你研究的样本能代表研究总体吗？

上回讲统计推断的时候说到要开展针对总体的研究是非常困难，甚至是不可能的；因此临床研究通常都是针对样本来展开。这就引出另一个问题，我们在某个样本里观察到的结论是不是总体中也能观察到相应的规律呢？要解决这个问题，除了要进行统计推断外，还需要考虑样本的代表性问题。

对于一个确定的总体和来自于它的样本，由某个样本的结果去推断总体，这些推断是否与实际相符取决于样本的代表性。如果用样本去推断总体常常能获得正确的结论，那么这个样本的代表性较好，也就是说这个样本能较好的代表总体；反之，如果用样本去推断总体时常常“犯错”，那么这个样本的代表性就不够好，甚至是较差，也就是这个样本不能较好的代表总体。因此，所谓样本的代表性就是样本能不能很好的“代表”总体，每一个样本都是从总体中抽出来一个部分，样本能不能很好的代表总体，其实就是看抽得的样本是否在各种特征的分布上和总体一致。样本的分布和总体越接近，代表性越好。

上面的文字是不是感觉晦涩难懂呢？我们举个常见例子说明一下。由于临床科研力量分布的不均衡，大多数质量较高的临床研究都在三甲医院开展，而很多基层医院会发现，这些研究成果应用到自己的患者身上时往往获得的疗效就和大医院的不一样。究其原因，除了基层医院和三甲医院的治疗水平和支持体系不同外，其实还与三甲医院的患者群体和基层不同有关。也就是和三甲医院研究对象的代表性有关。我们都知道三甲医院里往往患者的病情都比较重，更多的患者来自城市，甚至经济水平会比较高。虽然都患同一种疾病，来自这个疾病的患者总体，但是三甲医院的患者和基层医院这个病的患者，是不完全相同的。因此在基层医院照搬基于三甲医院患者群所得研究成果时，需要慎重考虑研究对象的代表性问题。或者说，我们在做研究、写论文、下结论的时候也需要考虑我们的研究对象是不是能很好的代表患者总体。

样本的代表性通常受三个因素的影响：随机性、样本数和抽样方法。如果样本是在总体里随机抽取的，代表性会比较好。但是，除了大规模的流行病学调查，一般的临床研究都很难做到随机抽样。样本数也和代表性有关，样本量越大，样本的代表性也越好。抽样方法也与样本的代表性息息相关。为什么现在的研究常常是多中心甚至是国际多中心研究呢？除了能增加样本量以外，还有一点就是能提高样本的代表性。继续上面那个例子说一下，如果这项临床研究不仅仅在三甲医院开展，在研究设计的时就考虑了在全国不同地域，选择不同层次的医院来共同开展协作研究。那么，我们的研究对象（患者群体）就既有三甲医院的患者群体的特征，也有基层医院患者群体的特征。也就是说，比单纯在三甲医院开展研究得到的样本有更好的代表性。

样本的代表性问题是临床研究中非常重要又常常被忽视的问题。要提高样本的代表性，可以采用随机化、多层次抽样等办法。但是，这些方法在实施过程中是非常困难的，对人力、物力的要求很高。因此对于中、小规模的临床研究来说，需要研究者注意并正视样本代表性的问题，在论文撰写的过程中和总结研究结论的时候一定要考虑研究样本的代表性，得到严谨科学的结论。