统计学方法在医学论文中的正确应用
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。
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。
2统计结果在医学论文中的正确表达
讲座内容
一、“摘要”的统计表达
二、“引言”的统计表达 三、“材料与方法”的统计表达
四、“结果”的统计表达
五、“讨论”的统计表达
一、“摘要”的统计表达
报告研究结果的重要统计指标量（统计量的数值、
可信区间及假设检验结果）
均数，标准差，或中位数，最小值和最大值
率，或两组均数（率）之差 多个观察指标的相关系数等 统计量、P值、95%可信区间、OR值等
面对复杂的医学问题怎样处理?
“当人类科学探索者在问 题的丛林中遇到难以逾越的障 碍时，唯有统计工具可为其开 辟一条前进的通道”。
Francis Galton (1822.2.16~1911.1.17)
---英国著名遗传学家、统计学家Galton
经济学家、人口学家马寅初
学者不能离开统计学而研学；
政治家不能离开统计学而施政； 事业家不能离开统计学而执业；
医学论文的结构
一、文题
二、作者及其工作单位
三、摘要(Abstract) 四、关键词 五、前言(Introduction)
据粗略统计，在医 学期刊发表的研究论著 中，2/3以上存在统计 结果的表达和解释问题 。
六、材料与方法(Materials and Methods)
七、结果(Results)
八、讨论(Discussion) 九、其他
给出影响因素的均衡性分析结果，如年龄、性别、病情、病 程等的均衡性分析结果（统计指标）。
样本量估计的依据：参考文献、参数、公式或软件等。
实验设计中的统计设计
随机、对照、重复
采用何种设计模型
处理因素及水平的设置
非处理因素的控制
实验效应的评价指标(outcome measures)：所用评价指标及
医学统计学培训医疗研究人员正确应用医学统计方法
医学统计学将与生物医学、遗传学、流行病学等多学科进行更紧密的交叉融合，共同推动医学研究的进步和发展。
多学科交叉融合
医疗研究人员应加强对统计学基础知识的学习和理解，掌握常用的医学统计方法及其适用条件。
强化统计学基础知识
医疗研究人员应积极与其他学科专家进行合作和交流，共同解决医学研究中的复杂问题，推动医学科学的进步和发展。
诊断试验性能评价
阐述如何评估诊断试验的准确性、敏感性、特异性等指标，以及如何利用ROC曲线等方法综合评价试验性能。
诊断试验优化策略
探讨如何优化诊断试验的设计和实施，包括选择合适的样本、确定最佳临界值、采用复合指标等，以提高试验的效能和效率。
医学论文中统计学方法选择与报告规范
05
根据研究目的、数据类型和分析需求，选择适当的统计学方法。
医学统计软件应用
针对医学研究中常见的统计问题，如样本量估算、缺失数据处理、多重比较等，进行了深入的探讨和解答。
医学研究中的统计问题
随着大数据和人工智能技术的不断发展，未来医学统计学将更加注重与这些技术的融合，实现更高效、更准确的数据分析和挖掘。
大数据与人工智能融合
精准医疗和个体化治疗是未来医学发展的重要方向，医学统计学将在其中发挥重要作用，为制定个性化的治疗方案提供科学依据。
确保研究样本量足够，以避免因样本量不足导致的统计偏误。
确保数据质量可靠，避免因数据问题导致的统计结果失真。
实际操作与案例分析
06
数据收集
讲解如何制定数据收集计划，选择合适的数据收集工具和方法，确保数据的准确性和完整性。
1
2
3
详细介绍SPSS软件的基本功能和操作方法，包括数据管理、统计分析、图表制作等，方便研究人员快速上手。
医学论文中的统计学表述
医学论文中的统计学表述医学文献中统计学的应用z 医学论文中，普遍使用统计分析。
如：NEJM 杂志1990年有89％的文章使用统计分析。
z 国外的生物医学杂志通常都有专门的统计学审稿人。
