科研设计与统计常见错误解析

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。

统计工作中常见的错误有哪些在当今数据驱动决策的时代，统计工作的重要性日益凸显。

然而，在实际的统计工作中，由于各种原因，常常会出现一些错误。

这些错误可能会导致数据分析结果的偏差，进而影响决策的科学性和准确性。

下面，我们就来探讨一下统计工作中常见的一些错误。

一、数据收集阶段的错误1、样本选择偏差在收集数据时，如果样本不具有代表性，就会导致样本选择偏差。

例如，在调查消费者对某产品的满意度时，如果只选择了经常购买该产品的消费者作为样本，而忽略了偶尔购买或从未购买的消费者，那么得出的结论就可能高估了产品的满意度。

2、数据缺失数据缺失是数据收集过程中常见的问题。

如果缺失的数据量较大或者缺失的数据不是随机分布的，就会对统计分析产生影响。

例如，在调查员工的收入情况时，如果很多高收入员工拒绝提供数据，那么统计结果就会低估员工的平均收入。

3、测量误差在收集数据时，由于测量工具不准确、测量方法不正确或者测量人员的主观因素等，可能会导致测量误差。

例如，在测量物体的长度时，如果尺子的刻度不准确，那么测量结果就会存在误差。

二、数据处理阶段的错误1、数据录入错误在将收集到的数据录入到计算机系统时，可能会出现录入错误。

例如，将数字“12”误录为“21”，或者将“男性”误录为“女性”等。

这些错误如果不及时发现和纠正，就会影响后续的数据分析。

2、数据重复计算在对数据进行汇总和计算时，如果不小心对某些数据进行了重复计算，就会导致结果的偏差。

例如，在计算销售额时，如果将同一笔交易计算了两次，那么销售额就会被高估。

3、数据转换错误在对数据进行转换和标准化处理时，如果方法不正确，就会导致数据的失真。

例如，在将不同单位的数据转换为统一单位时，如果转换系数错误，那么转换后的数据就会不准确。

三、数据分析阶段的错误1、选择错误的统计方法不同的统计问题需要选择不同的统计方法。

如果选择了不恰当的统计方法，就可能得出错误的结论。

例如，在分析两组数据的差异时，如果数据不满足正态分布，却使用了 t 检验，那么得出的结论就可能不可靠。

第十五章医学科研中常见的统计学错误第一节科研设计中的常见错误一、抽样设计二、实验设计中的随机原则三、实验设计中的对照原则四、实验设计中的重复原则五、实验设计中的均衡原则第二节科研数据描述中的常见错误一、统计指标的选取二、统计图表第三节医学科研统计推断中的错误一、t检验二、方差分析三、卡方（ 2）检验四、相关与回归分析五、结论表达不当第十五章医学科研中常见的统计学错误医学科研中，研究者关心的研究对象的特征往往具有变异性；如年龄、性别皆相同的人其身高不尽相同、体重、血型等也都存在类似的现象。

同时，由于研究对象往往很多，或者不知到底有多少，或者研究对象不宜全部拿来做研究；所以人们往往借助抽样研究，即从总体中抽取部分个体组成样本，依据对样本的研究结果推断总体的情况。

恰恰是这种变异的存在，以及如何用样本准确推断总体的需求，使得统计学有了用武之地和发展的机遇。

诚然，合理恰当地选用统计学方法，有助于人们发现变异背后隐藏的真面目，即一般规律。

但是，如果采用的统计学方法不当，不但找不到真正的规律，反而可能得出错误的结论，进而影响研究的科学性，甚至会使错误的结论蔓延，造成不良影响。

作为医学工作者，尤其是科研工作者，必须了解当前医学科研中常见的统计学错误，以便更好地开展科研和利用科研成果。

本章借助科研中统计学误用实例，介绍常见的错用情况，以帮助读者避免类似错误的发生。

第一节科研设计中的常见错误统计学是一门重要的方法学，是一门研究数据的收集、整理和分析，从而发现变幻莫测的表面现象之后隐含的一般规律的科学。

医学科研是研究医学现象中隐含规律的科学，包括基础医学研究、临床医学研究和预防医学研究等，不管哪类医学科研都离不开统计学的支持。

要想做好医学科研，必须掌握一定的统计学知识，如总体与样本、小概率原理、资料的类型和分布、科研设计类型、统计分析的主要工作、常用统计方法以及方法的种类和应用条件等，尤其要了解当前医学科研中常见的统计学错误。

