醫學論文中普遍出現的統計學問題的處理九個方法：

1) 沒有建立或沒有使用多元醫學參考值範圍：隨著現代科技的發展，在臨床實踐中出現了許多新儀器，新設備，如一滴血可查出數十項指標結果。故臨床醫師在實踐中常用多項(即多於1項)指標判斷某功能或狀態正常與否。此時應注意：(1)不能用單指標方法確定的單指標參考值範圍來逐個判斷多項指標觀測值；(2)對多指標觀測值，不能用單指標方法確定多指標醫學參考值範圍；(3)注意診斷試驗評價結果；(4) 建立參考值範圍的觀測例數應不少於100例。

2) 沒有進行可信區間估計：對總體參數的區間估計，通常涉及均數、率、相對危險度。如血管掃描的準確性為92%(81%～100%)。注意：(1) 觀測例數適宜；(2) 若診斷符合率的上限接近100%。提示新方法是可以推薦使用的；而若下限接近50%，則提示此新方法無使用意義；(3) 數據分布近似正態分布，或變量變換後近似正態分布。
沒有進行一組構成比資料的統計分析：一組構成比中任何兩個構成部分間可以比較，當對任一構成部分做結論時要考慮假設檢驗，同時注意構成比最大為100%。

3) 沒有按有序分類資料分析：有序分類資料(或等級資料)一般應進行秩和檢驗，僅當配對設計的雙向有序分類資料(R×C表)研究相關關係時做χ2檢驗，要注意識別有序分類資料。

4) 沒有按設計整理統計表：常見的是將配對設計的雙向有序分類資料(R×C表)誤整理為單個樣本的有序分類資料，把配對設計的四格表誤整理為一般四格表等。
使用不適宜的統計圖、表：表中不應列出各樣本部分指標均為相同的觀測值，如均為零。對一些圖，要注意觀察相鄰刻度線的數值是什麽關係?若為倍數關係時要考慮用對數線圖或半對數線圖。注意將統計學基本原則與期刊編輯要求相結合，如列表，製圖應注意節約版麵。

5) 沒有合理描述變量間關係：例如要分析IL-6含量與特異性IgM滴度呈正相關，繪圖時隻能以IL-6、IgM分別為X、Y變量繪製散點圖，觀察兩變量間關係。若IL-6含量、IgM滴度是均隨病日變化的曲線，則隻能分別分析IL-6含量、IgM滴度隨病日變化規律，對兩曲線分別擬合曲線方程，對曲線方程進行比較。

6) 對隨訪資料沒有用生存分析：隨訪資料一般觀察時間長，常有失訪病例，且經常進行多因素觀察，應作生存分析，可進行單因素分析與多因素分析。病例對照研究常是多因素觀察，當有失訪病例時用Cox模型，否則用Logistic回歸。隨訪資料中常計算一些率，當率小於0.05或0.1時，要考慮Poisson分布處理。

7) 沒有選用多因素分析：在診斷、治療、預後及病因學研究中常進行多因素觀察，多因素數據用單指標分析方法，則往往得不到應有的信息與結論。故進行資料處理時注意該數據是否應作多因素分析。

8) 對配對設計資料沒有用配對統計分析方法：對配對設計資料有其相應的統計分析方法，若誤用其他統計分析方法，則經常得不到預期結論。

9) 沒有進行樣本例數估算：為了使醫學科研取得預期可靠的結論，科研設計時應進行樣本例數估算。一般計量資料每組不少於30例，計數資料一般每組不少於40例，對於多因素設計、觀測例數應為觀測指標數的5～10倍。作為科研設計的常識，樣本例數一般還是借助估算公式計算。

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