【医学论文写作技巧】临床医生论文写作，别踩这四大统计学“坑”

在临床医学领域，科研成果的呈现与交流离不开论文写作，而统计学作为研究设计与数据分析的重要工具，其运用得是否得当，直接关乎研究结果的可靠性以及论文质量的优劣。精准的统计学应用能够为研究结论提供坚实的支撑，增强论文的说服力和可信度；反之，若在统计学方面出现差错，则可能导致研究结果失真，论文价值大打折扣。然而，不少医生在论文写作时容易在一些关键环节出现差错，下面就为大家详细阐述最常见的四大统计学误区。

一、样本纳入量“糊涂账”

在进行一项严谨的临床研究之前，准确计算样本纳入量是一项基本且至关重要的要求。样本量的大小直接影响到研究结果的准确性和可靠性。合理的样本量能够在保证研究具有足够检验效能的同时，避免资源的浪费。然而，很多临床医生却常常忽视这一步骤，导致研究从一开始就埋下了隐患。

曾有位医生就吃过这方面的亏。他开展了一项关于某种新药物疗效的研究，在论文预答辩时，专家询问他为何在研究中A、B两组选取了那么多老鼠，他支支吾吾，根本无法给出合理的回答。原来，在他的论文里，根本没有说明样本纳入量是如何计算得出的。这一问题的暴露，使得他的文章基本就被判了“死刑”。因为样本量的计算需要综合考虑研究目的、研究方法、预期效应大小、检验水准、把握度等多种因素。如果样本量计算少了，研究结果可能就不够准确，无法真实反映实际情况，导致研究结论缺乏可靠性，难以得出具有普遍指导意义的成果。例如，在评估一种新的治疗方法对某种罕见病的疗效时，如果样本量过小，可能无法捕捉到该治疗方法与现有治疗方法之间的差异，从而得出错误的结论。而要是计算多了，又会造成资源的浪费，包括人力、物力和财力的浪费。比如，在一些动物实验中，过多的样本量不仅会增加实验成本，还可能给动物带来不必要的痛苦。所以，医生们在进行研究之前，一定要根据研究目的、方法等多种因素，运用科学的统计方法认真计算样本量，并且在论文中清晰写明计算过程，包括所采用的计算公式、参数的取值依据等，以便审稿人和读者能够进行审查和验证。

二、数据造假“碰不得”

科学研究追求严谨真实，这是科学发展的基石。数据作为研究的核心支撑，其真实性和可靠性至关重要。数据造假是绝对不可触碰的红线，它严重违背了科学研究的伦理和规范。然而，仍有极个别医生会铤而走险，为了追求论文的发表或个人的利益，不惜在数据上弄虚作假。

很多人在文章中声称将患者通过随机系统分成A、B、C三组，其中A组30例，B组30例，C组65例。从随机分组的原则来看，真正的随机分组应该保证每个研究对象被分到各组的概率相等，而随机分组后三组人数差距如此之大，这明显存在问题，果然被怀疑数据造假。在作者的修改稿中，虽然将三组人数改成了60、60、65例，但依然掩盖不了造假的事实。因为这种随意更改数据的行为违背了科学研究的客观性和真实性原则，最终稿子直接被退回。数据造假不仅会严重损害自己的学术声誉，一旦被发现，将面临学术界的严厉谴责和处罚，甚至可能影响自己的职业生涯。而且，它还会破坏整个学术环境的公正性，影响其他科研人员的研究积极性和信心，阻碍科学的进步和发展。因此，医生们一定要坚守学术道德底线，树立正确的科研价值观，以严谨的态度对待数据，确保数据的真实性和可靠性。在数据收集、整理和分析过程中，要严格遵守科学规范和操作流程，如实记录和报告数据，杜绝任何形式的数据造假行为。

三、“随机”概念别混淆

“随机”是确保研究样本具有代表性的关键所在，它能够使每个研究对象都有同等的机会被分配到不同的研究组中，从而减少选择偏倚，提高研究结果的可靠性和有效性。然而，很多医生对“随机”的理解存在偏差，错误地使用了随机方法，进而导致研究出现偏倚，影响研究结论的准确性。

