临床医生论文中最常犯的 5 个统计学错误

临床医生并非科研身世，论文上经常会泛起多几多少的「小问题」。小编今天带来一篇大盘货，指出临床医生论文中泛起的常见错误。1、忽略了样本纳入量的盘算和说明 对于一个研究而言，一般而言先要盘算样本纳入量，否则做出来的研究极有可能没意义。笔者曾经接到过一位麻醉学博士的求助电话，叙述他在预答辩环节，被问「为什么你的研究 A、B 两组选择这么多例老鼠」时，他答不上来的焦虑。

而当这个问题被临床盛行病学方面的专家问到时，基本上文章也就被判「死刑」了。这个文章就属于具有严重问题——没有说明样本纳入量的问题。2、显着的造假行为 科学研究一定要严谨，一定要杜绝学术造假。

笔者曾看过一篇文章初稿写着：将患者通过中央随机系统分为 A、B、C 三组，A 组 30 例，B 组 30 例，C 组 65 例。其时这篇文章被怀疑涉嫌数据造假，因为很少随机分组能分出 3 组相差这么多的。随后怀疑被证实，我们要求作者解释为何会泛起这种情况时，他送回来的修改稿将 A、B、C 三组的例数改成了 60,60,65 例。

固然这篇稿子秒退，理由（高度怀疑数据造假）。3、对「随机」观点明白有误 对于某些基本的观点明白有误，最常见的问题集中在「随机上」，许多临床的作者把随意法和交替制定法认为是「随机化」，而一个不恰当的随机，可能造成选择偏倚和混杂偏倚的渗入。

现在为止笔者联合相关文献及本人履历认为临床研究中常见的非正确的随机方法包罗如下：使用身份证尾号、研究工具泛起时间、星期几、就诊日期、病例记载号、出生日期等举行随机分组。正确的随机方法现在主要包罗手工法和盘算机法，手工法现在较为常用的就是随机数字表法，盘算机规则是通过相应的软件举行随机分组。4、对照组设立上泛起错误 在对照组的设立上，许多作者错误地设立了对照组，或者对对照组的设计存在一定明白上的偏差。

我以临床中的有创性的研究举例。假设对一个存在脊髓损伤的患者用某种细胞移植到损伤部位举行治疗，这个时候要判断这种移植细胞的疗效，我们需要设立一个假手术组来评估，而不仅仅是举行治疗前后的自身对照。因为手术自己能起到减低椎管内压力、消除粘连等作用，而这些滋扰因素会影响实验的最终效果，只有只管清除你想研究的因素外的滋扰，你的研究效果才更有说服力。

写到这里肯定有许多人要问，是不是所有的临床研究都必须要设立对照组，谜底是：不是。类似器官移植（肝脏、肾脏、心脏）等研究可以不用对照组。为什么？这是因为当器官的疾病严重到使其完全丧失功效时，除了举行器官的移植，病人的转归无一破例的是死亡。

而这些器官的移植乐成，只管乐成率不是百分之百，但毫无疑问地延长了绝大多数病人的生命，而且基础地改变了生存的质量。因此，这些器官的移植，自然无需设手术对照的研究来证实其疗效。5、对 P 值明白不充实 在对于 P 值的明白上，许多人写文章都是，P＜0.05，然后就得出了一堆结论。这里笔者的履历是，在由 P 值得出的相应结论中，要慎重看待与临床相关的部门。

2016 年 3 月 7 号，美国统计协会在其官网上公布了一个关于 P 值的 6 个准则，这内里很重要的一条就是，P 值即便具有显著统计性也不能讲明效应量的巨细或效果的重要性，拿白话文来说就是：证据的强度巨细不代表效应量的巨细。P 值或统计的显著性和样本量巨细及丈量精度密切有关，样本量大丈量精度高，纵然是很小的效应也有可能有统计显著性，反之，样本量小，即便效应很大也有可能统计上不显著。

此外，统计上的显著性，和效果的重要性，也没有一定的关系。

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