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[中圖分類號] G230 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-5853 （2013） 05-0067-03

醫學統計學是一門以統計學原理和方法為基礎，探索醫學科研工作中遇到的有關數據的收集、整理和分析方法的應用科學，又可被看成一個收集信息、處理信息、分析信息，進而從中提煉和總結分析出新的信息的過程[1]。隨著醫學科研水平和醫療技術水平的不斷提高，醫學科研和臨床實際工作中，人們對待科學的態度逐漸從原來的“經驗主義”轉變為“論據先行原則”，無論是在一些醫學相關學科的基礎實驗中，還是在一些臨床疾病的診治等工作中，人們遇到問題時不再“想當然”，而是首先考慮為什么，有何依據，而這些依據大多需要通過統計學中的信息收集、整理、分析來提供。因此，醫學統計學在醫學工作中的地位越來越重要，統計學應用的正確與否直接影響著醫學科研結論的科學性、嚴謹性和可靠性，具體到醫學期刊方面，就會出現因統計學應用不恰當而導致醫學期刊不嚴謹、不科學、不可靠和不具有影響力[2]。鑒于醫學統計學在醫學期刊中的重要地位，作者結合《腫瘤基礎與臨床》雜志2011年的240篇文章中出現的統計學問題，對目前我國醫學期刊中常見的統計學問題進行分析，同時提出一定的解決方案，為醫學編輯工作能力的提高以及醫學期刊整體水平的上升提供一定幫助。

1 醫學期刊中常見統計學問題

統計學的誤用、錯用和不用問題廣泛存在于許多醫學期刊中，統計學錯誤率處于較高水平，有文獻報道期刊論文統計學錯誤率為38%—80%，而且統計學問題的種類幾乎涉及統計學的每個方面，包括實驗設計不合理、未進行統計學處理、統計分析軟件未介紹或介紹不清、統計學數據的描述方法不當、統計學方法的描述不清或錯用、統計值或P值不全或描述不清、統計學結果分析或描述錯誤等[3-4]。王倩等[5]對5種“中華”系列雜志刊登的文章的統計學應用進行回顧性分析，發現1985年統計學方法應用的錯誤率占24%，1995年占36%。沈進等[6]選取8種醫學期刊，分析發表于1998年至2005年的544篇論著文章的統計學方法應用情況，結果顯示，136篇的統計學出現明顯錯誤，錯誤率達到25%，其中以資料處理方法不當所占比例最高，達到61.76%，其次為圖表錯誤、未作統計學處理等。我刊2011年刊登的240篇論文中，排除個案報道、教學論文、棕色行論文36篇，剩余的204篇論文中有126篇論文采用了統計學處理，占61.76%（126/204），現結合本刊統計學應用現狀針對醫學期刊中常見的統計學問題進行分類分析如下。

1.1 統計研究設計不合理問題

大多數非統計學專業的學者在進行統計研究設計（包括實驗設計、調查設計、臨床試驗設計）時僅僅從本專業的角度考慮，根據主觀想要得到的結果進行分組設計，而完全沒有考慮該實驗設計的可行性、組間數據是否具有可比性等問題，主要表現在實驗設計時不遵循隨機化原則、未設置對照或對照不合理、均衡性原則貫徹不徹底等[7]。常見的統計研究設計不合理問題包括缺少對照或對照不合理、單因素設計取代多因素設計、樣本量選擇不具有代表性或樣本量不足等[8]。例如，本刊《SMO蛋白及mRNA在食管癌鱗狀細胞癌組織中的表達及意義》一文，在實驗分組設計時未對各組間數據是否具有可比性進行統計學分析。

1.2 未進行統計學處理問題

許多醫學期刊論文雖然也進行了分組設計、設立對照等，但是文中未說明采用何種統計方法，也未對這些數據進行統計學處理，僅僅通過對實驗所得的實際數據的直觀判斷就得出結論[9]。例如，本刊《肺尖癌26例療效分析》一文中，作者在分析不同治療方法對肺尖癌的療效時并未采用任何統計方法，而是直接得出了“綜合治療較單純治療更能延長肺尖癌患者生存期”的結論，這不符合現代醫學科研的結論需有據而立的原則。

1.3 統計方法的描述不具體或錯用問題

1.3.1 統計方法的描述不具體

一些醫學期刊論文中列出的統計方法過于簡單，甚至未列出，主要有以下幾種情況[10-12]：在“材料與方法”部分中的“統計學處理”中未列出所用的統計學軟件或僅列出所用軟件而未說明所用軟件的版本；對于何種數據采用何種統計方法僅籠統描述，未具體列出文中的那些數據應該用何統計方法；對于定量數據僅列出采取t檢驗或方差分析，而未列出是否進行正態性檢驗和方差齊性檢驗；對于兩組定量數據無論是應該采用成組設計t檢驗還是配對設計t檢驗，均僅描述為“兩組定量數據比較采用t檢驗”；對于兩組或多組定性數據的比較，無論是僅需用 2檢驗，還是需要采用矯正 2檢驗或 2分割檢驗，均描述為“兩組或多組定性數據的比較采用 2檢驗”；統計學符號書寫不規范，例如，根據GB/T3358-82，F檢驗、P值、 2檢驗、t檢驗等中的字母應為斜體，不符合上述規定的書寫均為錯誤情況，這在論文中非常普遍；未列出檢驗水準 ，檢驗水準 是事先設定的判斷小概率實踐的標準，實際意義是允許犯假陽性錯誤概率的最大值，需要根據不同的研究目的進行設定。例如，本刊《 -連環蛋白和層粘連蛋白的表達與垂體腺瘤侵襲性的關系》一文在“統計學處理”僅說明數據的比較采用t檢驗，而未說明t檢驗的類型。

