醫(yī)學(xué)科技論文統(tǒng)計(jì)學(xué)誤用分析

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了醫(yī)學(xué)科技論文統(tǒng)計(jì)學(xué)誤用分析范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請(qǐng)閱讀。

1統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用中存在的常見問題

1.1單因素方差分析(ANOVA)兩兩比較誤用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)單因素方差分析設(shè)計(jì)3組以上的均數(shù)比較,如果總體比較有差異,需進(jìn)行兩兩比較,一般用SNK法或LSD法。但部分研究者卻將資料進(jìn)行拆分,應(yīng)用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行兩兩比較,導(dǎo)致第Ⅰ類統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤發(fā)生率(假陽性率)增加,從而掉進(jìn)了一個(gè)常見的“統(tǒng)計(jì)陷阱”,使所得結(jié)論可信度大大降低甚至得出錯(cuò)誤結(jié)論。SNK法與LSD法雖然并非等價(jià),實(shí)質(zhì)是一致的。SNK法一般用于經(jīng)方差分析結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)才決定進(jìn)行的兩兩事后比較,而LSD法可用于方差分析不足以具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)也能進(jìn)行兩兩比較[1]。比較兩種方法在SPSS的輸出結(jié)果形式,SNK是“分堆”比較,一目了然,對(duì)于組別數(shù)較多的研究更為好用,但沒有具體P值,而LSD是在進(jìn)行“兩兩”比較時(shí),能給出具體的P值。

1.2兩兩比較時(shí)檢驗(yàn)水準(zhǔn)的重新調(diào)定χ2檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)3組以上整體比較有差異時(shí),需應(yīng)用分割法進(jìn)行兩兩比較,這時(shí)檢驗(yàn)水準(zhǔn)應(yīng)由原0.05調(diào)定為0.0167,否則會(huì)增加第Ⅰ類統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤的發(fā)生率。特別當(dāng)P值處于0.0167~0.05時(shí),按照P<0.0167的標(biāo)準(zhǔn),差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而按照P<0.05的標(biāo)準(zhǔn),卻有意義,與事實(shí)相悖,出現(xiàn)假陽性,很容易得出錯(cuò)誤結(jié)論。這種分割法有時(shí)很保守,當(dāng)行列表資料分組多且為有序時(shí)可用Mantel-Haenszel卡方檢驗(yàn),也稱線性趨勢(shì)檢驗(yàn)(testforlineartrend)或定序檢驗(yàn)(Linear-by-Lineartest)[2]。統(tǒng)計(jì)路徑:用SPSS進(jìn)行計(jì)數(shù)資料的趨勢(shì)檢驗(yàn),在輸出結(jié)果中讀取線性關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(Linear-by-LinearAssociation,LLA),如P<0.05可得出隨著病種級(jí)別的升高,檢測(cè)指標(biāo)逐漸升高的趨勢(shì)。

1.3臨床診斷試驗(yàn)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用在臨床診斷試驗(yàn)研究中,經(jīng)常選取單項(xiàng)計(jì)量指標(biāo)或者聯(lián)合計(jì)量指標(biāo)以診斷某種疾病,若僅用初級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法如t檢驗(yàn)、單因素方差分析等往往不能有效挖掘信息,此時(shí)應(yīng)采用受試者工作特征曲線(ROC)對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。ROC曲線分析基本原理是通過診斷界點(diǎn)的移動(dòng)[3],獲得多對(duì)靈敏度和誤診率(1-特異度),以靈敏度為縱軸、誤診率為橫軸,連接各點(diǎn)繪制曲線,然后計(jì)算曲線下的面積,面積越大診斷價(jià)值越高。ROC曲線很直觀,能根據(jù)敏感性與特異性之和最大化原則自動(dòng)產(chǎn)生最有效的診斷臨界點(diǎn)。具體路徑可以參考相關(guān)統(tǒng)計(jì)專著[3]。統(tǒng)計(jì)學(xué)處理一般描述為:采用SPSS(版次)統(tǒng)計(jì)軟件分析數(shù)據(jù),對(duì)單項(xiàng)及聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果作圖繪成ROC曲線,計(jì)算曲線下面積(AUC)和標(biāo)準(zhǔn)誤,其中聯(lián)合檢測(cè)結(jié)果變量即預(yù)測(cè)概率由Logistic回歸產(chǎn)生(也可以用判別分析得出)。計(jì)量資料應(yīng)用-x±s表示,運(yùn)用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)及單因素方差分析,兩兩比較采用SNK及LSD法,計(jì)數(shù)資料采用χ2檢驗(yàn)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05。具體內(nèi)容可據(jù)情而定。