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。

2019年华医网继续教育答案-医学论文常见统计错误
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(一)科研设计误用纠错
1、医学论文中常见的问题不包括
A、科研设计
B、统计学方法
C、相对数
D、理论值[正确答案]
E、统计图表
2、常见的假随机分组不包括
A、交替分组
B、按就诊时间先后顺序分组
C、队列分组[正确答案]
D、按出生日期分组
E、按病案/病历号分组
答案详见：
3、科研设计的
四原则不包括
A、对照
B、随机
C、科学[正确答案]
D、均衡
E、重复
4、制订临床生化指标的正常值范围时
A、样本含量不少于300例[正确答案]
B、样本含量为200例
C、样本含量不大于50例
D、样本含量超过18例即可
E、样本量为18例。

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。

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。

统计学中的类型I和类型II错误统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。

在统计学中，我们经常会遇到两种不同的错误类型：类型I错误和类型II错误。

这两种错误类型在实际研究和决策过程中具有重要意义，本文将介绍统计学中的类型I和类型II错误，以及其对实践的影响。

一、类型I错误类型I错误，又称为α错误，是指在进行假设检验时，拒绝了真实的无效假设（零假设）的错误。

换句话说，类型I错误发生时，我们错误地认为有一个关联或差异存在，而事实上并没有。

在统计学中，我们进行假设检验来判断样本数据是否支持或拒绝某一假设。

通常情况下，我们设置一个显著性水平（一般为0.05），当p 值小于显著性水平时，我们拒绝零假设，并得出结论。

然而，如果我们设置了过高的显著性水平或者在多次重复试验中进行了多重假设检验，那么就会增加犯下类型I错误的风险。

类型I错误可能会导致假阳性结果的产生。

例如，在药物实验中，如果我们错误地拒绝了药物对疾病没有治疗效果的零假设，那么我们可能会得出一个错误的结论，即认为该药物有效。

这可能导致不必要的治疗和资源浪费。

二、类型II错误类型II错误，又称为β错误，是指未能拒绝无效假设（零假设）的错误。

换句话说，类型II错误发生时，我们无法检测到实际存在的关联或差异。

类型II错误通常与样本容量的大小有关。

当样本容量过小，检验的功效就会降低，从而导致类型II错误的风险增加。

另外，当效应大小较小或困难度较高时，也可能增加类型II错误的概率。

类型II错误可能会导致假阴性结果的出现。

例如，在临床试验中，如果我们未能拒绝一种药物无效的零假设，可能会导致需要治疗的患者无法获得有效的药物。

这可能延误或甚至危及患者的生命。

三、类型I和类型II错误对实践的影响类型I和类型II错误的发生对实践都有重要影响。

过于关注避免类型I错误可能导致犯下更多的类型II错误，而过于关注避免类型II错误可能导致犯下更多的类型I错误。

在科学研究和医学实践中，我们需要在类型I和类型II错误之间寻找平衡点。

论文统计图表常见的那些错，附大量实例！1、“率”与“构成比”的混用【原文1】600 例烧伤患儿中，210 例早期有休克症状，其中3岁以下者110例，占52%；3岁以上者100例，占48%，年龄越小，休克发生率越高，随着年龄逐渐增长，机体调节机能及其对体液丧失的耐受性会逐步改善。

