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呵呵~~~没事，查到也是学校的责任，学校会帮你的，没事放心吧！
《中国电子商务》格式说明 [论文题目]作者A1作者B2[作者]1(单位A上海 210000)[单位] 2(单位B上海 210000)本规格为在《中国电子商务》上发表的科技论文而设定。请作者逐条阅读并落实，如不符合要求，将影响文章的发表。摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，一般应说明研究工作目的、实验方法、结果和最终结论等，而重点是结果和结论。电子商务格式说明信息化FORMAT DESCRIPTION OF COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE[英文题目]Zuo Zhe A1 Zuo Zhe B2 [英文作者]1(Editorial Department, Computer Applications and Software, Shanghai 210000，China) [英文单位]2(Editorial Department, Computer Applications and Software, Shanghai 210000，China) [英文单位]This specification is set for the theses to be published in Computer Applications and Software, including fonts, margins, page size and print area. Computer Format description Software [keywords] 引言 [标题1]采用Word 2000或Word xp格式排版，请同时提供Word版本和打印稿。[正文缩进]务请作者按照本规格编排论文。请直接使用样式，不要对样式作任何修改！ 格式说明版心说明 [标题2]用A4纸，页边距上下左右已经设置好，请不要改动。论文题目一般不要超过两行。作者 关于作者中文名字的要求 [标题3]使用“作者”样式。姓名是两个字的，中间用一个中文空格或两个英文空格隔开。只有一个作者的，且作者姓名字数为三个的（包括三个的），姓名的每个字之间用一个英文空格隔开。 关于作者简介使用“收稿日期”样式。在文章的第一页右下角，可附一段说明，内容包括收稿日期、基金项目、第一作者姓名、职称、主研领域等。多个研究领域之间使用全角逗号隔开。一般保持在2行，如果高度不够，可作适当调整。单位使用“单位”样式。作者工作单位准确到系或学院等，要写全称。如：“清华大学计算机科学与技术系”不应简写为“清华大学计算机系”；“浙江大学计算机科学与工程学系”不应简写为“浙江大学计算机系”。单位是多个的写在多行中，可以用上标加以区分。在单位名称和城市名之间使用一个中文空格或两个英文空格隔开，在城市名和邮编之间使用一个英文空格隔开，不能用逗号。摘要使用“摘要”样式。中文摘要需写成200字左右的篇幅，摘要内容不能太简单，要有研究目的、方法、结果和结论等。摘要请采用第3人称的写法，且放在一个段落中。关键词提供3-8个关键词，之间用一个中文空格或两个英文空格隔开。英文题目使用“英文题目”样式。英文标题全部大写，一般不要超过两行。英文署名使用“英文作者”样式。两个姓名中间用两个英文空格隔开。姓氏第一个字母大写，单、双名第1个字母大写，双名中间不加连字符。例如： 李伟 Li Wei 张小军 Zhang Xiaojun英文单位使用“英文单位”样式。作者单位的中英文要完全对应。每个实词的首字母大写。在部门名称和单位名称之间、在单位名称和城市名之间使用英文逗号隔开，城市名和邮编之间使用一个英文空格隔开，不能用逗号。 Abstract使用“Abstract”样式。英文摘要需写成200词左右的篇幅，为了使本刊尽快实现国际化，所以要求英文摘要水平一定要高，内容要充实，要包括研究目的、方法、结果和结论等，与中文摘要可不完全对应。Keywords使用“Keywords”样式。提供与中文关键词对应的英文关键词。每个关键词之间用两个英文空格分开。每个关键词以一个单词的首字母大写，其余小写。 标题 一级标题使用“标题1”样式。用阿拉伯数字1，2，3…，数字之后没有任何符号，如小数点、顿号、逗号等。一般不超过一行。 二级标题使用“标题2”样式。前面冠之于一级标题，用阿拉伯数字表示，形如，，…。一般不超过一行。 三级标题及下级标题要求如同二级标题。形如，…。一般不超过一行。 四级标题使用“标题4”样式。形如，…。…。可以是多行。 标题文字标题为两个字的，如“引言”、“结论”等，两字中间用空格(一个中文空格或两个英文空格)隔开。 正文使用“正文缩进”样式。每个自然段开始时缩进两个汉字。
我搜到3篇文章，希望对你有所帮助医学科研设计中一个常被忽视的统计学错误辨析【作者中文名】 毕京峰; 段俊国; 【作者单位】 山东中医药大学; 成都中医药大学; 【文献出处】 时珍国医国药, Lishizhen Medicine and Materia Medica Research, 编辑部邮箱 2008年 10期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学统计学; 科研设计; 【摘要】 统计学错误在既往的临床科研设计中是常见的,但一般易于发现和改正。笔者近期查阅相关医学科研论文发现,有一个统计学错误,其错误应用率很高,甚至许多统计专业人员也不例外。例:某研究者研究A药对高脂血症性脂肪肝大鼠的作用,设计了如下试验方案:建立高脂血症性脂肪肝大鼠模型,以高、中、低剂量去脂胶囊进行干预,通过血液生化检查,观察其对脂肪肝大鼠的血脂的影响。结果:去脂胶囊能明显降低脂肪肝大鼠血脂,与对照组比较差异有显著性意义(P<)。结论:去脂胶囊对大鼠脂肪肝有肯定治疗作用。在本设计方案中,研究者将A药高、中、低3个剂量组与甲硫氨酸片组和自然恢复组按多因素一水平的统计方法进行方差分析。仔细考察各处理组之间的关系,其实本研究主要涉及两个因素:A药治疗与甲硫氨酸片治疗,而A药高、中、低3个剂量组是A药的3个水平,而不是与甲硫氨酸片平等的3个因素。表1各组大鼠血清脂质比较(x-±s)mmol·L-1组别TC TG HDL-C自然恢复± ± ±药低剂量± ± ±药中剂量±... