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基于运用分析的医学统计范文一、试验设计中的统计学原理合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学范文时应对医学研究设计方法进行说明。
在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。
在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学范文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。
因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。
其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。
研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。
此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。
选定好研究对象后就要对其进行分组。
在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。
随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。
有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。
均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。
观察实验效应的指标主要有主观指标与客观指标。
正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。
在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
二、统计学方法的选择统计学方法的正确选择是直接影响到范文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写范文时应注意选择合适的统计学方法。
不同的统计学方法应用的范围不同。
研究者在编写医学范文时常根据范文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。
医学统计典型错误论文摘要：统计方法在医学上的应用渗透到医学发展的方方面面，正是因为统计学如此强大的渗透性，反而引起一些医学实例中统计学知识被误用，推导出错误的医学结论，为医学的进一步发展带来一定程度的隐患。
本文从医学论文中常见的典型错误展开讨论，辨析其造成错误的原因，并对正确的在医学实验中运用统计学方法给出一定的建议，具有一定的参考价值。
关键词：医学实验;统计方法;典型错误引言随着近年来，人们对统计学知识研究的不断深入，统计学方法被不断应用在各个学科的发展中，其中以经济学和生物医学表现尤为明显。
选取正确的统计学方法帮助医学实验推导结果，是目前医学科研发展的一项重要的工作。
是否选取正确的统计方法将直接对医学科研发展中的的严谨性造成影响，方法选取正确可能带来较高价值的医学结果，而选取不当则会使得其反，甚至得出与事实严重相悖的结论。
本文从医学实验中常见的几个统计学错误：统计学表达描述出现问题、使用单因素方法考虑多因素问题、盲目套用统计分析模式以及不考虑统计推断方法使用的前提条件出发，讨论错误的成因，并就如何避免此类错误给出一点建议和对策[1]-[3]。
一、统计学表达和描述方式存在错误在对医学实验的分析中，往往不可避免的要对所收集的众多数据进行某种意义的表达和描述，尽管常见的表达和描述方法所有人都会，看似这是一件很容易的事情。
但是，一旦应用到统计学的知识，很多人就会不可避免的犯各类错误。
表1 两类奶牛乳蛋白含量比较(%)(x+s)表2 两类奶牛乳蛋白含量比较(%)(x+s)表中存在标准差大于平均值的情况，显然可以判断数据不符合正态分布的规律性，此时若继续按照之前的方式描述数据，就会产生错误。
二、盲目使用单因素统计思想考虑多因素问题但是仔细推敲，其实三个因素的独立性并没有得到正确的验证，这样盲目的分离数据的措施是相当不具有科学性和合理性的，统计分析的结论也可以说是完全没有说服力的结论。
当然，从统计学角度来说，我们也并不能完全否定上述结论，只能说上述结论也是具有一定的参考价值的，正确的做法应该是：采用logistics回归模型进一步对相关因素进行筛选，取代单一的卡方检验方式。
（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。
有关统计方面的医学论文（共2篇）本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！第1篇：医学数据统计方法的常见问题及分析科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析.只有通过严格缜密的实验设计和数据分析，才能保证论文的科学性和可靠性；只有如实地对研究数据进行分析，才能真实反映研究内容的本质；也是通过严格的数据分析，才能排除偶然因素对事物内在规律的影响.所以统计分析的前提必须可靠，要在周密设计的基础上收集准确而完整的原始资料，遵循随机抽样的原则，实验组间具有可比性并设置对照组.不具备可靠的前提，即使进行了统计分析，也不能弥补或纠正科研设计的不足，其研究结论也缺乏可信度.因此科研人员一定要选择正确合适的实验设计和数据统计方法，才可能保证科研结果的正确性.对医学研究来说，医学论文的研究结果可以说与人类健康息息相关，这就要求医学研究人员在研究中尽量避免出现实验设计和数据统计方面的错误，也要求医学期刊的编辑人员具备一定的医学统计学知识.然而，在中国医学论文中存在的统计学错误非常普遍0，统计学的误用率约为80%，即便是国家级基金资助的科研论文其统计学误用率也达到50%B-4.目前，一些医学研究院、所都有专门的统计学处理机构和人员，可为本单位或外单位提供实验数据的统计分析服务；一些有实力的医学期刊也拥有专职或者兼职的论文统计学审稿专家，对论文的统计学问题进行把关.这些对减少医学论文设计和写作过程中的统计学错误有很大帮助，但是一个不可避免的事实是仍有大量的医学研究人员和编辑部缺乏相应的论文统计学帮助.作为一门专业的知识，让每位科研人员和编辑从业者都精通统计学，的确是一件比较困难的事情.不过，在医学论文的写作中，有一些常见的统计学问题或者错误，却是我们可以通过学习，容易掌握并可避免出现的.本研究拟从实验设计、数据的统计分析方法、结果分析以及统计术语的书写等方面进行阐释，以期对医学论文乃至科研论文的写作人员和编辑人员有所帮助和借鉴。
