论文撰写中常见的统计学问题及其处理(2)

　　这是文稿中极易混淆的一类计量资料统计问题。
　　(一)检验的注意事项
 
　　1.t检验的意义:t检验与所有统计分析相同,其结果提示现有差别不仅仅是抽样误差所致,且提示犯第一类错误的可能性大小,即t0.05与t0.01犯第一类错误的可能性各为5%与1%。
 
　　2.统计意义与临床意义的关系:统计学有显著意义,而在临床上可能是无意义的,提示该研究应继续深入,以明确该差异是否真有显著意义;相反,统计无显著意义,而临床上却是有意义的,不能贸然轻易地下结论。应复查实验设计、方法、试剂及仪器性能、质控措施和实验数据等是否有问题,或尚需再进一步增加样本量进行复测等。　
　　
　　3.t检验适用范围:t检验仅适用于正态或近似正态分布(包括偏态转换)和其方差是齐性资料的检验;t检验适用于可比性资料,即除了欲比较的因素外,其它所有可影响的因素应相似。
 
　　4.t检验的结果判断:判断结果不应绝对化,P<或>0.05,分别表示可拒绝或接受原定的假设,但两者都有5%的可能性犯第一类错误;而P值越小,只能是更有理由拒绝原定的假设。
 
　　5.单侧与双侧检验:应预先制定本研究的结果是需行双侧还是单侧检验。对有把握确知某治疗措施或某指标是不会劣于现有的,才作单侧检验;若不知何者为优,应行双侧检验。因为在同一t值的界限上,单侧检验的概率(P)仅为后者的一半,也就是说单侧检验较双侧检验更易得出差别有统计意义的结论,不可随意制定。一般讲,绝大多数研究以采用双侧检验为妥。
 
　　(二)t′检验与t检验的区别
 
　　当两样本均数的方差非齐性时,应以t′替代t检验。例如:甲组32例血清某指标值为53.9±49.6(μmol/L);乙组6例的结果为26.6±7.2(μmol/L),若不考虑两样本方差大小,t检验示t=1.331,P>0.05,提示两组血清该指标的平均含量差异无显著意义。但先作方差齐性检验,F=47.4,P<0.01,示这两样本方差差异有极显著意义。据此应采用t′检验,t′=2.952>t′0.012.875,P<0.01。显然,与上述结论恰恰相反。


　　四、 卡方(χ2)、校正χ2与直接概率法(或精确法)检验


　　这三种检验方法为一类用途较广、但也易混淆的、适用于计数资料检验的方法。应注意,鉴于总数与理论值的不同,应采用相适合的检验方法。
 
　　例1.192例出生体重≥4000g的新生儿发生难产与窒息数分别为151例与22例;3475例出生体重≥3500～4000g的新生儿发生难产与窒息数分别为185与265例;2451例出生体重≥2500～3500g的新生儿发生难产与窒息数分别为122与169例。3组的构成比:难产与新生儿窒息率分别为:78.6%、5.3%、5.0%与11.4%、7.6%、6.9%。据此贸然认为出生体重≥2500～3500g为最佳新生儿分娩体重的结论是不可靠的。经χ2分析,后两组的难产与窒息率间和前两组窒息率间差异均无显著意义(P均>0.05)。故可认为,单据本研究结果是难以得出上述临床上认可的结论的。这涉及到上述“统计无显著意义,而临床却是有意义”的问题,应进一步复查或增加样本测试。杜绝单纯根据百分率的大小贸然下结论。
 
　　例2.某药治疗感染衣原体(CT)的中、晚期孕妇各11例和36例,她们的新生儿感染CT数各为3例和23例。χ2检验得χ2=4.570,P<0.05。据此误认为,某药治疗中孕期感染CT孕妇的新生儿感染CT数少于晚孕期才开始治疗的新生儿感染数。根据统计原则,其中一个数的理论值为4.9(<5)时,应采用校正χ2计算,得χ2=3.209,P>0.05。显然,正确结论恰与上述相异。
 
　　例3.以精确法替代χ2检验。某新技术测试8例卵巢内胚窦瘤患者,5例呈阳性反应;测试25例卵巢颗粒细胞瘤患者中6例阳性。χ2检验得χ2=4.042,P<0.05。误认为该新技术测前组的阳性率高于后组。但鉴于总例数33例(<40),且其中一个数的理论值为2.7(<5),故应改用精确法检验,结果首次计算P值,已达0.102,>双侧检验的有显著性意义的界限0.025,故P>0.05。结论也恰相反。