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学科研论文中常见的统计学错误【作者中文名】 李祝华; 【作者单位】 白城市传染病医院 吉林白城; 【文献出处】 吉林医药学院学报, Journal of Jilin Medical College, 编辑部邮箱 2007年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学; 科研论文; 统计学错误; 【摘要】 科技论文常用统计学方法对资料进行加工、整理与分析,从而定性或定量地阐述一些理论或实验结果。现就一些医学期刊(1999~2000年度国家级期刊8种共60期)中出现错误的统计方法进行归纳分析,以提醒科技工作者在撰写科技论文时能合理应用统计学方法,准确地进行描述、估计、比较、预测与分析,尽量减少统计学方法的错误应用,提高科技论文的写作水平。1资料缺乏可靠性有的资料样本数量较少,有的作者选择的实验对象不具代表性,有许多人为因素,有个别作者根据自己主观期望判断结果,更有甚者有时更改实验数据,致使一些实验结果出现较大误差。2统计学方法缺乏科学性统计学方法比较多,如率、构成比、发展速度、显著性检验方法等。有时计算方法不当就能直接影响结果或造成误解。如率与构成比的联系与区别就常被人误解,也有的作者只看表面现象,不经统计学方法处理,就下结论。3统计量投入缺乏规范性科学恰当地计算统计量,才能正确反映事物的真实情况,但如果计算不当,则会出现假象或错误的结果。如未经标准化处理的资料就进行率的比较,由于两组资料的内部结构不同,结... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学论文中常见的统计学错误及对策【作者中文名】 杨云华; 【作者单位】 天津市医学科学技术信息研究所 300050天津; 【文献出处】 中华医学科研管理杂志, Chinese Journal of Medical Science Research Management, 编辑部邮箱 2004年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学论文; 统计学; 常见错误; 对策; 【摘要】 分析医学科研论文中统计学方法应用中常出现的错误 ,提高编辑人员识别统计学常见错误的能力 ,确保科研论文的科学性、准确性和可信性 ,努力办成精品期刊。 【DOI】 cnki:ISSN:
算数据造假，但是已经毕业，应该不至于被取消学位。
硕士论文算错也就是数据造假。如果论文数据的确存在造假行为，那就存在被人发现的可能，一旦被查，将会受到相应的处罚。据统计，数据造假发生最多的领域，第一是医学， 其次是药理学。硕士论文一般是由学校保存，只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。
但是在论文答辩之前要经过审核的，还是要注意一些为好。 对论文的认真程度，要看你的答辩组的老师态度了，还有硕士论文在毕业之后，还会经历一次教育部的抽查， 如果到那时被发现出了问题，就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的，就避免使用虚假数据。
论文数据重要性：
虽然审稿专家没有发现，但是并不代表论文发表出去后，别人发现不了。要知道论文发表出去，面向的是与你方向相同的人员，肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文，若是发现错误，那么会质疑你的论文水平，也会怀疑杂志社及审稿专家的水平，对你今后在行业的发展并没有好处。
所以，一旦发现错误之后，就要及时联系杂志社或是审稿专家修改。尤其是医学方面的作者来说，任何一个小数的错误，可能都会影响整个研究实验，甚至会造成连锁反应。就拿药学论文来说，因为一个小数原则，可能导致某一项药品成分增加或是减少, 起到相反的作用，那么后果是非常严重的。
而对于一件机械零件的设计而言，可能因为一厘一毫的差别， 而导致一批零件无法投入使用。所以发现错误后要及时修改，这既是对自己，也是对他人负责的表现。
中国光大（集团）总公司：你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》（光京字［2003］67号）收悉。经研究，现批复如下：一、我局现行企业集团统计报表制度规定，国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团，因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队，具体执行时间从今年半年报开始。二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》（京统发［2003］85号）要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜，我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通，北京市企业集团统计的范围不再包括你公司，其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日
我搜到3篇文章，希望对你有所帮助医学科研设计中一个常被忽视的统计学错误辨析【作者中文名】 毕京峰; 段俊国; 【作者单位】 山东中医药大学; 成都中医药大学; 【文献出处】 时珍国医国药, Lishizhen Medicine and Materia Medica Research, 编辑部邮箱 2008年 10期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学统计学; 科研设计; 【摘要】 统计学错误在既往的临床科研设计中是常见的,但一般易于发现和改正。笔者近期查阅相关医学科研论文发现,有一个统计学错误,其错误应用率很高,甚至许多统计专业人员也不例外。例:某研究者研究A药对高脂血症性脂肪肝大鼠的作用,设计了如下试验方案:建立高脂血症性脂肪肝大鼠模型,以高、中、低剂量去脂胶囊进行干预,通过血液生化检查,观察其对脂肪肝大鼠的血脂的影响。结果:去脂胶囊能明显降低脂肪肝大鼠血脂,与对照组比较差异有显著性意义(P<)。结论:去脂胶囊对大鼠脂肪肝有肯定治疗作用。在本设计方案中,研究者将A药高、中、低3个剂量组与甲硫氨酸片组和自然恢复组按多因素一水平的统计方法进行方差分析。仔细考察各处理组之间的关系,其实本研究主要涉及两个因素:A药治疗与甲硫氨酸片治疗,而A药高、中、低3个剂量组是A药的3个水平,而不是与甲硫氨酸片平等的3个因素。表1各组大鼠血清脂质比较(x-±s)mmol·L-1组别TC TG HDL-C自然恢复± ± ±药低剂量± ± ±药中剂量±... