医学统计学典型错误辨析及其辅助教学系统的实现

发布时间：2020-03-22 15:40

【摘要】： 针对当前医学统计学误用、滥用现象严重，尤其表现在医学期刊论著中统计学错误较多的现状，本课题探索有别于传统医学统计学的新的教学模式。查阅近十年来在公开刊物上发表的医学论文，从各种统计学错误实例入手，给出问题的原型，对其错误性质进行辨析，并给出相应的改进措施。这些案例所涉及到的统计学错误分类分述如下： 1．实验设计中常见的统计学错误是：缺乏完善的实验设计计划；未严格遵循“随机”、“对照”、“重复”、“均衡”的原则；用单因素设计取代多因素设计；未严格按照实验设计类型正确地进行实验和收集数据。 2．资料的表达与描述中常见的统计学错误是：编制统计表时纵、横标目颠倒，同一表中表达不同性质的内容，表中数据含义表达不清；绘制统计图时资料类型与所选用的统计图不匹配，坐标轴上所标的刻度值违背数学原则；使用均数±标准差(误)的形式表达一切定量资料的集中趋势和离散趋势；运用相对数时，分母过小，将构成比与百分率混用。 3．定量资料分析中常见的统计学错误是：误判资料的性质而采用定性资料的分析方法；忽视资料的前提条件而盲目采用参数检验；不能正确地识别资料的设计类型，用t检验或单因素k(k≥3)水平设计资料的方差分析处理一切定量资料。 4．定性资料分析中常见的统计学错误是：误用t检验分析定性资料；对列联表中定性变量的性质不加区分，误用x~2检验分析一切定性资料；所采用的统计分析方法与分析目的不一致。 5．相关回归分析中常见的统计学错误是：混淆相关与回归的概念，对Ⅰ型回归分析资料作相关分析；散布图并不反映直线趋势，而作直线相关分析；单凭相关系数的假设检验结果作出肯定的专业解释与推断；把相关关系直接解释为因果关系。 6．多元资料分析中常见的统计学错误是：用一元分析取代多元分析；用单因素分析取代多因素分析；进行多元线性回归分析时，在单因素分析筛选有意义变量的基础上，再对这些变量进行逐步回归分析，造成某些单独作用小且有潜在作用的变量没有机会入选方程；不能根据分析目的合理选用各种多元分析方法。中文摘要 7．结果解释中常见的统计学错误是：不进行统计分析，妄下结论；不说明所采用的统计分析方法，，不给出计算的统计量，仅根据P值下结论；检验效能太低；误解P值的含义；根据观察性研究的结果推论因果关系。要改变当前医学期刊中误用统计学的情形，相关部门应制定相应政策，并加强监督管理。广大实际科研工作者如能从实际的医学论文入手，辨析各种常见的统计学错误，通过这种类似“实战”的强化训练，可以加深对各种统计学概念的正确理解，树立正确的统计思想和分析策略，增强灵活应用统计学的理论和方法解决实际问题的能力，减少自己在实际应用中出现统计学错误的机会，从而合理有效地发挥医学统计学的作用，提高医学科研工作的科学性和严谨性。将医学论文中出现的典型统计学错误实例制成计算机辅助教学系统，应用于教学中，可以将讨论的内容和相关知识点清晰的显示出来，充分发挥超文本优势，并与统计软件有机结合，便于展开课堂讨论、知识讲解及实现计算，方便教学与自学，具有较强的实用性。
【学位授予单位】：中国人民解放军军事医学科学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2003
【分类号】：R-4

【引证文献】