论文是对学习和研究过程的综合性总结，是教学活动的重要组成部分之一。对于医学生而言，撰写论文是一个运用所学的医学知识去分析、解决临床诊疗或医学研究中具体问题的实践过程。除了医学专业内容外，医学统计也越来越成为医学生毕业论文或发表文章中不可或缺的一部分。医学统计学是运用概率论和数理统计的原理和方法，紧密结合医学实践，研究医药卫生领域中资料的收集、整理、分析和推断的一门应用学科。统计的过程不仅仅是对研究数据进行的简单整理，更是一个总结归纳、去粗取精、去伪存真的过程。合理地选择统计学方法有助于揭示医学数据中的内在规律，从而做出科学的推断与结论。鉴于统计学的重要性，目前各医学院校都己将医学统计学设为本科生的专业基础课。然而，由于一些医学生对抽象、复杂的数学公式和符号缺乏兴趣，或认为统计学不过是“数字游戏”，不够重视，导致在毕业论文或在学术杂志发表的论文中常常出现统计学问题，直接影响了研究的质量，有时甚至会得出错误的结论。本文对医学生论文中常见的统计学问题进行了总结，以期帮助医学生更有针对性地学好医学统计学的课程，更加合理、有效地运用统计学方法从医学数据中提取信息，得出可靠的结论，最终提高医学生论文的质量。这些常见的统计学问题主要集中在对统计方法的说明、对研究数据的描述和对统计方法的使用三个方面。

一 对统计学方法的说明中存在的问题

无论是医学生的毕业论文还是期刊论文，在方法学部分都专设有“统计学方法”一节，要求将本研究所采用的统计学方法说明清楚，以供读者评价或验证统计结果是否正确。要做到这一点，就需要在这一节对结果中涉及到的统计学方法逐一具体说明，而结果中未涉及的方法则不应在这一部分出现。当使用多种方法时，要清楚说明某种方法在何处使用;一些特殊的方法需要解释和说明，必要时列出参考文献。

如果对研究所采用的统计学方法说明不清楚，可能直接影响读者对论文结果的正确性做出判断。例如，对某中华系列的医学杂志2008年发表论文使用的统计方法进行的分析显示，高达74%的t检验和68%的方差分析因在方法学部分说明不充分而无法判断其应用的正确性。另外一个在统计方法说明部分常出现的严重问题是描述的方法与结果中出现的方法不一致，即方法学说明部分提及的方法在结果中并未使用或实际使用的是另外的统计方法，这种问题将导致读者对结果的真实性产生怀疑，严重影响对论文整体质量的评价。

二、对研究数据的描述

医学研究的对象都是有机的生命体，都存在个体差异或称变异。例如，即使在同一实验条件下，相同种系的小鼠对外界刺激的反应也会有差异。而临床医学研究中作为研究对象的患者间的差异可能更为明显。在撰写论文时，作者需要对研究对象的特征进行描述。而当样本量较大时，不可能逐一描述研究对象的特征，这时需要描述这批数据的特征，即进行统计描述，包括定量资料的描述和定性资料的描述。其中，论文中问题较多的是对定量资料的描述。

定量资料的特征通常包括集中趋势(平均水平)与离散趋势(变异程度)。均数士标准差是最常用的定量资料描述指标，但并非适用于所有定量资料。对于呈正态分布(或近似正态分布和对称分布)的定量资料，其平均水平可以用算数均数来描述，变异程度则可用标准差来描述;而对于呈偏态分布的资料，正/负偏锋的末端(即拖尾值)对资料的均数影响较大，这时用算数均数就无法反映资料的平均水平，故需将偏态分布的资料先进行正态性转换(如对数转换)使之正态化，或采用中位数来表示其平均水平，用四分位数间距来描述变异程度。

三、统计学方法使用的问题

1.忽略统计学方法使用的前提条件随着统计软件的广泛应用，有些医学生获得数据后直接选择软件中常见的几种统计学方法进行分析，完全不考虑本研究的数据是否满足该方法的使用条件。例如，医学研究中经常要进行两组或多组间均数的比较，有些医学生直接就采用t检验或方差分析进行统计。实际上，t检验和方差分析都是参数检验，需要满足前提条件:正态性和方差齐性。正态性是指各组资料要服从正态分布(或近似正态分布);方差齐性指各组资料取自的总体方差相等。目前常用的统计软件都可以对资料的正态性和方差齐性进行验证，但是很多学生都忽略了这一步，因而可能出现统计学问题。只有按照各种统计学方法自身的适用条件来合理使用，统计方法才能成为发现数据内在统计规律的有力工具。

