下载文档原格式
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）。
论文撰写中常见的统计学问题及其处理统计学作为一门学科，旨在通过收集、处理、分析和解释数据来描述和预测事物之间的关系。
然而，在撰写论文时，研究者常常遇到一些常见的统计学问题。
以下我将介绍几个常见的问题，并讨论它们的处理方法。
首先，一个常见的问题是样本选择偏倚。
在研究中，研究者可能无意中选择了特定类型的样本，而不是随机选择。
这可能导致结果不准确或不具有代表性。
为了解决这个问题，研究者可以使用随机抽样技术来选择样本，确保样本具有代表性。
此外，还可以通过与全体人口进行比较来验证样本的代表性。
第二个问题是样本容量太小。
如果样本容量太小，研究结果可能不具备统计显著性。
为了解决这个问题，研究者可以使用统计学方法来计算所需的样本大小，以达到一定的置信度和效应大小。
此外，研究者还可以通过增加样本容量来提高统计显著性。
第三个问题是数据的缺失。
在研究中，数据可能由于各种原因而缺失，例如受访者未完全回答问题或由于设备故障而丢失。
为了解决这个问题，研究者可以使用适当的数据插补方法来填充缺失值。
有一些常用的插补方法，例如最大似然估计、多重插补和概率插补。
第四个问题是多重比较。
当研究者进行多个统计检验时，他们可能会遇到多重比较问题。
多重比较可能导致假阳性错误的增加。
为了解决这个问题，研究者可以使用适当的校正方法，如Bonferroni校正、False Discovery Rate校正或Benjamini-Hochberg过程来调整p值。
最后，一个常见的问题是相关性与因果性之间的混淆。
在统计学中，相关性仅仅描述了两个变量之间的关系，并不表示因果关系。
在撰写论文时，研究者应该小心使用正确的表述，避免将相关性误解为因果关系。
此外，如果研究目的是探讨因果关系，研究者可以使用其他设计，如实验设计或断点回归设计。
总的来说，统计学在撰写论文时常常涉及一些常见的问题。
通过正确处理样本选择偏倚、样本容量不足、数据缺失、多重比较和相关性与因果性之间的混淆等问题，研究者可以确保研究结果准确可靠，并为科学研究做出贡献。
（精品收藏）医学论文中常见统计学概念误用分析医学统计学作为一种认识医学现象数量特征的重要工具，在医学研究的过程中起着非常重大的作用。
但国内外研究者通过调查发现，在现代医学期刊中，统计方法的运用及表述却存在着较多的问题［1，2］。
笔者在医学论文的编辑过程中，也发现有些作者对统计学中最常见、最基本的概念常混淆不清，因此其论文很难符合刊用的要求。
我们知道，概念是逻辑思维的基本要素，只有概念明确，才能准确地表达思想，才能对事物的本质进行客观的描述，才能作出正确的判断和推理，从而得出科学的结论。
为与作者共同提高论文质量，现对编辑工作中经常碰到的一些概念方面的误用问题，试图进行一些粗略的分析。
1概念混淆1.1以比代率比与率是临床医学研究中最常用的相对数指标。
比是表示某一事物或现象各组成部分之间或各个部分在全体中所占的比重或分布。
较常用的有构成比、相对比等。
而率是指某种现象或事件在一定条件下，其实际发生数与可能发生此现象或事件总数的比例。
临床医学论文中很多作者常把构成比当作率进行比较，造成对疾病的发生作出错误估计。
如在研究性别与其疾病发病率的关系文章中，作者把男女的构成比当作发病率，从而得出某种性别的发病率高的错误结论。
还有作者由于对构成比与率的概念不明确，造成计算错误。
如某农村卫生单位对7250名少儿进行粪检，检出蛔虫卵者4300人，需要进行治疗。
因各种原因，有900人未行治疗。
结果：已治率为79.07%，未治率为20.93%。
很明显，这是典型的以构成比代率的例子。
我们根据定义，可计算如下：出现这种错误的原因，是因为不能正确理解比与率的区别所致。
一般来说，率的分子源于分母，但分子、分母具有不同的事件属性，构成比虽然分子也源于分母，但分子、分母具有相同的事件属性。
1.2不同率混用在临床医学研究中，一些具有特殊性质的率很容易用错。
最常见的有发病率与患病率，死亡率与病死率。
发病率与患病率相混淆的原因主要是没有把握住观察、统计的时间。
医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域，准确合理地运用统计分析方法对于得出可靠的研究结论至关重要。
然而，在实际的医学论文中，却存在着各种各样的统计分析方法错误，这些错误可能会导致研究结果的偏差，甚至得出错误的结论。
下面，我们就来详细探讨一下医学论文中常见的统计分析方法错误。
一、数据类型判断错误数据类型的正确判断是选择合适统计分析方法的基础。
医学研究中常见的数据类型包括计量资料、计数资料和等级资料。
然而，很多研究者在数据类型判断上出现失误。
