医学论文由于经常需要报告精确数据和确定样本的统计学意义,与理工农商等领域的论文相比,在数据结果的表达方面具有两个非常不同的特点,即需要大量使用表格和统计学分析。
要想提高医学论文的写作能力?提高医学论文的质量?在结果部分处理好表格内容、在方法和讨论部分处理好统计学分析是非常关键的两个举措。这两个问题也是医学论文审稿专家非常看重的。
关于这两个方面,由山西医科大学的殷国荣、郑金平主编、由科学出版社于2015年出版的《医学科研方法与论文写作》(第3版,ISBN 978-7-03-044525-4)有详细论述,建议读者阅读。该书已被许多高等院校选做本科生和研究生的教材。
虽然书中某些章节的内容有所重叠和散布,但仍不失为一本非常值得精读的经典书籍,不仅对于医学专业的人士很有用,对于理工农商各学科人士也都有普适的指导意义。
该书包括以下16章,其中第11章介绍表格,第2、3、7、11、12章介绍统计学方法:
- 医学科研方法和创新思维;
- 实验的基本要素及误差控制;
- 实验设计的基本原则与方法;
- 医学文献计算机检索;
- 医学文献的积累与综述撰写;
- 医学科研课题的申请;
- 临床医学研究方法与试验设计;
- 医学论文的基本格式与写作方法;
- 医学论文的写作步骤;
- 各类医学论文的写作特点;
- 实验结果的表达技术;
- 医学论文的评价与常见错误分析;
- 英文摘要的撰写;
- 医学论文的发表;
- 如何向SCI期刊源期刊投稿;
- 医学科技成果与专利申请。
常用的表格包括卡线表和三线表。卡线表在左上角栏头设有斜线,还有竖线和框线,不够简练,排版工作量较大。三线表由卡线表改造精简而成,在栏头取消斜线,表身不出现竖线和框线,并省略横分隔线,只出现上下两条粗线(顶线和底线)和表头下面的一条细线(标目线)。表格的标目是表内各项目的名称,用来表示表内数字或文字内容的含义和单位。横标目(又称左标目)位于表格最左列第一行,通常用来表示表格所叙述的研究对象(类似于主语),管理最左列。纵标目位于标目线上沿的各列,用来说明各项指标的名称、代号和单位(类似于谓语),管理纵向其他各列。另外,可以按需在表格的最右侧设置合计列,或在表格的最下面设置合计行。主语和谓语颠倒,又称横纵标目颠倒,是制表时最常见的错误。
医学科研的统计设计是运用统计学方法减小误差,进行差异显著性检验(例如求P值),保证样本的代表性和样本之间的可比性,确保试验结果的准确性、可靠性和可重复性。由于个体差异较大,医学试验数据必须进行统计学分析才有意义。例如,如果样本数量过少,很难排除抽样误差对试验结果的影响。
另外,当试验数据显示病因与疾病之间存在统计学关联时,只说明这两者之间的关联能够排除随机误差的干扰,但并不说明两者之间必然存在因果关联。如需确定因果关联,还需要排除选择偏倚、测量偏倚、混杂偏倚等系统误差的干扰,避免出现虚假关联。当两种疾病都与某因素有关联时,这两种疾病之间也会呈现明显的统计学关联。这种关联称为间接关联。在排除了抽样误差、虚假关联和间接关联后,两个事件之间的关联才可能是因果关联,才能从致病因素推导出疾病发生的结果。
在医学论文审稿中常见的统计学错误包括以下六种。
- 统计学概念混淆:将统计学意义较大与影响因子效果强烈这两个概念混淆。两个总体均值之间的差异具有统计学意义,是指这两个均值之间具有本质差异,而这差异不是由于抽样误差引起的。但是,这并不代表两个均值之间的差异很大或影响因子的效果强烈。
- 缺乏统计学处理:在从样本信息推断总体规律时,关于样本的假设检验统计量计算有缺陷,甚至直接根据统计指标观察值的绝对值做出结论,而忽略统计学处理。
- 误用统计学方法:未根据试验资料的设计方法选择正确的假设检验方法,因而导致错误的结论。乱用t检验、P检验、卡方检验、秩和检验、方差分析。对于相同的数据,不同的假设检验方法可能会给出相反的结论。例如,当把适用于成组设计数据的假设检验方法误用到配对设计数据时,可能会将具有统计学意义误读为无统计学意义。
- 统计学分析结果不完整:在做假设检验时只列出P值,而没有说明所选用的统计学分析方法(例如t检验、卡方检验、方差分析),或者没有给出计算的统计量取值。
- 因果关联统计学分析缺失:在病因分析的因果关联上缺乏抽样误差、虚假关联和间接关联的统计学分析。
- 统计学格式错误:在符号和斜体上误用统计学符号。
感兴趣的同学,可以对该著作进行进一步研读。
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