文献统计学错误
医学期刊论文中常见统计学错误
ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｐ ｕ ｌ ｍｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｈ ｙ ｐ ｅ ｔｅ ｒ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｅｕ —
ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｐ ｏ ｓ ｔ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｕ ｌ ｍｏ ｎ ａ ｒ ｙ ｈ ｙ ｐ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｃ ｉｓ ｒ ｉ ｓ ．Ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，
１ ９ ７ ９，６ ０：１ ６ ４０ — １ ６ ４ ４．
５ ４ ８
心肺血管病杂志 ２ ０ １ ３年 ９月第 ３ ２卷第 ５期
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｃ ａ ｒ ｄ ｉ ｏ ｖ ａ ｓ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ＆Ｐ ｕ ｌ ｍｏ ｎ ａ ｒ ｙ Ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ
ｅ ｒ
． Biblioteka ． 病情评估 ， 以及选择适当时机终止妊娠等， 在改善治 疗结局方面具有重要 作用 ； 此外 ， 术 中及术后进 行有 创血 流动力 学 监测 ， 可 以较 好 地 了解 患 者循 环 状况 ， 指导 药物应 用 及 容 量治 疗 Ｊ 。产 后 １个 月是 Ｐ Ａ Ｈ患者死亡的高危时期 ， 本研究 中９ 例死亡患
ｌ ｕ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｌ ａ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｉ Ｓ ＨＬ Ｔ） ．Ｅ ｕ ｒ Ｈｅ ａ ｒ ｔ Ｊ ， ２ ０ ０ ９ ， ３ ０ ：２ ４ ９ ３ —
２ ５ ３ ７．
Ｗｈ ｅ ｌ ｌ ｅ ｒ Ｊ， Ｇｅ ｏ ｒ ｇ ｅ ＢＬ， Ｍｕ ｌ ｄ ｅ ｒ ＤＧ， ｅ ｔ ａ １ ．Ｄｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ —
统计学错误辨析——以科技期刊为例
行为” ］作者陈述的理由是 ：被引用数系指一种期刊的文献被引用的频数。如果 ‘ 。 ２ ２。 “ 引用数 ’ 是衡量引
用 主体 吸收 他刊 文献 的能力 ， 么 ‘ 引用数 ’ 是表 明被 引用 客 体对 周 围 的影 响该刊频繁地被他刊引用 ， 自 大致可说明其资料价值 、 学术价值和使用价值较高。引用数 是主动行为所及 ， 被引用数乃被动响应所致” ＿２ 。 ｊ而作者对综合类指标 的理解让人费解 ， ２ 其描述如下 ：
综合 类 。 Ｅ２ 数量 类 指标意 在从 数量 角 度来 衡 量 期 刊 的水 平 。 当然 ， 量 的多 寡 自然 也 与质 量 有 关 ， ”２８ １“ 数 属 于这类 指标 的有 ： 引文 数 、 均 引用数 、 平 自引数 与 自引率 。质量 类指 标 的基 础 是期 刊被选 择 的程度 ， 抑 或 一种期 刊对 其他 刊 的影 响大小 。如果 说 ， 数量类 指标 侧重 于 主观行 为 ， 么质 量类 指标 则偏 向于 客观 那
了科技期刊传播科技信息的功能。笔者通过对有关文献的调查 ， 结合 自己的统计实践 ， 对科技期刊中常
见 的统计 学错误 进行 梳理 、 辨析 ， 望引起 编辑 学者 的重 视 。 期
１ 统计学错误列举及其辨析
１ １错 用统计 指标 概念 及分 类 ．
