中華醫學科研管理雜志, 2018,31(5)??張策, 陳淑良, 王曉桐, 等

摘要目的

從期刊論文統計方法缺陷方面進行分析，并提出解決方案。

方法

資料采用中國知網文獻數據庫中的"基礎科學"及"醫藥衛生科技"數據庫的全部文獻作為抽樣源，限定時間為2014年11月10日－2017年11月10日進行檢索。共檢出文獻1 456 417篇，采用隨機數字法每年抽樣100篇，共300篇逐一通讀考察統計學方法應用，指出統計缺陷并給出解決方案。

結果

在分析的300篇文獻中有126篇采用統計學方法，存在一定程度上的統計缺陷，其主要集中在未詳細標注統計量和P值，統計方法的適用條件把握不好等問題，針對這些問題，筆者開發了統計學路徑圖和問答式計算機系統，供臨床應用。

結論

從被抽查的論文看，存在大量統計學缺陷，本文提出的統計路徑圖和問答式計算機系統為解決臨床統計問題提供了一種解決方案。

統計學(Statistics)是一門研究數據收集、整理和分析的學科，隨著現代醫學的發展，統計學在醫學科研領域得到廣泛應用，研究設計、數據記錄、結果表達與解釋等均涉及統計學知識，統計學方法的正確應用是論文具有科學性和可靠性的前提；統計學的內容非常豐富且不斷發展，但在科研過程中不規范使用、濫用、甚至誤用的現象非常普遍，且涉及實驗設計到結果解釋的各個環節^[]。醫學統計學是醫學科學研究中必需的手段，它體現科研結果的可信性、可靠性、科學性^[]。但是許多調查研究發現，在醫學學術論文中仍存在不少統計方法使用錯誤及表達不當的情況，這造成了論文統計結論的不可靠，有的甚至產生了嚴重的偏倚。本研究對近3年醫學學術論文中統計學分析方法的應用情況進行了抽樣調查和分析，分析常見的統計分析方法缺陷的原因，為提高論文的學術水平提供有益的建議。

資料與方法1.1　資料一般情況

資料采用中國知網文獻數據庫中的"基礎科學"及"醫藥衛生科技"數據庫的全部文獻作為抽樣源，限定時間為2014年11月10日－2017年11月10日進行檢索。近3年共檢索出文獻1 456 417篇，其中2017年535 250篇(2016年11月10日－2017年11月10日)、2016年795 074篇(2015年11月10日－2016年11月09日)、2015年126 093篇(2014年11月10日－2015年11月09日)。

1.2　文獻抽取方法

運用SPSS20.0軟件包生成300個隨機數，利用隨機數在2015到2017年這3年的所有文獻中，每年各隨機抽取100篇文獻進行統計學質量評價，具體方法為以中國知網搜索引擎搜出的文獻的默認順序號為基準，用隨機數進行對應抽取。抽樣過程中，隨機種子設為20171110，執行RAND函數。

1.3　統計學路徑設想

統計學誤用往往導致非常嚴重的后果，如結論錯誤、數據造假、丟失有價值的數據信息等，醫學科研中的統計學缺陷可能違背醫學倫理學要求，甚至可能導致不良的臨床后果^[]。但同時應該注意到的是，臨床專業人員對統計學的執行不夠嚴格，特別是統計學的基本理論欠缺，不能正確的選擇統計學方法，筆者針對這一問題，創建統計學路徑理論和問答式計算機系統，配有專門的統計學軟件操作視頻進行指導，目的是讓臨床醫生不必過多了解統計學基本理論就能正確的選擇統計學方法，利用"傻瓜式一站統計"助力臨床科研。相信可以降低統計學缺陷的產生。

結果2.1　前十名雜志的一般特征

300篇文獻中涉及使用統計學研究方法的有126篇，其中2017年35篇、2016年50篇、2015年41篇。將抽選數量排名前的十位雜志列表顯示，抽樣文獻中選自《中國婦幼健康研究》共有29篇，占41.43%。抽樣分析中刊物級別省級和國家級大致均衡。本文的影響因子一般都在0.5～1之間，國內文獻影響因子不高。其中影響因子最高的是《武漢大學學報》雜志，影響因子為1.321。

2.2　期刊中的統計學缺陷分析

國內外研究者通過調查發現，在現代醫學期刊中，統計方法的運用及表述存在著較多的問題^[]，本次分析中發現的問題如下，如表1所示：

表12015-2017年抽取的文獻中統計學缺陷舉例(n＝189)

2.2.1　未標注P值　假設檢驗時，可由樣本數據計算出該統計量的值，根據檢驗統計量的具體分布，可求出P值。^[]根據抽樣發現，抽樣得到的300篇文獻中，共有41.27%的文獻沒有標注P值，建議給出假設檢驗的精確P值而不是僅僅表達為"P>0.05"或"P<0.05"。P值與概率密切相關，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率大小，所以精確標明P值，對假設檢驗的判斷還是比較有意義的。

P值的習慣表述是，P>0.05稱組間差異不顯著，P≤0.05稱組間差異顯著，這里的"顯著"是統計學的一個術語，指觀察結果統計量實際代表的總體參數與原假設總體參數在概率意義上的"顯著"偏離。P值越小，拒絕原假設的統計學依據越充分，但不能理解為P值越小，試驗結果本身越有意義^[]。

