医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策.pptVIP

研究设计中的常见错误 （1）随机分组与随机抽样没有真正遵循随机化原则； （2）无对照或对照设计不合理； （3）样本含量太少。 随机分组与随机抽样的错误 无论是随机抽样还是随机分组都要有足够的样本作前提,要在文章中描述清楚随机抽样的抽样总体、样本含量、抽样方法,随机分组的随机方法、各组的样本含量与基本特征等。医学科研论文中最普遍的问题是滥用“随机”,只要是抽样或分组,不管实际是否采用了随机的方法,在论文中均不谈采用了什么样的随机方法,就将“随机”写上,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。 随机分组与随机抽样的错误的对策 随机化原则是由Fisher在创建实验设计理论的过程中首先提出的,随机化原则是实验研究中保证取得无偏估计的重要措施。随机化方法由最初的抽签、掷硬币和抓阄等方法发展到随机数字表、随机排列表和用计算机软件或计算器产生的伪随机数。 对照的错误与对策 医学研究,尤其是实验设计的研究,需要设立合适的对照组,只有设立了对照,才能消除非处理因素对实验结果的影响,从而将所关心的处理因素的效应分离出来。在论文中应说明对照取自的总体,如何得来的,样本含量多大？ 是否与实验匹配或配伍,与试验组的均衡性如何？ 对照的错误与对策 有些文章虽然设立了对照组,却使用非同期对照或历史对照,组间的基础状况如性别、年龄、病情等不一致,缺乏可比性。还有些作者虽然设立了正常对照组,在分析的时候却未考虑,使该设计失去了原有的意义。 样本量问题与对策 研究的实验单位要达到一定的数量,才能避免将个别情况误认为普遍情况,将偶然性或巧合的现象当成必然的规律,以致将实验结果错误地推广到群体。在医学论文中,有些P0.05的“阴性结果”,样本含量不够致检验效能不足是一个主要的原因。实验之前不进行样本含量估计会带来两个问题:一是杂志上论文的发表偏倚,即当实验结果出现P0.05的阳性结论,寄交杂志社发表,若出现P0.05的阴性结论,则锁进抽屉,以至于有些医学期刊几乎找不到阴性结果的研究论文。 样本量问题与对策 二是用P0.05错误地支持“两种干预措施效果相同”或“两种检测方法可以互相替代”等结论。实际上,由于样本含量小,检验效能不够,容易得到P0.05的结果。 因此,提倡在试验前进行样本含量大小的估计。 谢谢！ 医学杂志论文中常见的统计学错误及对策 同济大学医学院 医学统计学教研室 艾自胜 2014-9-28 内容 （1）描述性分析中的常见错误 （2）假设检验中常见的统计学方法选择错误 （3）研究设计中的常见错误 （4）纠正错误的对策 描述性分析中的常见错误 在医学论文中,对不同类型的研究资料需要用不同的统计指标进行描述。实际工作中统计指标选择常见的问题有: 计量资料无论是否服从正态分布,统统用均数±标准差描述研究结果的数据特征; 计数资料混淆率和构成比(百分比)的概念,常将构成比误用为率来说明事物发生的强度;率和构成比的分母太小,却计算相对数来进行描述和比较。 计量资料描述常见错误分析 （1）误用正态分布的描述性统计指标描述呈偏态分布的资料（标准差均数 ）仍采用“ 均数±标准差”表示，特别当表中采用标准误 取代标准差s时，前述的错误很难被察觉出来 ； (2)统计图方面的主要错误有两个，其一，横坐标轴上的刻度值不准确，等长的间隔代表的数量不等；在直角坐标系中，从任何一个数值开始作为横轴或纵轴上的第一个刻度值。其二，用条图或复式条图表达连续性变量的变化趋势； (3)统计表中数据的含义未表达清楚，令人费解； (4)运用相对数时，混淆“百分比”与“百分率”； 计量资料的案例一 计量资料的案例一的分析与对策 各项指标的均数均大于2倍标准差, 说明资料为偏态分布, 用均数、标准差描述资料的集中趋势和离散程度显然是不妥当的, 案例一中只列出P 值, 也未说明具体的统计学方法。 正确的做法应用中位数描述集中趋势, 用四分位数间距表示离散程度。或者是将原始数值经对数等转换后, 再计算转换值的平均数和标准差, 同时在表格中应该列出具体的统计量及P 值。 计数资料描述性分析中的常见错误 （1）错误地将构成比当作率使用 （2）错误地计算平均率 （3）计算相对数时分母过小 计数资料的案例一 计数资料的案例一的分析与对策 研究者对计数资料的案例一资料进行分析, 认为“轮状病毒腹泻的发病率最高为43.1%,痢疾次之28. 8%, 伤寒最低为13. 1%” 。这是将构成比当作发病率使用的典型错误, 是临床科研中最常见的错误之一。 实际上表中所提供的信息, 只能用来说明在该腹泻门诊就诊的5