常见医学科研设计与统计分析错误辨析_一_临床试验部分

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。

临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析在临床试验中，科研设计和统计分析是确保研究结果准确可靠的重要环节。

然而，由于研究者的误判、设计缺陷或统计方法错误等原因，常常出现一些常见的错误，影响着研究的科学性和实用性。

本文将针对临床试验中常见的科研设计和统计分析错误进行辨析，以期帮助研究者更好地设计和分析临床试验。

一、样本量计算错误在临床试验中，样本量的计算是保证研究结果具有统计学意义的前提。

然而，很多研究中样本量的计算存在错误。

常见的错误有两个方面：一是样本量过小，导致研究结果缺乏统计学意义；二是样本量过大，造成研究资源的浪费。

为了避免样本量计算错误，研究者需要在研究设计之前充分了解已有的背景知识和相关文献，根据目标参数的预期值、可接受的显著性水平和统计功效等因素来计算样本量。

确保样本量的合理性和可行性对于有效的科学研究至关重要。

二、样本选择偏倚样本选择偏倚是指试验中某些特定群体被有意或无意地排除在外，导致研究结果的失真。

通常，这种偏倚主要表现在两个方向上，即选择性偏倚和信息偏倚。

临床试验中常见的样本选择偏倚包括招募患者时没有使用随机化方法、仅选择特定的患者群体、忽视非完全随机的分配方法等。

要解决这个问题，研究者应该使用随机化方法，即将患者按照一定的规则随机分配到不同的治疗组或对照组，以保证样本在一定程度上的均衡，降低样本选择偏倚的可能性。

三、结果分析错误结果分析是临床试验中最终总结和解释研究结果的过程。

然而，结果分析中也存在一些常见的错误。

首先，研究者常常没有正确选择适当的统计学方法来分析数据。

例如，某些连续变量数据使用了t检验，而在正态分布假设不成立的情况下，应该使用非参数方法进行处理。

其次，研究者在报告研究结果时常常忽略了效应估计和置信区间。

这些参数能够更全面地反映变量的影响程度和结果的可靠性，并且有助于他人对研究结果的理解和解释。

另外，研究者有时过于依赖显著性检验，而忽略了临床意义的判断。

在一些研究中，虽然结果间差异达到统计学显著水平，但实际上对于临床决策来说并没有太大的实际意义。

临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析临床试验是评估新药物、治疗方法和医疗器械有效性和安全性的重要手段。

科学合理的研究设计和统计分析是保证试验结果可靠性和有效性的关键。

然而，由于种种原因，临床试验中常常出现各种错误，这些错误严重影响了试验结果的准确性和可信度。

本文将从设计和统计两个方面，对临床试验中常见的错误进行辨析，并提供相应的解决办法。

一、设计错误辨析1. 非随机分组临床试验需要将研究对象分为实验组和对照组进行比较，如果分组过程不是完全随机，容易引入选择偏倚。

解决办法是使用随机数表或随机化软件进行随机分组，确保分组过程是完全随机的。

2. 样本量计算不合理样本量计算是临床试验设计的重要步骤，样本量过小会导致试验结果的抽样误差较大，无法得出可靠结论；样本量过大会浪费研究资源。

样本量计算应基于实验的预期效应大小、显著性水平和统计功效等因素进行合理估计。

3. 缺乏双盲设计双盲设计是有效控制观察者和被观察者误差的重要手段，可以减少主观因素对试验结果的影响。

临床试验中，应尽量采用双盲设计，使实验组和对照组在临床观察和数据收集过程中得到相同对待。

二、统计分析错误辨析1. P值解释错误P值是判断统计显著性的重要指标，但在解释P值时经常出现错误。

P值并不能表示效应的大小或者概率，它只是一个统计推断的结果。

因此，不应仅仅从P值的大小来断定结果的重要性，还需要考虑置信区间、样本量和实际临床意义等。

2. 没有考虑多重比较问题在一个临床试验中进行多个指标或者多个观察点比较时，忽视多重比较问题容易导致假阳性结果。

为了控制多重比较的误差，需要采用修正方法，如Bonferroni校正或Benjamini-Hochberg方法，来调整显著性水平。

3. 忽略数据分布的假设在进行统计分析时，往往基于一些假设进行，如数据服从正态分布。

如果数据的实际分布与假设不符，可能导致统计推断的错误。

因此，在进行统计分析前，应该对数据的分布进行检验，并采用相应的非参数方法或转换方法进行分析。

临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析临床试验过程包括设计、测量和评价( design，measurement and evaluation ，简称DME) 三大步骤，其每一步骤均遵循一定的原则：设计要遵循“分层、区组随机化分组，可比性(均衡)的平行对照，盲法，可重复性(样本量足够)”四大原则；测量必须保证取得的数据真实、可靠，避免各种可能的测量偏倚；评价包括正确选择统计分析技术及对统计分析结果的统计学推断和专业推断。