在某科技期刊的刊文中有如此表述 ： 目前使用评价期 刊的指标可以分为三大类 ： “ 数量类、 质量类 、
样， 笔者认为 ， 在科技论文写作中， 对于任何一个概念均应正确使用 ， 绝不可以个人不恰当的理解来进行 阐述 或分析 ， 否则 ， 会严 重破 坏科 技论 文 的科 学 性及 学术性 。
１２ 混淆 统计基 本概 念 ．
统计学 中有三对基本概念 ， 即统计总体与总体单位、 统计标志与统计指标 、 变量与变量值 ， 它们是统
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
医学期刊论文中常见统计学错误
型 中 ， 手术 时 间 控制 在 ２ ｉ ， 低 度 肝 素化 若 ０ｍｎ内 则 （０ ／ ｇ 既 可保 证 手 术 的安 全 性 又可 缩 短 徒 手 １０Ｕ ｋ ）
Ｂｉｃ ｍｐａｉ ｌｔ ｏ ｐｈ ｓ ｈｏｙ ｅ ｏｉ ｅ ｏ ｔ ｄ ｔｎ ｓ ｎ ｏｏ ｔｂｉ ｙ ｆ ｉ ｏ ｐ ｒｌ ｈ ｌｎ ｃ ａｅ ｓｅ ｔ ｉ
验操作 中应根 据所 建 模 型 的情 况 ， 择合 适 的肝 素 选
剂量 ， 免大 出血 的风险 。 避 总之 ， 该研 究 证 明在 冠状 动 脉再 狭 窄小 型 猪模
１ 统计表达 和描述方面存在 的错误 ： １ 统 计表 中数 据 的含义未表 达清楚 ， ． （） 令人 费解 。（ ） ２ 统计 图方面 的主要错 误有 ２
个， 其一 ， 坐标轴上 的刻度值是随意标上去的 ， 横 等长 的间隔代表 的数 量不等 ， 在直角 坐标 系 中， 从任何一 个数值开 始作为横 轴或纵轴上的第 一个 刻度值 ； 其二 ， 用条 图或复式条图表达 连续 性变量的变化趋势 ； ３ 运用相 对数时 ， 常混 淆“ （） 经 百分 比” 与
陈 明 ， 新 刚 ， 博 ， ． 状 动 脉 再 狭 窄 家 猪 模 型 中 王 郑 等 冠
普通肝 素 用 量 的探 讨 ． 国 介 入 心 脏 病 学 杂 志 ， 中
２０ ０８， ６： ２５・ ７． １ ２ ２２
Ｗｈ ｌｎ ＤＭ ， ｎ ｅ ｅ ｓ ｎＷ Ｊ Ｋｒ ｂ ｅ ｄ ｍ Ｃ，ｔａ． ｅａ Ｖａ ｄ ｒＧｉｓ ｅ ， ａ ｂ ｎ ａ Ｓ ｅ １
如何快速准确发现稿件或论文中的统计学错误
/docview-4375.html如何快速准确发现稿件或论文中的统计学错误军事医学科学院生物医学统计学咨询中心胡良平刘惠刚稿件或论文中统计学应用的质量如何，是科研工作者或临床医生撰写论文时，以及杂志编辑或审稿专家审阅论文时，都不可回避的一个问题。
一提起统计学，很多人都感到很棘手，认为统计学内容涉及面很宽，应用起来又十分灵活，掌握起来就更困难了，非统计学工作者怎能看出稿件或论文中存在的统计学错误呢！其实不然，只要你具备一些起码的统计学知识，再加上大胆发挥“常识”的作用，你就可以很容易地发现一些常见的统计学错误。
本文将教你一些这方面的技巧，请在审阅稿件或论文的统计学错误时试用一下，其效果会让你大为惊喜！（一）检查有无过失误差很多人在稿件或论文中出现了一些“过失错误”。
例如，数据抄写错误或仪器未校准或试剂过期等造成数据不准；同一张表内同一个指标的小数位不一致；统计图中坐标轴上的刻度值违反数学原则（两轴交汇处不是坐标原点、等长的间隔代表不等的数量、横轴上左大右小、纵轴上上小下大）；各分项数据之合计与文中所写的合计值不等；正文中所描述的数据与统计表中所列的数据不一致。
例1：原文作者研究非脱垂子宫切除微创手术在妇科的临床应用价值，研究对象的基本情况见表1（略）。
对差错的辨析与释疑：根据原作者在文字叙述部分的介绍可知，CISH组总病例数应为228例，其中子宫＞8孕周病例数应为208例，而表1中将总病例数写成208例，将子宫＞8孕周病例数写成188例；将TAH写成TAHP，且该组中子宫＞8孕周病例数应为182例，而表1中却写成112例。
如此多的过失误差出现在同一张表格中，是不应该的。
（二）检查统计学部分的写法关于文中所用的统计学的交代应非常清楚，不应含糊其词。
例如一项研究描述了以下内容：（1）运用SAS（或SPSS）软件进行统计分析；（2）用t检验和方差分析处理定量资料；（3）用χ2检验处理定性资料；（4）用相关和回归分析研究变量之间的关系；（5）用Logistic 回归分析研究各因素对结果的影响。
