医学统计方法常见错误 ppt课件

常见的错误做法是：重复运用成组设计资 料的t检验对4个组的均值进行6次两两比较。
医学统计方法常见错误
而正确的做法是，先进行单因素4水平设 计资料的方差分析，若4个总体均值之间 的差别有统计学意义，再用q检验等方法 进行多个均值之间的两两比较。
医学统计方法常见错误
实例：研究大豆黄酮对sp2/0肿瘤细胞DNA合成影响，在大 豆黄酮组中，加入[3H]TdR后0.5h，1h，2h，4h分别测 Cpm值。每次试验均设空白对照，每个大豆黄酮剂量均设 一式3份，结果取平均值。数据均以平均值±标准差表示。
2.绘制统计图时，坐标轴上的刻度值标得不符合数 学原则、资料与所选用的统计图类型不匹配。
3.选用统计指标来描述平均水平和离散趋势时，使 用正态分布方法表达呈偏态分布的资料；运用相 对数来描述计数资料时，比与率混淆。
医学统计方法常见错误
表1 两组褥疮愈合时间指数对比（XS）
组别 猪皮组 对照组
愈合时间指数 1.34±2.63 0.75±1.47
医学统计学方法常见错误分析
医学统计方法常见错误
统计分析思路
先统计描述后统计学推断 先单因素分析后多因素分析 先计量资料后计数、等级资料
医学统计方法常见错误
一、统计描述中的常见错误：
1. 频数表
分类变量与有序分类变量直接列表 比较各类别频数分布的均匀性 比较各组间分布形态的一致性
数值变量 最小值、最大值、分组数、组距、频数表
单因素分析（处理因素为分类变量）
（1）结果变量为数值变量：注意应用条件 t检验或方差分析、秩和检验
（2）结果变量为有序分类变量：秩和检验 （3）结果变量为分类变量：卡方检验
医学统计方法常见错误
两个定性变量资料的统计分析
R×C表资料 2检验 单向有序R×C表资料 秩和检验 双向有序且属性不同 等级相关分析 双相有序且属性相同 Kappa检验
观察频数分布的对称性 比较两组分布的一致性
医学统计方法常见错误
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
医学统计方法常见错误
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。
医学统计方法常见错误
率与比的区别
率是指某种事物发生的频率或强度，是事物实际发 生的例数与可能发生某事物总人口数之比。 比（构成比）：说明某一事物内部组成部分所占的 比重。 将构成比错误地当作率来使用，这是临床科研中最 常见的错误之一。由于医院中资料的局限性，所得 的数据一般只能计算构成比。由于构成比通常不能 说明事物发生的强度，而且某一类别的构成比的大 小受到其他类别数量变化的影响，因而其应用有较 大的局限性。
医学统计方法常见错误
由于有些人对该方法理解不全面，导致在应 用过程中出现不少问题，有些甚至是非常严 重的错误，直接影响到结论的可靠性。 可大致概括为以下两种情况：
1）不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律 用t检验；
2）对多组的资料的比较，多次用t检验进行均值 之间的两两比较。
医学统计方法常见错误
实例 ： 为确定老年人围手术期头孢唑啉钠 的合理用法和用量，某研究小组对60岁以 上与60岁以下者的头孢唑啉钠药物动力学 特征分别进行了测量，并进行了比较，部 分结果见表4。
医学统计方法常见错误
表4 两组患者头孢唑啉钠药物动力学参数比较
组别 60 岁以上组（n=7） 60 岁以下组（n=5） 成组 t 检验的 t 值 P值
资料描述有无问题？
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应用相对数应注意的问题
1. 计算相对数的分母一般不宜过小：观察单位 足够多时，计算出的相对数比较稳定，一般要 求观察单位数不小于 30。 2. 分析时不能以构成比代替率。 3. 在比较相对数时应注意可比性。影响率与构 成比变化的因素很多，除了研究因素外，其余 的影响因素应尽可能相同或相近。 4. 两个样本率比较时应该进行假设检验。
8 1027
医学统计方法常见错误
0.8 100.0
表3 两种方法治愈率的比较
新疗法
组别 治疗人数 治愈人数
治愈率 （%）

成人 42
32
80
儿童 80
40
50
合计 120
72
60
一般疗法 治疗人数 治愈人数
70
49
30
12
100
61
治愈率 （%）
70 40 61
需要标准化
医学统计方法常见错误
二、统计学推断常见错误
医学统计方法常见错误
表2是某医院统计门诊沙眼病人年龄构成的数据。 作者由此得出了20~岁组人口最易患沙眼的结论。
表2 某医院门诊沙眼病人的年龄构成
年龄组（岁） 沙眼人数
%
0~
47
4.6
10~
198
19.3
20~
330
32.1
30~
198
19.3
40~
128
12.4
50~
80
7.8
60~
38
3.7
70~ 合计
对 照 组 ： 14 10 12 16 13 14 12 10 13 9 党 参 组 ： 21 24 18 17 22 19 18 23 20 18 黄 芪 组 ： 24 20 22 18 17 21 18 22 19 23 淫 羊 藿 组 ：35 27 23 29 31 40 35 30 28 36
医学统计方法常见错误
1.t检验应用时常见的错误
t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文 中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。 t检验得到如此广泛的应用，究其原因：
现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求， 研究结论需要统计学支持。 传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的 入门方法进行介绍。 t检验方法简单，其结果便于解释。
α（h-1） 0.6213±0.1177 3.5505±3.5553
1.84 >0.05
k10（h-1） 0.2856±0.0427 0.8257±3.5329
1.60 >0.05
研究者依据P值认为两组在α，k10两项指 标上差异无统计学意义。
忽视t检验的前提条件。
医学统计方法常见错误
实例 研究单味中药对小鼠细胞免疫机能的影响，把 40只小鼠随机均分为4组，每组10只，雌雄各半，用药 15d后测定E-玫瑰结形成率（%），结果如下，试比较 各组总体均值之间的差别有无统计学意义？