1.4重復(fù)測(cè)量資料的方差分析誤用拆分文件的t檢驗(yàn)或方差分析如研究共設(shè)3組,每位患者在3個(gè)時(shí)間點(diǎn)均查某項(xiàng)血指標(biāo),部分作者在處理此類數(shù)據(jù)時(shí),常誤將縱向(同一時(shí)間點(diǎn)3組的比較)與橫向(同組3個(gè)時(shí)間點(diǎn)的比較)數(shù)據(jù)均應(yīng)用拆分文件的t檢驗(yàn)或單因素方差分析來處理,結(jié)果導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)學(xué)第Ⅰ類錯(cuò)誤發(fā)生。此組數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)是重復(fù)測(cè)量資料,應(yīng)采用重復(fù)測(cè)量資料的方差分析。SPSS中的統(tǒng)計(jì)路徑:數(shù)據(jù)-分析-一般線性模型-重復(fù)度量。研究者可以參考相關(guān)書籍進(jìn)行處理[3]。

1.52×2析因設(shè)計(jì)及析因方差分析實(shí)驗(yàn)是2×2析因設(shè)計(jì)時(shí),分組有兩個(gè)因素,A與B,故分組為A、B、O、A+B,這個(gè)設(shè)計(jì)在析因設(shè)計(jì)研究中很常用,但常會(huì)出現(xiàn)分組設(shè)計(jì)正確,卻沒有用析因設(shè)計(jì)方差分析。析因設(shè)計(jì)與單因素方差分析不同[4],它不但能分析治療效果中處理因素的單獨(dú)效應(yīng)和主效應(yīng),還能分析因素間的交互效應(yīng),并能提高檢驗(yàn)效能。非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的研究者進(jìn)行析因分析可能稍有難度,可參考相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)書籍提供的統(tǒng)計(jì)步驟進(jìn)行此類分析[3]。

1.6Meta分析Meta分析是循證醫(yī)學(xué)系統(tǒng)評(píng)價(jià)常用的方法[5],應(yīng)用時(shí)需注意統(tǒng)計(jì)學(xué)處理中計(jì)數(shù)資料采用比值比(OR)作為效應(yīng)變量。具體路徑:先進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn),當(dāng)P>0.05時(shí),認(rèn)為同質(zhì),選擇固定模型;P≤0.05時(shí),不同質(zhì),此時(shí)可采用敏感性分析或分層分析等異質(zhì)性處理,使之達(dá)到同質(zhì)后再選擇固定模型;若采用異質(zhì)性處理仍未達(dá)到同質(zhì),則采用隨機(jī)模型,以上統(tǒng)計(jì)路徑均需交代清楚。Meta分析的結(jié)果是以“森林樹”體現(xiàn)的,審校中我們經(jīng)常遇到作者繪制的“森林樹”左上角“文獻(xiàn)、對(duì)比、結(jié)果名稱”等內(nèi)容顯示為“?”,這是由于部分版本的RevMan軟件不能輸入中文,此時(shí)可以考慮省去,或用Photo-shop軟件添加相應(yīng)中文。Meta分析作為一種高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法,專業(yè)性要求較高,作者可參考循證醫(yī)學(xué)類權(quán)威雜志上的文章格式,如《中國(guó)循證醫(yī)學(xué)雜志》中“論著•二次研究”欄目的循證文章。

