统计学习方法纠错;统计学错误案例及更正

一、研究设计阶段错误

1. 非劣效性试验设计缺失：如为证明两种干预措施等效却未预设非劣效性界值，仅通过P值判断会导致结论偏差。正确做法应明确界值并计算相应样本量。

2. 样本量计算忽视：约90%研究未说明样本量计算依据，直接指定例数（如"选取120例"）缺乏科学性。需根据效应量、检验效能等参数预先计算。

二、数据分析方法误用

1. 参数检验滥用：

2. 相关分析混淆：将Spearman相关与Pearson相关混用，前者适用于非线性或等级数据。

3. 生存分析简化：用单时间点生存率代替完整生存曲线分析。

三、统计结果报告问题

1. 描述指标不当：

2. 分类数据分析：

3. 多重比较缺陷：方差分析后两两比较误用t检验，应选Bonferroni等方法。

四、经典教材勘误参考

《统计学习方法》作为入门教材存在部分公式和表述错误，作者李航已发布官方勘误表供学习者对照修正。

纠错建议框架

1. 预分析检查：验证数据分布形态（正态性/方差齐性）

2. 方法匹配：根据数据类型（连续/分类/配对）选择检验方法

3. 结果验证：通过敏感性分析或不同方法交叉验证

4. 持续学习：关注统计学前沿方法及经典教材更新