在我们的日常科学研究或者论文撰写过程中，统计学错误普遍存在，近年来也日益受到学者以及大众媒体的广泛关注。关于如何改进统计学应用与实践的争论，目前主要集中在统计推断方法的选择，尤其是P值和显著性检验上。

2020年6月，PM&R杂志发表了题为“Ten Common Statistical Errors from All Phases of Research, and Their Fixes”的文章，作者列举了研究四个阶段（研究设计→数据整理与清洗→数据分析→结果报告）常犯的10个统计学错误案例，并给出了可以帮助研究人员避免这些错误的潜在解决方案。让我们来一起看看吧！

举例：30名运动员被随机分为两组：生酮饮食组和习惯性饮食组，为期4周。研究目的是为证明生酮饮食与正常饮食相比，不会引起炎症反应升高。研究者直接比较了两组患者4周的脂联素（炎症标志物）水平，差异无统计学意义（P=0.50），于是得出结论：4周的生酮饮食不会增加炎症反应。

解决办法：研究中应把这项研究设计成一个非劣效性试验，目的是为证明一种干预措施不差于另一种干预措施。因此，研究者应事先设定一个非劣效性界值（non-inferiority margin），比如脂联素增加0.5 mg/L，同时样本量计算也应包含这个非劣效性界值。

图片来源：医咖会既往推文《非劣效性检验是个啥？非劣效性的结论是否有价值？》

举例：某研究旨在评估一种新型卒中患者平衡测试的评分者间的可靠性。两名评分者分别测量了10名卒中患者，研究者计算了组内相关系数（intra-class correlation coefficient，ICC）和95%可信区间，结果为0.76（0.23-0.93）。问题在于，对ICC的估计过于不精确，导致无法判断结果的可靠性。