医刊汇:探讨医学论文中常见的统计学问题 | |
一篇医学论文的优秀与否,在于其论文是否具有科学性、先进性、新颖性、实用性和可读性,其科学性水平要求设计合理、数据准确、方法得当、结果正确,而这些目标的实现均离不开医学统计学原理的正确应用。但医刊汇编译在工作中发现,很多作者所写的医学论文中普遍存在统计学方面问题,对论文科学性、合理性水平造成一定影响。为此,以下针对医学论文中研究设计、方法选择、统计描述等方面存在的常见问题进行讨论。 一、研究设计的缺陷。研究设计要求的四大原则是随机、对照、均衡、重复,其目的在于通过随机化分配来减少误差造成的干扰,并通过正确设置对照来抵消非处理因素的影响,以保证组间的均衡性,但常有研究者忽视上述原则的应用,使研究设计上存在不足。例如,在医学论文中常见对试验对象资料的详细描述,而对正常对照者的相关描述则偏于简单,除处理因素外,多缺少其他非处理因素是否匹配的描述;甚至未设立对照。有的作者仅交待了在分组上采用随机抽样,但无抽样分配的具体方法,使组间均衡性无以体现。另外,论文中对样本量的确定方法未予交待,常存在样本含量过少,使文章结论的可信度降低。 二、方法选择不当。鉴于研究资料类型的多样性以及比较的多重性,对计量、计数资料的统计方法也就有所不同,尤其是医学论文中常涉及多终点、多时点、多组间的比较。有些作者不加分析,一味套用两独立组比较的方法,大大增加了犯此类错误的可能性,使论文结论的可信度降低。如对于计量资料,两组均数有无差异的检验常用t检验,但对于多组均数差异的检验则应用方差分析,然后再采用专门的两两比较方法,但许多作者的论文中常对此检验仍沿用两组比较的t检验。 此外,常有作者不考虑数据资料分布形态,而一概按正态分布、方差齐同处理。实际上当资料分布呈偏态分布,方差不齐或对于等级资料应选用非参数统计方法如秩和检验,但许多作者仍用参数统计方法。对于计数资料,如两个样本率的比较常用卡方检验,但有作者常忽视其应用条件,如n<40时仍用四格表卡方检验,而未应用正确的Fisher精确概率法。 三、统计图表问题。医学论文中,图表问题主要表现在以下几个方面:一是格式错误,如未采用规范的三线表,表中有多余斜线、竖线;或图例不在图域中或项目不全,如表中无例数和单位,尤其是在纵横标目上无单位说明;或对计量数据只列出了平均数而无标准差;或同栏下小数点保留位数不一致等。二是内容重复或错误,如表、图中内容与正文中内容重复,数据结果的表达与正文中不一致。三是图表应用不当,比例失调、图例不清,对简单数据也用图表说明。四是缺乏自明性,如标题、标目组成部分上的欠缺和含义不明,使读者不看正文就无法理解其图表含义。 四、统计描述不规范。如对两组比较差异有统计学意义常描述为两组有显著差异,显然缺乏规范性。因为P<0.05的含义并非在于说明差异的大小,而只是说明其差异在多大程度上具有统计学意义,即P值越小越有理由认为对比事物间存在差异。在结果无统计学意义时则只能说明尚无理由认为存在差异,但不能解释为没有差异。另外一种情形是当作者认为两者的差异有一定临床意义时,常过于自信,主观认定其临床意义,而不去分析P>0.05的客观原因。此外,常有对统计指标的误用,包括把构成比等同于率,把病死率等同于死亡率等。 医学论文编译,欢迎咨询医刊汇(www.yksci.com),医刊汇是一站式科研学术服务平台,服务范围涵盖了SCI期刊和中文期刊,可以协助医学工作者编译SCI论文和医学论文,其中主要致力于医学论文投稿、期刊投稿、期刊查询、期刊影响因子查询、期刊论文发表、期刊数据库、论文查重和论文检测等服务。 | |
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