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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？
《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
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
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一、统计方法在医学中的应用有：1、明确研究目的和研究设计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，或将研究对象的某一指标按其数值大小或特征属性分组，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3、分清楚指标（或变量）的性质和类型很多研究表明，掌握好统计分析的应用条件，正确选择统计分析方法是学习并应用统计学的一个突出难点。 对于医学论文作者而言，分清楚数据库中变量的性质（影响变量与结果变量）、类型（数值变量、多项有序分类变量、多项无序分类变量、二项分类变量）以及它们之间的降级转化关系（数值变量一多项有序分类变量一多项无序分类变量一二项分类变量）是学好用好应用统计分析的基础，可以有效避免张冠李戴、缺乏原则地选错统计分析方法；对于文章的编审和读者来说，这是判断作者正确选择统计学分析方法与否的一个简单有效的途径。二、常用的统计分析软件：统计分析软件是统计分析的必备工具，常用的统计分析软件有：统计分析系统 SAS、社会学统计程序包 SPSS、微软公司电子表格系统 Microsoft Office Excel 等。
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）。
常用的医学科研统计方法有：计量资料的统计方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析（ANOVN，即F检验）等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的；方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性
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。
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
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.
统计学报告是描述一项统计学技术研究的结果或进展或一项技术研制试验和评价的结果，毕业论文是表明作者从事科学研究取得创造性的结果或有了新的见解。毕业论文，也称作学位论文，是指作者为获得某种学位而撰写的研究报告或科学论文，是对自己在几年大学生活中所学到的知识的总结与运用。统计学报告就是指运用，以独特的表达方法和结构特点，表现所研究事物本质和规律性的一种应用文章。统计学报告的类型主要有下列几种：统计公报，进度统计分析报告，综合统计分析报告，专题统计分析报告，典型调查报告。
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:
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。
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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。
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