绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
1. 全文的中心思想是什么2. figure legend：基本上能把图表的中心思想，各个panel是什么描述清楚3. 正文result中哪些地方应用了这个图，如（Figure1a blablabla）：这个就是作者从这些数据里得到了什么结论，支持哪个假设神马的；偷懒的话看result里的小标题4. 具体到每个图表的话，x axis，y axis是神马（注意某些作者会通过改变y axis的来达到视觉上dramatic，striking的效果，在比较前后panel的时候要注意），sample和control分别是神马，有没有significant之类的；偷懒的话就看下那些和control有significant difference
一般地，作者会在文章正文中明确解释问题1，粗略地解释2，试图证明问题3。而问题2的相关细节会散落在正文的results、discussion、methods/experimental section中，以及图释和supporting information里。越是专业的人，越要读得细致，要思考方法上有没有不同于传统方法的地方，方法本身是否可信。图中的各种细节也要特别留心，比如轴、坐标、单位的意义，极值、拐点的意义，error bar的大小，scale bar的大小，等等等等。搞清楚方法，具体到各个细节，那么文章是否可信自然可以得到结论。如果感觉不可信，可以找其他专业人士乃至作者本人讨论。由于编辑和审稿人的精力、水平、研究经历等可以理解的原因，很多经受了同行评审的文章一样有大量疑点（虽然比未经同行评审的文章要可靠得多）。如果读的过程中有概念/方法不理解，最可靠但是也最耗时的方法是根据文中列举的参考文献按图索骥。不知道题主的专业领域是什么。如果不在相关领域，需要的知识基础是不太可能在一个晚上就建立起来的。如果是这种情况，我的建议是：找一个专业领域的靠谱朋友，请他/她吃顿饭，让他/她帮忙解释一下。如果是专业领域内的东西而暂时超出自己的知识范畴（如果没记错，题主现在上大二？），其实最省时省力高效的办法还是找该领域的高年级研究生师兄师姐或靠谱学霸解释一下。如果不方便，找其他有相关研究经验的同学讨论也好。对于自己专业内相关程度特别高的概念和方法，最好还是去读一下原文。
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
最少也得有30例，一般病例数达到30至50之间就可以了。病例数一般以多于30例为当。如果是论著格式的话实验组病例最少也不要低于70左右。罕见病病例数特别少的时候可以30例以下。因为每个病例或多或少的均有不同之处，需要多搜集病例信息来完善论文，使论文更有说服力。拓展资料：医学影像诊断论文写作技巧标题：标题是论文的主题核心和摘要内容的高度浓缩，一般控制在5到10个字为好，它应该包括研究范围、研究方式和研究目标。标题是呈现给读者的第一信息和印象，应该一目了然，使人立即能够抓住文章所涵盖的内容实质和重要性。目的：阐明你做这项研究的即定目标，说明研究要解决的问题，突出论文的主题内容，往往一、两句话即可。研究方法：(1)仪器设备应说明所用仪器的型号、制造的厂家、探头种类、频率等等;(2)试剂药品包括药名、剂量;(3)研究对象说明是人体或实验动物，有否对照组，及研究对象的重要特征等;(4)研究方法表述要精确，包括所用的新技术、观察和记录方法的指标，还应该阐明是回顾性还是前瞻性研究;(5)研究程序、操作要点和获得结果的过程;(6)病理对照、临床随访以及所用统计学方法等。结果：结果是信息性摘要中最重要的部分。阐述研究中所发现的事实、获得的数据和资料，要求清晰、简明和客观。结论：阐明研究结果意味着什么，是在分析结果的基础上所得出的科学性观点或看法，提出尚待解决、或有争议的问题，同时应指出研究的局限性。根据你的研究结果，得出合理的结论，不要跑题。