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学科研论文中常见的统计学错误【作者中文名】 李祝华; 【作者单位】 白城市传染病医院 吉林白城; 【文献出处】 吉林医药学院学报, Journal of Jilin Medical College, 编辑部邮箱 2007年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学; 科研论文; 统计学错误; 【摘要】 科技论文常用统计学方法对资料进行加工、整理与分析,从而定性或定量地阐述一些理论或实验结果。现就一些医学期刊(1999~2000年度国家级期刊8种共60期)中出现错误的统计方法进行归纳分析,以提醒科技工作者在撰写科技论文时能合理应用统计学方法,准确地进行描述、估计、比较、预测与分析,尽量减少统计学方法的错误应用,提高科技论文的写作水平。1资料缺乏可靠性有的资料样本数量较少,有的作者选择的实验对象不具代表性,有许多人为因素,有个别作者根据自己主观期望判断结果,更有甚者有时更改实验数据,致使一些实验结果出现较大误差。2统计学方法缺乏科学性统计学方法比较多,如率、构成比、发展速度、显著性检验方法等。有时计算方法不当就能直接影响结果或造成误解。如率与构成比的联系与区别就常被人误解,也有的作者只看表面现象,不经统计学方法处理,就下结论。3统计量投入缺乏规范性科学恰当地计算统计量,才能正确反映事物的真实情况,但如果计算不当,则会出现假象或错误的结果。如未经标准化处理的资料就进行率的比较,由于两组资料的内部结构不同,结... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学论文中常见的统计学错误及对策【作者中文名】 杨云华; 【作者单位】 天津市医学科学技术信息研究所 300050天津; 【文献出处】 中华医学科研管理杂志, Chinese Journal of Medical Science Research Management, 编辑部邮箱 2004年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学论文; 统计学; 常见错误; 对策; 【摘要】 分析医学科研论文中统计学方法应用中常出现的错误 ,提高编辑人员识别统计学常见错误的能力 ,确保科研论文的科学性、准确性和可信性 ,努力办成精品期刊。 【DOI】 cnki:ISSN:
以字数定框架
安瑞医学希望能解答您的问题，有更多医学sci疑问的朋友也可以私信我：医学sci论文在投稿中有以下10种状态：1. Submitted to Journal当上传结束后，显示的状态是Submitted to Journal，这个状态是自然形成的无需处理。2. With editor如果在投稿的时候没有要求选择编辑，就先到主编那里，主编会分派给别的编辑。这当中就会有另两个状态：① Editor assigned编辑分派② Editor Declined Invitation编辑拒绝邀请，这时主编不得不将投稿文章重新分派给其它编辑。3. Reviewer(s) invited说明编辑已接手处理，正在邀请审稿人中。有时该过程会持续很长时间，如果其中原因是编辑一直没有找到合适的审稿人，这时投稿者可以向编辑推荐审稿人。4. Under review审稿人的意见已上传，说明审稿人已接受审稿，正在审稿中，这应该是一个漫长的等待（期刊通常会限定审稿人审稿时间，一般为一个月左右）。当然前面各步骤也可能很慢的，要看编辑的处理情况。如果被邀请审稿人不想审，就会decline，编辑会重新邀请别的审稿人。5. required review completed审稿结束，等编辑处理，该过程短则几天，长则无期，科学堂有一篇文章出现required review completed状态已近一个月了，还是没有消息。6. Decision in Process到了这一步就快要有结果了，编辑开始考虑是给修改还是直接拒，当然也有可能直接接受的，但可能性很小，呵呵。7. Minor revision/Major revision小修/大修，这个时候可以稍微庆祝一下了，因为有修改就有可能。具体怎么改就不多说了，谦虚谨慎是不可少的（因为修改后一般会再发给审稿人看，所以一定要细心的回答每一个审稿人的每一个问题，态度要谦逊，要让审稿人觉得他提的每个问题都很有水准的，然后针对他的问题，一个一个的做出答复，能修改的就修改，不能修改的给出理由，而且都要列出来，文章的哪一段哪一行修改了最好都说出来，记住：给审稿人减少麻烦就是给你自己减少麻烦！另注：有时，审稿人会在修改意见里隐讳里说出要你仔细阅读某几篇文献，这时可要注意了，其中某些文章可能就是评审者自己发表的，这时你最好在你的修改稿中加以引用），修改后被拒绝的例子也多不胜数的。8. Revision Submitted to Journal修改后重新提交，等待编辑审理。9. Accepted如果不要再审，只是小修改，编辑看后会马上显示这个状态，但如果要再审也会有上面的部分状态。一步会比较快，但也有慢的。看杂志的。10. Rejected相信大家见了Rejected，都会很郁闷。但也不要太灰心，耐心将评审意见看完，一般评审者会给出有益的建议，相信看后你会有所收获。在投稿和审稿的过程中有可能出现的错误以及需要注意的问题是：发表的研究论文会给科研与创新带来新方法，为科学、技术与社会发展开辟新视野。本文分享下着名学者审稿和投稿经历，让投稿、审稿更轻松；相关经验总结如下：一、做研究决不能拖拉，有了idea一定要努力push，不管任务有多难，总是有希望完成的，一鼓作气，不到论文发表决不停歇（最好是还有后续工作）； 二、论文投稿一定要及时，多少导师压着学生的paper不理不改不投，耽误了时机甚至影响其毕业？ 三、即便是follow别人的研究工作，只要做的更加深入、系统、具体，总是能得到更为普遍的结论，也具有一定的发表价值，但是如果做的单薄，就难免被审稿人诟病而被拒稿； 四、审稿应该认真仔细些，不仅需要通读细读全文，也要提出准确中肯的意见，还得认认真真参照杂志审稿要求打分。试问有多少人认为光有审稿意见足矣，而打分只是随便打打的？ 五、要学会从审稿意见中推测审稿人是谁，如果被拒稿，改投其他期刊后在建议审稿人里把之前可能是给好意见的那位加上，而对于给苛刻难以对付的审稿意见那位，就建议编辑规避，这样也许可以加速文章审稿和被接收的进程。目前， 国际一流SCI杂志基本都已采用了在线投稿方式。 