医学论文中若何精确应用统计学办法

2019.06.24 15:42
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  医学科技论文,特别是高质量的论著和评价为临床医疗实际活动带来了改进和标准。因而可知医学文献质量的高低与否对我们的临床医疗实际活动影响颇大年夜,特别是统计学办法应用欠妥的情况下,不只不克不及精确的反响出科研成果,还能够得出完全缺点的结论,下面就给大年夜家讲讲统计学办法在医学论文中的精确应用。


  1 统计学办法的内容

  统计软件包、统计分析办法及考验水准是统计学办法必须描述的3方面内容。SPSS (statistics package for social science) 和SAS(statistical analysis system ) 是全球学术界公认且最经常使用的两大年夜统计软件包。考验水准即A,表示组间实际无差别而统计成果断定为有差别,犯这类缺点的概率。实际任务中常取 A=0.05,表示本次研究计算所得P 值必须小于0.05,才能认为组间差别有统计学意义。因此本刊关于考验水准的描述多简化为“P值< 0. 05 为有统计学意义”。统计分析办法的精确描述是科技论文迷信性的关键地点。统计学办法普通包含统计描述和组间差别性考验(即:假定考验) 两部分外容。


  2 统计描述

  统计描述主如果根据材料类型及原始数据分布类型,选择精确的目标描述材料特点。材料类型分为定量材料和定性材料,前者是指对每个不雅察对象测得的某个目标可以或许用详细数据表示,如:年纪、身高、每张切片的阳性细胞百分率等; 后者指对每个不雅察对象测得的某个目标不克不及用详细数值表示,仅反应不雅察对象的某一特点,如: 阳性、阴性,ABO 血型,治愈、显效、好转、有效等。定量材料假设符合正态分布,统计描述目标可用均数及标准差,普通描述为“数据以均数±标准差表示”; 假设不符合正态分布,则统计描述目标选用中位数和级差(即: 最大年夜值和最小值之差)。

  辨别材料是正态或偏态分布,可以经过过程SPSS、SAS 统计软件法式榜样断定,也能够经过过程目测数据能否有"极端值",即特别大年夜或特别小的数据,停止断定。定性材料的统计描述包含率、构成比及比拟较。率表示单位时间内某景象或事物产生的概率,如病发率、逝世亡率等;构成比指事物外部某一部分的个别数与该事物各部分个别数的总和之比,表示各构成部分在全部中所占的比重或分布,不克不及解释某景象产生的频率或强度,如性别构成、疾病构成、逝世亡构成等。二者的差别从以下公式则了如指掌。但是,在实际应用中以构成比代替率很罕见。

  例如,某文分析240 例耳鼻咽喉科住院患者,鼻窦炎41 例,称病发率17. 08% ,文中“病发率”实际为鼻窦炎患者在该科一切患者中的构成比。另外,还有将病逝世率误用为逝世亡率、得病率误用为病发率等,这些都需惹起作者的留意。某种疾病病发率= 某段时间内产生该疾病的人数/某段时间内能够产生该种疾病的总人数某种疾病构成比= 某段时间内产生该疾病的人数/某段时间内产生各类疾病的总人数。


  3 假定考验

  科技论文中最经常使用的是组间差别性考验。假定考验办法很多,不合的科研设计类型及材料类型实用的考验办法有所不合。定量材料与定性材料经常使用的统计分析办法简介以下。


  3.1 定量材料

  定量材料的统计分析办法包含参数法和非参数法,前者如t考验、方差分析,后者如秩和考验。选择的关键在于材料分布类型,假设材料符合正态分布且组间方差齐(即各组标准差彼此接近) 则选用参数法,不符合则选用非参数法。但在很多医学论文中常常忽视这两个条件,不推敲材料的分布直接采取t 考验或方差分析,由此得出的分析成果是弗成信的,见例1。


  例1

  为研究TGF- β、CEA 肿瘤标记在喉癌患者手术前、后有没有差别,分别检测了58 名患者前及术后TGF- β和CEA,经配对t 考验,TGF- β术前、后差别有统计学意义,成果见表1。

肿瘤标记物术前术后的检测.png

  表1.肿瘤标记物术前术后的检测*



  表中两目标标准差均相差达2 倍以上,提示方差不齐,故不宜采取t 考验,而合适采取秩和考验。t 考验用于两组均数间的比较,包含两自力样本t 考验、配对t 考验和样本均数与整体均数比较的t 考验;方差分析用于两组或两组以上均数的比较。但是,在很多医学论文中,关于3 组或3 组以上均数的两两比较,常反复应用自力样本t 考验作比较,如例2。如许会加大年夜犯阳性缺点的概率,即能够将无差其他两个整体均数断定为有差别。这点特别需惹起作者的留意,这也是医学科技论文中t 考验滥用的重要表示之一。

