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医学统计中的常见误区有哪些
医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。下面是我为大家带来的关于医学统计中的常见误区的知识，欢迎阅读。
一，真正差异和统计学差异
常常有人和我说： P值越小，试验结果的差异就越大!而且还有依据 [P < 是有显著性差异; P < 是有极显著性差异]。
其实，这些人忽略了 n 这个样本数的作用，n 的大小会影响 P 值。但更应该澄清一下的是： P 值代表的是统计学差异，并不是真正的差异!真正的差异只能靠平均值或者频度的比较才能得到。
二，卡方检验的局限性
我们知道各组之间的计数资料的比较，要用卡方检验，但有些情况是不行的!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
2，当组与组之间有不同的背景，而这些背景因子还可能会影响到组与组之间结果差异，这是就必须要用 Mantel-Haenszel 检验!
这第2条可能大家不要理解，那我就举两个例子：
1) 关于男性和女性对于不同颜色的喜好的统计学分析
但这里应该注意到年龄可能会对这个分析造成影响，这就要用Mantel-Haenszel 检验了。
***红色 蓝色 黄色
男性 5 7 8
女性 15 10 6
可以按大人和小孩(比如我们以15岁为分界)分层，在SPSS中要把这个因素放到[行] [列]下边的[层化]一栏里，并在统计指标选项里，选 Cochran和Mantel-Haenszel的统计量选项，这样出来的结果就可靠了!
2)两种治疗(A和B)效果的评价分析：
*****A法 B法
生存 41 54
死亡 47 31
用卡方检验 X2=; P <
但是，病人的临床分期将影响着分析结果：
********生存**************死亡
——————————***——————————
————A****B————————A*****B———
1期-----18-----21--------------------0--------0-------
2期-----23-----33-------------------13------- 8-------
3期------0------0--------------------34-------23-------
再用Mantel-Haenszel检验： X2=; P >
说明实际上A法和B法两组的统计学差异，是这个不同的分期造成的!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
讨论：当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 确切概率法。
当样本有小于5的值R×C表时，将某两组合并，用pearson卡方检验。
三，t 检验的局限性
1，我们经常用 t 检验来判别两组病人血清中某种标记物水平上的差异，但这里要注意，有一些血清标记物的水平是不能用 t 检验的!
比如： 血清标记物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人则明显增加，呈现指数幂次改变，这样一来，血清 PSA和AFP水平在每组病人中很容易不是呈现正态分布!
这时应该用 非参数性检验---即 Mann-Whitney U test (Wilcoxon U test)。
2，关于用不用配对t 检验，我个人认为当同一组样本在不同时点，不同处理方式的比较上，应该用配对t 检验。
四，ANOVA 检验的局限性
1，在2组以上计量资料样本比较时，ANOVA 检验非常常用。但这个检验只是说明了一个趋势的比较结果，并不能说明真正的统计学差异，真正的`差异还要通过每两个点的直接比较，也就是说应该在ANOVA 检验后，还必须做两两比较或多重比较，这样才能从全貌上反映出统计的全部结果。
2，既然方差分析得到差别有显著性意义的结论后，还需进行两两比较，有人认为还不如一开始就进行多次t检验更方便，其实，这种认识是不妥当的。t检验用于ANOVA的两两比较将增大第一类错误，产生假阳性，因此要采用特定的方法，在SPSS的one-way ANOVA或General linear models中操作时，Post Hoc(多重比较)对话框内有多种方法可供选择，象两两比较一般用SNK法，而多个试验组和一个对照组的比较则多用dunnett检验。
3，我们经常用 ANOVA 检验来判别几组病人血清中某种标记物水平上的差异，但这里要注意，与 t 检验一样，有一些血清标记物的水平是不能用 ANOVA 检验的!
如上所说的： 血清标记物 PSA和AFP，在正常人的水平是很低的，而在病人则明显增加，呈现指数幂次改变，这样一来，血清 PSA和AFP水平在每组病人中很容易不是呈现正态分布!
这时应该用 非参数性检验---即 Kruskal-Wallis rank test 。
五，单元线性相关分析
有时我们常常只注意到了 P 值大小，可最重要的是 r 值!
样本数 n 对 P 值 结果的影响很大，容易让我们产生错觉，其实，相关的存在与否的评价是与 r 值最直接相关的，如下：
当 P 值小于时： r 值
几乎没有相关关系
弱的相关关系
有相关关系
强相关关系
极强相关关系
P 值只是证明这个相关在统计学上是否成立!!!
1，当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 检验才正确!
