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常见的统计错误 卫生统计学教研室 陆 健 * 例1：无对照研究 某人研究某药物治疗铅中毒的驱铅效果，在30名铅中毒工人治疗过程中得到如下资料：治疗前尿铅（单位数值）的均数为0.116±0.009，治疗后为0.087±0.010，前后差异的比较P0.01，说明使用该药物后尿铅含量减少，证明该药物有驱铅作用。 例1的错误分析 缺乏对照，无法证明如果不用该药物，铅中毒者的尿铅含量是否会减少。 如为动物实验，可采用空白对照； 如为人体试验，则应采用阳性药物对照。 例2：混合作用 为了证明松球有治疗慢性支气管炎的作用进行如下试验： 设置两个组：A组为空白对照组，B组为“松球+麻黄+地龙”组。 如果B组的疗效优于A组，则证明松球有治疗作用。 例2的错误分析 忽视了“麻黄+地龙”的治疗作用。 应设置如下组别： 空白组 松球组 麻黄+地龙组 松球+麻黄+地龙组 例3：寻找最优实验条件 在进行“伊利蒙菌发酵”的实验中，对研究产物有影响的因素有：培养基含水量（6水平）、培养基起始pH值（6水平）、温度（6水平）和光线强度（2水平）。 实验方法：固定其他因素后寻找每个因素的最佳水平，再组合成最佳实验条件。 例3的错误分析 每个因素不仅对产物有影响，彼此之间还可能有交互作用，忽视交互作用会得出错误的结论。 采用正确的正交设计方案，通过响应曲面回归分析（可用SAS的RSREG过程），寻找最佳实验条件。 例4：两组率的比较 例4的错误分析 分母太小，率的值缺乏代表性。 表中的率保留小数位不一致。 阳性率应为检出率。 两组比较不应该包括大肠癌组，因为无淋巴结转移组没有患者。 例5：例数合并 例5的错误分析 合并后?2=5.256，P=0.0219，结论为孕妇护理量少的婴儿死亡率高于护理量高的。而从不同地点看到护理量多少，其婴儿死亡率相差不大，与上述结论矛盾。 原因：样本例数相差较大的资料，不适合进行简单合并。该资料可按地点分层用CMH检验，结论为?2CMH=0.039，P=0.8434，不能认为孕妇护理量与婴儿死亡率有关。 例6：等级资料转化为定性资料 例6的错误分析 将等级资料转化为定性资料，损失信息。 如改用秩和检验，得到统计量Z=2.9083，P=0.0018，结论为缓释片组的疗效优于普通片组。 例7：等级资料的相关性分析 例7的错误分析 ? 2检验的结果只能证明不同矽肺期次的肺门密度等级构成不同，即矽肺患者I期和III期的肺门密度以“+”和“++”为主，II期患者以“++”和“+++”为主。 若要证明矽肺期次越高的患者肺门密度等级也越高需进行Spearman或Kendall相关分析，本例rs=0.00059，P=0.9856，说明矽肺期次和肺门密度等级无关。 等级取值的方向需一致。 例8：检验条件 例8的错误分析 60岁以上组受试者年龄相对比较集中，服药后参数变异情况不大；而60岁以下组受试者的变异情况较大。 该资料不适合用参数法 t 检验来分析（不满足方差齐性），应采用非参数方法秩和检验分析。 例9：单因素多水平比较 例9的错误分析 单因素多水平的均数比较如果采用多次t检验，会增加I类错误的概率。应该采用完全随机设计的方差分析来分析该资料。 如果都和对照组比较，则应采用Dunnett检验对各组均数进行两两比较。 如果要比较全部水平之间的差异，需进行SNK检验。 本例应采用SNK检验分析不同昏迷程度各指标的差异。 例10：析因设计 例10的错误分析 多组比较不能用t检验进行两两比较。 此为两因素两水平析因设计资料，若当作单因素四水平设计处理，只能分析某因素某水平与另一个因素某水平组合的组和其他组合组的差异有无统计学意义。 采用析因设计的方差分析不仅能分析每个因素下不同水平的差异，还能分析两个因素间有无交互作用。 例11：重复测量设计 例11的错误分析 重复测量设计资料中时间可能会影响测量指标。 如果测量指标不受时间影响，则可用差值分析处理因素的作用。 如果测量指标受时间影响，则测量指标的变化受到处理因素和时间的共同作用。此时需用重复测量设计专用的方差分析模型来分析。 该模型不仅分析处理因素和时间因素的主效应，还分析处理因素和时间的交互作用。 判断时间是否影响测量指标可通过“球对称”检验。满足“球对称”则时间不起作用；不满足“球对称”，则时间起作用。 处理因素和时间的交互作用 例12：分析结果的表达 例12的错误分析 英文符号的说明应在正文中说明，可以不放在备注中； 定量资料表达方法仅有均数不够， 正态分布资料应表达为： ； 非正态分布资料表达为：M和Q； 定量资料组间比较误用?2检验； 同一符号表示比较对象相同，“△”表示不同的比较对象； “☆”和“※”没有在备注中说明； “百分率”应为“构成比”。 结果表达中的错误 “显著性