z 1996年，我国申报科技成果的4586篇科研论文中，统计使用率达76％，而数据分析误用率达55.7％。
国外生物医学杂志投稿统一要求Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical JournalsThe International Committee of Medical Journal Editors （ICMJE)， 第一版：BMJ 1991; 302: 338-41.第五版：N Engl J Med 1997; 336:309-316第六版：J Epidemiol Community Health. 2004; 58(9): 731–733.论文中的统计学表述论文结构：●引言(Introduction)明确阐述研究目的(objective)●方法（Methods ）阐述统计设计思路及所用统计方法●结果（Results ）表述实验（观察）数据的统计分析结果●讨论（Discussion ）根据统计分析结果展开论述（材料和）方法●研究对象(subjects)9来源9入选标准和排除标准9总例数9基本情况描述（如人的年龄、性别等；动物的种系、年龄、性别、体重等）●统计设计方法■调查设计•何种研究方法（前瞻性、回顾性、横断面研究等）•样本容量，抽样方法及过程•数据质量及偏倚（bias）的控制■实验设计•采用何种设计方法（如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计等）•随机化方法及各组样本容量（n）（材料和）方法■临床试验设计：•随机化方法及各组样本容量（n ）•纳入和排除标准•盲法•随访（失访情况的详细阐述）•处理标准（治疗或诊断标准）●实验效应的评价指标(outcome measures)•所用评价指标及其测量方法•测量误差的控制及评价（如多中心、多测量者、多测量仪器等问题）（材料和）方法●统计方法及统计软件（方法部分的最后一段）■一般采用双侧检验，单侧检验须特别说明，并阐述理由；■采用权威的统计软件并注明版次：SPSS 19.0, SAS 6.0, STATA 10.0, BMDP, SYSTAT, SPLM 等；■统计方法具体、确切；（材料和）方法计量资料的统计分析方法一组单样本t 检验两组多组配对设计配对t 检验成组设计两独立样本t 检验配伍组设计配伍组方差分析成组设计单因素方差分析重复测量重复测量ANOVA 多重比较：SNK, LSD, Scheffe, Duncan等级资料的统计分析方法两组多组配对设计Wicoxon 符号秩和检验成组设计Mann-Whitney 检验配伍组设计Friedman 检验成组设计Kruskall Wallis 检验计数资料的统计分析方法一组单样本率的u 检验两组多个率或构成比的比较χ2检验配对设计McNemar 检验成组设计χ2检验相关与回归分析方法相关: Pearson 线性相关（正态分布资料),Spearman 相关（偏态分布或等级资料）回归分析：线性回归/非线性回归logistic 回归:—条件logistic 回归—非条件logistic 回归Cox 回归结果●统计描述■计量资料：n, ±S ( ±SE),有的还给出min 、max 、CV 。
统计学方法的正确使用问题(一)
211心肺血管病杂志2019年1月第38卷第1期㊀Journal of Cardiovascular&Pulmonary Diseases,January2019,Vol.38,No.1㊃读者㊃作者㊃编者㊃摘要⓪统计学方法的正确使用问题(一)1.