1.3.2 統計方法的錯用

一些醫學期刊論文中的統計方法的應用存在明顯的錯誤。對于所有定量數據，常見的錯誤有[13-14]：無論是否符合正態分布、是否方差齊，一律盲目應用t檢驗或單因素方差分析等參數檢驗方法進行比較分析；無論數據分為幾組，一律采用t檢驗進行比較分析，把其當做定量數據比較的萬能工具；無論各組數據是何關系，一律采用成組設計t檢驗或單因素方差分析。例如，本刊《癌癥相關性乏力與TGF- 1的關系分析》一文中，定量數據進行比較分析之前未說明是否進行了方差齊性檢驗和正態性檢驗。對于所有定性數據，常見的錯誤有：把 2檢驗當做所有定性數據的萬能統計工具，忽略了其應用的前提條件是， 2檢驗適用于正態分布的定性數據，且樣本量最好>40，列聯表數據進行 2檢驗時不能有1/5以上的格子其理論頻數

1.4 統計結果的描述及分析錯誤問題

許多醫學期刊論文中均可見到統計結果的描述或分析錯誤，常見的有以下幾種[15-17]：1）對于定量數據應當根據是否符合正態分布而采用不同的描述方法，符合者一般采用“均數±標準差”或“均數±標準誤”表示，而不符合者則采用中位數和四分位間距來進行表示，不按上述規定進行描述者均屬于錯誤描述；2）對于定性數據，常見的錯誤是構成比和百分率不分，計算率或構成比等相對數的樣本量過小；3）解釋有統計學意義時僅根據P值的大小得出相應結論，例如對于A、B組2組的療效（假定A組療效優于B組），其“P

1.5 統計值和（或）P值描述不清以及統計值缺失問題

許多醫學期刊對統計結果進行描述時，通常不能完整清晰地描述出統計值和P值，常見的有以下幾種情況[18-19]：統計結果僅用“P0.05”得出結論，缺少相應的統計值；統計結果包括統計值，但是P值僅寫出“0.05”，未列出具體的P值；僅列出具體的P值，而統計值缺失，上述幾種情況均不利于文獻閱讀者進行數據驗證和meta分析。例如，本刊《同步放化療治療局部晚期食管癌臨床觀察》一文中，所有統計結果均僅列出了“P0.05”，未列出具體的統計值和P值。

2 針對醫學期刊中常見統計學錯誤的解決對策

目前，醫學期刊論文的統計學問題已經成為衡量論文質量高低的重要標準，統計學的錯誤可能會導致論文學術水平和學術質量的降低，甚至有可能導致嚴重的后果。近年來，隨著廣大醫學科研工作者和醫學期刊編輯及審稿專家對醫學統計學應用的重視，醫學期刊論文中的統計學問題已經明顯減少，但仍然處于較高的水平，這可能與以下幾點有關[20-22]：論文作者、編輯及審稿專家思想上不夠重視論文統計學應用；期刊編輯的統計學應用知識匱乏；選擇審稿專家只注重其專業領域內的影響力，而未關注其統計學應用水平。因此，要想提高醫學期刊的統計學應用水平，從而更進一步提高期刊總體質量，需要做到以下幾點：作為醫學期刊編輯，必須不斷進行統計學相關知識的學習，例如參加相關培訓班、旁聽醫學院校的統計學課程及請教統計方面的專家等，以提高自身的統計學應用水平，并從思想上重視統計學應用的審查，在給新投稿件的作者的初步意見中就強調統計學應用的重要性，規定一旦統計學有問題，論文可隨時退稿；聘請醫學統計學專家進入期刊編委會，負責所有論文的統計學審稿；應通過各種途徑，向廣大科研工作者宣講統計學在醫學科研工作中的重要性，使其養成良好的正確應用統計學的習慣；在科研課題設計過程中要求有統計學相關專家的參與；科技期刊中增加統計學應用欄目，刊登與本刊論文關系密切的統計學方法，或者刊登一些常見的統計學錯誤，與作者或讀者交流，提高其統計學應用能力。

