医学论文写作中分析数据的统计方法有哪些？

科学研究长期以来从简单的定性分析走向详细的定量分析，科研人员要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响论文的结果分析。在医学研究写作中，实验设计的方法直接决定了对数据采用哪种统计方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提条件和假设，所以论文在设计实验时要考虑将来哪种统计方法更可靠。医学统计方法存在很多错误，其中最重要的是统计方法与实验设计不一致，导致数据统计结果不可靠。下面，医学期刊的编辑列举了一些常见的可以避免的问题和错误:

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一是数据统计分析方法使用不正确或不当。在医学论文中，最常见的错误是当实验设计是多组研究时，需要对数据进行方差分析，作者都是用两个样本的均值检验。

二是统计方法不明确。同一篇医学论文，不同的数据要用不同的统计方法处理，这就需要作者清楚地描述每个统计值用的是什么统计方法。然而，在许多使用多种统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地将论文中使用的统计方法作为一个整体列出，并没有对每一个数据结果分析的具体统计方法进行说明，这使得读者很难确认作者对某一具体结果使用了什么数据分析方法。

三、统计表格和图表缺失或重复。统计表或图表可以直观地让读者了解统计结果。好的统计表或统计图应该是独立的，即作者即使不看文章内容，也能从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。但有些医学论文只是简单地堆砌了一大堆统计数据，缺乏直观的统计图表或表格；或者虽然列出了统计表格或图表，但表格或图表中有很多遗漏项，读者很难从中提取太多有用的信息。

此外，有些作者为了增加文章篇幅，还列出统计表和图表，造成不必要的浪费和重复。统计表的好处是详细，便于分析研究各种问题。统计图(尤其是条形图)的优点是可以直接反映变量的数量差异。

在医学论文中解释统计结果的两个最常见的错误是过度依赖P值(结果可靠性的递减指标)和避免负面结果。前一种错误的原因是一些作者误解了P值的含义，混淆了数据的统计意义和研究的临床意义。因此，医学研究者一定要注意不要单纯依靠统计值得出武断的结论，一定要将统计结果与临床实践相结合，这样才能避免类似的错误。

至于避免负面结果，只提供正面结果，那是因为很多作者在研究设计的时候无法摆脱一种单向的思维定势，就是先主观认定一些预期的结果和结论。在总结某个结果的原因时，要从一个方向的实验中得出一个完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情况非常有意义。这种思维定势过于强调统计差异的意义，有时会刻意回避报告差异的不明显结果，不去思考和探究不明显差异的原因和意义，反而会忽略一些重大的科学发现。