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1、醫學論文常見撰寫錯誤大林慈濟醫院耳鼻喉科 李清池摘要研究設計需注意事項: 了解研究設計 事前準備工作 了解sample組成 選擇適當之測量工具常見之統計錯誤: 常見的統計錯誤 統計方法陳述不完整常見錯誤結果呈現方式 常態分布 vs.非常態分布 錯誤的P值寫法 錯誤解釋結果學習目標了解研究設計認識常見的統計錯誤 了解正確之統計方式、進而避免錯誤使用 大綱第一章 研究設計需注意事項第二章 常見之統計錯誤 第三章 表達方式錯誤第四章 課程總結第一章 研究設計需注意事項1.1單元學習目標1.2 了解研究設計1.3 事前準備工作1.4 了解sample組成1.5 選擇適當之測量工具1.6 單元小結1.1
2、 單元教學目標認識研究設計認識研究需準備之事前工作1.2 了解研究設計RCT (randomized controlled study): experimental or interventional studyControlled comparative studyObservational study: Case-control study Cohort study Survey1.3 研究前準備工作(1)了解研究的dependent variables: primary outcome, secondary outcomes了解研究的independent variables: x1,
3、x2,.可能之risk factors, confounding factors適合的統計方式不要等研究做完才來用統計方式找關聯性研究前準備工作(2)於申請計畫經費時，應先估算達到 power=0.8時所需之sample size.而估算公式可用pilot study或之前相關研究利用公式或套裝軟體計算 (free software: power and sample size calculation).清楚了解 type I error及 type II error定義網路上下載免費軟體 講義SAS power and sample calculation:使用sas syntax輕鬆計算使
4、用NCSS, PASS software實際狀況H0H1接受 H0正確判斷(type II 錯誤)拒絕 H0(type I 錯誤)正確判斷Type I & II 錯誤Power=1- ; 建議=0.8關於收案病例數目應於方法 (material and methods)中 描述清楚若有個案退出可用flow chart幫助讀者釐清人數變化若是採用RCT (randomized controlled study)應徹底執行 randomization 及 blinding 步驟清楚了解sample之組成常見在非RCT之研究中，比較兩組之變相有無差異時，應謹慎以對若是個案數過少，p value0.0
5、5並不表示兩組間無差異!Selection bias always should be considered!若個案數適當，可考慮使用propensity score處理selection bias問題測量工具之選擇避免自製問卷研究工具應採有信度 (reliability)及效度 (validity)驗證過之問卷或測量方式如量測癌症生活品質問卷，可用中文化之SF-36、中文化之EORTC QLQ-C30或HN351.6 單元小結了解研究設計是進行研究前必備知識進行研究前應先估計收案數目可採用flow chart幫助讀者釐清病例數目變化過程選擇適當之測量工具(有信度及效度之工具)第二章常見之統計
6、錯誤2.1 單元學習目標2.2 常見的統計錯誤2.3 統計方法陳述不完整2.4 單元小結2.1單元教學目標了解常見之統計錯誤避免統計錯誤2.2 常見的統計錯誤在進行統計分析之前，應對資料庫之分布有基本之認識，才能選擇正確之分析方式但卻發現研究者常忽略採用統計分析之基本假設，因而誤用統計方法在撰寫論文中誤用統計方法，可能遭致退稿或不正確解讀結果認識正確之統計方式，避免錯誤使用不正確之統計方式Two-sample t test vs paired-t testParametric method vs non-parametric testPearsons chi-square test vs Fi
7、shers exact testContinuous variable vs Categorical or Ordinal variable誤用linear regressionY=0+1X1+Linear regression被廣泛的使用，卻也常常被誤用: 如資料不是常態分佈 Xi間未完全獨立 (如重複測量) Y和X間不是線性關係 (如Y= 1X2+ )LINE原則Type I error 問題進行研究時，若有多組比較時，應事前即定義好組別不應為了產生統計意義而重新分組分組應符合常理，不然應於方法中詳細敘述若結果為連續變項，多組比較時，應採ANOVA 及 post-hoc (Bonferon
8、ni or Tukey, etc.)，不可兩兩相比，產生過多之type I error.Example:若有10組學生比較身高，要用何種檢定呢? One-way ANOVA及post-hoc若兩兩檢定會有什麼問題嗎? type I error 可能會達到 45x0.05解決方法: Bonferroni Multiple comparisons procedure, 此時達統計意義之標準為 0.05/45=0.0011Example若有甲乙兩班各5人比較體重高低，要用何種檢定?Wilcoxon Rank-Sum test or Mann-Whitney U test 因為個案數過少，採用無母數方
9、法使用Chi-square test常見錯誤應先建立要檢測之虛無假說(null hypothesis) ，再選定檢定變項。若列聯表中有期望值5時，應改用Fishers exact test 評估結果若組別過多，可考慮併組Tx * Result CrosstabulationResult1.002.00TotalTx1.00Count81018Expected Count6.211.818.02.00Count178Expected Count2.85.28.0TotalCount91726Expected Count9.017.026.0Chi-Square TestsValuedfAsymp