注 釋

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1．1期刊選擇

影響因子與總被引頻次是國際公認的評價期刊影響力的指標，他引率I>0．80比較合適”J。因此，以2008年版《中國科技期刊引證報告》核心版(cJcR)"1中醫藥衛牛科技期刊的引證指標數據為依據，選出總被引頻次與影響因子均排位在前10％(55／549)且他引率≥0．80的期刊，共22種，見表1。其中預防醫學與衛生學2種(2／40)，基礎醫學與醫學綜合1種(1／92)，藥學1種(1／35)，臨床醫學1種(1／48)，婦產科學與兒科學2種(2／22)，護理學1種(1／12)，內科學4種(4／44)，外科學5種(5／47)，眼科學與耳鼻咽喉科學1種(1／16)，腫瘤學2種(2／22)，中醫學與中藥學1種(1．／43)，軍事醫學與特種醫學1種(1／24)；醫科大學學報、保健醫學、神經病學與精神病學、口腔醫學4個領域共104種期刊沒有。基礎醫學與醫學綜合比例最低(1／92)，外科學比例最高(5／47)；中華系列雜志有18種，占81．8％(18／22)。

1．2數據收集、分析

以2004—2008年版《中國科技期刊引證報告》核心版(CjCR)”。9’為源數據，分析上述22種醫藥期刊的總被引頻次、影響因子、他引率、引用刊數、擴散因子、學科影響指標、學科擴散指標、來源文獻量、基金論文比與國際論文比共10個指標數據的變化趨勢；并與2007年CJCR收錄的549種醫藥衛生期刊和1765種科技期刊做比較，用SAS9．2軟件做Knmkal—WallisH檢驗。同時采用學術影響力動態評估模型分析期刊的影響力變化情況。其中2004年版無學科影響指標與學科擴散指標。

2結果

2．12003—2007年的總被引頻次與影響因子

22種期刊的總被引頻次幾乎都平穩上升，只有中國中西醫結合雜志在2006年到2007年由3352輕微降低至3181。5種期刊的總被引頻次翻番，其中中華護理雜志、中華肝臟病雜志、癌癥的增長率較高，分別為142．2％，142．8％，144．3％；增長率較低的為中華骨科雜志和中國中西醫結合雜志，分別為30．2％和37．4％。5年的平均總被引頻次在2000一3000的有10種期刊；<2000的有6種，其中中華創傷雜志和癌癥較低(<1700)，分別為1618和1520；≥3000的有6種，其中中華護理雜志和中華醫學雜志居領先地位，分別為“3l和3878(表2)。大多數期刊(16種)的影響因子處于波動狀態，其中波動較大的有中華結核和呼吸雜志與中華消化雜志，其波幅(最大值一最小值)分別為0．963與0．552；3種平穩上升，3種一直上升。有4種期刊增長率較高(>30．0％)，即中華護理雜志、藥學學報、癌癥和中國中西醫結合雜志，分別為30．9％，74．1％，89．8％，36．2％；9種期刊呈現負增長，包括2種波動大的，其中中華肝臟病雜志、中國實用外科雜志和中華內科雜志降幅較大，分別為26．7％，20．9％和22．4％，中華醫學雜志降幅最低(0．8％)。表明大多數期刊影響因子進入低增長期或處于調整狀態。5年的平均影響因子>1．O的有14種，其中中華結核和呼吸雜志與中華護理雜志較高(>1．5)，分別為1．513和1．521；在0．8一1．0的有5種；余下3種較低，即藥學學報、癌癥和中國中西醫結合雜志，分別為0．737，0．672和0．740(表2)，該3種期刊的影響因子一直處于上升狀態，增長率也居前3位。2種期刊每年的平均總被引頻次均呈上升趨勢(表3)。2007年的平均總被引頻次為3278，高于549種醫藥衛生期刊的868，也高于CACR收錄的1765種科技期刊的749(表4)。每年的平均影響因子呈輕微波動狀態或比較平穩(表3)。2007的平均影響因子為1．071，遠高于549種期刊的0．435與1765種期刊的0．469(表4)。

2．22003—2007年的他引率

22種期刊每年的他引率都比較穩定或穩中有升，均≥O。82。5年的平均他引率≥0．90的有16種期刊，其中≥0．95的有中華骨科雜志、中華兒科雜志、中華消化雜志、中華婦產科雜志、中華內科雜志，分別為0．96，0．95，0．95，0．95，0．97；在0．86—0．90的有6種(表2)。22種期刊每年的平均他引率穩步上升，由0．91升到0．93(表3)。2007年的平均他引率為0．93，遠高于549種期刊的0．82與1765種期刊的0．81(表4)。

