医学论文撰写中的常见问题

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。

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。

医学论文的常见问题【摘要】医学论文在撰写过程中常常会遇到一些常见问题，包括文献综述中可能存在的问题、方法论与研究设计方面的困扰、结果解释与分析时的疑惑、数据处理与统计分析中的挑战，以及伦理与学术规范方面的考量。

这些问题可能会影响论文的质量和准确性，因此在撰写过程中需要认真对待并寻求解决方案。

通过对这些问题的研究和总结，可以帮助医学科研人员更好地撰写论文并提高学术水平。

本文将对医学论文常见问题进行综述和分析，旨在帮助读者更好地理解和解决在撰写医学论文中可能遇到的困难。

【关键词】医学论文, 常见问题, 文献综述, 方法论, 研究设计, 结果解释, 数据处理, 统计分析, 伦理, 学术规范, 结论1. 引言1.1 医学论文的常见问题医学论文是医学研究领域中最重要的学术成果之一，然而在撰写医学论文的过程中常常会遇到各种问题。

这些问题可能涉及到文献综述、方法论、结果解释、数据处理、统计分析以及伦理学和学术规范等方面。

为了保证医学论文的科学性和可信度，研究人员需要认真对待这些常见问题，并尽量避免出现不当的做法。

在文献综述中，研究者可能会遇到选择文献的困难、文献查找的依赖性以及文献分析的主观性等问题。

在方法论与研究设计中，可能会出现实验设计不合理、样本选择偏差以及研究工具有效性不确定等问题。

在结果的解释与分析中，研究者可能会面临结果解释模糊、数据分析不准确以及结论推断不充分等问题。

在数据处理与统计分析中，可能会出现数据丢失、统计方法错误以及结果解读不当等问题。

而在伦理与学术规范方面，可能会遇到伦理审查不严谨、数据造假以及抄袭等问题。

研究人员在撰写医学论文时应当注意关注这些常见问题，并严格遵守学术规范，确保论文的科学性和可信度，从而为医学研究的进步和发展做出更大的贡献。

2. 正文2.1 文献综述中的问题文献综述是医学论文中非常重要的部分，它对研究的背景、现状和相关研究进行了全面的综合和归纳。

文献综述中常见的问题主要包括以下几个方面：1. 文献搜集不全面：有些作者在文献综述中只挑选了一部分相关文献，而没有对整个领域的研究进行全面搜集。