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论文撰写中常见的统计学问题及其处理

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  例1.192例出生体重≥4000g的新生儿发生难产与窒息数分别为151例与22例;3475例出生体重≥3500~4000g的新生儿发生难产与窒息数分别为185与265例;2451例出生体重≥2500~3500g的新生儿发生难产与窒息数分别为122与169例。3组的构成比:难产与新生儿窒息率分别为:78.6%、5.3%、5.0%与11.4%、7.6%、6.9%。据此贸然认为出生体重≥2500~3500g为最佳新生儿分娩体重的结论是不可靠的。经χ2分析,后两组的难产与窒息率间和前两组窒息率间差异均无显著意义(P均>0.05)。故可认为,单据本研究结果是难以得出上述临床上认可的结论的。这涉及到上述“统计无显著意义,而临床却是有意义”的问题,应进一步复查或增加样本测试。杜绝单纯根据百分率的大小贸然下结论。

  例2.某药治疗感染衣原体(CT)的中、晚期孕妇各11例和36例,她们的新生儿感染CT数各为3例和23例。χ2检验得χ2=4.570,P<0.05。据此误认为,某药治疗中孕期感染CT孕妇的新生儿感染CT数少于晚孕期才开始治疗的新生儿感染数。根据统计原则,其中一个数的理论值为4.9(<5)时,应采用校正χ2计算,得χ2=3.209,P>0.05。显然,正确结论恰与上述相异。

  例3.以精确法替代χ2检验。某新技术测试8例卵巢内胚窦瘤患者,5例呈阳性反应;测试25例卵巢颗粒细胞瘤患者中6例阳性。χ2检验得χ2=4.042,P<0.05。误认为该新技术测前组的阳性率高于后组。但鉴于总例数33例(<40),且其中一个数的理论值为2.7(<5),故应改用精确法检验,结果首次计算P值,已达0.102,>双侧检验的有显著性意义的界限0.025,故P>0.05。结论也恰相反。

  五、 相关与回归分析

  相关分析只是以相关系数(r)来表示两个变量间直线关系的密切程度和相关方面的统计指标。无论是正相关(r为正值)或负相关(r为负值),只是经相关系数的统计意义检验(如t检验)后,当P<0.05时,即示差异有显著意义时,才能依据|r|值的大小来说明两变量间相关的密切程度。因此,表示相关性,除写出r值外,应注明P值;切不可将相关的显著性误解为相关程度;也应注意:相关分析是不能单纯用于阐明两事物或现象间存在着本质的联系,即使两变量间存在高度相关关系(即有一定的统计联系),也不能证明它们间存在着因果关系。如欲证明两事物间的内在联系,必需凭借专业知识从理论上加以阐明。

  “相关”是表示两个变量间相互关系的密切程度,而回归分析是提示两个变量间的从属关系。在回归分析中,应注意由X变量值推算Y,与以Y变量值推算X的回归线是不一样的;直线回归方程的适用范围,一般仅适合于自变量X原测数据的范围,故绘制回归线时,X值切不能超越实测值的范围而任意延长。

  可见,这两种分析,说明的问题是不同的,但相互又有联系。在作回归分析时,一般先作相关分析,只有在相关分析有统计意义(即回归有统计意义)的前提下,求回归方程和回归线才有实际意义。决不能把毫无实际意义的两个事物或两种现象进行相关与回归分析。

  六、 数据的正确书写

  1.文稿内各数据的书写必须前后一致;总数应等于各分组的数据之和。

  2.对不同指标,有其不同数据精度的要求,这应结合专业知识加以判断。如新生儿出生体重是以公斤为单位, 记录测定数据精确到小数点后的第二位数字即可。

  3.测定数据的书写,不能超越其测量仪器测试的精确度范围。

  4.同一指标的前后数据应保持同一精确度。

  5.经计算,出现比预定小数点后两位数多的数字,应采取“≤4舍、≥6入”与“5‘奇’进‘偶’出”方法,以决定小数点后第三位数字是“舍”还是“入”,即5前为单数则入,双数则舍。

  6.未经统计检验,文稿内不宜出现推断性的比较结果的结论。如“××结果的百分率高或低于××结果的百分率”、“本文结果较××报道的多或少或类似”等结论。这在综述类文章撰写过程中也需注意;欲予以比较,也应注意两者的可比性。

  上述是统计学中较为基础的概念,但又是文稿中常见的、较易出现差错的内容。因此可以认为,统计学是医护人员必需掌握并能熟练应用的一门重要知识;藉此,可不断地从自身和他人的研究中获取更多、更新和更可靠的专业信息。

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分类标签:统计学  

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