医学期刊论文常见统计学错误
医学期刊论文常见统计学错误1．统计表达和描述方面存在的错误:(1)统计表中数据的含义未表达清楚，令人费解。
(2)统计图方面的主要错误有2个，其一，横坐标轴上的刻度值是随意标上去的，等长的间隔代表的数量不等，在直角坐标系中，从任何一个数值开始作为横轴或纵轴上的第一个刻度值;其二，用条图或复式条图表达连续性变量的变化趋势;(3)运用相对数时，经常混淆“百分比”与“百分率”;(4)在表达多组定量资料时，即使定量资料偏离正态分布很远，仍采用“x珋±s”表达(标准差S＞x珋)，特别当表中采用标准误Sx珋取代标准差s时，前述的错误很难被察觉出来。
2．定量资料统计分析方面存在的错误:(1)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;(2)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2水平(或叫成组)设计定量资料的t检验或单因素多水平设计定量资料的方差分析。
3．定性资料统计分析方面存在的错误:(1)把χ2检验误认为是处理定性资料的万能工具;(2)忽视资料的前提条件而盲目套用某些定性资料的统计分析方法;(3)盲目套用秩和检验;(4)误用χ2检验实现定性资料的相关分析。
4．简单线性相关与回归分析方面存在的错误:(1)缺乏专业知识，盲目研究某些变量之间的相互关系和依赖关系;(2)不绘制反映2个定量变量变化趋势的散布图，盲目进行简单线性相关与回归分析，常因某些异常点的存在而得出错误的结论;(3)常用直线取代2定量变量之间事实上呈“S形或倒S形”的曲线变化趋势。
5．多因素或多自变量的实验资料进行分析存在的错误:(1)将原本属于多因素实验研究，拆分成一系列单因素的研究来分析，这种“化繁为简、化整为零”的处理，割裂了原先的整体设计，无法研究多因素之间的内在联系或交互作用，容易得出片面、甚至错误的结论;(2)虽然将多个自变量都包括在一个多重线性回归方程或多重Logistic回归方程之中，但整个回归方程没有统计学意义或回归方程中有很多无统计学意义的自变量，就依据这样的回归方程去下结论。
医学科研论文中常见的统计学错误
第2 6 0 月
期
吉 林 医 药 学 院 学 报 Jour a o j ilin Medica ’ l e罗 nl f l Col
Vo l . 2 8
No. 2
Jun . 2007
一 99 一
文章编号:1673一 995(20 7)02习 ) ( 099刃 1
经验交流
5 统计表应用错误
统计学方法比较多， 如率、 构成比、 发展速度、 显 著性检验方法等。有时计算方法不当就能直接影响 结果或造成误解。如率与构成比的联系与区别就常 被人误解， 也有的作者只看表面现象， 不经统计学方
法处理 ， 就下结论。 3 统计量投入缺乏规范性
科学恰当地计算统计量， 才能正确反映事物的真 实情况， 但如果计算不当， 则会出现假象或错误的结 果。如未经标准化处理的资料就进行率的比 由 较， 于 两组资料的内 部结构不同， 结果有时就出现假象。如
医学科研论文中常见的统计学错误
李 祝华 ( 白 城市传染病医院， 白 13 0 0 吉林， 城 7 )
关 键 词: 医学;科研论文;统计学 错误
中图分类号: R 9 . 1进行加工、 整理 与分析， 从而定性或定量地阐述一些理论或实验结 果。 现就一些医学期刊( 199 一 0 0 年度国家级期 9 20
作者 简介: 李 祝华( 196 一 ， 5 ) 男(汉族) ， 任医 本科. 副主 师，
统计表应用错误统计表是以表格的形式恰当地 安排数据资料， 以表达被研究对象的特征、 内部结构 及各项目 分组之间的 依存关系， 统计表的 基本结构是 由 标题、 目、 横标 纵标 目和表体等组成， 力求简单明 了。常见错误有未写明标题， 线条过多， 左上角有斜 线， 缺少合计， 计算有错误等。 总之， 科技论文是众多科研工作者取得的科研成 果表达方式， 统计学方法对科技论文质量的影响较 大， 恰如其分地应用统计学原理、 方法， 对数据材料进 行计算、 分析、 统计处理， 可增强实验结果的代表性、 客观性和真实性;有时配合使用统计图表， 还能大大 提高科技论文质量。因此科技工作者和广大医学期 刊的编辑人员， 要加强卫生统计的学习， 以提高科技 论文的水平。 ( 收稿日 期: 20 7习 2 0 3一 )
