醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些？

科學研究長期以來從簡單的定性分析走向詳細的定量分析，科研人員要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響論文的結果分析。在醫學研究寫作中，實驗設計的方法直接決定了對數據采用哪種統計方法，因為每種統計方法都要求數據滿足壹定的前提條件和假設，所以論文在設計實驗時要考慮將來哪種統計方法更可靠。醫學統計方法存在很多錯誤，其中最重要的是統計方法與實驗設計不壹致，導致數據統計結果不可靠。下面，醫學期刊的編輯列舉了壹些常見的可以避免的問題和錯誤:

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壹是數據統計分析方法使用不正確或不當。在醫學論文中，最常見的錯誤是當實驗設計是多組研究時，需要對數據進行方差分析，作者都是用兩個樣本的均值檢驗。

二是統計方法不明確。同壹篇醫學論文，不同的數據要用不同的統計方法處理，這就需要作者清楚地描述每個統計值用的是什麽統計方法。然而，在許多使用多種統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地將論文中使用的統計方法作為壹個整體列出，並沒有對每壹個數據結果分析的具體統計方法進行說明，這使得讀者很難確認作者對某壹具體結果使用了什麽數據分析方法。

三、統計表格和圖表缺失或重復。統計表或圖表可以直觀地讓讀者了解統計結果。好的統計表或統計圖應該是獨立的，即作者即使不看文章內容，也能從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。但有些醫學論文只是簡單地堆砌了壹大堆統計數據，缺乏直觀的統計圖表或表格；或者雖然列出了統計表格或圖表，但表格或圖表中有很多遺漏項，讀者很難從中提取太多有用的信息。

此外，有些作者為了增加文章篇幅，還列出統計表和圖表，造成不必要的浪費和重復。統計表的好處是詳細，便於分析研究各種問題。統計圖(尤其是條形圖)的優點是可以直接反映變量的數量差異。

在醫學論文中解釋統計結果的兩個最常見的錯誤是過度依賴P值(結果可靠性的遞減指標)和避免負面結果。前壹種錯誤的原因是壹些作者誤解了P值的含義，混淆了數據的統計意義和研究的臨床意義。因此，醫學研究者壹定要註意不要單純依靠統計值得出武斷的結論，壹定要將統計結果與臨床實踐相結合，這樣才能避免類似的錯誤。

至於避免負面結果，只提供正面結果，那是因為很多作者在研究設計的時候無法擺脫壹種單向的思維定勢，就是先主觀認定壹些預期的結果和結論。在總結某個結果的原因時，要從壹個方向的實驗中得出壹個完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情況非常有意義。這種思維定勢過於強調統計差異的意義，有時會刻意回避報告差異的不明顯結果，不去思考和探究不明顯差異的原因和意義，反而會忽略壹些重大的科學發現。