统计学硕士论文

众所周知，统计学主要是一门以统计学原理及方法为基础，对科研数据进行采集，整理及分析的应用科学。在实际工作中，统计学问题已成为评价医学论文质量高低的重要指标之一。统计学方法在应用过程中的错误与否会在一定程度上影响医学科研结论的科学性、可靠性以及严谨性。错误的统计学方法应用，会使得论文学术水平、质量降低，甚至会导致论文不可用等严重后果。因此，赛恩斯编译提醒大家，撰写医学论文要避免出现以下这些统计学问题。一、统计研究设计不科学。大部分非统计学专业学者在进行统计研究设计的时候仅从自身的专业角度出发，且在分组方式上按照自己主观所要获得的结果进行设计，而忽略了研究设计的可行性，组间数据的可比性等一系列问题。主要表现涵盖研究设计时不严格根据随机化原则进行、均衡性原则贯彻不彻底以及未设计对照或对照不科学等。其中主要不合理问题涵盖：缺少对照或对照不合理；将单因素及多因素设计进行混淆；样本量较少或样本量选择无代表性等。二、统计学处理分析的缺失。有些作者在医学论文中虽完成了分组与对照的设计，且较为合理，但通文却无只字片语提及采用哪种统计学方法对数据予以分析，并无对相关数据予以统计学处理的相关内容，只是经由对研究所获取的数据进行直观判断，即得出结论，这与代医学科研的结论需有据而立的原则完全背道而驰。三、统计方法描述混乱。有些作者在医学论文中所阐述的统计学方法极为简单，甚至对于统计学方法也未能彻底列出，例如：单独列出所采用的统计学分析软件，但未对该软件的版本进行说明。在研究过程中对于哪种数据应采用哪种相对应的统计学方法仅作笼统的描述，并未具体列出文中相关数据应采用何种统计学方法。未完全具体描述对于两组或多组定量数据对比应采用的究竟是配对t检验亦或是成组设计t检验，而是将其简单概述成两组定量数据对比予以t检验。针对定量数据仅仅阐述运用t检验或方差分析，却未完全阐明是否需予以正态性检验或方差齐性检验。针对两组或多组间的定性数据比较，不管其仅需采用卡方检验，亦或需予以矫正卡方检验以及卡方分割检验，均简单概述成定性数据的对比予以卡方检验。统计学相关符号在书写过程中的规范性较差，例如：F检验，卡方检验，t检验，P值中的字母部分均需以斜体表示，而对于与该规定不符的书写均可认定为错误书写，而该问题在众多医学论文中十分普遍。另外，许多医学论文中均存在未对检验水准α进行阐述的问题。四、统计学方法应用错误。统计学方法应用错误这一问题存在于相当一部分医学期刊论文中，针对定量数据的统计学方法错误使用包括以下几点：(1)不管数据是否符合正态分布或方差齐，盲目地运用t检验或单因素方差分析等完成组间的比较。(2)不管研究设计中存在几组数据，均盲目地予以t检验分析，将t检验作为定量数据比较的通用统计学方法。(3)不管研究设计中各组间数据所具有的关系为何，均盲目地运用成组设计t检验或单因素方差分析。针对定性数据的统计学方法错误使用包括以下几点：(1)针对所有定性数据的比较均予以卡方检验，忽略了卡方检验应用的前提条件，即仅适用于正态分布的定性数据，同时，要求样本在40以上，且通过卡方检验列联表数据时，禁止五分之一以上格子的出现或任意格子中的理论频数小于1。(2)对多组间定性数据进行比较时，总体进行卡方检验比较分析后如还需进行各组间的两两对比时未予以卡方分割检验，而是据需采用卡方检验分析。五、统计结果的描述以及分析错误。不少医学论文中均存在统计学结果的描述以及分析错误情况，较为常见的情况有：(1)针对定性数据，大部分论文均会构成比及百分率的混淆，样本量不足；(2)针对定量数据，正态分布数据描述不是运用“均数±标准差”或“均数±标准误”进行表示，非正态分布数据描述不是通过中位数及四分位间距表示。