忽略统计学方法使用的前提条件㊀随着统计软件的广泛应用,有些医学生获得数据后直接选择软件中常见的几种统计学方法进行分析,完全不考虑本研究的数据是否满足该方法的使用条件㊂例如,医学研究中经常要进行两组或多组间均数的比较,有些医学生直接就采用t检验或方差分析进行统计㊂实际上,t检验和方差分析都是参数检验,需要满足前提条件:正态性和方差齐性㊂正态性是指各组资料要服从正态分布(或近似正态分布);方差齐性指各组资料取自的总体方差相等㊂目前常用的统计软件都可以对资料的正态性和方差齐性进行验证,但是很多学生都忽略了这一步,因而可能出现统计学问题㊂只有按照各种统计学方法自身的适用条件来合理使用,统计方法才能成为发现数据内在统计规律的有力工具㊂2.忽略研究设计,盲目套用统计方法㊀(1)误用t检验处理单因素多水平资料:t检验和方差分析是医学论文中最常用的㊁也通常被认为是最简单的统计学方法,然而实际应用中的正确率却低于10%[2]㊂除了上述的说明不清楚和忽略使用条件的问题外,忽略研究设计也常常是导致t检验和方差分析使用错误的原因㊂对于呈正态分布的单因素多水平定量资料,两组间的比较可用t检验;两组以上资料的比较则需选用方差分析㊂有些医学生简单地使用t检验来处理多组间的比较㊂这样做的问题是由于多次采用t检验,增加了假阳性错误的概率;同时失去了原来多组设计的意义,不能给出概括性的结论,因此结论不可靠㊂正确的方法是当满足方差分析的前提条件时应采用单因素多水平定量资料的方差分析;当检验结果为各组总体均数间不完全相等时,再进一步进行组间均数的两两比较㊂如果当任何两个均数之间都要比较,可采用SNK 法,而如果要分别将各试验组与同一个对照组比较,可采用Dunnett法㊂当资料不满足方差分析的前提条件时,需对资料进行数据正态化处理或采用秩和检验㊂(2)误用单因素方差分析处理重复测量的资料:医学研究中常需要对同一受试对象的某项指标在不同时点进行重复测量,此类资料即为重复测量的资料,例如研究对象服用某种药物后多个时间点的血压值㊂由于同一个体不同次测量的结果往往存在相关性,这时用单因素多水平方差分析来比较不同时点的测量结果是不恰当的,因为单因素方差分析要求各比较组间是独立的㊂如果仅将两个时间点上的数据放在一起进行配对t检验则割裂了原来多组比较的整体设计㊂正确方法的方法是先判断重复测量数据之间是否存在相关性(如SPSS的球形检验),如不存在相关性,则采用单因素方差分析即可;如存在相关性,则需进行重复测量数据的方差分析[3]㊂(3)误用χ2检验处理有序的列联表资料:对于定性资料,很多医学生都会直接应用χ2检验来处理㊂实际上,因研究设计的不同,定性资料的列联表又分为双向无序的列联表㊁单向有序的列联表和双向有序的列联表等不同类型㊂对于双向无序的列联表,可采用χ2检验进行分析㊂但需注意的是在列联表的χ2检验中,若P<0．05,只能得出总的结论㊂如需进行两两比较时,因为重复多次的检验将使第一类错误扩大,因此需重新设定检验水准,通常采用αᶄ=α/N,其中N为所需检验的次数[4]㊂此外,医学研究中还经常将某种定性的测量指标分成若干个有序的等级,如疾病的不同严重程度和预后的不同水平等,然后分类计数各组研究对象的具体状态㊂这种资料属于有序的(等级的)列联表资料,看似可以用χ2检验处理,但χ2检验只能比较各组的构成,而与顺序或等级无关,因而此类资料应采用与分组顺序有关的检验方法,如秩和检验和Ridit分析等[5]㊂(4)将非同质的研究对象合并进行相关分析:临床研究中经常采用病例-对照研究的设计,如糖尿病患者和正常对照,有时还需按患者的不同特征分为多组,如血糖正常㊁空腹血糖受损㊁糖耐量减低和糖尿病四种情况㊂为了突出总样本量,有些医学生把所有研究对象合计在一起进行分析㊂事实上,由于各组研究对象在生物学特征上可能有明显差异,这种合并分析需特别谨慎㊂尤其是进行相关分析时,指标之间的关系在不同组之间可能完全不同,即研究对象不同质,因此不应合并在一起进行相关分析㊂(摘自‘心肺血管病杂志“2015年219页,作者:刘静)。
医学统计学在医学论文写作中的应用
假设与逻辑推理
1
定义假设
在研究中，假设是一个可测试的、明确
枚举假设
2
定义的陈述或预测。
为了确定统计学研究的假设，我们需要
通过逻辑推理来形成可能的假设列表。
