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常见统计方法误用总结及注意事项
文章发布日期:2017-07-05   来源:丁香园  作者:  点击次数:512次

 
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 随着医学科研水平的提高,循证医学的开展,对科研结果表达和推断的科学性、正确性要求也日趋增加,为此卫生统计学也得到的广泛的应用。对此我们对医学论文发表中常见的统计注意事项总结如下:
 
1.   一般统计分析结果包括统计描述和统计推断两部分。前者是对一组数据分布情况的简要描述,包括统计图、表和统计指标;后者是对不同个体间测定结果不同判断是否由抽样误差造成。在展示统计推断结果时需要同时给出具体的统计量和P值,因为P值根据统计量得出的。
 
2.   判断一组定量资料是否符合正态分布的简要方法:如果一组定量资料的测量值没有负数,那么如果标准差是均值的三分之一(即变异系数小于33%),那么这组数据很可能为正态分布,否则可能是偏态分布。
 
3.  符合正态分布的资料才能采用均值和标准差进行统计描述,对于偏态分布的资料需要用中位数和四分位数间距进行统计描述,或者需要对原始数据值转换符合正态分布以后采用均值和标准差表示。
 
4. 定性资料的统计描述指标主要有构成比、率和比,但需要注意的是既往文献易将构成比和发生率混淆(注意:区别构成比和发生率)。
 
5.  对于相对数,当分母较小时计算相对数时,最好列出绝对数(如:治疗5例胃溃疡患者,3例痊愈,则治愈率为60%显然是不合适的)。
 
6.  当两组或者多组间数据满足正态分布和方差齐性,则组间比较可以采用t检验/方差分析。假设两组间比较不符合方差齐可以采用校正的t检验或者秩和检验,两组间不符合正态分布或者多组间既不符合方差齐也不符合正态分布时均可以采用秩和检验。
 
7.  当对于定量资料多组间总体比较有统计学意义时,说明组间总体均数不全相同,要回答哪些组别相同,需要进行两两比较。组间两两比较不能直接采用t检验,具体方法及应用条件如下:
 
LSD法:是多重比较方法中结果最灵敏的,但是控制I型错误较差,SNK法、R-E-G-WF法、R-E-G-WQ法、Duncan法都比LSD法保守。当作两两比较时,Tukey法比Bonferroni法、Sidak法要好,而Scheeffe法最保守,效能也最低。当样本量相同、方差相同时,建议采用R-EG-WQ或Tukey法,因为它们的检验效能较高而且可以较好地控制I型误差;如果样本量有轻微的差别,可以选用Gabriel法;如果样本量完全不同,可以选择Hochberg’s GT2法。Dunnett法用于多个处理组与一个对照组的比较。
 
8. 用配对t检验错误分析重复测量资料。重复测量数据是指同一受试对象的同一指标在不同时间点上进行多次测量所获得的资料,常用来分析某指标在不同时间点上的变化特点。需要采用重复测量的方差分析比较不同时间点、不同组间以及时间与组间交互作用,不可用配对t检验比较。
 
9.  (1) 四格表卡方检验的正确使用:当n>=40,且理论值T>=5时,选用卡方检验;当n>=40,且理论值T在1=
 
(2) R*C表卡方检验结果注意事项:全部格子T>=1或者少于1/5的格子1<=T<=5时,用R*C表的卡方检验;若有T<1或有对于1/5的格子1<=T<=5时,用R*C表的Fisher精确概率法。
 
(3) 对于单向有序等级资料(如痊愈、显效、好转、无效),卡方检验只能是验证两组内部构成是否相同或频数分布是否相同,不能检验疗效有无差别,若要检验疗效,需要用秩和检验或者Ridit分析;对于双向有序资料(两个变量均为等级资料),若要探讨两者间的相关性,采用卡方检验只能说明频数分布有无差异,如要说明两变量间的相关性,需要采用Spearman等级相关分析。
 
注意:在卡方检验列出各个数值时,一般n>=20时作为计算百分比的下限,当例数小于20时,一般直接列出总例数和阴性数即可。在计算百分比的时候有效数字的运算法则“四舍六入,逢五前位奇进偶舍”计算。
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