中国中西医结合急救杂志

期刊简介

  《中国中西医结合急救杂志》为中国中西医结合学会主办的中西医结合急救专业性学术期刊,为中文核心期刊、中国科技论文统计源(科技核心)期刊、中国精品科技期刊。连续2年被评为中国科协精品科技期刊工程项目资助期刊,连续7次(14年)荣获天津市优秀期刊奖、天津市一级期刊,荣获天津市期刊编校质量奖,首届《CAJ-CD》规范优秀奖。在科技部中国科技信息研究所出版的《中国科技期刊引证报告》(核心版)中,杂志影响因子连续8年在本学科领域内排全国前3位,且逐年提高。在科技部中信所2010年CJCR核心版影响因子1.039,排第1位。历年向中国科协推荐的多篇论文在全国优秀学术论文评选中都获得优秀论文奖,取得了巨大的社会效益。期刊现已进入美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、WHO西太平洋地区医学索引(WPRIM)、美国《乌利希期刊指南》(UPD)、中文核心期刊要目总览、中国科技论文统计源期刊、中国学术期刊文摘(中、英文版)、中文生物医学期刊目次数据库(CMCC)、中国生物医学期刊引文数据库(CMCI)、中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)、中国期刊全文数据库(CJFD)、中国中医药文献数据库、中国学术期刊(光盘版)(CAJ-CD)、中国科技信息研究所“万方数据网络系统(China Info)”、万方医学网、国家中医药管理局“中国传统医药信息网”、“em120.com危重病急救在线”等。《中国中西医结合急救》杂志把关注学科发展、服务学科发展作为办刊宗旨,以服务广大医药卫生科技人员、推动具有我国特点的中西医结合急救医学基础与临床学科的发展为宗旨,以全面反映我国中西医结合急救医学基础理论及临床科研成果、普及有关中西医结合急救医学临床的基本知识和技能、推广现代中西医结合急救医学先进技术、快速传递国内外急救医学前沿信息、加强国内及国际间学术交流为己任。刊出文章能反映国内学术水平,有创新性和探索性,科研设计合理,预见准确,有一定的学术价值。现已成为反映我国中西医结合急救医学学科建设水平、成果和发展状况的权威性的杂志,在中西医结合急救医学领域的学术刊物中处于重要地位,并在国际上受到关注。本刊坚持理论与实践相结合、提高与普及相结合的办刊方针,倡导百花齐放、百家争鸣。本刊实行同行专家审稿制度。设有述评、专家论坛、标准与规范、论著、研究报告、经验交流、病例报告、方法介绍、治则·方剂·针灸、循证医学、综述、讲座、理论探讨、临床病例(病理)讨论、科研新闻速递、消息、会议纪要、读者·作者·编者等栏目。作者在投稿时需提供投稿文章的电子版,发至邮箱 (cccm@em120.com),同时邮寄纸质稿2份;单位介绍信;审稿费100元;有各类科研基金资助的需提供带审批章和课题号的证明复印件;第一作者简介(出生年、性别、民族、籍贯、硕士以上学位、职称、主要研究方向等);第一作者或通信作者联系方式(手机、Email等)。本刊为双月刊,单月28日出刊,国内外公开发行。邮发代号:6-93,定价:每期45元,全国各地邮局办理订阅手续,过刊和散刊可在本刊发行部购买。


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。