2．32003—2007年的引用刊數與擴散因子

引用刊數指引用被評價期刊的期刊數，可反映被評價期刊被使用的廣泛程度；擴散因子指被評價期刊在當年每被引100次所涉及的期刊數，是一個用于評估期刊影響力的學術指標，顯示總被引頻次擴散的范圍。22種期刊每年的引用刊數都平穩上升，增長率>50．O％的有8種，其中中華護理雜志、中華肝臟病雜志、癌癥的增幅較大，分別為91．7％，73．3％和73．9％；中華骨科雜志和中國中西醫結合雜志的增長率較低(<30．o％)，分別為27．3％和24．4％。隨著引用—一846—一hap：／／zgkjqkyj．periodicals．net．en／刊數的增加大多數期刊的擴散因子一直呈下降趨勢(16種)，下降幅度較大的有5種期刊(>25．0％)：中華流行病學雜志(26．2％)、中華肝臟病雜志(28，6％)、中華檢驗醫學雜志(34．0％)、癌癥(28．7％)、中華醫學雜志(28．3％)；4種較平穩；中華消化雜志和中國實用外科雜志2種處于輕微波動狀態。5年的平均引用刊數<200的為中華護理雜志和中華眼科雜志，分別為181和191；在200—300的有9種；I>300的有11種，其中藥學學報、中華外科雜志、中華內科雜志和中華醫學雜志較高(>350)，分別為381，359，385和505(表2)。平均擴散因子>10．0的有18種期刊，其中中華檢驗醫學雜志和癌癥較高，分別為19．25和22．07；其余4種<10．0，其中中華護理雜志最低，為4．20(表2)。22種期刊每年的平均引用刊數平穩上升而平均擴散因子逐漸下降(表3)。2007年的平均引用刊數與擴散因子分別為357和11．63，549種醫藥衛生期刊分別為184和31．25，1765種科技期刊為162和32．38(表4)。表明引用刊數在增加，而擴散因子在降低，這種影響力的反向變化說明“擴散因子”這一指標存在某些缺陷¨引，應用該指標評價期刊影響力時需慎重。

2．42003—2007年的學科影響指標與學科擴散指標

學科影響指標是期刊所在學科內引用該刊的期刊數占學科內全部期刊數的比例，可反映期刊在其學科領域內的地位，其值越高，表明其在該學科領域內的影響力越大。在4年中，中華護理雜志、中華腫瘤雜志和癌癥3種的學科影響指標維持l，中華流行病學雜志與中國中西醫結合雜志上升并維持1，而其他17種期刊均呈輕微波動狀態，增長率為一16．5％一12．O％。平均學科影響指標≥0．80的有12種期刊；在0．6～0．8的有6種；中華骨科雜志、中華消化雜志、中華肝臟病雜志和中華泌尿外科雜志4種較低，分別為0．52，0．54，0．56和0．46，不過中華骨科雜志和中華肝臟病雜志的增長率居前(分別為9．8％和12．o％)，另2種呈負增長(分別為一5．3％和一5．9％)，見表2。學科擴散指標是在統計源期刊內引用該刊的期刊數量與其所在學科全部期刊數量之比。4年的學科擴散指標一直上升的有3種：藥學學報、中國實用外科雜志和中華眼科雜志，其增長率也較高，分別為42．7％，12．6％和31．2％；一直下降的為中華腫瘤雜志，下降率也最大(26．1％)；呈輕微波動的有3種：中華結核和呼吸雜志、中華醫學雜志和中國中西醫結合雜志；其余15種均是上升后趨于穩定或輕微下降。4年的平均學科擴散指標>10．0的有11種期刊，其中中華護理雜志、中華腫瘤雜志與癌癥較高，分別為19．14，20．13和20．56；其余11種期刊<10．0，其中中華骨科雜志、中國實用外科雜志、中華泌尿外科雜志、中華創傷雜志與中華醫學雜志較低(<7．0)，分別為6．00，6．13，5．99，6．10，6．10(表2)。22種期刊每年的平均學科影響指標比較穩定，平均學科擴散指標先升后略降(表3)。2007年兩指標的均值分別為0．8l和10．73，均高于549種醫藥衛生期刊的0．55和5．09，也遠高于1765種科技期刊的0．52和4．69(表4)。

2．5加03一枷7年的來源文獻量

來源文獻量上升后趨于穩定的9種，一直上升的4種，較平穩的5種，呈波動狀態的4種。增幅超過1倍的有中華檢驗醫學雜志、中華外科雜志和中華內科雜志3種，增長率分別為134．O％，165．4％和117．5％；呈波動狀態的中華結核和呼吸雜志、中華流行病學雜志、中華消化雜志和中國中西醫結合雜志的波幅(最大值一最小值)分別為120，124，168，163。5年的平均來源文獻量<200的只有中華骨科雜志(192)；200—400的有18種期刊；3400的有3種期刊：中華護理雜志沖華外科雜志和中華醫學雜志，分別是440，445，793(表2)。22種期刊每年的平均來源文獻量呈上升趨勢(表3)。2007年為369，略高于549種醫藥衛生期刊的356，遠高于1765種科技期刊的257(表4)。

