赛恩斯：医学科研论文中数据描述常见的统计学问题

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　　医学统计学是进行医学科研的基础和工具，贯穿于科研的各个环节，包括设计、指标的选择、结果、结论、成果的发表等环节。众所周知，统计方法正确使用与否直接影响论文的结果和质量。然而，赛恩斯编译在工作中依然发现，统计学方法或指标常常被混淆或使用不妥。以下就医学科研论文中数据描述方面容易混淆的统计学常见问题进行简要阐述，以期有助于提高医务工作者对医学统计学的认识。
　　一、计量资料的统计学描述问题。计量资料是连续性分布的数据，这种数据分布要通过集中趋势和离散程度相结合来描述。描述数据集中趋势的统计学指标有均数、中位数和众数；描述分布离散程度的统计学指标有标准差、极差和四分位数间距。但在实际工作中不能包括所有的参数，不同的资料分布形式采用不同的指标进行描述。对于正态分布的资料适宜采用“均数±标准差”来表示，对于非正态分布的资料采用中位数和四分位数间距来描述数据特征较为合理。在撰写论文时，若数据描述不当，就不能正确地反映数据的特征，结论就会遭到质疑。
　　二、分类资料的统计学描述问题。分类资料是对受试者或观察对象的每个类别的计数，通常用百分数或其他比值表示。常用的指标有率和构成比等。但是在实际工作中，常遇到统计学指标的误用，出现率与构成比、发病率与患病率、死亡率与病死率等指标的混淆。
　　1.构成比与率。构成比是表示事物或现象内部各组成部分的比重，是两个相关指标的比值，其分子是总体中某一构成部分的个体数值，分母是各个构成部分的总体；率是在一定条件下，某种现象实际发生的频率或强度，是某种现象实际发生的例数与可能发生该现象的总例数的比值。它们都是相对数指标，用百分数表示。
　　2.发病率与患病率。发病率是指一定期间内一定人群中某病新发病例出现的频率，强调在观察期内的新发病例数。而患病率则指特定时间内的某病的现患病例数与该时点人口数之比，强调的是该观察时点上某病的现患情况。
　　3.死亡率与病死率。这也是两个最常见到的易混淆指标。某病死亡率是指一定期间内一定人群中死于该病的频率，一般以10万分率表示；某病病死率是指一定时期内某病的全部病例中因该病而死亡的频率，一般以百分率表示。前者反映人群因该病而死亡的频率，后者反映疾病的预后。许多人常将某病住院病死率误为某病死亡率。
　　4.比值比和相对危险度。比值比，也称优势比、比数比、交叉乘积比，是反映疾病与暴露之间联系强度的指标，是指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值。相对危险度，也称危险比或率比，是反映暴露与发病关联强度的最有用的指标。
　　相对危险度表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍，是暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比，相对危险度值越大，表明暴露的效应越大，暴露与结局关联的强度越大。但在病例对照研究中，一般不能计算发病率或死亡率，因此通常只能计算比值比。当某疾病的发病率较小时，比值比与相对危险度相似，可以用比值比代替相对危险度，但在撰写论文过程中要正确描述，不要混淆。
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