医学杂志论文中常见统计学错误分析及对策
随机分组与随机抽样的错误的对策
随机化原则是由Fisher在创建实验设计理 论的过程中首先提出的,随机化原则是实验研 究中保证取得无偏估计的重要措施。随机化 方法由最初的抽签、掷硬币和抓阄等方法发 展到随机数字表、随机排列表和用计算机软 件或计算器产生的伪随机数。
对照的错误与对策 医学研究,尤其是实验设计的研究,需要 设立合适的对照组,只有设立了对照,才能消 除非处理因素对实验结果的影响,从而将所 关心的处理因素的效应分离出来。在论文 中应说明对照取自的总体,如何得来的,样本 含量多大？ 是否与实验匹配或配伍,与试验 组的均衡性如何？
假设检验的案例二的分析与对策 原文作者用配对比较t检验对不同时间两个处 理方式血浆ET浓度的差异进行检验, 发现有统计 学差异, 并认为A 组术后ET浓度相对稳定, 术后 无明显升高。我们认为资料的统计处理不恰当, 因为这时一个典型的重复测量的多个样本均数 的比较, 故应该采用重复测量方差分析检验不同 处理组间和时间因素及处理因素与时间的交互 效应是否具有统计学意义, 如果差异有显著性, 然 后再作两均数间的两两比较。
本例正确的计算结果为P = 0. 011(双侧概率)。 很多分析人员认为两种方法分析的结果都是认 为不同分娩方式重症肝炎孕妇结局有差别, 但 统计学意义是不一样的, 因为P 值大小不一样, 拒绝和不拒绝无效假设的概率是不一样的。
假设检验的案例四
假设检验的案例四的分析与对策
本文作者将资料中三个等级中的“有效” 和“显效”合并, 使之成为二分变量。然后, 用 四格表卡方检验, 得卡方值 =3.302, P=0.069, 作出两组治疗总有效率差异无统计学的结论 。原统计分析中将三个等级合并为两个等级, 导致信息丢失, 结果得出两处理组总疗效无显 著性差异的结论。
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。
医学期刊论文中常见统计学错误
ｃ ｒ ｎ ｒ ｃ ｌ ｉｎ ｉ Ｐ ｔｅ ｔ ｔ ｎｅ ｍｅ ｉｔ ｉｂｉｉ ｏ ｏ ａ ｏ ｃｕｓｏ ｎ ａ ｉｎｓ ｗｉ ｉ ｔｒ ｄ ａｅ ｖ ａ ｌ— ｙ ｈ ｔ ｙ：ｖ ｌｅ ｏ ｏ ｄ ｓ ｄ ｂ ｔｍ ｉｅ ａ ｄ ｃ ｎｒ ｓ—ｎｈ ｎ ｅ ａｕ ｆｌｗ— ｏ ｅ ｏ ｕ ａ ｎ ｎ ｏ ｔａ ｔｅ ａ ｃ ｄ ３一 ＲＩｉ ｒ ｄｃ ｉｇｆ ｎｃｉｎ ｌｒ ｃ ｖ ｒ ｎ Ｐ ｔｅ ｔ － ＴＭ ｎ Ｐ ｅ ｉｔｎ ｕ ｔｏ ａ ｅ ｏ ｅ ｉ ａ ｉｎｓｕｎ ｙ ｄ ｒ ｏｎ ｒｕ ａ ｅ ｕｓｒｖ ｓ ｕ ａ ｉａｉ ｎｗｉｈｄｒ —ｌ ｔｎ ｅ ｇ ｉｇ Ｐｅｃ ｔ ｎ ｏ ｅ ａ ｃ ｌ ｒｓ ｔｏ ｔ ｕｇ ｅｕｉ ｇ
ｇｎ ｎ ｍｅ ｉ ｓ ｈ ｍｉ ａ ｄ ｏ ０ ａｈ ． ａ ｄ － ｉ ｇ ｉ ｎ ｗ ｔ ｉｃ ｅ ｃ ｃ ｒ ｉ ｍｙ Ｐ ｔｙ Ａｍ Ｊ Ｃ ｒ ｉ ｈ
ｏ ， ０ ４， ｌ ２ ０ ９３： ４６１ １ ６４． １ —４
Ｆ ｏ ｃ ｉ Ｆ，Ｓ ｕ ａ Ｆ，ＤｉＧｉｏ ａ ， ｔ ａ ． Ｃｈ ｏ ｉ ｏ ａ ｉｃ ｈ ｇ ｒ ｒ ｌ ｍｏ Ａ ｅ １ ｒ ｎｃ ｔｔｌ
ｌ ｔｏ ａ ｉ ｎ，２ ０ １ ０ ４， ０９： ７ ２１ ４． ２１ ２— ７
［ ３ 赵蕾 ， １］ 张兆 琪 ． 血 管 分 子影 像 学 成 像 对 比 剂 的 新 进 心
展 ． 肺血 管 病 杂 志 ，０ ９ ２ ：３ —３ ． 心 ２ ０ ，８ １７ １ ９
（０ ９—０ ２ ２０ ７— ８收 稿 ； ０ ９—０ ０ ２０ ９— ７修 回）
活 的研 究 ［ ４ 附 ７例 分 析 ］ 中华 放射 学 杂 志 ，０ ２８ ． ２０ ，：
医学期刊统计学误用分析
18
实验设计的基本原则
重复 随机 对照 均衡
19
