., Pap smears).∙Testing involves far more expensive, often invasive, procedures that are given only to those who manifest some clinical indication of disease, and are most often applied to confirm a suspected diagnosis.test a population with a true occurrence rate of 70%, many of the "negatives" detected by the test will be false. (See Bayes' theorem)False positives can also produce serious and counter-intuitive problems when the condition being searched for is rare, as in screening. If a test has a false positive rate of one in ten thousand, but only one in a million samples (or people) is a true positive, most of the "positives" detected by that test will be false.[17]Paranormal investigationThe notion of a false positive has been adopted by those who investigate paranormal or ghost phenomena to describe a photograph, or recording, or some other evidence that incorrectly appears to have a paranormal origin -- in this usage, a false positive is a disproven piece of media "evidence" (image, movie, audio recording, etc.) that has a normal explanation.[18]。
统计错误分析
4定量资料统计分析方面存在的统计学错误4.1忽视t检验和方差分析的前提条件4.1.1忽视t检验的前提条件例16原文题目：重症急性胰腺炎并发肝功能不全的临床研究。
实验数据见表5［4］。
原文作者用t检验分析此资料。
请问：这样做正确吗？表5两组患者血清淀粉酶、肌酐和乳酸脱氢酶水平的比较（略）*P＜0.05，与重症急性胰腺炎肝功能不全组比较。
对差错的辨析与释疑对表5数据进行方差齐性检验，可发现2组患者的血清淀粉酶和肌酐指标不能满足方差齐性的要求，故不能采用t检验进行分析，须采用相应的非参数检验方法。
4.1.2忽视方差分析的前提条件例17原文题目：川芎嗪对心室快速起搏心力衰竭实验犬心房颤动及心房纤维化的影响。
原作者将健康杂种犬21只，随机分为3组：正常对照组、充血性心力衰竭模型组和川芎嗪治疗组，每组7只［1 3］。
请问：用配对设计定量资料的t检验处理此定量资料合适吗？对差错的辨析与释疑原作者用配对t检验处理此设计下的定量资料是错误的。
此实验分3组，应为单因素三水平设计定量资料，应在检查是否符合方差分析的3个前提条件“独立性”、“正态性”和“方差齐性”后，根据情况选用合适的分析方法。
根据原文陈述，原作者在进行统计分析时，将充血性心力衰竭模型组和川芎嗪治疗组在模型建立之前所测得的血液标本指标，均归入正常对照组进行统计学分析，意在增大正常对照组的样本含量，严格地说，这样做违反了方差分析的“独立”条件。
4.2误用t检验处理均数间的多重比较例18原文题目：姜黄素抑制晶状体上皮细胞增殖的信号转导机制。
原作者实验共分3组：空白对照组、模型组、姜黄素组，实验数据见表6［5］。
统计分析时计量资料均数用x±s表示，组间比较采用t检验。
请问：统计分析方法选用得正确吗？表6姜黄素对重组人表皮生长因子诱导的小牛晶状体上皮细胞增殖细胞内C a2+、c AMP和cGMP浓度的影响（略）**P＜0.01，与空白对照组比较；△△P＜0.01，与模型组比较。
统计研究设计中常见错误辨析