有些医生把随意法和交替制定法当作“随机化”，这显然是大错特错的。随意法是指根据研究者的主观意愿或方便程度来选择研究对象或分配研究组，这种方法缺乏客观性和科学性，容易导致选择偏倚。交替制定法是指按照一定的顺序交替将研究对象分配到不同的研究组中，这种方法也不能保证每个研究对象被分到各组的概率相等，同样会产生偏倚。常见的错误随机方法还包括用身份证尾号、就诊日期、出生日期等来进行分组。例如，用身份证尾号为偶数的研究对象分到一组，为奇数的分到另一组，这种方法无法保证每个研究对象被分到各组的概率相等，因为身份证尾号的分布可能受到多种因素的影响，与研究对象本身的特征并无直接关系，会使研究结果不准确。正确的随机方法有手工法和计算机法。手工法常用随机数字表法，随机数字表是由随机数字组成的表格，研究者可以根据一定的规则从表中选取随机数字来分配研究对象。计算机法则是借助专门的软件进行随机分组，这些软件能够根据预设的随机算法生成随机序列，实现真正的随机分配。医生们在进行研究时一定要选对方法，确保随机分组的质量。

另外，在对照组的设立方面也容易出现问题。对照组是研究设计中不可或缺的一部分，它能够为研究组提供一个比较的基准，帮助研究者更准确地评估研究因素的效应。比如进行有创性研究，像给脊髓损伤患者做细胞移植治疗，如果只做治疗前后的自身对照，而不设立假手术组，就无法排除手术本身（如减低椎管内压力、消除粘连）对结果的影响。因为手术操作本身可能会对患者的身体产生一定的生理变化，这些变化可能会干扰对移植细胞疗效的评估。只有设立了假手术组，假手术组的患者接受与研究组相似的手术操作，但不进行细胞移植，通过与研究组进行对比，排除其他干扰因素，才能准确评估移植细胞的疗效。不过，并非所有研究都需要设立对照组，像器官移植（肝、肾、心）研究，当器官疾病严重到失去功能，除了移植患者只能死亡，移植成功能够延长生命、改善生活质量，这类研究就不用设立假手术对照。因为在这种情况下，没有其他可行的治疗方法可供比较，设立假手术对照不仅不道德，而且也没有实际意义。

四、P值理解别片面

P值是判断结果是否具有统计学意义的重要指标，它在统计学分析和假设检验中起着关键作用。然而，很多医生对它的理解不够全面，在写论文时仅仅看到P＜0.05就轻易下结论，认为研究结果具有显著性，就一定是重要的、有实际意义的，这很容易导致错误。

2016年，美国统计协会发布了关于P值的6个准则，其中有一条非常重要：P值具有显著统计性，并不代表效应量大或者结果重要。简单来说，证据强并不意味着效果大。P值与样本量大小、测量精度有关。样本量大、测量精准，小效应也可能具有统计显著性。例如，在一个大规模的临床试验中，即使两种治疗方法之间的疗效差异很小，但由于样本量足够大，也可能得到P＜0.05的结果，显示出统计显著性。但这并不意味着这种微小的疗效差异在临床上具有重要的实际意义。相反，样本量小，大效应也可能不显著。比如，在一个小样本的研究中，可能由于样本的局限性，无法检测到两种治疗方法之间实际存在的大效应差异，导致P值大于0.05，得出无显著性差异的错误结论。而且，统计显著性和结果重要性之间也没有必然联系。统计显著性只是从统计学的角度说明两个或多个总体之间存在差异的可能性，而结果的重要性则需要从临床实践、社会效益等多个方面进行综合评估。所以，医生们在分析研究结果时，不能仅仅只看P值，要综合考虑效应量、临床意义等多种因素。效应量能够反映研究因素对结果的影响程度，通过计算效应量可以更直观地了解两种治疗方法之间的差异大小。同时，还需要结合临床实际情况，判断这种差异是否具有实际的应用价值，是否能够改善患者的预后、提高生活质量等。只有综合考虑这些因素，才能谨慎地得出结论，确保研究结果的科学性和实用性。

总之，临床医生在论文写作中要高度重视统计学问题，避免陷入上述四大统计学“坑”。只有正确运用统计学方法，才能保证研究结果的真实性和可靠性，提高论文的质量，为临床医学的发展做出积极贡献。

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