• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

[统计分析中的陷阱示例——1. 在统计分析之前总结数据]

[Examples of pitfalls in statistical analysis--1. Summarizing your data before statistical analysis].

作者信息

Nagata O

机构信息

Department of Anesthesia, Tokyo Metropolitan Neurological Hospital, Fuchu.

出版信息

Masui. 1996 Sep;45(9):1115-22.

PMID:8905948
Abstract

When conducting studies, it is important to summarize the gathered data before beginning calculations for statistical analysis. If the methods used to summarize the data are inadequate for purposes of the analysis you want to perform, many misleading or unreasonable discussions that are normally avoidable arise. If there is any uncertainty in the way data are handled, for example, confusion as to whether comparison of mean (parametric analysis) or comparison of median (nonparametric analysis) is used, or whether the data are paired or unpaired, it is impossible to make good charts that show us the features of the data at a glance. In this article, I will address several frequently asked questions about summarizing data, and discuss making suitable charts by presenting a typical example.

摘要

在进行研究时,在开始进行统计分析计算之前总结收集到的数据非常重要。如果用于总结数据的方法不足以满足你想要进行的分析目的,就会出现许多通常可以避免的误导性或不合理的讨论。例如,如果在处理数据的方式上存在任何不确定性,比如对于使用均值比较(参数分析)还是中位数比较(非参数分析)存在困惑,或者数据是配对的还是非配对的,就不可能制作出能让我们一眼看出数据特征的好图表。在本文中,我将回答几个关于总结数据的常见问题,并通过给出一个典型例子来讨论制作合适的图表。

相似文献

1
[Examples of pitfalls in statistical analysis--1. Summarizing your data before statistical analysis].[统计分析中的陷阱示例——1. 在统计分析之前总结数据]
Masui. 1996 Sep;45(9):1115-22.
2
[Examples of pitfalls in statistical analysis--2. Parametric and nonparametric analyses].[统计分析中的陷阱示例——2. 参数分析和非参数分析]
Masui. 1996 Oct;45(10):1235-9.
3
Six Sigma: not for the faint of heart.六西格玛:并非胆小者所能驾驭。
Radiol Manage. 2003 Mar-Apr;25(2):40-53.
4
Analysis of paired Likert data: how to evaluate change and preference questions.配对李克特数据的分析:如何评估变化和偏好问题。
Fam Med. 1995 Nov-Dec;27(10):671-5.
5
Misuses of correlation and regression analyses in orthodontic research: the problem of mathematical coupling.正畸研究中相关性和回归分析的误用:数学耦合问题。
Am J Orthod Dentofacial Orthop. 2006 Jul;130(1):62-8. doi: 10.1016/j.ajodo.2004.12.022.
6
Benchmarking in healthcare: evaluating data and transforming it into action.医疗保健领域的基准评估:评估数据并将其转化为行动。
Radiol Manage. 1996 Jan-Feb;18(1):40-6.
7
Modern robust statistical methods: an easy way to maximize the accuracy and power of your research.现代稳健统计方法:一种最大化研究准确性和效能的简便方法。
Am Psychol. 2008 Oct;63(7):591-601. doi: 10.1037/0003-066X.63.7.591.
8
The relative benefits of meta-analysis conducted with individual participant data versus aggregated data.采用个体参与者数据与汇总数据进行的荟萃分析的相对益处。
Psychol Methods. 2009 Jun;14(2):165-76. doi: 10.1037/a0015565.
9
Tutorial: introduction to control charts.教程:控制图简介。
Qual Manag Health Care. 1992 Fall;1(1):65-74.
10
[Examples of pitfalls in statistical analysis--3: Why do we need to use multiple comparison procedures?].[统计分析中的陷阱示例——3:我们为何需要使用多重比较程序?]
Masui. 1996 Nov;45(11):1367-71.