医学统计学典型错误辨析及其辅助教学系统的实现

来源 :中国人民解放军军事医学科学院 | 被引量 : 13次 | 上传用户:mark_johnson
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针对当前医学统计学误用、滥用现象严重,尤其表现在医学期刊论著中统计学错误较多的现状,本课题探索有别于传统医学统计学的新的教学模式。查阅近十年来在公开刊物上发表的医学论文,从各种统计学错误实例入手,给出问题的原型,对其错误性质进行辨析,并给出相应的改进措施。 这些案例所涉及到的统计学错误分类分述如下: 1.实验设计中常见的统计学错误是:缺乏完善的实验设计计划;未严格遵循“随机”、“对照”、“重复”、“均衡”的原则;用单因素设计取代多因素设计;未严格按照实验设计类型正确地进行实验和收集数据。 2.资料的表达与描述中常见的统计学错误是:编制统计表时纵、横标目颠倒,同一表中表达不同性质的内容,表中数据含义表达不清;绘制统计图时资料类型与所选用的统计图不匹配,坐标轴上所标的刻度值违背数学原则;使用均数±标准差(误)的形式表达一切定量资料的集中趋势和离散趋势;运用相对数时,分母过小,将构成比与百分率混用。 3.定量资料分析中常见的统计学错误是:误判资料的性质而采用定性资料的分析方法;忽视资料的前提条件而盲目采用参数检验;不能正确地识别资料的设计类型,用t检验或单因素k(k≥3)水平设计资料的方差分析处理一切定量资料。 4.定性资料分析中常见的统计学错误是:误用t检验分析定性资料;对列联表中定性变量的性质不加区分,误用x~2检验分析一切定性资料;所采用的统计分析方法与分析目的不一致。 5.相关回归分析中常见的统计学错误是:混淆相关与回归的概念,对Ⅰ型回归分析资料作相关分析;散布图并不反映直线趋势,而作直线相关分析;单凭相关系数的假设检验结果作出肯定的专业解释与推断;把相关关系直接解释为因果关系。 6.多元资料分析中常见的统计学错误是:用一元分析取代多元分析;用单因素分析取代多因素分析;进行多元线性回归分析时,在单因素分析筛选有意义变量的基础上,再对这些变量进行逐步回归分析,造成某些单独作用小且有潜在作用的变量没有机会入选方程;不能根据分析目的合理选用各种多元分析方法。 中文摘要 7.结果解释中常见的统计学错误是:不进行统计分析,妄下结论;不说明所采用的统计分析方法,不给出计算的统计量,仅根据P值下结论;检验效能太低;误解P值的含义;根据观察性研究的结果推论因果关系。 要改变当前医学期刊中误用统计学的情形,相关部门应制定相应政策,并加强监督管理。广大实际科研工作者如能从实际的医学论文入手,辨析各种常见的统计学错误,通过这种类似“实战”的强化训练,可以加深对各种统计学概念的正确理解,树立正确的统计思想和分析策略,增强灵活应用统计学的理论和方法解决实际问题的能力,减少自己在实际应用中出现统计学错误的机会,从而合理有效地发挥医学统计学的作用,提高医学科研工作的科学性和严谨性。 将医学论文中出现的典型统计学错误实例制成计算机辅助教学系统,应用于教学中,可以将讨论的内容和相关知识点清晰的显示出来,充分发挥超文本优势,并与统计软件有机结合,便于展开课堂讨论、知识讲解及实现计算,方便教学与自学,具有较强的实用性。
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