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。
医学统计中t检验的常见误区与改进
时间：2025-07-15 16:04:37
在医学论文写作中，统计方法的正确应用是确保研究结论可靠性的基石。然而，许多新手研究者常因对统计原理理解不足或操作不规范而陷入误区。以t检验为例，这种用于比较两组均值差异的经典方法，在实际应用中却存在以下高频错误及改进策略：
误区一：忽视正态性检验的适用条件
t检验的核心假设之一是数据服从正态分布，尤其在样本量较小时（如n<30），必须通过Shapiro-Wilk或Kolmogorov-Smirnov检验验证差值正态性。常见错误是直接默认数据符合正态性，导致检验效能下降。例如，某研究比较两种降压药效果时，未对20例患者的血压差值进行正态检验，可能得出虚假显著性结论。解决方案是：当样本量少时，优先绘制反趋势正态概率图并报告Lilliefors显著性水平；若数据非正态，可采用Wilcoxon符号秩检验等非参数方法替代。
误区二：混淆独立样本与配对样本的设计类型
配对t检验要求两组数据存在天然配对关系（如同一患者治疗前后测量），而独立样本t检验适用于完全不同的两组对象。曾有研究错误地将50例实验组与50例对照组的血糖值进行配对分析，忽视了两组样本的独立性。关键区别在于：配对检验通过消除个体间变异提高灵敏度，其标准误计算依赖于配对差值的协方差。因此，研究设计阶段必须明确数据关联性，并在方法学部分清晰标注使用何种t检验亚型。
误区三：样本量不足或误用大样本规则
虽然t检验对样本量无严格下限，但小样本（如n=10）会大幅增加II类错误风险。相反，当样本量极大（如n>1000）时，t检验会过度敏感，微小的均值差异也可能呈现统计学显著性，但无临床意义。典型错误是某百例肿瘤标志物研究未计算效应量，仅报告p<0.05即断言差异重要。建议遵循双重标准：小样本研究需预先进行功效分析确保至少80%检验效能；大样本研究应结合效应量（如Cohen’s d）和置信区间综合解读。
误区四：忽略方差齐性前提
独立样本t检验要求两组方差齐同，但新手常遗漏Levene检验步骤。例如，比较新旧疗法时，若实验组方差显著高于对照组（F=5.2, p=0.02），仍使用常规t检验会导致结果偏倚。此时应选择Welch校正t检验，其自动调整自由度以应对异方差情况。具体操作建议：在SPSS等软件中勾选"Equal variances not assumed"选项，并在论文中注明校正后的自由度值。
误区五：多重比较未校正
在同时比较多组均值时（如三种药物剂量组），连续进行两两t检验会使整体I类错误率膨胀。某镇痛药研究对A/B、A/C、B/C三组分别做t检验，未校正α水平，假阳性率实际可达14.3%。正确的处理方式是：若计划性比较少于3组，可采用Bonferroni法调整显著性阈值（如0.05/3=0.017）；若探索性分析涉及多组，建议改用ANOVA联合事后检验。
统计方法的准确描述如同医学诊断的鉴别诊断流程——每个假设条件都需系统验证。研究者应在论文方法部分明确报告：正态性检验结果、t检验类型选择依据、效应量指标及多重比较校正方式。通过规范化的统计叙事，才能让数据真正成为支撑医学发现的坚实证据链。