醫學期刊中3種常用統計學方法的誤用分析

李禧娜，鄭倩玲（《中國職業醫學》編輯部，廣東廣州 510300）

醫學期刊中3種常用統計學方法的誤用分析

李禧娜，鄭倩玲
（《中國職業醫學》編輯部，廣東廣州 510300）

結合日常處理稿件的經驗，列舉容易誤用的3種統計學方法進行辨析，包括析因設計資料的方差分析的誤用、配對設計資料的t檢驗的誤用和有序分類變量資料的非參數檢驗的誤用，以提高編輯人員辨別論文統計學方法的能力，提高論文的科學性和辦刊質量.

醫學期刊；統計學；析因設計；重復測量；完全隨機設計資料的方差分析；配對設計資料的t檢驗；有序分類變量

判斷醫學論文的科學性與正確性的前提之一是采納正確的統計學方法及其分析的合理性，研究結果是否經正確的統計學分析得出結論與醫學論文的質量密切相關［1-2］.國外20世紀對科研論文統計學誤用情況進行研究，發現半數以上的論文存在統計學問題［3］.國內學者邱芬等對《西安交通大學學報（醫學版）》2009 年200篇論文進行統計學審查，發現存在各種統計學問題的文章達92.0%［4］.安勝利等對《護理學報》2008 年1月至2012年3月的護理科研論文進行統計學分析，發現統計學方法使用錯誤的論文占43.0%［5］.可見，統計學方法誤用的現象在我國醫學論文中較為嚴重.醫學期刊編輯在處理稿件時，除了將相關稿件送統計學專家審閱外；編輯自身對常見統計學方法進行簡單的了解也是很有必要的.張維、高永等對常用的統計學方法進行了簡單介紹［6-7］.筆者將結合實際工作中經常碰到的另外3種常見統計學方法進行簡單介紹，以期為醫學期刊編輯今后遇到相關內容提供參考.

1　析因設計資料誤用完全隨機設計資料的方差分析或重復測量資料方差分析

析因設計（Factorial design）是將兩個或多個實驗因素的各水平進行全面組合的實驗，能夠分析各實驗因素的單獨效應、主效應和因素間的交互效應［8］.析因設計資料的方差分析與完全隨機設計資料的方差分析的主要區別在于，后者的數據是相互獨立，且研究的因素為單個因素；而析因設計資料的方差分析與重復測量資料的方差分析的主要區別在于，前者為對同一受試對象的同一觀察指標僅測量1次，后者為對同一受試對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次測量.因此，對具有正態性分布的多組間數據進行分析比較，不能簡單的以完全隨機設計資料的方差分析進行，應根據上述提到的不同點選擇相應的統計學方法，以使數據分析更加科學、合理.

例1對對照組、低劑量組、中劑量組和高劑量組4組大鼠進行氧化釹（Nd2O3）染毒，分別在14、21和28 d 3個時間點檢測肝臟、腎臟和腦的Nd2O3水平［9］.對例1進行分析：本例涉及到3個試驗因素，即染毒劑量因素、時間因素和臟器因素；作者在原始稿件中采用單因素方差分析的方法將大鼠染毒后不同時間和不同臟器的Nd2O3水平分別與不同染毒劑量比較，選用該分析方法使數據所蘊含的部分信息丟失，無法全面地解釋實驗結果；故本例的正確設計應根據3個因素的水平作4×3×3析因設計的方差分析.如表1所示，得出染毒劑量分別與時間因素和臟器因素、時間因素與臟器因素間均存在交互效應（F值分別為11.123、94.764 和14.677，P＜0.01），在固定其他因素的水平后，逐一分析各因素的單獨效應.

表1　4組染毒后不同時間大鼠肝臟、腎臟和腦中Nd2O3水平比較（mg/kg，x±s）

2　配對設計資料的t檢驗誤用兩獨立樣本資料的t檢驗

t檢驗的應用條件為隨機樣本、來自正態分布總體和均數比較時，要求量總體方差相等（方差齊性）.筆者在日常處理稿件中，常會碰到部分作者一看到2組數據間只要符合上述3個條件時，就會不假思索的采用兩獨立樣本資料的t檢驗.其實，采用兩獨立樣本資料的t檢驗還是配對設計資料的t檢驗的主要區別在于研究設計是配對還是完全隨機設計［10］.配對設計（Paired design）是一種比較特殊的設計方式，能夠很好地控制非實驗因素對結果的影響［8］.在醫學科學研究中的配對設計主要適用于自身配對、平行配對和成對配對3 種.因此，編輯在今后遇到類似數據時，不應盲目想當然認為作者采用兩獨立樣本資料的t檢驗是正確的，應根據專業知識來判斷，進一步考慮幾組數據間是否存在配對關系.

例2對3例百草枯中毒患者入院時（第1天）、入院第14天和出院時的小氣道肺功能進行檢測［11］.對例2進行分析：作者在原始稿件中將3例患者的25%～75%、25%、50%和75%肺活量時的最大呼氣流速（FEF25%～75%、FEF25%、FEF50%和FEF75%）在第14天、出院時分別與入院時（第1天）進行兩獨立樣本資料的t檢驗似乎是正確的；但結合文章實驗設計和表2內容發現，不同時間點的3例患者其實是同一批人員，屬于自身配對實驗，以觀察每個實驗對象處理前后2次結果有無差異.故應該采用配對設計資料的t檢驗.

