赛恩斯：医学论文写作中数据资料统计处理的原则

　　医学科学研究的目的是通过调查研究或实验研究探索出事物的内在规律，它的一般程序是经过科学的选题，科学而周密的实验设计，然后选择科学的研究方法和统计方法，并经过科学的论证过程，最后得到科学的结论。其中，统计设计和统计分析方法的正确选择是整个科学研究的重要工作之一。抽样研究是医学研究中经常采用的方法，即从总体中随机抽取一定的样本，用样本的信息去推断总体信息。这种经过一定统计方法的处理，对两个或两个以上样本的统计指标比较其差别有无实际意义的方法，叫显著性检验。
　　一般来说，只有经过显著性检验得出的结果才是比较科学的，而只有经过随机抽样获得的数据资料进行显著性检验才有意义。赛恩斯编译认为，要做到这一点，就需要作者必须严格遵守科研设计的基本原则：“对照”、“均衡”、“重复”和“随机化”。也就是要有一定数量的重复观察样本，设立对照组，并做到随机化分组或随机抽样。因此，医学论文写作中，必须交代所观察样本具有的代表性和详细的随机过程，以保证进行组与组之间的比较具有严格的可比性。
　　一、对照原则。对照原则在医学研究中具有十分重要的作用。设立对照的意义在于，通过对照鉴别处理因素和非处理因素的差异，排除研究因素以外其它因素对结果的影响，保证受试对象的变化是由试验因素引起的。因此，要做到正确的鉴别，得到可信的实验结论，设立对照组是必不可少的。未设对照组的医学研究结果，很难谈及可信性及临床应用价值。
　　二、均衡性原则。在试验中只设立对照组还不能完全消除非处理因素带来的影响，还必须使实验组和对照组中的非处理因素均衡。若两组是两种处理比较，两组中的非处理因素也必须是均衡的。具体来说，有以下几点要求：
　　1.受试对象数量应尽可能相等，实验组和对照组的例数相等最合理，此时两组的合并误差最小，差值的显著性最高。
　　2.试验条件应尽可能均衡，必须保证组与组之间各方面条件一致，组与组之间一致的程度越好，则被试因素的效应越能表现出来。
　　3.实验指标应尽可能标准，最好选用国家统一标准，要尽量消除或减少心理因素或主观偏向的影响。这样才能更好地显示出试验处理因素的效应，从而最大限度地减少非处理因素对结果的影响。
　　三、随机化原则。对照组和试验组除了处理因素有所不同外，其它非处理因素最好是完全一致的、均衡的。但是，事实上很难做到完全的一致和绝对的均衡，在实验中能使两者趋于一致或均衡的主要手段是随机化。随机化的概念是，被研究的样本是从总体中任意抽取的，即在抽取时要使每一个观察单位都有同等的机会被抽取。在全部实验中凡可能影响结果的顺序因素，一律加以随机化，保证试验组间有充分的可比性。另外，随机化是正确应用统计学方法的基础，因为科研试验中常用的统计学方法是以处理随机化研究所取得的资料为前提的。
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