中国神经免疫学和神经病学杂志

期刊简介

本刊是全国惟一与神经免疫学相关的神经病学杂志。此杂志由卫生部主管,卫生部北京医院,中国免疫学会神经免疫学会主办,已在国内外发刊,本刊属于中文核心期刊(北大图书馆)、中文科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊等,同时本刊已加入中国知网、万方数据库、重庆维普数据库等。本刊辟有与神经免疫学相关疾病及常见神经系统疾病专题报道,各种围绕神经病学诊疗问题临床与基础研究方面的论著、综述、病例报告、摘要、简报等栏目。兼顾了普及与提高。既报道与神经免疫学相关的内容,也包括一般神经病方面内容。适合于广大医务人员阅读。

在写结论时怎样使用统计方法来避免错误?

时间:2024-11-20 16:48:50

  1. 正确选择统计方法

    正态分布检查:很多统计方法(如 t 检验、方差分析)都要求数据呈正态分布。可以通过绘制直方图、正态概率图(Q - Q 图)或使用统计检验(如 Shapiro - Wilk 检验)来检查数据的正态性。

  2. 方差齐性检验:在进行方差分析等方法时,需要满足方差齐性的假设。

    分类数据处理

    连续数据分析

    相关性和回归分析

    根据数据类型和研究目的选择

    考虑数据的分布和假设条件

  3. 准确解释统计结果

    理解置信区间的概念:置信区间提供了一个包含真实参数值的范围估计。

  4. 利用置信区间进行比较和推断:较窄的置信区间表示估计的精度较高,更能准确地反映真实情况。

    避免过度解读 p 值

    结合效应量一起分析

    理解 p 值的含义

    正确解读置信区间

  5. 注意统计方法的局限性

    识别和控制混杂因素:在实际研究中,往往存在多个因素相互影响。如果不控制混杂因素,可能会得出错误的结论。

  6. 交互作用的考虑:除了混杂因素,还要考虑变量之间的交互作用。

    小样本问题:小样本可能导致统计结果的不稳定和不可靠。

    大样本问题:大样本虽然可以提高统计功效,但也可能导致微小的差异被检测出具有统计学意义,而这些差异在实际应用中可能并不重要。

    样本量对结果的影响

    多因素分析中的混杂因素