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。5)样本数过少。临床资料的统计学分析要求一定的病例数量,如果不够小样本分析的最少例数,就不符合医学统计分析的基本要求,得出的结果“差异显著”并无实际意义。对于少见病例的精确统计学计算,有其特殊的规定和方法,并不都适用于一般资料的统计分析。在进行多元回归分析时亦应注意样本容量和自变量个数之间要符合统计学基本要求。在日常编500第6期肖丽娟等:医学论文中统计学处理常见问题及应对措施辑工作中我们也会遇到仅仅因为病例数少而被审稿专家否定导致退稿的情形。6)统计学符号书写不规范。如不分大小写,正斜体等。
2应对措施2·1要指明所采用的统计软件的名称和版本SPSS和SAS是全世界学术界公认且最常用的2大统计软件包[4]。要标出本研究所采用的统计包软件名称和版本。
2·2弄清资料类型分类这是最关键的一步。资料类型的传统划分方法是将资料分为计量资料、计数资料和等级资料3类。资料类型的现代划分方法是将资料先粗分为定量资料和定性资料2大类,然后,再将定量资料划分为计量资料和计数资料2小类;将定性资料划分为名义资料(2项分类如性别男女,多项分类如A、B、AB、O血型)和有序资料2小类[5]。资料类型的传统划分方法是从资料的收集方式角度来定义,也可以说是就“形式”而言;而资料类型的现代划分方法是从资料的性质角度来定义,也可以说是就“本质”而言。按现代划分方法来命名统计资料, 有利于抓住问题的本质。编辑要对此做到心中有数, 才能对相关论文的统计学问题提出修改意见。
2·3正确描述统计资料例如:近似正态分布的资料用-x±s表示描述集中与离散趋势,区分资料是正态或偏态分布,可以通过SPSS、SAS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[6];近似对数正态分布的资料用G 描述集中趋势,偏态分布的资料用M描述集中趋势。
2·4正确选用统计分析方法依据资料类型的现代划分方法,下面分别介绍常见的统计学分析方法。1)定量资料的统计分析方法,包括参数法和非参数法。参数法如t检验(2均数比较)、方差分析(2组以上均数比较);非参数法如秩和检验。选择的关键在于弄清资料分布的类型。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[7]。
①2均数比较的t检验。②多组均数比较的方差分析,又叫F检验,包括有完全随机设计的方差分析、区组随机设计的方差分析、多个样本均数的两两比较(SNK检验,亦即q检验和LSD-t检验)、析因设计的方差分析、重复测量资料的方差分析等[8]81-88。③非参数法的秩和检验,有配对设W ilcoxon符号秩和检验、2样本W ilcoxon检验、完全随机设计多样本比较的H检验、随机区组设计的M检验等[8]97-102。2)定性资料的统计。为了方便按定性资料的现代定义将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, 总格子数为4)、行×列表资料(总格子数>4)和列联表资料(又称双向有序资料)。
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)。
不同资料类型采用的统计分析方法有所不同[9]。①四格表资料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>40,且每个格子的理论频数均不<5 时,应用未校正的χ2检验;如果总例数>40,有1个格子的理论频数<5但>1时,则采用校正的χ2检验;如果总例数<40,或有1个格子的理论频数<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提条件,统统使用未校正的χ2检验,从而导致结果不可靠。②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。此时要求所有格子中理论频数<5的格子数少于总格子数的1/5。如果>1/5,则相邻格子应删除或合并后再计算。此时若需了解具体哪些率之间差异有统计学意义,就需进行χ2分割来确定。③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、CMH检验以及Ridit分析。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的一种典型现象,需尤其注意。④列联表资料χ2检验。此类资料的特征为对同一组观察对象,分别观察其2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2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。此外,应写明所用统计分析方法的具体名称,如成组设计资料的检验、2因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等。
