医学论文中的统计学错误

医学论文中的统计学错误

“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]

统计学分析属于论著哪一部分

总结统计部分。
医学论文撰写中存在的统计学错误最为常见，常表现为统计学处理的设计不合理，统计学的方法应用不当，统计分析结果解释不合理以及统计学图表选用错误等。
1.1统计学设计的科学性统计学方法不合理或缺少统计学方法，或虽有统计学方法，但选择的统计学方法不合理是医学论文中的重要的错误。有统计结果表明其错误率在30%左右。还有的论文只给出统计学结果，没有注明所选用的统计学方法，使读者无法对结论进行准确判断。

医学统计中的注意事项

1 设计方面的问题

11 分组没有严格遵循随机化原则研究对象的分组与抽样离不开随机化原则，在足够样本的前提下，随机抽样，随机分组，明确交代随机方法，各组样本量、基本特征等。随机不等于随便，有的作者滥用随机，只要抽样或分组，一概冠以随机，不描述随机方法，把随意、随便当做随机，使研究结果不可信。

12 无对照组或不合理医务科技工作者开展研究的目的就是验证假设是否正确，没有对照，无法做出判断。有的论文无对照组，没有对比观察，所得结论没有说服力。有的论文虽设有对照组，但不是严格的随机分组，组间缺乏可比性，如非同期对照，组间性别、年龄、患病状况不一致等。在实验组和对照组的可比性方面，两组例数要基本一致，否则没有可比性。

13 样本含量过少抽取恰当的样本量，结果才有可靠性。有些文章例数太少，这样抽样误差大，导致结果不可靠。研究对象变量标准差小的，样本可以小一些。观察计数指标的样本一般不少于20～30例，计量指标的样本不少于5～10例。有的作者仅仅观察了数例患者，就得出百分之多少的有效率，显然是不恰当的。

对于对比分析，样本太少得出的结果不可靠，往往随着样本量的增大而发生变化。

2 统计学处理不恰当在进行统计学处理时，首先要明白研究资料是计数资料还是计量资料，尽管是一个常识性的问题，但仍有不少作者搞混了。先分类再计数的资料叫计数资料，如A组30例，B组32例，可根据研究目的计算出阳性率、治愈率等。测定某项具体数值的资料叫计量资料，如身高、体重、脉搏、血压等许多物理诊断和化验结果。在医学科研论文中，计数资料最常用的统计学方法是检验，计量资料最常用的是t检验。在研究设计时，就应根据研究资料的特点，决定假设检验的方法。在处理资料时，因均数和标准差是用来描述正态分布资料集中和离散趋势的指标，可否采用均数±标准差描述研究资料的分布特征，首先要看资料是否是正态分布，如果资料不是正态分布或者方差不齐时，应对资料进行转换处理，使其符合正态分布，方差齐性后采用t检验或方差分析，达不到上述要求，用秩和检验。来稿中，不少作者不考虑适用条件，盲目使用t检验。造成统计学方法使用不当，结果不可靠。更有甚者，有的作者不分计数资料还是计量资料，乱用检验或t检验，其结果可想而知。这是无统计学常识或极不负责任的表现。

有的研究资料数据庞大，只能在表格描述中用阿拉伯数字或特殊符号表示与比较对象的P值，如 P>005 ， P<005， P<001，无法一一给出具体的P值。但有的作者既不交代使用的统计学方法，也不给出具体的P值，直接列出 P<005或 P>005，认为差异有统计学意义或无统计学意义，使读者对无法判断结果的可靠性。正确的做法是写明使用的统计学方法，使用了什么统计学软件，如进行了校正检验。亦应说明。这才有说服力。

3 描述不严谨日常生活中对差异的判断与统计学上差异是否有统计学意义是两个完全不同的概念。我们主观上感觉差异不大，而经统计学处理差异可能具有统计学意义;主观上感觉差别很大，但经统计学处理差异可能有统计学意义。有相当数量的作者，在描述统计学结果时，常用差异显着或差异非常显着，易与日常生活中差异的概念混淆，使用差异有统计学意义或差异无统计学意义更为确切。

我们把检验水准设定为 a=005时就是以 P>005为界值，一般以 P>005， P<005， P<0O1 3个档次描述差异有无统计学意义即可，有的作者出现 P<0001，以强调差异的显着性。有的作者用 P>O01或 P<01来表示，是错误的， P>0O1既可能是 P>005，也可能是 P<005，二者有本质的不同。

