¿Cuáles son los métodos estadísticos para analizar datos en la redacción de artículos médicos?

La investigación científica ha pasado durante mucho tiempo del simple análisis cualitativo al análisis cuantitativo detallado. Los investigadores científicos tienen que enfrentar una gran cantidad de problemas de análisis de datos. Los resultados del análisis estadístico de los datos de la investigación científica afectan directamente el análisis de los resultados del artículo. En la redacción de investigaciones médicas, el método de diseño experimental determina directamente qué método estadístico se utiliza para los datos. Debido a que cada método estadístico requiere que los datos cumplan con ciertos requisitos previos y suposiciones, el artículo debe considerar qué método estadístico se utilizará en el futuro al diseñar. experimentos Más confiable. Hay muchos errores en los métodos estadísticos médicos, el más importante de los cuales es que los métodos estadísticos son inconsistentes con el diseño experimental, lo que da como resultado resultados estadísticos poco confiables. A continuación, los editores de revistas médicas enumeran algunos problemas y errores comunes que se pueden evitar:

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En primer lugar, el uso de métodos de análisis estadístico de datos es incorrecto o inapropiado. En los artículos médicos, el error más común es que cuando el diseño experimental es un estudio multigrupo y los datos deben analizarse por varianza, el autor siempre utiliza la prueba de la media de dos muestras.

En segundo lugar, el método estadístico no está claro. En un mismo artículo médico se deben procesar diferentes datos utilizando diferentes métodos estadísticos, lo que requiere que el autor describa claramente el método estadístico utilizado para cada valor estadístico. Sin embargo, en muchos artículos médicos que utilizan múltiples métodos de análisis estadístico, los autores a menudo simplemente enumeran los métodos estadísticos utilizados en el artículo en su conjunto, sin describir los métodos estadísticos específicos utilizados para analizar cada resultado de datos. Esto hace que sea difícil para los lectores. Confirme qué método de análisis de datos utilizó el autor para un resultado específico.

3. Faltan tablas y gráficos estadísticos o están duplicados. Las tablas o gráficos estadísticos pueden permitir visualmente a los lectores comprender los resultados estadísticos. Una buena tabla o gráfico estadístico debe ser independiente, es decir, el autor puede inferir los resultados experimentales correctos a partir de la tabla o gráfico estadístico incluso sin leer el contenido del artículo. Sin embargo, algunos artículos médicos simplemente acumulan una gran cantidad de datos estadísticos y carecen de cuadros o tablas estadísticas intuitivas o, aunque se enumeran tablas o cuadros estadísticos, faltan muchos elementos en las tablas o cuadros, lo que dificulta a los lectores extraer mucho de ellos; ellos. información útil.

Además, para aumentar la extensión del artículo, algunos autores también incluyen tablas y gráficos estadísticos, lo que provoca desperdicios y duplicaciones innecesarias. La ventaja de las tablas estadísticas es que son detalladas y convenientes para analizar y estudiar diversas cuestiones. La ventaja de los gráficos estadísticos (especialmente los gráficos de barras) es que pueden reflejar directamente las diferencias cuantitativas entre las variables.

Dos de los errores más comunes al interpretar resultados estadísticos en artículos médicos son confiar excesivamente en los valores P (un indicador decreciente de la confiabilidad de los resultados) y evitar resultados negativos. La razón del error anterior es que algunos autores malinterpretaron el significado del valor de P y confundieron la significación estadística de los datos con la significancia clínica del estudio. Por lo tanto, los investigadores médicos deben tener cuidado de no sacar conclusiones arbitrarias basadas únicamente en valores estadísticos. Deben combinar los resultados estadísticos con la práctica clínica para evitar errores similares.

En cuanto a evitar resultados negativos y solo proporcionar resultados positivos, esto se debe a que muchos autores no pueden deshacerse del pensamiento unidireccional al diseñar la investigación, es decir, primero determinan subjetivamente algunos resultados y conclusiones esperados. Al resumir las razones de un determinado resultado, es importante sacar una buena conclusión del experimento en una dirección, especialmente si esta conclusión puede ser muy significativa para la situación real. Esta mentalidad enfatiza demasiado la importancia de las diferencias estadísticas y, a veces, evita deliberadamente informar resultados no obvios de las diferencias. No piensa ni explora las causas y el significado de las diferencias no obvias y, en cambio, ignora algunos descubrimientos científicos importantes.