(3)对有统计学意义数据进行解释时仅仅按照P值的大小获取相应结论，这主要是由于学者对统计学中P值的理解程度不够造成的，需知P值是拒绝特定无效假设定而可能犯的假阳性错误的概率，其无法代表组间差异的大小。六、统计值或P值描述不清或缺失。一些医学论文中，学者对统计结果予以描述时，往往无法弯针更清晰地描述出统计值与P值，常见错误情况涵盖以下几点：(1)单独通过“P＜0.05”或“P＞0.05”表示统计结果，并由此获得结论，并无对相应统计值的描述；(2)仅仅列出具体的P值，而未列出统计值；(3)统计结果描述中包含统计值与P值，但却无详细的P值，仅用P＜0.05或P＞0.05表示。这几种错误情况均会对文献阅读者进行数据验证以及meta分析造成不利影响。七、大样本数据错误使用t检验。通常情况下，定量数据采用t检验时需满足几点条件，一是样本含量较少，n＜50或n＜30，且均符合正态分布；二是成组设计的两样本均数对比，且量样本均来自总体方差相等的总体。对于样本量n＞50的数据比较，则需予以U检验。

放假对于每一位上班族来说，都是一件比较期待的事情。若利用这个时间进行深造，可有效弥补个人能力不足，这时可以选择攻读在职研究生课程。此种课程班均由高校开办，并且设有多种专业。接下来，本文介绍关于统计学在职研的相关信息。在职研究生该专业招生信息已发布，引来多数人士的关注。大家可以从招生方式、招生条件、招生时间、学费学制等方面进行了解，详细内容如下：一、招生方式该专业招生院校主要有对外经济贸易大学、南昌大学、中南财经政法大学，都是以同等学力的方式进行招生。该方式采用先进校学习而后参加考试的模式，入学无需参加考试，通过院校审核后就可拥有录取资格。二、招生条件该专业除了对外经济贸易大学要求大专学历以外，另外两所院校均要求具备本科学位。在申请硕士学位时，要求学员拥有学士学位满3年，并且通过结业考试才能参加。三、招生时间本专业入学时间不固定，一般全年招生。若院校有招生名额，就可前来参加。对于想要参加深造的人士来说，需及时关注招生信息。另外，申请硕士学位的报名时间在每年3月左右，受疫情影响以申硕公告为准，而申硕考试在5月左右。四、学费学制此专业学费范围在2万到5万元之间，不同院校有不同学费。然而上课时间均安排在放假，另南昌大学开设网络班，不影响工作，因此对学费不会造成太大压力。学制统一为2年，通过申硕考试与论文答辩后，可获得硕士学位证书。以上就是关于统计学在职研究生的相关介绍。本专业入学门槛低，学习不耽误工作，还可有机会提升学位。因此，建议大家前来报考。

作为国际上最为知名的两大综合性学术期刊，Nature和Science（后文简写为N&S）两大期刊旨在发表原创性强、观点新颖、影响广泛，并且对整个科学发展具有推动作用的突破性发现。目前两大期刊均为每周出版一次，每年度仅合计发表1500余篇经过严格同行评议的原创论文。由于竞争激烈，所有投稿至这两大期刊的文章中仅有不足8%被接收和发表。毫无疑问，N&S发表的论文一定程度上代表着学科领域内的最高水平，而N&S发文数也已成为比较国家和机构科研产出质量的重要指标之一。本文整理了近五年（2014年~2018年）中国内地各大高校和科研院所作为主要贡献单位（包括唯一通讯作者单位、第一通讯作者单位、第一作者单位三种情况）和次要贡献单位（其他作者单位）在N&S上发表的论文信息（仅统计类型为Article的论文），旨在从N&S发文数的角度观察中国内地机构在过去五年内高水平科研产出的变化。来源：软科。

