【doc】临床科研论文中常见的统计学错误分析（二）

【doc】临床科研 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 中常见的统计学错误分析（二） 临床科研论文中常见的统计学错误分析 (二) 576.安徽医药AnhuiMedicalandPharmaceuticalJournal2008Jun;12(6) ?专家笔谈? 临床科研论文中常见的统计学错误分析(二) 潘发明,夏果,廖芳芳,邹延峰,范引光,张承业 (安徽医科大学流行病与卫生统计学系,合肥230032) 在上一篇文章中我们已经针对临床科研论文撰写中部分 经常出现的统计学应用误区加以分析,本文是上一篇文章的 续文,从不同的角度分析临床科研论文中的统计学应用错误, 以期为临床医学科研工作者撰写科研论文提供帮助. 关键词:统计学;科研论文;临床医学 1显着性检验一P值的报告与解释 尽管统计学显着性在医学研究应用十分广泛,但其含义 常被人们误解.P值被错误地认为是治疗有效或无效的证 据,实际上P值不是任何证据.P值在假设检验中只是一个 概率,它所反应的是支持无效假设的可能性有多大.P值很 小,则推翻无效假设.P值越小说明越有理由推翻或者拒绝 无效假设,接受备择假设,并不能得出两者相差就越大的结 论.在假设检验中,显着性水准通常设为0.05和0.01. 小于0.05表示差异有显着性,小于0.01表示差异有高度显 着性.统计量计算出来后,经查得P值小于规定的,说明在 无效假设H0成立的条件下,差异由随机抽样造成的可能性 很小,故拒绝无效假设,接受备择假设,这是统计结论.在实 际的资料分析中要统计结论与专业结论结合在一起来获得最 后的判断结果. 案例1例如某研究人员进行一项研究,目的是评估某 项治疗方法改善病人肘关节弯曲能力的程度,他希望90%的 把握观察到病人的肘关节弯曲能力至少有4度的增进,检验 水准设为0.05.数据见表1. 资金项目:安徽医科大学2007年校级教学研究项目(2007052) 作者简介:潘发明(1968一),男,副教授,博士,硕士生导师,研究方向 疾病统计,E-mail:faming@ahmu,edu.cn 表1接受电刺激改善病人肘关节弯曲能力的程度 经统计学检验两组病人平均肘关节能力做双侧t检验, 计算t值=8.43,根据df=49查界值表,得P<0.001.以上结 果表明,治疗组与对照组病人肘关节能力改善情况差异有高 度显着性,说明根据现有统计量可以认为电刺激组与对照组 比较能改善病人肘关节的弯曲能力程度有差异,这个结果只 是统计结论,该结果在专业上是否有实际意思,具体要看两组 病人平均增加9.5度(95%CI:7.23,11.73度),该结果与 研究者事先设定的在专业上至少4度的规定相比较,可以得 出病人接受电刺激可以改善病人肘关节弯曲能力. 此外,在下统计学结论时要注意样本大小对结论的影响. 因为当样本较小时,误差就比较大,这是因为 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误是以样本 含量n的平方根作分母的.误差大则算得的统计量(如t值) 就较小,从而容易得出差别无统计意义的结论,即加大了犯第 二类错误的概率.因而,在临床科研中样本过小时所得的结 论可靠性较差.有时,尽管药物疗效很高,但由于例数过少而 会得出阴性结果.与之类似,当样本较大时,误差就比较小, 由此计算的统计量就较大,从而容易得出差异有统计意义的 结论,甚至这种差异没有临床意义,即加大了犯第一类错误的 机会.因此,在作研究结论时,不能单纯依靠差异有无统计学 意义,还要考虑差异有无临床意义. 2组间差异的显着性检验一多重比较错误 多重比较问题指的是对同一资料作多次显着性检验时, 有比较大的可能性发生I类错误.例如显着性水平=0.05 时,在无效假设正确的情况下,对同一资料的100次显着性检 试大纲应规定考试内容,考试要求,是教学思想,教学目标的 具体化J.