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1、[转帖]统计方法在科技论文写作中的正确应用[无重复]作者:hailang_zj 发布日期:2008-09-08观察与实验是医学科学研究与发展的重要方法。观察是在自然发生的条件下去考察事物的发展变化;实验是根据研究目的在人为条件下进行的观察,为了达到符合客观的预期效果,两者都需要以数理统计计算所得的概率(Ｐ)值作科学结论,这一点是众所周知、不容质疑的。因此,在论文稿件中,统计方法应用的正确与否至关重要。此外,在医院管理方面或审稿过程中,也需要掌握一些数理统计方法,以便考察稿件中的结论的科学性和正确性。这是写作的启示。但是,由于统计方法的应用是依据观察与实验所
2、取样本资料的性质、目的和数量来确定的,故比较细致和复杂,一篇短文不可能一一详述,只能择要作个简介来抛砖引玉。一、描述统计应用描述统计是数理统计的初级阶段。它只反映所收集数据的某些现象的内容做出的统计加工。医学科学论文中常用的描述统计主要有:平均数和变异程度与比和率两类。（一）平均数和变异程度应用:平均数是描述一组计量资料的集中趋势,也称平均水平。在应用中应根据资料的分布特点选择适当的平均数计算方法。见表1:表1资料分布与平均数名称资料分布平均数名称正态分布(对称分布)算术均数正偏态分布,经数据转变成对数值几何平均数后呈近似正态分布资料一端开口,分布不明确(正
3、态资料也可用)中位数(观察值由小到大排列后处于中间位置的值)一组计量资料除描述集中趋势外,还应说明其变异程度,也称离散趋势。只有将平均数及变异程度结合才能全面了解资料的分布情况及特点。最常用的变异指标有:方差、标准差和变异系数等。方差常被用做平均水平与离散程度的综合分析,即方差越大,说明个体变异越大,则平均数的代表性就越差;反之,方差越小,说明个体变异越小,则平均数的代表性就越好。标准差是描述变量值与样本均数间的离散程度的指标。当两组资料均数相近,计量单位相同的条件下,标准差大,说明观察值的变异程度大,因而均数的代表性差;反之,标准差小,说明观察值变异程度小
4、,均数的代表性好。变异系数是描述标准差与平均数间的比值,常用百分数表示。由于它是个百分比,不具有计量单位,因而有便于比较分析的优点。例如:比较身高与体重两组资料的变异程度等。(二)比和率的应用:比和率虽然都是由两个相互关联的统计量的比值来表示,但比和率是不同质的两个指标,绝对不能混淆应用范围。我们在审稿中常见到有比、率不分的乱用现象。1.比:含构成比和相对比两种。①构成比:是说明某一事物内部各构成部分所占的比重。它又称构成指标。构成比的和应该=100%。②相对比:也叫相对指标,是指两个有关联数值之比,说明两数值的对比水平。2.率:又称频率指标。它用以说明某现
5、象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、10万分率(1/10万)来表示。3.应用比和率应注意的问题:①计算比或率时分母不能太小。例如:某病患者5例,死亡2例,病死率=40%就不妥,宜用2/5表示。②分析时不能以构成比代表率作结论。特别值得提出的是:在应用于医院管理时,不能把构成比的动态变化替率(强度)的动态分析。③作资料对比应注意资料的可比性。没有可比性的资料,硬放在一起作相对是不科学的。二、推断统计应用推断统计是以概率论为基础,把数理解析过程作为主要内容的统计方法。医学科学研究的总体数值往往是未知的无限总体(如全国高血压患者舒张压平均值),只能
6、用样本信息来推断总体理论值。因此,在应用时要注意样本的抽取方法、样本量的大小、样本的可靠程度(代表性)、分析方法是否恰当、以及进行假设检验等,都是推断统计应用需要注意的问题。医学科学资料的性质大体上可分为计量资料、计数资料和等级资料3类。不同类型资料采用不同的推断统计分析方法。可谓“因材施法”。分述如下。(一)计量资料分析方法:计量资料是对每个观察单位用定量方法测定其某项指标的数值大小所得的数据资料。一般用度量衡单位表示,如身高(cm)、体重(kg)、浓度(mg/l)等。常用的统计方法有ｔ检验、ｔ′检验、Ｕ检验和方差分析等。前3种检验方法仅用于计量资料的两组
7、均数比较。两组以上(多组)均值比较则使用方差分析(Ｆ检验)。分述见表2。1.ｔ检验的两组均数比较见表2。2.多组均数比:方差分析(F检验)是检验多组均数间的差异有无显著意义的统计方法。常用的方差分析法有:单因素方差分析、无重复双因素方差分析、有重复双因素方差分析、多因素方差分析的两两比较和协方差分析等。具体应用范围见表3。表2两组均数比较的检验方法检验方法应用范围ｔ检验的样本均数与总体均数比较推断样本所代表的理论总体均数μ与已知总体均数μ0是否相等如1)流行病学某一地区发病率是否高于一般地区。(2)医院管理中某部门(某人)工作质量是否与全院总体质量相似。ｔ检
8、验的配对资料比较(1)同一受试对象处理前后的比较。如
