第十五章医学科研中常见的统计学错误第一节科研设计中的常见错误一、抽样设计二、实验设计中的随机原则三、实验设计中的对照原则四、实验设计中的重复原则五、实验设计中的均衡原则第二节科研数据描述中的常见错误一、统计指标的选取二、统计图表第三节医学科研统计推断中的错误一、t检验二、方差分析三、卡方（2）检验四、相关与回归分析五、结论表达不当第十五章医学科研中常见的统计学错误医学科研中，研究者关心的研究对象的特征往往具有变异性；如年龄、性别皆相同的人其身高不尽相同、体重、血型等也都存在类似的现象。同时，由于研究对象往往很多，或者不知到底有多少，或者研究对象不宜全部拿来做研究；所以人们往往借助抽样研究，即从总体中抽取部分个体组成样本，依据对样本的研究结果推断总体的情况。恰恰是这种变异的存在，以及如何用样本准确推断总体的需求，使得统计学有了用武之地和发展的机遇。诚然，合理恰当地选用统计学方法，有助于人们发现变异背后隐藏的真面目，即一般规律。但是，如果采用的统计学方法不当，不但找不到真正的规律，反而可能得出错误的结论，进而影响研究的科学性，甚至会使错误的结论蔓延，造成不良影响。作为医学工作者，尤其是科研工作者，必须了解当前医学科研中常见的统计学错误，以便更好地开展科研和利用科研成果。本章借助科研中统计学误用实例，介绍常见的错用情况，以帮助读者避免类似错误的发生。第一节科研设计中的常见错误统计学是一门重要的方法学，是一门研究数据的收集、整理和分析，从而发现变幻莫测的表面现象之后隐含的一般规律的科学。医学科研是研究医学现象中隐含规律的科学，包括基础医学研究、临床医学研究和预防医学研究等，不管哪1类医学科研都离不开统计学的支持。要想做好医学科研，必须掌握一定的统计学知识，如总体与样本、小概率原理、资料的类型和分布、科研设计类型、统计分析的主要工作、常用统计方法以及方法的种类和应用条件等，尤其要了解当前医学科研中常见的统计学错误。实验设计原则的正确把握、统计指标和统计方法的正确选用、对假设检验结果的正确理解、弄清不同设计类型的应用场合、弄清统计结论与实际意义的真正关系等，是科学合理应用医学统计学知识做科学研究的基本前提。但实际医学科研中，却存在着这样或那样的诸多统计学错误，如实验设计时违背实验设计应遵循的基本原则、进行资料描述时不能选择适当的统计指标采用的统计图表不规范、假设检验时不顾资料与设计的类型而随意套用某种假设检验方法、不能正确理解P值与差异大小的关系、错误地将统计学结论与医学实际意义混为一团，等等。一、抽样设计抽样研究是常用的医学科研方法之一，但科研设计中常存在着抽样假随机，随意规定样本量的问题；从而破坏了抽样研究应满足的必要前提。常用抽样方法有：单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样和多级抽样。二、实验设计中的随机原则随机指的是在选取样本时，应确保总体中任何一个个体都有同等的机会被抽到而进入样本；在分配样本时，应确保样本中任何一个个体都有同等的机会被分入任何一个组中去。遵循随机的原则，目的就是使样本具有极好的代表性，使各组受试对象在重要的非实验因素方面具有很高的均衡性，从而提高实验资料的可比性；常见的错误是以随意代替随机。（一）误用实例例1有些临床医生常常根据患者来院就诊的先后顺序对他们进行分组，如将先来的10例患者作为对照组，中间来的10例患者作为A药组，后来的10例患者作为B药组。分析：这种分组方法看起来似乎很合理，其实这样分组是违反随机原则的。这样分入各组的患者可能在病情等某些重要的非处理因素上相差很多；因为在某一段时间内人们可能容易患上某病，其中有一部分人看医生的态度比较积极，稍有不良感觉就会去看医生，但也有一部分人在这方面较为迟钝，病不重到一定的程度都不去看医生。换言之，在某一段时间内，患者来医院的先后顺序中，可能暗含着病情轻重不等的因素；按就诊的先后顺序分组的结果，就很可能造成某些组内重症者居多，而另一些组内轻症者居多的状况。这种违反随机原则的设计，没能很好地降低重要的非实验因...
