醫學論文中常用顯著性檢驗方法的選擇

?????? ?統計資料的顯著性檢驗(significant test)方法的選擇是醫學論文中常常遇見的問題，退稿原因中常有顯著性檢驗方法選擇不當。如t檢驗、u檢驗、χ２檢驗等，雖然各有其應用范圍和要求，但也其共同之處。作者可根據統計資料的類型，選擇一種或幾種檢驗方法。但當作者在獲得一組、兩組或兩組以上的數據資料時，選擇何種顯著性檢驗，是至關重要的問題。不同的資料類型其統計指標、統計檢驗的方法是不同的，見表1。

　　醫學生物研究中，許多指標都是服從正態分布(u分布)的，而隨著樣本含量加大或自由度增大，t分布、χ２分布、F分布都趨向于正態分布見圖1、圖2（略）。

　　在《中華創傷雜志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的統計方法(表2)，表明了正態分布的廣泛性、常見性。

　　故當作者獲得數據資料后，首先應進行正態性檢眩范ㄊ欠為標準正態分布(或近似正態分布)或不屬于正態分布。筆者首先推薦概率單位法。

　　當統計資料屬于正態分布或近似正態分布時，差異顯著性檢驗方法的選裕詵合其應用條件下，一般可按表3進行選擇。

　　顯著性檢驗應用時的主要注意事項：(1)率值或均值在進行顯著性檢驗前，應注意樣本的代表性和可比性。(2)檢驗結果接近顯著性界限時：要多方面考慮，是否確實不存在差異；或是觀察例數不夠，而需加大樣本例剩換是檢驗公式運用不當，可用其他檢驗印證。(3)多個樣本比例數的χ２檢驗，差異顯著性，只能說明多組比例數不同或不完全相同，而不能確定哪個比例數不同，要進一步進行顯著性檢驗才能了解兩個樣本比例數是否構成相同。

表1　一般情況下不同資料的統計指標與檢驗方法的關系

資料類型 統計指標 統計檢驗方法
計量資料 均數、標準差 t檢驗、F檢驗等
計數資料 率、構成比 χ２檢驗等
半定量資料 率、構成比 秩和檢驗、Ridit分析

表2　《中華創傷雜志》第12卷1～6期、增刊顯著性檢驗方法使用頻數

檢驗方法 應用次數 檢驗方法 應用次數
t檢驗 27 直線相關與回歸分析 5
χ２檢驗 16 擬合線性回歸 1
F檢驗 24 相關分析 6
Q檢驗 2 非參數統計 4
u檢驗 1 未注明方法 6

表3　常用顯著性檢驗方法的選擇

統計資料比較類型 顯著性檢驗
小樣本均數與總體均數相比較 t檢驗
小樣本均數相比較 t檢驗、F檢驗
兩個或多個大樣本均數與
總體均數相比較 u檢驗、t檢驗
大樣本均數相比較 u檢驗、t檢驗
配對計量資料 配對t檢驗
兩個率的比較 u檢驗、χ２檢驗
多個樣本率的的比較 χ２檢驗
配對計數資料兩種屬性的
相關分析及其差別的比較 χ２檢驗