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医学论文中统计学处理的有关要求
由于现在统计学在医学中的应用越来越广泛,很多期刊在统计学数据处理这方面要求也日益严格,但很多临床的医务工作者大于医用统计学了解不深,应用时有些困难,现将一些工作中总结的经验分享一下:
1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究),实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等),临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。
2.资料的表达与描述:用 x±s表达近似服从正态分布的定量资料、用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时,要合理安排纵横标目,并将数据的含义表达清楚;用统计图时,所用统计图的类型应与资料性质相匹配,并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时,分母不宜小于20,要注意区分百分率与百分比。
3.统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
4.统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时,应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等),统计量的具体值(如:t=3.45,χ2=4.68,F=6.79等),应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%置信区间。
5.有些年长的作者可能没有接触过统计学,在数据的处理上可以让手下的研究生或会统计学的同事帮忙弄,也可自己借助统计学软件来做,常用的统计学软件主要有spss或者sas软件,现在第6版。 |
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