  此类材料精确的分析办法应是先辈行方差分析,以肯定这几组均数整体差别有没有统计学意义;假设有统计学意义,则进一步采取q 考验(随便任性组间两两比较) 或Dunnett t 考验(每个实验组与对比组比较) 以肯定哪些组间差别有统计学意义。


  例2

  为懂得不合分化程度的下咽癌患者VEGFR- 3 表达阳性脉管的数量VEGFR- 3 表达阳性脉管差别,分别检测16 例高分化患者,1

  5 例平分化者及13 例低分化者,作者采取自力样本t考验,成果见表2。


下咽癌组织中VEGFR- 3 表达阳性脉管与病理分级的关系.png

  表2 下咽癌组织中VEGFR- 3 表达阳性脉管与病理分级的关系


  3.2 定性材料

  定性材料整顿与归结后,重要分为3 种类型,即四格表材料(只要2 组,且成果变量为2 分类变量,总络子数为4 见表3)、行×列表材料(总格子数> 4,见表4) 和列联表材料(又称双向有序材料,见表5)。行×列表材料又包含单向有序材料(即等级材料,2 组或2 组以上,成果变量为有序多分类变量,见表6)。不合伙料类型采取的统计分析办法有所不合。


四格表材料格局.png

  表3 四格表材料格局


行×列表材料格局.png

  表4 行×列表材料格局


列联表材料格局.png

  表5 列联表材料格局


单向有序材料格局.png

  表6 单向有序材料格局


  四格表材料χ2 考验医学论文中,四格表材料χ2 考验的应用很罕见,但应用时应留意详细的应用条件。当总例数大年夜于40,且每个格子的实际频数均不小于5 时,应用未校订的χ2 考验;假设总例数大年夜于40,有一个格子的实际频数小于5 但大年夜于1,采取校订的χ2 考验; 假设总例数小于40,或有一个格子的实际频数小于1,则采取Fisher 确切概率法。实际应用中,很多作者不推敲应用的前题条件,均应用未校订的χ2 考验,从而招致成果弗成靠。行×列表材料χ2 考验行×列表材料χ2 考验重要用于多个率或构成比的比较。但此时请求一切格子中实际频数小于5 的格子数少于总格子数的1/5。假设大年夜于1/5 ,则相邻格子应删除或归并后再计算。此时若需懂得详细那些率之间差别有统计学意义,就需停止χ2 瓜分来肯定。

  单向有序材料此类材料假设是比较组间治疗后果差别有没有统计学意义,则应采取秩和考验。假设采取χ2 考验,仅注解各组的疗效构成差别有没有统计学意义,由于此时只应用了每组构成比供给的信息,损掉了有序目标供给的“等级”信息。这也是很多作者误用统计学办法的材料类型之一,需特别留意。列联表材料χ2 考验此类材料特点为对同一组不雅察对象,分别不雅察其两种有序分类变量的表示,归结成双向交叉分列的统计表,分析两个分类变量能否有相接洽关系系的假定考验,采取行×列表χ2 考验。


  3.3 相干性分析

  假设需懂得两变量有没有相干性,或相干程度有多大年夜,此时需作相干分析。相干分析应申报相干系数及对该相干系数所作的假定考验P 值。相干系数种类很多,选择时应根据目标类型来肯定。假设是计量目标,则应选择Pearson 相干系数; 假设是等级目标,则应选择Spearman 相干系数。


  3.4 结论的表述

  起重要明白“P 值< 0.05”,习气上称“明显”(significant) ,仅解释两组差别有统计学意义,其实不克不及解释两组该目标相差很大年夜,或在专业上有明显的(重要的)价值; 反之,P 值>0.05,习气上称“不明显”(non significant) ,不该误会为相差不大年夜,或必定相等,仅解释从统计角度推敲这两组差别无统计学意义。为了不与普通意义上的“明显”、“不明显”相混淆,很多统计学家主意作结论时不消“能否明显”一词,而用“差别有没有统计学意义”。

  另外,根据统计成果得出专业结论不克不及太相对化,由于统计结论均是概任性的,不是相对的肯定或否定,本次研究统计成果是阴性,假设增长样本含量,组间差别能够就有统计学意义了。

  综上所述,不合的统计分析办法均有其应用条件和实用范围,实际应用时,必须根据科研设计类型及变量类型选择恰当的统计分析办法,同时留意检查成果解释和专业结论能否同时满足专业和统计学请求。切忌将t 考验、χ2 考验视为分析材料的“全能对象”,自觉套用,招致文章的迷信性降低。


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标签: 统计学办法
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