如何快速准确发现稿件或论文中的统计学错误.doc

/docview-                                  军事医学科学院生物医学统计学咨询中心  胡良平刘惠刚       稿件或论文中统计学应用的质量如何,是科研工作者或临床医生撰写论文时,以及杂志编辑或审稿专家审阅论文时,都不可回避的一个问题。一提起统计学,很多人都感到很棘手,认为统计学内容涉及面很宽,应用起来又十分灵活,掌握起来就更困难了,非统计学工作者怎能看出稿件或论文中存在的统计学错误呢!其实不然,只要你具备一些起码的统计学知识,再加上大胆发挥“常识”的作用,你就可以很容易地发现一些常见的统计学错误。本文将教你一些这方面的技巧,请在审阅稿件或论文的统计学错误时试用一下,其效果会让你大为惊喜! (一)检查有无过失误差很多人在稿件或论文中出现了一些“过失错误”。例如,数据抄写错误或仪器未校准或试剂过期等造成数据不准;同一张表内同一个指标的小数位不一致;统计图中坐标轴上的刻度值违反数学原则(两轴交汇处不是坐标原点、等长的间隔代表不等的数量、横轴上左大右小、纵轴上上小下大);各分项数据之合计与文中所写的合计值不等;正文中所描述的数据与统计表中所列的数据不一致。例1:原文作者研究非脱垂子宫切除微创手术在妇科的临床应用价值,研究对象的基本情况见表1(略)。对差错的辨析与释疑:根据原作者在文字叙述部分的介绍可知,CISH组总病例数应为228例,其中子宫>8孕周病例数应为208例,而表1中将总病例数写成208例,将子宫>8孕周病例数写成188例;将TAH写成TAHP,且该组中子宫>8孕周病例数应为182例,而表1中却写成112例。如此多的过失误差出现在同一张表格中,是不应该的。(二)检查统计学部分的写法关于文中所用的统计学的交代应非常清楚,不应含糊其词。例如一项研究描述了以下内容:(1)运用SAS(或SPSS)软件进行统计分析;(2)用t检验和方差分析处理定量资料;(3)用χ2检验处理定性资料;(4)用相关和回归分析研究变量之间的关系;(5)用Logistic回归分析研究各因素对结果的影响。对差错的辨析与释疑:从(1)的写法只能得知原作者采用了什么统计分析软件处理数据,没有交代清楚软件的版本和序列号,更没有交代文中的资料究竟是采用了哪些统计分析方法处理的。       从(2)的写法只能得知原作者处理定量资料用了两类参数检验方法,即t检验和方差分析,至于这些统计分析方法选用得是否正确则不得而知。因为通常情况下,比较各平均值之间的差别是否具有统计学意义,可能会用到的t检验有3种、方差分析有10种之多,它们之间的区别体现在定量资料所对应的“实验设计类型”上。讲t检验时,应注明是“单组设计定量资料的t检验”、“配对设计定量资料的t检验”还是“成组设计定量资料的t检验”;讲方差分析时,应注明是“单因素多水平设计定量资料的方差分析”、“随机区组设计定量资料的方差分析”、“拉丁方设计定量资料的方差分析”、“交叉设计定量资料的方差分析”、“x因素析因设计定量资料的方差分析”、“具有x个重复测量的x因素设计定量资料的方差分析”,等等。况且,t检验和方差分析都属于参数检验方法,资料是否满足检验的前提条件,也没有考察。若不满足,即使实验设计类型碰巧对了,计算方法也是错误的。应该选用相应设计定