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流行病学与统计 医学统计学：根据统计学的原理和方法，研究医学数据收集、表达和分析的一门应用各学科。 医学统计的主要内容： 研究对象：医学数据 统计设计：调查设计和实验设计 统计描述：率、均数 统计推断：对统计指标的差别和关联性进行分析和推断 医学统计资料的类型 统计工作的基本步骤包括： 1. 研究设计 2. 收集资料：来源：经常性资料【医疗卫生工作记录（病历、医学检查记录、出生死亡报表等）健康检查记录】；一时性资料【专题调查或实验研究】。要求：完整、正确和及时；足够数量；代表性和可比性 3. 整理资料：原始数据的检查与核对：常规检查；取值范围检错；逻辑检错 数据的分组设计和归纳汇总。4. 分析资料：统计描述；统计推断（区间估计、假设检验） 统计工作的基本步骤包括： A ．实验和调查 B．统计设计 C．收集资料 D．整理资料 E．分析资料 统计工作中，分析资料指的是： A ．统计设计 B．收集资料 C．整理资料 D．统计描述 E．统计推断 总体：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。有限总体和无限总体。 样本：是从总体中随机抽取有代表性的部分观察单位变量值的集合。 参数：指总体指标。如总体均数μ，总体标准差σ，总体率π。 统计量：指样本指标。如样本均数 ，样本标准差S ，样本率p 。 误差：指实际值与真实值之差。分为随机误差（随机测量误差和抽样误差）、非随机误差（主要是系统误差） 概率是对总体而言。是某随机事件发生的可能性大小的数值，常用符号P 表示。取值范围0~1。 在统计学中，误差的种类有 A ．标准误差 B．计算误差 C ．系统误差√ D ．随机测量误差√ E ．抽样误差√ 统计学上的误差主要有 A. 系统误差 B.标准误差 C.随机测量误差 D.抽样误差 E.计算错误误差 算术均数： 简称均数，用于描述对称分布或近似正态分布的资料。 描述正态分布资料集中趋势的指标是 A. 百分位数 B.中位数 C.算术均数 D.几何均数 描述正态分布资料集中趋势的指标是 A. 中位数 B.几何均数 C.算术平均数 D.标准差 有9名健康成人的空腹胆固醇测定值（mmol/L）为，，，，，，，，。求算术均数。 有7份血清的抗体效价分别为1:2, 1:4, 1:8, 1:16, 1:32, 1:64, 1:128，求平均抗体效价。 n 5. 61+3. 96+3. 67+4. 99+4. 24+5. 06+5. 20+4. 79+5. 93＝ 9 43. 45＝ 9 ＝4. 83(m m ol /L ) X = G ＝lg -1( 血清抗体平均效价为1:16 注意：变量值中不能有0；不能同时出现负数和正数；若全为负数，计算时先把符号去掉计算 中位数(median, M)：可用于任何分布的计量资料 有7名正常人的血压（舒张压）测定值（mmHg ）为：72，75，76，77，81，82，86，87求中位数。 M ＝(77＋81)/2=79 一组从小到大排列的定量变量，位次居中的指标是 A ．算术均数 B.几何均数 C．中位数 D.百分位数 描述离散趋势的指标是 A. 标准差 B.中位数 C. 几何均数 D.算术均数 n lg 2+lg 4+lg 8+lg 16+lg 32+lg 64+lg 128 ＝lg -1() 7 ＝lg -1(1. 204) ＝16 lg X ) 方差（variance ）与标准差（standard deviation）：表示数据的平均离散情况，常用于描述服从正态分布的资料的离散程度。 某地20岁男子160人 某地不同年龄女童身高（cm ）的变异程度 统计表的基本结构与要求：标题、标目、线条、数字4部分组成。表中数字区不插入文字，不列备注项。必须说明者表“*”号等，在表下方说明。 统计表的基本结构为 A ．标题、横标目、纵标目、线条 B．标题、横标目、纵标目、数字 C ．标题、横标目、纵标目、备注 D．标题、标目、线条、数字 统计表的基本构成有 A ．标题 B．横标目 C．纵标目 D ．线条 E．数字 统计表内不列的项是 A. 标目 B. 线条 C.数字 D.备注 制图的基本要求 （1）根据资料的性质和分析目的，选择合适的图形。 （2）基本结构：标题、标目、刻度、图例4部分组成。 标题：一般放在图的下方，左侧加图号 标目：分为横标目和纵标目，分别表示横轴和纵轴数字刻度的意义 刻度： 图例：说明统计图中各种图形锁代表的事物。