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。
医学统计五大误区与避坑指南
时间：2025-07-15 16:18:02
在医学论文写作中，统计方法的正确应用是研究结论可靠性的基石。然而，新手研究者常因缺乏经验或对统计原理理解不足而陷入以下五个典型误区，导致论文质量受损甚至结论错误。本文将结合高频错误案例，提供可操作的避坑指南。
误区一：忽视多重比较校正，导致假阳性结果泛滥
当研究涉及多次统计检验（如比较多组数据或分析多个指标）时，若不进行校正，原本5%的显著性水平会被放大。例如，对100个基因进行差异表达分析，即使所有基因实际无差异，仍可能平均出现5个"显著"结果的假阳性。Bonferroni校正是最基础的解决方案——将显著性阈值α（如0.05）除以检验次数（如100次），得到新的临界值0.0005。但这种方法过于保守，可能漏掉真实差异。更推荐使用Holm校正，它按P值升序逐步比较：首个检验仍用0.05，第二个用0.05/99，依此类推，既控制错误率又提高统计效能。
误区二：参数检验的滥用，忽视数据分布特征
t检验、ANOVA等参数检验要求数据满足正态性、方差齐性等前提。常见错误包括：对明显偏态的血压数据直接使用t检验，或对等级资料（如疼痛评分）采用ANOVA。案例显示，某研究对非正态分布的肿瘤体积数据强行使用参数检验，导致疗效评估失真。解决方案分三步：
1.正态性检验：Shapiro-Wilk检验或Q-Q图判断；
2.转换或替代：对数转换无效时改用Mann-Whitney U检验（非参数版t检验）或Kruskal-Wallis检验（非参数版ANOVA）；
3.稳健方法：采用Bootstrap重抽样等对分布假设要求较低的技术。
误区三：P值误解——它不等于"真理概率"
P值被错误解读为"零假设为真的概率"或"效应大小"的情况占统计错误的23%。正确理解应为：在零假设成立的前提下，当前观测结果（或更极端结果）出现的概率。例如P=0.03并不意味着有97%把握认定药物有效，仅说明如果药物无效，出现该实验结果的概率为3%。建议在报告中同时提供效应量（如Cohen’s d）和置信区间，避免"P值崇拜"。
误区四：样本量陷阱——100例未必足够
虽然样本量100看似充足，但若效应量小（如药物仅降低0.5%血糖），统计功效仍可能不足。类比试图用普通秤称出一粒芝麻的重量差异——工具灵敏度不够。解决方案包括：
事前功效分析：基于预期效应量、α和功效（通常80%）计算最小样本量；
事后敏感性分析：报告实际检测到的效应量及置信区间宽度，说明结论稳健性。
误区五：回归分析的"黑箱操作"
使用回归分析时常见三大疏漏：
1.变量筛选随意：仅凭P值剔除变量，忽略临床意义。建议采用分层回归，先纳入已知混杂因素；
2.多重共线性无视：当预测变量间高度相关（如收缩压与舒张压），会导致系数估计不稳定。通过方差膨胀因子（VIF>10提示严重共线性）诊断；
3.交互作用遗漏：未检验药物效果是否因性别而异。解决方案是添加乘积项（如药物×性别）并进行简单效应分析。
统计方法如同医学研究的听诊器，使用不当可能误诊数据背后的真相。掌握这些避坑策略，研究者方能将统计工具转化为科学发现的利器，而非误导决策的噪声源。