经常有人问我：郑老师这个数据应该用什么方法？我这么分析对不对？因为大家都没有底。。。为什么没有底？今天我想说的是统计学其实没有标准答案，一篇论文的统计学解决方法没有唯一，也没有对与错。这就是为什么很多人总是学不会统计学方法。如果没有足够的经验，你就一致无法知道你做的数据分析是对的还是错的！所以，统计学学不会，真的不怪你！所以，一篇论文，总是有不同的审稿人提出不同的统计学方法修改意见，让你无从下手来修稿。我先举几个例子：首先就是P值了，P值小于0.05有统计学意义，这个是金标准吗？显然不是！在很多场合，P值不是小于0.05才有统计学意义。0.05只不过一种约定成俗的常用截值。t检验只能用于正态分布吗？我们的教材都是这么说的。。。。当然不是，很多时候近似正态分布，正态性检验P0.05的数据也能用t检验。医学统计学的教材，也没法说透，没标准答案，它能怎么说？学过统计学可能知道，方差分析后多重比较要不能直接进行t检验，真的吗？其实也不一定，有些时候探索性的研究，t检验完全可以！线性回归分析，要满足线性、正态性、独立、方差齐吗？那么如果态性、独立、方差齐条件不满足，还能开展线性回归分析吗？那些高端的临床试验论文，明明t检验，卡方检验足够了，为什么要采用无法理解的高级统计学方法，难道t检验，卡方检验错了吗？。。。。一篇论文的统计解决方案，很可能是多套，其结果可能会有所不同，到底应该怎么选择？第一，我想说的是，统计学方法往往是想通，结果也是相似的。精巧的小统计是首选。第二，更复杂的统计学方法可能会提高效能，减少偏倚，但是效果不会很明显第三，对于单枪匹配的你，你要相信，统计学方法的选择上，没有最好，只有最适合您的。第四，你要理解那些审稿人提的意见，不意味着你的方法就是错的。统计策略考虑因人而异，不意味着你的方法就是错的。第五，审稿人永远最大。一般来说，先听他的吧。最后，平时你自己领域可以看看高质量论文的统计学过程，这些统计学是主流杂志一般所认可的，但是，国内文章除外，统计学方法不太有好的参考意义。
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