如何确定统计样本量：医学科技论文中常见的统计分析问题
在撰写许多医学科技论文之前，应收集和整理数据或数据，并进行统计处理，以研究事物之间的关系，并确定事物客观存在的新规律。研究前的统计设计是整个研究设计中不可或缺的一部分。合理的统计设计和正确的统计分析的研究结果具有较高的可信度和较高的论文质量。然而，在医学期刊的编译中发现，一些作者撰写的医学科技论文存在统计分析问题，具体总结了以下基本知识：
1、缺乏统计分析。本文没有对试验数据进行任何统计分析，只对观测值大小进行直观比较，并对两者之间的差异进行了统计结论。临床研究的结论不仅取决于试验组与对照组之间的绝对差异，还取决于随机误差的大小。
二、未说明应用的统计方法。统计分析在论文中使用，但没有说明使用了什么统计分析方法。表现为论文中只有P值，但检验方法和统计量的大小无法判断。读者无法评估本文中应用的统计方法的正确性。
第三，用标准误代替标准差。标准差表示研究数据相对于平均值的离散程度，标准误描述了抽样误差的大小，与样品标准差的大小成正比，与样品含量的平方形成反比。在论文中，作者经常发现作者没有解释标准差或标准错误。
四、检验的前提不具备。每一种统计方法都要求满足一定的前提条件，如t检验要求数据正常分布，组间方差异相同。然而，许多论文中的数据明显偏差或方差不均匀，也被使用t检验。
五、t检验取代方差分析。将各种试验设计类型视为多个单因素和两个水平设计，重复使用t平均值之间的两两比较取代了方差分析，错误结论显著增加。
六、忽略配对数据的特性。t检查代替配对t检验；用一般卡方检查代替配对卡方检验。
7、忽略重复测量的特性。重复测量是指在某些条件变化的前提下，对同一试验对象的某些观察指标进行多次重复观察。这些数据在医学研究中非常常见。这些数据的统计分析经常被误用t检查或一般方差分析。t检验或一般方差分析要求数据相互独立，无相关性，重复数据不能满足这一要求，因此应采用重复测量设计数据的方差分析。
八、反复比较多个变量。反复比较两组之间的多个变量，使统计数据出现I类误差的机会远远大于通常的假设。
九、对P价值意义理解错误，结论缺乏依据。评估研究结果是否有意义取决于它是否具有临床意义和统计意义。最好两个方面都有意义。如果差异本身没有临床意义或例子太少，则无需进行统计测试，因为如果样本量足够大，则在统计数据中具有显著意义。在医学论文中，作者经常根据统计测试中的显著差异来确定研究结果是有意义的，而忽略了该差异是否具有临床意义。相反，如果统计测试没有显著意义，尽管差异本身具有重要的临床意义，但也得出毫无意义的结论。其他人则混淆了统计显著性与两组之间的差异，并错误地认为P值越小，组间差异越大。
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