放在右上角或下方中间 比较两家医院15年床位数的增加速度，可选用的统计图是 A ．构成图 B ．直条图 C ．线图 D ．直方图 某医院拟表示一年中各月病床使用率的变化趋势，应选用的统计图是 A ．普通线图 B ．直条图 C ．散点图 D ．直方图 比较某地2001年和2011年结核、心脏病和肿瘤的死亡率，可选择的统计图是 A. 单式条图 B.复式条图 C.普通线图 D.半对数线图 分析某医院1998年住院病人5种疾病构成比可选用的统计图是 A. 单式直条图 B. 复式直条图 C.圆图 D. 线图 分析某医院1998年和2008年住院病人5种疾病构成比可选用的统计图是 A ．单式直条图 B．复式直条图 C．百分比条图 D．统计地图 观察某地十年肺结核患病率的变化趋势，可选择的统计图是 A. 条图 B.圆图 C.线图 D.直方图 比较某地2001年和2011年结核、心脏病和肿瘤的死亡率，可选择的统计图是 A. 单式条图 B.复式条图 C.普通线图 D.半对数线图 假设检验的基本步骤 1. 建立假设检验，确定检验水准 （1）根据统计推断目的提出对总体特征的假设 无效假设，或称为零假设，记作H0，即假设差异是由于抽样误差所致，总体参数相同 备择假设，记作H1，即差别不是由于抽样误差所致，总体参数不同 （2）确定检验水准亦称显著性水准，用α表示 2. 选定检验方法，计算检验统计量（卡方、t 值、F 值） 3. 确定P 值，做出统计推断结论 注意：假设检验是针对总体而言的 假设检验的注意事项 1.. 检验方法的正确选择 定量资料 两个独立样本均数比较：t 检验 多个独立样本均数比较：方差分析 配对设计：配对t 检验 随机区组资料：随机区组设计方差分析 2. 结果的解释：差别有统计学意义与有无实际意义的关系 I 型错误（第一类错误）：指拒绝了实际上是成立的H0。用α表示。 II 型错误（第二类错误）：指不拒绝实际上是不成立的H0。用β表示。 1. 流行病学研究的对象是（ ） A.病人 B.健康人 C.人群 D.亚健康人 E.亚临床的人 下列哪一项是分析流行病学方法（ ） A.横断面研究 B.生态学研究 C.疾病监测 D.病例对照研究 E.社区干预试验 有学者通过调查肺癌病人和非肺癌的人过去的吸烟情况，来研究吸烟和肺癌的关系。这种方法称为： A.现况调查 B.描述性研究 C.筛检试验 D.病例对照研究 E.队列研究 有学者对某人群进行了高血压的调查，获得了该人群高血压的患病率，并对不同年龄组的高血压患病情况进行了分析。这种调查研究属于： A.探讨疾病的病因 B.探讨发病机制 C.描述疾病的分布 D.研究疾病自然史 E.疾病筛检 计算患病率的分子是（ ） A ．观察期间某病的新发病例数 B．观察期间某病的新旧病例数 C ．观察期间之后某病的患病人数 D．观察期间某病的暴露人口数 E ．观察期间所有人口数 某地区在1个月内进行了糖尿病的普查，可计算当地糖尿病的（ ） A ．发病率 B．死亡率 C．患病率 D．二代发病率 E．罹患率 下面哪一个公式用于计算发病率（E ） A ．（受检者中阳性人数/受检人数）×100% B．（受检者中阳性人数/同期暴露人数）×100% C ．（受检者中阳性人数/受检者人数）×100% D．（受检者中阴性人数/受检者人数）×100% E．（某一时期内新病例数/同期暴露人数）×100% 一个地区通过首次高血压普查，可计算当地的（ ） A ．高血压患病率 B．高血压罹患率 C．高血压发病率 D．高血压病死率 E．家庭续发率 某地区1960年度疫情资料统计，狂犬病患者100人全部死亡，此资料可计算 A ．粗死亡率 B．死亡专率C ．标化死亡率 D．病死率 E．此资料不全难以计算 下列叙述中，不属于病例对照研究优点的是（ ） A ．资料收集后可在短时间内得到结果 B．特别适用于罕见病的研究 C ．一次调查可同时研究一种疾病与多个因素的关系 D．可直接获得发病率资料 E ．所需研究对象的数量相对较少 病例对照研究中的调查对象是（ ） A ．病例组是怀疑患有欲研究疾病的病人，对照组是未患该病的人 B ．病例组是具有某种暴露的人，对照组是未有该暴露的人 C ．病例组是确诊患有欲研究疾病的病人，对照组是未患该病的人 D ．病例组和对照组均是具有某种暴露的人 E．