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时间:2020-03-08
《医学统计学方法及其临床应用_常见统计学错误.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、医学论文常见统计学错误与纠正I.设计与实施II.分析与结果方积乾中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系2018年9月1.对象合格标准不明确“Eligibilitycriteria”:年龄、性别、临床诊断、病情…“Exclusioncriteria”:常为保障病人安全目的:1.读者据此判断研究结果可以应用到什么范围2.统计学:明确总体总体:大同小异的个体集合常见错误只报告来源和时间段,总体不清晰:大杂烩,得不到科学结论;事前未规定合格标准和排除标准,事后排除;不报告按照合格标准和排除标准筛选对象的过
2、程。2.结局指标多而杂“primaryoutcomemeasure”是事先规定的最重要的结局指标,通常以此为准来计算样本量。“secondaryoutcomemeasure”可以几个,但不宜太多。常见错误:终点指标过多,大海捞针临床试验时,不知道哪个指标在组与组间有差异;“确定某个指标后,万一组间没有差异,岂不被动?!”生理、生化、组织学、基因,都做;“内容丰富,显得水平高?!”许多仪器一下子可以做许多项目;“许多项目一一分析,哪个有意义,就报告哪个指标?!”错在哪里?哪些指标可能有组间差异,必须
3、心中有数。假说:预计将要得到的结论——假说是科研的灵魂心中无数,不要“先上马再说”指标多,实验工作量大。大海捞针——碰运气,不是科研!指标多,翻来覆去分析,制造假阳性!Nature杂志统计学指南:常见错误之一。翻来覆去分析,会制造假阳性?!•仅分析1个指标时,P(假阳性)=0.05,P(1次分析不犯错误)=0.95•同时分析2个指标时,P(2次分析均不犯错误)=[P(1次分析不犯错误)]2=0.952P(假阳性)=1-0.952≈0.10翻来覆去分析,会制造假阳性?!•同时分析3个指标时,P(假阳性)=1
4、-0.953≈0.14•同时分析10个指标时,P(假阳性)=1-0.9510≈0.40常见错误之一(Nature)----多重比较不校正多重比较:对一组数据作多项比较时,必须说明如何校正α水平,以避免增大第一类错误的机会Bonfferoni校正当同一组数据同时作k次分析时,若限定犯假阳性错误的概率总共不超过α,则每次分析要用α/k来控制假阳性的概率。0.05,k10,0.005k3.不重视对照为何必需对照?消除非研究因素的混杂实验组和对照组受非研究因素的影响尽可能相同,使两组的差异主要反映研究因
5、素的效应。是研究因素的效应?还是自然发展结果?例如,研究某药物对口腔溃疡模型兔的疗效,口腔溃疡有自愈的倾向,必须有对照扣除自愈效应。常见错误1:没有对照!千方百计省去对照组,以减少一半工作量!?自身前后对照?历史对照?文献对照?“标准”对照?常见错误2:对照不当对照太弱:安慰剂对照对照过强:西药+加中药~西药对照剂量有争议:试验药,大剂量~对照药,中小剂量对照基线不可比:试验组年轻、病轻~对照组年老、病重应当如何?事先明确研究假说例如,新药比常规药好——以常规药为对照设计:研究组新药~对
6、照组常规药可比性:基线可比、过程可比、终点可比保证可比性措施:干预性研究:随机化观察性研究:分层、匹配、回归4.随机化,说而不做,做而不严处理分配的随机化为什么这么重要?(1)消除分配处理有意或无意的偏倚。(2)为实施盲法创造条件。(3)使得有可能利用概率论来说明:各干预组之间的差异不大可能是偶然性造成的。说错和做错将随机化当作“廉价名词”,实际没做,却写:“随机分成两组”——科研道德?将“随意分组”当作随机化将“机械分组”当作随机化略去筛选过程,简单地报告将多少人随机分组略去实施过程中丢失对象,
7、将最后两组人数说成是随机分组人数应当如何?成功的随机化取决于:(1)产生一个不可预见的分配序列;(2)“遮蔽”(allocationconcealment)报告如何随机分组,如何“遮蔽”:谁做随机序列,谁收病人,谁分药和发药;分组方案如何保管……随机化类型Simplerandomization(简单随机化)Blockedrandomization(区组随机化)Stratifiedrandomization(分层随机化)Minimization(不均衡最小化)5.避而不谈盲法盲法为什么这么重要?对
8、病人“盲”:防止performancebias.对医护人员、评价人员“盲”:防止detectionbias或assessmentbias.“不盲”有利于非对照组。对数据分析者“盲”:防止为得阳性结果而选择并非事先计划的分析方法。必须报告;“盲”?谁“盲”?常见错误如何“盲”?轻描淡写为何没有“盲”?不加说明普遍忽视盲法判定终点没有独立的终点判定委员会:专人、专职;盲法措施盲法实施效果如
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