2．620帕～2007年的基金論文比與國際論文比

幾乎每種期刊的基金論文比都呈波動狀態或波動性降低。平均基金論文比<0．20的有5種期刊，其中中華護理雜志與中國實用外科雜志較低，分別為0．12和o．05；在0．2—0．4的有12種期刊(中華醫學雜志為0．394)；≥O．40的有5種期刊：中華流行病學雜志、中華肝臟病雜志、藥學學報、癌癥和中國中西醫結合雜志，分別為0．44，0．40．0．58。0．48和0．43(表2)。22種期刊的國際論文比幾乎都呈先升后降或平穩下降或波動性下降趨勢，到2007年有14種為0，6種為0．Ol，1種0．02，1種0．06。每種期刊的平均國際論文比都很低，>10．02的有16種，其中中華流行病學雜志和中華骨科雜志較高(>0．04)，分別為0．044和0．050；<0．02的有6種期刊，其中中華婦產科雜志和中國實用外科雜志較低，分別為0．010與0．008(表2)。22種期刊每年的平均基金論文比呈波動性變化或震蕩(表3)。2007年的平均基金論文比為0．28，略高于549種醫藥衛生期刊的0．25，而低于1765種科技期刊的0．46。每年的平均國際論文比在前4年比較平穩，到20cr7年陡降至0．006(表3)；甚至略低于2007年549種醫藥衛生期刊的0．009與1765種科技期刊的0．010，只是差異無統計學意義(表4)，表明國際論文比對期刊影響力的作用已大大減弱。

3學術影響力動態模型評價表5列出了22種醫藥期刊2003—2007年學術影響力動態評估計算結果，其中I為科技期刊的學術影響力評估值，I，是對l進行修正后得出的相對評估值，為相對學術影響力，更便于比較和排序，具體的計算公式見文獻[11]。l一直呈上升趨勢的有6種期刊，其中1種的I，>1．O(1．26)，2種的增長率>O．5(均為0．51)；上升后趨于穩定(或先升后略降)的有10種，其中4種的I，>1．0(分別為2．0，1．02，1．15，4．25)；呈“V”形變化或波動上升的有5種期刊，其中2種的I。>1．O(分別為1．44和1．20)，且增長率均較高(0．71和0．75)，表明這些期刊在調整后增長勢頭良好，其中中華結核和呼吸雜志與中華消化雜志呈“V”形變化；在高位震蕩的只有中華內科雜志，其I，接近l(0．96)，但增長率較低(0．07)，表明該刊一直處于調整狀態。I，≥1．0的有7種，中華護理雜志與中華醫學雜志處于領先地位，分別為2．0和4．25；在0．5—0．99的有10種(其中中華肝臟病雜志為0．99)；I。<0．50的有5種期刊，其中中華泌尿外科雜志、中華創傷雜志和中華眼科雜志較低(<0．40)，分別為0．34，0．38和0．39。學術影響力增長率>0．50的有4種，其中中華結核和呼吸雜志與中華流行病學雜志較高(>0．70)，分別為0．7l和0．75；在0—0．50的有16種，其中中華腫瘤雜志和中華內科雜志較低(<0．10)，分別為0．09和0．07；<0的有2種，即中華護理雜志和中華兒科雜志，分別為一0．05和一0．08，推測該兩種雜志很快或已進入調整期。

4討論

4．1影響力發展趨勢呈現多樣化

從每年的平均引用刊數逐年上升看，所選期刊的影響力在逐年升高，2007年各主要評價指標均值也遠遠高于549種醫藥衛生期刊與CJCa的1765種科技期刊。該22種期刊的影響力變化趨勢存在以下特點。(1)主要評價指標(除國際論文比與擴散因子外)的數值較高，但增長幅度或增長率較低，相對學術影響力增長率也無>1．0的。(2)指標變化趨勢以比較平穩或輕微波動或先升后趨于穩定為主，因此這些高影響力期刊的影響力增速已減緩，大部分期刊快或已進入調整期：部分在調整后增勢較好；少部分期刊一直處于上升期，如藥學學報與癌癥的多項指標數值較低，但增長率居前。學術影響力動態模型評估結果也顯示，該22種期刊影響力的發展主要呈現4種趨勢：一直呈上升趨勢(6種)；上升后趨于穩定(10種)；呈“V”形變化或波動上升(5種)；在高位震蕩(1種)。影響力一直上升的可以中華外科雜志為代表，其I，較高(1．26)，列第四位，影響力增長率居中(0．33)。其總被引頻次與引用刊數分別為3425與359，分別列第三、第四位；來源文獻量居第二位(445)，其增長率最高(165．4％)；他引率與學科影響指標也較高，分別為0．94和0．98。第二種趨勢是上升后趨于穩定或略有降低。這類期刊目前的影響力均較高，可以中華護理雜志和中華醫學雜志為代表，其I，居領先地位，分別為2．0和4．25；但增長率較低，中華護理雜志呈負增長(一0．05)。其主要評價指標(總被引頻次與來源文獻量)居領先地位；中華護理雜志的影響因子居第一，中華醫學雜志的引用刊數居第一。2007年的總體影響力降低可能與國際論文比大幅降低有關，也可能與其來源文獻量增加的影響已遠遠超過總被引頻次增加的作用導致影響因子降低有關。第三種趨勢是呈“V”形變化或波動上升。可以中華結核和呼吸雜志為代表，其I，較高(1．44)，居第三位，增長率居第二位(O．71)。部分主要評價指標居前，平均影響因子(1．513)居第二位，總被引頻次(3195)列第四位，引用刊數(334)列第五位；但其影響因子波幅最大(0．963)，來源文獻量的波幅也達120，學科影響指標與學科擴散指標也呈波動狀態。最后就是中華內科雜志呈高位震蕩，其I，接近1(0．96)，但增長率只有0．07。其影響因子呈波動狀態(波幅為0．451)，但平均影響因子>1．0；平均他引率最高(0．97)；引用刊數(385)居第二位；學科影響指標與學科擴散指標呈波動狀態，但平均學科影響指標與平均學科擴散指標較高，分別為0．98和13．07；其國際論文比與基金論文比均呈波動性降低，盡管其總被引頻次與來源文獻量一直呈上升趨勢。指標變化趨勢與動態評估模型評價期刊影響力各有特點，后者計算結果的數據比較直觀，便于總結規律；前者比較感性與分散，可用于解釋與印證所總結的規律。