常见的投稿系统有： ScholarOne Manuscripts， Editorial Manager， Elsevier Editorial System， EJPress， Open Journal Systems （OJS）， 等等； 也有些出版者倾向于自己开发投稿系统， 如美国物理联合会出版社（AIP）的Peer X-Press， 英国物理学会出版社（IOPP）的Author Service and Referee Service， 等等。 这些在线投稿系统虽然界面风格各有不同， 但总体功能十分相似， 极大地方便了编者、作者、审稿人之间的联系与沟通， 对于提高出版效率、降低出版成本具有非常重要的作用。 在线投稿时应注意的事项主要有： （1） 应注意查询拟投稿期刊的最新要求， 以便在稿件的准备中尽早开始遵循期刊的习惯和格式。 （2） 投稿时应严格遵循期刊的相关要求， 按规定的程序填写或添加投稿信息， 如投稿信、摘要、文件类型、辅助信息、图件、建议的审稿人等， 以满足期刊的要求 （3） Email地址必须准确， 有些期刊要求主要作者和通信作者有相互独立的用户名和密码， 并且主要是与通信作者进行投稿及投稿后的联系， 这也是在投稿时需要注意的。 （4） 在投稿系统注册以后作者便拥有自己的网页， 该网页通常分为几个区域， 如投稿、查询已投稿件的状态、继续已经开始的投稿、传送修改稿、已录用稿件的出版阶段等， 因此， 对于特定的期刊（群）， 应尽量保持自己唯一的用户名和密码， 以免导致混乱。 （5） 除了Email和FTP投稿形式需要一次性投稿外， 通过网页的投稿可以采取暂时保存的形式分多次完成投稿任务， 在最终递交稿件前， 投稿系统需要作者确认所有项目均已完成并且允许作者修改。 通常情况下投稿完成以后就不允许作者对已投的稿件进行修改， 除非编辑和出版商要求作者作某些修改。 （6） 投稿成功以后， 作者通常会收到一份来自编辑或系统的确认函， 作者可根据确认函提供的稿件编号跟踪稿件状态及进行投稿后的联系（如要求加快稿件处理速度）， 可通过投稿系统规定的渠道或Email与编辑联络。
不论是什么错，还是谁提出的，一经核实，原刊物会在以后的期刊中，给出勘误表或更正。如果是作者本人，发现的最好尽快与杂志社联系，予以更正，并附一封对读者的致歉信。
幸存者偏差只是个简单的说法而已，并不是真正是幸存，更广的概念是Selection bias，选择偏差，在回报的时候有误，这种事情用统计学来统计，这种大数据，我觉得是非常不对的。
2022年11月24日，国际医学期刊《柳叶刀》编辑部对原湖北省武汉市金银潭医院院长张定宇、中国医学科学院北京协和医学院副院校长王健伟教授、中日友好医院副院长曹彬教授等人关于“新冠肺炎对患者健康的长期影响”的一篇研究论文发表关注声明。该论文披露了对2020年1月7日至5月29日期间自武汉市金银潭医院出院的1733例患者，在当年6月至9月期间完成的集中随访的研究结果。该论文发现，超过四分之三的COVID-19患者报告了发病6个月后仍有至少一个症状，比如疲劳或肌肉无力。《柳叶刀》编辑部上述关注声明称，《柳叶刀》编辑部在询问通讯作者后，于2022年11月7日被告知，涉事论文中使用的“数据集中的一些变量被错误地打乱了顺序”。“鉴于这些数据错误的程度，我们现在对‘6个月’论文发表关注声明，同时将进一步调查，包括对更正后数据的进一步统计和临床审查。”2022年11月24日，国际医学期刊《柳叶刀》编辑部发布的关注声明涉事论文的标题是《新冠肺炎出院患者的6个月临床结局：一项队列研究》，于2021年1月8日在线发表在《柳叶刀》上。该论文标明，曹彬、张定宇和王健伟贡献相同。曹彬为论文中标注的通讯作者。其中，曹彬的署名单位包括中日友好医院、呼吸与危重症医学科、国家呼吸疾病临床医学研究中心、国家呼吸医学中心。中日友好医院相关网页2021年1月11日发布的信息称，上述研究由武汉市金银潭医院、中日友好医院呼吸中心、国家呼吸医学中心和中国医学科学院病原生物学研究所共同完成。黄朝林、黄立学、王业明、李霞、任丽丽、谷晓颖、康亮、郭丽和刘敏为共同第一作者。该研究评估了COVID-19对患者的长期结局影响。“研究发现，76%的患者在发病6个月后仍有至少一个持续症状。疲劳、肌肉无力是最常见的症状，睡眠障碍、焦虑和抑郁也频繁出现。”“国家呼吸医学中心、中日友好医院和首都医科大学的曹彬教授表示：‘因为COVID-19是一种新发的疾病，我们才刚刚开始了解它对患者健康的长期影响。我们的随访研究表明，大部分患者在出院后仍然会继续受到该病毒的至少部分影响，出院后的医疗照护是非常有必要的，特别是针对住院时病情更重的患者。我们的研究也提示在更大的人群中进行更长期随访研究的重要性，以便了解该疾病可能对人体产生的全面影响。’这项随访研究于2020年6月16日至9月3日期间完成，入选了2020年1月7日至5月29日期间自武汉市金银潭医院出院的1733例患者。患者中位年龄57岁，中位随访时间为发病后186天。”中日友好医院相关网页上述信息称。《柳叶刀》编辑部关注声明针对的文章。该论文称，随访发现，76%的新冠肺炎患者在发病6个月后仍存在至少一个持续症状上述论文的署名作者有ChaolinHuang、LixueHuang、YemingWang、XiaLi、LiliRen、XiaoyingGu、LiangKang、LiGuo、MinLiu、XingZhou、JianfengLuo、ZhenghuiHuang、ShengjinTu、YueZhao、LiChen、DecuiXu、YanpingLi、CaihongLi、LuPeng、YongLi、WuxiangXie、DanCui、LianhanShang、GuohuiFan、JiuyangXu、GengWang、YingWang、JingchuanZhong、ChenWang、JianweiWang、DingyuZhang、BinCao。什么是新冠长期症状？在上述论文发表约一个月前，2020年12月，国际医学期刊《柳叶刀》发表社论称，“直面新冠长期症状困境”，并称，在2020年11月底举办的2020“柳叶刀-中国医学科学院医学与健康大会”上，“曹彬介绍了关于武汉COVID-19患者长期结局的情况，并警示，一些出院患者的功能障碍和并发症可能会持续至少6个月。我们称之为‘新冠长期症状’，这是一个迅猛发展的医学问题而且现在就需要采取行动来应对。”在上述涉事论文发表7个月后，2021年8月，曹彬、王健伟等人在《柳叶刀》上发表了对此前从武汉市金银潭医院出院患者中的1276名患者随访一年的研究结果。他们发现，“还存在至少一种后遗症状的患者比例从6个月时的68%下降到12个月时的49%。”论文的标题是《新冠肺炎住院幸存者的1年临床结局：一项纵向队列研究》。对1276名新冠肺炎出院患者随访一年的研究结果但该论文在首次发表后进行了更正。其更正后的版本最早于2022年5月5日发布在《柳叶刀》网站上。