临床试验论文是反映药物临床设计、实施过程，并对试验结果作出分析、评价以供循证医学进行系统评价参考的总结性文章，真实、完整地描述事实，科学、准确地分析数据，客观、全面地评价结局是撰写试验论文的基本准则。

因此，充分理解DME过程遵循的原则有助于临床医生合理设计临床试验，选择正确的统计分析方法，书写科学严谨的试验论文。

本文拟系统分析医学论文中常见的科研设计与统计分析错误。

一、临床试验论文设计问题辨析临床试验论文中设计问题主要表现在违反试验设计的四大原则和测量方法的描述上。

因试验设计是科学研究的开始，设计中的错误所导致的后果是很严重的，甚至可能导致整个科研工作的全盘否定。

1．随机化问题随机化是临床科研设计的重要原则之一，是避免偏倚和混杂因素的最有效的方法。

常见随机化方面的问题有：未注明分组是否随机，或未采用随机化分组方法。

未说明随机的方法，只是笼统地说“将病例随机分为两组”，如某已发表论文对分组的描述：“35 例均为住院患者，随机分为两组，治疗组21 例，对照组15 例。

”从两组样本数相差悬殊即可断定分组并非随机。

随机化方法错误，如按奇偶数、单双日、入院顺序等。

如“按病情和就诊的先后顺序分组”，因病人就诊的先后顺序往往暗示其病情不同，尤其是当病人的病情轻重难以判断时若将先来就诊者分在一组，后来就诊者分在另一组，就不可避免的导致顺序误差(即一组病人的病情较另一组病人的病情重)，从而得出错误结论。

统计研究设计中常见错误辨析(一)一般情况，一项医药科研在统计研究设计方面出了问题，多半是原则性的或致命性的。

此时科研工作的可靠性就如同是“墙头芦它”或“空中楼阁”，经不起“风吹雨打”。

在我国医药科研工作中，在统计研究设计方面出现错误者并非少见，而这些错误无疑会降低我国科研工作的水平，阻碍我国医药科技事业发展。

在医药科研工作中，忽视统计研究设计或设计不完善的例子不胜枚举。

以下几方面的错误较为常见：缺乏必要的预试验一些科研工作者对所上研究的问题缺乏必要的了解，既不全面地查阅文献资料，又不做必要的预试验，更没有制定完善的实验设计案，盲目开展实验。

当实验过程中出了问题时便措手不及。

如某研究者在测完一组鼠的白细胞（WBC）计数后发现有些鼠的WBC值偏高，于是，仅对这几只鼠重测，而对那些自认为WBC值可以接受的鼠只测1次。

不仅如此，在进行数据处理时，将一组鼠的WBC值写成两列（只测一次的鼠两个数据相同，而测两次的鼠两个数据不同），分别用作甲、乙两种药物的对照组数据，这种对照是没有意义的；又如有人在研究毒物的半数致死量时，在所选定的几个剂量组内动物的死亡率或者均低于50％，或者均高于50％，导致无法进行半数致死量的正确估计。