统计研究设计中常见错误辨析统计研究设计是研究领域的一个重要环节，涉及到研究对象、研究方法、数据收集等多个方面。
在这个过程中，研究者常常会出现一些错误和偏差，影响研究的可靠性和准确性。
本文将分析和辨析统计研究设计中常见的错误和偏差。
一、样本容量偏小样本容量是统计研究中重要的参数之一，决定着研究的可靠性和准确性。
如果样本容量偏小，可能会导致样本代表性不足、误差较大，研究结论存在一定的偏差。
因此，研究者在确定样本容量时，应注意考虑研究目的、假设检验的类型、数据类型和误差范围等因素。
二、样本选择偏倚样本选择偏倚是指样本不具备代表性，未能覆盖到整个研究领域的不同方面，导致研究结果产生一定误差。
这种偏倚可能出现在多个方面，比如样本来源、样本属性、样本数量等，研究者应该尽可能地避免这种偏倚。
三、研究设计问题研究设计是研究的基础，如果研究设计存在问题，会导致研究结果无法得到充分的验证和确认。
在研究设计阶段，研究者需要明确研究目的、研究对象、研究方法等重要参数，建立完整的研究框架，以确保最终研究能够得到有效的验证和证实。
四、数据收集和处理问题数据收集和处理是研究中关键的步骤之一，直接影响到研究结论的准确性和可靠性。
在数据收集和处理过程中，研究者容易出现一些偏差和错误，如数据不完整、数据分类不准确、数据清洗不彻底等。
为避免这些问题，研究者需要制定合理的数据收集和处理程序，保证数据收集和处理的质量和准确性。
五、假设检验问题假设检验是统计研究中重要的结果分析方法之一，用来判断样本数据是否具有代表性和统计意义。
但是研究者在假设检验过程中，容易出现一些错误和偏差，如假设选择不合理、显著性水平超限、样本误差未考虑等。
因此，研究者需要严格遵循假设检验步骤，确保假设检验结果的正确性和可信度。
六、结论推断问题结论推断是统计研究中重要的结果展示方式之一，用来从样本数据中得出整体研究结论。
但是研究者在结论推断过程中，容易出现一些错误和偏差，如过度推断、推断范围不准确、结论与实际情况偏差大等。
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。
中医药论文中常见统计学分析方法应用错误辨析
医学论文中常用统计分析方法误用辨析医学统计学的地位◆医学统计学如今是热门科学。
美国食物和药品管理局(Food and Drug Administration, FDA )和欧盟法规要求实验研究、临床研究、药物开发、医学杂志审稿、流行病学探索，以及政府制定有关政策的民意调查、数据分析、决策预测等都需要统计学家的直接参与。
由统计学家指导研究设计、数据分析乃至准备呈递给FDA的报告。
◆在我国，医学统计学也越来越受到学术界和有识之士的重视。
医学统计学的地位医学论文中统计分析的应用现状在医学事业迅速发展的今天，医学研究论文已成为主要的交流方式。
但医学论文中尚存在各种统计分析方法应用上的问题，统计学缺陷涉及面：国外约50%，国内80%以上。
主要有：研究设计不合理(设计水平低下)；分析方法选用不得当(方法使用错误)；应用条件不遵循；样本含量不满足统计学要求；结果解释不合理(推断过于肯定)；统计报告(报告项目不全)。
由于计算机应用的普及和统计分析软件的发展，统计分析的过程和步骤主要由统计软件实现，随之普遍出现乱用计算机统计软件现象。
①不管统计分析方法的前提条件是否満足，将数据直接代入计算机软件中，使得出的结果与实际相差甚远。
②现有的统计软件使用不太方便，造成用户的误用。
作为医学学术刊物的主要读者一定要正确地评价、参考和利用这些发表的医学论著。
中国医学杂志的调查结果◆中国医学杂志近800种，其中代表医学最高水平的中华、中国系列杂志近百种。
◆据统计：中华系列医学杂志发表的论文中有统计问题或错误的达到70％。
国际著名医学杂志有统计问题或错误也达50%。
----<医学统计学基础与典型错误辨析>(胡良平主编军事医科院出版2003年)国外权威医学期刊调查结果•Glantz调查了1977年《Circulation Research》和《Circulation》杂志中发表的文章，在使用统计学方法的文章中具有统计学问题或错误的分别有61%和44%。
医学统计方法常见错误剖析
2. 统计量 分类变量与有序分类变量
构成比、率、比 数值变量 均数、标准差、最小值、最大值、中位数
在资料的表达和描述中，常见的错误有：
1.编制统计表时，分组标志（横标目）与观测指标 （纵标目）位置颠倒、线条过多或过少、数字的 小数点位数不一致或单位重复出现在数字之后， 最严重的问题是表中数据的含义未表达清楚，令 人费解。
132
合计 494 296
239