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”。
20
《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。
37
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。
38
《600例小儿烧伤休克期治疗分析》
33
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
34
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；
9
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。
10
实验因素
《山东医药》论文中统计学错误分析
够重视 ，主要表现在论文 中统 计处理随机 化不突 出，随 机化缺失情况 比较 常见 ，有
保持一致 。特别对疾病预后有重要影 响的
临床特性一定要在组 间分布均衡 。各组间 的论文甚 至将随机 误解为随意 、随便 ，不 越均衡 ，可比性 越强。有些作者 在对 病例 采用随机化处理方 法 ， 导致结 果缺乏可靠 进 行分组时 ，忽视 了均衡性原则 ，两组之
数据表达等方面 作一些分析与讨论 ， 望 希 能引起各位专家学者和临床医生的共识与 重视 ，促进 我国医学期刊 质量的提 高。
Hale Waihona Puke １ 实验 设计 方面存 在 的 问题
实验 分组仅从专业 角度考虑问题 ， 未
对 照组 选择不 当， 还表现 在两组间重
要的临床特征 和基线情况相差太大 ，无 可
滥用 问题却较 为普 遍…。本 文总结 了 （ （ 山 东医 药 》近 年来 发表 论 文 中的统 计 学问 题， 就其 中实验设计 、 统计分析方法选 用、
中 ，不设 对照组 ，缺 乏对照观察 ，得出的
结论缺乏科学性 ，令人怀疑 。有的文章 虽 然设立 了对 照组 ，但在分析结果时 ，却没 有将试验组与 对照组的结果进行 比较 ，而 仅将各组 间的 自身前后进行比较 ，从而使 该研究失去对 照意 义。
性 。还有 些文章中没有提 出 “ 随机 ”抽样 间没有可比性 ，结 论 自然是错误的 。具体
的设计与方法 ，没有排除标准 ，给人随意 选择病例之感 ，且病例数少 ，因此没有代
表性 ，所 得出的结论不可靠 。部 分文章虽 然注明 了 “ 随机 ” 但未提及采取 什么方法 ， 进行 随机 化研 究 或两 组 间的 例数 相差甚
医学论著中易出现的统计学错误
ｎ ｌ ｓｓ ｉ ｈ ｒｓ ｎ ｐ ｃｅ ｅ ｎｔ ｎ ｉ ａ ｔｒｏｏ ｙ ｎ ａｙ ｉ ｎ ｔ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｉｓ ｄ ｆ ｉ ｏ ｎ ｂ ｃｅ ｉｌ ｇ ．Ｉ ｔ ｓ ｉ ｉ
为 ８个方 面 ：
（） ４ 卡方检验 的条件掌握不好 ， 将等级资料误
用 卡方检 验 ， 或确 切概率 法使 用不 当。
（） ５ 对秩和检验的条件掌握不好 ， 使用率低。
（） ６ 值 错用线性相关 ， 或对运算出来
进化距离单位
读者 ・ 作者 ・ 编者
医学 论 著 中易 出现 的统计 学错 误
科学在进步， 统计学工具在发展 ， 如果科研统
计只停留在 ｔ 检验 、 值检验等简单统计方法水平 ， Ｐ
不能对现有的大量临床数据进行复杂 的统计学分
淆， 以及错用算术平均数。 （ ） 检验时不做齐性检验 ， ３ｔ 或将适用于非参数
将“ 发病率” 患病率” “ 与“ 、死亡率” 病死率 ” 与“ 混
的结果 解 释不 当 。
（ ） 研究设 计 中不设对 照组 ， 时设对 照 组 ， １在 有
（） ７ 将统计结果的解释与专业结果解释混淆。
（） ８ 统计 图表 不规 范 。
但不交代如何随机。 （） ２ 运用描述性指标时 ， 以“ 代 “ ， 易 比” 率” 易
《 九江医学＝ 》 编辑部
维普资讯
第 ２期
魏玉珍 ， ： 等 一株具有 乙酰胆 碱酯酶抑制剂活性 的细菌菌株的分离 与鉴定
。３・
