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某医学期刊的统计学应用情况分析

出处:论文网
时间:2017-02-28

某医学期刊的统计学应用情况分析

  中图分类号 R195.1 文献标识码 B 文章编号 1674-6805(2016)13-0153-02

  医学论文汇集着医学相关工作者的医药经验和工作成果,反映了医学研究和医疗技术的发展及水平,是医学研究的重要情报来源。目前国内医学文献的主要表现形式为论著,大部分医学论著从资料收集、整理、分析,都离不开医学统计学[1]。医学科研中统计学误用将可能导致严重的临床后果。本文现通过分析近6年某妇产科医学期刊稿件的统计学应用情况,并筛选具有代表性的典型的统计学误用案例,根据其错误原因进行辨析,以帮助论文撰写者合理选择统计分析方法,以减少统计学误用的发生。

  1 资料与方法

  1.1 一般资料

  收集2008-2013年拟于某妇产科类医学期刊杂志发表的采用统计学处理的438篇论著。阅读稿件全文,仅对数据进行百分比、率、均数等描述性分析,而无统计推断的文章均不纳入本研究。最终纳入稿件413篇,占94.29%。

  1.2 方法

  参考胡良平主编的《医学统计实用手册》,针对妇产科类论文的特点,制定医学论文统计学审查表,分析稿件的统计学应用情况。一篇稿件可能应用一种或多种数据处理方法,数据重复计算,按篇次统计。

  2 结果

  2.1 统计学推断方法的应用情况

  413篇文章中,30篇对于假设检验方法和结果的表达标注不清或未标注,无法进行相关分析。其余383篇稿件中,应用字2检验、t检验、方差分析、秩和检验、相关分析、Meta分析、Logistic回归及其他者分别有259、188、100、12、12、8、4篇次,共计583篇次。

  2.2 统计学误用情况

  255篇在数据处理中存在统计学误用,占61.74%。其中74篇次假设检验方法选择错误,另181篇次假设检验方法选择正确,但应用过程中存在错误与缺陷。

  2.2.1 统计学方法选择 (1)74篇次假设检验方法选择错误,其中没有根据计数、计量和等级数据类型选择假设检验者48篇次;配对资料采用非配对检验方法7篇次,非配对资料采用配对检验方法6篇次,使用参数检验方法不满足其应用条件9篇,使用不恰当的方法检验研究假设4篇次。(2)51篇次采用t检验的文章中,45篇次应采用单因素方差分析,3篇次应采用重复测量资料的方差分析,如采用了拆分数据的t检验,将增加第Ⅰ类统计学错误发生率;3篇为计数资料,应采用字2检验。(3)7篇文章实验设计实质是析因设计,其中2篇误用单因素方差分析;4篇文中仅注明采用方差分析,未交待具体方法;1篇采用t检验进行两组间的比较。(4)16篇次采用字2检验的稿件中,10篇为等级资料,应采用秩和检验;6篇为计量资料,应采用t检验。

  2.2.2 统计学方法应用错误及缺陷分析 对于统计学选择正确但应用存在缺陷的181篇次文章进行分析,其中字2检验、t检验、方差分析、秩和检验、相关分析、Meta分析、Logistic回归、其他分别为60、58、45、5、4、4、2、3篇次。常见统计学方法的应用错误与缺陷,见表1。

  2.3 非常用统计学方法的应用错误及缺陷

  4篇Meta分析文章中,2篇未进行异质性检验,1篇未进行偏倚性分析,1篇计数资料中未采用比值比OR作为效应变量。5篇采用秩和检验的文章,数据均为多组等级资料,两两比较时检验标准未进行重新调定。4篇相关性分析中,3篇混用了回归分析与相关分析的结果,1篇未注明相关系数值,无法说明两变量间的密切程度。2篇Logistic回归分析均为应用回归不到位,结果看不出回归的内容,体现不出其筛选独立因素的优势,1篇OR与RR值混淆。

  3 讨论

  医学统计学的正确运用对医学发展至关重要。张巧莲[2]的研究报道,2009年-2011年《新疆医科大学学报》发表论著文章的统计学应用率达88.1%。近年,随着对统计学应用的重视,统计学误用情况显著减少。但已发表的医学期刊论文中,仍常见误用统计学的现象[3],黄晨[4]的研究结果显示,186篇论文中无明显统计学错误者仅58篇(31.2%)。2007年彭敏宁[5]的研究提出,必须将医学期刊的统计学审稿列入期刊质量控制。

  检索文献发现,统计方法误用的主要原因有实验设计思想缺乏、不了解资料性质、忽略统计学方法应用前提、盲目套用统计方法以及以单因素方法解决多因素问题等[6-8]。本资料显示,438篇稿件中413篇应用统计学方法,其中字2检验、t检验、F检验、秩和检验应用比例较高;30篇假设检验方法交待不清或未注明。这表明医学论文中字2检验、t检验等基本统计学方法应用较多,重复测量设计资料的方差分析、Logistic回归分析等统计学分析方法应用较少。本文也显示,字2检验、t检验的误用率和应用错误率较高,且9篇存在字2检验、t检验混用的情况,定量资料采用字2检验,定性资料采用t检验,属于方法完全错误。部分作者对定量资料则盲目地套用t检验,对定性资料行字2检验,而不考虑设计类型。本研究显示,30篇对假设检验方法和结果表达标注不清或未标注,无法考察文中统计学方法应用的正确与否,影响了结果的可靠性。故建议作者在文中将采用的统计学软件名称、版本及具体的数据处理方法标注清楚。   每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。本研究显示,应采用析因分析及单因素方差分析处理的数据,作者采用了字2检验和t检验;10篇等级资料应采用秩和检验,误用字2检验。对于同一组资料,采用不同的假设检验方法,可能得出完全相反的结果。单因素方差分析总体有统计学意义时,两两比较一般采用LSD或SNK,如应用t检验或独立样本t检验,则增加第Ⅰ类统计学错误的发生率或假阳性率。如一篇文章将研究对象分为敏感组与耐受组,观察不同治疗时限后(治疗前、治疗4疗程共5个时限点)的指标变化,此设计实质是重复测量设计,应采用重复测量设计方差分析,而作者却误用t检验。本资料中25篇次采用方差分析,且均为三组以上均数比较,如总体有差异,两两比较采用SNK法或LSD法,但部分作者却将资料拆分,应用独立样本t检验,增加了Ⅰ类统计学错误。本资料中7篇研究实质是一个3×2或2×2的析因设计,但作者均未在科研设计阶段进行很好的统计设计。如

  1篇研究设计中有3个影响因素,每个影响因素有2个水平,即用与不用,作者采用单因素方差分析。按作者欲达到的分析结果,主要是想得到两两联合或三者联合的临床效果,在统计学处理上要分析是交互效应,单因素方差分析却不能很好的解决这些问题。析因分析与单因素方差分析不同,它不仅能分析治疗效果中处理因素的单独效应和主效应,还能分析因素间的交互效应,并且还能提高检验效能[9]。此外,字2或秩和检验中,如有三个组别的行列表资料整体比较有差异时,应采用分割法进行两两比较,此时检验水准应由0.05调定为0.0167,以免增加第Ⅰ类统计学错误的发生率。本研究中显示,字2检验和方差分析应用错误的案例中,此类错误所占比例较高,分别占16.67%(10/60)和44.44%(20/45)。

  综上所述,医学论文中字2检验、t检验应用较多,但仍存在常识性错误;对于非统计学专业的研究者,析因分析、Logistic回归分析等统计学方法稍有难度,因此建议课题设计时能有统计学专家的参与。

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