医学论文选题的重要性和技巧
医学论文写作与研究工作的各个环节紧密相关。论文的价值取决于主题，主题的确定取决于研究工作，研究工作是否有意义，又取决了课题的选题，即学术论文的撰写所要研究的问题是从科研选题开始的。选题即选择一个科研题目，就是提出问题，提出了一个有价值而又适合研究者个人能力与客观条件的课题，是每项科研工作的首要环节，即工作的起点。科研课题是研究者对某一问题的理论认识和实践手段的概括，课题是经过充分的思想准备和实践准备提出来的，它集中体现了选题的科学思维、理论深度和实践能力，反映了命题者与实践者智慧、经验与技巧。科研题目是贯穿科研工作的主线，是整个科研工作的主导思想，课题选择正确与否，决定着科研工作的成败。选题的关键是明确课题是否重要，是否有先进性。
选题不只是横向专业知识和科学信息理论上的提炼，而且是对医学发展实践的纵向挖掘，离开了这一点，许多课题可能永远实现不了预期目的。提出一个既有价值又适合研究者个人能力与客观条件的课题，并不是轻而易举的事情，所以不少科学家深有体会地告诚人们：提出问题比解决问题更困难，选题的本身就是提出问题。模仿和类比模仿和类比是认识事物的方法之一。在医学科研的选题中，常借助于模仿与类比的方法提出问题。发现新线索可根据已有的科研课题，寻找细微的差异扩大选题。改变选题的组合因素推陈出新发现空白点立题查新，由情报部门提供有关信息。浏览专业文献，注意有关专业的核心期刊中哪些选题被遗漏，哪些选题还没有被期刊所重视，哪些问题尚未交待清楚，且有探索价值，从而得到启发，发现空白。发现空白之后，应立即对这方面的历史和现状作全面考证，尤其应注意近几年有关期刊的选题动向，确认是空白时即可立题。在争论焦点中选题结合地区特色这种选题方式是针对不同地区的环境特点、气候因素、民族居住地域进行分析，根据其地区差别、影响所致的疾病分布类型与种类选题。根据地区特点确定选题在可行性方面占有优势，并且常是填补地方空白的急待解决的应用性课题。
有关统计方面的医学论文（共2篇） 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 第1篇：医学数据统计方法的常见问题及分析 科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析.只有通过严格缜密的实验设计和数据分析，才能保证论文的科学性和可靠性；只有如实地对研究数据进行分析，才能真实反映研究内容的本质；也是通过严格的数据分析，才能排除偶然因素对事物内在规律的影响.所以统计分析的前提必须可靠，要在周密设计的基础上收集准确而完整的原始资料，遵循随机抽样的原则，实验组间具有可比性并设置对照组.不具备可靠的前提，即使进行了统计分析，也不能弥补或纠正科研设计的不足，其研究结论也缺乏可信度.因此科研人员一定要选择正确合适的实验设计和数据统计方法，才可能保证科研结果的正确性.对医学研究来说，医学论文的研究结果可以说与人类健康息息相关，这就要求医学研究人员在研究中尽量避免出现实验设计和数据统计方面的错误，也要求医学期刊的编辑人员
具备一定的医学统计学知识.然而，在中国医学论文中存在的统计学错误非常普遍0，统计学的误用率约为80%，即便是国家级基金资助的科研论文其统计学误用率也达到50%B-4.目前，一些医学研究院、所都有专门的统计学处理机构和人员，可为本单位或外单位提供实验数据的统计分析服务；一些有实力的医学期刊也拥有专职或者兼职的论文统计学审稿专家，对论文的统计学问题进行把关.这些对减少医学论文设计和写作过程中的统计学错误有很大帮助，但是一个不可避免的事实是仍有大量的医学研究人员和编辑部缺乏相应的论文统计学帮助.作为一门专业的知识，让每位科研人员和编辑从业者都精通统计学，的确是一件比较困难的事情.不过，在医学论文的写作中，有一些常见的统计学问题或者错误，却是我们可以通过学习，容易掌握并可避免出现的.本研究拟从实验设计、数据的统计分析方法、结果分析以及统计术语的书写等方面进行阐释，以期对医学论文乃至科研论文的写作人员和编辑人员有所帮助和借鉴。 1实验设计常见问题及分析 一个完整的研究设计，其基本内容应包括研究的目的、意义、研究对象、研究内容与方法，还包括研究进度及其预期结果等.统计设计是整个研究中最重