缺乏与设计类型相匹配的收集实验数据的表格缺乏完善实验设计指导的实验研究者，常常也缺乏设计类型相匹配的收集实验数据的表格。

各实验者常将实验数据随便记录在零散的纸片上或用过的旧练习薄上，等到空闲时再来抄录实验数据。

这样做有很多缺点：其一，数据很容易丢失；其二，数据转抄很容易出现过失误差；其三，盲目抄录的数据常不符合统计软件分析数据的格式要求。

很多与特定设计类型对应的实验资料有其固定的记录或录入格式，便于进行统计分析。

这些规格化的表格很多，此处从略。

选用的样本含量不当很多人误认为实验中全部动物数就叫做本次实验的样本含量，其实不然。

如某研究者用15只动物做实验，先按药物作用时间长短将动物随机均分成5组，每组3只；接着又按药物的3种剂量将每组中的3只动物再均分成3个小组，每小组仅有1只动物。

临床试验中常见科研设计与统计分析错误辨析
一共6道题，每页6道题
单选类型试题：
1) 临床疗效常用“痊愈”、“显效”、“有效”、“无效”描述,这类资料属于等级变量资料,应采用何种统计方法：
A. 四格表χ2 检验
B. t检验
C. 秩和检验或Ridit分析
D. 方差分析
2) 下列描述错误的是：
A. 未对试验资料做任何统计学分析,仅凭对观测值大小的直观比较,就作出两者之间的差别有显著性意义的统计学结论,是缺乏统计学知识的突出表现
B. 某作者观测中药组与西药组在服药后1 、3 、6 周的骨密度变化情况,采用t检验分析
C. 参数检验前提条件是资料呈正态分布、各组方差齐同
D. 经临床研究所搜集到的资料一般都是样本,存在有抽样误差,因此,下结论不仅取决于所研究的试验组和对照组之间差异的绝对值的大小,而应采用统计推断的方法,获得概率性的结论
3) 以下哪项不属于临床试验论文设计问题：
A. 随机化问题
B. 对照组设立问题
C. 样本含量问题
D. 使用标准误代替标准差
4) 在制作统计表时常见的错误表现在：
A. 重点突出
B. 表达准确
C. 主谓倒置
D. 层次清楚
5) 统计推断方面的错误包括：
A. 缺少统计学分析
B. 未说明应用的统计学方法
C. 统计方法选择不当
D. 以上均是
6) 通常认为均数小于（）倍标准差的资料呈偏态分布：
A. 2 倍
B. 3倍
C. 4 倍
D. 5 倍。

常见医学科研设计与统计分析错误辨析(一)--临床试验部分查青林
【期刊名称】《江西中医学院学报》
【年(卷),期】2004(016)004
【摘要】系统分析医学论文中常见的科研设计与统计分析错误,并按临床试验、药理试验和制剂工艺的不同分别加以描述,从编辑、审稿的角度介绍识别此类错误的技巧,为医学论文的编审工作提供借鉴.
【总页数】4页(P73-76)
【作者】查青林
【作者单位】江西中医学院,南昌,330006
【正文语种】中文
【中图分类】R195.1
【相关文献】
1.国内检验医学临床研究常见科研设计缺陷和统计学错误辨析 [J], 胡志德;胡成进;邓安梅
2.医学论文中统计分析结果表达的常见错误辨析 [J], 秦鹏;沈瑞文;曲波
3.临床科研设计中统计设计常见错误辨析 [J], 刘举莲
4.医学研究论文中常见统计学错误分析(6) 定性资料统计分析错误辨析与释疑 [J], 胡良平
5.医学研究论文中常见统计学错误分析(4) 定量资料统计分析错误辨析与释疑 [J], 胡良平
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“医学论文中统计分析错误辨析”资料汇总目录一、医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三二、医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料分析方法的合理选择三、医学论文中统计分析错误辨析与释疑直线相关与回归四、医学论文中统计分析错误辨析与释疑实验设计类型的合理选择五、医学论文中统计分析错误辨析与释疑实验设计原则的正确把握六、医学论文中统计分析错误辨析与释疑定性资料统计分析方法的合理选择医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三本文旨在探讨医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三。

通过对前人研究的回顾，总结了医学论文中常见的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三的类型和原因。

同时，本文采用实证研究方法，对医学论文中的统计分析错误进行辨析，并探讨其对学生成绩的影响。

结果表明，医学论文中的统计分析错误会影响学生对统计资料的理解和正确使用，应引起重视。

医学论文中的统计分析是研究医学领域问题的重要手段之一。

然而，由于多种原因，医学论文中的统计分析存在一些错误辨析与释疑统计资料的问题，这会影响研究结果的准确性和可靠性。

本文旨在探讨医学论文中统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三，以帮助学生更好地理解和使用统计资料。

先前的研究表明，医学论文中的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三主要包括以下几个方面：（1）统计学假设前提的误解；（2）不恰当的统计学方法；（3）统计结果的不合理解释；（4）误用和滥用统计指标；（5）统计样本的偏差和质量问题。

这些错误辨析与释疑统计资料的问题会影响医学论文的质量和研究结果的可靠性。

本文采用实证研究方法，随机选取了多篇医学论文，对其中的统计分析进行仔细阅读和分析。

同时，本文还对这些医学论文中存在的统计分析错误进行分类和归纳，并对其产生的原因和影响进行探讨。

通过分析发现，医学论文中常见的统计分析错误辨析与释疑统计资料的表达与描述之三主要包括以下几个方面：统计学假设前提的误解。

国内检验医学临床研究常见科研设计缺陷和统计学错误辨析在国内的医学临床研究中，常见的科研设计缺陷和统计学错误包括样本容量过小、随机分组不合理、盲法不完整、疗效评估方法不准确、统计方法选择不当等。

