期刊简介
《腹腔镜外科杂志》于 2000年9月经国家新闻出版署和科技部批准，获国家正式刊号（CN37-1361/R，ISSN1009-6612），由山东大学主办，是全国唯一的腹腔镜专业刊物，也是中华医学会外科分会腹腔镜内镜外科学组的专业性期刊，中国科技核心期刊，双月刊，大16开，90页码，国内外公开发行，面向各大医院、医学院及图书馆邮发、自办发行2500本左右，本刊于2002年被评为第三届华东地区优秀期刊。并在2001年1月3日获得了广告经营许可证，许可证号：3700004000166。本刊坚持“双百”方针，立足临床，贯彻理论与实践，临床与科研，普及与提高的方针，实事求是，及时报道腹腔镜外科的新技术、新经验、新临床研究的论著，经验总结，病例分析，麻醉及护理等，推广腹腔镜外科的研究成果。本刊共发行29期，发表了900余篇稿件，主要栏目有述评、论著、综述、临床经理、病例报告等，每期均刊登全国知名腹腔镜专家的经验总结、专题讲座，并刊登了我国香港基督教联合医院郭宝贤博士的英文稿。文稿来自包括香港在内的31个省、自治区、直辖市。2001年度本刊被万方、cmcc、cbm等重要医学网站及数据库所引用，通过Inter网或联机光盘检索均可查阅，并被《中国核心期刊数据》收录。《腹腔镜外科杂志》编委来自国内外50余家大医院110余人，其中我国香港地区编委3人，台湾省1人，美国、日本各1人，均为国内外著名腹腔镜外科专家，顾问：黄志强、李兆亭，主编：姜希宏、寿楠海，副主编：刘国礼、郑民华、冯玉泉、徐大华、胡三元、张宝善、王秋生，其中刘国礼、郑民华为中华医学会外科分会腹腔镜内镜外科学组顾问、组长，编辑部主任：胡三元，特邀省内各市地腹腔镜杰出工作者43人作为特约编委。
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。