期刊简介
《法医学杂志》(CN 31-1472/R，ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月，由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办，是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊，1996年改为每期64页，2005年改为每期80页，2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸，采用了图文混排方式。
《法医学杂志》的办刊宗旨为：提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息，为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务，促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。
《法医学杂志》刊登的主要内容包括：法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果，也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章，全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。
开设的栏目有：研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。
主要作者和读者群为：公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者，各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人，高校法医院系、法律系的师生，卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。
本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针，在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高，实用性强，栏目内容丰富，版面设计合理，图表制作精确，印刷装帧精良，深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。
本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录，是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中，被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月，获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。
根据期刊引证报告最新统计，《法医学杂志》影响因子逐年上升，目前在法医学类期刊中，其影响因子名列榜首。
医学统计五大误区与避坑指南
时间：2025-07-15 16:18:02
在医学论文写作中，统计方法的正确应用是研究结论可靠性的基石。然而，新手研究者常因缺乏经验或对统计原理理解不足而陷入以下五个典型误区，导致论文质量受损甚至结论错误。本文将结合高频错误案例，提供可操作的避坑指南。
误区一：忽视多重比较校正，导致假阳性结果泛滥
当研究涉及多次统计检验（如比较多组数据或分析多个指标）时，若不进行校正，原本5%的显著性水平会被放大。例如，对100个基因进行差异表达分析，即使所有基因实际无差异，仍可能平均出现5个"显著"结果的假阳性。Bonferroni校正是最基础的解决方案——将显著性阈值α（如0.05）除以检验次数（如100次），得到新的临界值0.0005。但这种方法过于保守，可能漏掉真实差异。更推荐使用Holm校正，它按P值升序逐步比较：首个检验仍用0.05，第二个用0.05/99，依此类推，既控制错误率又提高统计效能。
误区二：参数检验的滥用，忽视数据分布特征
t检验、ANOVA等参数检验要求数据满足正态性、方差齐性等前提。常见错误包括：对明显偏态的血压数据直接使用t检验，或对等级资料（如疼痛评分）采用ANOVA。案例显示，某研究对非正态分布的肿瘤体积数据强行使用参数检验，导致疗效评估失真。解决方案分三步：
1.正态性检验：Shapiro-Wilk检验或Q-Q图判断；
2.转换或替代：对数转换无效时改用Mann-Whitney U检验（非参数版t检验）或Kruskal-Wallis检验（非参数版ANOVA）；
3.稳健方法：采用Bootstrap重抽样等对分布假设要求较低的技术。
误区三：P值误解——它不等于"真理概率"
P值被错误解读为"零假设为真的概率"或"效应大小"的情况占统计错误的23%。正确理解应为：在零假设成立的前提下，当前观测结果（或更极端结果）出现的概率。例如P=0.03并不意味着有97%把握认定药物有效，仅说明如果药物无效，出现该实验结果的概率为3%。建议在报告中同时提供效应量（如Cohen’s d）和置信区间，避免"P值崇拜"。
误区四：样本量陷阱——100例未必足够
虽然样本量100看似充足，但若效应量小（如药物仅降低0.5%血糖），统计功效仍可能不足。类比试图用普通秤称出一粒芝麻的重量差异——工具灵敏度不够。解决方案包括：
事前功效分析：基于预期效应量、α和功效（通常80%）计算最小样本量；
事后敏感性分析：报告实际检测到的效应量及置信区间宽度，说明结论稳健性。
误区五：回归分析的"黑箱操作"
使用回归分析时常见三大疏漏：
1.变量筛选随意：仅凭P值剔除变量，忽略临床意义。建议采用分层回归，先纳入已知混杂因素；
2.多重共线性无视：当预测变量间高度相关（如收缩压与舒张压），会导致系数估计不稳定。通过方差膨胀因子（VIF>10提示严重共线性）诊断；
3.交互作用遗漏：未检验药物效果是否因性别而异。解决方案是添加乘积项（如药物×性别）并进行简单效应分析。
统计方法如同医学研究的听诊器，使用不当可能误诊数据背后的真相。掌握这些避坑策略，研究者方能将统计工具转化为科学发现的利器，而非误导决策的噪声源。