［ ］ｔｋｂ ｎ ｔ ． ｏｂｌ ． Ｔｘｎｍｃ ｏ ： ａｅ ７ Ｓ ｅｅｒ ｄ Ｅ ＆Ｇ ｅｅ Ｂ Ｍ．ａ ｏ ｉ ｎｔ Ａｐ ｃ ａ ａ ｏ ｅ ｌ
医学期刊论文中常见统计学错误
察并结合 临床及辅 助检查做 出鉴别诊 断 。本组 病例 １ Ｔ ｒ Ｅ误
肺血管病杂志 ２ ０ １ ３年 ７月第 ３ ２卷第 ４期
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｃ ａ ｒ ｄ ｉ ０ ｖ ａ ｓ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ＆Ｐ ｕ ｌ ｍｏ ｎ ａ ｒ ｙ Ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ ， Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０ １ ３， Ｖ ｏ １ ． ３ ２， Ｎ ｏ ． ４
则不易被发 现。本组 ２例为假 阴性 患者 ， 但 血培 养 为 阳性 ，
随访经食道超声 分别发现 ２ ． ８ ｍｍ及 ３ ｍｍ细小赘生 物。主
要 由于 ｍ
分辨 力受 限 ， 使 检 出率 降低 。而且赘 生 物越 大
活动度越好 ， 较小 的赘生物呈疣状 附着 ， 无 明显 自身运 动 ， 故
感 但经食道超 声 检查 需要 充分 准备 ， 而且存 在 对禁 忌症
的限制 。所 以当临床怀疑感染性 心内膜炎 ， ｒ Ｉ Ｔ ｒ Ｅ未 发现赘生 物， 也不 能排 除 Ｉ Ｅ， 这可能是赘 生物较 小或位 置发生 在不易 被超声束探及处有关 ， 可 通过观察 瓣膜 是否有 脱垂 、 关 闭不 全、 瓣周漏 、 化 脓 病 灶 及瓣 膜 穿 孔 等做 出 间接 提 示 。本 组 １ Ｔ Ｉ １ Ｅ虽未发现 明确 赘生物的 ２例患者 ， 但发 现的 阳性 表现为
患者诊 ２例 ， 均 有发 热 病史 ， １ Ｔ ｒ Ｅ诊 断 ： １例 为 主 动脉 瓣 增 厚， 无 冠瓣 脱垂伴关 闭不全 （ 中一 重度 ） 感 染性 心 内膜 炎可 能
医学期刊论文中常见统计学错误
［７］ 王 亚 冰 ， 力 群 ， 锋 ． 救 系 统 对 北 京 市 急 性 脑 卒 焦 凌 急 中患者 院前延 迟 时间 的影 响． 中华全科 医学 ，０９， ２０
１ ８ ４— ７６． ２： ７ ８
［ 周永 ， ８］ 王伊 龙 ， 迪 ， ． 中 患 者 院 前 转 运 与 延 误 现 吴 等 卒 况 调 查 ．中 华 全 科 医 学 ，０ ９ １ ：６９ ． ２０ ，２ ９ －８
［１］ 吴英恺 ， 吴兆 苏 ．世 界卫 生组 织关 于 人群 心血 管病 动态监测 的初步方案． 心肺血管学报 ，９ ２ １ １． １８ ， ：１
（０ ０— ３—１ ２１ ０ ９收 看 ； ０ ０— ４—０ ２１ ０ ２修 回 ）
作 者 ・读 者 ・编 者
医学 期 刊论 文 中常 见统 计 学错 误
［ ６］
一
方 ． 三 好 ” 人 的 理 想 与 现 实 ． 华 医 学 信 息 导 “ 病 中
报 ，０６ ２ ：４ ２ ０ ，１ ２ ．
强对 社 区居 民使 用 急 救 系 统 的认 知教 育 ， 发 生 急 在 性疾病 时 能首先 选用 Ｅ ＭＳ系统 救 助 ， 疑 是 降低 心 无 脑血管 病病 死率 的重 要措 施之 一 。
轴或纵轴上的第一个刻度值 ； 其二 ， 用条 图或复式条图表达连续性变 量的变化 趋势 ； ３ 运用相 对数时 ， （） 经常混淆 “ 百分 比” 与 “ 百分率”；４ 在表达多组定量资料 时 ， （） 即使定量资料偏离正态分 布很远 ， 仍采用“ ｓ 表达 （ ± ” 标准差 Ｓ＞ ， ） 特别 当表 中采用 标准误 ｓ取代标准差 时 ， 前述 的错误很难 被察 觉出来。 ２ 定 量资料统计分 析方面存在的错误 ： １ 当定量资料不满足参 数检验 的前提条件 时 ， 目套用参数 检验方法 ；２ 不管 ． （） 盲 （） 定量资料 对应的实验设 计类型是什么 ， 一律套用单因素 ２水平 （ 叫成组 ） 计定量资料的 ｔ 或 设 检验或单因素多水平设计定量资
文献统计学错误
