对第六届体育科学大会运动医学论文中统计方法应用的研讨

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　　统计方法是科学研究中最常用的方法之一,是体育科研中的重要工具.统计方法的应用是否准确,直接关系到是否真实反映研究结果和对研究结果的确切解释.运动医学的研究面对的是大量的随机现象,而统计方法正是研究大量随机现象并从偶然现象中去揭示必然本质规律的一门科学.因此在运动医学研究中已经大量运用了统计方法,它的使用率高于体育人文社会学等其它学科.我国的运动医学研究已有一些成果达到国际水平,2000年在武汉举行的第六届体育科学大会(以下称"六科会")是我国体育界一次高水平的盛会,本文仅从运动医学研究方法的角度,针对《第六届体育科学大会论文摘要汇编(二)》(以下简称"汇编")中的统计方法应用情况进行归纳分析,与研究人员共同探讨统计方法在运动医学的研究设计与统计分析中的问题,并提出了相应的对策.
　　研究方法对"汇编"中所收集的172篇论文应用的统计方法的分布进行统计描述,对应用情况对照统计模型进行分析.
　　研究结果与分析,在六科会运动医学类的172篇论文中使用统计方法的有132篇,占论文总数的76.74%,与五科会(19%年)的43.5%相比增加了32.7个百分点.总的来讲,六科会统计方法的应用情况尚可,尤其是有些统计方法的应用较好,如京医科大学的印钮等采用VAS评分对实验结果前后进行的观察比较,还有澳门理工学院的梁炳新等撰写的"小学生较长时间背书包行走的生理学观察"等,恰当地使用了方差分析和多重比较法,也有的作者较好采用正交试验方差分析法等.
　　在统计方法的应用中似有以下几个方面的问题值得探讨:
　　统计方法的选择较为单一六科会运动医学的论文中,统计方法的应用大多采用t检验,有45.35%的文章使用了两个均数比较的显著性t检验,包括配对T检验,自身前后对比、实验组和对照组的t检验等方法.其它方法的应用在10%以下,只有一篇论文使用回归分析占论文总数的0.58%.
　　统计方法选择尚可推敲.在显著性检验中,对于两组实验数据的比较,在数据呈正态分布的情况下可以用两个小样本均数的t检验方法;但对于两组以上实验结果的比较,应该采用多个总体均数比较的方差分析及多重比较法(也称为均数的两两比较).根据实验目的分别采应用单因素或多因素方差分析、协方差分析以及卡方检验等.在相关分析中,都是采用简单相关系数;讨论两变量的关系,在处理两个以上变量之间的关系时应该用偏相关系数,它描述的是除去其它变量的影响后两个变量之间的真正关系,而相关系数r描述的有时是假象.值得注意的是使用相关系数时,不要满足于显著性检验的结论是否具显著性,还应结合其绝对值的大小进行分析,因为相关系数检验具显著性是指总体相关系数的零假设被拒绝,可以认为存在相关但并不表示相关的密切程度.认为实验组与对照组存在差异时应该进行显著性检验.有一些文章只用平均数、标准差和百分率的提高说明其处理有效,这在方法上是不严密的.因为有抽样误差的存在,它们仍可能来自相同的总体均数或总体率,所以不能以平均数或百分率有差别而肯定处理有效.
　　实验样本较小科学研究的目的在于发现研究对象的规律性.统计规律是大样本试验的规律,试验次数比较多,抽样误差就比较小,研究结果有较好的稳定性,因此必须有一定数量的样本一般说来,研究结果允许误差大的,研究的变量标准差小的,样本可以小一些.但对于均数或率的比较时样本的大小有具体的计算方法.在进行回归分析并建立回归方程时,经验的样本含量应是研究变量个数的5-10倍.
　　统计方法及符号的使用欠规范.显著性水平的确定与表述在体育统计中显著性水平的确定一般选择0.05和0.01水平,如果改变常规的显著性水平,应该说明其原因,但在有些论文中有较大的随意性.在应用假设检验有显著性等结果的时候,还应写出假设检验统计量的具体数值及概率.当在临界值附近第3期夏敏慧,等:对第六届体育科学大会运动医学论文中统计方法应用的研讨的时候,对于统计结论更应慎重.统计符号的使用欠规范有不少论文的统计符号使用欠妥.
　　数据利用的有效性较低实验数据的收集付出了艰苦的劳动,应该珍惜这些数据.应该根据研究的需要用多种统计方法提取信息,分析数据信息.有些论文没有充分利用数据描述研究对象,探索实验结果的统计规律,导致了研究成果的价值降低.

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