徐文浩，2018级复旦大学附属肿瘤医院泌尿外科硕士研究生，2018-2019学年硕士生国家奖学金获得者，曾获2019年“青年创意设计大赛”全国一等奖。师从叶定伟教授团队著名泌尿肿瘤专家张海梁教授，从事泌尿系统肿瘤的基础及临床转化研究。研究生第一年期间以第一或共同第一作者发表SCI论著12篇；以主要发明人身份获得授权实用新型专利1项、软件著作权专利3项；曾于2019年3月受邀赴西班牙巴塞罗那参加第19届欧洲泌尿外科年会口头发言交流，并多次在国内外学术会议上进行发言或壁报展示。师父领进门，修行在个人徐文浩在研一期间以第一或共同第一作者身份在Aging, Journal of Translational Medicine, Frontiers in Oncology, Frontiers in Genetics, Journal of Cancer等杂志发表SCI论著12篇，影响因子总计41.89分；以其他作者身份在Cancer Research等杂志发表SCI论著2篇，影响因子共计11.25分。当被问及所发表论文中印象最深刻的一篇时，徐文浩回答：“其实是我的第一个课题成果，有幸收到了在美国旧金山举办的2019年美国临床肿瘤学会泌尿生殖系统肿瘤年会(ASCO GU)的参展邀请，并且最后以会议摘要形式发表于肿瘤学顶级期刊 Journal of Clinical Oncology(IF: 28.245)。2018年7月，为了提前适应研究生学习，我在导师张海梁教授的建议下提前来到复旦附属肿瘤医院学习，张海梁教授在给我精心定制了长达一年的学习计划后，让我首先学习收集肿瘤医院泌尿外科的庞大患者诊疗数据库，从临床角度出发研究‘减瘤肾切除手术是否会为晚期肾癌患者带来更大的生存获益’这一课题。然而当时的我是一个科研小菜鸟，对如何收集和处理数据、如何运用不同统计学方法作图、论文写作结构、怎样与审稿人斗智斗勇都一窍不通。幸运的是，张海梁教授在繁忙工作之余对我倾囊相授，鼓励我独立思考，为我的数据和论文把关，在学术大门前推了我一把。”虽然这是现在的他看来还存在许多缺陷、值得进一步探索的一份研究课题，但正是这一研究让他跨出了学术道路最难的第一步，“真的很感谢我的师父，他是我的领路人，带我迈出了学术道路最重要的第一步，没有张海梁教授的帮助我会多走很多弯路。”徐文浩补充道。徐文浩目前和师兄正在研究一个新的课题，已经经过了半年的探索。该研究的灵感来源于他师兄做的关于前列腺癌的机制研究，然而当时得到的结果与预期不大一致，于是提出是否存在“某种新型 RNA甲基化修饰调节前列腺癌进展”这一假设。带着这一疑问，师兄朱文恺咨询了该领域国际领先的实验室后发现确实可能在前列腺癌中存在这个修饰，虽然国外有过相关研究但还不够深入，于是两人开始了在前列腺癌和肾癌两大泌尿系统癌种中如火如荼的探索。徐文浩认为做研究主动性很重要：“一定要去跟着师兄师姐们学习，他们的经验和知识能让我受益匪浅。要愿意去深挖现象背后的可能原因，每次得到的新进展会形成一种正反馈，这是科研的乐趣。如果每次都是被动做实验，最后会沦为失去主观能动性的工具人。”徐文浩的日常实验工作 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行除了实验研究，徐文浩秉承科学研究为临床工作服务的理念，坚持参与门诊，一年来累计协助导师诊治患者超4500例，独立完成膀胱镜检查、膀胱灌注等门诊手术操作超200例，并长期参与中国泌尿肿瘤多学科疑难病例会诊。徐文浩从去年9月开始每周跟导师一起出诊两次，每次四个小时。