医学期刊统计学审稿 应注意的问题 卫生统计学教研室 易 东

医学论著的基本结构 摘 要 Abstract 引 言 Introduction Results Discussion 2. 结 果 摘 要 Abstract 引 言 2. 结 果 Introduction Results 1. 材料与方法 3. 讨 论 Materials and Methods Discussion

摘 要 Abstract 对处理组和对照组的主要统计结果进行概述: 均数（中位数、率），标准差（标准误）, P 值； 两组均数（率）之差或者OR值，95%可信区间（CI）； 多个观察指标的相关系数及其P 值等.

材料与方法 Materials and Methods 研究设计方案 (Design of Research Methods) 统计表达 统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software) 目的：以使读者确认论文中所有统计分析结果的 可靠性和研究结论的合理性。

材料与方法 Materials and Methods (Design of Research Methods) 科研设计涉及的方面 (Design of Research Methods) 研究对象的来源和选择方法，包括观察对象的基本情况；病例入选标准、剔除标准; 对照的设置； 随机化分组情况； 样本量； 均衡性原则：影响因素（如年龄、性别、病情）

完全随机分组 Completely

完全随机分组 Completely

临床随机分组 Completely

临床随机分组

均衡性分析结果 表 三组观察对象的性别、年龄、病程的比较 组别 观察例数 年龄（岁） 病程（年） 总 男 女 正常对照组 29 15 14 表 三组观察对象的性别、年龄、病程的比较 组别 观察例数 年龄（岁） 病程（年） 总 男 女 正常对照组 29 15 14 59±10 — 糖尿病无微血管病变组 24 10 62±8 4.4±3.2 糖尿病有微血管病变组 27 19 8 67±7 6.8±3.9

样本量估计的依据(Sample Size) 估计样本含量的条件： 第一类错误的概率α，即检验水准; 检验效能1-β。β为第二类错误的概率; 1-β是指备择假设正确时将发现它的能力。 容许误差或差值δ; 总体标准差σ或总体率;

科研设计问题 随机分组问题 例1 　我科采取随机原则,将2004 年3 —6 月间来我院呼吸门诊看病的患儿归为治疗组, 将同年7 —10 月间来我院呼吸门诊看病的患儿归为对照组,通过给予两组不同的处理方法,最终得出治疗组疗效优于对照组的结论。

科研设计问题 随机分组问题 例2 某研究共有小鼠40 只,实验人员用手在笼中随机抓取20 只作为实验组,剩下的20 只作为对照组,两组分别给予不同的药物治疗,最终得出实验组疗效优于对照组的结论。

试验的样本量非常小

试验的对照设计 例3 在一项探讨颈椎病疗效的研究中,给予一组患者电针刺激及牵引治疗,经过半年治疗后,与治疗前进行比较，发现患者颈椎功能及相关症状均较治疗前有明显好转,然后得出电针刺激及牵引治疗颈椎病有效的结论。

材料与方法 Materials and Methods (Analysis Methods and Software) 统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software) 常用统计方法简单说明: 如 检验、t 检验、单因素方差分析（ANOVA）、多因素方差分析； 特殊的统计方法给出相应的参考文献: 如聚类分析(Cluster)、生存分析(Survival Analysis)等;

材料与方法 Materials and Methods (Analysis Methods and Software) 统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software) 一般统计计算软件给出名称 如SPSS、SAS、STATA等,EXCEL不能作为处理软件 特殊的计算软件要给出软件的过程名

统计方法的正确选择

统计学方法问题

t检验不是处理计数资料的万能方法

卡方检验不是处理计数资料的万能方法 双向无序，两个分类变量皆为无序分类变量，一般用卡方检验。 单向有序资料，采用秩和检验。 双向有序且属性相同，研究目的通常是分析两种检测方法的一致性，此时应用一致性检验。 双向有序属性不同，根据具体情况可选择秩和检验，等级相关分析或者线性趋势检验。

卡方检验

秩和检验或Ridit分析

Mc-Nemar检验、一致性检验

线性趋势检验、秩和检验

错误应用统计学方法 I — 将多个组比较的ANOVA 错误应用统计学方法 II — 将重复测量数据处理 “材料与方法”统计表达的常见问题 统计方法问题 错误应用统计学方法 I — 将多个组比较的ANOVA 误用t检验处理 错误应用统计学方法 II — 将重复测量数据处理 误用t检验或ANOVA处理 错误应用统计学方法 III — 非参数检验 误用t检验或ANOVA处理

错误应用统计学方法 I — 将多个组比较的ANOVA 误用t检验处理

错误应用统计学方法 II — 将重复测量数据处理 误用t检验或ANOVA处理

错误应用统计学方法 II — 将重复测量数据处理 误用t检验或ANOVA处理

大豆黄酮对肿瘤细胞合成影响效应关系 数据不满足方差分析的条件，对于重复测量数据应该采用重复测量数据的方差分析。

错误应用统计学方法 III — 非参数检验 误用t检验或ANOVA处理

错误应用统计学方法 III — 非参数检验 误用t检验或ANOVA处理

错误应用统计学方法 IV —非参数检验用卡方检验代替

结 果 Results 统计表达 统计图表 (Statistical Graphs & Tables) P 值的表达 (Suitable Expression of P) 统计表达 数据精度 (Numerical Precision) 统计指标 (Statistical Indexes)

结 果 Results 统计表的应用： ▲三线表 ▲自明性

统计表的应用：三线表

统计表的应用：自明性

统计表的应用：自明性

(Non-normal Distribution) (Normal Distribution) 原则：选择最恰当的统计指标准确描述资料的特征。 非正态分布 (Non-normal Distribution) 计量资料 (Measurement Data) 正态分布 (Normal Distribution) 计数资料 (Count Data) 率或比 (Rate or Ratio)

关于 应用条件：只有属于正态分布的数据才可以表示为 ，虽属于正态分布，但 出现负数 (即 <s时，如血清 出现负数)时不能用 表示，此时宜用最大值、最小值、四分位间距和中位数。

P 值的表达 传统表达 P >0.05 记为“NS”， P≤0.05 记为“*”， P≤0.01 记为“**” 提倡表达

P 值的表达 编辑审查的重点应在对P值含义的描述上。常有作者把P < 0.05描述为2组有显著差异( P < 0.05) ,实际上P < 0.05 的含义在于说明有理由认为对比事物间存在差异,而非说明差异的大小;因此,规范化的描述应为差异具有显著性意义( P < 0.05) 。 在P >0.05即尚无理由认为存在差异时只能描述为无统计学意义,但绝不能解释为无差异。当作者认为P >0.05但临床上有实际意义时,不可主观认定其临床意义,编辑应要求作者在分析P > 0105但有临床意义的可能原因(如例数过少、研究深度不够等)后对结果进行客观描述。

THANKS