你请统计学家来做尸体解剖吗？
2015-10-10 MedSci MedSci原创
论文的死法有上千种，但有一种死法你不能喊冤。我们先来看一个故事：2006年，在国际期刊Nature Medicine上发表一篇文章——Using the NCL60 to Predict Sensitivity（Potti et al(2006), Nature Medicine, 12:1294-1300.）。这篇文章的结论主要是说采用NCL60细胞系的基因芯片数据可以确定化疗药物反应特征，以预
论文的死法有上千种，但有一种死法你不能喊冤。
我们先来看一个故事：
2006年，杜克大学因发表于Nature Medicine的一篇论文而惨遭诟病。论文第一作者Anil Potti也被迫从杜克大学辞职。此次论文事件在学界引发了很大一场风波。
这项研究声称基于肿瘤细胞系药敏试验与基因表达谱成功建立了肿瘤对化疗的敏感性预测模型，根据肿瘤基因特征可为患者选择针对性的敏感化疗药物。杜克大学也根据此预测方法启动了三个临床试验项目。
然而，当美国德克萨斯大学安德森癌症中心邀请的两位生物统计学家Keith Baggerly和Kevin Coombes对杜克团队的论文加以核实时发现，论文结果并不能重现。经过深入探查，发现了论文中存在一些低级错误，包括看似不属于清单中的基因、数据错位及混乱的标签分组等。当然，还存在数据造假行为，但这些造假有可能就是为了掩盖这些低级错误。
2010年7月，33位资深生物统计学家和生物信息学专家联名写信给NCI（美国国家癌症研究所）主任Harold Varmus，同时转发杜克大学及其他管理机构，反映杜克临床试验问题。论文第一作者Anil Potti接受调查，而正在进行的三项临床试验最终也被终止。
这是一个简单的统计学错误，但实际上大多数错误都是简单的。比如混淆实验设计中样本标签、基因标签或群组标签等。如果是因为这些简单的错误让论文死掉，你还有什么底气喊冤？
统计学在临床研究中的作用是不言而喻的。现代统计学奠基人之一、世界著名统计学家Fisher曾精辟指出——做完实验后才找统计学家无异于请他作尸体解剖，他能做的全部事情就是告诉你这实验死于什么原因。也就是说，你不仅要有足够的数据，还要有足够的统计来支持你的研究。如果没有科学严谨的统计设计，没有科学严谨的统计分析，那么你所得出的结论都是站不住脚的，就只能等着收尸了。
想学习的人总是有的。前段时间有一位医生向MedSci咨询在哪里可以参加统计学课程培训，说之前看到我们微信曾发过统计课程报名信息。小编回顾MedSci之前的微信，发现曾发布过临床医学统计课程的相关信息。发布的时间相对较早，但现在还有医生咨询报名，说明想学习统计学课程的人还有很多。只是现在市场上这类课程实在太多，很多人并不知道该怎么选择。
既然学习统计学就是要应用于临床研究及论文写作中，那么一门与临床研究紧密结合，以临床实际案例为指导的统计学课程当然是更好的选择。MedSci的统计学专家也是不辞辛苦，专门设计了《临床医学统计》系列课程，为广大研究者，特别是医生及医学生们提供了最好的指导和借鉴。观看课程请点击：临床医学统计 课程在持续更新中，为方便观看可以免费下载MedSci医学App随时在线学习。
搞科研不容易，发表高影响因子论文更是难上加难。现在很多国际期刊包括JAMA、Lancet、JCI等都强调论文中统计分析的重要性，甚至有的顶级期刊还要求作者必需提交统计分析的记录文件。所以学好统计学对于做临床研究及论文写作是必不可少的，你必须保证在你的研究团队中有一位统计学专家，这样你的工作才不会因为简单的错误而前功尽弃。
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医学科研从学习统计学入手，学好统计学，做团队中的统计学家哦。
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有道理
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有道理
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#统计学#
83
有道理
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有道理
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