期刊简介
本刊以报道生物科学、医学、卫生学、免疫学、血液学、微生物学、病毒学、生物化学、遗传学、分子生物学、医学实验室管理学等学科的基础研究和实验诊断方法学为重点，选登的文章包括医学各个方面的科研成果、工作经验和体会以及有关方面的国内外进展和发展趋势、新技术和新产品的研制等，包括论著、实验技术；综合报道；研究简报、经验交流； 仪器维护与排障；质量控制；综述、讲座、译文；检验与临床; 书评、书讯等。内容丰富，具有较强的专业性和实用性。在广大专家、学者、作者、读者和广告厂商的热情支持下，通过长期不懈的努力，本刊已成为一个在检验医学领域具有重要影响的学术性刊物。继本刊成为中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊），且被中国科技论文与引文数据库等10多家国内大型检索系统收录以来，近年先后被美国化学文摘社《化学文摘》，美国《剑桥科学文摘（自然科学）》，波兰《哥白尼索引》，英国《农业与生物科学研究文摘》，美国《乌利希期刊指南》国际著名检索系统收录。近期又被英国《全球健康》大型数据库列为收录期刊。
如何判断数据分析过程中是否存在数据偏差？
时间：2024-11-28 16:28:49
观察数据分布特征
直方图与密度图：绘制数据的直方图或密度图来直观地查看数据分布。正常情况下，如果数据是从一个稳定的总体中抽样得到，其分布应该相对规则。
箱线图检查异常值比例：箱线图可以展示数据的四分位数范围（IQR）以及异常值（通常定义为小于 Q1 - 1.5IQR 或大于 Q3 + 1.5IQR 的数据点，其中 Q1 是下四分位数，Q3 是上四分位数）。如果箱线图中异常值的比例过高，或者箱线图的箱体（代表中间 50% 的数据）过短或过长，都可能暗示数据存在偏差。
对比统计量与预期值
均值、中位数和众数关系：对于对称分布的数据，均值、中位数和众数应该比较接近。如果这三个统计量之间存在较大差异，可能提示数据存在偏差。
方差和标准差评估离散程度：比较数据的方差和标准差与理论预期或类似研究中的参考值。如果方差或标准差过大或过小，可能表示数据存在问题。
检查数据一致性和逻辑性
变量间逻辑关系验证：根据业务知识和领域常识，检查变量之间的逻辑关系是否合理。
跨数据集一致性检查：如果有多个来源或不同阶段收集的数据，要检查它们之间是否一致。
通过模型诊断工具（如果使用了模型）
回归模型残差分析：在进行回归分析后，检查残差的分布情况。残差应该是随机分布且均值接近零。如果残差呈现出明显的模式，如曲线形状、随着自变量增大而增大或减小的趋势，可能表明数据存在偏差或者模型设定错误。
聚类分析结果评估：在聚类分析后，查看每个聚类内部的数据是否具有一致性，聚类之间是否有明显的差异。如果聚类结果不符合预期的业务逻辑或领域知识，可能是数据偏差导致的。
与外部标准或其他研究对比
行业标准和规范参照：将数据与行业标准、法规要求或公认的最佳实践进行对比。
同类研究数据对比：查阅相关的学术文献或其他权威研究，比较自己的数据与已有研究的数据是否一致。