讨论：当样本有小于5的值2X2表时，必须要用 Fisher 确切概率法。
当样本有小于5的值R×C表时，将某两组合并，用pearson卡方检验。
不是说样本小于5
而是说：在R×C表中
理论频数不应该小于1，并且1≤T≤5的格子数不应该超过总格子数的1/5，若出现上述情况可以通过以下方法：
a.增加样本含量，使理论频数增大;
b.根据专业知识，删除理论频数太小的行和列;或者将理论频数太小的行或列与性质相近的邻行和邻近列合并。
c.改用双向无序的R×C表的fishher确切概率法。
还有一点
四格表卡方检验的适应指标：(T为理论频数)
1。n≥40，且T≥5时用卡方检验基本公式。但是当p≈α应该用fisher确切概率法
2。n≥40，但是1≤T≤5时，用四格表校正公式
3。n<40，或者T<1时，用fisher四格表确切概率法
4。四格表卡方检验的连续性校正仅仅用于自由度为1的四格表尤其是n较小时。
补充几点：
1. 关于P值：P值的大小并不是各组差异的大小，而是统计学差异显著性的大小。P值越小，说明得出各组没有差异的概率越小，越有理由说明各组存在差异(可以说，P值的大小反映了做出统计结论的“理由”的大小，而不是被比较的各组的实际差异的大小，得出有意义的结论后，其差异的大小可直接通过各组的均数或率进行比较)。
2. 关于t检验和方差分析：katalyster兄上面提到的t检验及方差分析在某些时候不适用，实际上就是每种方法都有其应用条件，不服从正态分布当然不能用。对这样的资料首先可考虑变量变换(如抗体滴度等资料，为指数或幂次的关系，可用对数转换)，如变换后，服从正态分布，可用上述方法;若还不符合，则考虑非参数检验。
3. 关于相关分析：两个变量间是否存在相关关系，要看P值，而不是r值，r值用来说明相关关系的大小。当P<，才能讲两变量间存在相关关系，再看r值，r值越大，相关关系越强，反之越小;否则，P>,不能讲两变量间存在相关关系，r值毫无意义。
感谢kushuya, xiaoxiongzjh两位专家的补充和指正!之所以开这个专题，是真心想让初学者从这些<误区>中走出来!
六，Logistic regression 分析
在判断某因子对疾病的危险度时常用的方法。
1，假设要判断某因子对疾病的危险度(OR)，要了解这个OR是一个相对危险度，即是有某因子存在和没有某因子存在之间比较的OR值。
2，OR 和 RR 不一样，OR是在Logistic regression model中使用，RR是在Cox proportional hazard model中使用。
3，假设要判断某因子对疾病的危险度，要在多变量Logistic regression model中校正一些混扰因素，如常见的年龄，性别，吸烟等等，并最后得出这个 Adjusted OR。但并不是说有了这些校正，我们就可以在实验设计上就不考虑这些混扰因素，相反，必须在实验设计上就把这些混扰因素在实验组和对照组配平，光靠在多变量Logistic regression model中校正是不可靠的。
其它方法---生存分析 (Kaplan-Meier法+ Logrank法)：
我们有时在临床研究只注意到了用这种方法分析与生存相关的研究，其实，在疾病复发上也常用这种方法!前者是以生---死为判别，后者则以复发---不复发为判别。
此夏若空820
第一类错误是：零假设H0实际上是正确的，却被否定了。
第二类错误则是：H0实际上是错的，却没有被否定。
假设检验系指拒绝或保留零假设的判断，又称显著性检定。在选择否定域并计算检验统计量之后，完成最后一道手续，即根据试验或样本结果决定假设的取与舍。
如果结果落在否定域内，将在已知犯第一类错误概率的条件下，否定零假设。反之，如果结果落在否定域外，则不否定零假设，与此同时，就有了犯第二类错误的危险。
扩展资料
统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显著差异。这时称差异显著性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。
例如，在参数假设检验中，当对总体分布的参数作出原假设 H0 后，先承认总体与原假设相同， 然后根据样本计算一个统计量，并求出该统计量的分布，再给定一个小概率（一般为 ， 等，视情况而定），确定拒绝原假设 H0 的区域（拒绝域）。
参考资料来源：百度百科——统计检验
勿忘归途
