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研究人员绝对要避免的 4 个统计错误

已有 5030 次阅读 2019-7-4 10:59 |个人分类:学术讲座|系统分类:科研笔记| 科研, 学术, 论文

统计的本质是种工具,用来确定变量间的关系、评估研究问题效度。

说得再细点,生物统计学主要用来解决生物医学中的问题,它包含统计、概率、数学、计算等多个元素。把生物统计运用到研究中,可以测试新药、寻找病因、估算患者的寿命、统计死亡率和发病率等。

尽管统计是生物医学研究中的主要工具之一,但它一直或有意或无意地被人滥用,已经到了见怪不怪的程度。事实上,越来越多人表示统计错误是造成拒稿的主要原因之一。

本文先后探究了生物医学研究中滥用统计数据的原因和解决办法。下面我们先来了解一下造成统计错误的原因。 

1. 数据呈现不清:通常论文中会提及统计方法、分析数据。不过在呈现数据时很容易出现表述上的灰色地带,让读者对研究缺乏全面的了解,归根结底是因为很多论文的统计假设都没讲清。在一项样本为医学院学生、教职工的横向调查中,有 53.87% 的人认为统计学很难,52.9% 的人说不清 p 值是什么,36.45% 的人对标准差的定义有误,50.97% 的人无法正确统计样本大小。这些数据说明研究人员能正确分析数据还不够,还要会正确使用、呈现数据。

2. 重理论、轻数据:同行评审通常会对临床研究的数据统计进行严格筛查,但基础科学就另当别论了。基础科学涵盖生物化学、行为学、动物模型、细胞培养等多个领域,这种跨学科性质让统计分析更棘手。通常研究人员会在实验结束后才开始着手数据分析。这种事后分析带来的真知灼见通常都比较有限。

 3. 采集数据前规划不到位:规划好每个关键步骤要做的统计工作非常重要。比如说,确定样本大小时,老鼠的数量可能会对研究结果产生重大影响。由于样本的体重、身体质量等多个变量都可能影响实验结果,最好根据不同变量进行样本容量计算,然后选择最大的可行样本进行实验。理想情况下,研究人员应在数据采集之前确定暴露变量和结果之间的关系,这能有效避免误报。研究人员还应该提前定好主要结果变量、 确认是否使用 A、B 对照组、设置相关组(测试 A 在患有焦虑症和抑郁症的样本身上的变量效应)。

4. 数据采集和统计分析中出现偏差:同样的,研究人员在设计实验时也要注意对照组(条件)、随机性、盲法实验、可重复性。随机的大容量样本能避免偏差和误导。比如说,假如有人想测试药物 A 对动物体重、心率、身体质量的影响,通常会有研究人员把它切分成三个单独的实验。但这种做法容易产生偏差。相反,当对照组和实验组样本数够大,且采取随机抽样时,用一个实验就可以监测心率、体重、身体质量三种变量。

事后分析法缺少事前合理的因果论证,它不是为了验证某个特定的假设,而是反过来通过多项分析试图找出某种潜在关系。这种情况下,就很容易出现在数据中硬找关联的“钓鱼”研究。所以,在说明试验方法和原理时,确保统计部分遵循相关标准,比如国际医学期刊编辑委员会(International Committee of Medical Journal Editors, ICMJE) 提供的指南。

统计错误对发表流程的影响

要想得到准确的研究结果,就得正确处理数据。而统计的准确性对发表也非常重要。一旦期刊在文章中发现统计错误,作者可能会面临大修或被拒稿的决定。很可惜,研究中的统计错误不算罕见。以下是研究中最常见的几种统计错误

  1. 研究设计错误。比如没随机抽样对照组样本、选择不合适的对照组。

  2. 数据分析错误。比如缺少配对数据、不给出相关数据而直接得出 p 值、没确认线性关系的情况下直接用回归分析法。

  3. 数据呈现错误。比如该用标准差用了标准误差、用饼图表示连续变量、没对多重比较进行调整。

  4. 数据说明/解释错误。比如把相关和因果划等号、做砸的试验硬说是好实验。

如果统计错误只是由于笔误,编辑、修改一下稿件就能解决问题。但如果是数据分析、呈现和结果讨论中存在技术问题,文章就很可能要大改。而当实验设计出了问题,除了把试验重做一遍没有别的补救办法,这种情况下期刊极有可能会选择拒稿。

如何解决滥用数据问题?

在生物医学的前沿领域,数据统计扮演着非常重要的角色。然而,要想研究出新锐科技,研究人员必须有意识地在各个环节避免滥用数据,不管是数据的收集、分析,还是呈现。

研究人员应该了解数据处理的各项规则并严格遵守。比如 ICMJE 提出的“生物医学期刊投稿的统一要求”(Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals) 就对统计方法的应用、解释给出了建议。

此外,研究人员还要了解其他的同类型指南,比如“文献中的分析与统计方法” (Statistical Analysis and Methods in the Published Literature, SAMPL) 指南。它将不同的统计方法分类,依次解说,对试验的设计、操作和解释都有很大指导作用。

多数情况下,生物医学论文都以统计数据为依据。因此多数生物医学期刊,尤其是高影响因子的,像《柳叶刀》、《自然》、《科学》、《细胞》、《美国医学会期刊》,除了动用编辑和审稿人,还会指派专门的生物统计学家评估稿件内容。目前有越来越多期刊开始采取这种做法。

必须要说,由于要综合考虑研究中的多个变量、样本量、测量结果等多个因素,总结数据并得出结论从来都不是件轻松的事。计算机和统计软件让解释、分析数据有更多可能,但同时也给错误创造了更多空间。

挪威数学家、生物统计学家、医学研究员、斯塔万格大学 (University of Stavanger) 健康科学系副教授 Jo Røislien 说过,“统计量化了你研究结果的可信或不可信程度”。总之,研究人员在开始实验之前就该自行学习统计方法。只有正确使用统计这个工具,它才能帮研究人员达到拓展现有生物医学知识的目的。

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