医学稿件中常见的统计学错误

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许多稿件中的统计学问题并非高深的错误,而是从未说明理由的基本选择,或读者无法核实的数字。本指南将最常见的问题归为四类,并以一份核对清单作结,该清单依据SAMPL指南(生物医学期刊的基础统计报告规范)、ICMJE推荐意见以及本刊的作者须知编制。

选择了错误的检验方法

每一种统计检验都基于一定的假设。SAMPL要求作者确认数据符合各项检验的假设,并给出三个典型例子:偏态数据应采用非参数检验,配对数据应采用配对检验,用线性回归分析的变量关系应确实呈线性。

稿件中的常见错误包括:

  • 将配对测量数据视为独立数据,例如用非配对t检验比较同一批患者治疗前后的结果。
  • 对明显偏态的数据使用均数和t检验,如住院时间或许多实验室指标。SAMPL建议,对非正态分布的数据应以中位数和百分位间距或范围进行描述。
  • 使用标准误描述变异程度。SAMPL指出,不应使用均数的标准误来显示数据的离散程度;应使用标准差、百分位间距或范围,并写作“均数(SD)”,而非“均数 ± SD”。
  • 在一句话中罗列所有检验(“使用了t检验、卡方检验和Mann–Whitney检验”),却未说明每项比较分别使用了哪种检验。SAMPL要求对每项分析都予以明确说明。
  • 未加说明即将连续变量转换为分类变量。SAMPL要求作者报告对原始数据的此类改动,包括将连续数据合并为分类变量。

如果不确定哪种检验适合您的研究设计,应在收集数据之前咨询统计学家,而不是等到审稿人意见送达之后。

多重比较

在0.05水平上进行的每一次检验都存在出现假阳性结果的可能。Bland和Altman在BMJ中指出,对20个零假设实际为真的独立检验而言,至少出现一次假“显著”结果的概率约为64%。他们还阐述了Bonferroni方法(即将0.05除以检验次数)及其局限性:当各检验之间存在相关性时(例如同一批患者的多个结局指标),该方法会过于保守。SAMPL要求作者说明是否对多重比较进行了校正及校正方法,并将事后分析(包括未预先设定的亚组分析)标明为探索性分析。ICMJE同样要求作者区分预先设定的分析与探索性分析。

在实践中:

  • 预先确定一个主要结局指标,并以此作为主要结论的依据;
  • 报告所做比较的总数,而不只是报告那些P值较小的比较;
  • 若进行了校正,应说明所用方法及理由,并注意Bonferroni校正并非适用于所有研究设计;
  • 应将亚组分析结果标注为具有假设生成性质,而非作为证据证明。

关于P值的ASA声明提醒作者,恰当的统计推断要求全面报告并保持透明,这意味着不能只报告达到显著性的分析结果。

缺少分母的百分比

“25%的患者出现了并发症”这一表述无法判断:究竟是4中的1,还是1,000中的250?SAMPL要求作者报告所有百分比的分子和分母,并报告每项分析的总样本量及各组样本量。EASE作者指南用浅显的语言表达了同样的观点:报告百分比时,应明确何为100%。

相关问题:

  • 小数位过多。SAMPL建议在合理范围内尽可能减少小数位数;基于20例患者计算的百分比无需保留两位小数。
  • 因数据缺失而未经说明即发生变化的分母。若12例患者未进行随访,应予以说明,并给出实际使用的分母。
  • 缺少时间段或人群单位的发生率。SAMPL要求注明所报告的率或比值的类型、涵盖的时间段以及任何乘数(例如“每10,000”)。

表格中较好的格式为“18/72(25%)”,正文中则采用“18/72例患者(25%)”的格式。

报告核对清单

提交稿件前,请对照以下清单检查统计分析小节和结果部分:

  • 所用的每种方法均已描述,且描述足够详细,使具备相关知识且掌握数据的读者能够核实结果(ICMJE)。
  • 已注明统计软件及其版本(ICMJE;本刊要求)。
  • 已说明显著性水平,以及检验为单侧还是双侧(SAMPL;本刊要求)。
  • 已核查各项检验的假设条件,且每项比较所用的检验方法须清晰明确(SAMPL)。
  • 正态分布数据以均数(SD)表示;偏态分布数据以中位数及百分位间距或范围(SAMPL)表示。
  • 所有百分比均应标明分子和分母,且每项分析均应给出样本量(SAMPL)。
  • 主要结果应给出效应量及其95%置信区间,以及精确的P值,而非仅标注“P<0.05”(ICMJE;SAMPL;本刊要求)。
  • 应说明多重比较的校正方法,并将探索性分析明确标明为探索性分析(SAMPL;ICMJE)。
  • 应报告缺失数据及其处理方法(观察性研究适用STROBE)。
  • 应遵循相关的EQUATOR报告规范(CONSORT、STROBE、STARD、PRISMA或CARE),并符合本刊要求。

我们关于P值和置信区间的指南阐述了如何解读和表述这些结果。

参考文献

全部指南

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