长期以来，科学研究已经从简单的定性研究转变为详细的定量分析。研究人员应面临大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果与论文的结果分析直接相关。在医学研究写作中，实验设计方法直接决定了数据选择的统计方法。由于每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假设，因此在设计实验时应考虑未来哪种统计方法更可靠。医学统计方法存在许多错误，其中最重要的是统计方法与实验设计不一致，导致数据分析结果不可靠。下面，医学期刊编辑列出了一些可以避免的常见问题和错误：打开百度APP查看更多高清图片。一是数据统计分析方法使用不正确或不当。在医学论文中，最常见的错误是，当实验设计是多项研究时，需要对数据进行方差分析，作者使用两个样本的平均值进行测试。二是统计方法不明确。在同一篇医学论文中，不同的数据需要用不同的统计方法来处理，这就要求作者清楚地描述每个统计值使用的统计方法。然而，在许多使用各种统计分析方法的医学论文中，作者通常只是简单地列出了论文中常用的统计方法，并没有解释每个数据结果分析的实际统计方法，使读者难以确定作者使用了哪些数据分析方法。三、统计表格和图表缺失或重复。统计表或图表可以直接让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该是单独的，即即使作者不阅读文章，也可以从统计表或统计图中推断出正确的实验结论。然而，一些医学论文只是简单地积累了大量的统计数据，缺乏直观的统计图表或报表；或者虽然统计表或图表被列出，但报表或图表中有许多遗漏，读者很难从中获得太多有用的信息。此外，为了提高文章的篇幅，一些作者还列出了统计表和图表，造成不必要的消耗和重复。统计表的优点是详细，便于分析和研究各种问题。统计图(尤其是条形图)的优点是可以直接反映变量的数量差异。在医学论文中解释统计结果的两个最常见的错误是过度依赖P值（结果可靠性的下降指标）和防止负面结果。前一个错误的原因是一些作者误解了P值的含义，混淆了数据的统计意义和探索的临床意义。因此，医学学者必须注意不要仅仅依靠统计值得武断的观点，必须将统计结果与临床实践相结合，以避免类似的错误。为了防止负面结果，只提供积极的结果，这是因为许多作者在研究设计时无法摆脱一种单向的惯性思维，即首先主观地确定一些预期的结果和结论。在总结某一结果的原因时，我们应该从一个方向的实验中得到一个完美的结果，特别是如果这个结论可能对具体情况非常有意义。这种惯性思维过于强调统计差异的意义，有时故意避免报告差异的不显著结果，不考虑和探索不明显差异的原因和意义，而忽视一些重大的科学发现。缺失值的处理:缺失值是群体研究中不可避免的问题，处理方法的差异可能会在不同程度上引入偏差。因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法，有利于读者评估隐性偏差风险。例如，在统计分析部分，瑞舒伐他汀实验详细解释了填补缺失值的策略，包括将二元结局中的缺失值视为无事件；多重插补）；心电图测量中的生物标记和缺失值；为了证明缺失值处理的合理性和添加结果的稳定性，还比较了几次添加和整个案例分析的结果。2.数据预处理:在进行统计分析之前，通常需要对原始数据进行预处理，比如对连续变量进行函数变换，使其更接近正态分布，根据原始数据结构导数变量将连续变量分为分类变量或合并不同类型的分类变量。医学论文应报告处理原始数据的方法和依据。在统计分析部分，瑞舒伐他汀实验描述了血液生物标志物的大部分转化。3.变量的分布特征描述：确定统计分析中常用的变量，描述每个变量的分布特征，是衡量选择哪种统计分析方法的前提。虽然医学期刊一般都有这样的要求，但作者通常采用常用的方法，如：当连续变量符合正态分布时，用平均值（标准差）描述，否则用中位数（四位范围）描述；分类变量用频率（百分比）描述。事实上，我们应该根据研究设计的类型、统计分析的目的和信息的特点来选择合适的描述方法。例如，CKB选择用年龄、性别和区域校准的平均值和比例来描述人口分布的特征，而不是简单地报告连续变量的平均值和分类变量的构成比。4.初步分析：科研成果的统计分析是研究论文的关键证据。因此，医学论文应详细说明主要分析的实施过程和适用性。在实验研究中，应明确规定统计分析数据、试验效果指标、相对或绝对风险的计算方法、信任范围和假设检验方法。
