浅析医学论文中研究设计的常见错误

研究设计是医学科学研究中很重要的一步，是医学科研课题的实施方案与总体设计，是用最少的人力、物力和时间取得高效性科研成果的有力手段，不仅关系到科研成果的科学性、先进性和实用性，而且关系到医学科研工作的成败，并直接决定着医学论文水平的高低。好的研究设计应从不同角度、不同出发点全面、综合地进行考虑。

一般来说，高质量的科研设计，需要从研究设计阶段开始，并需要研究实践者和医学统计学工作者共同参与制定。但在实际工作中，经常有医学工作者由于研究经验不足、设计时间紧迫、甚至对研究设计的重要性认识不足或轻视统计学的作用等原因，没有经过科学、严谨的研究设计从匆忙开始研究，或者凭感觉收集资料，轻则浪费时间和金钱，严重的导致整个研究的失败。因此，以下对医学论文中研究设计方面常存在的错误进行分析。

一、研究设计类型描述不明确。简单的说明实验对象，然后将数据简单的套用常用的统计学方法进行分析，或者虽然对研究资料进行详细描述，但缺少对非处理因素的考量，使编辑和读者很难从文中判定实验组和对照组之间的均衡性和可比性。

二、没有做到真正随机分组。有些研究者将随机等同于随便，认为在脑海里随意想到个数字来编号，按单双数分组就是随机了。以往常用的是随机数字表法，能完全排除挑选样本的主观性，科学性较强，但步骤繁琐，掌握起来有一定的难度。现在多种软件、程序都可以完成随机过程，也比较容易操作上手。

三、无对照组或对照组设立不正确。有研究指出，缺乏对照、组间可比性差、自身对照设计时无平行对照组等，是初学者医学论文中常存在的问题。在对照实验中，一般只设置一个变量，也就是对照组的每个单位除了不接受实验组所接受的能引起这个变量的相应处理之外，其他各项有可能对研究结果造成影响的因素应是一致的，比如年龄、基础疾病、生活方式等。

四、样本量不正确。适当的样本量是保证样本具有充分代表性的基本前提。理论上说，样本量越大，抽样误差越小，结论越接近实际情况，研究效果越好。一般临床研究要求各组样本不少于30，然而实际操作中受各种因素限制，很难找到均质的大样本，于是很多研究者在研究设计时未明确给出样本量，研究开始后能找到多少样本就研究多少样本，造成研究结果偏移，从而引导出错误的结论，导致研究失败。另一方面，为了勉强凑足设计时设定的样本量而放松各样本的人组条件，也是不可取的。同时要注意，不同的统计方法对样本量也有不同的要求，不能一概而论。

五、统计方法应用错误。在选择统计方法之前，首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料，也叫定性资料；测定某个具体数值而得到的资料为计量资料。目前，医学论文中计数资料最常用的统计方法为X2检验，计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是，各种假设检验方法均有其适用条件，应根据资料特点来选用最适当的方法，避免统计方法选择与使用不当。必要时，研究设计阶段也应该有统计专业的人员参与，从最源头进行控制和修正，以免降低研究的水平，甚至造成整个研究的失败。

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