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
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。5)样本数过少。临床资料的统计学分析要求一定的病例数量,如果不够小样本分析的最少例数,就不符合医学统计分析的基本要求,得出的结果“差异显著”并无实际意义。对于少见病例的精确统计学计算,有其特殊的规定和方法,并不都适用于一般资料的统计分析。在进行多元回归分析时亦应注意样本容量和自变量个数之间要符合统计学基本要求。在日常编500第6期肖丽娟等:医学论文中统计学处理常见问题及应对措施辑工作中我们也会遇到仅仅因为病例数少而被审稿专家否定导致退稿的情形。6)统计学符号书写不规范。如不分大小写,正斜体等。 2应对措施2·1要指明所采用的统计软件的名称和版本SPSS和SAS是全世界学术界公认且最常用的2大统计软件包[4]。要标出本研究所采用的统计包软件名称和版本。 2·2弄清资料类型分类这是最关键的一步。资料类型的传统划分方法是将资料分为计量资料、计数资料和等级资料3类。资料类型的现代划分方法是将资料先粗分为定量资料和定性资料2大类,然后,再将定量资料划分为计量资料和计数资料2小类;将定性资料划分为名义资料(2项分类如性别男女,多项分类如A、B、AB、O血型)和有序资料2小类[5]。资料类型的传统划分方法是从资料的收集方式角度来定义,也可以说是就“形式”而言;而资料类型的现代划分方法是从资料的性质角度来定义,也可以说是就“本质”而言。按现代划分方法来命名统计资料, 有利于抓住问题的本质。编辑要对此做到心中有数, 才能对相关论文的统计学问题提出修改意见。 2·3正确描述统计资料例如:近似正态分布的资料用-x±s表示描述集中与离散趋势,区分资料是正态或偏态分布,可以通过SPSS、SAS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[6];近似对数正态分布的资料用G 描述集中趋势,偏态分布的资料用M描述集中趋势。 2·4正确选用统计分析方法依据资料类型的现代划分方法,下面分别介绍常见的统计学分析方法。1)定量资料的统计分析方法,包括参数法和非参数法。参数法如t检验(2均数比较)、方差分析(2组以上均数比较);非参数法如秩和检验。选择的关键在于弄清资料分布的类型。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[7]。 ①2均数比较的t检验。②多组均数比较的方差分析,又叫F检验,包括有完全随机设计的方差分析、区组随机设计的方差分析、多个样本均数的两两比较(SNK检验,亦即q检验和LSD-t检验)、析因设计的方差分析、重复测量资料的方差分析等[8]81-88。③非参数法的秩和检验,有配对设W ilcoxon符号秩和检验、2样本W ilcoxon检验、完全随机设计多样本比较的H检验、随机区组设计的M检验等[8]97-102。2)定性资料的统计。为了方便按定性资料的现代定义将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, 总格子数为4)、行×列表资料(总格子数>4)和列联表资料(又称双向有序资料)。
------------------------------------------ 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。 对于偏态分布的数据,应该用几何均数或中位数表示其平均水平。 t检验要求样本来自正态总体，作两样本均数比较时还要求方差齐。 如果不符合这些条件，则应考虑进行数据转换或用非参数检验; 当两小样本均数比较方差不齐时,可采用t检验。 例如临床研究中常涉及病人的病程，有的论文中病程5d至24 年的平均水平和离散度为（311613）年，这种标准差接近或大于均数的数据显然属于严重的正偏态，直接进行t检验，无疑是错误的。 t检验是最常用的统计方法之一，但有许多误用的情况。