出诊过程中，他协助导师首先对患者进行初步的病史登记和病情处置，再根据处置方式的不同分门别类，然后由导师审核处理方式并进一步诊治，进而大大提高门诊效率，协助导师尽可能在有限时间内诊治更多的患者。此外，徐文浩可以独立完成较为简单的泌尿系统肿瘤相关的门诊手术，例如膀胱癌术后患者的灌注化疗、膀胱镜检查、输尿管支架的更换或置入等。徐文浩提及，门诊遇到的大部分患者都很好沟通，但也难免会有情绪激动的患者。医院每天放给每位教授的门诊挂号数有限，然而患者数量众多，会出现插队、擅自进入诊疗室打断问诊等情况。当问到是否会因为患者不理解、不信任自己的用心付出而难受时，徐文浩摇摇头笑道，“我们还有很多患者需要诊治，还有很多临床和科研任务需要承担，这种小插曲仅仅是忙碌生活的调味剂”。徐文浩说：“医患其实是并肩作战的战友，我们都有一致的目标那就是为患者带来更好的生存获益。出诊的时候会遇到形形色色的患者，但无论怎样都要耐心应对，导师也叮嘱我患者都不容易，一定要学会沟通的技巧，要学会换位思考。” 徐文浩还致力于临床转化工作，以第一发明人身份获得授权实用新型专利1项：“一种泌尿外科用尿道给药器”、软件著作权专利3项：“肾癌免疫治疗疗效预测系统”、“膀胱癌免疫治疗疗效预测系统”和“肾癌分子影像学融合分析系统”。以主要发明人身份成功申请并受理实用新型专利3项：“一种腹腔镜手术下用带刻度的B超探头”、“一种安全经尿道膀胱肿瘤电切刀”、“一种新型输尿管支架管”和发明专利1项：“一种泌尿外科手术机器人机械臂”。此外，他与导师一起设计的泌尿外科用尿道给药器，于今年2月获得了全国“青年创意设计大赛”一等奖。他认为在实践中用心观察和思考很重要，在临床操作时哪里不顺手，就会思考可以怎样改进，然后将想法落到实处。临床工作中的徐文浩 劳逸结合，张弛有度徐文浩在研究生入学前就在导师和师兄师姐的帮助下收集和整理临床数据、设计课题、着手做实验、写论文。他说：“做研究要愿意投入并高效利用时间，效率太重要了。我个人习惯提前几天做好规划，比如我会今天想好明后天要收集多少数据、完成实验的哪一部分之类的目标。”徐文浩补充说道，写论文还要善于总结，例如搭建文章结构的技巧、如何抓住审稿人的眼球等等。在科研学习和临床工作外，徐文浩还积极参与了各种国内外学术交流活动。在2018-2019学年期间，他曾赴西班牙巴塞罗那参加第19届欧洲泌尿外科年会(EAU)报告发言；曾在上海第三届东方泌外科和男科学术会议以及厦门全国临床肿瘤学大会(CSCO)报告发言；曾受邀参加美国泌尿科协会(AUA)、美国临床肿瘤学会泌尿肿瘤分会(ASCO GU)、中国肿瘤学大会(CCO)和第九届东方肾脏病学会议壁报展示。徐文浩提到，他在巴塞罗那见到了之前只在文献中见过的学术大佬，并且向他抛出了去国外研究中心交流的橄榄枝，还结识了北大医学院的一位研究生，对方英语口语十分流畅。徐文浩说：“与优秀的人接触会激励自己更加努力。”第19届欧洲泌尿外科年会壁报合影 徐文浩坦言自己其实是一个爱玩的人，“我爱打游戏，端游手游都在玩。我还很喜欢旅游，但现在没什么时间去了。”他现任复旦附属肿瘤医院团学联外联部部长和男篮队队长，今年他所在的男篮队还获得了复旦大学枫林校区男篮比赛季军。他笑着说道：“我不是一个能够除了睡觉就是干活的人，娱乐休闲于我而言不可缺少。而且身体最重要，休息够了才有精力继续做事。”复旦附属肿瘤医院研究生男子篮球队合影 “不忘初心，方得始终”这句话是徐文浩的现实写照。因为妈妈是医生，所以他小时候就耳濡目染，对医学产生兴趣，在高考填志愿时毅然选择了学医这条路。