医学论文统计学应用要注意哪些?

淡淡的烟味
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医学论文写作需借助统计学方法进行数据分析,反映科研成果,使论文具有科学性和代表性。正确的使用统计学是对科研工作者最基本的要求,科研工作者在应用统计学时要注意以下问题。

第一,医学论文中统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。

第二,医学论文中统计医学设计:应交代统计医学设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、 回顾性还是横断面调查医学),实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

第三,医学论文中统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时,应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等),统计量的具体值(如:t=3.45,χ2=4.68,F=6.79 等),应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);提供当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%置信区间。

另外,在结果应用统计学方法时,要注意避免出现以下常见错误:

一方面,应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同;对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多;罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数,导致结果没有整数位;相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少;常用的一些检验统计量,如F值、t值保留的位数不符合要求。

另一方面,对统计学指标进行分析和计算时,一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表,在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明,如果不符合正态分布时,可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布,否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算,影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标,常见样本量过小的问题,采用率进行描述会影响统计结果的可靠性,采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率,也是不可取的。

最后,在判断临床疗效之一指标时,两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效,必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效,服药一周后,医学组和对照组的对血糖降低值分别为6.7&plusmn;2.4和1.2&plusmn;0.6(P=0.0001) 。按空腹血糖值低于7.7mmol/L的疗效判定有效率,医学组和对照组的有效率分别为75.6%和12.4%,尽管平均疗效相差较多,但也要注意到该药物对部分患者无效(24.4%)。对假设检验结果的统计学分析结果,P值的表达提倡报告精确P值,如P=0.015或P=0.321等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P值。例如常用的SAS,SPSS等,只要提供原始数据,就可以计算出t值、F值和相应的自由度,并可获得精确的P值。

了结 2021-06-24 04:45:29

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译文:
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