医学论文写作中常见统计学问题分析

统计学主要是一门以统计学原理及方法为基础，对科研数据进行采集，整理及分析的应用科学，其在医学研究工作中具有不可替代的重要地位。在临床实际工作以及相关医学研究中，统计学方法是医务工作者在遭遇问题时获取该问题的相关原因以及理论依据的重要途径。因此，统计学方法在应用过程中的错误与否，会在一定程度上影响医学科研结论的科学性、可靠性以及严谨性。以下是达晋编译针对医学论文写作中一些常见统计学问题的分析：

一、统计研究设计不科学。大部分非统计学专业学者在进行统计研究设计时仅从自身的专业角度出发，且在分组方式上按照自己主观所要获得的结果进行设计，彻底忽略了研究设计的可行性，组间数据的可比性等一系列问题。主要表现涵盖研究设计时不严格根据随机化原则进行、均衡性原则贯彻不彻底以及未设计对照或对照不科学等。其中主要不合理问题有：缺少对照或对照不合理、将单因素及多因素设计进行混淆、样本量较少或样本量选择无代表性等。

二、统计学处理分析的缺失。有些医学论文虽完成了分组与对照的设计，且较为合理，但通文却无只字片语提及采用哪种统计学方法对数据予以分析，并无对相关数据予以统计学处理的相关内容，只是经由对研究所获取的数据进行直观判断，即得出结论，这与医学科研的结论需有据而立的原则完全背道而驰。

三、统计方法描述混乱。在一些医学论文中，其所阐述的统计学方法极为简单，甚至对于统计学方法也未能彻底列出；在研究过程中对于哪种数据应采用哪种相对应的统计学方法仅作笼统的描述，并未具体列出文中相关数据应采用何种统计学方法；统计学相关符号在书写过程中的规范性较差。另外，有些医学论文中存在未对检验水准α进行阐述的问题。

四、统计学方法应用错误。统计学方法应用错误这一问题存在于相当一部分医学论文中，针对定量数据的统计学方法错误使用包括以下几点: 一是不管数据是否符合正态分布或方差齐，盲目地运用t检验或单因素方差分析等完成组间的比较；二是不管研究设计中存在几组数据，均盲目地予以t检验分析，将t检验作为定量数据比较的通用统计学方法；三是不管研究设计中各组间数据所具有的关系为何，均盲目地运用成组设计t检验或单因素方差分析。

针对定性数据的统计学方法错误使用包括以下几点: 一是针对所有定性数据的比较均予以χ2检验，忽略了χ2检验应用的前提条件，也就是仅适用于正态分布的定性数据，同时，要求样本在40以上，且通过χ2检验列联表数据时，禁止1/5以上格子的出现或任意格子中的理论频数＜1；二是对多组间定性数据进行比较时，总体进行χ2检验比较分析后如还需进行各组间的两两对比时未予以χ2分割检验，而是据需采用χ2检验分析。

五、统计结果的描述以及分析错误。不少医学论文中均存在统计学结果的描述以及分析错误情况，较常见有以下几种情况：一是针对定性数据，大部分论文均会构成比及百分率的混淆，样本量不足；二是针对定量数据，没有明确相关数据是否与正态分布相符，未能选用相对应的统计学方法；三是对有统计学意义数据进行解释时仅仅按照P值的大小获取相应结论，出现这个错误应用的重要原因是学者对统计学中的P值的理解程度不够。

六、统计值与P值描述不清或缺失。有的医学论文中，作者对统计结果予以描述时，往往无法清晰地描述出统计值与P值，常见的错误有以下几种情况: 一是单独通过“P＜0．05”或“P＞0．05”表示统计结果，并由此获得结论，并无对相应统计值的描述；二是仅仅列出具体的P值，而未列出统计值；三是统计结果描述中包含统计值与P值，但却无详细的P值，仅用“P＜0．05”或“P＞0．05”表示。

七、大样本数据错误使用t检验。众所周知，定量数据可采用(x珋±s)表示，予以t检验，然而采用t检验时需满足以两个条件: 一是样本含量较少，n＜50 或 n＜30，且均符合正态分布；二是成组设计的两样本均数对比，且量样本均来自总体方差相等的总体。对于样本量 n＞50的数据比较，则需予以U检验。