（《中华烧伤杂志》2000年发表）【原文2】表1. 101例术后病人对探视时机、探视时段的需求（《中华护理杂志》2001年发表）【分析】“率”是指某现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比，用以说明该现象发生的频率或强度。

“构成比”即比例，是指事物内部某一组成部分观察单位数与同一事物各组成部分的观察单位总数之比，用以说明事物内部各组成部分所占的的比重。

二者都是相对指标，计算公式相似，但是存在本质区别。

原文1中，210例发生早期休克患儿中，3岁以下的占52%，3岁以上占48%，实际上是构成比，而文中却将其误认为“发病率”，得出了“年龄越小，休克发生率越高”的结论，明显是错误的。

如果要计算不同年龄段的休克发生率，则计算公式应为（某年龄段发生休克的患儿数/该年龄段可能发生休克的患儿总数）×100%。

原文2表格中的相对数实际上也是“构成比”，“百分率”的表述方式并不准确，应该改为“构成比”。

2、分母太小不适合计算比例【原文】环丙沙星治疗实验感染动物鼠疫疗效观察：表2结果表明治疗组30只动物全部存活，治愈率为100%。

（《中国地方病学杂志》2005年发表）表2. 环丙沙星治疗实验感染动物鼠疫疗效观察【分析】原文中统计表的主要问题在于计算相对数的分母太小。

分母太小，会使结果显得过分夸张，易失真，不能正确反映事实情况，给人造成错觉。

一般来说，只有当观察的研究对象数量足够多的时候，计算相对数才比较稳定，才能反映真实的情况。

研究中对照组的动物数仅有3只，“治愈率为0”的表达显然是不合适的。

此外，表2要表达的是两组治疗疗效的差异，“攻击剂量”是对实验动物进行感染的剂量，文中也明确说明了两组动物的攻击剂量是一样的，因此攻击剂量没有必要出现在表格中。

医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策随着医学科研的发展，统计学在医学杂志论文中扮演着重要的角色。

但是，由于研究者对统计学方法的理解不足或应用不当，常常会出现一些统计学错误。

本文将分析常见的统计学错误，并提出相应的对策，以帮助研究者提高论文质量。

2.样本量不足：样本量的大小对于统计结果的可靠性和代表性至关重要。

样本量不足可能导致结果不具有统计学意义。

因此，研究者在进行实验设计时，应该根据研究目的和预期效应大小，通过统计学方法计算出所需的最小样本量，并确保实际样本量达到或超过计算的结果。

3.忽略数据分布的假设：一些统计学方法要求数据满足特定的分布假设，例如正态分布。

然而，研究者在应用统计方法时往往忽略了这个前提条件，并未对数据的分布进行充分检验。

为了避免这个问题，研究者应该在应用统计方法之前，使用合适的统计检验或图表来检验数据是否符合假设的分布。

4. 未进行多重比较校正：当进行多组比较时，如果未进行多重比较校正，可能会导致假阳性结果的出现，即错误地认为存在差异或关联。

为了避免这种错误，研究者应该在进行多重比较时采用适当的校正方法，例如Bonferroni校正或Benjamini-Hochberg过程。

5.缺乏效应大小的解释：纯粹依靠显著性检验结果来判断研究结果的重要性是不足够的。

研究者应该解释效应的大小，例如使用点估计和置信区间来表示效应的大小范围，并进行实际意义和临床可应用性的讨论。

6.忽略混杂因素的校正：在观察性研究中，混杂因素可能会影响到统计分析的结果。

如果在统计分析中未对混杂因素进行校正，可能会引入偏差。

因此，研究者应该在进行统计分析之前，充分考虑可能的混杂因素，并使用适当的统计方法进行校正。

7.未进行复杂数据分析：对于复杂数据结构，例如多层次数据（例如医生-病人数据）或长期纵向数据，简单的统计方法可能无法提供准确的结果。

研究者应该使用适当的复杂数据分析方法，例如多层次回归分析或混合效应模型，以更好地处理这种类型的数据。

------------------------------------------ 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。