《中国骨伤》杂志论文中存在的统计学错误辨析(12)

在生物医学领域,统计学的重要性得到了越来越多人的认可。科研工作者自觉地将专业与统计学相结合来制定合适的实验设计方案,并使用统计学方法表达和分析实验数据,从而得出更有科学性、更具说服力的结论。但由于实际问题的复杂性及科研工作者的主观原因,也导致了统计学误用的屡屡发生,这在统计分析方面尤其突出。本文以《中国骨伤》杂志2006年与2007年第12期发表的部分论文数据为基础,给出若干种科研工作者常用的错误做法,并分析这些方法的不妥之处,最后给出适合此资料的正确的统计分析方法。     

如何正确把握实验设计中的均衡原则

实验设计的核心内容可以概括为：三要素（受试对象、实验因素、实验效应）、四原则（随机、对照、重复、均衡）和实验设计类型（观察性研究设计和实验性研究设计）。四原则中,均衡原则与实验设计的随机、对照和重复原则是密切相关的,而且均衡原则是核心,它贯穿于随机、对照和重复原则中,相辅相成,相互补充。然而,在实验设计中,均衡原则是最易被人们忽视的,同时又是最重要的原则。很多实验设计方案,若在均衡性方面考虑不周到,其研究结论就最容易被推翻,从而导致整个实验的失败。因而正确把握实验设计中的均衡原则是至关重要的。     

骨科实验设计中的单组设计及其SAS分析

在实际工作中,科研人员往往忽视实验设计类型问题,笔者发现科研论文中经常有实验设计类型或者统计分析方法选择不合理的情况,这都是科研人员对实验设计类型认识不清造成的,这样的科研设计和统计分析就很难得到令人信服的结论。不同的实验设计类型是为不同的设计目的服务的,     

如何正确进行直线相关与回归分析——怎样在药物应用与监测研究中正确运用统计学（九）

医学科研中,经常需要研究两个定量变量间的相互关系或依赖关系,此时常用的做法就是进行简单直线相关或回归分析。然而,很多人在进行此类统计分析时,没有考虑实际问题,盲目套用这两种方法,这样往往掩盖了事物间的本质联系,得出与实际不符或错误的结论。本文就如何进行直线相关与回归分析作一些讨论,以帮助科研工作者正确分析此类资料。     

2×2列联表资料的统计分析与SAS软件实现

定性资料常以列联表形式呈现出来,通常分为2×2表、2×C表和R×2表、R×C表和高维列联表。本文结合科研中的部分实例,介绍4种2×2列联表资料并用SAS实现其资料的统计分析。     

2×C列联表与R×2列联表资料的统计分析与SAS软件实现

2×C列联表资料指原因变量为二值变量,而结果变量为多值变量的列联表,它以2行、C列的形式被呈现出来;R×2列联表资料是指原因变量有R个取值的变量,而结果变量为二值变量的列联表,它可以被表示为R行、2列的形式。这两种类型的列联表资料还应根据原因变量或结果变量的具体性质作进一步划分,然后按照分析的目的采用相应类型列联表资料的统计分析方法进行处理,关键在于R行或C列是否为有序的。在用来分析这两种类型的列联表资料的众多方法中,其中之一就是线性趋势检验,此时,特别强调R行或C列是有序的。     

如何表达与描述定量资料（四）

在医学论文中,如何正确表达与描述定量资料,对于正确选择统计学中的假设检验方法至关重要。当试验涉及两个、三个或多个因素,且这些因素之间依据专业知识和重复试验次数多少认为可以考察其各种关系时,该定量资料就属于可以考察因素之间交互作用的定量资料。根据试验设计类型和专业知识,运用恰当的方法表达和描述可以考察因素之间交互作用的多因素设计（常见的是多因素析因设计和含区组因素析因设计）的定量资料,对科学评价全部因素对观测结果的影响情况有着十分重要的意义。     

如何表达与描述定量资料（二）

1正确判定定量资料所对应的实验设计类型的意义 当实验中涉及2个或3个因素时,如何以统计表的形式将原始数据全部表达出来呢？这里将通过具体的实例,以统计表的形式呈现不便考察因素之间交互作用的各种两因素和三因素设计下收集的原始定量资料。两因素或三因素设计下的定量资料表达得正确与否,对正确选用统计分析方法处理定量资料是很重要的。换句话说,是否能合理选用统计分析方法处理定量资料,最关键的问题是能否正确判定定量资料所对应的实验设计类型。     

医学论文中统计分析错误辨析与释疑--定性资料分析方法的合理选择(3)

很多医学期刊论著中都采用简单压缩的方法将三维列联表降为二维列联表，例如有人觉得不便用一般的χ^2检验处理表1资料(因为它包含3个定性变量，即接受护理地点、产前护理量和婴儿存活状况)，故设法将接受护理地点这一定性因素消除掉，使之仅包含产前护理量和婴儿存活状况两个定性变量，     

医学论文中统计分析错误辨析与释疑--定性资料分析方法的合理选择(4)

本刊2004年第1期至第3期上刊登了3篇题为“定性资料统计分析错误辨析与释疑”的文章，本文还将介绍一些误用t检验和χ^2检验处理定性资料的错误实例，并对错误的性质和产生的不良后果作详细地分析，同时，给出正确的分析方法和计算结果。