医学论文看统计学什么

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。

医学统计学重点知识归纳如下：

1、统计学，是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。

2、研究对象：具有不确定性结果的事物。

3、统计学作用：能够透过偶然现象来探测其规律性，使研究结论具有科学性。

4、统计分析要点：正确选用统计分析方法，结合专业知识作出科学的结论。

5、医学统计学基本内容：统计设计、数据整理、统计描述、统计推断。

6、医学统计学中的基本概念

(1) 同质与变异

同质，指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。

变异，指总体内的个体间存在的、绝对的差异。统计学通过对变异的研究来探索事物。

(2) 变量与数据类型

变量，是反映实验或观察对象生理、生化、解剖等特征的指标。

变量的观测值，称为数据，分为三种类型：定量数据，也称计量资料，指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果。（如身高、体重、血压、温度等）

定性数据，也称计数资料，指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。包括二分类、无序多分类。（进一步分为二分类和多分类，如性别分为男和女，血型分为A、B、O、AB等）

有序数据，也称半定量数据或等级资料，指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果，具有半定量性质。统计方法的选用与数据类型有密切的关系。

（3）总体与样本

总体，指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，包括所有定义范围内的个体变量值。样本，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位，对变量进行观测得到的数据。抽样，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。参数，指描述总体特征的指标。

统计量，指描述样本特征的指标。

（4）误差

误差，指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别。可分为三种：系统误差，也称统计偏倚，是某种必然因素所致，不是偶然机遇造成的，误差的大小通常恒定，具有明确的方向性。随机测量误差，是偶然机遇所致，误差没有固定的大小和方向。

抽样误差，是抽样引起的统计量与参数间的差异。抽样误差主要来源于个体的变异。统计学主要研究抽样误差。

（5）概率

概率，是描述某事件发生可能性大小的量度。

必然事件，事件肯定发生，概率P(U)=l。

随机事件，事件可能发生，可能不发生，概率介于0_P(A)≤ 1;不可能事件，事件肯定不发生，概率P($)=0。

小概率事件，事件发生的可能性很小，概率P(A)≤、或P(A)≤。