2科技論文中統(tǒng)計(jì)學(xué)處理的相關(guān)表述

2.1資料與方法中具體統(tǒng)計(jì)路徑的描述“統(tǒng)計(jì)學(xué)處理”的內(nèi)容常位于論文資料與方法的最后一段,一般來說包括統(tǒng)計(jì)軟件名稱及版次、統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)方法、檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容,亦可細(xì)致交待每個(gè)表格的具體統(tǒng)計(jì)方法。經(jīng)典例子如下,“統(tǒng)計(jì)學(xué)處理:采用SPSS(版次)統(tǒng)計(jì)軟件分析數(shù)據(jù)。計(jì)量資料用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,采用單因素方差分析,兩兩比較采用SNK法及LSD法。檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05”。上述內(nèi)容包括了大致的統(tǒng)計(jì)方法,即具體的統(tǒng)計(jì)路徑。此部分內(nèi)容,沒有絕對(duì)統(tǒng)一的規(guī)定[6]。常見的問題有:統(tǒng)計(jì)學(xué)方法描述不全、內(nèi)容過于簡(jiǎn)單、存在粘貼抄寫痕跡等。如部分論文的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理中提及“以α=0.05為檢驗(yàn)水準(zhǔn),P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”這句話,這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上實(shí)質(zhì)是一個(gè)重復(fù)句,保留其一即可。

2.2結(jié)果中具體P值的標(biāo)注現(xiàn)在的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理手工計(jì)算的較少,一般均應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件,最常用的軟件如SPSS、SAS均能給出具體P值。但部分論文的結(jié)果表述中卻未標(biāo)明具體P值,作為科技論文是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?建議作者在表述研究結(jié)果時(shí)注明具體P值,增加論文可信度的同時(shí),可用于再次分析。

2.3表格制作統(tǒng)計(jì)表設(shè)計(jì)需規(guī)范,應(yīng)體現(xiàn)統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)內(nèi)容。部分表格存在內(nèi)容割裂、組別名稱違反表格簡(jiǎn)潔化原則、表下注釋繁瑣、橫標(biāo)目與縱標(biāo)目顛倒等情況。建議作者寫作論文時(shí)參閱相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)教程及雜志稿約。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)在中國(guó)的醫(yī)學(xué)教育特別是高層次教育中舉足輕重。一項(xiàng)課題從一個(gè)好的創(chuàng)意開始到實(shí)施、結(jié)題,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法始終貫徹其中。不管是臨床試驗(yàn)研究、實(shí)驗(yàn)性研究、觀察性研究,還是臨床測(cè)量誤差與診斷試驗(yàn),如果沒有規(guī)范性的統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)、精確的統(tǒng)計(jì)分析、科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)解釋與表述,很難獲得學(xué)術(shù)上的認(rèn)可[1]。目前在統(tǒng)計(jì)學(xué)的具體應(yīng)用中,研究課題開始設(shè)計(jì)時(shí)就有統(tǒng)計(jì)學(xué)專家參與已成為較流行的趨勢(shì)。許多專業(yè)統(tǒng)計(jì)學(xué)專家或研究者在不停的進(jìn)行“統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)”的研究,以創(chuàng)造更多的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)于非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的研究者來說,統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)主要側(cè)重于應(yīng)用。在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中,一般分為4個(gè)檔次或階段來進(jìn)行,首先通過學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課本獲取統(tǒng)計(jì)學(xué)思想、原理和方法,其次學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)軟件相關(guān)書籍掌握數(shù)據(jù)到統(tǒng)計(jì)結(jié)果的轉(zhuǎn)化,再學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)表達(dá)與描述書籍達(dá)到書寫統(tǒng)計(jì)學(xué)報(bào)告能力,最后可以學(xué)習(xí)如何出具統(tǒng)計(jì)審閱報(bào)告。醫(yī)學(xué)科技工作者亦可按照這個(gè)順序?qū)W習(xí)以提高統(tǒng)計(jì)能力。