期刊简介
杂志概要 中国医疗领域的权威性期刊 《中国医院》杂志2001年经国家科技部和新闻出版总署批准，1997年6月正式面向国内外公开发行。 《中国医院》由中华人民共和国卫生部主管、中国医院协会（原“中华医院管理学会”）主办，是 中国医院协会会刊。 《中国医院》具有行业指导性和权威性，被中国科学技术信息研究所收录为中国科技论文统计源期 刊（中国科技核心期刊），是中国医疗卫生领域强势媒体。 《中国医院》高度准确的市场定位与其一贯为读者竭诚服务的务实风格，使其成为连接相关厂商与 中国医疗机构的便捷桥梁，传播中国医院信息的主流期刊。 《中国医院》使用中文出版，面向国内外发行，月刊，大16开本，内文铜版纸印刷，四封及目次、 插页彩色印刷，内文双色印刷。 杂志宗旨 创新 厚载 求实 贴近医院 服务医院 《中国医院》秉承创新、厚载、求实，贴近医院、服务医院的编辑方针，始终以读者为本，引领潮流。传播现代经营理念，报道学科重大进展，交流先进经验，发布权威信息，融导向性、先进性、学术性、权威性与实用性为一体。 《中国医院》以学术论文和实地采访报道相结合的形式，依托中国医院协会及其二十多个分会/专业委员会，聚集全国大型医院院长和医院管理专家学者，组成权威性编委会，与各省市自治区医院管理学会、协会联系紧密。其以高品质的编辑和印制质量，全面的资讯服务，成为读者十分信赖的读物。 《中国医院》的报道内容包括：医疗卫生领域权威人士访谈或论述、就医院管理经营焦点或热点问题的特别策划、政策法规及权威信息发布、著名医学专家的从医感悟、医院管理创新、管理实务、医疗机构维权与自律、医院质量、医院评审、医院安全、医院护理、医院IT、医院药事、医院文化、医患之间、学科建设、医院与法制、医院人力资源、医院后勤、医院感染管理、病案管理、门急诊管理、实验室管理、医院建筑、院长之声、医院采风、海外视窗等。 发行分布 传播中国医院信息的主流期刊 《中国医院》面向县级以上医疗机构的医院管理工作者、医疗机构科室主任、护理管理工作者、卫生行政管理人员、医务人员以及热心和关注医疗服务的各界人士。 《中国医院》杂志社办理邮购业务，自办发行。 《中国医院》在中国各地数以万计的邮局办理订阅。 《中国医院》通讯员遍布全国31个省市自治区和香港、澳门的医疗机构、卫生行政部门、医学院校，他们在及时向杂志社传递本地医疗机构运营动态的同时，随时征求读者对杂志的意见和建议，并负责向本地医疗机构宣传征订本刊。 《中国医院》同享、传阅率: 7～8人，月均读者总数：255600人。 编委会主任委员 曹荣桂 社长、主编 张宝库 编辑部主任、副主编 郝秀兰 法律顾问 郑雪倩 发行总监 郝秀兰（兼） 美术主管 吴亦锋 广告部经理 袁英君 网站管理 吴亦锋（兼） 编 务 赵 珊 杂志官网 www.chaj.com.cn 广告经营许可证 京宣工商广字第0056号 出 版 中国医院杂志社 印 刷 北京华联印刷有限公司 发 行 国内：北京报刊发行局 国外：中国国际图书贸易总公司 订 阅 全国各地邮局(代号：2-743) 邮 购 中国医院杂志社 100078，北京市南三环东路27号院6号楼402室 电话：(010)87677703 传真：(010)87677705 定价：每期16.00元，全年192.00元 中国标准刊号 ISSN 1671-0592 CN11-4674/R
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。