期刊简介
《中草药》杂志是由中国药学会和天津药物研究院共同主办的国家级期刊，月刊，国内外公开发行。本刊创始于1970年1月。1992年荣获首届全国优秀科技期刊评比一等奖； 2002年荣获中国期刊方阵“双奖期刊”；2003年1月荣获第二届国家期刊奖（期刊界最高奖）；2005年1月荣获第三届国家期刊奖提名奖，2005—2010年连续6次荣获“百种中国杰出学术期刊”；2006年荣获天津市优秀期刊“特别荣誉奖”；2008年荣获“中国精品科技期刊”；2009年荣获“新中国60年有影响力的期刊”和“中国科协精品科技期刊”；2010年荣获“第二届中国出版政府奖期刊奖”（中国新闻出版行业最高奖）。本刊为中国自然科学核心期刊、全国中文核心期刊，位居中药学期刊之首。多年来一直入选美国《化学文摘》（CA）千刊表，并被美国《国际药学文摘》（IPA）、荷兰《医学文摘》（EM）、荷兰《斯高帕斯数据库》（Scopus）、美国《乌里希期刊指南》（Ulrich’s Periodicals Directory）、世界卫生组织西太平洋地区医学索引（WPRIM）、波兰《哥白尼索引》(IC)、英国《质谱学通报(增补)》（MSB-S）、日本科学技术振兴机构数据库（JST)、美国剑桥科学文摘社（CSA/ProQuest）数据库等国际著名检索系统收录。本刊被收录为国家科技部“中国科技论文统计源期刊”（中国科技核心期刊）。经中国科学文献计量评价研究中心和中国学术期刊（光盘版）编委会认定，《中草药》杂志为“中国科学引文数据库来源期刊”和“中国学术期刊综合评价数据库来源期刊”，并由中国知网独家全文收录。本刊主要报道中草药化学成分；药剂工艺、生药炮制、产品质量、检验方法；药理实验和临床观察；药用动、植物的饲养、栽培、药材资源调查等方面的研究论文，并辟有中药现代化论坛、专论、综述、新产品、企业介绍、学术动态和信息等栏目。承蒙广大作者、读者的厚爱和大力支持，本刊稿源十分丰富，为了缩短出版周期，增加信息量，本刊自2011年1月起由A4开本每期168页扩版为208页，定价35.00元。国内邮发代号：6-77，国外代号：M221。请到当地邮局订阅。如有漏订者，可直接与本刊编辑部联系。欢迎广大作者踊跃投稿，欢迎广大读者订阅，欢迎与中外制药企业合作，宣传推广、刊登广告（包括处方药品广告）。中草药杂志社网上在线投稿、审稿、查询系统已开通，欢迎广大读者、作者、编委使用。
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。