医学科研论文中常见的统计学问题 在医学科研论文中，统计学方法是必不可少的应用工具，可以从侧面反映出作者力求使其研究成果更具科学性、代表性。然而，辑文编译在工作中发现，有些作者对统计学理论及其方法的应用缺乏深刻了解，在实际应用中常存在如下问题，从而造成分析结果的失真。 一、不进行统计学分析，仅凭观察值的大小下结论。某些医学科研论文未对搜集到的资料做任何统计学分析，仅凭观察值的大小，就做出两者之间的差异有无统计学意义的结论。临床研究的结论不仅取决于实验组和对照组之间观察值的绝对值的大小，主要取决于随机误差的大小。 一般来说，统计资料仅反映样本的情况，不能简单地将其视为总体的真实写照。既然是样本，就不可避免地存在抽样误差。只有排除了抽样误差的影响后，方可根据样本所提供的信息去推论总体的规律性。而排除抽样误差的最有效手段是正确运用统计学知识，对具体问题提出检验假设，并计算检验统计量，再利用随机变量的概率分布规律作出合理的推断。因此，未对统计资料进行统计学处理，仅凭统计指标的绝对值大小就下结论是很不严谨的，也极易得出错误结论。 二、未注明检验方法、统计量的大小。对论文中搜集到的资料进行了统计学分析，只有假设检验的结论，未注明检验方法、现有样本算得的检验统计量、检验水准、采用的是双侧检验还是单侧检验、P 值的确切范围。 三、混淆标准误与标准差的作用。标准差表示数据相对均数的离
散程度，而标准误是表示抽样误差大小的指标。有些作者误将标准差用于可信区间的表述，将标准误用于正常值范围的表述。 四、不能正确选择假设检验的方法。每种检验方法都有其适用条件，如t检验要求样本来自正态总体，进行两样本均数比较时，两总体方差应相等。所研究变量的类型不同、设计类型不同、大样本还是小样本等，所用假设检验的方法也不同。如数值变量资料的比较常用t检验，分类变量资料的比较常用卡方检验。同为数值变量资料，配对设计与成组设计比较的t检验方法也不同，若用成组比较的t检验处理配对设计资料，不但浪费信息，还可能得出错误结论。许多作者对明显偏态分布的资料，误用t检验。 五、用t检验进行均数之间的两两比较。将各种试验设计类型视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均数之间的两两比较，取代方差分析，会使犯第一类错误的概率α增大，即可能把本来无差异的两个总体均数判断为有差异。 六、误用t检验分析重复测量设计资料。重复测量是指对同一实验单位的某些观察指标在部分条件改变的前提下，进行多次重复观测。对于这种数据的统计分析，常误用t检验或一般的方差分析。由于t 检验或一般的方差分析要求数据之间相互独立，不存在相关性，而重复资料不能满足这一要求，应采用重复测量设计资料的方差分析。 七、只关心统计结论，忽视差异有无实际意义。直线相关分析中，只关心相关系数的差异是否有统计学意义，而不关心相关系数的大小有无实际意义。
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）。 2 载文量及统计学方法应用情况 根据李康等[5]主编的《医学统计学》和Cochrane推荐的Newcastle-Ottawa-Scale（NOS）工具[6]对检索到的文献进行统计学方法应用情况评判，评判结果在文献评价表中登记并复核，采用Excel管理和分析数据。结果发现，绝大多数队列研究采用χ2检验和Logistic回归方法进行统计推断，约占82.0%；而使用了生存分析及Cox比例风险回归模型的仅占13.0%（表2）。 3常见统计学问题
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。同时，在图例中列出各数据点的含义，以便读者对照查看。标题和坐标轴标签应明
医学论文数据收集与统计处理在医学研究领域，数据收集与统计处理是非常重要的环节。准确、 全面地收集和处理数据可以为研究提供可靠的依据，进而加强对结果 的解释和可靠性。本文将介绍医学论文数据收集与统计处理的基本步 骤和方法。 一、数据收集 1.确定研究目标：在进行数据收集之前，首先需要明确研究的目标 和问题。明确研究的目标有助于确定需要收集的数据类型和范围。 2.选择适当的数据来源：根据研究的目标和问题，选择合适的数据 来源。可以通过文献调研、调查问卷、临床实验、医学数据库等多种 方式获取数据。 3.制定数据收集方案：根据研究的目标和问题，制定详细的数据收 集方案。确定需要收集的数据指标、单位、测量方法等。 4.确保数据质量：在数据收集的过程中，需保证数据的准确性和完 整性。可以采用多种方法进行质量控制，如重复测量、数据验证等。 5.数据录入与管理：对于纸质数据，需要进行数据录入和管理。确 保数据的准确性和保密性，可采用电子化数据录入和数据库管理系统。 6.数据清洗与整理：在数据收集之后，需要对数据进行清洗和整理。去除无关数据、处理缺失值和异常值，以确保数据的可靠性和一致性。 二、统计处理
