期刊简介
《山西医药杂志》是山西省创刊最早的综合医学期刊，有近四十年的历史，具有载文量大、信息面广、内容丰富、印刷质量上乘的特点，是全国中文核心期刊之一，在省内多次被评为优秀期刊和一级期刊。《山西医药杂志》的前身为《山西医学杂志》，创刊于1957年6月，由中华医学会山西分会主办，山西医学杂志社出版发行。该刊为综合性医学期刊，16开，64页，全国公开发行。总编邵象伊，副总编3人，常务编辑4人。1966年9月《山西医学杂志》停刊，10年间，编辑出版10卷38期。1972年，恢复《山西医学杂志》并更名为《山西医药》，以内部期刊赠送全省各级医疗卫生单位。1974年2月，《山西医药》更名为《山西医药杂志》，继续以内部刊物向全省各地发送。1976年10，《山西医药杂志》（双月刊）向全国公开发行，发行量达到1万多册。1984年《山西医药杂志》从山西卫生报刊编辑部独立，定编5人/1985年，该刊增设胶印插页，主要文章附中、英文摘要，质量明星提高。1989年《山西医药杂志》被评为山廿省优秀科技期刊，同日本东洋医学社建立互换关系，发行量每期突破2万册，居国内省级医学期刊之首。《山西医药杂志》现为双月刊，大16开，88页，期定价为3.50元，双月15日出版，国内外公开发行，国际标准刊号 ISSN 0253-9926 中国标准刊号CN14-1108/R 邮发代号22-38 编辑部地址：山西省太原市华门23号 邮编030013。本刊由中华医学会山西分会主办，山西省卫生厅主管，现任社长兼总编：董海原，主要读者对象为各级医疗卫生技术人员和医学院校师生。多年年，《山西医药杂志》在“党的路线方针政策指引下，坚持普及与提高相结合，侧重普及；坚持理论与实用相结合，注重实用；坚持百花齐放，百家争鸣，立足山西，面向全国，为山西能源重化工基地建设股务，为全国股务”的办宗旨引导下，为宣传和政府的科技方针政策，传递医学信息，开展学术交流，促进医学科技成果转化为生产力做出了一定的贡献。《山西医药杂志》1992年9月被《中文核心期刊要目总览》列为综合性医药、卫生类核心期刊（第32位）；1989年被评为山西省优秀期刊；1990年获优秀期刊提名奖；1992、1993年被评为山西省一级期刊；1995-2002年连续被评为山西省一级期刊；1998年被共青力省委、山西省卫生厅授予“青年文明号”称号；1999年获山西省第二届书刊装帧艺术作品三等奖。2002年获国家级“青年文明号”。
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。