3
验证假设
在完成实验后，可以使用统计学方法来 验证假设，并确定统计学显著性和实际 意义。
变量及其分类
定性变量
描述性质或特征，如性别、种族、信仰、疾病 状态等。
医学统计学在医学论文写 作中的应用
探索医学统计学在医学论文写作中的重要性，包括研究设计、数据采集、分 析和结果呈现。这是提高研究质量和可信度的必备工具。
为什么需要使用医学统计学？
1 提高研究质量
统计学方法可以减少实验误差和潜在偏见，提高研究的可靠性和有效性。
2 证明假设
通过统计分析，可以确定原始假设是否可以成立，并为决策提供依据。
3 调查研究的违背度
错误的逻辑推理会影响研究的结果，需要通过各种方法来避免。
总结与未来展望
医学统计学在医学研究中的应用是必不可少的。总的来说，建议研究人员通过统计学方法来提高其研究可靠性 和有效性。未来，医学统计学将继续推动医学研究的全面发展。
数据的可靠性与有效性
可靠性
用于描述测量工具和过程的一致 性。
有效性
描述结果是否真实反映了原来性误差的 影响。
统计学图表的意义
柱状图
用于比较数据量或占比。
折线图
用于描述变量随时间或其他量 的变化趋势。
雷达图
用于描述多个变量在同一标度 下的综合指标。
文献的引用和引用分析
引用
描述使用他人成果的方式。
参考文献
列出已引用的文献列表。
引用分析
从编辑角度谈医学论文写作中的统计学应用问题
关键词 ： 角度 ； 编辑 医学论 文； 统计分析 中图分类号 ：２３ Ｇ １ 文献标识码 ： Ａ
医学科学工作者进行科学研究或撰写论文， 都要运用有关统计学的方法进行统计分析。判断医学研究可信性的基本条 件是 ： 课题设计、 方法学和数据处理的科学性 ， 这些在很大程度上均与统计学有关。统计表和统计指标可用于描述医学研究
究论文 中常 常忽略失访原 因，当随访率低于 ７ ％时 ， ０ 应怀疑 原始材料 的可靠性 。
２ 统计对象 的选择不 当
选定统计对象 的标准要具有一致性 和可信性 ， 如疾病 的诊断要根 据权 威标 准 ， 诊要依赖 病理检查 或手术 观察 。不受主 确 观意愿影响 的特殊检查与实验室检查 也有较 大参 考 价值 。选 择受 试对 象 的标 准要严 格 、 信 ， 则会 影响 实验 结果 的科 学 可 否 性 。例如某篇报道某种治疗方法对 胃癌病人疗效 的 文 ， 者诊断“ 论 作 胃癌” 的主要依 据为对 部分病人进行 胃镜检 查 ， 一例 且无 做 胃镜下取组织活检 ， 而确诊“ 胃癌 ” 必须依 靠病理学 观察 。因此 ， 文临床治疗 对象 （ 该论 即受试 对象 ） 以全部 确诊为“ 难 胃癌 ” 病人 ， 作者据此评价所谓“ 疗效 ”无法令人信 服 ， 可能产生误导作用 。在 医学论 文中应明确写 出统计对象 的种属 、 、 ， 甚至 年龄 性
资料 的一 般情 况 ， 表达实验结 果 、 观察结果 ， 或分析结 果 ， 在医学论文 中非常常见 。医学论 文统计学 处理 的意 义在于 ：１完善 （）
或检验论文的科学性和可靠性 ； ） （ 如实反映数量资料的特征， ２ 通过分析资料来揭示事物的本质｛３排除偶然性对研究真实性 （）
的影 响 ， 透过偶然பைடு நூலகம்资料来洞 察事物发展 的内在规律 。统 计分析必须有可靠 的前提 ， 即在 周密设计 的基础 上收集准确 而完整
医学科研中如何用好应用统计学的方法
医学科研中如何用好应用统计学的方法统计学是一门透过同质事物的变异性、揭示内在事物规律性和实质性的科学，确切地讲，是一门关于客观数据分析的科学，研究数据的收集、整理和分析，包括理论和应用两个方面。
医学应用统计学，侧重于实际应用，是在传承和借鉴传统医学统计学“理论·原理·公式·应用”模式基础上，创造性地以“目的·数据库一变量类型一变量间关系”模式为指导的统计学。