文献统计学错误分析班级：10预防一大班姓名：* * *学号：201004011一、误用完全随机设计资料的方差分析或t检验原文题目“重组vMIP—II对机体细胞免疫功能影响的初步研究”，为分析病毒巨噬细胞炎症蛋白vMIP—II对体外淋巴细胞培养上清细胞因子分泌水平的影响，实验共分四组：对照组、vMIP—II组、LSP(内毒素)和vMIP—II+LS组，观测不同时效对IL—12释放的影响结果见表2(表2为原表)。
统计错误分析：误用t检验处理重复测量数据或析因设计的定量资料。
此外，统计表栏目设计不够符合规范。
重复测量数据是研究生实验中经常遇到的，用单因素方差分析或t检验处理重复测量数据是许多统计中常见的错误。
本例的干预因素有两个(vMIP一II组和LSP 组，分别均有用与不用两水平)，测量时间有三个水平。
由于本例各实验单位彼此不独立，因此正确的统计方法应该采用重复测量数据的多因素、多水平进行处理，而不能简单采用配对t检验。
假如各实验单位是彼此独立的，则本实验设计就属于析因设计了，实验分组包括vMIP —II(用与不用)和LSP(用与不用)，加上另一个实验因素“时间”，就成了“三因素析因设计”了。
二、非平衡多因素组合实验中统计方法的误用原文题目“益骨胶囊对去卵巢大鼠松质骨显微结构的影响及定量研究”。
该治疗实验部分将实验动物随机分为5组，分别为：假手术对照组、模型组、模型加益骨胶囊低剂量治疗组(即中药治疗低组)、模型加益骨胶囊高剂量治疗组(即中药治疗高组)、模型加强骨胶囊组(即阳性对照组)，观测治疗作用对骨密度的影响，结果见表3统计错误分析：在医学实验中经常会涉及建立动物模型的问题，对于上表的资料，有很多作者会将其视为单因素多水平设计的定量资料，在进行统计分析时或采用t检验反复比较，或只是简单把上述资料合并进行完全随机设计资料方差分析。
本例的动物建模实验中，“组别”所代表的因素属于“非平衡组合因素”_1J，表3中的“组别”并不是一种因素的多个水平，包含的内容既有是否建模，又有益骨胶囊的不同剂量，还有不同的药物(包括建模中的不服药，服益骨胶囊，服强骨胶囊)。
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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郭昌喜，农民急性心肌梗塞临床探讨，临床荟萃1992；7(11)：521～522
作者根据“65％是休息及一般活动中发病，真正睡眠中发病占27％”，就得出了“本组在安静和睡眠状态下发病仅占27％，而65％多在休息及一般活动中发病，与文献认为心肌梗塞多在安静或睡眠状态下发病不同。”的结论。这里我们可以看出如下错误：①偷换概念，前面27％的主词是真正睡眠，后面换成了“安静和睡眠状态”，使概念的外延扩大。②对安静的理解不正确，在这里安静应指睡眠以外的休息状态，作者统计时将休息与一般活动统计在一起．占65％，根据下文“在劳动中发病者仅3％，”(3％不足1^)，最低应为3．85％或4％)可以得出本组病例多在睡眠、休息和一般活动中发病，与文献相符的结论。“高峰年龄在5O～60岁之问，占42％，但60～7O岁也占42％，…有高血压者仅占15％，有家族史者仅占4％，说明高血压及遗传在农民心肌梗塞发病是主要的”读者看不出50～60岁是高峰年龄，而6O～70岁不是高峰年龄，更不能同意4％(1例)遗传是心肌梗塞发病的主要因素，而不去考虑高脂血症、糖尿病等。在逻辑学上犯了推不出的错误，违犯了充足理由律。同样的错误尚有“农民心肌梗塞占62％”就得出“农民心肌梗塞日渐增多”的结论，“饮酒诱发心肌梗塞占8％，“就得出“饮酒与心肌梗塞关系不大的结论。在这里．62％和8％均是构成比，而非发病率，同样的发病率在经济条件好、交通方便、送院及时所占的梅成比就高。反之则低要想知道饮酒与心肌梗塞的关系，就得调查饮酒者心肌梗塞的发病率和非饮酒者心肌梗塞的发病率。