值得注意的是，上述“6个月论文”提及，在新冠肺炎发病6个月后，幸存者报告还存在至少一种症状的比例是76%。但上述“1年论文”提及的相关比例为68%。《柳叶刀》目前尚未披露其关切声明中提及的“数据不一致”是否为这一比例。《柳叶刀》编辑部2022年11月24日发布的上述关注声明称，“在收到了一位研究人员关于这两篇文章之间数据不一致的询问，我们向这两篇文章的通讯作者寻求解释。2022年11月7日，《柳叶刀》编辑部被告知，‘6个月’和‘1年’数据之间的不一致，是由于‘用于6个月的论文的数据集中的一些变量被错误地打乱了顺序’。鉴于这些数据错误的程度，我们现在对‘6个月’论文发表关注声明，同时将进一步调查，包括对更正后数据的进一步统计和临床审查。如有更多信息，我们将立即更新此通知。”此外，2022年5月11日，曹彬和王健伟作为共同通讯作者，在国际学术期刊《柳叶刀呼吸医学》上在线发表论文，报告了对武汉市金银潭医院新冠肺炎出院患者中1192人随访两年的研究结果。该论文称，从2020年1月7日至5月29日，2469新冠肺炎患者从武汉市金银潭医院出院。其中1192人在三次随访中完成了评估，被纳入最终分析；94%的人、1119人参加了感染两年后的面对面访谈。总体而言，新冠康复患者在首次感染后两年时的健康状况仍然差于普通人群，这意味着部分患者需要更长的时间才能完全康复。“还存在至少一种后遗症状的新冠肺炎幸存者的比例从6个月时的68%，显著下降到2年时的55%，疲劳或肌肉无力是最常见的症状。”该论文的标题是《新冠肺炎住院幸存者的2年健康结局：一项纵向队列研究》。该研究被媒体报道为“全球新冠最长随访”。对1192名新冠肺炎出院患者随访2年的研究结果此外，据《柳叶刀》微信公众号发布的消息，2021年7月17日，该期刊发表一项针对英国302家医院超过7万人的观察性研究，发现每两个COVID-19住院患者中会有一人出现至少一种并发症。“来自中日友好医院的曹彬教授及谷晓颖在一篇相关评论中写道：‘考虑到全球有大量的SARS-CoV-2感染者，COVID-19后急性期的公共卫生影响是巨大的。除了分析COVID-19后急性期整个临床疾病谱的多种表现之外，还需要在具有不同人口和临床特征的人群中开展进一步研究，以阐明COVID-19后急性期尤其是远期COVID-19的病理生理机制。此外，还需要研究血清学特征，以及急性SARS-CoV-2感染导致的免疫异常和炎症损伤对后急性期或长期COVID-19的影响。’”中日友好医院官网显示，曹彬，主任医师，教授，博士生导师，专业特长是诊疗呼吸系统感染；现任中日友好医院副院长、呼吸与危重症医学科主任兼呼吸与危重症医学科二部主任、临床医学研究所管委会主任、国家呼吸医学中心常务副主任、中国医学科学院呼吸病学研究院副院长；担任“国际流感和呼吸道病毒感染学会”委员、《ClinicalRespiratoryJournal》杂志副主编、《InternationalJournalofInfectiousDiseases》杂志编辑指导委员会委员、《中华医学杂志》及《中华结核和呼吸杂志》通讯编委。中国医学科学院北京协和医学院官网显示，王健伟，研究员、教授、博士生导师；2006年2月至今，历任中国医学科学院北京协和医学院病原生物学研究所副研究员、研究员、教授、博士生导师，克里斯托弗_梅里埃实验室主任、所长助理、副所长、院校科技管理处处长。2019年6月任副院校长、党委常委。上述信息称，王健伟主要从事重要呼吸道病毒感染致病机制与防治研究，曾获多项人才计划项目支持，系“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”科技重大专项总体组成员、“生物安全关键技术研发”重点专项专家组成员；系中华预防医学会第六届理事会常务理事、Biosafety&Health杂志执行主编。
中国光大（集团）总公司：你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》（光京字［2003］67号）收悉。经研究，现批复如下：一、我局现行企业集团统计报表制度规定，国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团，因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队，具体执行时间从今年半年报开始。二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》（京统发［2003］85号）要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜，我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通，北京市企业集团统计的范围不再包括你公司，其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日
不论是什么错，还是谁提出的，一经核实，原刊物会在以后的期刊中，给出勘误表或更正。如果是作者本人，发现的最好尽快与杂志社联系，予以更正，并附一封对读者的致歉信。
医学统计中的常见误区有哪些
医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。下面是我为大家带来的关于医学统计中的常见误区的知识，欢迎阅读。
一，真正差异和统计学差异
常常有人和我说： P值越小，试验结果的差异就越大!而且还有依据 [P < 是有显著性差异; P < 是有极显著性差异]。
其实，这些人忽略了 n 这个样本数的作用，n 的大小会影响 P 值。但更应该澄清一下的是： P 值代表的是统计学差异，并不是真正的差异!真正的差异只能靠平均值或者频度的比较才能得到。
二，卡方检验的局限性
我们知道各组之间的计数资料的比较，要用卡方检验，但有些情况是不行的!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
2，当组与组之间有不同的背景，而这些背景因子还可能会影响到组与组之间结果差异，这是就必须要用 Mantel-Haenszel 检验!
这第2条可能大家不要理解，那我就举两个例子：
1) 关于男性和女性对于不同颜色的喜好的统计学分析
但这里应该注意到年龄可能会对这个分析造成影响，这就要用Mantel-Haenszel 检验了。
***红色 蓝色 黄色
男性 5 7 8
女性 15 10 6
可以按大人和小孩(比如我们以15岁为分界)分层，在SPSS中要把这个因素放到[行] [列]下边的[层化]一栏里，并在统计指标选项里，选 Cochran和Mantel-Haenszel的统计量选项，这样出来的结果就可靠了!
