【視頻】臨床研究的常見統計分析實操與圖表優化

潤醫知道 - 華菁學苑科研系列直播課第5 期圍繞【統計分析實操與圖表優化】這一熱 門主題開展講座和討論。

中山大學附屬第三醫院的衛洪波教授擔任會議主席進行了開場致辭。衛教授強調，目前臨床研究日益受到重視，但統計知識的不足導致大量研究數據無法得到有效分析和發表，這已成為當前臨床醫生面臨的主要挑戰之一。本期課程聚焦臨床統計學分析、軟件實操及圖表優化等對臨床醫生極具實用價值的內容，極大助力臨床醫生的科研工作。

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直播課第1場講座來自首都醫科大學的王肖南教授，講題為《腫瘤研究常用統計方法的軟件實操及結果解讀》。王教授主要講解了四個方面的內容：

• 多重線性回歸分析，通過案例演示了如何用R軟件建立模型、評估共線性及如何通過逐步回歸進行變量篩選；

• Logistic回歸分析，詳細講解了二分類與多分類數據的處理方法，以及模型預測效果的評估；

• 生存分析與Cox回歸分析，重點闡述了生存曲線的繪制、如何進行log-rank檢驗和怎樣使用Cox比例風險模型調整其他因素的影響；

• 隨機森林，強調了機器學習在腫瘤學研究中的重要性，通過一個案例展示了隨機森林在腫瘤診斷中的優異性能。

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第2場講座來自首都醫科大學劉芬教授，講題為《腫瘤研究的常見圖表呈現和優化》。劉教授首先介紹了規范的統計圖表所必須的結構要點，并結合實際案例重點強調了常見的錯誤，如豎線使用、數據缺失表達不當（"-"或"..."的使用）等。

劉教授詳細講解了常見的數據可視化圖形，包括以數據展示為目的的條形圖、餅圖、直方圖、箱線圖及其衍生形式（玫瑰圖、金字塔圖等），和以展示統計分析結果為目的的生存曲線、森林圖、ROC曲線等，并結合多個案例對每種圖形可以實現的功能進行了細致解讀（誤差條形圖、小提琴圖等）。

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接下來，直播課來到了思維碰撞環節。廈門市中醫院的米雖才教授和重慶醫科大學附屬第二醫院的劉富瑤教授圍繞以下兩個話題，分享了自己的經驗和看法：

討論話題1：有些研究者喜歡追求“P<0.05”的陽性結果，如果得到了陰性結果，我們該如何正確解讀？

討論話題2：當統計結果與臨床經驗出現明顯不一致的情況，您會從哪些方面思考和解讀？

米雖才教授強調科研中統計分析方法的選擇和實際操作中的設置不合適可能會造成結果的偏差，兩位講者對R語言的使用和統計圖表的選擇進行了詳細解讀，對醫生臨床研究提供了很大的幫助。

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劉富瑤教授表示不必過于追求陽性結果，甚至強行捆綁不相關的兩種變量以彰顯創新性，陰性結果同樣具有重要價值。對于統計結果與臨床經驗的不一致，劉教授表示要以批判性思維看待結果差異，可以采取這些措施大膽求證：1）擴大樣本量進行驗證；2）檢查統計方法是否恰當，必要時尋求統計學專家的幫助。

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