1.数据描述统计分析：对收集到的数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、标准差、频数分布等。通过统计指标，可以对数据分布和特征进行初步了解。 2.数据分析方法选择：根据研究的目标和问题，选择合适的数据分析方法。常用的统计分析方法包括t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。 3.数据分析结果解释：对统计分析结果进行解释和讨论。结合研究的目标和问题，分析结果的合理性和可靠性。 4.图表和图形展示：通过制作图表和图形展示，直观地呈现数据分析的结果。可以使用柱状图、饼图、线图等方式进行展示。 5.敏感性与特异性分析：在一些医学研究中，需要评估某个指标的敏感性和特异性。可以通过计算敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标进行评估。 6.结果可靠性评估：在数据分析之后，对结果的可靠性进行评估。可以采用置信区间和P值等统计指标进行评估，来确定结果的统计学意义。 总结： 医学论文数据收集与统计处理是确保研究结果可靠性和可解释性的重要环节。通过合理的数据收集方案、准确的数据处理和统计分析方法，可以得到客观、准确的结果，并提高研究的科学性和可信度。务必在各个环节中严格控制和管理数据，确保研究的可靠性和严谨性。
医学统计典型错误论文 摘要：统计方法在医学上的应用渗透到医学发展的方方面面，正是因为统计学如此强大的渗透性，反而引起一些医学实例中统计学知识被误用，推导出错误的医学结论，为医学的进一步发展带来一定程度的隐患。 本文从医学论文中常见的典型错误展开讨论，辨析其造成错误的原因，并对正确的在医学实验中运用统计学方法给出一定的建议，具有一定的参考价值。 关键词：医学实验;统计方法;典型错误 引言 随着近年来，人们对统计学知识研究的不断深入，统计学方法被不断应用在各个学科的发展中，其中以经济学和生物医学表现尤为明显。 选取正确的统计学方法帮助医学实验推导结果，是目前医学科研发展的一项重要的工作。 是否选取正确的统计方法将直接对医学科研发展中的的严谨性造成影响，方法选取正确可能带来较高价值的医学结果，而选取不当则会使得其反，甚至得出与事实严重相悖的结论。 本文从医学实验中常见的几个统计学错误：统计学表达描述出现问题、使用单因素方法考虑多因素问题、盲目套用统计分析模式以及不考虑统计推断方法使用的前提条件出发，讨论错误的成因，并就如何避免此类错误给出一点建议和对策[1]- [3]。 一、统计学表达和描述方式存在错误 在对医学实验的分析中，往往不可避免的要对所收集的众多数据进行某种意义的表达和描述，尽管常见的表达和描述方法所有人都会，看似这是一件很容易的事情。 但是，一旦应用到统计学的知识，很多人就会不可避免的犯各类错误。 表1 两类奶牛乳蛋白含量比较(%)(x+s)
表2 两类奶牛乳蛋白含量比较(%)(x+s) 表中存在标准差大于平均值的情况，显然可以判断数据不符合正态分布的规律性，此时若继续按照之前的方式描述数据，就会产生错误。 二、盲目使用单因素统计思想考虑多因素问题 但是仔细推敲，其实三个因素的独立性并没有得到正确的验证，这样盲目的分离数据的措施是相当不具有科学性和合理性的，统计分析的结论也可以说是完全没有说服力的结论。 当然，从统计学角度来说，我们也并不能完全否定上述结论，只能说上述结论也是具有一定的参考价值的，正确的做法应该是：采用logistics回归模型进一步 对相关因素进行筛选，取代单一的卡方检验方式。 三、盲目套用统计分析的模式却并没有实质性的分析 发展到现在，统计方法已经拓展的多种多样，比较常用的有卡方检验、t检验、因子分析、方差分析、回归分析等等，每一种统计方法都有其对应的特殊意义。 有一些统计方法的作用只是单纯的为了判断某两种因素是否存在关联性，有一些方法则是用来比较两组数据是否存在较为明显的线性趋势，此外还有一些统计方法可能只是为了筛选出影响数据结果的最重要因素……很多医学论文中甚至没有搞 懂不同统计方法的基本区别，就盲目套用统计分析的模式进行分析，不重结果只求分析过程的花样性，这完全丧失了统计学方法在医学实验中应用的意义。 此时正确的想法应当是检验上述二者是否具有一致性的关系，所以采取比较常见的一致性检验措施更为有效和必要，例如在这篇文章中就可以采用Kappa检验，随之也将取得更为理想的结果。 四、忽视统计方法使用的前提 通常情况下，统计方法的应用都应当是考虑其适用的前提条件，例如在我们比较常用的一些统计方法应用在医学实验的实例中的情况，都是先考虑其前提条件是否适合，再进一步进行统计推断的：t检验就是最为常见的例子，采取t检验进行