2.2.2　未標注統計量　在進行統計分析時，應根據不同的分析方法給出相應的檢驗統計量。^[]統計量是計算P值的重要依據，也是判斷P值的重要參考，論文中應同時標注統計量和P值。我們的研究發現有許多文獻在分析中并未給出統計量，而僅僅給出P值，這樣的問題占比40.21%。大大降低了論文的科學性和嚴謹性。

2.2.3　希臘字母χ²(卡方)用X²表示，科研有欠嚴謹　研究發現有11.6%的的卡方檢驗的希臘字母χ用英文字母用X表示，體現科研工作欠嚴謹。

2.2.4　方差分析未考慮方差齊性　方差分析的前提條件是資料要服從獨立、正態和方差齊性。在本次調查中發現，方差分析中針對獨立性和正態性控制的較好，對方差齊性檢驗尚存在欠缺，有2.65%的研究沒有明確考慮方差齊性。在統計工作中，如方差齊采用LSD等方法進行兩兩比較，如果方差不齊，應對變量進行處理：(1)用非參數檢驗方法；(2)用近似法；(3)采用變量變換法，使其方差呈齊性^[]。

2.2.5　未考慮正態檢驗　數據的正態性檢驗是參數檢驗的基礎，所以數據是否服從正態比較重要，本次研究中，有1.59%的研究沒有考慮數據的正態性檢驗。正態性檢驗可采用繪制PP圖、QQ圖進行觀測，也可以采用假設檢驗的方法計算P值，是數據分析中的一個比較重要的步驟。統計學的中大部分參數檢驗均存在數據正態性假設的統計前提，不進行正態性檢驗就貿然選用參數統計的假設檢驗方法無疑進入了統計方法誤用的誤區。

2.2.6　數據建模中無模型評價，直接給出建模結果，導致建模參數表達沒有依據　抽樣中共有3篇文獻建模，均未出現建模評價，同時應該注意的是，模型建立的好壞直接關系到數據建模的結果，是數據結果的基礎，在文獻中，基本都沒有對統計模型建模評價的說明，是統計上的一個缺陷。

2.2.7　配對資料采用獨立資料的檢驗方法　有些醫學論文采用配對設計卻誤用了獨立設計資料的t檢驗，配對t檢驗適用于配對設計的資料^[12]。配對t檢驗的原理是對每對數據的差值做與0比較的單樣本t檢驗，例如觀察對象屬于干預前后對比(治療前后、檢查前后等)和同體同源對比(同一觀察對象兩種干預方法)的兩組資料，作統計學處理時應采用配對t檢驗，如果用組間獨立樣本檢驗，其更易獲得本應沒有意義的結論得到有意義的結論，范統計學上的第II類錯誤，特別是在顯著性臨界狀態時更明顯^[。同時在進行配對檢驗時，除了描述配對樣本的一般情況(如均數和標準差)、該出假設檢驗統計量和P值外，也應注意給出組間差值的均差及其95%可信區間，作為統計結論的重要依據。

討論

臨床醫生對統計學的掌握程度并不高，在科研統計學方法的選擇上存在問題，讓臨床醫生了解復雜統計理論存在一定的現實困難，筆者團隊創建臨床科研統計簡易路徑，方便研究者使用。研究者在使用時，只要通過了解該路徑右側的幾個名詞解釋，就能正確選擇統計方法，研究團隊為各種統計方法制做了SPSS軟件操作視頻，供使用者學習，統計路徑如圖1所示。

圖1臨床科研統計學簡易路徑

同時，筆者團隊將這一路徑做成了超鏈接形式，使用者采用人機對話形式回答電腦給出的問題就可以找到正確的統計學方法。并針對臨床研究人員對SPSS操作不熟練的特點，在相應的統計學方法中給出了一站式解決方案，具體為首先用Excel組織數據，然后將數據導入到SPSS中，通過執行我們所給出的SPSS語句就可以實現統計操作，減少研究者的軟件操作過程，切實解決了研究者統計應用問題，此人機對話電腦系統能夠成為臨床醫生的統計助手，人機對話軟件如圖2所示。

圖2人機對話形式的統計學路徑選擇

提高醫學期刊中論文的統計學質量是一項艱巨而又持久的系統工程，需要各界人士(作者、編輯、審稿者、讀者、期刊管理者等)的共同努力^[]。筆者只是對醫學論文中常見統計學概念方面的誤用情況做了簡單的分析和總結，限于篇幅，不能詳細概括出問題的全部。但有一點是很明確的，即作者只有提高認識，才能在醫學研究中自覺地運用統計學原理進行醫學資料的科學收集、整理和分析。本文通過分析總結近3年相關文獻中統計學分析方法的應用情況進行了抽樣調查和分析，分析常見的統計分析方法缺陷的原因，并開發了科研統計輔助工具以幫助醫學科研工作者提高科研水平。重視數據在科研中的作用。這就需要從源頭抓起，提高作者的統計學處理能力^[]。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的在统计学中参数的含义是指_期刊论文中科研统计学缺陷分析及解决路径的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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