时间：2026-04-13 11:48:29
今年5月，医学领域的权威杂志《Heart》发表了一篇极具价值的方法学论文，其第一作者是来自英国伯明翰阿斯顿大学的生物统计专家——Dan·J·Green博士。这位格林博士在学术界可是响当当的人物，实力强劲！从2021年开始，他就如同一位严谨的学术“守门人”，为不同领域的期刊审阅了超过200篇学术论文，平均每月审阅三四篇。他这种认真负责、兢兢业业的工作态度，实在令人敬佩。
格林博士凭借这200多篇论文的丰富审稿经验，就像一位经验老到的“侦探”，仔细梳理并归纳出了论文写作中10个常见的统计学错误，还精心撰写了这篇文章。这篇文章对于我们这些从事医学研究、撰写论文的人而言，无疑是一座“宝库”，具有极高的参考价值。接下来，让我们一同深入这个“统计学错误的世界”，一探究竟。
在临床研究这个严肃的领域里，对因果关系的推断必须慎之又慎，就像在布满陷阱的道路上行走，稍有差错就会陷入困境。只有在设计极为严谨的随机对照试验（RCT），或者运用了先进因果推断技术的高质量队列研究中，我们才能够谨慎地推断因果关系。这就好比在黑暗中探寻真相，只有借助足够明亮且精准的“光线”，才能看清事物之间的真实关联。
然而，在不少横断面研究中，常常会出现一些不恰当的“因果”类描述。有些作者会毫不谦虚地宣称“我们已证明x导致y”，像“证明”（shown）、“导致”（leads）这类词汇，就如同隐藏在文字中的“陷阱”，往往暗示着因果关系，这显然是不合适的。这就好比你看到一个现象，还未经过深入调查和研究，就匆忙确定了原因，这是非常不严谨的。
有些作者可能会在结论部分注明“本研究结果应视为探索性结论”，试图以此来为自己的不当表述开脱。但这绝不能成为论文其他部分随意使用因果语言的借口。这种行为就如同夸大自己的研究成果，很容易误导读者，使他们对研究结果产生错误的认识。
所以，当论文完成后，我们一定要认真仔细地评估，看看是否存在过度推断的语言。最好把论文交给其他同事或者同行，让他们帮忙检查我们的措辞。毕竟，要是等审稿人提出质疑，那就如同考试结束后才发现自己答错了题，后悔都来不及了！
许多投稿论文在摘要部分都存在结构混乱的问题，就像一个杂乱无章的抽屉，东西随意堆放，让人难以找到重点。
众多期刊对于结构化摘要中的小标题都有明确的要求和格式规范，这就如同游戏有其规则一样。通常，摘要需要涵盖研究目的（what）、研究意义（why）、研究对象（who）、研究时间（when）以及研究地点（where）这几个重要方面。同时，摘要内容要简洁明了、结构清晰，就像一幅清晰的导航图，能够准确反映研究的核心要点。
如果摘要中的小标题出现错误，或者信息错位，就像地图上的标记放错了位置，会让读者感到十分困惑，不知道从何处入手阅读，也不清楚研究到底想要表达什么。
审稿人在看到这样的摘要时，心里会犯嘀咕：倘若作者连摘要都写不好，不遵循期刊的要求，那又怎么能让人相信他的数据分析过程和结果是准确可靠的呢？
部分论文在摘要的“结果”部分，仅仅描述了现象、趋势或者结论，却没有给出具体的数据和统计结果，这就好比只说了一个大概，却没有提供具体的证据，是不正确的做法。这样做会严重削弱研究的可信度和科学性，就像建房子没有打好地基，房子很容易倒塌。
毕竟，现在很多读者都很忙，他们可能只会浏览一下摘要。如果不提供数据，读者就会觉得这个研究缺乏数据支撑，就像一个没有内容的空箱子，没有什么价值。
或许有人会认为，这似乎并不是统计学方面的错误。但大家要明白，摘要部分其实是统计审稿人重点审查的内容，他们会像侦探一样，仔细寻找其中的问题。所以，我们一定要查看期刊的投稿指南，并且参考目标期刊近期发表的论文摘要，明确其格式要求和内容规范，就像按照菜谱做菜一样，这样才能做出符合要求的“美味佳肴”。
在撰写论文的方法部分时，我们要像一位细致的工匠，认真描述研究样本、样本收集过程，以及开展研究的地区，比如研究中心、诊所、医院、研究所、实验室等。同时，还要明确纳入与排除标准，就像设置一个筛选的“滤网”，把符合要求的研究对象筛选出来。
在介绍方法部分时，千万不要呈现研究结果，除非是样本量计算所需的预试验结果等情况。这就好比在做饭的时候，先把食材准备好，把做饭的方法考虑清楚，而不是在准备食材的时候就开始品尝做好的菜。
而样本量、失访情况、均值/中位数、P值及信度指标等，这些都属于研究结果，就像做好的菜肴一样，应该在结果部分呈现，而不是放在方法部分。
撰写方法部分时，我们要秉持“研究尚未完成”的视角，就像在写一份计划书，假定研究对象还没有招募，确保内容纯粹围绕研究方法展开。