医学论文中易出现的统计学问题解析 医学论文中易出现的统计学问题解析关键词：统计学,解析,医学论文 医学论文中易出现的统计学问题解析介绍：医学论文中，统计学分析必不可少，一项关于医学期刊的调查表明，95%的稿件均进行了统计学分析，而数据统计学处理完全正确的不足30%[1].统计学涵盖了研究的多个方面，有学者研究发现[2],在医学论文中，统计研究设计、数据的表达与描述、数据的统计分析、统计分析结果的解释等各个环节，都或多或少存在问题，其 医学论文中易出现的统计学问题解析详情： [：] 医学论文中，统计学分析必不可少，一项关于医学期刊的调查表明，95%的稿件均进行了统计学分析，而数据统计学处理完全正确的不足30%[1].统计学涵盖了研究的多个方面，有学者研究发现[2],在医学论文中，统计研究、数据的表达与描述、数据的统计分析、统计分析结果的解释等各个环节，都或多或少存在问题，其错误率平均约为80%. 统计学分析的正确与否、数据表达方式的准确与否都直接关系着的质量和学术水平。每一位医学研究工作者都应掌握一定的统计学知识。同时，这也对期刊的编辑提出了更高的要求：具备相应的统计学基础知识，能对大多数文章的统计学问题进行审核。医学期刊编辑掌握并按照统计学原理对来稿进行学术质量把关，无疑将使医学期刊的学术质量得到保证和提高[3]. 笔者结合编辑工作中遇到的实际案例，归纳医学期刊中出现比较集中的统计学方法选取和描述问题、统计描述中数值准确性的问题，以期和论文撰写者及编辑同行进行交流，从而提高医学论文中统计学方面的编校质量。
一、统计学方法问题。 医学统计学方法的准确选择与应用，直接关系着研究结果的正确性，并最终决定科学研究的质量。由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。 （一）抽样方法描述。 论文中样本量的统计描述包括样本抽样方法、样本量的计算、入选标准、排除标准等方面的介绍。 在统计学中，把研究对象的全体称为总体，要了解总体的分布规律，在统计分析工作中，通常是从总体中抽取一部分个体进行观测，这个过程称为抽样。抽样方法分为随机抽样和非随机抽样，在医学研究中，为保证样本的代表性，通常选取随机抽样方法。在样本抽取过程中，每抽取一个个体，就是对总体进行一次随机试验，每次抽取的n 个个体称为总体的一个容量为n 的样本。随机抽样方法的要求是具有代表性和独立性。随机抽样方法主要有单纯随机抽样、系统
医学统计论文15篇 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 1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。ROC 曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。具
医学论文中的统计学问题 当前医学论文中的一些统计学问题: 一项科研能否取得有价值的成果,一篇论文学术水平的高低,很大程度上得取决于实验设计的水平。周密的科研设计是科学实验过程的依据,对实验数据进行合理的统计学处理是提高科研质量的必要手段。随着现代科学的发展,特别是医学统计学､生物医学工程学和电子计算机在医学科研中的应用,广大临床工作者越来越有必要更多地熟悉一些数理统计知识,以便获得可靠的资料,从而得出正确的结论。 全国不少医学期刊,从七十年代以来对这个问题日益引起广泛注意。为了让临床医务工作者在科研和写作､评阅论文中,对实验设计与数据统计问题引起足够重视,笔者近几年来学习国内医学､生物学期刊中见到的一些统计学问题,略加讨论。 临床疗效观察的实验设计问题: 在各种医学期刊中,半数以上是疗效观察方面的论著。现择其较普遍存在的统计学问题,结合实验设计基本原则加以讨论。 (一)对照与均衡性测定 国内医学期刊有关临床疗效观察的文章甚多,不少杂志刊登了一些事先未设计对照的文章,其结论难以令人信服。如《用柴葛解肌汤治疗上呼吸感染》一文,报道治愈好转率为97.7%,因无对照,无法断定其效果如何,因此,治愈好转率中含有假像。 对照的方法虽有多种,但对照的基本原则是与实验组齐同可比,最好作均衡性测定。 (二)安慰剂与盲法试验 安慰剂与盲法试验是医研(主要是比较性研究)中常用的科研方法,结果准确､误差性小。安慰剂在形､量､色､味等要与实验药物一样,不能给受试者和执行者