它遵循简单实用的原则，力避复杂的数学原理和公式推导，以解决实际问题为导向，以建立统计数据库、分清变量类型为基础，以分析变量与变量间关系为核心阐述统计学分析方法，对于广大医学科研工作者，具有内容简单、思维明确、操作可行、方法实用的特点。
因此，学好用好医学应用统计学需要掌握如下一些基本方法。
一、明确研究目的和研究设计研究目的是研究设计的目标和方向，科学研究的基本要素及其基本原则是科研设计的基础和指南。
完整的科研设计包括专业设计和统计设计两部分：专业设计是指课题的实际意义和研究价值，入选对象的诊断标准、纳入标准及排除标准等，决定研究课题的先进性和实用性；统计设计包括选择研究类型与设计方案，确定研究总体、样本量、观察指标、随机化分组或抽样方法，以及数据的质量控制和统计分析方法等，影响课题的可信度和科学价值。
因此，正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。
在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。
如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。
所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。
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。
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]。
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。
要重视统计学方法在医学论文中的正确使用
１ 统计研 究设计
的。循证医学的内涵包括了阅读医学论文 ， 从中筛选具有持
久学术 价值 的论文 ， 通过系统地列 出可以回答 的相关 问题 ， 并
统 计研 究设计包 括 ； 调查设 计 、 实验 设计 和临床 试验设 计 。医学论文 中， 如果采用 了统计学 的方法 ， 中应 明确 交 在文
的论文 ， 统计学误用 率高达 ８ ％左右 ｌ ， 至更 高 ， 引起 广 Ｏ ２甚 Ｊ 应
大读者 、 作者以及编 者的高度重视 。 循证 医学理论是从大型临床试验和汇总分析 中总结出来
编辑针对医学论文需要重点审查的内容。下面结合实际工作
体会针对 医学 期 刊 中常见 的统计 学存 在 的问题 简要 归纳如
察 指标 ， 问的可 比性 和均衡性差 ， 组 结论 的可靠性 差等 等 Ｊ ２。
析和横断 面研究等 ， 目前这一类 描述性 的论文在 骨伤科 的医 学期刊 中占有大多数 ， 由于其论证 强度不高 ， 往往 存在低水 平 重 复的现象 。分析性研究包括病例一 对照研究 、 队列研 究及随 机对照 临床研究等 ， 这一类 的研究 论证强 度较高 。描述性 研 究在探讨疾病 的决定性 因素时经 常可提供 重要 的线 索 ， 由 但
于设 计本身 固有 的缺 陷， 描述性研 究主要用于建立假设 ， 而不
使我 国医学期刊中有 持久 学术价值 的医学论 文数 大打折扣 。
发表论文是科研工作 的一种 表现形 式 ， 一个侧 面可 以 从
反映出与论文相对应的科研工作本身是否具有很高的科学 性。传统评估论 文价值 的方法 主要看论 文的结论 。结论如 果
问题仍较严重。本期刊出的连智华的“ 中国骨伤》 《 论文中的
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。
浅论医学统计方法的正确运用
则 是通过 仪器来检 验和测 量所得 出的结果 。在进 行试验设 计时
应 选择 客观性较强 、高灵敏性和精确性的指标。
３ 统计 学方 法 的 选 择
统计学方 法包括 统计软件 包 、统计 分析方 法 以及 检验水准 三方 面的 内容 。其 中医学论文 中常提到 检验水准 即 ，它是用 来表示 组间实 际无差 别而统计 结果判 断有差别 ，犯这类 错误 的