统计错误分析：误用t检验处理重复测量数据或析因设计的定量资料。此外，统计表栏目设计不够符合规范。重复测量数据是研究生实验中经常遇到的，用单因素方差分析或t检验处理重复测量数据是许多统计中常见的错误。本例的干预因素有两个(vMIP一II组和LSP组，分别均有用与不用两水平)，测量时间有三个水平。由于本例各实验单位彼此不独立，因此正确的统计方法应该采用重复测量数据的多因素、多水平进行处理，而不能简单采用配对t检验。假如各实验单位是彼此独立的，则本实验设计就属于析因设计了，实验分组包括vMIP—II(用与不用)和LSP(用与不用)，加上另一个实验因素“时间”，就成了“三因素析因设计”了。
文献统计学错误分析
班级：10预防一大班姓名：源自 * *学号：*********
一、误用完全随机设计资料的方差分析或t检验
原文题目“重组vMIP—II对机体细胞免疫功能影响的初步研究”，为分析病毒巨噬细胞炎症蛋白vMIP—II对体外淋巴细胞培养上清细胞因子分泌水平的影响，实验共分四组：对照组、vMIP—II组、LSP(内毒素)和vMIP—II+LS组，观测不同时效对IL—12释放的影响结果见表2(表2为原表)。
统计错误分析：在医学实验中经常会涉及建立动物模型的问题，对于上表的资料，有很多作者会将其视为单因素多水平设计的定量资料，在进行统计分析时或采用t检验反复比较，或只是简单把上述资料合并进行完全随机设计资料方差分析。本例的动物建模实验中，“组别”所代表的因素属于“非平衡组合因素”_1J，表3中的“组别”并不是一种因素的多个水平，包含的内容既有是否建模，又有益骨胶囊的不同剂量，还有不同的药物(包括建模中的不服药，服益骨胶囊，服强骨胶囊)。在5个组中，并没有将上述诸多因素的各个水平的组合全部考虑进去。许多此类实验中，研究生都把建模加不同药物的各种实验组与对照组进行比较，这是毫无意义的，也是不符合专业知识的。组间非实验因素的均衡性相差很大时，是无法进行比较的。试问这样比较后得出的差异性到底是来源于建模本身还是来源于药物的疗效呢?正确的方法是根据研究目的，采用拆分法分成若干组进行，这样得出的结论才更加合理。上例可以分为以下四种组合：①假手术组与模型组的比较，属成组设计，可以反映建模“与否”之间的差异是否具有统计学意义。②模型组、中药治疗低组、阳性对照组的比较。③模型组、中药治疗高组、阳性对照组的比较。④模型组、中药治疗低组、中药治疗高组的比较。后三组属单因素3水平设计，可以分别反映建模基础上不加药物，加不同药物以及不加药物和加不同剂量的差异是否具有显著意义。统计分析上述各个组合时必须根据资料的性质采用相应的统计处理：如果资料满足正态性和方差齐性，上述第一个组合采用t检验，后三个组合可以采用方差分析处理。否则，应该使用非参数统计方法进行分析。
三、数据不准确，样本大于总体
王荣彬，刘洁华，孙明亮．等三种剂量尿激酶治疗急性心肌梗塞对比分析．临床荟萃，1992；7(11)515-516
文中开篇明言“用三种剂量的尿激酶治疗急性心肌梗塞50倒”结果部分指出“再通率：大剂量组20侧患者中，再通率为2O％(12／60)，3小时内用药者再通率为62．5％(518)，6小时内用药者再通率为58．3％(7／12例)。中等剂量组2O例患者中，再通率25％(12／20)，3小时内用药者再通率为778％(7／9)，6小时内用药者再通率为545％(6／22)。两组对比无显著性差异(P>0．05)”。从这段文字中我们可以看出如下错误：①计算不准确，12120应是60％，6／22应是273％而不是作者算得的25％和54．5％；②使用数据不准确，样本大于总体。“大剂量组再通率为2O％(12／60例)”中剂量组“6小时内用药者再通率为54．5％(6／22)”中60例和22例均大于样本所在的总体，违犯了样本不得大于总体的原则。如果按作者“大剂量组再通率为20％”计算，则2组间有显著差异，据下文推算，大剂量组的再通率为60％，(12120)，而非作者的2O％(12／60)。③时间表示不科学，6小时内包括3小时在内，按作者的意思A文应表示为0～3h，-6h，这样就能准确表达作者的意思，也不会造成读者误解。
二、非平衡多因素组合实验中统计方法的误用
原文题目“益骨胶囊对去卵巢大鼠松质骨显微结构的影响及定量研究”。该治疗实验部分将实验动物随机分为5组，分别为：假手术对照组、模型组、模型加益骨胶囊低剂量治疗组(即中药治疗低组)、模型加益骨胶囊高剂量治疗组(即中药治疗高组)、模型加强骨胶囊组(即阳性对照组)，观测治疗作用对骨密度的影响，结果见表3