常見統(tǒng)計學錯誤

1、關于常見統(tǒng)計學錯誤第1頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三1. 終點指標過多, 大海撈針臨床試驗時，不知道哪個指標在組與組間有差異； “確定某個指標后，萬一組間沒有差異，豈不被動！”生理、生化、組織學、基因，都做； “內容豐富，顯得水平高！”許多儀器一下子可以做許多項目； “許多項目一一分析，哪個有意義，就報告哪個指標標”第2頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三錯在哪里？哪些指標可能有組間差異，必須心中有數(shù)。 科研的結果應當預見 假說是科研的靈魂 心中無數(shù)，不要“先上馬再說”指標多，實驗工作量大。 大海撈針 碰運氣，不是科研指標多，翻來覆去分析，制造

2、假陽性 Nature雜志統(tǒng)計學指南：常見錯誤之一 第3頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三為何翻來覆去分析，會制造假陽性？第4頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三Nature常見錯誤之一多重比較: 對一組數(shù)據(jù)作多項比較時，必須說明如何校正 水平，以避免增大第一類錯誤的機會第5頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三應當如何？主要終點(primary end point) ：只能一個 次要終點(secondary end point) : 可以幾個, 但勿過多Bonfferoni 校正 當同一組數(shù)據(jù)同時作k次分析時，若限定犯假陽性錯誤

3、的概率總共不超過 ，則每次分析要用 來控制假陽性的概率。例 第6頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三事后分析（Post hoc analysis） 看到數(shù)據(jù)之后才想起來做的分析 其結果往往不能被進一步研究所確認不鼓勵事先并未計劃的亞組分析和校正分析2. 事后分析，見機行事第7頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三為何不鼓勵事后分析？數(shù)據(jù)是現(xiàn)象，現(xiàn)象具有偶然性； 看到數(shù)據(jù)后進行的“分析”屬于故作姿態(tài)，變偶然為“必然” 忽悠！看到數(shù)據(jù)后增加的“分析”，也屬于多重分析，增加假陽性的機會第8頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三必要的亞組分

4、析有助于發(fā)現(xiàn)適應癥，指導 個體化治療；必要的校正分析有助于消除 混雜偏倚，公平、公正地比較療效亞組分析和校正分析必須事先在研究計劃 里規(guī)定，并說明理由；寫文章時，申明這 類分析是事前計劃好的事后決定做的分析，如果想寫，不能算是 正式結果，只能視為探索性分析。應當如何？第9頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三3. 隨機化，說而不做，做而不嚴處理分配的隨機化為什么這么重要? (1) 消除分配處理有意或無意的偏倚。 (2) 為實施盲法創(chuàng)造條件。 (3) 使有可能利用概率論來描述各干預組之間的差異有多大可能僅僅是由偶然性造成的。將隨機化當作“廉價名詞”，實際沒做，卻寫“隨機分成兩

5、組” 科研道德？第10頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三說錯和做錯將隨機化當作“廉價名詞”，實際沒做，卻寫“隨機分成兩組” 科研道德？將“隨意分組”當作隨機化將“機械分組”當作隨機化略去篩選過程，簡單地報告將多少人隨機分組略去實施過程中丟失對象，將最后兩組人數(shù)說成是隨機分組人數(shù)第11頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三應當如何？成功的隨機化取決于： (1) 產生一個不可預見的分配序列; (2) “隱蔽” （allocation concealment ）這個序列，直到分配完畢（必須建立一個分配處理的系統(tǒng)） 。報告如何隨機分組，如何“隱蔽” ：誰做隨

6、機序列，誰收病人，誰分藥和發(fā)藥；分組方案如何保管第12頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三參加者的流程圖 （強烈推薦）合格對象82例拒絕參與7例隨機分組75例分配至實驗組38例接受干預38例分配至對照組37例。接受干預36例,1例因頸部損傷未接受干預隨訪例數(shù)：7周n=38，11周n=38，15周n=38，19周n=36隨訪例數(shù)：7周n=37，11周n=36，15周n=36，19周n=35納入分析例數(shù)n=36排除分析例數(shù)n=2(因失訪)納入分析例數(shù)n=35，排除分析例數(shù)n=2（1例失訪,1例頸部損傷）第13頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三4. 樣本

