医学论文中的统计学方法

正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义

医学统计方法该如何选择

基本的医学统计方法有很多，如样本均数与已知样本均数比较、两样本均数比较、多个样本均数的比较、两个样本率的比较、多个样本率的比较、两组或多组构成比的比较、非参数检验、多因素资料的方差分析等。如果对于统计方法没有一个整体的把握和认识，可能就会出现误用滥用统计方法的情况。下面是我为大家带来的.关于医学统计方法该如何选择的知识，欢迎阅读。

统计学的基本概念

1、小概率事件

如果事先假定发生概率最多为的事件为小概率事件，那么根据小概率事件原理，即“小概率事件在一次随机试验中几乎不可能发生”。假设检验就是根据小概率事件原理对该假设进行推断。

2、非参数统计

统计学上，对总体的分布不做假设或仅作非常一般性假设条件下的统计推断方法称为“非参数统计”。非参数统计方法很多，应用较多的包括

配对设计资料的Wilcoxon符号秩和检验、单样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计两独立样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计多个独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验和随机化区组设计资料的Friedman秩和检验。

3、实验研究三要素

实验研究三要素包括：处理因素、实验对象、实验效应。处理因素有单因素、多因素;实验对象的设计方式有完全随机、配对或随机区组;实验效应通过观察指标来表达，而观察指标又可分为计量、计数或等级资料。这三者的不同组合决定了选用不同的统计方法。

单变量统计方法选择的一般原则

1.影响因素是单因素还是多因素

2.判断拟分析的资料属于哪种类型：计量、计数还是等级资料

3.资料是单一样本、两组样本还是多组样本

4.判断资料所属的设计方式，是完全随机、配对还是随机区组

5.判断资料是否符合拟采用的统计分析方法的应用条件，必要时可考虑变量变换

多变量统计方法的选择

在医学研究中，特别是在临床研究中，每个观察对象记录的观察指标往往不止1个，即有多个反应变量。分析变量间的相互关系是探索疾病病因的重要途径，多参数统计方法常用于这类研究问题的分析。

在医学科研中，常用的多参数统计方法有3种：多元线性回归、Logistic回归分析和生存分析。

多元线性回归要求应变量是连续型变量，但是在医学研究中经常遇到的应变量为非连续的分类变量，如某种疾病的患病与否，器官移植之后是生存还是死亡。

研究分类应变量与诸多自变量间的相互关系，进行疾病的病因分析常选用Logistic回归分析。

在医学随访研究中，不仅要看是否出现了某种结局(如器官移植后是否死亡)，还要考虑出现这些结局所经历的时间长短。生存分析就是将观察结局和出现这一结局所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。