病例组是确诊患有欲研究疾病的病人，对照组是怀疑患有该病的 在病例对照研究中，若病例组某危险因素暴露史的比例在统计学上明显高于对照组，则表明( D ) A ．该因素与疾病有统计学关联 B．该因素与疾病有因果关联 C ．该因素是疾病的病因 D．该因素与疾病无关联 E．该病由该因素引起 下列关于病例对照研究特点的说法中，正确的为( C ) A ．暴露与疾病都是现在的情况 B．能够确证因素与疾病的因果关联 C ．由因及果的研究 D．需要随机分组 E．属于观察法 OR 主要应用于( A ) A ．现况研究 B．生态学研究 C．现场试验 D．病例对照研究 E． 队列研究 属于病例对照研究缺点的是( E ) A ．不能分析疾病与多种因素的关联 B．不能估计RR C．样本含量要求很大 D ．容易产生医德问题 E．回忆信息时，易出现错误 下列说法中，不属于队列研究特点的是（ B ） A ．由因及果，前瞻性研究 B．属于描述性研究 C．能同时研究一种因素与多种疾病的关系 D ．需要设立对照组 E．因果关联的说服力大于病例对照研究 队列研究中的研究对象为（ C ） A ．在一般人群中选取有、无某暴露因素的两个组 B．在患有某病者中选择有、无某暴露因素的两个组 C ．在未患该病人群中选择有、无某暴露因素的两个组 D．患有某种疾病的人群随机分成的两组 E ．一组患有某种疾病者，一组为未患有该种疾病者 在队列研究中，暴露组的疾病发病率与对照组的疾病发病率的差值称为 ( A ) A ． AR B． RR C．OR D．PAR E． AR% 队列研究属于( B ) A ．相关性研究 B．分析性研究 C．描述性研究 D．理论性研究 E．实验性研究 在队列研究中，估计某因素与某疾病关联强度的指标为( E ) A ．总人群中该病的发病率 B．暴露人群中该病的发病率 C ．人群中危险因素的暴露率 D．OR E． RR 在队列研究中，研究对象的分组原则是按( A ) A ．是否暴露于某因素分组 B．随机分组 C．是否患病分组 D．人为随意分组 E．领导意图分组 属于实验流行病学特征的是（E ） A ．由果及因，回顾性研究 B．属于观察法 C．获得因素与疾病联系强度的指标主要为比值比 D ．不能确证因果关联 E．人为施加干预措施 关于临床试验中的对照组，正确的说法为( B ) A ．是人群中的非患欲研究疾病者 B．是患欲研究疾病者，但在处理上不同于实验组 C ．不具有某种暴露因素的人 D．与患欲研究疾病者同时入院的其它患者 E．所欲研究疾病的轻型患者 多选题： 下列所述中属于抽样调查优点的有（ A C D ） A ．工作量小 B．工作量大 C．省时间和人力、物力 D．工作易做到细致 E ．特别适用于患病率很低的疾病调查 属于队列研究缺点的为（ A C D ） A ．观察时间长，花费大 B．易出现回忆偏倚 C．不宜用于研究发病率很低的疾病 D ．设计的要求高，实施复杂 E．不能计算发病率、死亡率等 属于实验流行病学方法的有（ A/C ） A ．临床试验 B．普查 C．社区试验 D．队列研究 E．个体试验 反映诊断试验可靠性的指标是（ E） A ．灵敏度 B．特异度 C．约登指数 D．阳性似然比 E．符合率 为提高诊断试验的灵敏度, 对几个独立试验可（B ） A ．串联使用 B．并联使用 C．先串联后并联使用 D ．要求每个试验假阳性率低 E．要求每个试验特异度低 某病早期治疗效果好，漏诊后果严重，对此病的试验诊断应（A ） A ．提高灵敏度 B．提高特异度 C．降低诊断的截断值 D．提高阳性预测值 E．提高阴性预测值 诊断试验的真实性是指（A ） A ．被试验的测定值与实际值的符合程度 B．是重复试验获得相同结果的稳定程度 C ．是观察者对测量结果判断的一致程度 D．是试验结果表明有无疾病的概率 E．指病例被试验判为阳性的百分比 流行病学是研究疾病、健康状态和事件在人群中的分布、影响和决定因素，用以预防科控制疾病、促进健康的学科。 流行病学研究的方法： 观察性研究 实验性研究 理论性研究 观察性研究: 描述性研究 (横断面研究（现况调查）比例死亡比研究 生态学研究) 、 分析性研究 （病例对照研究 队列研究（随访研究）） 实验性研究：临床实验、现场试验、社区干预试验和整群随机试验 理论性研究：流行病学方法研究理论流行病学 比例：是表示同意事物局部与总体之间数量上的比值，分子和分母的单位相同，且分子包含于分母之中。