如何規避醫學論文匯總數據統計的錯誤？

醫學論文數據統計是一個繁雜的過程，有些科研工作者在實驗的過程中，經常將數據簡單的放在一邊，沒有及時整理，導致不能根據實驗結果產生新發現，或者論文寫作的時候不知道數據具體來源。

為了幫助科研工作者有效整理數據，以下是一些常用的數據整理方法：

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做實驗前，尤其是新實驗（哪怕是實驗室其他人已經做了N遍的實驗）先盡可能的寫清楚實驗步驟（protocol）， 這個protocol最好用英文寫，并且做成電子版，存在自己的電腦中，打印一份貼在自己的筆記本中，以后再用該protocol， 只需寫明：參見xx頁（refer Pxx。這樣到時候寫論文時，就很方便了；

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新的實驗結果一旦得到，要將數據盡快整理成圖表，用Powerpoint做成PPT格式，質量和格式就和準備發表一樣，哪怕是陰性結果，并且將實驗的相關信息和參數盡量詳細列出，這樣以后無論是開會做presentation還是撰寫論文都會方便很多。

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如果是陰性結果，和預測的不同，分析問題的可能原因，有無別的替代方法？是否要修改原來實驗方案乃至整個實驗設計？

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同樣重要的是，在實驗過程中，要經常（我一般一周至少一次）查Pubmed（生物醫學最著名的、最重要的摘要數據庫）， 看相關領域是否有新的論文發表，如果相同思路的結果已經發表，就要及時調整實驗方向。

除了要有效整理數據，還要注意在實驗過程中避免統計方法誤用。統計方法誤用對論文來說可以說是致命性的，可以導致論文數據出錯，所以一定要正確使用統計方法。

以下三個是醫學論文中常見的統計方法誤用：

1、等級資料用卡方檢驗代替秩和檢驗

卡方檢驗主要用于計數資料的顯著性檢驗。在卡方檢驗中，各項的秩序任意排列所得的值相同，判斷結果也相同。但等級資料有強弱之分，不能任意排列，只能從強到弱或從弱到強。卡方檢驗沒有考慮到等級的強弱信息，而秩和檢驗考慮到了這一點。單項有序分類資料應使用秩和檢驗。

2、計量資料方差不齊時，仍用t檢驗或方差分析

這一錯誤在醫學論文中較常見。有許多作者忽略了數據的方差齊性，不經檢驗直接使用t檢驗或方差分析。當各樣本組經方差齊性檢驗方差不齊時，可采用以下3種方法來處理：(1)用非參數檢驗方法；(2)用近似法(如t’檢驗)；(3)采用變量變換法，使其方差呈齊性。

3、四格表卡方檢驗忽略使用條件

四格表卡方檢驗的條件為n>40，且理論頻數T> 5。四格表資料如n>40，但1<T<5時，則需用校正卡方檢驗。當n<40，或T<1，則需用四格表確切概率計算法。經校正或使用確切概率法，有些P值會發生變化，結論也會不同。在作計數資料統計處理時，一定要注意這個問題，才能得到正確的結果。

本文來源： SCI論文資訊 ，版權歸原作者所有。

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