326 295 408 1029
双向有序且属性不同：等级相关分析
表9 两法检查室壁收缩运动的符合情况
对比法
冠心病人数
测定结果 核素法： 正常 减弱 异常 合计
正常
58
2
3
63
减弱
1
42
7
50
异常
8
9
17
34
合计
67
53
27
147
双向有序且属性相同：Kappa检验
实例 ：A组20例经末梢静脉输注榄香稀乳均出现程度 不同的局部刺激症状及静脉炎，而B组20例经锁骨下 静脉穿刺置管输注均未出现任何局部刺激症状及静脉 炎。见表10。
表14 不同分娩方式与重症肝炎孕妇的结局
分娩方式 剖宫产 阴道分娩 合计
例数 9 13 22
存活 8 4 12
死亡 1 9 10
27.24, 9P0.007
误用一般χ2检验取代Fisher精确检验， 本例：P=0.011。
三、统计学结论注意事项：
1.区分统计“有统计学意义”与医学/临 床/生物学“有实际意义”。
解决方法
需降低每次检验的检验水平数值，若α=0.05，可令 α’=0.05/C，其中C等于比较的次数，本例C=3 采用 2分割法（要求分表的自由度等于总表的自由度、 分表的2值之和等于总表的2值）进一步分析。
中医药论文中常见统计学分析方法应用错误辨析
04 中医药论文中统计学分析 方法应用错误的案例分析
样本量估算错误的案例分析
总结词
样本量估算不足或过大
详细描述
在中医药研究中，样本量估算的准确性对于 研究结果的可靠性至关重要。如果样本量过 小，会导致结果不稳定；而样本量过大则会 增加研究成本和时间。例如，某项研究在评 估中药治疗某疾病的疗效时，由于样本量估 算不足，导致未能得出阳性结果。
设立独立的统计学审查环节
在论文发表前，设立独立的统计学审查环节，由专业统计学专家对论文的统计 分析方法进行审核，确保其科学性和准确性。
建立数据监管机制
建立数据监管机制，对研究过程的数据收集、整理、分析等环节进行监管，确 保数据的真实性和可靠性。
建立完善的学术评价体系
引入统计学评价标准
在学术评价体系中引入统计学评价标 准，对论文的统计分析方法、结果解 释等进行评估，提高论文的科学性和 可信度。
统计分析方法选择不当的案例分析
总结词
统计分析方法选择不当或使用错误
详细描述
选择合适的统计分析方法对于中医药研究结 果的可信度至关重要。如果方法选择不当或 使用错误，会导致结果偏差或误导。例如， 某项研究在比较两种中药制剂的疗效时，未 使用适当的统计分析方法对非正态分布的数
据进行处理，导致结果解读困难。
详细描述
随机分组是保证研究结果准确性的重要步骤，如果分组方法不正确 或不充分，可能导致组间不均衡，影响结果的可靠性。
纠正方法
采用适当的随机分组方法，如简单随机、区组随机或分层随机，并确 保组间均衡性。
统计分析方法选择不当的辨析与纠正
01
02
03
总结词
统计分析方法选择不当或 使用错误
详细描述
“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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本组统计学错误案例辨析
案例简介及设计类型：
实验目的：通过注射链脲佐菌素(STZ)制作SD和Wistar大鼠糖尿病模型,观 察大鼠品系、给药剂量、给药次数对大鼠成模率、死亡率的影响,同时 研究用口服葡萄糖耐量试验(OGTT)判断大鼠糖尿病成模率的意义。
试验方法：设置共同的正常对照组,①Wistar大鼠随机分为中剂量组(55 mg/kg)和高剂量组(65 mg/kg)；②SD大鼠一次性腹腔注射STZ(55mg/kg), 与①中的Wistar大鼠作对比；③SD大鼠随机分为一次给药组和两次给 药组,注射剂量均为55mg/kg,观察期间进行OGTT。
本组统计学错误案例辨析（1）—初级
论文题目、来源：
本组统计学错误案例辨析
案例简介及设计类型：
本文目的：观察中药软肝化纤丸抗慢性乙型肝炎肝纤维化的临川 疗效。方法：选取120例慢性乙肝肝纤维化患者，随机分为治疗组和 对照组，基础保肝治疗相同，对照组在护肝治疗基础上加服扶正化瘀 胶囊，治疗组60例加用软肝化纤丸，疗程均为3个月，分别于治疗前 后观察两组患者临床症状、体征变化、测定肝硬度、肝功能及血清纤 维化指标。
本组统计学错误案例辨析
存在的问题及辨析：