鉴于目前高校课程考试方法的现况,还应当根据 课程的性质和特点,规定考核形式,题型,题量以及评分记分 方法,使考试从无序走向有序. 对高校教师而言,进行规范化的考试成绩分析不仅有利 于提高教师的命题水平及专业课程的题库建设,还有利于了 解课程成绩评定的公正与否,帮助教师正确认识教学效果,进 一 步提高高校专业课程的教学质量.我们必须加强有关考试 理论和方法的学习,需要掌握的基本考试理论和技能包括考 试目的,考试大纲,组卷方法,试题类型及其编制原则,试题的 难度与区分度,有关 试卷 云南省高中会考试卷哪里下载南京英语小升初试卷下载电路下试卷下载上海试卷下载口算试卷下载 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 的方法等. 在前期教学研究的基础上,我们正探讨以病例为引导,以 问题为中心的《临床药理学》教学模式的改革与实践.通过 该教改项目的研究,将充分发挥学生学习的主动性和能动性, 培养学生的创新和实践能力,并加强《临床药理学》,《临床药 物治疗学》与《药学综合知识与技能》等各学科知识间的联 系,提高教学效率,对进一步促进医药结合,基础与临床结合, 提高学生的临床药物治疗水平具有重要意义. 参考文献: [1]吕雄文,程益群,李俊.五门医学基础课程考试成绩分析的思 考[J].安徽医药,2003,7(6):490—1. [2]曹中平.考试分析与教学反思:以一门课程为例[J].大学教育 科学,2004,15(2):38—42. [3]李金平.考试质量分析[J].江南大学(自然科学版),2004, 3(4):430—4. [4]戴洪萍.高校专业课程考试质量的分析与探讨[J].南通大学学 报(教育科学版),2007,23(2):86—9. [5]宣信长.2006年安徽省药学专业技术资格考试(中级)试卷分 析与评价[J].安徽医药,2007,11(12):1144—5. [6]任训学,郭培霞.关于高等学校课程考试的统计分析报告[J]. 大学教育科学,2005,14(3):54—7. (收稿日期:2008—04一l1) 安徽医药AnhuiMedicalandPhamuweuticalJournal2008Jun;12(6, 验中,有5次的P值可能小于0.05,从而作出拒绝无效假设 的错误决定,属于机遇性错误.医学科研中很多情况下多重 比较是不可避免的,甚至是必须的,如预后研究中试验组与对 照组有关特征的均衡性检验,方差分析中组间均数差异的两 两比较,多个结局与同一组预后因素间关系的探讨,卡方检验 中的多重比较等.在国内的临床医学科研论文撰写中多重比 较的错误是比较多见的,案例2某研究者比较不同职业人群 收缩压之间的比较,研究者没有做总的方差分析,而是做了以 下分析:表示农民和知识分子与军人之间比较差异有显着 性,而#表示工人与军人之间差异没有显着性,如表2.该研 究者在没有总的比较的前提下错误地进行多重比较,结果有 可能是错误的.所以在多组资料的比较中应该尽量避免多重 比较错误的发生,在结果解释时应多加小心. 表2不同职业人群收缩压的比较(SBP.mmHg.?s) 注:'P<0.05:P>0.05 为了避免或减少多重比较错误的发生,可将显着性水平 提高定为d=0.O1.在方差分析中作均数间的两两比较时, 可用Bonferroni校正公式建立新的d水平,"新d"="原来的 w/k",k为需要比较的次数.新d为特定多重比较次数下的 显着性水平,旧d为最初设定的显着性水平,k为多重比较的 次数,如原报道d=0.05的情况下,10次多重比较的新显着 性水平应小于0.005(0.05/10).尽管Bonferroni校正较前保 守,但依然不能完全避免错误结论,此外校正后的显着性水平 有时几乎不能达到.在涉及报道多个P值时,如l0个或更 多,结果解释应提出多重比较错误,特别是P值接近0.05时 发生该错误的可能性更大.