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。

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