他至今没对当初的决定后悔，“做不完的手术、看不完的患者、补不完的病史，或许这就是中国年轻医生的现状，但是我认为这是必经的历练。”在徐文浩看来，作为一名科研型硕士研究生，要对自己对导师负责，做到学术诚信、不弄虚作假；还要对患者负责，无论有什么矛盾和误会，都要恪守医生的道德准则和底线。他想对当代青年学生说，“效率十分重要，因为每天有忙不完的事情，不能有拖延症。此外，对人对事要有自己的冷静思考。最后，要学会与他人合作，在团队中不要太计较得失，在发生分歧时学会让步。”无论是国奖，还是“优秀学生”荣誉称号，它们不仅代表着对学生不懈付出和优秀品质的肯定，更代表着对“不积跬步，无以至千里”的精神鞭策，他将继续在科研和临床实践中践行“九层之台，起于累土；千里之行，始于足下”的理念。来源：复旦研究生 撰稿 刘 甜 编辑 章雨晨

本文由 查重降重中心 sp8080.com 整理分享现有统计数据属于辅助数据。来源:有两种类型。一种是内部组织，例如公司财务报表，市场研究报告等；另一种是内部组织。另一类是政府公共组织和咨询机构发布的信息。原始数据的优点是可以完全按照研究人员的要求收集数据，接近操作变量的含义，并且可以监视外部干扰因素以确保数据的可靠性和有效性。缺点是耗时且成本高。辅助数据的优缺点恰恰相反。由于其成本低廉且耗时的辅助数据，因此吸引了研究人员优先考虑。如果研究的对象是过去的事件，那么它甚至更依赖于辅助数据。使用现有的统计数据进行论证必须遵守研究假设的要求和操作变量的含义。由于次要数据的原始收集者的意图与次要数据引用者的意图不能相同，因此将导致应用程序出现问题。研究人员需要意识到这一点，进行更多区分并消除偏差。值得注意的问题包括研究对象的错位以及缺乏可靠性和有效性。一、区位谬误统计报告中的数据通常是分类的，并且大多数基于区域，组织和其他组作为分析单位，但是许多研究人员希望使用这些数据以个人作为分析单位进行判断。由分析单元引起的这种偏差称为生态鞭毛。例如，城市人口众多的省份的大学入学率也很高，但是这组数据不能用作以下假设的论点：城市学生的大学入学率高于农村学生。由于这组统计数据基于“省”作为分析对象，而后者的结论则基于“学生”的分析对象，因此无法从“学生”的数据中得出单个“学生”的结论。省”。如果要进行比较研究，有必要以“学生”为分析对象，从农村学生和城市学生中抽样，并测试两组样本是否符合相同的身份和环境条件。对城市学生入读大学的可能性做出科学判断。类似地，以个人为分析单位的数据也可能导致个人主义倾向。例如，数据显示，大学毕业生的创业成功率大于博士学位毕业生的创业成功率。如果此数据被用来推断博士企业家的表现比大学生的表现差，这是不准确的。前一个分析单位是个人毕业生，后一个分析单位是企业。博士创业的成功率可能很低，但是创业成功之后，企业的业绩可能并不差，至少需要进行其他研究才能得出结论。分析单元的错位不仅发生在个体与群体之间，个体与另一个身体之间，而且相似的情况也可能发生在群体与另一个群体之间。二、信度和效度是否可以应用现有的统计数据，有必要检查所提供的数据是否符合标准，即，数据是否准确地描述了变量的属性。为此，有必要了解谁收集了数据，收集的目的是什么，并分析了所使用的收集方法是否存在任何缺陷。从有效性开始，我们必须首先检查数据的时间范围和空间范围。检查何时收集数据以及是否适用于这项研究。如果我们使用十年前的调查统计数据来说明当前的消费者行为；用江苏企业数据说明山西或黑龙江企业存在的问题；并使用学校中企业的数据，有效性会很差。其次，数据代表某个变量的属性。在应用数据时，我们必须考虑数据背后的变量是什么，原始研究人员赋予该变量的含义以及它是否与本研究中该变量的定义相一致。一些公共组织发布的各种指标（生活质量指标，满意度，集聚程度，透明度和完整性指标等）实际上是变量或变量的组合。如果一项研究对这些指标赋予不同的含义，并使用这些数据证明其假设，则有效性将受到损害。