（构成比） 某医院住院病人中有15％的胃癌患者，该15％是： A. 患病率 B.发病率 C.构成比 D.相对比 例：某病患者409人，其中男性170人，女性239人，男女性构成比见右侧表所示。具体计算： 表 409名患者性别构成 男性患者数 男性构成比=⨯100% 男女性患者总数170 =⨯100%= 170+239 构成比的特点是各组成部分的构成比之和为100% 例如，某年某地出生婴儿中，男性婴儿有185人，女性婴儿有176人，则： 出生婴儿性别比= 男性婴儿数女性婴儿数 = 185176 = ．比或相对比：是两个相关指标之比，说明两指标间的比例关系。两个指标可以是性质相同，如不同时期发病数之比；也可以性质不同，如医院的门诊人次与病床数之比。常用倍数或百分数表示。 两指标可以是绝对数、相对数或平均数。 相对比= 甲指标 ⨯100%）乙指标 3．率：表示一定时间内，实际发生某现象的例数与可能发生该现象的总例数之比，用以说明某现象发生的频率或强度，常用百分率（%）、千分率（‰）、万分率（1/万） 或十万分率（1/10万）等表示。 率= 说明某现象发生频率或强度的相对数是 某现象实际发生的例数 ⨯k 可能发生该现象的总例数 A. 率 B.构成比 C.相对比 D.百分位数 发病率 发病率= 一定时期内某人群某病新病例数 ⨯k 同期暴露人口数 用途：反映该病的风险。用来描述疾病的分布、探讨发病因素、提出病因假设、评价防治效果 1.描述疾病的发病率指标，计算时分子应为 A ．新发病例数 B．新旧病例数 C．受检者中阳性人数 D．易感接触者中发病人数 2.发病率的分子是 A ．患病人数之和 B．新病人数之和 C．感染人数之和 D．死亡人数之和 1. 描述疾病的患病率指标，计算时分子应为：B A. 新发病例数 B.新旧病例数 C.受检者中阳性人数 D.易感接触者中发病人数 2. 患病率：又称现患率或流行率。 患病率= 特定时间点某人群中某病新旧病例数 ⨯k 同期观察人口数 K=100%，1000‰,10 000/万或100 000/10万 时点患病率：调查时间一般在1个月内 期间患病率：调查时间超过1个月 影响因素：患病率=发病率×病程 用途：患病率通常用来描述病程较长的慢性病发生或流行情况 黄炳率与发病率的区别 1. 死亡率：指某人群在一定期间内（1年）死于所有原因的人数在该人群中所占比例。 K=1000或100 000/10万 死亡率= 某时期内死亡总数 ⨯k 同期平均人口数 2. 病死率：在一定时间内患某病的全部患者中因该病而死亡的比例。多用于病程短的急性病。表明疾病的严重程度。 病死率= 某时期因某病死亡的人数 ⨯100% 同期患某病的人数 3. 生存率：又称存活率。指患某病的人（或接受某种治疗措施的患者）经n 年随访，到随访结束时仍存活的病例数与随访病例的总数之比 n年生存率是评价慢性、病死率高的疾病远期疗效的重要指标。 n 年生存率= 1. 相对危险度（RR ）或率比：指暴露组发病率与非暴露组发病率之比。反映了暴露于疾病的关联强度。RR= Ie/I0 RR=1，暴露与疾病无联系 RR1，暴露与疾病存在正联系（暴露是危险因子） 例：Doll 和Hill 调查了英国35岁以上男性吸烟习惯与肺癌死亡率的关系，不吸烟人群的肺癌死亡率为‰，中度吸烟者（15-24支/日）的肺癌死亡率为‰。RR= 说明吸烟者死于肺癌的危险性是不吸烟者的倍。 2. 比值比（OR ）：又称优势比、交叉乘积比。指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值。 发病率（死亡率）很低；研究对象代表性好—— OR≈RR 归因危险度（AR ）或率差（RD ）：是指暴露组发病率与非暴露组发病率之差，反映发病归因于暴露因素的 随访满n 年后仍存活的病例数 ⨯100% 随访满n 年的该病病例数 程度。AR= Ie-I0 =RR×I0-I0 =I0 (RR-1) AR 意义：暴露者中完全由某暴露因素所致的发病率或死亡率。 例：AR=‰‰=‰。表明在每日吸15-24支香烟当中由于吸烟所致的肺癌死亡率为‰ 归因危险度百分比（AR%）：指暴露人群中有暴露因素引起的发病在所有发病中所占的百分比。 