计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就和大家分享一些现实生活中比较常见的统计研究错误。1. 参照组（Control group）那天我恰好在网上看到一篇文章，叫做《眼保健操对于保护眼睛有作用么？》。作者的观点是眼保健操没有什么作用，列举的证据是眼保健操在中国的学校里推行了50多年，小学生和中学生的近视率大大上升了，而非下降。因此作者得出结论：眼保健操对视力有害。乍一看，好像确实是这么回事：50多年前我们开始在学校里要求学生们做眼保健操。但是现在孩子们的近视率，则要比当时的那些孩子的近视率高出很多。但是如果就因为这个而得出眼保健操没用的结论，则是谬之大矣。主要原因在于：没有参照组。和建国初那时候的孩子们相比，现在的孩子由于功课压力，在室内花的时间（读书，做作业，上补习班等）大幅度增长，用眼的“诱惑”也大大增加，比如电视，电脑，手机等等。因此无论是否做眼保健操，现在孩子的视力肯定都不及当时的孩子。这也不是中国独有的现象，日本，韩国，新加坡等国的情况也类似。而这些国家都没有眼保健操。如果要真正研究眼保健操对于保护视力是否有效，那么就应该通过参照组来对比。研究人员应该找到两组情况类似的样本（比如同一个学校里的孩子）进行研究。这两组样本的区别除了他们是否做眼保健操以外，在其他方面越相似越好。然后通过一定时间的跟踪调查，研究人员才可能得出更加客观和可靠的研究结果。1747年，苏格兰医生James Lind在一艘名叫Salisbury的船上成功的找到了治疗坏血病的方法：就是通过吃橙子和柠檬补充维他命C。而他找到该疗法的关键就是运用了参照组实验方法。坏血病是一种非常可怕的疾病。坏血病的发病特征包括皮下出血（因此腿会变黑），极度疲劳，牙床腐烂，肌肉变软。长期出海的船员和海盗是坏血病的多发人群。James Lind使用的参照组实验是这样进行的。在Salisbury这艘船上，Lind医生找到了12个坏血病严重程度差不多的病人，将他们两人一组分成6组。对于这6组病人，Lind医生给予了他们6种不同的治疗方法，包括橙子，柠檬，苹果酒，醋和盐水等。后来Lind医生发现，食用橙子和柠檬的那组病人的恢复速度显然比其他组别要快很多，因此得出结论橙子和柠檬可以治疗坏血病。现在我们知道，橙子中的维他命C才是坏血病的克星。Lind医生通过参照组实验获得的这项重要发现，帮助挽救了成千上万的水手的生命。如果没有参照组这个重要的分析方法，Lind医生能否找到正确的解药要打一个大问号。当时，Lind医生一度怀疑坏血病的病因和啤酒有关。Lind医生观察到，每次船上的啤酒被喝光时，往往也伴之以坏血病的大面积流行。但事实上，啤酒喝光，和坏血病盛行，只是一个巧合而已。因为坏血病往往多发于长期航海旅途中，而在海上旅行久了，啤酒自然也会被喝完。如果不通过参照组方法去分析真正的原因，那么就可能得出啤酒能够治疗坏血病这样错误的结论。在我们阅读分析一些统计研究报告时，一个很重要的地方就是要看该研究有没有参照组进行对比。如果研究只是比较了几个变量之间的关系而缺乏参照组进行对照，那么该研究的结论就值得怀疑。2. 随机取样（Random Sampling）下面来讲讲“随机取样（Random Sampling）”这个问题。在现实中，我们经常面对的问题是，需要研究的样本量太大，无法收集到完整的数据。比如我们想要了解全国十几亿人的想法，或者想要知道所有沿海城市的中产阶级的消费偏好，等等。要想精确的回答这些问题，我们就需要随机抽取一些代表性样本，通过样本的表现来推测整体的特征。如何确保收集到的样本真正“随机”，是一个技术含量很高的问题。在这方面有很多失败的例子可供我们学习。1936年，美国的总统选举大战在罗斯福(FDR）和兰登（Alf Landon）之间展开。在选举投票前，当时一家非常大的调查机构Literary Digest发出了1千万张明信片来收集美国人的投票倾向。在这1千万张明信片中，Literary Digest收到了2百万份回复。在这些回复中，绝大部分人都倾向于选兰登。因此Literary Digest得出结论：兰登将赢得总统选举。当时还有另外一家新成立不久的调查公司，名叫Gallup。Gallup没有Literary Digest那么大的预算。他们只是有针对性的选了几千个受访者做了民意调查，并得出罗斯福将会赢得总统大选的结论。
诗酒趁年少r
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。
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大尾巴喵姬 2人参与回答 2023-12-06 计学，可以说无处不在，我们每个人的日常生活都会受到统计学的影响。但是很多人，即使受过统计学的正规训练，也会在不知不觉之间犯一些常见的分析错误。下面这篇文章，我就
特力小屋 3人参与回答 2023-12-07 医学统计中的常见误区有哪些 医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以
荷叶圆圆1980 5人参与回答 2023-12-11 医学统计中的常见误区有哪些 医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以
吃货称霸999 5人参与回答 2023-12-11 医学统计中的常见误区有哪些 医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学研究的对象主要是人体以
江南Andy 5人参与回答 2023-12-07 