医学期刊文献量统计分析

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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

具体的统计学分析方法，我在网上看到过这方面的视频，是赵清波教授讲的，您可以去创新医学网上找他的视频。她从编辑、审稿的角度介绍避免此类错误的技巧,为医学论文的编审工作提供借鉴。

在所有的研究开始之前，我们都面临这么一个决策。 显然，我们做研究的资源（人力、物力、财力和时间等）都是有限的，如果我们想要研究的问题需要的数据量远远超出我们的能力范围，那么我们就面对着一个残酷的现实： 这个研究还没有开始，就已经注定失败了 文献中的确定样本统计量的方法如下：“统计功效分析：从我们之前的研究得出，内源性骨质增加的不同分组间的平均值差异为毫米，每一个组别的标准差为1毫米。当我们定义检测此差异的显著性水平为，统计功效为时，每一个研究组所需的被试数量至少为20个。 所以，我们需要找到找到文献中利用统计功效分析计算出所需样本量的方法。 p值、显著性水平、统计功效、统计效应等概念相互关联。 与样本相同或者更极端的概率，可以想象正态分布的钟形曲线，p值代表的是包含样本值及其右侧的尾部区域（意为更极端结果）累计概率值（如为双侧检验，则包括左、右两侧的尾部区域）。 拒绝原假设的检验统计量的值集称为拒绝域，接受原假设的值域称为接受域。 案例请读博客文章： [你真的懂p值吗]( ） 统计功效指的就是：如果我们感兴趣的效应或差异的确存在，在给定的显著性水平的规定下，我们能够正确地拒绝原假设的概率。也就是不犯第二类错误的概率。 统计学家证明，统计功效（1-β）由这些因素决定：标准化的统计效应大小（ES）、样本量（N）、显著性水平。 这四个量只要知道其中任意三个，就能求出剩下的一个。因此，如果需要在开展研究之前估计所需的样本量N，只需知道显著性水平、1-β和ES，剩下的事情交给计算机软件就可以完成了（如SAS、SPSS、R等都有利用功效分析来估计数据量的模块）。 而，显著性水平、统计功效一般都设定好了。 真实的效应大小在某种意义上说我们是永远无法知晓的，即使经过了大量研究，我们也只能不断接近真相。而在功效分析估计数据量时，我们连研究都还没开始做呢，那怎么估计呢？ 最常用的估计效应大小的方法有两种：

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