高质量论文要点:避开这4个医学科研统计错误.docx
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1、高质量论文要点:避开这4个医学科研统计错误统计的本质是种工具,用来确定变量间的关系、评估研究问题效度。尽管统计是生物医学研究中的主要工具之一,但它一直或有意或无意地被人滥用,已经到了见怪不怪的程度。事实上,越来越多人表示统计错误是造成拒稿的主要原因之一。本文先后探究了生物医学研究中滥用统计数据的原因和解决办法。一、造成统计错误的原因。1.数据呈现不清:通常论文中会提及统计方法、分析数据。不过在呈现数据时很容易出现表述上的灰色地带,让读者对研究缺乏全面的了解,归根结底是因为很多论文的统计假设都没讲清。在一项样本为医学院学生、教职工的横向调查中,有 53.87% 的人认为统计学很难,52.9% 的
2、人说不清 p 值是什么,36.45% 的人对标准差的定义有误,50.97% 的人无法正确统计样本大小。这些数据说明研究人员能正确分析数据还不够,还要会正确使用、呈现数据。2.重理论、轻数据:同行评审通常会对临床研究的数据统计进行严格筛查,但基础科学就另当别论了。基础科学涵盖生物化学、行为学、动物模型、细胞培养等多个领域,这种跨学科性质让统计分析更棘手。通常研究人员会在实验结束后才开始着手数据分析。这种事后分析带来的真知灼见通常都比较有限。3.采集数据前规划不到位:规划好每个关键步骤要做的统计工作非常重要。比如说,确定样本大小时,老鼠的数量可能会对研究结果产生重大影响。由于样本的体重、身体质量等
3、多个变量都可能影响实验结果,最好根据不同变量进行样本容量计算,然后选择最大的可行样本进行实验。理想情况下,研究人员应在数据采集之前确定暴露变量和结果之间的关系,这能有效避免误报。研究人员还应该提前定好主要结果变量、 确认是否使用 A、B 对照组、设置相关组(测试 A 在患有焦虑症和抑郁症的样本身上的变量效应)。4.数据采集和统计分析中出现偏差:同样的,研究人员在设计实验时也要注意对照组(条件)、随机性、盲法实验、可重复性。随机的大容量样本能避免偏差和误导。比如说,假如有人想测试药物 A 对动物体重、心率、身体质量的影响,通常会有研究人员把它切分成三个单独的实验。但这种做法容易产生偏差。相反,当
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