AR%= (Ie-I0)/Ie×100% 例：AR%=()/×100%= 表示在每日吸15-24支香烟者中有的肺癌是由吸烟所致。 现况调查：在某一人群中应用普查或抽样调查等方法收集特定时间内有关变量、疾病或健康状况的资料，以描述目前疾病或健康状况的分布及某因素与疾病的关联。 现况调查的种类 （！）普查：指在特定时间内，对特定范围人群的每一个成员所进行的调查，也称全面调查。 （2）抽样调查：是从总体人群中随机抽取有代表性的一部分人（样本）进行调查，以样本结果来估计总体人群的疾病或健康状况的一种调查方法。 抽样方法：非随机和随机抽样 现况调查优缺点 （1）优点：研究结果有较强的推广意义；可形成同期对照；是病因探索中的基础性工作 （2）局限性：难以确定心因后果；不能获得发病率资料；有可能低估患病水平 队列研究的原理是将特定的人群按其是否暴露于某因素或按不同暴露水平分为n 个群组或队列，追踪观察一段时期，比较两组或各组发病率或死亡率的差异，以检验该因素与某疾病有无因果联系及联系强度大小的一种观察性研究方法。 1. 队列研究主要用于： A ．研究发病机理 B．研究职业种类 C ．验证某种暴露因素对发病率或死亡率的影响 D．研究个体基因突变性 队列研究的特点： 时序是前瞻性研究 观察性对比研究 暴露组否分组 研究方向由“因”推“果” 追踪观察的两组间的发病率或死亡率差异，RR=[a/(a+b)/[c/(c+d)] 1. 队列研究的特点有 A. 属于观察法√ B.属于实验法 C.设立对照√ D.研究方向由因推果√ E.研究方向由果追因 队列研究的优缺点： （1）优点： 研究对象在疾病发生前按暴露情况分组且进行随访，所获资料完整可靠，无回忆偏倚可直接计算发病率或死亡率，因而能计算相对危险度和特异危险度等指标，直接估计暴露于疾病的联系强度大小可同时研究一种因素与多个疾病的关系, 有助于了解疾病自然史。暴露因素与疾病的时间先后顺序清晰，因此论证因果关系的 能力强。暴露因素的作用可分等级，便于计算剂量-效应关系。样本量大，结果较稳定。在有完整资料记录的条件下，可做回顾性历史队列研究。 （2）局限性： 观察时间长，费人力、费钱，不能在较短时间内得到结果；准备工作繁重，设计的科学性要求高，实施难度大。暴露人年计算工作量较为繁重。不适于研究发病率很低的疾病。由于随访时间长，所以容易产生失访偏倚 多选 1. 队列研究的用途有（ ） A. 用于验证某种暴露因素对发病率的影响 B.用于传染病发病机理研究 C.用于检验职业人群 D. 用于人群干预研究 E.描述疾病的自然发展过程 病例对照研究: 选择患有所研究疾病的患者作为病例组，同时选择未患该病的人作为对照组，调查两组人群发病前对某个（些）因素的暴露状况，比较两组暴露率和暴露水平的差异，以研究该疾病与这个（些）因素的关系。 病例研究的优点 1. 在疾病发生后进行，研究开始时已有一批可供选择的病例 2. 研究对象按发病与否分成病例组与对照组 3. 研究因素的暴露状况是通过回顾获得的 4. 由果及因的推理顺序 5. 比较两组暴露率或暴露水平，分析暴露于疾病的联系。OR=ad/bc 1. 病例对照研究的因果顺序是：c A ．由因追果 B．由因追因 C．由果追因 D．由果追果 2. 病例对照研究在时间上属于： b A. 现况性研究 B.回顾性研究 C.前瞻性研究 D.回顾加前瞻性研究 实例 目的：A 型性格与冠状动脉病变的关系 研究对象： 病例组：经冠状动脉造影确诊的冠心病患者 对照组： 医院对照（内对照）：冠状动脉造影正常+ECG平板运动试验阴性的其他科室住院者 人群对照（外对照）：中型企业健康普查人群完全随机抽样（ ECG平板运动试验阴性） 信息采集： 信息采集： A 型性格：全国冠心病与A 型行为类型协作组1985年制定的《A 型性格问卷》，按确诊冠心病前两年的情况 其他危险因素：一般人口学特征，既往高血压、高血脂等心血管疾病史及家族史，烟酒及膳食习惯等。 冠状动脉病变指数：按造影所示病变部位及支数、狭窄程度及范围，结合美国心脏病协会规定的节段法进行评判。 