因此P<0.05并不表示差异就存 在,且它仅仅是统计学差异,有无生物学或临床实际意义还应 加以考虑.因此,在报告结果时,不能只给出P值,应将各组 平均值一并报告,以便读者作出判断. 3相关与回归分析结果的报告与解释 在临床研究中,相关和回归常被用来探讨两变量间的相 互关系或依存关系,由于有简单方便的特点,因此应用十分广 泛.但在使用过程中经常会出现一些的错误现象,如将专业 上毫无关联的两个变量放在一起作相关和回归分析;误将变 量之间在统计学上的关系解释成在专业上的联系;用直线回 归方程描述呈明显曲线变化趋势的实验资料;在利用回归方 程预测时,随意将范围扩大,超出自变量值的波动范围等.以 下几个问题在相关与回归分析中要引起注意. 3.1经样本求得的相关,回归系数要作假设检验案例3 某研究者欲探讨年龄(x)同IgA(Y)的关系,经相关和回归分 析,得方程Y=一108.6+5.5,相关系数r=0.240.如就此 得出结论,IgA随增龄而升高,则是不妥当的,必须经假设检 验后,方能作出恰当的结论.用自由度=n一2=30,可查得 /'005f30)=0.349,…<rn05,P>0.05.假设检验结果提示,没 有足够的理由认为年龄和IgA有关.因此,回归方程Y=一 108.6+5.5x并无实际意义. 3.2判断两变量线性关系的密切程度要看r(决定系数)的 大小案例4某研究者分析年龄与血糖的关系,调查了252 人,算得回归方程为Y=5+0.04x,r=+0.30,由于05f25o)= 0.162,=/'00l'P<0.01,结论是血糖与年龄呈正相关,有的 研究者得出血糖与年龄密切相关或血糖与年龄显着相关的结 论.这些结论都不确切或可能导致误解.因为相关系数的统 计学检验,不论P值多么小,只能提供两个变量是否相关的 信息,却不提供相关是否密切的信息.相关的密切程度常以 相关系数的数值大小为指标.相关系数的绝对值越接近1, 两变量的相关关系越密切;越接近0,越不密切.在统计分析 中,还常用相关系数r的平方即r(决定系数)来表示应变量 Y与自变量关系的密切程度.如果r=0.6=0.36,说明应 变量Y的变异有36%与有联系.对于前例,r=(+0.30) = 0.09,说明血糖的变化中有9%与年龄有关.所以尽管在 相关系数的假设检验中得P<0.01,但两变量的线性相关程 度还是很低的. 3.3不要把相关,回归关系直接看作因果关系两事物间有 数量关系,可能是因果关系,也可能并不存在因果关系,而仅 仅是伴随关系.例如,调查某地区的电视机拥有量和肺癌死 亡率,这些年来,每百家庭的电视机拥有量在不断增加,该地 区的肺癌死亡率也在不断上升,两者在数量上是相关的,但看 电视不见得是肺癌发病的原因.要判断两事物问是否存在因 果关系,必须作专门的研究. 结束语 临床医学科研论文的结果对指导临床医生治疗和预防疾 病提供最基本的信息,如果结果有误或者不确切危害性是比 较大,同时对于临床医学科研者,对于辛苦收集的数据获得错 误的结论是得不偿失的.因此,在撰写I临床医学科研论文时, 对统计结果的准确判断及对统计分析结果应与专业知识结合 在一起进行合理的解释,才能获得令人满意的结论,这一步与 医学科研 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 中统计学方法的选择原则处于同等重要的位 置.笔者结合自己多年的卫生统计学教学和分析资料的实 践,从另一个角度整理出统计学应用误区的内容,希望能给临 床一线的科研工作者有所帮助,如有不妥之处,还望同行能够 批评指正. 参考文献: [1]潘发明,郝加虎,叶冬青.医学科研论文中常见的卫生统计学应 用误区[J].疾病控制杂志,2006:10(1):76—78. [2]胡良平主编.医学统计应用错误的诊断与释疑[M].北京:军事 医学科学出版社,1999. (收稿日期:2008—04)