社会学研究常见的统计学错误

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社会学研究常见的统计学错误

从事社会研究的科研工作者普遍缺乏正确的统计思想的指导，因此，在设计社会试验研究方案时，常丢三落四，顾此失彼；在执行社会试验研究方案的过程中，常忽视各种重要非试验因素对试验结果的干扰和影响，导致研究结果经不起时间和实践的检验。

在运用试验设计类型知识方面常犯的错误有：试验前，仅从专业角度考虑问题，凭想当然设置多个组，不知道如何对试验因素及其水平进行合理安排，常导致对照不全，无法找到正确的处理试验数据的统计分析方法。有时，习惯用多次单因素设计取代多因素设计，当因素之间不独立时，极易得出错误结论。试验结束后处理试验资料时，在没弄清资料背景的情况时，就根据资料的表现型去盲目地套用统计分析方法。在选择受试对象方面常犯的错误有：在动物实验研究中，常盲目选取某种受试对象；在人体社会试验研究中，常忽视伦理道德问题，纳入和排除标准制定得不合理，选择的受试对象不恰当。在确定观测指标方面常犯的错误有：在进行疾病与某些基因之间关系的研究时，盲目地选取一些观测指标，因此常得出“阴性”结果，即不同的基因型对所考察的观测指标的影响无统计学意义。有时，选择的指标“张冠李戴”，例如，以评价骨质疏松的指标取代骨折愈合好坏的指标。在执行随机原则方面常犯的错误有：用“随意”取代“随机”，由发病时间短的患者组成试验组，按时间先后分别选取样本形成试验组与对照组。在执行对照原则方面常犯的错误有：缺乏必要的对照组、对照过剩、盲目设计对照组、假对照、对照不全等等。在确定样本量方面常犯的错误有：有时盲目追求大样本，导致质量差、效率低；有时又严重忽视重复试验的作用，在不同试验条件下仅做一次试验，而因为生物体的个体差异很大，在相同条件下重复试验次数过少，随机变量的规律性则无法正确地显露出来。更有甚者，用“个案”得出的结论取代一般规律。在执行均衡原则方面常犯的错误有：对照组与试验组受试对象在“基线”上不可比，如平均年龄、与观测结果有关的指标的平均值、性别构成等可能对观测结果有重要影响的非试验因素方面相差悬殊。在确定设计类型方面常犯的错误有：明知所做的试验研究涉及多个因素，却偏偏选用单因素设计类型来安排。 编制统计表时常犯的错误有：标题过长，中心不突出，线条过多，数字小数位不统一。最严重的错误是：表中数据的含义未表达清楚，令人费解。绘制统计图时常犯的错误有：选用的统计图类型与资料的性质不吻合；坐标轴上所标的刻度值违背数学原则，等长的间隔代表的数量不等，导致绘出的折线的升降趋势是假象；纵横坐标轴交汇点不是坐标原点，破坏了直角坐标系的严谨性。相对数应用中常犯的错误有：将百分比与百分率混为一谈，分母很小时也计算相对数。在定量资料统计描述中常犯的错误有：误用描述呈对称分布（理想的是呈正态分布）定量资料的方法来取代描述呈非对称分布定量资料的方法。

选择统计分析方法处理定量资料时常犯的错误有：误将定性资料当作定量资料而误用t检验；定量资料不满足参数检验的前提条件而盲目套用参数检验方法；不考虑试验设计类型而盲目套用统计分析方法。选择统计分析方法处理定性资料时常犯的错误有：误将定量资料当作定性资料而误用2检验；把2检验当作处理定性资料的“万能工具”；将复杂的定性资料简单拆分或合并成简单的列联表后再处


理；误对有序的原因变量进行打分，采用秩和检验处理；忽视定性资料是否具备特定统计分析方法所要求的前提条件，而盲目套用统计分析方法；所采取的统计分析方法与拟达到的统计分析目的不吻合。进行简单线性相关与回归分析时常犯的错误有：在缺乏专业知识为依据的前提下，盲目研究变量之间的相互关系或依赖关系；将不同质的资料合并在一起进行分析；不绘制反映两变量之间变化趋势的散布图就直接进行统计计算，仅凭“P<0.05或P<0.01”就作出两变量之间存在线性关系的肯定结论；当散布图中各点呈某种曲线变化趋势时，仍拟合直线回归方程；在进行简单相关分析时，只要相关系数检验的结果为P<0.05，就认为两定量变量之间的关系很密切，根本不考察确定系数是否大于0.5。此外，在复杂的统计分析方法应用方面，存在的问题就更多了，此处暂不赘述。

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