表2　住院期間3例百草枯中毒患者小氣道肺功能測定結果

3　有序分類變量資料誤用X2　檢驗

有序分類變量是指各類別之間有程度的差別的變量，如尿糖檢測結果按-、+、++、+++ 和++++分類；療效按治愈、顯效、好轉和無效分類.對于有序分類變量資料如果選用X2檢驗進行分析，只能比較各組數據間的差別，但對于各級強度之間的差別則無法分析.有序分類變量資料應根據設計類型的不同，選擇不同的非參數檢驗，如Wilcoxon配對符號秩和檢驗（適用于配對設計資料）、Wilcoxon秩和檢驗（適用于兩組獨立樣本資料）和Kruskal-Wallis H檢驗（適用于多組獨立樣本資料）.

例3對對照組、二氧化硅（SiO2）模型組和新疆維吾爾藥驅蟲斑鳩菊（VAM）干預組3組大鼠肺組織中轉化生長因子（TGF-β1）蛋白陽性表達情況進行比較［12］.對例3進行分析：表3結果變量“TGF-β1蛋白陽性表達積分動物數”屬于有序分類變量資料.作者在原始稿件中采用X2檢驗檢測3組大鼠肺組織中TGF-β1蛋白陽性表達情況，得出3組大鼠肺組織中TGF-β1蛋白陽性表達差異有統計學意義（X2=24.93，P＜0.05）.本例選用X2檢驗分析無法利用資料的“等級”信息.X2檢驗只能說明“3組大鼠在TGF-β1蛋白陽性表達”上有無差異，而無法說明“3組大鼠在TGF-β1蛋白陽性表達平均水平”上有無差異，而事實上“3組大鼠在TGF-β1蛋白陽性表達平均水平”的比較才是研究者關心的主要問題.故應該采用Kruskal-Wallis H檢驗.如表3所示，3組大鼠TGF-β1蛋白陽性表達水平比較，差異有統計學意義（H=43.81，P＜0.01），且SiO2模型組和VAW干預組TGF-β1蛋白陽性表達水平均高于對照組（Z值分別為-5.75和-5.50，P＜0.01），SiO2模型組TGF-β1蛋白陽性表達水平高于VAW干預組（Z=-2.85，P＜0.01）.

表3　3組大鼠肺組織中TGF-β1蛋白陽性表達情況　只

4　結語

醫學論文中統計學方法誤用的現象比較嚴重，本文總結了常見的3種錯誤，并給了正確的使用方法，以期拋磚引玉，為醫院編輯及相關作者提供參考.

［1］魏琛.醫學科研設計與論文撰寫［J］.中國康復理論與實踐，2002，8（8）:5-8.

［2］遲殿元.科研設計與統計學在醫學論文中的問題與對策［J］.齊齊哈爾醫學院學報，2012，33（11）：1548-1549.

［3］胡良平.影響我國醫藥科技事業發展的要因分析及其對策研究［J］.醫學情報工作，2005，49（2）:152.

［4］邱芬，曾令霞，國榮.統計學審查在醫學論文審稿中的必要性［J］.中國科技期刊研究，2011，22（4）:574-576.

［5］安勝利，郭萃.《護理學報》作者所投論文常見統計學方法誤用分析［J］.護理學報，2013，20（1A）:8-11.

［6］張維，鄧強庭，冷懷明.醫學期刊中容易誤用的統計學方法辨析［J］.編輯學報，2013，25（5）:435-437.

［7］高永，張中文，石德文，等.基于Excel的統計分析系統在期刊編輯部審稿中的應用［J］.編輯學報，2013，25（5）:478-481.

［8］方積乾.衛生統計學［M］.6版.北京:人民衛生出版社，2011:129.

［9］武婧，王素華，余艷琴，等.稀土氧化釹顆粒物致大鼠肺損傷相關性研究［J］.中國職業醫學，2013，40（5）:389-393.

［10］周素華，陸云霞.t檢驗和χ2檢驗常見誤用辨析［J］.公共衛生與預防醫學，2007，18（2）:110-112.

［11］樊春月，陳嘉斌，程櫻，等.呼吸道吸入兼皮膚吸收百草枯所致中毒6例臨床分析［J］.中國職業醫學，2014，41（3）:290-294.

［12］劉桂桃，王文玉，哈木拉提·吾甫爾，等.驅蟲斑鳩菊對大鼠矽肺纖維化TGF-β1、KL-6和CCL18影響研究［J］.中國職業醫學，2014，41（4）:374-378.

Misuse of 3 Kinds of Statistical Methods in Medical Journals

LI Xi-na，ZHENG Qian-ling
（Editorial Board of China Occupational Medicine，Guangzhou 510300，Guangdong，China）

According to the experiences of dealing with the journal，listed three kinds of statistical methods which were easy to misuse，including the misuse of factorial design analysis，paired design of t test and ordinal categorical variable.Attempting to improve the judgment ability of editors and the journal quality.

medical journal；statistics；factorial design；repeated measurement data；completely randomized design；paired design；ordinal categorical variable

G232.2

A

1007-5348（2016）06-0073-04

（責任編輯：邵曉軍）

2016-04-28

李禧娜（1984-），女，廣東汕頭人，《中國職業醫學》編輯部編輯，碩士研究生；研究方向：編輯學.