医学科研中常见统计学误用及其防范对策陈佰锋;陈玉娟;朱玉;李杰;姚应水【摘要】The entire process of medical research requires statistical knowledge. The reasonable selection and application of statistic directly influent the quality of medical research. This paper concludes and analyzes common statistical misuse in medical research as follow 4 aspects: study design, statistic analysis, statistics expression and result interpretation. it is widely recognized that the proper use of statistics is a key element of research integrity. It puts forward relevant prevention measures, providing the reference frame for proper using statistic to medical researchers.%医学科研的整个过程都需要统计学知识，统计学的合理选择及应用直接影响到医学科研的质量。
文章分别从研究设计、统计分析、统计学表达、结果解释共4个方面对医学科研中常见的统计学误用进行了归纳分析，并提出了相应防范对策，为医学科研工作者正确使用统计学知识提供参考依据。
【期刊名称】《卫生软科学》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】3页(P58-60)【关键词】医学科研;统计学方法;统计学表达;结果解释【作者】陈佰锋;陈玉娟;朱玉;李杰;姚应水【作者单位】皖南医学院，安徽芜湖 241002;皖南医学院，安徽芜湖 241002;皖南医学院，安徽芜湖 241002;皖南医学院，安徽芜湖 241002;皖南医学院，安徽芜湖 241002【正文语种】中文【中图分类】R195.1统计学作为一种强大的医学科研工具，广泛应用于国内外各种公开发行的医学期刊中，然而其应用水平往往不尽人意，大量的医学科研论文被指出存在统计学误用[1]。
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]。
统计路径:用SPSS进行计数资料的趋势检验,在输出结果中读取线性关联检验统计量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出随着病种级别的升高,检测指标逐渐升高的趋势。
1.3临床诊断试验中的统计学方法应用在临床诊断试验研究中,经常选取单项计量指标或者联合计量指标以诊断某种疾病,若仅用初级统计学方法如t检验、单因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此时应采用受试者工作特征曲线(ROC)对检测结果进行分析评价。
ROC曲线分析基本原理是通过诊断界点的移动[3],获得多对灵敏度和误诊率(1-特异度),以灵敏度为纵轴、误诊率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大诊断价值越高。
ROC曲线很直观,能根据敏感性与特异性之和最大化原则自动产生最有效的诊断临界点。
具体路径可以参考相关统计专著[3]。
统计学处理一般描述为:采用SPSS(版次)统计软件分析数据,对单项及联合检测结果作图绘成ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)和标准误,其中联合检测结果变量即预测概率由Logistic回归产生(也可以用判别分析得出)。
计量资料应用-x±s表示,运用独立样本t检验及单因素方差分析,两两比较采用SNK及LSD法,计数资料采用χ2检验。
检验水准为0.05。
具体内容可据情而定。
1.4重复测量资料的方差分析误用拆分文件的t检验或方差分析如研究共设3组,每位患者在3个时间点均查某项血指标,部分作者在处理此类数据时,常误将纵向(同一时间点3组的比较)与横向(同组3个时间点的比较)数据均应用拆分文件的t检验或单因素方差分析来处理,结果导致统计学第Ⅰ类错误发生。
此组数据实质是重复测量资料,应采用重复测量资料的方差分析。
SPSS中的统计路径:数据-分析-一般线性模型-重复度量。
研究者可以参考相关书籍进行处理[3]。
1.52×2析因设计及析因方差分析实验是2×2析因设计时,分组有两个因素,A与B,故分组为A、B、O、A+B,这个设计在析因设计研究中很常用,但常会出现分组设计正确,却没有用析因设计方差分析。
析因设计与单因素方差分析不同[4],它不但能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并能提高检验效能。