2)两种治疗(A和B)效果的评价分析：
*****A法 B法
生存 41 54
死亡 47 31
用卡方检验 X2=; P <
但是，病人的临床分期将影响着分析结果：
********生存**************死亡
——————————***——————————
————A****B————————A*****B———
1期-----18-----21--------------------0--------0-------
2期-----23-----33-------------------13------- 8-------
3期------0------0--------------------34-------23-------
再用Mantel-Haenszel检验： X2=; P >
说明实际上A法和B法两组的统计学差异，是这个不同的分期造成的!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
讨论：当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 确切概率法。
当样本有小于5的值R×C表时，将某两组合并，用pearson卡方检验。
三，t 检验的局限性
1，我们经常用 t 检验来判别两组病人血清中某种标记物水平上的差异，但这里要注意，有一些血清标记物的水平是不能用 t 检验的!
比如： 血清标记物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人则明显增加，呈现指数幂次改变，这样一来，血清 PSA和AFP水平在每组病人中很容易不是呈现正态分布!
这时应该用 非参数性检验---即 Mann-Whitney U test (Wilcoxon U test)。
2，关于用不用配对t 检验，我个人认为当同一组样本在不同时点，不同处理方式的比较上，应该用配对t 检验。
四，ANOVA 检验的局限性
1，在2组以上计量资料样本比较时，ANOVA 检验非常常用。但这个检验只是说明了一个趋势的比较结果，并不能说明真正的统计学差异，真正的`差异还要通过每两个点的直接比较，也就是说应该在ANOVA 检验后，还必须做两两比较或多重比较，这样才能从全貌上反映出统计的全部结果。
2，既然方差分析得到差别有显著性意义的结论后，还需进行两两比较，有人认为还不如一开始就进行多次t检验更方便，其实，这种认识是不妥当的。t检验用于ANOVA的两两比较将增大第一类错误，产生假阳性，因此要采用特定的方法，在SPSS的one-way ANOVA或General linear models中操作时，Post Hoc(多重比较)对话框内有多种方法可供选择，象两两比较一般用SNK法，而多个试验组和一个对照组的比较则多用dunnett检验。
3，我们经常用 ANOVA 检验来判别几组病人血清中某种标记物水平上的差异，但这里要注意，与 t 检验一样，有一些血清标记物的水平是不能用 ANOVA 检验的!
如上所说的： 血清标记物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人则明显增加，呈现指数幂次改变，这样一来，血清 PSA和AFP水平在每组病人中很容易不是呈现正态分布!
这时应该用 非参数性检验---即 Kruskal-Wallis rank test 。
五，单元线性相关分析
有时我们常常只注意到了 P 值大小，可最重要的是 r 值!
样本数 n 对 P 值 结果的影响很大，容易让我们产生错觉，其实，相关的存在与否的评价是与 r 值最直接相关的，如下：
当 P 值小于时： r 值
几乎没有相关关系
弱的相关关系
有相关关系
强相关关系
极强相关关系
P 值只是证明这个相关在统计学上是否成立!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
讨论：当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 确切概率法。
当样本有小于5的值R×C表时，将某两组合并，用pearson卡方检验。
不是说样本小于5
而是说：在R×C表中
理论频数不应该小于1，并且1≤T≤5的格子数不应该超过总格子数的1/5，若出现上述情况可以通过以下方法：
a.增加样本含量，使理论频数增大;
b.根据专业知识，删除理论频数太小的行和列;或者将理论频数太小的行或列与性质相近的邻行和邻近列合并。
c.改用双向无序的R×C表的fishher确切概率法。
还有一点
四格表卡方检验的适应指标：(T为理论频数)
1。n≥40，且T≥5时用卡方检验基本公式。但是当p≈α应该用fisher确切概率法
2。n≥40，但是1≤T≤5时，用四格表校正公式
3。n<40，或者T<1时，用fisher四格表确切概率法
4。四格表卡方检验的连续性校正仅仅用于自由度为1的四格表尤其是n较小时。
补充几点：
1. 关于P值：P值的大小并不是各组差异的大小，而是统计学差异显著性的大小。P值越小，说明得出各组没有差异的概率越小，越有理由说明各组存在差异(可以说，P值的大小反映了做出统计结论的“理由”的大小，而不是被比较的各组的实际差异的大小，得出有意义的结论后，其差异的大小可直接通过各组的均数或率进行比较)。
2. 关于t检验和方差分析：katalyster兄上面提到的t检验及方差分析在某些时候不适用，实际上就是每种方法都有其应用条件，不服从正态分布当然不能用。对这样的资料首先可考虑变量变换(如抗体滴度等资料，为指数或幂次的关系，可用对数转换)，如变换后，服从正态分布，可用上述方法;若还不符合，则考虑非参数检验。
3. 关于相关分析：两个变量间是否存在相关关系，要看P值，而不是r值，r值用来说明相关关系的大小。当P<，才能讲两变量间存在相关关系，再看r值，r值越大，相关关系越强，反之越小;否则，P>,不能讲两变量间存在相关关系，r值毫无意义。
感谢kushuya, xiaoxiongzjh两位专家的补充和指正!之所以开这个专题，是真心想让初学者从这些<误区>中走出来!