7、量隨意決定, 無依據(jù)樣本量太?。?- 真理應經得起重復 研究的功效太低樣本量越大越好？ - 時間長、經費不足 不能保證數(shù)據(jù)質量需要事先估算最小樣本量 論文必須報告估算最小樣本量的根據(jù) 第14頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三比較兩組測定值的均數(shù)第15頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三歐洲對比劑研究 （1）預計欲比較的兩總體參數(shù)的差值 （2）預計總體標準差 （3）允許出現(xiàn)假陽性結果的機會 （4）允許出現(xiàn)假陰性結果的機會 第16頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三歐洲研究的樣本量估算決定每組含61名患者。第17頁，共50頁，20

8、22年，5月20日，13點24分，星期三比較兩組發(fā)生某結局的百分比（1）預計兩組發(fā)生某結局的百分比約為（2）允許犯假陽性錯誤的機會（3）允許犯假陰性錯誤的機會 第18頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三南韓研究南韓對比劑研究第19頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三南韓研究的樣本量估算第20頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三5劑量-反應關系 不能作均數(shù)比較或回歸例 有人分析蛇毒因子（CVF）的劑量對血液白細胞噬菌率的影響，得如下數(shù)據(jù)，欲討論劑量-反應關系。第21頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三 做法

9、1：單因素方差分析?!F=0.701，P0.5, 均數(shù)間差別無統(tǒng)計學意義 為什麼不對？有負初衷 探討反應隨劑量變化的趨勢* 由多個劑量組的比較只能得知均數(shù)間是否有差異* 有統(tǒng)計學差異也不等于有劑量-反應關系第22頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三 做法 2： 反應的均數(shù)關于劑量作回歸分析 ?!為什麼不對？均數(shù)做因變量造成“好”的假象 !* 回歸方程是否有統(tǒng)計學意義與反應的變異狀況有關* 以諸個體反應值的均數(shù)作回歸計算, 掩蓋變異性回歸方程：Y=61.786 - 6.886 log(劑量)決定系數(shù)： R2=0.914。第23頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24

10、分，星期三正確作法：用個體資料作回歸分析回歸方程： Y = 61.782-6.884 log(劑量)決定系數(shù)： R2=0.095回歸方程無統(tǒng)計學意義，無劑量-反應關系！第24頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三6. 重復測量資料不能時點間兩兩比較例 各取7只兔子，分別以正常食物和待研究食物喂養(yǎng)，在實驗前、喂養(yǎng)5周、10周后，各取血測量其中膽固醇濃度，自然對數(shù)轉換后, 數(shù)據(jù)見表22.1, 問血清膽固醇濃度隨時間變化的趨勢是否受該食物影響。第25頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三例 某藥物有新、舊兩種劑型。為比較兩種劑型的代謝情況，對16例某病患者服藥

11、后0、4、8、12小時的血藥濃度作了測量，問該藥新舊兩種劑型的血藥濃度-時間曲線的差別是否具有統(tǒng)計學意義。第26頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三第27頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三常見的不妥i)對每個時間點，分別計算均數(shù)、標準差； 將各時間點測量值的均值用線連接，標出“誤差”線ii)在各時間點做兩組比較 ( t 檢驗或非參數(shù)檢驗）第28頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三為什麼不對？（1）連接各時間點測量值均數(shù)的方法將掩蓋個體曲線位置和形狀的特點： 各均數(shù)所對應的點連起來形成的曲線形狀可能與諸個體的曲線形狀毫不相干；

12、各時間點標上相應的標準差也會誤導；（2）上述方法無法體現(xiàn)不同時間點的數(shù)據(jù)來自同一個體，而每一個體的多次重復測量值間具有相關性。（關鍵所在）第29頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三應當如何？1）綜合指標法（summary measures approach） 或 派生變量法（derived variable approach）采用少數(shù)獨立的綜合指標來概括每個個體多個時間點的測量值；用單變量方法比較各組的差異第30頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三綜合指標第31頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三2）重復測量資料的方差分析 先做