非统计专业的研究者进行析因分析可能稍有难度,可参考相关统计学书籍提供的统计步骤进行此类分析[3]。
1.6Meta分析Meta分析是循证医学系统评价常用的方法[5],应用时需注意统计学处理中计数资料采用比值比(OR)作为效应变量。
具体路径:先进行异质性检验,当P>0.05时,认为同质,选择固定模型;P≤0.05时,不同质,此时可采用敏感性分析或分层分析等异质性处理,使之达到同质后再选择固定模型;若采用异质性处理仍未达到同质,则采用随机模型,以上统计路径均需交代清楚。
Meta分析的结果是以“森林树”体现的,审校中我们经常遇到作者绘制的“森林树”左上角“文献、对比、结果名称”等内容显示为“?”,这是由于部分版本的RevMan软件不能输入中文,此时可以考虑省去,或用Photo-shop软件添加相应中文。
Meta分析作为一种高级统计方法,专业性要求较高,作者可参考循证医学类权威杂志上的文章格式,如《中国循证医学杂志》中“论著?二次研究”栏目的循证文章。
2科技论文中统计学处理的相关表述2.1资料与方法中具体统计路径的描述“统计学处理”的内容常位于论文资料与方法的最后一段,一般来说包括统计软件名称及版次、统计描述、统计方法、检验标准等内容,亦可细致交待每个表格的具体统计方法。
经典例子如下,“统计学处理:采用SPSS(版次)统计软件分析数据。
计量资料用均数±标准差表示,采用单因素方差分析,两两比较采用SNK 法及LSD法。
检验水准为0.05”。
上述内容包括了大致的统计方法,即具体的统计路径。
此部分内容,没有绝对统一的规定[6]。
常见的问题有:统计学方法描述不全、内容过于简单、存在粘贴抄写痕迹等。
如部分论文的统计学处理中提及“以α=0.05为检验水准,P<0.05为差异有统计学意义”这句话,这在统计学上实质是一个重复句,保留其一即可。
2.2结果中具体P值的标注现在的统计学处理手工计算的较少,一般均应用统计软件,最常用的软件如SPSS、SAS均能给出具体P值。
但部分论文的结果表述中却未标明具体P 值,作为科技论文是不够严谨的,建议作者在表述研究结果时注明具体P值,增加论文可信度的同时,可用于再次分析。
2.3表格制作统计表设计需规范,应体现统计设计内容。
部分表格存在内容割裂、组别名称违反表格简洁化原则、表下注释繁琐、横标目与纵标目颠倒等情况。
建议作者写作论文时参阅相关统计学教程及杂志稿约。
医学统计学教学在中国的医学教育特别是高层次教育中举足轻重。
一项课题从一个好的创意开始到实施、结题,统计学方法始终贯彻其中。
不管是临床试验研究、实验性研究、观察性研究,还是临床测量误差与诊断试验,如果没有规范性的统计设计、精确的统计分析、科学的统计学解释与表述,很难获得学术上的认可[1]。
目前在统计学的具体应用中,研究课题开始设计时就有统计学专家参与已成为较流行的趋势。
许多专业统计学专家或研究者在不停的进行“统计基础”的研究,以创造更多的数理统计方法。
对于非统计专业的研究者来说,统计学的学习主要侧重于应用。
在应用统计学教学中,一般分为4个档次或阶段来进行,首先通过学习医学统计学课本获取统计学思想、原理和方法,其次学习统计软件相关书籍掌握数据到统计结果的转化,再学习统计表达与描述书籍达到书写统计学报告能力,最后可以学习如何出具统计审阅报告。
医学科技工作者亦可按照这个顺序学习以提高统计能力。
医学统计论文:医学期刊统计学错误研究1统计设计存在的常见问题统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。
常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。
针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。
1.1不遵循或不重视随机化原则随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。
随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。
然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。
还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。
部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。
1.2缺少对照研究或对照组设计不合理正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。
目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。
有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。
对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。
1.3均衡性原则掌握不够均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。
特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。
各组间越均衡，可比性越强。
有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。
具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。
对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。
1.4重复的原则掌握不好所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。
虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。
