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绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你，这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....
一般可以从作者机构或者地址来限制检索，不知道这个检索式是否能满足您的要求：Address=(CHINA) AND Year Published=(2012)
总数没有，如果是某个杂志的话，可通过医刊汇的杂志检索功能检索到！有比较详细的信息介绍！希望能帮到你。
医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
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。
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：（1）样本量估算及随访/数据收集情况；（2）数据录入和管理的软件和方法；（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；（6）检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….（6）检验水准：A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
首先确定医学论文的种类，例如实验研究、疗效观察、临床分析、病例讨论等，在确定论文种类后再针对性地搜集相关资料。例如病例讨论，就要搜集某些疑难、复杂、易于误诊误治的病例，在诊断和治疗方面进行深度讨论。疗效观察需要对某种新药品、某种疾病的新型治疗方案，对治疗的方法、效果、剂量、疗程包括不良反应等进行观察、研究，甚至还需要寻找相关药品最新研究动态，在此基础上加入自己的论点。如果是给期刊进行投稿，还需要了解目标期刊的收稿方向，来决定你的论文研究方向。像病例解读、前沿资讯、药品/治疗方案研究进展可以从专业的医学平台获取，例如常笑医学网，这类学术网站的信息更权威，有助于论文写投，也可以作为参考文献使用。
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：（1）样本量估算及随访/数据收集情况；（2）数据录入和管理的软件和方法；（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；（6）检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….（6）检验水准：A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
医学论文统计学分析的知识你可以登陆：创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等，统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料，都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法，而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论，对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验（显著性检验）获得P>时，认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生，因此接受假设，认为差异无显著意义（差异不显著）。
我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
医学论文的基本格式及写作方法
下面是我整理的医学论文的基本格式及写作方法，希望对大家有所帮助。
(一)标题(title)
标题要求：
1.阐述具体、用语简洁：一般不超过20个字。
2.文题相称、确切鲜明：标题体现内容，内容说明标题。
3.重点突出、主题明确：突出论文主题，高度概括，一目了然。不足以概括论文内容时，可加副标题(破折号、括号或加序码)。
(二)作者署名(author)
1.作者署名的意义
(1)明确论文责任：文责自负
(2)获得应有的荣誉：载入科技发展的史册
(3)文献检索的需要：著者检索
(4)明确著作权：人身权和财产权
2.作者署名的原则
署名的个人作者，只限于选定研究课题和制定研究方案，直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献，以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)
3.作者署名的要求
(1)分为集体署名和个人署名。
(2)第一作者应是论文课题的创意者、设计者、执行者，是论文的执笔者。
(3)多人合写时，主在前，次在后;多单位合写时，用脚注标明。
(4)作者人数不易过多，一般不超过6人。
(5)指导、协作、审阅者可列入致谢中。
(三)摘要(abstract)
1.摘要内容和格式
一般格式：
(1)目的'(objective)：说明论文要解决的问题及其起源、由来。
(2)方法(methods)：说明研究时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。
(3)结果(results)：说明研究内容中主要结果，包括数据和统计学检验结果。
(4)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。
其它格式
(1)目的(objective， purpose， aim， background)：论文要解决的问题及其起源、由来、研究背景。
(2)设计(design)：论文基本研究设计。
(3)地点(setting)：研究地点、单位、等级。
(4)对象(subjects， patients)：论文研究的时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。
(5)处理(intervention)：论文的临床治疗和其它处理方法。
(6)检测(measures)：论文为评定结果而进行的主要测试项目。
(7)结果(results)：说明研究内容中主要结果和数据。
(8)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。
2.摘要的写作要求
(1)连续写出，不分段落，不加小标题，不举例证。
(2)格式规范化。
(3)简短、完整，一般占全文文字的10%左右。
(4)文字性资料，不用图、表、化学结构式。
(5)内容基本一致的英文摘要。
(四)关键词(key words)
关键词是表达科技文献的要素特征，是具有实际意义的词或词组。
主题词是规范化的关键词，关键词是具有灵活性和广泛性的自由语言。现阶段关键词和主题词都作为检索语言使用。由于关键词是自然语言，同义词、近义词、多意词未统一，造成检索误差，故目前多采用从医学主题词表(MeSH)中选择。
1.关键词格式
3-8个词或词组，之间空一格书写，不加标点符号。外文字符之间可加逗号，除专有名词的字首外，余均小写。
2.选择关键词的方法
(1)可从标题、摘要和全文内容中选择，以从标题中选择最常用。
(2)要严格筛选，充分、准确、全面地反映文章的中心内容。
(3)查阅医学主题词表确认。
(五)引言(introduction)
1.引言的基本内容
(1)简要叙述研究此项工作的起因和目的
(2)研究此项工作的历史背景
(3)国内外对研究此项工作的研究现状和研究动态
(4)强调此项工作的重要性、必要性和研究意义
(5)适当说明研究此项工作的时间、材料和方法
2.引言的写作要求
(1)简明扼要，重点突出：一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10。
(2)实事求是、客观评价：不能蓄意贬低前人，切忌妄下断言。
(3)少用套话：水平如何，自有共论。
(4)勿与摘要相同，避免与正文重复：不涉及结果或结论。
(5)一般不写“引言”字样标题。
(六)材料与方法(materials and methods)
1.材料与方法的主要内容
(1)实验对象：
①动物：名称、品种、数量、来源、年龄、性别、分组标准与方法。
②微生物或细胞：种、型、株、系、培养条件和实验室条件。
③临床病例：来源、数量、性别、年龄、病因、病程、病理诊断、分型标准、选择标准。
(2)实验仪器：仪器设备名称、生产厂家、型号、操作方法、改进之点。
(3)实验材料：药品和试剂的名称、成份、规格、纯度、来源、出厂时间、批号、浓度、剂量、给药方法、途径、用药总量。
(4)实验方法与条件：
①临床病例：观察方法、指标、治疗方法、药物名称、剂量、使用方法、疗程。
②手术与标本：手术名称、术式、麻醉方法、标本制备过程。
③实验室：实验与记录手段、观察步骤、指标、注意事项、方法改进及依据。
(5)统计学方法：
(七)结果(results)
结果是论文价值所在，是研究成果的结晶。全文的结论由此得出，讨论由此引发，判断推理和建议由此导出。
1.结果的内容
(1)数据：不用原始数据，要经统计学处理。
(2)图表：用于显示规律性和对比性。
(3)照片：能形象客观地表达研究结果。
(4)文字：对数据、图表、照片加以说明。
2.结果的写作要求
(1)按实验所得到的事实材料进行安排，可分段、分节，可加小标题。
(2)解释客观结果，不要外加作者的评价、分析和推理。
(3)结果要真实性，不可将不符合主观设想的数据或其它结果随意删除。
(4)因图表和照片所占篇幅较大，能用文字说明的问题，尽可能少用或不用图表或照片。
(八)讨论(discussion)
讨论是论文的重要主体部分，是作者对所进行的研究中所得到的资料进行归纳、概括和探讨，提出自己的见解，评价其意义。
1.讨论的内容
(1)对实验观察过程中各种数据或现象的理论分析和解释。
(2)评估自己结果的正确性和可靠性，与他人结果比较异同，并解释其原因。
(3)实验结果的理论意义及对实践的指导作用和应用价值。
(4)作用机制或变化规律的探讨。
(5)同类课题国内外研究动态及与本文的关系。