例如，将原本应该是计数资料的数据（如疾病的治愈、好转、无效等）当成计量资料进行分析，错误地使用了均值和标准差等统计指标，而应该使用频率和百分比等指标，并采用卡方检验等方法。
二、样本量计算不合理样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和准确性。
一些医学论文在研究设计阶段没有充分考虑样本量的计算，导致样本量过小或过大。
样本量过小，可能会使研究结果缺乏统计学意义，无法检测出真实存在的差异；样本量过大，则会造成资源的浪费，同时增加研究的难度和成本。
正确的样本量计算应该综合考虑研究的设计类型、预期效应大小、检验水准和检验效能等因素。
三、选择错误的统计方法这是医学论文中常见的错误之一。
例如，对于两组独立样本的均数比较，应该使用 t 检验，但如果两组数据的方差不齐，就需要使用校正的 t 检验或者非参数检验方法（如 Wilcoxon 秩和检验）。
然而，很多研究者在这种情况下仍然使用了普通的 t 检验，导致结果不准确。
再比如，对于多组均数的比较，如果方差分析结果有统计学意义，还需要进一步进行多重比较。
但有些研究在这一步没有进行恰当的多重比较方法选择，导致结论不够准确。
四、忽视数据的正态性检验在进行某些统计分析（如 t 检验、方差分析等）时，要求数据服从正态分布。
然而，很多研究者在使用这些方法之前，没有对数据进行正态性检验。
如果数据不服从正态分布，却仍然使用基于正态分布假设的统计方法，就会得出错误的结论。
医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域，准确和恰当的统计分析是得出可靠结论的关键。
然而，在众多医学论文中，却存在着各种各样的统计分析方法错误，这些错误可能会导致研究结果的偏差甚至错误解读，从而影响医学研究的质量和临床实践的指导价值。
接下来，我们就来详细探讨一下医学论文中常见的统计分析方法错误。
一、样本量计算错误样本量的合理计算对于研究的可靠性和有效性至关重要。
许多研究在设计阶段未能充分考虑研究的主要目的、预期效应大小、检验效能以及显著性水平等因素，导致样本量过小或过大。
样本量过小可能使研究无法检测到真实存在的差异，从而得出假阴性结论；样本量过大则会造成资源浪费，同时可能增加研究的复杂性和误差。
例如，在一项比较新药物与传统药物疗效的临床试验中，如果预期的疗效差异较小，而研究者没有充分考虑这一点，计算出的样本量不足，那么即使新药物实际上更有效，也可能由于样本量的限制而无法得出有统计学意义的结果。
二、数据类型错误医学研究中数据类型多样，包括计量资料（如身高、体重、血压等）、计数资料（如疾病的发生例数、治愈例数等）和等级资料（如疾病的严重程度分为轻、中、重）。
错误地判断数据类型会导致选择错误的统计分析方法。
例如，将原本属于计数资料的数据（如疾病的治愈与未治愈），错误地当作计量资料进行 t 检验，这样得出的结果是不准确的。
反之，将计量资料当作计数资料处理，也会造成同样的问题。
三、选择错误的统计检验方法不同的研究问题和数据类型需要相应的统计检验方法。
常见的错误包括：在多个组间比较时，错误地使用 t 检验而不是方差分析；在非正态分布的数据中使用参数检验方法；在不符合独立性假设的情况下使用独立样本检验等。
比如，在比较三种不同治疗方法对患者生存率的影响时，应该使用方差分析或非参数的KruskalWallis 检验，而不是多次进行两两t 检验，因为这样会增加一类错误（即假阳性）的概率。
四、忽视方差齐性检验在进行 t 检验和方差分析时，通常需要先进行方差齐性检验。
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]。
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
末及第三周末的ＢＰＲ总分进行比较，结果显示每一个时间点的ＢＰＲ总分与前一个时间点比较有显著性差异，但未提及所用统计方法，无法知道是用凇验，还是方差分析；文中也未注明统计量。
这种只给出统计结果而未给出统计方法或统计量的表达方式，会影响读者对结果准确性的判断。
１．３不注明统计分析软件：随着计算机技术的不断普及和医学科研工作者自身素质的提高，统计分析软件已经成为医学科研中必不可少的应用工具。
目前医学科研工作者最常用的统计软件有ＳＰＳＳ、ＳＡＳ和ＥＸＣＥＬ等，其中ＳＰＳＳ软件使用较多。
在医学论文中，应对文章使用的统计分析软件作比较详细的介绍。
如使用ＳＡＳ９．Ｏ统计软件包进行统计分析，常见错误有：①不介绍所用统计软件：②只介绍统计软件，不介绍所用版本。
１．４统计表格不规范：国内医学期刊中，统计表是最为常用的统计描述方法，它可以直观的对实验数据进行概括和对比，并有利于下一步的统计学处理。