六，Logistic regression 分析
在判断某因子对疾病的危险度时常用的方法。
1，假设要判断某因子对疾病的危险度(OR)，要了解这个OR是一个相对危险度，即是有某因子存在和没有某因子存在之间比较的OR值。
2，OR 和 RR 不一样，OR是在Logistic regression model中使用，RR是在Cox proportional hazard model中使用。
3，假设要判断某因子对疾病的危险度，要在多变量Logistic regression model中校正一些混扰因素，如常见的年龄，性别，吸烟等等，并最后得出这个 Adjusted OR。但并不是说有了这些校正，我们就可以在实验设计上就不考虑这些混扰因素，相反，必须在实验设计上就把这些混扰因素在实验组和对照组配平，光靠在多变量Logistic regression model中校正是不可靠的。
其它方法---生存分析 (Kaplan-Meier法+ Logrank法)：
我们有时在临床研究只注意到了用这种方法分析与生存相关的研究，其实，在疾病复发上也常用这种方法!前者是以生---死为判别，后者则以复发---不复发为判别。
你可以参考一下 《当代医学论文研究 》 里面很多这样子的文章
中国光大（集团）总公司：你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》（光京字［2003］67号）收悉。经研究，现批复如下：一、我局现行企业集团统计报表制度规定，国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团，因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队，具体执行时间从今年半年报开始。二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》（京统发［2003］85号）要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜，我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通，北京市企业集团统计的范围不再包括你公司，其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日
医学统计中的常见误区有哪些
医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。下面是我为大家带来的关于医学统计中的常见误区的知识，欢迎阅读。
一，真正差异和统计学差异
常常有人和我说： P值越小，试验结果的差异就越大!而且还有依据 [P < 是有显著性差异; P < 是有极显著性差异]。
其实，这些人忽略了 n 这个样本数的作用，n 的大小会影响 P 值。但更应该澄清一下的是： P 值代表的是统计学差异，并不是真正的差异!真正的差异只能靠平均值或者频度的比较才能得到。
二，卡方检验的局限性
我们知道各组之间的计数资料的比较，要用卡方检验，但有些情况是不行的!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
2，当组与组之间有不同的背景，而这些背景因子还可能会影响到组与组之间结果差异，这是就必须要用 Mantel-Haenszel 检验!
这第2条可能大家不要理解，那我就举两个例子：
1) 关于男性和女性对于不同颜色的喜好的统计学分析
但这里应该注意到年龄可能会对这个分析造成影响，这就要用Mantel-Haenszel 检验了。
***红色 蓝色 黄色
男性 5 7 8
女性 15 10 6
可以按大人和小孩(比如我们以15岁为分界)分层，在SPSS中要把这个因素放到[行] [列]下边的[层化]一栏里，并在统计指标选项里，选 Cochran和Mantel-Haenszel的统计量选项，这样出来的结果就可靠了!
2)两种治疗(A和B)效果的评价分析：
*****A法 B法
生存 41 54
死亡 47 31
用卡方检验 X2=; P <
但是，病人的临床分期将影响着分析结果：
********生存**************死亡
——————————***——————————
————A****B————————A*****B———
1期-----18-----21--------------------0--------0-------
2期-----23-----33-------------------13------- 8-------
3期------0------0--------------------34-------23-------
再用Mantel-Haenszel检验： X2=; P >
说明实际上A法和B法两组的统计学差异，是这个不同的分期造成的!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
讨论：当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 确切概率法。
当样本有小于5的值R×C表时，将某两组合并，用pearson卡方检验。
三，t 检验的局限性
1，我们经常用 t 检验来判别两组病人血清中某种标记物水平上的差异，但这里要注意，有一些血清标记物的水平是不能用 t 检验的!
比如： 血清标记物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人则明显增加，呈现指数幂次改变，这样一来，血清 PSA和AFP水平在每组病人中很容易不是呈现正态分布!
这时应该用 非参数性检验---即 Mann-Whitney U test (Wilcoxon U test)。
2，关于用不用配对t 检验，我个人认为当同一组样本在不同时点，不同处理方式的比较上，应该用配对t 检验。
四，ANOVA 检验的局限性
1，在2组以上计量资料样本比较时，ANOVA 检验非常常用。但这个检验只是说明了一个趋势的比较结果，并不能说明真正的统计学差异，真正的`差异还要通过每两个点的直接比较，也就是说应该在ANOVA 检验后，还必须做两两比较或多重比较，这样才能从全貌上反映出统计的全部结果。
2，既然方差分析得到差别有显著性意义的结论后，还需进行两两比较，有人认为还不如一开始就进行多次t检验更方便，其实，这种认识是不妥当的。t检验用于ANOVA的两两比较将增大第一类错误，产生假阳性，因此要采用特定的方法，在SPSS的one-way ANOVA或General linear models中操作时，Post Hoc(多重比较)对话框内有多种方法可供选择，象两两比较一般用SNK法，而多个试验组和一个对照组的比较则多用dunnett检验。
3，我们经常用 ANOVA 检验来判别几组病人血清中某种标记物水平上的差异，但这里要注意，与 t 检验一样，有一些血清标记物的水平是不能用 ANOVA 检验的!
如上所说的： 血清标记物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人则明显增加，呈现指数幂次改变，这样一来，血清 PSA和AFP水平在每组病人中很容易不是呈现正态分布!
这时应该用 非参数性检验---即 Kruskal-Wallis rank test 。
五，单元线性相关分析
有时我们常常只注意到了 P 值大小，可最重要的是 r 值!
样本数 n 对 P 值 结果的影响很大，容易让我们产生错觉，其实，相关的存在与否的评价是与 r 值最直接相关的，如下：
当 P 值小于时： r 值
几乎没有相关关系
弱的相关关系
有相关关系
强相关关系
极强相关关系
P 值只是证明这个相关在统计学上是否成立!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
讨论：当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 确切概率法。
当样本有小于5的值R×C表时，将某两组合并，用pearson卡方检验。
不是说样本小于5
而是说：在R×C表中
理论频数不应该小于1，并且1≤T≤5的格子数不应该超过总格子数的1/5，若出现上述情况可以通过以下方法：
a.增加样本含量，使理论频数增大;
b.根据专业知识，删除理论频数太小的行和列;或者将理论频数太小的行或列与性质相近的邻行和邻近列合并。
c.改用双向无序的R×C表的fishher确切概率法。
还有一点
四格表卡方检验的适应指标：(T为理论频数)
1。n≥40，且T≥5时用卡方检验基本公式。但是当p≈α应该用fisher确切概率法
2。n≥40，但是1≤T≤5时，用四格表校正公式
3。n<40，或者T<1时，用fisher四格表确切概率法
4。四格表卡方检验的连续性校正仅仅用于自由度为1的四格表尤其是n较小时。
补充几点：
1. 关于P值：P值的大小并不是各组差异的大小，而是统计学差异显著性的大小。P值越小，说明得出各组没有差异的概率越小，越有理由说明各组存在差异(可以说，P值的大小反映了做出统计结论的“理由”的大小，而不是被比较的各组的实际差异的大小，得出有意义的结论后，其差异的大小可直接通过各组的均数或率进行比较)。
2. 关于t检验和方差分析：katalyster兄上面提到的t检验及方差分析在某些时候不适用，实际上就是每种方法都有其应用条件，不服从正态分布当然不能用。对这样的资料首先可考虑变量变换(如抗体滴度等资料，为指数或幂次的关系，可用对数转换)，如变换后，服从正态分布，可用上述方法;若还不符合，则考虑非参数检验。
3. 关于相关分析：两个变量间是否存在相关关系，要看P值，而不是r值，r值用来说明相关关系的大小。当P<，才能讲两变量间存在相关关系，再看r值，r值越大，相关关系越强，反之越小;否则，P>,不能讲两变量间存在相关关系，r值毫无意义。
感谢kushuya, xiaoxiongzjh两位专家的补充和指正!之所以开这个专题，是真心想让初学者从这些<误区>中走出来!
