如何规避医学论文汇总数据统计的错误？

医学论文数据统计是一个繁杂的过程，有些科研工作者在实验的过程中，经常将数据简单的放在一边，没有及时整理，导致不能根据实验结果产生新发现，或者论文写作的时候不知道数据具体来源。

为了帮助科研工作者有效整理数据，以下是一些常用的数据整理方法：

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做实验前，尤其是新实验（哪怕是实验室其他人已经做了N遍的实验）先尽可能的写清楚实验步骤（protocol）， 这个protocol最好用英文写，并且做成电子版，存在自己的电脑中，打印一份贴在自己的笔记本中，以后再用该protocol， 只需写明：参见xx页（refer Pxx。这样到时候写论文时，就很方便了；

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新的实验结果一旦得到，要将数据尽快整理成图表，用Powerpoint做成PPT格式，质量和格式就和准备发表一样，哪怕是阴性结果，并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出，这样以后无论是开会做presentation还是撰写论文都会方便很多。

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如果是阴性结果，和预测的不同，分析问题的可能原因，有无别的替代方法？是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计？

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同样重要的是，在实验过程中，要经常（我一般一周至少一次）查Pubmed（生物医学最着名的、最重要的摘要数据库）， 看相关领域是否有新的论文发表，如果相同思路的结果已经发表，就要及时调整实验方向。

除了要有效整理数据，还要注意在实验过程中避免统计方法误用。统计方法误用对论文来说可以说是致命性的，可以导致论文数据出错，所以一定要正确使用统计方法。

以下三个是医学论文中常见的统计方法误用：

1、等级资料用卡方检验代替秩和检验

卡方检验主要用于计数资料的显著性检验。在卡方检验中，各项的秩序任意排列所得的值相同，判断结果也相同。但等级资料有强弱之分，不能任意排列，只能从强到弱或从弱到强。卡方检验没有考虑到等级的强弱信息，而秩和检验考虑到了这一点。单项有序分类资料应使用秩和检验。

2、计量资料方差不齐时，仍用t检验或方差分析

这一错误在医学论文中较常见。有许多作者忽略了数据的方差齐性，不经检验直接使用t检验或方差分析。当各样本组经方差齐性检验方差不齐时，可采用以下3种方法来处理：(1)用非参数检验方法；(2)用近似法(如t’检验)；(3)采用变量变换法，使其方差呈齐性。

3、四格表卡方检验忽略使用条件

四格表卡方检验的条件为n>40，且理论频数T> 5。四格表资料如n>40，但1<T<5时，则需用校正卡方检验。当n<40，或T<1，则需用四格表确切概率计算法。经校正或使用确切概率法，有些P值会发生变化，结论也会不同。在作计数资料统计处理时，一定要注意这个问题，才能得到正确的结果。

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