（2)Wistar 大鼠给药后成模率与死亡率均高于 SD 大鼠, 推断Wistar 大鼠对STZ敏感性高于SD 大鼠, 但其抵抗力低于SD 大鼠。错误同上：简 单的用小样本概率代表总体概率，根本没有用 统计学的方法进行计算，从而得出相对可靠的 结论。需用四格表资料的Fisher确切概率法进 行统计分析。得出P=0.036＜0.05.拒绝H0，接 受H1，可认为Wistar大鼠给药后成模率与死亡 率均高于SD 大鼠, 推断Wistar 大鼠对STZ敏感 性高于SD 大鼠,但其抵抗力低于SD 大鼠。结论 虽然一致，但采用了正确的分析方法，结论相 对更可靠。
存在的问题及辨析：
统学方法错误—— 宜放宽纳入标准与临床实际相结合
本组统计学错误案例辨析
本组统计学错误案例辨析
辨析：
1、Logistic回归分析时未给出确切的P值。
2、在用logistic回归分析时，文中并没有说明是用何种方式进 行回归
3、在建立回归方程时仅根据单因素检验的结果作为变量纳入的 标准，存在变量筛选的策略错误。文中原有16个处理因素，但经过单 因素处理之后只有4个处理因素有显著性差异并经过回归处理之后这 四个处理因素也完全是满足logistic回归，这显然不大科学。况且按 照已知的专业知识，糖尿病肯定对AF合并肾功能不全有影响，所以存 在一个纳入变量错误的标准。
统计方法：采用SPSS18.0软件进行分析，计量资料用均数±标准 差描述，正态分布资料的比较采用t检验，偏态分布计量资料采用秩和 检验，计数资料的比较采用χ2检验，P<0.05为差异有统计学意义。
本组统计学错误案例辨析
存在的问题及辨析：
1.统学方法错误——等级资料误用χ2检验
本组统计学错误案例辨析
统计学软件与方法：采用SPSS 13.0软件进行统计分析。计量资料 用均数±标准差（x±s）表示，2组间均数比较采用t 检验，计数资料 以例（%）表示，采用卡方（χ2）检验，同时采用Logistic 回归方法分 析AF 患者肾功能不全的相关影响因素，以P＜0.05为差异有统计学意 义。
本组统计学错误案例辨析
原文结论：
本组统计学错误案例辨析
辨析：
本资料属于单向有序的R×C（2×3）表，临 床疗效存在着显效、有效、无效3个等级关系，属 等级资料。对于等级资料可采用等级相关分析或 秩和检验。而不应用R×C的χ2检验，R×C表χ2 检验只能检验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。另外，结 果描述中，也未给出确切的P值。
统计方法：采用SPSS11.0软件进行统计分析。组间比较采用t检验,方差不 齐时用t检验。以P < 0.05为有统计学意义。
本组统计学错误案例辨析
存在的问题及辨析：
（1）根据实验方法和结果可知不同STZ剂量对致Wistar大鼠 糖尿病模型影响的实验资料属于计数资料。由于样本量 n=24＜40，故应该用四格表资料的Fisher确切概率法进行 统计分析。该实验组并未进行这种计算，只是简单的算出 样本的成模率不同就做出结论，结论不可靠。
本组统计学错误案例辨析
正确的统计学方法： 该资料应该用两个独立样本比较的Wilcoxon秩
和检验。 可采用SPSS18.0分析实现，结果如下：
本组统计学错误案例辨析
结果
本组统计学错误案例辨析
由上述情况可知： Z值为-3.81 P值为0.0001
在a=0.05的检验水准下，P<0.05，具有统计学 意义，故认为两组疗效有差别，治疗组优于对照
医学统计学错误辨析报告
2013.12.26
内容概要
• 医学论文中统计分析的应用现状 • 本组统计学错误辨析 • 减少论文中统计学错误的对策
医学论文中统计分析的应用现状
1、研究设计不合理； 2、分析方法选用不得当； 3、应用条件不遵循； 4、样本含量不满足统计学要求； 5、结果解释不合理； 6、乱用计算机统计软件； 7、照搬医学文献中错误统计方法。
本组统计学错误案例辨析
正确的统计学方法：
建立回归方程时应结合专业知识适当放宽变量 筛选的标准，以免遗漏那些由于混杂作用影响在 单因素分析中无统计学意义的有意义因素。这样 得到的结果才能与临床实际相符，统计学才有意 义。
本组统计学错误案例辨析（3）
文献来源： 链脲佐菌素诱导SD 和Wistar 大鼠糖尿病模型的影响 因素. 郭学军, 邹移海, 吴凌, 刘晓秋. 中国实验动物学报，2008年8月，第16卷,第4期 :301-305.
组。
本组统计学错误案例辨析（2）—高级
论文题目、来源：
本组统学错误案例辨析
案例简介及设计类型：
研究目的：分析心房颤动（AF）伴肾功能不全的危险因素。研究 方法：确诊为AF的住院患者529例，按AF是否合并肾功能不全分为2 组，合并组303例，非合并组226例，比较2组相关临床资料，研究AF 患者伴肾功能不全的可能危险因素。