六，Logistic regression 分析
在判断某因子对疾病的危险度时常用的方法。
1，假设要判断某因子对疾病的危险度(OR)，要了解这个OR是一个相对危险度，即是有某因子存在和没有某因子存在之间比较的OR值。
2，OR 和 RR 不一样，OR是在Logistic regression model中使用，RR是在Cox proportional hazard model中使用。
3，假设要判断某因子对疾病的危险度，要在多变量Logistic regression model中校正一些混扰因素，如常见的年龄，性别，吸烟等等，并最后得出这个 Adjusted OR。但并不是说有了这些校正，我们就可以在实验设计上就不考虑这些混扰因素，相反，必须在实验设计上就把这些混扰因素在实验组和对照组配平，光靠在多变量Logistic regression model中校正是不可靠的。
其它方法---生存分析 (Kaplan-Meier法+ Logrank法)：
我们有时在临床研究只注意到了用这种方法分析与生存相关的研究，其实，在疾病复发上也常用这种方法!前者是以生---死为判别，后者则以复发---不复发为判别。
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。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
我搜到3篇文章，希望对你有所帮助医学科研设计中一个常被忽视的统计学错误辨析【作者中文名】 毕京峰; 段俊国; 【作者单位】 山东中医药大学; 成都中医药大学; 【文献出处】 时珍国医国药, Lishizhen Medicine and Materia Medica Research, 编辑部邮箱 2008年 10期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学统计学; 科研设计; 【摘要】 统计学错误在既往的临床科研设计中是常见的,但一般易于发现和改正。笔者近期查阅相关医学科研论文发现,有一个统计学错误,其错误应用率很高,甚至许多统计专业人员也不例外。例:某研究者研究A药对高脂血症性脂肪肝大鼠的作用,设计了如下试验方案:建立高脂血症性脂肪肝大鼠模型,以高、中、低剂量去脂胶囊进行干预,通过血液生化检查,观察其对脂肪肝大鼠的血脂的影响。结果:去脂胶囊能明显降低脂肪肝大鼠血脂,与对照组比较差异有显著性意义(P<)。结论:去脂胶囊对大鼠脂肪肝有肯定治疗作用。在本设计方案中,研究者将A药高、中、低3个剂量组与甲硫氨酸片组和自然恢复组按多因素一水平的统计方法进行方差分析。仔细考察各处理组之间的关系,其实本研究主要涉及两个因素:A药治疗与甲硫氨酸片治疗,而A药高、中、低3个剂量组是A药的3个水平,而不是与甲硫氨酸片平等的3个因素。表1各组大鼠血清脂质比较(x-±s)mmol·L-1组别TC TG HDL-C自然恢复± ± ±药低剂量± ± ±药中剂量±... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学科研论文中常见的统计学错误【作者中文名】 李祝华; 【作者单位】 白城市传染病医院 吉林白城; 【文献出处】 吉林医药学院学报, Journal of Jilin Medical College, 编辑部邮箱 2007年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学; 科研论文; 统计学错误; 【摘要】 科技论文常用统计学方法对资料进行加工、整理与分析,从而定性或定量地阐述一些理论或实验结果。现就一些医学期刊(1999~2000年度国家级期刊8种共60期)中出现错误的统计方法进行归纳分析,以提醒科技工作者在撰写科技论文时能合理应用统计学方法,准确地进行描述、估计、比较、预测与分析,尽量减少统计学方法的错误应用,提高科技论文的写作水平。1资料缺乏可靠性有的资料样本数量较少,有的作者选择的实验对象不具代表性,有许多人为因素,有个别作者根据自己主观期望判断结果,更有甚者有时更改实验数据,致使一些实验结果出现较大误差。2统计学方法缺乏科学性统计学方法比较多,如率、构成比、发展速度、显著性检验方法等。有时计算方法不当就能直接影响结果或造成误解。如率与构成比的联系与区别就常被人误解,也有的作者只看表面现象,不经统计学方法处理,就下结论。3统计量投入缺乏规范性科学恰当地计算统计量,才能正确反映事物的真实情况,但如果计算不当,则会出现假象或错误的结果。如未经标准化处理的资料就进行率的比较,由于两组资料的内部结构不同,结... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学论文中常见的统计学错误及对策【作者中文名】 杨云华; 【作者单位】 天津市医学科学技术信息研究所 300050天津; 【文献出处】 中华医学科研管理杂志, Chinese Journal of Medical Science Research Management, 编辑部邮箱 2004年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学论文; 统计学; 常见错误; 对策; 【摘要】 分析医学科研论文中统计学方法应用中常出现的错误 ,提高编辑人员识别统计学常见错误的能力 ,确保科研论文的科学性、准确性和可信性 ,努力办成精品期刊。 【DOI】 cnki:ISSN:
中国光大（集团）总公司：你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》（光京字［2003］67号）收悉。经研究，现批复如下：一、我局现行企业集团统计报表制度规定，国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团，因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队，具体执行时间从今年半年报开始。二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》（京统发［2003］85号）要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜，我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通，北京市企业集团统计的范围不再包括你公司，其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日