4．2影響力受多種因素的影響

篇（3）

科研設計包括專業設計和統計研究設計。專業設計主要包括基本常識和專業知識的正確、全面、巧妙地運用；而統計研究設計包括實驗設計、臨床試驗設計和調查設計。值得注意的是：在很多科研人員所做的科研課題中，不僅嚴重忽視統計研究設計，就連專業設計也有嚴重錯誤，主要表現在犯了基本常識錯誤和違背專業知識錯誤。這類錯誤所發生的頻率還相當高，是一種不能容忍的不正常現象！

在統計研究設計所包含的3種研究設計中，實驗設計是最重要的，因為很多關鍵性的內容都包含在其中，其核心內容是“三要素”、“四原則”和“設計類型”。所謂“三要素”就是受試對象(或調查對象)、影響因素(包括試驗因素和重要的非試驗因素)和實驗效應(通過具體的觀測指標來體現)；所謂“四原則”就是隨機、對照、重復和均衡原則，它們在選取和分配受試對象、控制重要非試驗因素對觀測結果的干擾和影響、提高組間均衡性、提高結論的可靠性和說服力等方面將起到“保駕護航”的作用；所謂“設計類型”就是實驗中因素及其水平如何合理搭配而形成的一種結構，它決定了能否多快好省且又經濟可靠地實現研究目標。科研人員若對重要非試驗因素考慮不周到、對照組選擇不合理、設計類型選擇不當或辨別不清，導致科研課題的科研設計千瘡百孔、數據分析濫竽充數、結果解釋稀里糊涂、結論陳述啼笑皆非。下面筆者就“實驗設計”環節存在的問題辨析如下。

1 在分析定量資料前未明確交代所對應的實驗設計類型

人們在處理定量資料前未明確交代定量資料所對應的實驗設計，對數千篇稿件進行審閱后發現，大多數人都是盲目套用統計分析方法，其結論的正確性如何是可想而知的。這是一條出現非常頻繁的錯誤，應當引起廣大科研工作者的高度重視。

2 臨床試驗設計中一個極易被忽視的問題——按重要非試驗因素進行分層隨機化

例1：原文題目為《氣管舒合劑治療支氣管哮喘的臨床觀察》。原作者寫到：“全部病例均來源于本院呼吸專科門診和普通門診，隨機分為治療組40例和對照組30例。其中治療組男21例，女19例；年齡21～55歲，平均(36.28±9.36)歲；病程2～23年，平均(10.31±17.48)年；病情輕度者16例，中度24例。對照組30例，男16例，女14例；年齡20～53歲，平均(35.78±9.53)歲；病程3～24年，平均(11.05±6.47)年；病情輕度者13例，中度者17例。兩組間情況差異無顯著性，具有可比性。”請問這樣隨機化，其組間具有可比性嗎？

對差錯的辨析與釋疑：顯然，研究者在試驗設計時未對重要非試驗因素采用分層隨機保證各組之間的可比性。這條錯誤的嚴重程度為不可逆，出現不可逆錯誤意味著原作者的試驗設計具有無法改正的錯誤，必須重做實驗！究其原因，主要是原作者未理解統計學上隨機的概念。統計學上隨機化的目的是盡可能去掉人為因素對觀測結果的干擾和影響，讓重要的非試驗因素在組間達到平衡。稍微留意一下原作者隨機化分組，明顯帶有人為的痕跡，治療組40人比對照組30人多出10人；治療組病程的標準差17.48是對照組病程的標準差6.47的近3倍。筆者很疑惑怎樣的隨機化才能達到如此的不平衡？事實上隨機化有4種：子總體內隨機、完全隨機、分層隨機和按不平衡指數最小原則所進行的隨機，原文條件下應當選用分層隨機，即以兩個重要的非試驗因素(性別和病情)水平組合形成4個小組(男輕，女輕，男中，女中)，然后把每個小組內的患者再隨機均分到治療組和對照組中去，這樣分層隨機的最終結果一定是治療組和對照組各35人，且使2組間非試驗因素的影響達到盡可能的平衡，從而可大大提高組間的可比性。在本例中，若“病程”對觀測結果有重要影響，在進行分層隨機化時，在按“性別”和“病情”分組的基礎上，還應再按“病程”(設分為短、中、長)分組，即共形成12個小組，將每個小組中的患者隨機均分入治療組與對照組中去，這是使“性別、病情、病程”3個重要非試驗因素對觀測結果的影響在治療組與對照組之間達到平衡的重要舉措，也是所有臨床試驗研究成敗與否的最關鍵環節！