合理 的试验设 计 与统计处 理的可信度 存在 直接联 系 ，研究
者 在编 写医学论 文时应对 医学研 究设计 方法进行 说 明。在进行
试 验设 计时应 遵循 随机 、对照 、均衡 和重 复 四大原则 。在进 行试 验设 计 的时候通 常会 涉及 到研究对象 的选 择 ，研究对 象 的 分组 及选 择合理的检测指标三个方面 的内容 。 共 性 ，得 出结论 。因此研究 者在选 择研究对 象 时应 注意选 择样 本 应具有 一定数 量 ，能反 映 出该 事物 的规 律性 特征 ，但 又应注 意 例数不 能太多 ，以免造 成不必要 的浪费 。其 选择 的原则 就是 在保 证试 验结果 可靠性 的前提下 选择最少 的样本 例数 。研 究者 在选 择样 本对象后 应对其 基本特 征进行详 细 的描 述 ，比如 患者
品大小 、水平 数 、特定 条件 、数 据分布特 征 以及综 合分析 等来
况 ，结合 统计 学原 则 ，灵 活地 选择 。 当定 性 资料正 态分 布 时， 不符 合正态分 布时 ，则 可选用 中位数及 级差来表 示 ；当定量 资 料 正态分布且 组 间方 差齐时 一般选用参 数法 ，反 之则选用非参 组数 据之 间的 比较 。其 特点是 在均方差 不知道 的情况下 ，可以 检 验样本 平均数 的显著 性 ，大样 本 （ ｎ≥ ５ ０ ） 采 用 ｕ检验 ；多个 样本 均数两 两 比较 则用方差 分析 ，如差 异有统计 学意义 ，可采
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统计学方法在医学论文中的正确应用来源：阅读人数：4203 添加时间：2010-12-18 【已有3条评论】我要评论更多0Tags:统计学医学科技论文，特别是高质量的原始论著及根据高质量原始论著产生的系统评价己不断地改进和规范着临床医疗实践活动。
因此，医学文献的质量高低与我们的临床医疗实践活动密切相关。
然而，如果统计学方法应用不当，不仅不能准确地反映科研结果，而且还可能带来错误的结沦[1]。
Rosenfeld 等[2]比较了不同年代发表的文章，在20 世纪90年代以后有更多的文章使用了统计推断，而且比较复杂的统计分析方法如多因素分析等也更多的应用于临床研究中，但同时也存在使用统计方法欠妥或叙述不清的情况[3]。
国内耳鼻咽喉科医学科技论文情况近似，熊国强[4]等分析了2000 年到2001 年“中国耳鼻咽喉颅底外科杂志”，在科研设计和统计分析方面的应用现状；胡良平等[5]抽查了“中华耳鼻咽喉科杂志”1998 年到2000 年发表的部分文献，发现统计学误用比较常见。
因此本文将对医学科技论文常见统计学方法的正确应用进行讨论，希望加强作者的统计思维，进而提高期刊论文的统计质量及学术水平。
1 统计学方法的内容统计软件包、统计分析方法及检验水准是统计学方法必须描述的3 方面内容。
SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全世界学术界公认且最常用的两大统计软件包[6]。
检验水准即A，表示组间实际无差别而统计结果判断为有差别，犯这类错误的概率[1]。
实际工作中常取A=0.05，表示本次研究计算所得P 值必须小于0.05,才能认为组间差异有统计学意义。
因而本刊对于检验水准的描述多简化为“P值< 0. 05 为有统计学意义”。
统计分析方法的准确描述是科技论文科学性的关键所在。
统计学方法一般包括统计描述和组间差异性检验(即：假设检验) 两部分内容。
现详细叙述如下：2 统计描述统计描述主要是根据资料类型及原始数据分布类型，选择正确的指标描述资料特征。
资料类型分为定量资料和定性资料，前者是指对每个观察对象测得的某个指标能够用具体数据表示，如：年龄、身高、每张切片的阳性细胞百分率等; 后者指对每个观察对象测得的某个指标不能用具体数值表示，仅反映观察对象的某一特征，如: 阳性、阴性,ABO 血型，治愈、显效、好转、无效等。
