医学论文中统计方法的合理应用分析

石玲

【摘 要】医学统计是医学研究中不可或缺的重要组成部分，其普遍使用于实验设计、资料收集和数据分析中。如何合理应用统计学方法是提高医学科技论文学术质量和保障科学研究合理开展的重要条件。本文通过分析目前常见的统计方法，对医学论文中统计方法的合理应用进行探究。

【关键词】医学论文；统计方法；合理应用

【中图分类号】R621 【文献标识码】B 【文章编号】1005-0019（2018）22--01

医学论文中资料的类型是决定统计方法类型选择的重要参考因素。医学论文中定性资料的比较通常为 检验和Fisher精确检验，等级资料的比较通常为秩和检验或Ridit分析等非参数检验。定量分析的比较，假若资料原本数据或数据转换后符合正态分布规律和方差齐性的要求，可采用t检验和方差分析；假若数据转换后依旧不符合正态分布规律和方差齐性的要求，则采用配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）或多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）。

1 t检验

t检验始于1908年由英国统计学家W.S.Gosset根据t分布原理构建的一种建设检验方式，主要应用于计量资料中2个样本数的比较。就理论而言，t检验的应用条件应满足以下几点要求：（1）样本均源于正态分布的总体；（2）两样本数相同比较时，还应保证两总体方差相同。然而，在实际应用过程中，与理论条件通常存在一定的偏差，因此，通常只需其分布呈单峰且接近正态分布即可采用。常见的t检验有单个样本t检验、配对样本t检验和两独立样本t检验。

1.1 单个样本t检验 其主要应用于判断样本均数代表的总体均数和已知总体均数是否具备统计学意义，当样本例数<60例且总体标准差未知时，采用t检验；当样本例数<60例或 60例且总体标准差已知时，采用u检验。

1.2 配对样本t检验 其主要应用于配对设计的两样本均数的比较，在应用过程中应保证两样本满足配对设计资料的要求。常见配对设计资料的类型分别有：（1）两种同质接受试验的对象，分别采取不同的处理方式；（2）同一接受试验的对象或同一样本的两个部分，分别采用不同的处理方式；（3）同一接受试验的对象对比经处理前后的结果。

1.3 两独立样本t检验 该类检验方式又可称为成组t检验，普遍应用于完全随机设计的样本均数的比较。与配对t检验相比，两独立样本t检验在检验之前，还需对两组资料进行方差齐性检验。如果方差齐性检验结果为小标本且方差齐，则采用t检验；如果方差齐性检验结果为不齐，则采用校正t检验。或者采用取对数、开方和倒数等方式对数据进行转换来使两组资料满足方差齐性后再进行t检验。又或者选用非参数检验。此外，当两组样本例数>50例时，为避免t检验的过于繁琐，可采用u检验。

2 方差分析

方差分析普遍应用于超过两组以上计量资料均数的比较。该类检验方式的应用应保证各组资料均满足正态分布和方差齐性的要求。因此，在进行方差分析之前，还应对各组资料进行正态分布和方差齐性检验。常见的方差分析有完全随机设计的方差分析、随机区组设计的方差分析和析因设计的方差分析。

2.1 完全随机设计的方差分析

该类方差分析主要用于分析完全随机设计的多个样本均数所对应的总体均数之间是否存在明显差异。完全随机设计是将试验对象随机分为两组或多组，每组所采用的处理方式相同，形成两个或多个样本。

2.2 随机区组设计的方差分析

该类方差分析的设计步骤为：（1）将所有试验对象根据种类或特征的不同分为若干区组；（2）对区组内的各个研究对象采取不同的处理方式。经以上设计后，即可判断出处理因素和组区因素是否对试验效应产生作用。此外，由于该类设计能尽可能的使各区组内研究对象的水平接近，降低了个体差异对研究结果产生的影响，与成组设计相比，更能检验出处理因素之间的差异。

2.3 析因设计的方差分析

将 2个处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。该种设计能在检验出各个因素各水平之间差异的同时，还能检验出各因素之间的作用情况，同时也能找到处理因素的各种浓度之间的最佳组合。

目前，部分医学论文中采用t检验来代替方差分析的统计学计算方式是不符合规定要求的。t检验仅适用于判断2个小样本均数之间的差异性，而针对多组均数采用t检验进行比较，则有可能会将原本相同的2个总体均数判断为存在差异，对结论的可信度造成严重影响。在对比多个样本均数时，其正确的分析步骤应为首先对多组均数进行方差分析，在检验统计量具有意义时，再对多个样本均数进行多重比较。

3 检验

检验是目前应用较为普遍的假设检验方法，然而在醫学论文中主要应用于分类计数资料的假设检验，如用于2个样本率的比较、多个样本率的比较、样本内部结构的比较、样本率与总体率的比较以及某现象的实际分布与其理论分布情况的比较。然而，在样本符合正态分布条件时，即样本例数n与样本率p符合np>5和n（1-p）>5时，可通过计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的 检验有2×2表 检验、配对资料 检验和R×C表 检验。

3.1 2×2表 检验

该类检验方式适用于2个样本率或构成比的比较，在检验过程中，当整个试样样本数n 40例且某理论评书1T 5时，需连续校正 值。由于 值与T值呈反比关系，在T值过小时， 值会增大，容易造成假阳性结论。此外，当样本数n<40例或某个T值<1时，即使 值经校正公式计算，也会存在一定的偏差，这时则需用2×2表 检验的Fisher确切检验法。

3.2 配对资料 检验

该类检验方式适用于配对设计的2个样本率或构成比的比较，也就是通过单一样本的数据分析两种处理结果是否存在明显差异。在检验过程中，当一方处理结果为阳性而另一方处理结果为阴性的样本数n1和n2的总和小于40例时，需对计算的 值进行校正。

3.3 R×C表 检验

该类检验方式适用于多个样本率或构成比的比较。在应用时，当检验统计量存在明显差异时，还应对多个样本率或构成比进行多重比较。

4 非参数检验

非参数检验可直接对总体的分布或分布位置进行检验，无需考虑总体的参数和分布，主要应用于参数检验。非参数检验通常适用于：（1）总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料；（2）等级资料；（3）个别数据偏大或数据的某一端缺乏确定的数值；（4）各组总体方差不齐。秩和检验是非参数检验中的常用方法，其主要包括有适用于配对设计的非参数检验的Wilcoxon配对法，适用于判断两样本相应总体分布位置有无差异的两标本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）和适用于判断各样本相应总体位置有无差异的Wilcoxon Kruskal-Wallis检验。此外，在前两种秩和检验是被U检验取代时，假若相同秩次数较多，则需校正计算的检验统计量。

5 结语

由上可知，不同的统计方法所适用的范围和条件各不相同。医学论文中应根据资料的类型选择合理的统计方法，以提高论文的学术质量，有效开展科学研究，整体提升医学论文的科学性。

参考文献

李子建，胡良平，刘惠刚. 医学论文中统计分析错误辨析与释疑（6）--定量资料分析方法的合理选择[J]. 中华医学杂志，2004，84（6）：519-521.

梁葆朱，穆俊霞. 医学论文中统计方法的合理应用[J]. 山西中医学院学报，2014（6）：68-71.

张知洪，莫建坤，雷达，等. 医学论文中常用统计分析方法的合理选择[J]. 检验医学与临床，2011，08（11）：1387-1388.

唐龙妹. 医学论文中统计方法应用的聚类分析[D]. 河北医科大学，2002.