3 實驗設計類型判斷錯誤

例2：某作者欲觀察甘草酸、潑尼松對慢性馬兜鈴酸腎病(AAN)腎損害的干預作用，于是，進行了實驗，數據見表1。原作者經過用甘草酸和潑尼松分別與同期正常對照組和模型組比較，一個P＜0.05，另一個P＜0.01，于是得到甘草酸、潑尼松對慢性AAN腎損害具有一定程度的保護作用，且潑尼松的效果更佳。請問原作者的結論可信嗎？表1 各組大鼠血BUN及SCr變化比較（略）注：與正常對照組同期比較，*P＜0.05，**P＜0.01；與模型組同期比較，P＜0.05，P＜0.01

對差錯的辨析與釋疑：本例錯誤極為典型，通常科研工作者欲觀察某種藥物是否有效，習慣上會建立正常對照組、模型組(即該藥物擬治療的病態組)和在模型組基礎上的用藥組(如本例中甘草酸組和潑尼松組)。這樣的設計本身并沒有錯，但這僅僅是專業上的“實驗安排(可稱為多因素非平衡組合實驗[1])”，而并非是統計學中所說的某種標準實驗設計類型。寫在“組別”之下的4個組，并非是一個因素的4個水平，而是2個因素水平的部分組合。這2個因素分別是“是否建模(即正常與模型2個水平)”和“用藥種類[即不用藥(相當于安慰劑)、用甘草酸和用潑尼松3個水平]”。2個因素共有6種水平組合，即“組別”之下缺少了“正常基礎上用甘草酸”和“正常基礎上用潑尼松”。這樣設計的實驗才可能反映出“是否建模”與“用藥種類”2個因素之間是否存在交互作用。

在本課題研究中，由于未在實驗前作出正確的實驗設計，處理數據時錯誤就悄然產生了。具體到本例，從原作者在表1的注解中可以看出，通過單因素方差分析分別比較同期(即相同觀測時間點)的甘草酸組和潑尼松組與正常對照組和模型組之間的差別是否有統計學意義。這樣的做法有3個嚴重錯誤：第一，嚴格地說，在模型組基礎上的用藥組是不適合直接與正常對照組相比較的，因為這樣的比較解釋不清到底是藥物的作用還是由于模型未建成功而造成的假象；第二，將各個時間點割裂開分別比較破壞了原先的整體設計，數據利用率降低，誤差估計不準確，導致結論的可信度降低。將一個重復測量實驗的各個時間點割裂開來考察，就等于在各個片段上估計實驗誤差、作出統計推斷，好像盲人摸象一樣，摸出來的結果差別何其之大；第三，要想說明兩種藥物哪個效果更佳，在得出差別具有統計學意義的基礎上，衡量的標準是應看組間平均值的差量的大小而不應看P值是否足夠地小，不能說P＜0.01時就比P＜0.05時更有效，這種忽視實驗誤差、忽視絕對數量和脫離專業知識的想法和做法都是不妥當的。

如何正確處理表1中的實驗資料呢？關鍵要正確判定該定量資料所對應的是什么實驗設計類型。由前面的分析可知，表1定量資料對應的是“多因素非平衡組合實驗”，而不是某種標準的多因素實驗設計類型。明智的做法是對“組別”進行合理拆分，即根據專業知識和統計學知識，對“組別”之下的所有組重新進行組合，應使每種組合對應著一個標準的實驗設計類型。正確地拆分結果分別見表2和表3。表2 正常對照組與模型組大鼠血BUN及SCr變化的測定結果（略）表3 模型組和2個用藥組大鼠血BUN及SCr變化的測定結果（略）

事實上，由科研習慣形成的這一套實驗方案筆者形象地稱之為多因素非平衡的組合實驗，或者說，它是實驗設計的表現型。通常可以進行統計分析的都必須是標準型(即統計學上所說的某種實驗設計類型)，因此需要能看出代表表現型本質的原型(本例中組別之下應該有6個組，這6個組構成一個2×3析因設計結構，但原作者少設計了2個組)。通常需要將表現型或/和原型拆分成標準型后再選擇合適的統計分析方法進行數據分析。本例根據原作者的意圖，可以將表1拆分成2個標準型，形成2個具有一個重復測量的兩因素設計定量資料，見表2和表3。相應的統計分析方法就是具有一個重復測量的兩因素設計定量資料的方差分析。此處請讀者注意：第一，具有一個重復測量的兩因素設計定量資料的方差分析和一般的方差分析雖然都叫方差分析，但它們的計算公式卻有本質區別，絕不可混用；第二，重復測量因素(本例中為時間)不要與實驗分組因素(表2中叫“是否建模”；表3中叫“藥物種類”)同時列入左邊，它們是本質不同的兩種因素，一般應該把“重復測量因素”放到表頭橫線下方。