近年来，随着国内科研机构基础研究水平的不断进步，科研论文发表的数量呈现出爆发性的增长。仅2018年中国科研机构发表的科研论文总数累计已达到39万余篇，较上一年增长约18.2%，位列世界第二。在数量上升的同时，质量也在不断提高，截止至3月15日，我国科研机构在CNS三大顶刊共发表25篇，这其中高校共完成17篇。下面“TOP大学来了”小编就带着大家一起来看看华5+2高校的具体内容吧。CNS论文清华、科大、南大位居前三根据统计后发现，从总体数量来看，在三大刊中清华大学、中国科学技术大学、南京大学位列前三甲。在华5+2高校中只有清华大学、中国科学技术大学在三大刊均有发文。在单篇刊物中，仅有清华大学和南京大学发文量超过2篇。在《Nature》期刊中，清华大学以3篇夺冠；紧随其后的是南京大学以2篇文章位列第二；中国科学技术大学和浙江大学以1篇文章，并列第三。在《Science》期刊中，清华大学、中国科学技术大学、北京大学各有1篇文章。在《Cell》期刊中，仅清华大学、中国科学技术大学发文，可见两校在生物科学领域实力的雄厚。上海科大、西湖大学异军突起"TOP大学来了"小编梳理后发现，除了以上高校外，上海科技大学、第三军医大学、南昌大学、山东大学、西湖大学在CNS三大顶刊均有文章发表，实属不易。在5所高校中，上海科技大学、西湖大学的表现更是令人惊艳，两校虽成立的时间较短，但发展较快，上海科技大学已有2篇文章，西湖大学有1篇文章。"TOP大学来了"小编，对两校在如此短的时间内，取得如此骄人的成绩表示衷心祝贺。中科院、军医院两机构实力雄厚"TOP大学来了"小编统计数据后发现，在CNS中，中国科学院是国内单一发文量最多的科研机构，总数超过6篇；有2篇《Nature》、4篇《Science》、1篇《Cell》。紧随其后的是，中国军事医学科学院共有2篇文章，其中1篇《Nature》、1篇《Science》。来源：TOP大学来了 作者：大可先生先生

统计学主要是一门以统计学原理及方法为基础，对科研数据进行采集，整理及分析的应用科学，其在医学研究工作中具有不可替代的重要地位。在临床实际工作以及相关医学研究中，统计学方法是医务工作者在遭遇问题时获取该问题的相关原因以及理论依据的重要途径。因此，统计学方法在应用过程中的错误与否，会在一定程度上影响医学科研结论的科学性、可靠性以及严谨性。以下是达晋编译针对医学论文写作中一些常见统计学问题的分析：一、统计研究设计不科学。大部分非统计学专业学者在进行统计研究设计时仅从自身的专业角度出发，且在分组方式上按照自己主观所要获得的结果进行设计，彻底忽略了研究设计的可行性，组间数据的可比性等一系列问题。主要表现涵盖研究设计时不严格根据随机化原则进行、均衡性原则贯彻不彻底以及未设计对照或对照不科学等。其中主要不合理问题有：缺少对照或对照不合理、将单因素及多因素设计进行混淆、样本量较少或样本量选择无代表性等。二、统计学处理分析的缺失。有些医学论文虽完成了分组与对照的设计，且较为合理，但通文却无只字片语提及采用哪种统计学方法对数据予以分析，并无对相关数据予以统计学处理的相关内容，只是经由对研究所获取的数据进行直观判断，即得出结论，这与医学科研的结论需有据而立的原则完全背道而驰。