任何暗示。这种试验就是双盲法试验。但近年来,尚有人用改良的双盲法,此法分两期:第一期(公开期)试验有效者留,无效者弃。有效者进入第二期(双盲试验),以确定疗效是否系安慰剂的作用。在预防效果观察时可采用该法,临床上应用诸多困难,应视具体情况而定。 (三)样本含量与重复原则 没有足够样本的研究结果,是经不起重复试验的,有的论文凭少数病例观实的结果下结论,是不慎重的。如《重症肺炎并发DIC29例》一文,作者观察脑型患者3例,其中死亡一例,就得出一般脑型病死率高达57%,本组脑型病死率较低,看来及早用肝素阻断DIC过程,对降低脑型病死率可能具有重要意义的结论。因无对照,结论不可靠。 (四)随机分组与实验设计类型 随机化分组即每个实验对象有同等机会被抽样(分配)到各组去,而不受任何系统因素的影响。常用的实验设计类型有完全随机设计､自身对照设计､交义设计､配偶设计､随机区组设计､拉丁方设计､正文(析因)设计､序贯设计､半数效量实验设计(动物试验),回顾性与前赡性调查研究设计等。科研设计时应根据研究目的要求选择不同类型的实验设计方法,进行相应的统计处理。 (五)诊断与疗效标准指标设计问题 观察对象应确诊无疑,事先要制订好诊断标准,保证样本的真实性与代表性。疗效判断要有科学的指标,有特异性和定量指标更好。研究记录表格扣记录要完整统一,仪器､试有等要核校,人员要相对稳定,操作及观察方法要严格执行统一标准。 医学综述的撰写方法和步骤: 文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文,它是科学文献的一种。 文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展､学术见
医学科技论文中常见的有关统计学问题分析 科技论文中统计学运用是否正确，不仅直接影响着科研的水平、真实性和客观性，还将影响论文的质量、利用率以及期刊杂志的科学性和声誉。医思倍编译在工作中发现，医学科研中统计学的应用还存在着许多问题，为此对医学科技论文中常见的有关统计学问题分析如下： 一、研究设计问题。研究设计必须遵循的统计学原则是：重复、对照、随机化。即要有一定数量的重复观察样本、设立对照组，做到随机化分组或随机抽样。实验设计能够事先合理地安排各种因素，同时使研究者能够有秩序、有计划地进行科学实验，既保证了实验结果的可靠性，同时也保证了研究工作所付出的人力、物力、财力不致浪费，因此周密细致的研究设计是非常重要。但是，在实际工作中，往往有很多科研工作者，不能达到预期的目的。 1.研究因素确定不合理。在多因素研究中，除准确选择被研究的诸因素外，还要考虑到各因素有几个水平的问题。在实际工作中，经常会遇到多因素多水平研究设计的文章，作者把因素及其水平分得又细又多，罗列了一大堆，而下结论时理不出头绪，找不出主要的问题，牵强附会报出“成果”，其结果难以确信，文章不能刊用。其实只要抓住主要因素，选几个有代表性的水平，反映出一定的趋势就能说明问题了，然后再有针对性地进行设计，进行目标更集中而范围更窄的实验研究。 2.对照设立不合理。通过对照才能发现差别，而且可以通过对照
平衡其他非研究因素引起的变化，显露出研究因素的真实作用。一些科技人员对对照的重要性没有足够认识，不能把对照视为研究设计的组成部分，所以使研究结果失去意义。存在的主要问题有：必须有对照的，而没有设立对照；虽然有对照，但组间条件不具可比性或对照不合理、不完善；对照的例数过少，不能说明问题；选择了不具备自身前后对照条件的自身前后对照；选择不充分的对照或者不对题的对照；多余或重叠的对照。 二、显著性检验的判断问题。数理统计的基础是概率论，当对统计分析下结论的时候，要用概率的大小来判断，并以此来推论总体，一般情况下采用显著性检验来判断。在下结论的时候，不仅要根据统计学的结论，还要根据专业知识去判断。统计“显著”不代表专业“显著”，有的科技人员仅凭少量的统计资料即做出“有差异”或“无差异”的判断，并对所研究的问题下结论，这是不妥的。而对组间样本比较来说，“有差异”或“无差异”的说法也是不对的。统计判断，是对两组资料的比较做出其差异有无显著性意义的判断。 三、相关意义的判断问题。医学科技论文中采用相关回归方法进行统计分析是很常见的，但是在下结论的时候，很多作者不够谨慎，将关联判定为因果关系。因为相关不一定是因果关系，因果关系是由原因产生结果，而相关关系可以是因果关系，也可以不是因果关系。判断事物间因果关系的程度应从专业上考虑，并从相关的强度、关系的一致性、特异性、时间性、连贯性等五个方面考虑和判断。 四、率与构成比的应用问题。率与构成比都是相对数，但其意义
