【原】科研造假没那么容易（二）

今天接上次科研造假没那么容易的话题，继续给大家分享一下有关护理科研论文中统计学处理的一些技巧和注意事项。废话不多说，直接上干货！

我们都知道统计学分为描述性统计和推断统计，什么意思呢？就是，我们在写论文的时候，对指标的数据先要进行统计描述，之后才会进行推断统计。比如，患者的年龄（数据），我们一般要先进行描述（比如35.82±11.02岁），之后再采用推断统计的办法（年龄对老年患者跌倒效能的影响，如下图：）

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那很多人可能就会说了，我们年龄变量在进行描述的时候不就是采用均值±标准差吗？这是错误的！

那么为什么要用均值±标准差去描述变量呢？描述统计的目的是什么呢？

其实，描述统计的目的就是来看一下变量（数据）的分布情况（是否符合正态分布等），数据不同的分布状态采用的统计推断方法是不一样的。这就是为什么要先进行描述的原因。不描述，无分布→无法选择准确的统计推断方法。

并不是遇到年龄（或者其他计量资料）就一定要用均值±标准差来进行描述。我们应该是这样的一个思路：分别对变量资料的集中和离散趋势进行描述。

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所以，在进行对某一个变量的描述的时候，主要是通过对其“集中”和“离散”两种趋势进行描述。假设“年龄”不符合正态分布，而是属于偏态分布，那我们要通过其中位数或四分位数等进行描述。

再比如某研究采用经会阴途径测定宫颈长度，以探讨不同宫颈长度与临产时间的关系。结果显示35例宫颈长度为25～34mm者与32例宫颈长为15～24mm者临产时间的均值±标准差(x±s)各为57.6±58.1与47.3±49.1小时。该计量资料，经t检验显示t=0.780，P>0.05，并未提示不同宫颈长度的临产时间差异有显著意义；从标准差大于均值，显示各变量值离散程度大，呈偏态分布，故不能采用x±s这一算术均数法计算均数。经偏态转换成近似正态分布资料后结果是：35例与32例的临产时间各为34.5±4.1与26.7±4.1小时，(t=7.778，P<0.001)，两组差异有极显著意义。可认为随着宫颈长度的缩短、临产时间也缩短。此外，当两组资料单位不同时，其S单位也不同；即使两组单位相同的变量值，若其均数差异较大，也都应以变异系数替代s来比较两组值的离散度的大小。  　

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