定量资料如果符合正态分布，统计描述指标可用均数及标准差，一般描述为“数据以均数±标准差表示”; 如果不符合正态分布，则统计描述指标选用中位数和级差(即: 最大值和最小值之差)。
区分资料是正态或偏态分布，可以通过SPSS、SA S 统计软件程序判断，也可以通过目测数据是否有"极端值"，即特别大或特别小的数据，进行判断[7]。
定性资料的统计描述包括率、构成比及相对比。
率表示单位时间内某现象或事物发生的概率，如发病率、死亡率等；构成比指事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，表示各构成部分在全体中所占的比重或分布，不能说明某现象发生的频率或强度，如性别构成、疾病构成、死亡构成等。
二者的区别从以下公式则一目了然。
然而，在实际应用中以构成比代替率很常见。
例如，某文分析240 例耳鼻咽喉科住院患者，鼻窦炎41 例，称发病率17. 08% ，文中“发病率”实际为鼻窦炎患者在该科所有患者中的构成比。
此外，还有将病死率误用为死亡率、患病率误用为发病率等，这些都需引起作者的注意。
某种疾病发病率= 某段时间内发生该疾病的人数/某段时间内可能发生该种疾病的总人数某种疾病构成比= 某段时间内发生该疾病的人数/某段时间内发生各种疾病的总人数3 假设检验科技论文中最常用的是组间差异性检验。
假设检验方法很多，不同的科研设计类型及资料类型适用的检验方法有所不同。
定量资料与定性资料常用的统计分析方法介绍如下。
3.1 定量资料定量资料的统计分析方法包括参数法和非参数法，前者如t检验、方差分析，后者如秩和检验。
选择的关键在于资料分布类型，如果资料符合正态分布且组间方差齐(即各组标准差彼此接近) 则选用参数法，不符合则选用非参数法[8]。
但在许多医学论文中经常忽略这两个条件，不考虑资料的分布直接采用t 检验或方差分析，由此得出的分析结果是不可信的，见例1。
例1 为研究TGF- β、CEA 肿瘤标志在喉癌患者手术前、后有无差异，分别检测了58 名患者前及术后TGF- β和CEA，经配对t 检验，TGF- β术前、后差异有统计学意义，结果见表1。
表1.肿瘤标记物术前术后的检测*组别 TGF- β(μg/l) CEA（μg/l）术前 19.0±26.3 34.0±79.0术后 4.8±7.5* 20.6±11.2与术前比较p 值﹤0.05表中两指标标准差均相差达2 倍以上，提示方差不齐，故不宜采用t 检验，而适合采用秩和检验。
t 检验用于两组均数间的比较，包括两独立样本t 检验、配对t 检验和样本均数与总体均数比较的t 检验；方差分析用于两组或两组以上均数的比较。
然而,在许多医学论文中，对于3 组或3 组以上均数的两两比较，常重复使用独立样本t 检验作比较，如例2。
这样会加大犯阳性错误的概率，即可能将无差别的两个总体均数判断为有差别。
这点尤其需引起作者的注意，这也是医学科技论文中t 检验滥用的重要表现之一。
此类资料正确的分析方法应是先进行方差分析，以确定这几组均数总体差异有无统计学意义；如果有统计学意义，则进一步采用q 检验(任意组间两两比较) 或Dunnett t 检验(每个实验组与对照组比较) 以确定哪些组间差异有统计学意义。
例2 为了解不同分化程度的下咽癌患者VEGFR- 3 表达阳性脉管的数目VEGFR- 3 表达阳性脉管差异，分别检测16 例高分化患者，15 例中分化者及13 例低分化者，作者采用独立样本t检验，结果见表2。
表2 下咽癌组织中VEGFR- 3 表达阳性脉管与病理分级的关系组别例数 VEGFR- 3 表达阳性脉管高分化组 16 14.29±6.50中分化组 15 15.65±5.84低分化组 13 16.16±4.75各组之间p 值﹥0.053.2 定性资料定性资料整理与归纳后，主要分为3 种类型，即四格表资料(只有2 组，且结果变量为2 分类变量，总络子数为4 见表3)、行×列表资料(总格子数> 4，见表4) 和列联表资料(又称双向有序资料，见表5)。
