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统计学有关论文范文文献,与医学期刊中常见统计学问题解决相关论文开题报告
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[摘 要]结合实例,探讨分析我国医学期刊中常见的统计学问题,并提出解决方案,为医学编辑工作能力的提高以及医学期刊整体水平的上升提供帮助.
[关 键 词]医学期刊统计学问题编辑
[中图分类号]G230[文献标识码]A[文章编号]1009-5853（2013）05-0067-03
医学统计学是一门以统计学原理和方法为基础,探索医学科研工作中遇到的有关数据的收集、整理和分析方法的应用科学,又可被看成一个收集信息、处理信息、分析信息,进而从中提炼和总结分析出新的信息的过程[1].随着医学科研水平和医疗技术水平的不断提高,医学科研和临床实际工作中,人们对待科学的态度逐渐从原来的“经验主义”转变为“论据先行原则”,无论是在一些医学相关学科的基础实验中,还是在一些临床疾病的诊治等工作中,人们遇到问题时不再“想当然”,而是首先考虑为什么,有何依据,而这些依据大多需要通过统计学中的信息收集、整理、分析来提供.因此,医学统计学在医学工作中的地位越来越重要,统计学应用的正确与否直接影响着医学科研结论的科学性、严谨性和可靠性,具体到医学期刊方面,就会出现因统计学应用不恰当而导致医学期刊不严谨、不科学、不可靠和不具有影响力[2].鉴于医学统计学在医学期刊中的重要地位,作者结合《肿瘤基础与临床》杂志2011年的240篇文章中出现的统计学问题,对目前我国医学期刊中常见的统计学问题进行分析,同时提出一定的解决方案,为医学编辑工作能力的提高以及医学期刊整体水平的上升提供一定帮助.
1医学期刊中常见统计学问题
统计学的误用、错用和不用问题广泛存在于许多医学期刊中,统计学错误率处于较高水平,有文献报道期刊论文统计学错误率为38%—80%,而且统计学问题的种类几乎涉及统计学的每个方面,包括实验设计不合理、未进行统计学处理、统计分析软件未介绍或介绍不清、统计学数据的描述方法不当、统计学方法的描述不清或错用、统计值或P值不全或描述不清、统计学结果分析或描述错误等[3-4].王倩等[5]对5种“中华”系列杂志刊登的文章的统计学应用进行回顾性分析,发现1985年统计学方法应用的错误率占24%,1995年占36%.沈进等[6]选取8种医学期刊,分析发表于1998年至2005年的544篇论著文章的统计学方法应用情况,结果显示,136篇的统计学出现明显错误,错误率达到25%,其中以资料处理方法不当所占比例最高,达到61.76%,其次为图表错误、未作统计学处理等.我刊2011年刊登的240篇论文中,排除个案报道、教学论文、棕色行论文36篇,剩余的204篇论文中有126篇论文采用了统计学处理,占61.76%（126/204）,现结合本刊统计学应用现状针对医学期刊中常见的统计学问题进行分类分析如下.
1.1统计研究设计不合理问题
大多数非统计学专业的学者在进行统计研究设计（包括实验设计、调查设计、临床试验设计）时仅仅从本专业的角度考虑,根据主观想要得到的结果进行分组设计,而完全没有考虑该实验设计的可行性、组间数据是否具有可比性等问题,主要表现在实验设计时不遵循随机化原则、未设置对照或对照不合理、均衡性原则贯彻不彻底等[7].常见的统计研究设计不合理问题包括缺少对照或对照不合理、单因素设计取代多因素设计、样本量选择不具有代表性或样本量不足等[8].例如,本刊《SMO蛋白及mRNA在食管癌鳞状细胞癌组织中的表达及意义》一文,在实验分组设计时未对各组间数据是否具有可比性进行统计学分析.
1.2未进行统计学处理问题
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许多医学期刊论文虽然也进行了分组设计、设立对照等,但是文中未说明采用何种统计方法,也未对这些数据进行统计学处理,仅仅通过对实验所得的实际数据的直观判断就得出结论[9].例如,本刊《肺尖癌26例疗效分析》一文中,作者在分析不同治疗方法对肺尖癌的疗效时并未采用任何统计方法,而是直接得出了“综合治疗较单纯治疗更能延长肺尖癌患者生存期”的结论,这不符合现代医学科研的结论需有据而立的原则.