三、统计方法描述混乱。在一些医学论文中，其所阐述的统计学方法极为简单，甚至对于统计学方法也未能彻底列出；在研究过程中对于哪种数据应采用哪种相对应的统计学方法仅作笼统的描述，并未具体列出文中相关数据应采用何种统计学方法；统计学相关符号在书写过程中的规范性较差。另外，有些医学论文中存在未对检验水准α进行阐述的问题。四、统计学方法应用错误。统计学方法应用错误这一问题存在于相当一部分医学论文中，针对定量数据的统计学方法错误使用包括以下几点: 一是不管数据是否符合正态分布或方差齐，盲目地运用t检验或单因素方差分析等完成组间的比较；二是不管研究设计中存在几组数据，均盲目地予以t检验分析，将t检验作为定量数据比较的通用统计学方法；三是不管研究设计中各组间数据所具有的关系为何，均盲目地运用成组设计t检验或单因素方差分析。针对定性数据的统计学方法错误使用包括以下几点: 一是针对所有定性数据的比较均予以χ2检验，忽略了χ2检验应用的前提条件，也就是仅适用于正态分布的定性数据，同时，要求样本在40以上，且通过χ2检验列联表数据时，禁止1/5以上格子的出现或任意格子中的理论频数＜1；二是对多组间定性数据进行比较时，总体进行χ2检验比较分析后如还需进行各组间的两两对比时未予以χ2分割检验，而是据需采用χ2检验分析。五、统计结果的描述以及分析错误。不少医学论文中均存在统计学结果的描述以及分析错误情况，较常见有以下几种情况：一是针对定性数据，大部分论文均会构成比及百分率的混淆，样本量不足；二是针对定量数据，没有明确相关数据是否与正态分布相符，未能选用相对应的统计学方法；三是对有统计学意义数据进行解释时仅仅按照P值的大小获取相应结论，出现这个错误应用的重要原因是学者对统计学中的P值的理解程度不够。六、统计值与P值描述不清或缺失。有的医学论文中，作者对统计结果予以描述时，往往无法清晰地描述出统计值与P值，常见的错误有以下几种情况: 一是单独通过“P＜0．05”或“P＞0．05”表示统计结果，并由此获得结论，并无对相应统计值的描述；二是仅仅列出具体的P值，而未列出统计值；三是统计结果描述中包含统计值与P值，但却无详细的P值，仅用“P＜0．05”或“P＞0．05”表示。七、大样本数据错误使用t检验。众所周知，定量数据可采用(x珋±s)表示，予以t检验，然而采用t检验时需满足以两个条件: 一是样本含量较少，n＜50 或 n＜30，且均符合正态分布；二是成组设计的两样本均数对比，且量样本均来自总体方差相等的总体。对于样本量 n＞50的数据比较，则需予以U检验。

澳大利亚硕士统计学申请澳洲统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。澳洲大学统计学专业一般是硕士课程，该专业要求具有统计学、经济学或相关专业的硕士学位证书，平均成绩在65%以上。雅思6.5，单项不低于6.0。澳洲统计学专业就业前景澳洲统计学专业毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。该专业学生主要还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。澳洲国立大学统计学专业澳洲国立大学统计学专业向学生提供应用统计学、高级市场研究方法、多变量分析、实验与调查设计、风险理论、生物统计学等方面的专业知识，学制为1学年。澳洲国立大学统计学专业的课程旨在提高学生在统计学等以量化研究为基础的工作中的专业技能。该课程主要为那些想要在统计学领域进行更深层次研究的学生而设计。通过该专业的学习，学生要能够将统计学的理论知识与计算方法运用到实际工作与生活中。通过澳洲国立大学该专业的学习，毕业生可在贸易、金融、证券、保险、股票、信息与通信等领域从事财务管理、风险管理、投资分析、税务管理等方面的工作。