行×列表资料又包括单向有序资料(即等级资料，2 组或2 组以上，结果变量为有序多分类变量，见表6)。
不同资料类型采用的统计分析方法有所不同。
表3 四格表资料格式组别阴性阳性合计实验组 10 29 39对照组 24 11 35合计 34 40 74表4 行×列表资料格式组别阴性阳性合计实验1 组 10 29 39实验2 组 15 19 34对照组 24 11 35合计 49 59 108表5 列联表资料格式N 分期T 分期 N0 N1 N2 N3 合计T1 15 9 4 3 31T2 13 14 9 4 40T3 9 14 6 5 34T4 8 7 7 4 26合计 45 44 26 16 131表6 单向有序资料格式组别无效好转显效治愈合计实验组 3 9 11 19 42对照组 9 5 7 9 30合计 12 14 18 28 72四格表资料χ2 检验医学论文中，四格表资料χ2 检验的应用很常见，但使用时应注意具体的应用条件。
当总例数大于40，且每个格子的理论频数均不小于5 时，应用未校正的χ2检验;如果总例数大于40,有一个格子的理论频数小于5 但大于1，采用校正的χ2 检验; 如果总例数小于40，或有一个格子的理论频数小于1，则采用Fisher 确切概率法。
实际应用中，许多作者不考虑应用的前题条件，均使用未校正的χ2 检验，从而导致结果不可靠。
行×列表资料χ2 检验行×列表资料χ2 检验主要用于多个率或构成比的比较。
但此时要求所有格子中理论频数均大于等于5或1≦T<5 的格子数不超过总格子数的1/5。
如果大于1/5 或T<1时，则相邻格子应删除或合并后再计算。
此时若需了解具体那些率之间差异有统计学意义，就需进行χ2 分割来确定。
单向有序资料此类资料如果是比较组间治疗效果差异有无统计学意义，则应采用秩和检验。
如果采用χ2 检验，仅表明各组的疗效构成差异有无统计学意义，因为此时只利用了每组构成比提供的信息，损失了有序指标提供的“等级”信息。
这也是许多作者误用统计学方法的资料类型之一，需尤其注意。
列联表资料χ2 检验此类资料特征为对同一组观察对象，分别观察其两种有序分类变量的表现，归纳成双向交叉排列的统计表，分析两个分类变量是否有相关联系的假设检验，采用行×列表χ2 检验。
3.3 相关性分析如果需了解两变量有无相关性，或相关程度有多大，此时需作相关分析。
相关分析应报告相关系数及对该相关系数所作的假设检验P 值。
相关系数种类很多，选择时应根据指标类型来确定。
如果是计量指标,则应选择Pearson 相关系数; 如果是等级指标，则应选择Spearman 相关系数。
3.4 结论的表述首先要明确“P 值< 0.05”，习惯上称“显著”(significant) ，仅说明两组差异有统计学意义，并不能说明两组该指标相差很大，或在专业上有显著的(重要的)价值; 反之，P 值>0.05，习惯上称“不显著”(non significant) ，不应误解为相差不大，或一定相等，仅说明从统计角度考虑这两组差异无统计学意义[9]。
为了不与一般意义上的“显著”、“不显著”相混淆，许多统计学家主张作结论时不用“是否显著”一词，而用“差异有无统计学意义”。
此外，根据统计结果得出专业结论不能太绝对化，因为统计结论均是概率性的，不是绝对的肯定或否定，本次研究统计结果是阴性，如果增加样本含量，组间差异可能就有统计学意义了。
综上所述，不同的统计分析方法均有其应用条件和适用范围，实际应用时，必须根据科研设计类型及变量类型选择恰当的统计分析方法，同时注意检查结果解释和专业结论是否同时满足专业和统计学要求。
切忌将t 检验、χ2 检验视为分析资料的“万能工具”，盲目套用，导致文章的科学性降低。