研究四个阶段常犯的10大统计学错误

山海路研

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2020年6月，PM&R杂志发表了题为“Ten Common Statistical Errors from All Phases of Research, and Their Fixes”的文章，作者列举了研究四个阶段（研究设计→数据整理与清洗→数据分析→结果报告）常犯的10个统计学错误案例，并给出了可以帮助研究人员避免这些错误的潜在解决方案。（这里只列出了问题，想了解案例和解决方案的大家可以自相下载文献探索）

研究设计（Study Design）阶段

1. 研究目的是为了证明等效性或非劣效性，但研究未进行相应设计

2. 未进行样本量计算，导致结果估计不精确、可信区间过宽

3. 研究使用了既往未经验证的测量量表

数据整理与清洗（Data Wrangling and Cleaning）阶段

4. 数据处理中的错误操作导致了二分类变量编码的1/0反转

5. 数据输入错误导致了虚假关联

数据分析（Data Analysis）阶段

6. 未检查统计模型的相关性假设，导致错误的推断

7. 应用了错误的统计方法，导致了潜在的误导性结论

8. 数据分析忽略了重要的相关性来源，导致P值被严重低估

结果报告（Reporting）阶段

9. 摘要突出强调了组内比较结果，但忽略了组间比较结果，掩盖了组间差异不具有统计学意义的事实

10. 来自单一数据集的高度相关结果分别在多篇不同文章中进行报告

参考文献：

【1】David N Borg, Keith R Lohse, Kristin L Sainani. Ten Common Statistical Errors from All Phases of Research, and Their Fixes. PM R, 2020, 12(6): 610-614.

【2】
https://mp.weixin.qq.com/s/YkOEZbIp32rt5JdM1dLC6w

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