背景介绍
本文是一篇发表在CNKI上的论文，比较有意义，因此给大家推荐一下！参考文献见文末！
数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。GraphPad Prism 是一款既可以进行科学绘图 ，又能对数据进行统计分析的科研工具软件 ，可以帮助编辑对稿件中的统计结果进行验证 ，提高审核效率及准确性。文章通过 3 个案例 ，介绍 GraphPad Prism 软件的使用方法及技巧 ，期望能为编辑的数据审核工作提供一定的帮助。
实际案例
两独立样本均数的 t 检验
例： 该文作者收集其医院收治的 171 例心梗患者 ，其中 146 例患者血尿酸值正常 ，25 例为高尿酸血症。所有患者经超声检测左室舒张末内径（LVEDD），结果显示 ：血尿酸值正常的心 a 梗患者 LVEDD 为（49±9）mm ；高尿酸血症的心梗患者LVEDD 为（52±11）mm，两组比较差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。
验证：在 数 据 审 核 时 ，编 辑 认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。
操作：GraphPad Prism 软 件 操 作 如 下 ：打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。如果方差齐性检验的 P ＞ 0.05，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 ；反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。
结论：本例两组方差齐次性检验的 P ＞ 0.05（F test to compare variances，P ＝ 0.1560），且 t 检验的 P ＝ 0.1384，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后编辑用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。
多样本均数比较的方差分析
例： 该文作者收集了医院收治的冠脉单支病变患者 100 例（单支组），冠脉双支病变患者 143例（双支组），冠脉三支病变患者 67 例（三支组），同期入院的冠脉正常病例 289 例（正常组），检测各组患者 24 小时平均收缩压（24hSBP），分别为（137.75±13.08）mmHg，（143.83±9.91）mmHg，（147.58±10.02）mmHg，（127.78±16.15）mmHg。作者认为冠状病变各组的 24hSBP 均显著高于正常组 ，且随着冠状动脉狭窄支数增加 ，24hSBP 逐渐增加（P ＜ 0.05）。
验证：统计学中 , 多样本均数比较应该使用方差分析 ，并要进行方差分析后的多重比较。文章中的统计方法部分仅描述为“两组间比较采用 t 检验”，而未有方差分析的描述。同时编辑注意到双支与三支病变组的均值相差较小。那么该文是统计方法描述不准确还是使用了错误的统计方法 ，双支与三支病变组的比较结果是否正确？编辑利用GraphPad Prism 对四组总体方差分析以及之后的多重比较进行了重新验算。
操作：GraphPad Prism 进行方差分析时 ，数据表创建及数据录入步骤与两独立样本均数的 t 检验一致。**在 Analyze 对话框选择 One -way ANOVA（and nonparametric tests） → OK。Parameters 对话框中 ，Multiple Comparisons 选项卡→ compare the mean of each column with the mean of every other column ；Options 选项卡→ Fisher’s LSD test ；Experimental Design选 项 卡 → No matching or pairing → Yes. Use nonparametric test. → OK。生成的统计结果表单显示 ：四组总体方差分析具有统计学差异 ，P＜ 0.0001 ；多重比较时 ，双支与三支病变组间差异没有统计学意义 ，P ＝ 0.0661。所以文章中“随着冠状动脉狭窄支数增加 ，24hSBP 逐渐增加”的表述是不合适的。多样本均数比较时 ，不进行方差分析 ，直接用 t 检验进行多组间的两两比较是作者经常犯的统计错误之一。
结论：编辑利用 GraphPad Prism，按照错误的方法进行 t 检验 ，结果显示 P 均＜ 0.05。此结果与作者的结果一致 ，由此编辑部推断作者是使用了错误的统计方法。后期编辑与作者沟通 ，要求其应用正确的统计方法重新计算 ，并对稿件中相应的结论进行了修正。
卡方检验
例： 该文作者收集病情相似的胃癌术后患者 ，按不同化疗方案分为 A、B 两组 ，每组 79 例。经过2 年治疗后 ，A 组患者发生肺转移、骨转移及脑转移的例数分别为 2 例 ，0 例 ，1 例 ；B 组发生例数为 6 例 ，4 例 ，5 例。采用卡方检验 ，比较两组的转移情况 ，结果显示 ：肺转移、骨转移、脑转移的Χ2 值分别为 6.231，6.135，6.988，而 P 值分别为0.045，0.045，0.042。
验证：编辑在进行数据审核过程中对统计结果的正确性产生了质疑。例 3 中 A、B 两组患者肺转移、骨转移、脑转移情况比较实为三个独立的四格表资料。卡方界值表中 ，Χ2 0.05，1 ＝ 3.84，Χ2 0.01，1 ＝6.63，这是统计学习中通常会被要求记忆的临界值。四格表资料的卡方检验 ，自由度均为 1，当 Χ2＞ 3.84 时 ，则 P ＜ 0.05，当 Χ2 ＞ 6.63 时 ，则 P＜ 0.01。文章脑转移项结果显示 ，Χ2 ＝ 6.988大于临界值 6.63，而对应的 P ＝ 0.042，远远大于0.01，这明显是错误的。同时肺转移及骨转移项中的 Χ2 值接近 6.63，但 P 值却接近 0.05，也明显不符合数学规律。
操作：故编辑应用 GraphPad Prism 对表格中的结果依次进行了验证。以肺转移项为例 ，打开软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选 择 Contingency → Start with an empty data table → Create，建立并进入数据表。录入数据后 ，在 工 具 栏 选 择 Analyze → Chi-square（and Fisher’s exact）test → OK。
结论：统计结果单显示 ，Χ2 ＝ 1.185，P ＝ 0.276，这与文章中的数据相差较大且结论相反。骨转移及脑转移项的结果经验证也是同样的情况。最终编辑部以文章的数据不可信给予了退稿。
注意事项：
论文数据审核时 ，编辑会从资料表达方式是否恰当 ，统计学方法的选择及数值计算是否正确等方面进行审核。
只有正态分布的计量资料采才能用均数 ± 标准差表达 ，非正态分布的计量资料采用中位数和四分位数值表达 ，计数资料采用率或构成比的形式表达。
医学论文中常出现的两样本及多样本的比较 ，应根据资料的特征 ，选择相应的参数或非参数检验方法 ，然后应用统计软件可以对统计过程进行验算 ，判断文中数值正确与否。
不同特征的数据资料适用不同的检验公式 ，而同一组数据使用校正与未校正的公式得到的结论可能完全相反。
通常来说 ，卡方检验需要满足样本量（n）≥ 40 且理论频数（T）≥ 5 的条件 ；若 n ≥ 40 但 1 ≤ T ＜ 5，使用 Yates 校正公式 ；若 n＜ 40或 T＜ 1，使用 Fisher确切概率法。
参考文献
[1] 关珠珠,李雅楠,郭锦秋.GraphPad Prism软件在医学论文数据审核中的应用[J].科技传播,2021,13(05):118-120.
转自：小杜聊科研
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