13、“球形檢驗： 不同時間點上數(shù)據(jù)之間沒有相關性？ 任何兩個時間點之間的相關性都一樣？得陰性結果才進一步作方差分析。例 兔子喂養(yǎng)重復測量資料分析處理因素（group）：F=31.69，P=0.0001 食物對家兔血清膽固醇有影響；2) 測量時間（time）：F=11.93，P=0.0003 家兔血清膽固醇濃度隨時間變化；3) 交互效應（timegroup）：F=10.57，P=0.0005 不同食物，血清膽固醇濃度變化趨勢有所不同。第32頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三7. 多維列聯(lián)表資料不可反復做 檢驗例 某地區(qū)呼吸系統(tǒng)疾病的患病率較高，有人懷疑與當?shù)厥覂赛c香的習慣有關

14、，經抽樣調查，得數(shù)據(jù)如下第33頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三合并后作檢驗 ？！ 第34頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三為什麼不對？i) 點香與不點香者患病率不可比！ 年齡組合并掩蓋了: 點香（B1）與不點香（B2）者年齡結構不同ii) 不同年齡組患病率不可比！ 點香與不點香者合并掩蓋了: 不同年齡組中點香與不點香者比例的不同第35頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三正確作法： 對數(shù)線性模型或 logistic 回歸i) 對數(shù)線性模型平等地討論A，B，C三因素對各格子中頻數(shù)的影響僅當其他變量的影響與某變量無關時，才可通過

15、合并消除該變量ii) logistic回歸 反應變量: 患病與否，解釋變量: 點香和年齡交互效應: 點香年齡第36頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三8. 中西醫(yī)結合療效研究，應設 4 組不少人作兩組比較： 試驗組：西藥A和中藥B 對照組：西藥A若 (西藥A和中藥B) 療效 西藥A 療效能說 中西醫(yī)結合好嗎? 第37頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三不妥之一 如果 (西藥A和中藥B) 療效 西藥A 療效能說：“在西藥A存在情形下，中藥B有療效”嗎？人們質疑：“中藥B的療效可能是安慰效應!?”于是，修改為：試驗組：西藥A和中藥B 對照組：西藥A和中藥

16、安慰劑第38頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三不妥之二若 (西藥A和中藥B) 療效 (西藥A和中藥安慰劑) 療效則可以說： “在西藥A存在情形下，中藥B有療效！”但是，人們要問：在西藥A不存在情形下，中藥B有療效嗎？由此，足以認為中西醫(yī)結合好嗎？第39頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三 應當如何？ 析因設計！試驗組1：西藥A和中藥B試驗組2：西藥A和中藥安慰劑 試驗組3：中藥B和西藥安慰劑 對照組：中藥安慰劑和西藥安慰劑若 (西藥A和中藥B)療效 - 對照療效 (西藥A和中藥安慰劑)療效 - 對照療效 + (中藥B和西藥安慰劑)療效 - 對照療效

17、 則說：中西醫(yī)結合療效比單獨療效之和還大！第40頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三 換一個角度看若 (西藥A和中藥B)療效 - 對照療效 (西藥A和中藥安慰劑)療效 - 對照療效 + (中藥B和西藥安慰劑)療效 - 對照療效 改寫為：(西藥A和中藥B)療效-(中藥B和西藥安慰劑)療效 (西藥A和中藥B安慰劑)療效- 對照療效中藥B存在情形下，西藥A的療效 中藥B不存在情形下，西藥A的療效則說：中藥B的存在使西藥A的療效有所增加！第41頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三 析因設計可以告訴我們什么？西藥A的作用 中藥B的作用西藥A和中藥B的協(xié)同作用若

18、 西藥A和中藥B的協(xié)同作用 0才說： 中西醫(yī)結合好！第42頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三例：某中西結合研究 22析因試驗結果 (均數(shù)) 第43頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三兩因素間交互效應（interaction）第44頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三小結終點指標不宜過多, 大海撈針，很可能撈 上個假陽性。馬后炮分析不足取，事先計劃的分析才可信；不論干預性研究還是觀察性研究，都要事先到國際網(wǎng)站注冊，以接受同行監(jiān)督。隨機化是國際公認的消除選擇偏倚的好辦法，不可作為廉價名詞，隨便說說；說而不做，做而不嚴，自欺欺人。第45頁，共50頁，2022年，5月20日，13點24分，星期三小結4. 干預研究的論文要報告樣本量估算的依據(jù)和方法；對不同的設計，樣本量估算的方法不同。5. 劑量-反應關系既不能通過均數(shù)間比較，也不能用均數(shù)對劑量的回