吴俊林，陈 霞，戴浩然，唐雪莉，黄艳君，黄国平，2*

（1.四川省精神卫生中心·绵阳市第三人民医院，四川 绵阳 621000；2.川北医学院精神卫生学院，四川 南充 637000*通信作者：黄国平，E-mail：achuanggp@163.com）

在医学论文中，误用甚至滥用统计方法的现象仍较普遍［1-2］，过度追求具体方法的使用而对其基本概念和原理理解的不充分与统计方法的误用密切相关。本文将重点讨论两个可能会严重影响统计方法恰当选择而又容易被忽略的概念——样本及其统计量，为医学期刊编辑和医学科研人员提供参考。

1 样本及随机性来源

众所周知，必须带有随机性的数据才能成为统计学研究的对象，所处理的数据是否具有随机性，是区别统计方法与其他数据处理方法的根本所在［3］。根据数据收集的方法或数据随机性的来源，可将数据分为两类，即观察数据和实验（试验）数据［4-5］。

观察数据常来源于抽样调查，当某研究所涉及的研究对象数量很大时，一般不可能也没必要对全部对象进行研究，而只需抽取其部分对象加以考察，如拟调查某地区特定时点某疾病的患病率，假设该地区特定时点共有500 000人，其中有拟调查疾病患者m人，m未知，所以患病率P=m/500000也未知，要确切知道P，则须对500 000人逐一进行诊断，获得符合诊断标准的患者人数。如前所述，操作可能不易实现，研究者打算采取另一种方法获得P，从500 000人中随机抽取2 000人进行调查，500 000人称为总体，2 000人称为样本，根据样本对象的诊断结果估计P。随机性影响就表现在：抽样实施前研究者并不知道具体哪2 000人会被抽中，经过有放回地重复抽样，可得到大量同一容量的不同样本，随机性就来自于抽样，对这类样本数据做分析必然会用到统计方法。……