首先，样本容量过小是科研设计常见的缺陷之一、由于研究人力、物力和时间的限制，许多临床研究往往只能选取较小的样本容量进行研究。

然而，样本容量过小会导致结果的可靠性降低，无法获得准确的结论。

因此，在进行医学临床研究时，应尽可能选择足够大的样本容量，以提高研究的可靠性和科学性。

其次，随机分组不合理也是常见的科研设计缺陷之一、在医学临床研究中，随机分组是保证结果可靠性的重要步骤。

然而，在一些研究中，由于研究者的主观因素或其他原因，存在分组不完全随机的情况，导致结果的偏倚性增加。

因此，科研人员在进行医学临床研究时，应尽可能使用随机分组的方法，以保证研究结论的准确性。

另外，盲法不完整也是科研设计常见的缺陷之一、在医学临床研究中，盲法的使用可以减少研究结果的偏倚性。

然而，在一些研究中，由于研究者无法完全实施盲法，导致结果的可靠性降低。

因此，在进行医学临床研究时，应尽可能实施完整的盲法，以保证结果的可靠性。

此外，疗效评估方法不准确也是常见的科研设计缺陷之一、在医学临床研究中，准确评估疗效是研究的核心目标之一、然而，在一些研究中，由于疗效评估方法的不准确，导致无法获取准确的结果。

因此，在进行医学临床研究时，应选择准确可靠的评估方法，以保证结果的科学性和可靠性。

最后，统计方法选择不当也是常见的科研设计缺陷之一、在医学临床研究中，统计方法的选择需要根据研究问题和数据类型进行合理的选择。

然而，在一些研究中，由于对统计方法的了解不足或者选择不当，导致结果分析的偏颇。

因此，在进行医学临床研究时，科研人员应针对不同的研究问题和数据类型，选择适当的统计方法进行分析，以提高结果分析的科学性和准确性。

综上所述，国内医学临床研究中常见的科研设计缺陷和统计学错误有样本容量过小、随机分组不合理、盲法不完整、疗效评估方法不准确和统计方法选择不当等。

临床实验研究常见错误分析临床实验研究是评估和改进医学治疗手段的重要途径。

然而，在进行临床实验研究时，常常会出现各种错误，这些错误可能会影响结果的准确性和可靠性。

本文将分析一些常见的临床实验研究错误，并提供相应的解决方案，以确保研究结果的科学性和可信度。

1. 样本选择偏倚样本选择是临床实验研究中至关重要的一环。

然而，当研究人员在选择样本时存在偏见或疏忽时，可能会引入样本选择偏倚。

例如，选择过小或过大的样本量，只选择一部分特定群体的参与者，或者没有进行适当的随机分组。

解决这个问题的方法是，研究人员在样本选择时要尽量避免主观倾向，应该采用随机抽样和适当的样本量计算方法。

2. 实验设计不合理实验设计的合理性直接影响到研究结果的可靠性。

一些常见的实验设计错误包括未设对照组、缺乏随机分组、缺乏盲法和交叉设计等。

为了避免这些错误，研究人员应该在设计实验时认真考虑各种因素，确保实验组和对照组之间具有可比性，并且实验过程中能够保持盲法的有效性。

3. 数据收集和记录不准确数据的准确收集和记录是临床实验研究中至关重要的一环。

然而，如果在数据收集和记录过程中存在不准确的情况，可能会导致结果的失真。

常见的问题包括数据记录错误、遗漏数据以及数据收集方法不一致等。

为了解决这个问题，研究人员应该对数据收集和记录过程进行规范化，确保操作的一致性，并使用适当的工具和方法来确保数据的准确性。

4. 统计分析方法不当统计分析在临床实验研究中起着至关重要的作用，能够帮助研究人员从数据中得出有意义的结论。

然而，如果使用不当的统计方法，可能会导致结论的错误或误导。

常见的统计分析错误包括样本量计算不准确、使用不适当的假设检验方法以及未能考虑相关变量的影响等。

为了解决这个问题，研究人员应该选择适当的统计方法，并在进行数据分析前充分了解所使用方法的原理和限制。

5. 结果解释不准确结果解释是临床实验研究中的最后一步，也是非常重要的一步。

错误的结果解释可能会误导医学实践或科学研究的进一步发展。

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。