1.3统计方法的描述不具体或错用问题
1.3.1统计方法的描述不具体
一些医学期刊论文中列出的统计方法过于简单,甚至未列出,主要有以下几种情况[10-12]：在“材料与方法”部分中的“统计学处理”中未列出所用的统计学软件或仅列出所用软件而未说明所用软件的版本；对于何种数据采用何种统计方法仅笼统描述,未具体列出文中的那些数据应该用何统计方法；对于定量数据仅列出采取t检验或方差分析,而未列出是否进行正态性检验和方差齐性检验；对于两组定量数据无论是应该采用成组设计t检验还是配对设计t检验,均仅描述为“两组定量数据比较采用t检验”；对于两组或多组定性数据的比较,无论是仅需用2检验,还是需要采用矫正2检验或2分割检验,均描述为“两组或多组定性数据的比较采用2检验”；统计学符号书写不规范,例如,根据GB/T3358-82,F检验、P值、2检验、t检验等中的字母应为斜体,不符合上述规定的书写均为错误情况,这在论文中非常普遍；未列出检验水准,检验水准是事先设定的判断小概率实践的标准,实际意义是允许犯假阳性错误概率的最大值,需要根据不同的研究目的进行设定.例如,本刊《-连环蛋白和层粘连蛋白的表达与垂体腺瘤侵袭性的关系》一文在“统计学处理”仅说明数据的比较采用t检验,而未说明t检验的类型.
1.3.2统计方法的错用
一些医学期刊论文中的统计方法的应用存在明显的错误.对于所有定量数据,常见的错误有[13-14]：无论是否符合正态分布、是否方差齐,一律盲目应用t检验或单因素方差分析等参数检验方法进行比较分析；无论数据分为几组,一律采用t检验进行比较分析,把其当做定量数据比较的万能工具；无论各组数据是何关系,一律采用成组设计t检验或单因素方差分析.例如,本刊《癌症相关性乏力与TGF-1的关系分析》一文中,定量数据进行比较分析之前未说明是否进行了方差齐性检验和正态性检验.对于所有定性数据,常见的错误有：把2检验当做所有定性数据的万能统计工具,忽略了其应用的前提条件是,2检验适用于正态分布的定性数据,且样本量最好>40,列联表数据进行2检验时不能有1/5以上的格子其理论频数<5或任一个格子的理论频数<1；多组数据进行比较时,总体进行2检验比较分析后,若还需要进行各组的两两比较时未进行2分割,依然采用2检验进行再次比较.例如,本刊《P16蛋白在宫颈组织中的表达及意义》一文中,数据总体进行2检验比较分析后,再次两两比较时未进行2分割,检验水准也未重新设定.1.4统计结果的描述及分析错误问题
许多医学期刊论文中均可见到统计结果的描述或分析错误,常见的有以下几种[15-17]：1）对于定量数据应当根据是否符合正态分布而采用不同的描述方法,符合者一般采用“均数±标准差”或“均数±标准误”表示,而不符合者则采用中位数和四分位间距来进行表示,不按上述规定进行描述者均属于错误描述；2）对于定性数据,常见的错误是构成比和百分率不分,计算率或构成比等相对数的样本量过小；3）解释有统计学意义时仅根据P值的大小得出相应结论,例如对于A、B组2组的疗效（假定A组疗效优于B组）,其“P<0.05”认为A组显著优于B组,“P<0.01”认为A组非常显著优于B组,“P<0.001”认为A组极其显著优于B组,这在实际应用中非常常见,而犯这种错误的原因是对统计学中的P值理解错误,其实P值是拒绝特定无效假设而可能犯的假阳性错误的概率,并不代表组间差异的大小,其值越小仅越能说明组间比较不同,而不反映组间差异的大小.例如,本刊《癌症相关性乏力与TGF-1的关系分析》一文中,“18例肺癌患者血清TGF-1的含量平均为（33.1±36.9）ng/L”中的标准差大于均数,这说明该数据不符合正态分布,不能用“均数±标准差”表示,而只能用中位数和四分位间距表示,用前者表示不但不能代表数据变化的趋势,还容易诱导作者采用t检验或单因素方差分析等参数检验对其进行分析.
1.5统计值和（或）P值描述不清以及统计值缺失问题
许多医学期刊对统计结果进行描述时,通常不能完整清晰地描述出统计值和P值,常见的有以下几种情况[18-19]：统计结果仅用“P<0.05”或“P>0.05”得出结论,缺少相应的统计值；统计结果包括统计值,但是P值仅写出“<0.05”或“>0.05”,未列出具体
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