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.应该使用方差分析,而不是用啦验。１．１．２等级资料误用ｘ裣验：如某刊２０１１年第１期一文中，对６０例急性期脑梗死患者进行丁苯酞治疗的临床观察，比较治疗组和对照组治疗急性脑梗死的疗效，将疗效分为５个等级：基本治愈、显效、有效、无效和恶化。这篇文章用的是ｘ畿验,结果丁苯酞治疗组疗效优于对照组（Ｋ０．０１）.但该文的资料属于等级资料,应采用Ｒｉｄｉｔ４８分析或秩和检验。等级资料用ｘ凇验代替秩和检验或Ｒｉｄｉｔ分析，使等级资料丢失了等级信息，这是目前医学科技期刊的常见统计学错误。１．２只写脂而不注明所用的统计学方法或统计量：在目前的医学科技期刊中有相当一部分论文没有对统计量进行描述，有些甚至缺少对统计推论方法的介绍.这种低级错误的出现期刊编辑应负其责.缺少统计学方法及统计量描述的论文，其实验数据的真实性也值得考量.如某ｔ：１Ｊ２０１１年第３期一文中，将５０例病人的治疗前、第一周末、第二周末及第三
临床医学论文：临床研究设计中的统计学问题 1.统计学为医学研究提供了什么？1.1统计学基本概念统计学是基于人群中的样本对人群做出判断的。人群是指所限定群体中的所有成员；样本是人群中的一个子集，增加样本代表性的一种方法是在人群中进行随机抽样；α代表确认存在治疗差异时的出错几率，在对样本进行分析时，如果出错风险<α，则可断定治疗之间存在差异。随机化是指受试者事前并不知情，只由机会来决定其被分配入何试验组。偏倚是指样本代表性偏差，带来偏倚的常见情况有人口学数据失衡、统计学方法选择不当、数据缺失、患者存在共病问题和报告方式。 1.2建立检验的步骤研究者在进行检验时，首先要对数据提出问题，然后就问题列出变量，对变量进行描述；在做出无效或备择假设后，选择错误风险（α）和假设检验方法，并对人群、样本进行描述；证实样本量大小合适后，判别并检验可能出现的偏倚，最后做出检验、得出结论。在进行检验时，研究者须了解数据的分类、提出的问题、人群分布、样本量大小、研究方案的分组情况和能容忍的错误。 1.3符号轶检验（Signed-Rank Test）配对设计资料一般采用配对t检验方法进行分析，但若配对数据差数的分布非正态分布，但其总体分布基本对称，则可采用符号秩检验作为配对t检验的替代方法。研究者在不用符号的情况下，算出治疗差异的轶大小，然后加上符号，算出正轶和负轶并求和，将一个轶和命名为T，在公式中带入T值和n 值，在表中查到P值，得出研究结论。 1.4如何选择报告书写方法研究报告内容包括描述（表格和图形）、解释（统计学检验）和预测（正确的回归形式）三个部分。研究报告中插入的表格仅用来回答研究提出的问题，详述研究的可信性。表格中所列数据要经过删减，呈现主要问题，少列次要数据。除了表格，研究者还可以选择柱形图、线型图和饼图来显示数据。研究者不要试图将所有结果都用一种图表形式来表述，主要数据要用不同的形式来描述，如果报告中图表使用过多，部分信息可被忽视。试验报告须包含参数的定义、研究方法的描述、数据形式的显示、统计学结果所表
重庆医学编辑应注意的常见统计学问题 一常见统计学处理方式 采用SPSS17.0 软件进行统计分析。计量资料以x±s表示，两组均数的比较采用单样本/独立样本/配对样本t检验，多组均数的比较采用单因素方差分析（one-way ANOVA），进一步组间两两比较采用SNK-q检验/ Dunnett-t检验/SNK-q 检验。 计数资料以率/构成比表示，组间比较采用X2检验/Fisher确切概率法。 计量资料线性相关采用Pearson相关分析，等级资料采用Spearman秩相关法分析。 多因素分析采用多因素Logistic回归分析。 检验水准α=0.05/0.01,P＜0.05/0.01为差异有统计学意义。 二 Meta分析统计学处理 采用国际Cochrane协作网推荐的统计软件Rev Man5.1完成Meta分析。应根据资料的类型及评价目的选择效应量和统计分析方法。对于连续变量，当结果测量采用相同的度量衡单位时应选择加权均数(WMD)及其95%CI表示；对于计数资料，计算其相对危险度（RR）及其95%CI；各临床试验结果的异质性检验采用X2检验及I2，检验水准α＝0.1。若统计学异质性小（I2＜50%），Meta分析选择固定效应模型，否则选择随机效应模型（I2＞50%），若各临床试验提供的数据不能进行 Meta 分析，则只对其进行描述性的定性分析。利用漏斗图和Egger检验评价发表偏移。所有检验水准α=0.1。 三调查报告/流行病学统计学处理 采用Epidata3.1软件对原始调查数据进行平行双录入。应用SPSS20.0软件进行统计分析。计量资料以x±s表示，计数资料以频数表示。单因素分析采用X2检验/Fisher确切概率法，再将有意义的变量多因素分析采用二元Logistic回归分析。检验水准α=0.05/0.01,P＜0.05/0.01为差异有统计学意义。 四生存分析/预后研究统计学处理 采用SPSS20.0软件进行统计分析。ERCC1 mRNA表达情况与NSCLC患者临床