医学论文写作中的统计问题解析

医学论文写作时很多人都没有处理好统计问题，导致数据的展示不详，说明的现象不明确，以至于失去了统计的效果。以下是小编为大家整理的医学论文写作时我们需注意到的统计问题。

1.未建立或未使用多元医学参考值范围：随着现代科技的发展，在临床实践中出现了许多新仪器，新设备，如一滴血可查出数十项指标结果。故临床医师在实践中常用多项(即多于1项)指标判断某功能或状态正常与否。

2.未进行可信区间估计：对总体参数的区间估计，通常涉及均数、率、相对危险度。如血管扫描的准确性为92%(81%——100%)。注意：(1) 观测例数适宜；(2) 若诊断符合率的上限接近100%。提示新方法是可以推荐使用的；而若下限接近50%，则提示此新方法无使用意义；(3) 数据分布近似正态分布，或变量变换后近似正态分布。

3.未进行一组构成比资料的统计分析：一组构成比中任何两个构成部分间可以比较，当对任一构成部分做结论时要考虑假设检验，同时注意构成比最大为100%。

4.未按有序分类资料分析：有序分类资料(或等级资料)一般应进行秩和检验，仅当配对设计的双向有序分类资料(R×C表)研究相关关系时做χ2检验，要注意识别有序分类资料。

5.未按设计整理统计表：常见的是将配对设计的双向有序分类资料(R×C表)误整理为单个样本的有序分类资料，把配对设计的四格表误整理为一般四格表等。

6.使用不适宜的统计图、表：表中不应列出各样本部分指标均为相同的观测值，如均为零。对一些图，要注意观察相邻刻度线的数值是什么关系?若为倍数关系时要考虑用对数线图或半对数线图。注意将统计学基本原则与期刊编辑要求相结合，如列表，制图应注意节约版面。

7.未进行样本例数估算：为了使医学科研取得预期可靠的结论，科研设计时应进行样本例数估算。一般计量资料每组不少于30例，计数资料一般每组不少于40例，对于多因素设计、观测例数应为观测指标数的5——10倍。作为科研设计的常识，样本例数一般还是借助估算公式计算。

8.对照与均衡性测定

国内医学期刊有关临床疗效观察的论文甚多，不少杂志刊登了一些事先未设计对照的论文，其结论难以令人信服。如《用柴葛解肌汤治疗上呼吸感染》一文，报道治愈好转率为97.7%，因无对照，无法断定其效果如何，因此，治愈好转率中含有假像。

对照的方法虽有多种，但对照的基本原则是与实验组齐同可比，最好作均衡性测定。

9.安慰剂与盲法试验

安慰剂与盲法试验是医研(主要是比较性研究)中常用的科研方法，结果准确、误差性小。安慰剂在形、量、色、味等要与实验药物一样，不能给受试者和执行者任何暗示。这种试验就是双盲法试验。但近年来，尚有人用改良的双盲法，此法分两期：第一期(公开期)试验有效者留，无效者弃。有效者进入第二期(双盲试验)，以确定疗效是否系安慰剂的作用。在预防效果观察时可采用该法，临床上应用诸多困难，应视具体情况而定。

10.样本含量与重复原则

没有足够样本的研究结果，是经不起重复试验的，有的论文凭少数病例观实的结果下结论，是不慎重的。如《重症肺炎并发DIC29例》一文，作者观察脑型患者3例，其中死亡一例，就得出一般脑型病死率高达57%，本组脑型病死率较低，看来及早用肝素阻断DIC过程，对降低脑型病死率可能具有重要意义的结论。因无对照，结论不可靠。

11.随机分组与实验设计类型

随机化分组即每个实验对象有同等机会被抽样(分配)到各组去，而不受任何系统因素的影响。常用的实验设计类型有完全随机设计、自身对照设计、交义设计、配偶设计、随机区组设计、拉丁方设计、正文(析因)设计、序贯设计、半数效量实验设计(动物试验)，回顾性与前赡性调查研究设计等。科研设计时应根据研究目的要求选择不同类型的实验设计方法，进行相应的统计处理。

12.诊断与疗效标准指标设计问题

观察对象应确诊无疑，事先要制订好诊断标准，保证样本的真实性与代表性。疗效判断要有科学的指标，有特异性和定量指标更好。研究记录表格扣记录要完整统一，仪器、试有等要核校，人员要相对稳定，操作及观察方法要严格执行统一标准。

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