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前两天，有个朋友写好了文章准备投稿，但是被无情的泼了一盆冷水。本以为完美的文章，居然存在统计错误。
是不是只有小编的朋友才犯这样的错误？随后，小编在知网中进行了搜索，果然发现了一些文章存在各类统计学问题，今天，小编就和大家来分析以下三个问题。
第一、正态分布什么时候能用？
你是否也会用正态分布法描述呈偏态分布的资料呢？那我们一起看看下面的数据吧！
分析：通过上表，你是否也发现 NOA组的FSH指标（23.5±25.8）标准差大于平均数？说明这个数据，明显呈偏态分布，因此，是不能用平均数±标准差来描述数据。
释疑：当数据服从正态分布，可用均数±标准差描述数据特征，但是当数据是偏态分布，则用中位数，四分位间距描述数据特征。
第二、可能 t 检验我们都没用对哟？
不经意之间，我们就会误用配对t检验处理重复测量资料。不信？那看看下面的数据。
分析: 这篇文章分析的是每个指标的治疗前，三个疗程以及随访之间的比较。也就是说该资料是在5个不同的时间点，从同一个受试对象身上测量到的数据，这种资料被称为重复测量资料。配对t检验仅适合分析配对设计的资料，而作者采用配对t检验来分析重复测量的资料，割裂了整体设计，结论的可靠性就降低了。
释疑：具有一个重复测量的单因素设计资料可以采用配伍组设计资料的方差分析近似处理，如果分析出不同时间点的不同评分差异有统计学意义，可进一步采用q检验等方法作两两比较。或者直接采用重复测量的单因素分析。
第三、所有等级资料都能用秩和检验？
并不是所有的等级资料都适合用秩和检验，很有可能就误用秩和检验处理卡方检验的资料。下面的数据就是一个活生生的例子。
分析: 作者收集了退变性腰椎滑脱患者90 例，按照相应症状分为A、B、C三组各30例，并对三组的疗效进行了比较。采用非参数Kruskal-Wallis 秩和检验分析三组的有效率是否有差异，这是错误的，KW检验是用来分析等级资料总体分布是否有差异，显然文章分析的是不同组有效率是否有差异。
释疑：当探讨不同组的强度分布是否有差异时，可选用KW秩和检验；但当探讨不同组的构成比或者率是否有差异时，可选用卡方检验。
今天，小编就给大家分享到这里，不知道各位是否有收获。如果大家也有遇到不同的统计错误，都可以在评论区进行讨论，我们将陪你一起成长！
References：
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