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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划医学论文统计学分析报告医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。检验t检验是英国统计学家1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方
2、差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用2。常用的t检验有如下三类：单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验3。配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完
3、全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验，或采用数据变换的方法使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验4。此外，当两组样本例数较多时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验5。2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：完全随机设计的方差分析：主要用于推
4、断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。随机区组设计的方差分析：1随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水
5、平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低6。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两比较。3.卡方检验检验是
6、一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断5。常用的检验分为如下几类：22表检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n40且某个理论频数1T5时，需对值进行连续性校正。因为T值太小，会导致值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n40，或有某个T值1，此时即使采用校正公式计算的值也有偏差，需要用22表检验
7、的确切概率检验法。配对资料检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和40，需要对计算的值进行校正。RC表检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在RC表检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割RC表，使之成为非独立的四格表，并对每两个2率之间有无显著性差别作出结论。22表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的22表资料、队列研究设计的22表资料、病例-对照研究设计的22表资
8、料、配对研究设计的22表资料。研究者应注意不同类型的22表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的22表资料时，如果用公式计算得到P，研究者则应再计算相对危险度并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行RC表检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要，若有1/5的T值5，检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并92,72282。其次，不同类型的RC表资料选择的统计分析方法是不一样的。双向无序的RC表资料：可以选用一般的公式计算。单向有序的RC表资料：如果是原因变量为有
9、序变量的单向有序RC表资料，可以将其视为双向无序的RC表资料而选用一般的检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序RC表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。双向有序且属性不同的RC表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序RC表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spea
10、rman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的222公式计算。双向有序且属性相同的RC表资料：这类资料实际上就是配对设计22表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4.非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料2：总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n3
11、0时)；等级资料；个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯类错误的概率。因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类25：配对资料的符号秩和检验,：是配对设计的非参数检验。当n25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。两样本比较的秩和检验：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本
12、甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1n2；当n110、n2n110时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。多个样本比较的秩和检验：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。参考文献1胡良平.医学期刊中常见的统计学错误及对策J.中国卒中杂志，XX,12:865-8782马斌荣主编.医学统计学M.第3版.北京：人民卫生出版社，XX3胡良平，高辉.
13、如何正确运用t检验J.中西医结合学报，XX，6：209-2124曹明芹，薛茜等.正态分布两样本均数比较方法的评价J.新疆医科大学学报，XX，27：357-3605唐军主编.医学统计学M.第2版.北京：人民军医出版社，XX6孙维权.浅议医学研究中t检验与方差分析的正确应用J.湖北预防医学杂志，XX，13：12-137王金桃,周利锋.卡方检验J.上海实验动物科学,XX,20:251-2548胡良平.如何合理选择统计分析方法处理实验资料J.中国医药生物技术，XX，2：317-3199胡良平.如何合理选择统计分析方法处理实验资料J.中国医药生物技术，XX，2：394-396医学论文中统计错误辨析报告论
14、文题目抗癫痫药物对儿童骨代谢的影响1、论文题目范围过大论文题目为“抗癫痫药物对儿童骨代谢的影响”，“抗癫痫药物”、“儿童”两词运用不恰当，范围过大。因为文中实际只研究了卡马西平、丙戊酸钠、托吡酯三种抗癫痫药物；而研究者选择的研究对象仅是36岁癫痫患儿，故可改为“卡马西平、丙戊酸钠、托吡酯三种抗癫痫药对学龄前期儿童骨代谢的影响”或“儿科常用抗癫痫药物对学龄前期儿童骨代谢的影响”。2、P值意义错误第12页的统计分析中，研究者写到：“以P为差异有显著性，P为差异有非常显著性。”此表述不正确，P值越小只表明拒绝H0，接受H1的推论时犯错误的机会越小，即P比P更有理由拒绝H0，接受H1，并非像作者所说P
15、时的与0之间的实际差别比P时与0间的实际差别更大。3、P值的意义错误导致推论错误在结果和结论中，作者根据P而推论“TPM组和CBZ组与对照组之间ALP结果差异有非常显著意义(P)从而说明有差异、无差异，并没有显示求出的具体的P值，在结果中亦没有记录具体的F值和P值。TPM组CBZ组VPA组分别与对照组进行比较，按作者前述使用的方差分析，故应当计算出具体的F值，从而计算出具体的P值，再判断大于或小于检验标准。7、Pearson相关分析未显示具体P值第17页中图表3中仅显示了相关系数r的具体值，而未求出具编辑审稿在医学论文统计方法学中发挥重要作用摘要：医学统计在医学论文中占有重要的作用，贯穿论文的始终，决定论文的质量和水平。编辑在审阅医学论文时，对论文的统计资料、统计方法、统计软件、检验水准、统计符号及表达等方面的熟悉熟悉程度对最终论文质量具有较大的影响。本文从编辑角度，浅谈作为编辑应该注意的统计学知识，以供参考。关键词：医学统计；编辑；医学论文医学统计学是运用概