4 统计符号使用不规范统计符号使用不规范是论文中经常出现的问题，把卡方检验中的 写成x或x2，丢掉平方或把希腊字母x写成英文字母x;把均数±标准差( ±s)，丢掉z 上方的一横，既影响论文质量，又影响阅读效果。

5 统计表格不规范统计表格是论文的重要组成部分，表格是否符合统计学要求，对论文有重要影响。常见的问题有：

① 无表题;

② 表题过于简单或过于繁琐。不确切;

③ 横纵标目倒置，不符合语法规律;

④ 标目层次过多;

⑤ 线条太多。甚至左上角有斜线;

⑥ 表内同一栏目数字不对齐，小数点后位数不一致。

表题如同文章的题目，简明扼要，字数控制在15个字以内。表格左侧的标目叫横标目，相当于汉语的主语，表明相应横行内数字的涵义;纵标目位于表格的上方，相当于汉语的谓语部分，说明表格内相应纵行数字的'涵义。

主谓语倒置是统计表格最常见的错误，一般情况下主语做横标目，谓语做纵标目。统计表用三线表，即顶线、底线和隔开纵标目与表内数字的横线，必要时可在纵标目下加辅助线，其余线条一概省略。

统计表格和文字叙述相辅相成，互相补充，能用简洁的文字说明的，一般不用表格，文字描述不要和表格内容完全重复。表格要简洁明快，重点突出，让人一目了然，不要变成数字的堆彻。出现统计表前，要用简要文字描述或强调主要发现，不要把文字叙述放在表格后。

6 使用统计指标不当常见的问题是率与构成比、发病率与患病率、死亡率与病死率等的混淆。

61 把构成比当率构成比是说明事物或现象内部各构成部分的比重，构成比表示某事物内部各组成部分的比重或分布，单位为%，各组成部分之和应为100%。计算公式为：构成比=某组成部分的观察单位数/同一事物各组成的观察单位总数例如2011年某市围产儿死亡总数为18例，其中死胎7例、死产3例、新生儿死亡8例。其构成比分另0为3889%、1667%、4444%。

率为表示某种现象发生的频率或强度。常以%、/万或/lo万表示。计算公式为率=某时期内某现象实际观察单位数/同时期内可能发生该现象的观察单位总数，如共检测568名5～7岁儿童，患龋齿儿童314人，检出率5528%。

构成比和率都是相对数指标。有一篇题为某年某地区4种乙类传染病疫情分析。经数据处理后，作者认为，4种传染病的发病率依次为痢疾5453%(1546/2 835)、肝炎1619%(459/2 835)、乙脑921%(261/2 835)、流脑689% (569/28352007)。该资料是构成比，不是发病率。作者犯了以比代率的错误。

62 发病率与患病率发病率是指观察期内(年、季、月等)新发生某病的例数与同期平均人口数之比，强调在观察期内的新发病例数，常以‰、/7/或/lO万表示。其计算公式为：某病发病率等于某年(期)内所发生的新病例数除以同年(期)平均人口数乘1000%o。例如某地某年年平均人口数为2500人，白喉发病28人，该地白喉年发病率为1120%0。而患病率则指观察时点的某病的现患病例数与该时点人口数之比强调的是该观察时点上某病的现患(新、旧病例)情况，常以百分率表示。有人调查16 875人，其中男性8 674人，沙眼患者7 632人，发病率为8799%;女性8 201人，沙眼患者6 210人。发病率为7572%。这样的结论当然是错误的，其所描述的结果应该是患病率。

63 死亡率与病死率这也是两个容易混淆的指标。某病死亡率是观察人群中某病的死亡频率。常以‰、/万或/10万表示;某病病死率是某病患者中因该病而死亡的频率。

一般以百分率表示。前者反映人群因该病而死亡的频率，后者反映疾病的预后。部分作者常将某病住院病死率误为某病死亡率。如重症监护室患者死亡情况分析一文中报道，颅脑损伤32例，死亡20例，死亡率为625%;严重心衰26例，死亡9例，死亡率为346%;严重肾衰竭18例，死亡11例，死亡率为611%。很明显，作者在这里是将住院病死率误作死亡率来讨论。

我们在编辑医学论文中经常会发现存在这样那样的统计学问题，致使文章质量下降，甚至无法刊用，十分可惜。提高统计学应用水平，减少统计学差错，是作者、审稿专家和编辑共同的责任。树立严谨的科学态度，选择正确的统计学方法，对提高科研水平，确保论文质量有着十分重要的意义。

医学文献中或论文等等里面数据有统计学错误的

胡良平教授有一本书，<医学统计学基础与典型错误辨析> 可以看看