统计学在医学科研工作中发挥着重要的作用，统计学方法种类繁多，各自的适用范围以及所需的前提条件又不尽相同，容易发生误用，导致论文质量不高，甚至结论错误而引起误导。为能有效促进统计学方法的正确使用，保证科研的科学性、可靠性，提高医学科研论文质量，赛恩斯编译对医学科研论文中常见的统计学问题进行梳理和总结如下：一、实验组与对照组没有可比性。实验组与对照组必须遵循均衡化的原则，即实验组与对照组除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致，从而尽量排除非处理因素对结果的影响。各组间均衡程度越高，可比性越强。如果分组时未注意到对照组与实验组的均衡性，两组之间就会出现差异，不具备可比性，结论有可能不准确，甚至相反。二、样本量过小。样本量的大小影响结论的可靠性。样本量过小，抽样误差大，结果可靠性差，且经不起验证；反之，若盲目加大样本量，不但会造成人、财、物的浪费，而且会造成非抽样误差增大。应在保证研究结果精确可靠的前提下，确定最小的样本量。三、混淆标准差与标准误的作用。实验数据一般综合表示为“均数±标准差”的形式，标准差表示数据相对于均数的离散程度，而标准误是表示抽样误差大小的指标，二者含义完全不同。有些作者误将标准差用于可信区间的表述，将标准误用于正常值范围的表述。四、假设检验方法运用不当。每一种假设检验方法都有其特定的适用条件和严格的适用范围。所研究变量的类型不同、设计类型不同、大样本还是小样本等，所用假设检验的方法也不同。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。同为数值变量资料，如将配对设计的资料按成组设计资料的方法进行假设检验，不但损失样本提供的信息、降低检验效率，而且可能使原本有统计学意义的结果表现为无统计学意义。五、未注明假设检验方法或不具体。有些论文对收集到的资料进行了统计学分析，但未说明使用的是什么方法。表现为论文中只有假设检验的结论，未注明检验方法、现有样本算得的检验统计量、检验水准、采用的是双侧检验还是单侧检验、P值的确切范围。这样读者就无法得出论文中统计学方法选择是否合理，无法核对结果是否准确。在论文写作时，不但要注明选用的是什么统计学方法，而且要尽可能详细、具体。六、错误理解假设检验中P值的含义。统计学上，根据假设检验原理推算出来的P值，表示拒绝无效假设犯假阳性错误的概率，P值越小，越有理由认为两种处理方法效果不同。P值不能反映相比较的两组或多组参数之间差异的大小，参数差异的大小只能根据专业知识来确定。七、只关心统计结论，忽视差异有无临床意义。评价一项医学研究结果，要看其是否具有临床意义和统计学意义。如果差异本身没有临床意义，可以不必进行假设检验，因为当样本含量足够大时，基本都会取得差异有统计学意义的结论。医学论文中，作者常根据假设检验有统计学意义，就断定研究结果有临床意义。直线相关分析中，只关心相关系数的差异是否有统计学意义，而不关心相关系数的大小有无实际意义。产生上述问题的原因，大多是由于对统计学在医学科研工作中的重要性认识不足，少数作者缺乏高度的责任感、科学严谨的态度，凭主观想象，甚至弄虚作假。参加科研设计、统计学、论文写作方面的培训较少，也缺少与医学科研设计专家的沟通。