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生物醫學處理的對象多數是不確定事件,統計學是在不確定現象中尋找規律的數學工具,對統計學的正確運用是醫學研究科學性的重要內容之一,也是提供臨床循征依據的前提。對統計學分析結果的正確描述,可以反映出受單因素影響的程度。
單因素分析是臨床研究主要采用的統計學分析類型,常用的t檢驗、方差分析、卡方檢驗、秩和檢驗等均為或可用于單因素分析。在對單因素分析結果的描述中,我們希望作者除提供計量資料的均數、標準差(±s),計數資料的頻次(率),以及差異顯著性判斷(P≤α)外,還要提供具體的統計檢驗值(t值、F值、χ2值、Z值等),并在統計表中列出具體的P值。
由于統計學分析涉及繁瑣的計算,特別是針對較大樣本時,人工計算無法保證質量。我們希望統計分析能借助國際通用的統計軟件(如SPSS、SAS等)完成。
編輯部感謝作者對本刊的大力支持!
本刊編輯部
設置多個組進行單因素分析也是臨床研究常用的統計學檢驗類型。許多作者常常沿用兩兩比較的統計學檢驗方法,認為如果兩兩之間有顯著性差異,那么整體間也就有顯著性差異。這在統計學上是欠妥的。
從數學意義上看,多組間設置的顯著性水平α,在比較次數為m時,顯著性水平要校正至α/m。如進行A、B、C三組間比較,設α=0.05,進行A與B、B與C、C與D共3次兩兩比較,則每次比較時校正的顯著性水平α'=0.05/3=0.017,即只有當兩兩比較時,均滿足P≤0.017,才能認為三組間在α=0.05水平上存在差異。許多作者顯然忽視了這一點,3次兩兩比較均按α=0.05處理,這時實際的顯著性水平α=0.05×3=0.15。
方差分析、秩和檢驗可用于多組間比較。它可以一次性在設定的顯著性水平上提供多組數據的檢驗結果。如果需要兩兩比較的結果,當多組比較有顯著性差異,可進一步進行多重比較;當多組間比較無顯著性差異時,多重比較,特別是LSD-t檢驗也可能發現部分組間有顯著性差異,但可靠性較差,應謹慎解釋。
在進行多組數據統計檢驗時,應按“先總后分”的原則,提供多組間統計值(方差分析的F值、P值,秩和檢驗的Z值、P值);進一步進行的多重比較,如果不妨礙對全文的評價,可以用表注的形式只提供顯著性判定(P≤α)。
由于統計學分析涉及繁瑣的計算,特別是針對較大樣本時,人工計算無法保證質量。我們希望統計分析能借助國際通用的統計軟件(如SPSS、SAS等)完成。在SPSS中,多重比較可用方便地通過勾選選項自動完成。
編輯部感謝作者對本刊的大力支持!
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