通過本例可以看出，在實驗前明確實驗設計是多么重要的一件事情。試想，若讓本例原作者寫明他的實驗設計類型，他必然就會對基本的實驗設計類型作一番調查和學習，自然就能發現他所“設計”的實驗并不是統計學上相應的實驗設計。那么通過咨詢相關人士必能做出比較正確的實驗設計，不僅可以提高科研設計水平，而且可以大大提高科研課題和論文質量。

例3：原文題目為《土荊芥-水團花對胃潰瘍大鼠黏膜保護作用的研究》。原作者使用單因素多水平設計定量資料方差分析處理表4中的數據。請問原作者這樣做對嗎？表4 各組黏膜肌層寬度、再生黏膜厚度變化（略）注：與正常組比較，aP＜0.05；與NS組比較，bP＜0.05；與CP 10 mg·kg－1 組比較，cP＜0.05

對差錯的辨析與釋疑：本例涉及到統計學三型理論[1]中的一些概念，簡單地說就是可以直接進行統計分析的來自標準設計的數據表叫標準型，反映問題本質但并非是標準型的數據表叫原型，而掩蓋了原型信息的數據表叫表現型。“組別”之下的6個組，似乎是某個因素的6個水平，其實不然！這6個組涉及到多個試驗因素，應對“組別”拆分重新組合后，再分別判定各種組合所對應的實驗設計類型，并選用相應的統計分析方法。組合1：空白對照組(正常)、陰性對照組(NS)，這是單因素兩水平設計(簡稱為成組設計)。由于正常組無實驗數據，故該組合無法進行統計分析；組合2：NS組、RA組、CP(20/mg·kg-1)組，這是單因素3水平設計，因素的名稱叫“藥物種類”；組合3：NS組、CP(10/mg·kg-1)組、CP(15/mg·kg-1)組、CP(20/mg·kg-1)組，這是單因素4水平設計，因素名稱叫CP的劑量(其中，NS組可視為CP的劑量為0)。

對于組合2和組合3，若定量資料滿足參數檢驗的前提條件，可選用相應設計定量資料的方差分析，否則，需要改用相應設計定量資料的秩和檢驗。

4 人為改變設計類型且數據利用不全

例4：某作者使用表5中的數據進行分析，欲比較治療組和對照組在治療后的各個時間點的療效情況，使用的分析方法為一般卡方檢驗，請問原作者這樣做對嗎？

對差錯的辨析與釋疑：從給出的統計表可以看出，該作者有意或者無意之間收集了一類相當復雜的實驗設計類型下的定性資料，結果變量為多值有序變量的具有一個重復測量的兩因素設計定性資料，處理這個設計下收集的定性資料要使用相應設計定性資料的統計模型分析法。由于上述方法過于復雜，因此，通常在實際運用中，實際工作者將重復測量因素武斷地視為實驗分組因素，從而使該資料變為結果變量為多值有序變量的三維列聯表資料。在已經出錯的前提下，原本應當使用CMH校正的秩和檢驗或者有序變量的多重logistic回歸分析處理資料。然而，該作者顯然在此基礎上進一步合并了數據，將結果變量變成二值變量(有效、無效)，也就是說，原作者實際使用的僅僅是最后一列數據(即總有效率)，并且最為嚴重的錯誤是將三維列聯表資料強行降維成二維列聯表資料，使用一般χ2檢驗進行分析。經過一系列的簡化與錯誤合并，最后結論的可信度還剩下多少呢？表5 原作者對2組療效比較的試驗設計及數據表達（略）注：與對照組同期比較，*P＜0.05

由于篇幅所限，這類錯誤筆者只給出1例，實際上此類例子在很多雜志中普遍存在。這說明在進行實驗設計時，很多研究人員并未做到心中有數；分析數據時，按自己熟悉的簡單統計分析方法所能解決的數據結構強硬地改造數據，嚴格地說，在用表格表達實驗資料的那一剎那就已人為改變了資料所對應的實驗設計類型，這種做法的科學性和得出結論的正確性都將受到質疑[2]。

5 正交設計及數據處理方面的錯誤

人們在進行正交設計和對正交設計定量資料進行統計分析時，常存在下列3個誤區：很多人過分強調用正交設計可以大大減少實驗次數，因此，無論各實驗條件(正交表中的每一行)下的實驗結果波動有多大，都不做重復實驗，這是第1個誤區；將正交表各列上都排滿試驗因素，用對實驗結果影響最小的試驗因素所對應的標準誤作為分析其他因素是否具有統計學意義的誤差項，導致誤差項的自由度較小，結論的可信度較低，這是第2個誤區；在對正交設計定量資料進行方差分析后，即使存在多個無統計學意義的因素，仍對少數幾個有統計學意義的因素進行解釋，未將無統計學意義的因素合并到誤差項中去重新估計實驗誤差，以獲得具有較大自由度的誤差項，這是第3個誤區。