2.忽略研究设计，盲目套用统计方法(1)误用t检验处理单因素多水平资料:t检验和方差分析是医学论文中最常用的、也通常被认为是最简单的统计学方法，然而实际应用中的正确率却低于10 %。除了上述的说明不清楚和忽略使用条件的问题外，忽略研究设计也常常是导致t检验和方差分析使用错误的原因。对于呈正态分布的单因素多水平定量资料，两组间的比较可用t检验;两组以上资料的比较则需选用方差分析。有些医学生简单地使用t检验来处理多组间的比较。这样做的问题是由于多次采用t检验，增加了假阳性错误的概率;同时失去了原来多组设计的意义，不能给出概括性的结论，因此结论不可靠。正确的方法是当满足方差分析的前提条件时应采用单因素多水平定量资料的方差分析;当检验结果为各组总体均数间不完全相等时，再进一步进行组间均数的两两比较。如果当任何两个均数之间都要比较，可采用SNK法，而如果要分别将各试验组与同一个对照组比较，可采用Dunnett法。当资料不满足方差分析的前提条件时，需对资料进行数据正态化处理或采用秩和检验。

(2)误用单因素方差分析处理重复测量的资料:医学研究中常需要对同一受试对象的某项指标在不同时点进行重复测量，此类资料即为重复测量的资料，例如研究对象服用某种药物后多个时间点的血压值。由于同一个体不同次测量的结果往往存在相关性，这时用单因素多水平方差分析来比较不同时点的测量结果是不恰当的，因为单因素方差分析要求各比较组间是独立的。如果仅将两个时间点上的数据放在一起进行配对t检验则割裂了原来多组比较的整体设计。正确方法的方法是先判断重复测量数据之间是否存在相关性(如SPSS的球形检验)，如不存在相关性，则采用单因素方差分析即可;如存在相关性，则需进行重复测量数据的方差分析。

(3)将非同质的研究对象合并进行相关分析:临床研究中经常采用病例一对照研究的设计，如糖尿病患者和正常对照，有时还需按患者的不同特征分为多组，如血糖正常、空腹血糖受损、糖耐量减低和糖尿病四种情况。为了突出总样本量，有些医学生把所有研究对象合计在一起进行分析。事实上，由于各组研究对象在生物学特征上可能有明显差异，这种合并分析需特别谨慎。尤其是进行相关分析时，指标之间的关系在不同组之间可能完全不同，即研究对象不同质，因此不应合并在一起进行相关分析。

3.忽略临床意义，盲目追求统计学意义虽然统计软件和统计学方法可以帮助研究者发现数据内在的统计规律，但统计规律不等同于事物的本质规律。只有充分运用临床专业知识，才能正确地使用统计方法，合理地解释统计结果，绝不能盲目追求统计学意义而忽略其临床意义。这一问题在相关和回归分析时经常出现。收缩压和舒张压，或其他密切相关的指标(往往提示有内在的生物学关系)被同时代入多因素分析时，往往无法得出可靠的结果。因此在筛选进入多因素分析的自变量时，应该在参考单因素分析结果的基础上，同时运用专业知识来进行筛选，才能对数据做出全面、合理的分析。

许多医学生对统计学望而生畏是因为自认数学功底不够，对复杂的计算公式往往退避三舍。统计软件可以在一定程度上帮助这些医学生完成统计分析。统计软件可以把使用者从复杂的统计公式中解脱出来。目前，世界上最著名的统计软件是SAS和SPSS。SAS是公认最具权威的国际标准软件。非专业人士可以通过菜单调用SAS过程。这些过程实际是己被公认的SAS程序，使用者可以直接调用来实现各种统计分析及其结果解释。然而，并非所有分析任务都可以调用己有的SAS过程来实现。经过训练的使用者可以自己编写SAS程序而完成更为复杂的算法，实现SAS的强大功能。SPSS是另一款广泛应用的统计软件。与SAS相比，SPSS的菜单更加面向用户，熟悉Windows界面的用户可以轻松点选菜单选择一种统计分析过程，并且设定参数和选择项。对于医学生而言，统计软件使用的过程并不复杂，关键在于如何选择合理的方法以及对分析结果进行合理的解释。这一方面需要掌握一些统计的基本知识，另一方面也需要结合专业知识进行实践。

最后需指出的是，统计学方法的选择取决于研究设计和收集的资料。因此，在研究设计阶段就应该对研究过程中将采用的资料收集和统计学分析方法进行充分的考虑。否则，等到资料收集完成后单纯依赖统计学方法并无法弥补研究设计和资料收集的缺陷。为了规范医学论文中统计学方法的使用，国内外的一些医学杂志己发表了相应的规范或指南口别，值得医学生认真学习和参考。作为新世纪的年轻人才，医学生应该把统计学作为将来从事医学研究的基本功，认真学好医学统计学的知识，把统计学的思维贯穿到医学研究中，从而提高论文的质量，使学习和研究工作取得更好的成果。

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