10、. Sig. (2-sided)Exact Sig. (2-sided)Exact Sig. (1-sided)Pearson Chi-Square2.497a1.114Continuity Correctionb1.2851.257Likelihood Ratio2.7831.095Fishers Exact Test.190.128Linear-by-Linear Association2.4011.121N of Valid Cases26a. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected co
11、unt is 2.77.b. Computed only for a 2x2 table2.3 統計方法陳述不完整雙尾或單尾檢定Two sample t-test vs. paired t test少用之統計方式未詳細說明若同一Table中有數種變項檢定應陳述清楚2.4 單元小結於類別變項統計時，若expected value5要改用Fishers exact test於連續變項多組比較應採用ANOV及事後比較 (post-hoc)若同一Table中有數種變項檢定應陳述清楚第三章 常見錯誤結果呈現方式 3.1 單元學習目標3.2 常態分布 vs.非常態分布3.3 錯誤的P值寫法3.4 錯誤解釋
12、結果3.5 單元小結3.1 單元教學目標認識結果呈現方式了解standard deviation 和 standard error 之使用時機避免錯誤之P值表達方式3.2 常態分布 vs.非常態分布Parametric :MeanSDPaired-t testTwo-sample t test ANOVANonparametric:Median; rangeWilcoxon Signed-Rank testWilcoxon Rank-Sum testKruskal-Wallis test常態分布MeanStandard deviation (SD): 描述資料之分佈 所有樣本中，有95%樣本會
13、在mean1.96 SD內Standard error (SE): 使用sample mean來估計population之平均值，95% confidence interval = mean1.96 SE3.3 錯誤的P值寫法Example: Hazard ratio=5, P=ns; HR=3, P0.05以上皆是錯誤之書寫方式,除非P0.001應清楚載明P值，如 HR=0.656, P=0.007 除 P value外，加入95% CIThe effect of drug on lowering DBP was statistically significant (P0.05) repor
14、t the real P value, such as P=0.02The effect of drug in treatment group on lowering DBP dropped from 110 to 92 mmHg (P=0.02)The drug lowered DBP by a mean of 18 mmHg (95% CI=2-34 mmHg, P=0.02)3.4 錯誤解釋結果P值未達統計意義為”non significant”不等於”no effect” 或 “no difference”當研究統計結果為non significant時，應計算統計之power，一般當
15、power=0.8以上才可說兩組間無明顯差別!Power=1- (type II error) Pr (rejecting H0 when H1 is true)於結果呈現及討論時，需討論potential bias及confounding factors探討bias之方向若結果可能被低估下仍達統計學顯注意義，責實際情況上更有意義若結果可能被高估，則於結果之判讀應更保守及小心如左圖p=0.388; 應解讀為兩者差距未無統計學之意義，而不應過度解讀為兩者無差別若能提供power更好Clinical importance vs. statistical significance當sample si
16、ze大時，統計結果常達統計之顯著意義，但若effect size過小，反而於臨床上沒有實際效用!當sample size小時，統計結果未達統計之顯著意義，但若臨床上影響很大，也應趕快發表，告知其他研究員!3.5 單元小結描述資料分佈: Standard deviation推估95% confidence interval: mean1.96SE確切描述p value至小數點後3位若p value 未達統計學顯著意義應小心保守描述第四章 課程總結4.1 課程總結4.2 參考資料4.1 課程總結進行研究前，對研究設計有詳細知了解，清楚知道是case-control study, or cohort
17、 study or RCT.應先計算達到 power=0.8所需個案數選擇適當之統計分析方式: paired t test vs. two-sample t test; ANOVA vs. Kruskal-Wallis test使用列聯表計算，當expected value 5時要採用 Fishers exact test.於統計方式清楚描述本研究是採雙尾或單尾檢定描述資料分佈使用 standard deviation推估95% confidence interval: mean1.96 SE未達統計學意義不代表無差別! Absence of proof is not proof of abs
18、ence.4.2 參考資料Alexander MS, Qamruz Z, Karl PF et al. Statistical errors in medical research-a review of common pitfalls. Swiss Med Wkly 2007; 137: 44-49.Tom L. Twenty statistical errors even you can find in biomedical research articles. Croat Med J 2004; 45: 361-370.劉仁沛. 公共衛生論文常見之統計問題.台灣衛誌 2003; 22:356-361.謝謝各位!
