医学期刊中统计学错误

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:

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。

“社会统计学与数理统计学的理论统一”的重大意义统计学家王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又统计学家王见定教授著有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现,我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相应的转化的意义称为巨大、也就不视为过。下面我们回到“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面，使它们回到正确的轨道上来。由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题研究转化为若干简单问题的研究的道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以统计学家王见定教授提出的“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。[2] [6][5]

学好了数学或者成为了一个优秀的程序员绝对不等于对统计学有很好的了解。还有一些案例中显示有扎实的统计能力的优秀科学家也不一定总是在统计方面能做好——科学家也是人，他们也会在统计学领域犯错，这里有些例子：1. 非常草率的处理数据，例如：数据误读，错误标注，未能正确清理数据，合并不正确项，不存档等等。2. 对概率论的理解不足，过分依赖少数概率分布，如常态。3. 对取样理论和取样方法的无知：从一个小的自选择样本推广到一个大的异质群体就是一个例子。对数据加权的误解也很常见。第三个例子使用复杂抽样方法时，将数据视为一个简单的随机样本。4. 对统计推断的把握不严，如混淆统计意义和实际意义。另一个例子是对人口数据进行重要性测试。例如，如果我们对A国有五十年的季度GDP数据，这200个数据点是该时间段内国家的人口数据，而不是人口的样本。例如，进行t检验，看看线性趋势是否与零有统计学上的差异，在这种情况下是没有意义的。5. 利用机会寻找重大差异(p-hacking)，却不考虑已经进行的显著性测试的数量。6. 在学术期刊上，要获得学术期刊的认可，通常需要达到统计上的重要性，而出版偏倚是一个严重的后果。 Meta-Analysis (Borenstein et al.) 和Methodsof Meta-Analysis (Schmidt and Hunter)这2本书中的对应方法很管用值得一看。7. 从一个没有被复制甚至交叉验证的单一研究中得出戏剧性的结论。8. 对贝叶斯统计，非参数统计，心理计量学和潜在变量模型的理解太表面。9. 对分析时间序列和纵向数据的方法，以及空间统计和多层次混合模型理解不充分。10. 许多工具，如支持向量机和人工神经网络，以及数据挖掘和预测分析中常用的Boosting和bagging等概念，对许多尚未开发的科学领域有潜在的实用价值。11. 没有对广义线性模型方程给予足够的关注，例如忽略交互术语。12. 在量化回归、回归样条、广义相加模型或其他方法时，对一组特定的数据进行线性化。13. 不理解（或忽略）重要的统计假设。回归分析被普遍滥用。14. 测量误差：统计显着性测试不考虑测量误差，但测量误差可能会对统计模型的解释造成很大影响。15. 忽略回归到平均值：一个非常古老而又非常危险的错误！16. 出于各种动机对连续变量进行分类，以满足统计假设，但这样做是不对的。另一个原因是它是一种输出结果的方法——一些“效应”是年龄真正的代理或年龄大大缓和。连续年龄有时被故意地分组到广泛的年龄范围，使其效果减弱。这样，一个不负责任的研究者可以得出结论：他们试图建立的效果在控制年龄后是“显着的”。17. 已经知道结果后才提出假设:这个现象很普遍，以至于“人人都做，所以没关系”。18. 用数据子集支持一个假设：“调整”数据直到它支持一个假设。19. 混淆因果关系：对因果机制的误解并不罕见。20. 埋藏在评论里的错误：有成千上万的“学术”出版物，但很少有期刊审稿人是具备专业的统计知识。21. 将模拟数据当作实际数据处理，并将计算机模拟解释为使用真实数据的实验。22. 基于假设而不是数据来进行粗略的估计，这在学术文献中很常见，我们很少注意到。随机模型有时也被误解为确定性模型。23. 试图 “从石头里挤血” ：当数据越少，研究人员就越要 “填写空白”。有许多(通常是复杂的)方法来处理过少的数据量，但都增加了进入建模过程的主观性。反过来，这也为不负责人的科学家提供了更多的余地。24. 元分析和倾向分数分析的不当使用。25. “从小见大”——用少量信息去证实假设。26. 不跟上统计数据的最新发展，不与专业统计人员交流。这是上面列出的许多问题的根本原因。

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