常见问题包括：①表中数字没有以“±”或“～”号为中心对齐：②同一指标的有效位数不一致：③计量单位列在表内数据后或不标示：④表体内单位与正文不一致；⑤统计表中的芒值或Ｐ值只写做尸、芒；
⑥尸、蹲统计符号不用斜体表示；⑦表下注释Ｐ值结果未注明比较对象；⑧文字描述与表格所示不符，如文字叙述有统计学差异而在表格中未标出，或表注中Ｐ（Ｏ．０１，而文字叙述却为Ｐ（Ｏ．０５。
１．５率和比混淆：常见的主要有将患病率误解为发病率，病死率（某病病死率＝因某病死亡人数／同期某病病人数×１００％）误解为死亡率（某疾病死亡率＝同年内某种病因死亡人数／某年平均人口数×
１０００００／１０万）等。
如某文报道该院手术患者中呼吸系统发病率为５４．８６％（９６／１７５），心脑血管疾病发病率为２６．０２％（５１／１９６）……，此发病率实为该病在该院手术患者中的构成比。
１．６其它问题：医学期刊论文中存在的其他统计问题主要有：①数据方差不齐，未进行数据转换即行凇验或方差分析：②用凇验分析重复测量设计的资料，配对凇验误用为完全随机ｔ９２验：③理论数小于５，不用校正ｘ凇验：④统计术语及符号使用不准确、不规范，如卡方检验未使用希腊文小写Ｘ７，相关系数未用英文小写礴；
⑤相关系数有统计学意义被误为相关性的程度；⑥检验推断和统计量出现错误等。
２避免医学期刊论文中统计学错误的策略分析尽管统计学方法在科研工作中越来越受到重视，应用也更广泛，但从以上发现的问题来看，仍不容乐观。
为了进一步提高论文的统计学质量，作者、编者、审稿者都应高度重视统计学的应用，而对于医学期干ｌＪ编辑来说更应切实做好以下几点。
２．１编辑应加强对统计学专业知识的学习，提高统计学思维能力：在我国现阶段的医学教育中，统计学课程设置的深度、广度不能满足实际科研工作的需要，科研论文的作者往往只是对统计公式的简单套用，知其然而不知其所以然，致使论文频频出现统计学错误，这就要求编审人员要完善自身的知识结构，保证编审论文中统计学应用的准确性。
可以通过以下渠道提升编辑人员的统计学素养：①编辑应自觉地学习有关统计学知识，定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训：②在实际工作中，遇到疑难问题。
应积极查询统计学专著或请教统计学专家，在实践中不
断学习，以提高统计学思维能力。
２．２编辑严把编审关，勇于发现论文中的统计学问题２．２．１编审环节对减少医学文献中统计学错误的发生有重要作用。
医学期刊编辑部可聘用统计学专业的研究生作为编辑，这样可以使编辑的专业结构多元化，以利于编辑互相学习，实现知识互补。
２．２．２医学的分支众多，专业性强，有时会遇到统计方法复杂的稿件，建立统计学专家审阅制度将会更有效的保证论文所报道的研究成果的科学性和可靠性，也便于其他编审在与统计专家共事的过程中进一步提高自身的统计学素养。
２．２．３近年来，医学科技期刊竞争日趋激烈，期刊中基金资助课题和科研立项论文的数量成为期刊评优的重要指标。
而这些论文中也或多或少的存在统计学问题，有个别编审为避免这些所谓的高质量论文的流失，往往对这些统计问题视而不见。
作为一名负责任的编辑，应对稿件一视同仁，严把编审关，勇于发现论文中的统计学问题，时刻提醒自己，把切实的提高期刊质量作为一切行为的检验标准。
２．３编辑应通过各种渠道，有意识地提高作者群的统计学素质２．３．１医学期刊论文中频频出现统计学问题，与医学科研工作者对统计学的重视不够密切相关，期刊编辑应把握和作者交流的每一个机会，宣讲统计学对于医学科研的重要性，强化他们的统计学意识，激发他们学习统计学知识的热情。
２．３．２编辑应定期对固定作者群利用统计学专题讲座的形式提升作者的统计学水平，结合论文中的错误实例进行讲解，提醒作者优化实验设计。
２．３．３编辑应在期刊稿约中加大并细化对投稿论文统计学方面的要求，如要求实验性论文必须进行统计软件、统计
方法的描述，必须注明统计量等，这样可优化稿源，减少稿源论文中的低级统计学错误。
２．３．４编辑在退修稿件时不能只用“统计方法使用不正确”、“统计描述不当”等笼统的概念回复作者，而应耐心细致的填写修改意见，如告知作者应该用哪种统计方法，正确和错误的统计推断方法分别应该在何种情况下使用等等。
这项工作虽然繁琐，大大增加了编辑的工作量，但这是进行统计学普及的重要环节。
２．３．５可在期刊中开辟专栏，结合稿件实例分析统计学错误，优化论文的实验设计，提升作者、读者的统计学水平。
５０３结语期刊论文中统计学应用现状反应了当前作者统计学素养，反应了期刊编审统计错误识别能力和责任心，最终体现了期刊质量的优劣。
从以上分析中可以看出，目前我国医学科技论文中仍存在着大量的统计问题，要改变这一现状是一项长期而艰巨的工作，需要作者、读者、编审以及期刊上级主管部门等共同做出努力。
医学期刊的编辑更应为提升科技论文的科学性、严谨性，为打造精品期刊，为提升我国全体医学科研工作者的统计学水平切实的做出努力。