为什么这一点如此重要呢？因为如果把研究结果混入方法部分，就像把不同的东西混在一起，不仅会破坏科学报告的清晰结构，让论文看起来杂乱无章，还会让审稿人觉得作者不够专业，就像一个做事没有条理的人，很难让人信任。论文撰写有其规范和套路，如果不遵循，读者在阅读和理解时就会遇到困难，就像在迷宫里找不到出路一样。
统计分析部分是论文中非常关键的一部分，它就像论文的“引擎”，为研究提供动力和支持。这部分应该涵盖统计学描述，比如均值/中位数等，还要有推断性假设检验方法，以及可能采用的回归模型或其他更复杂的分析方法。
方法部分要把所有得出结果的统计分析方法都交代清楚，而且结果部分与方法部分的逻辑要保持一致，就像两个相互咬合的齿轮，才能正常运转。
统计审稿人会像严格的考官一样，仔细审查统计分析部分，这是他们的工作重点。如果这部分没有交代清楚，审稿人和读者就无法理解研究的逻辑，就像看一部没有剧情介绍的电影，不知道故事的发展走向。更重要的是，这会使研究失去可重复性，而可重复性是所有研究的核心目标，就像一个产品的质量标准，如果达不到，这个产品就很难得到认可。
格林博士针对这个问题给出了一些实用的建议：
按照相同的顺序，用要点列出方法部分描述的所有分析内容；再以相同顺序，用要点列出结果部分呈现的所有分析结果。这两份清单应该完全一致，分析内容及顺序一一对应，就像两个完全相同的拼图，这样才能确保没有遗漏和错误。
避免在方法部分描述未在结果部分呈现的分析，也不要在结果部分呈现方法部分未提及的“意外结果”。这就好比不能在计划里写一件事，最后却做了另一件事，会让读者和审稿人感到困惑。
如果方法部分内容过长，就像一篇冗长的文章，读起来会很吃力。这时可以使用补充材料呈现详细信息，确保所有必要信息完整，同时不影响方法部分的可读性，就像把一些不常用的工具放在工具箱的隔层里，既不占用主要空间，又能在需要的时候找到。
许多论文在进行数据分析时，常常会采用正态性统计检验，比如Kolmogorov - Smirnov检验或者Shapiro - Wilk检验。但大家要知道，这些检验方法就像一把不太精确的尺子，只能给出假设检验的结果，无法全面反映数据分布特征。
其次，这些检验方法高度依赖样本量，就像一个敏感的仪器，对样本量的变化非常敏感。小样本量可能因为数据不足，导致P值不显著，从而错误地提示正态分布；而大样本量则对正态分布的微小偏离极为敏感，容易出现P值显著，进而错误地提示非正态分布的情况。这就好比用不同精度的量具去测量东西，得到的结果可能会不一样。
因此，要全面了解数据分布情况，建议借助直方图、Q - Q图等可视化方法，这就像给数据画一幅“肖像”，能让我们更直观、更准确地判断数据是否符合正态分布。
同时，在使用均值和标准差描述数据时，计算95%的参考值范围也能提供更有价值的参考信息，就像给数据划定一个“安全区域”，让我们更好地了解数据的分布情况。
在众多临床研究中，要确定最终纳入研究的对象，往往需要经过多个筛选阶段，就像一场层层筛选的选拔活动。初始候选对象就像一群报名参加选拔的人员，已联系对象是接到通知准备参加选拔的人员，回应对象是愿意参加选拔的人员，因不符合纳入标准被排除对象是在初赛中被淘汰的人员，失访对象是在选拔过程中失去联系的人员，纳入主要分析的对象是进入决赛的人员，可能纳入敏感性分析的对象是备用人员等等。
如果仅通过文字描述这一筛选过程，不仅效率低下，就像用嘴一个一个地介绍，说半天也说不清楚，还可能混乱不堪，让读者听得晕头转向。因此，需要用流程图来呈现这一过程，就像用一张路线图展示选拔的流程，让读者一目了然。
许多稿件虽然已经包含了流程图，但往往存在内容不完整的问题，就像一幅没有画完的画，缺少一些重要的细节。如果流程图细节不完整，可能会引发审稿人与读者对信息隐瞒的质疑，就像怀疑一个人说话有所保留，藏着一些秘密。
例如，若干预组失访人数多于对照组，就应在流程图中明确体现，并在部分讨论该问题。读者与审稿人不仅需要了解失访人数，就像要知道有多少人退出了选拔，还需知晓失访原因，就像要知道人们为什么退出选拔，是因为身体原因还是其他原因。
因此，绘制流程图时，应包含从初始候选对象到最终分析样本的完整流程，详细说明每个阶段，比如纳入/排除标准、随访阶段，或按暴露组分层。可以参考临床试验报告统一标准（CONSORT）流程图作为指导框架，同时明确失访细节，按暴露组分别说明失访人数及具体原因，就像给选拔活动制定一个详细的规则手册，让整个过程更加清晰透明。
好啦，今天就先分享到这里啦。写太多大家可能也没时间仔细看，就像给一个人吃太多食物，他可能消化不了。下一篇我们将继续分析后续的“4点错误”与“5点补充”，敬请期待哦！
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