研究对象例数：实际分析339人 病例组139人 医院对照83人 人群对照117人 主要结果： 病例组与医院和人群对照组之间在年龄、性别、居住地及工作年限、职业构成等方面经检验，均无显著性差异，说明各组间可比性较好 A 型性格发生冠心病的危险性： 男性：OR 值（95%CI：） 女性： OR值（95%CI：） 性格评分等级与冠状动脉病变的关系：呈明显剂量-效应关系 控制和调整了各因素的混杂后，A 型性格与冠状动脉病变的发生依然密切相关 表6-2 性格类型与冠状动脉疾病程度间关系的对比分析 实验性研究：又称干预研究，基本性质是研究者在一定程度上掌握着实验的条件，主动给予研究对象某种干预措施。 主要类型：临床试验、现场试验、社区试验、类实验 实验研究的特点： 1. 前瞻性研究：干预在前，效应在后 2.随机分组： 3. 设立对照组：来自同一总体 4.有干预措施：容易产生伦理学问题 临床试验是按实验法，运用随机分配的原则将试验对象分为试验组和对照组，给实验组某种治疗措施，不给对照组该措施或给予安慰剂（placebo ），经过一段时间后评价两种措施产生的效应，从而评价临床治疗、 预防措施的效果和进行病因研究。 诊断指标： 客观指标：仪器测定指标 主观指标：患者主诉 半客观指标：诊断者的主观感知（肿物的硬度、大小） 诊断标准：生物统计学方法、临床判断法、ROC 曲线法 真实性：有效性、效度或准确性。是指待评价试验所获得的测量值与实际情况（金标准测量值）符合程度。 灵敏度（真阳性率） 特异度（真阴性率） 误诊率（假阳性率） 漏诊率（假阴性率） 似然比 正确诊断指数 练习题 提高诊断试验灵敏度的办法是（ ） A. 串联试验 B.并联试验 C.先串联后并联 D.先并联后串联 筛检试验：通过快速的检验、检查或其他措施，将可能有病但表面上健康的人，同那些可能无病的人区分开。 筛检的主要用途： 早发现临床前期的可疑患者（二级预防） 发现高危个体（一级预防） 流行病学监测 了解疾病的自然史 小王是北京海淀区万寿路社区卫生服务中心的一名健康管理师，需要针对本社区老年常见慢性病患者进行健康管理，计划两年之内增加高血压、糖尿病等的检出率、建档率和随访干预覆盖率，五年之内减少因高血压、糖尿病发病和死亡等指标，那么他应该从什么地方开始动手呢？ 该小区人群一般人口学特征（如年龄、职业、婚姻状况、性别等）情况如何分布？ 该小区人群常见慢性病（高血压、糖尿病、周围血管疾病、冠心病等）患病率如何？ 影响这些慢性病患者的危险因素有哪些？如何进行干预？ 社区中高血压、糖尿病患者的远期心血管病（主要是冠心病和脑卒中）发病和死亡风险如何，怎样预测？在进行12个月的干预后，如何评价效果？
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 检验t检验是英国统计学家 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
可以找专业的医学论文辅导机构啊。或者楼主就去“死缠”你的老师或者有经验的作者、医生吧。其实，我个人认为楼上这位朋友的回答挺好的。
去知网找，那里肯定有你要的论文，自己可以先搜搜看，不知道怎样找的话，可以去我百度空间里，有如何在网络上找论文的文章介绍
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你，这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
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用stata，或spss软件来做。excel很麻烦，不行的。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你，这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....
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。
一般用Excel做，它是专门做表格的软件。当然，也可以在Word/PS/CDR里绘制表格。1.首先，要设计统计表格的表头，设计好每列的标题，要简洁明了，调整好每列的宽度和各个统计项的顺序。2.完成上面的工作以后，设置每列单元格的数据格式，是文本还是数值或者是其他类型。3.为了表格的美观性，还可以进一步设置单元格的对齐方式，边框、字体颜色等。