在医学论文的统计学应用中，常见的统计误区不仅会影响研究的可靠性，还可能导致结论的误导和不准确。以下是一些常见的统计误区，并结合实例进行详细说明：
误区描述：t检验的应用条件是样本取自于正态分布或近似正态分布的总体，并且要求两个总体的方差相等。然而，许多作者不顾样本是否满足这些条件，盲目使用t检验。
实例说明：某研究旨在比较两种药物对高血压患者的降压效果，但样本数据并非来自正态分布，且两样本方差明显不等。研究者未进行正态性检验和方差齐性检验，直接使用了t检验，结果可能不准确。
误区描述：配对资料t检验适用于配对设计的实验，即将非处理因素相同或相似的两个受试对象配成一对进行实验。然而，许多作者忽视了其严格的使用条件，滥用配对资料t检验。
实例说明：一项研究在比较两种不同手术方法对同一批患者的治疗效果时，未严格按照配对设计的原则进行样本分配和实验处理，却错误地使用了配对资料t检验，导致结论可能产生偏差。
误区描述：参数检验的前提条件是资料呈正态分布且各组方差齐同。对于偏态分布和方差不齐的资料，应使用非参数检验。然而，许多作者在这些情况下仍使用参数检验。
实例说明：一项关于微量元素（如血铅、血锌）水平的研究，由于数据呈偏态分布，本应使用非参数检验或进行数据转换后再进行参数检验。但研究者直接使用了t检验，导致统计结果不准确。
误区描述：等级变量资料（如疗效等级：治愈、显效、好转、无效）应使用非参数检验进行分析，而重复测量设计资料应使用适当的重复测量分析方法。然而，许多作者错误地使用了t检验。
实例说明：一项关于某药物治疗效果的研究，数据为等级变量资料（如疗效等级），但研究者错误地使用了t检验来比较不同时间点的治疗效果，导致结论不准确。
误区描述：统计结论的描述应基于统计学术语，并结合专业知识进行判断。然而，许多作者仅凭少量统计资料就作出不科学的结论。
实例说明：一项关于吸烟与慢性气管炎患病情况的研究，结果显示P<0.01，只能说明吸烟者与不吸烟者患慢性气管炎的差异有非常显著性意义，即吸烟者更容易患慢性气管炎。但研究者直接得出“两者患病率相差非常显著”的结论，未结合专业知识进行判断，可能误导读者。
误区描述：常见的统计指标误用包括率与构成比、发病率与患病率等的混淆。
实例说明：某研究在分析某地5类传染病疫情时，错误地将构成比（如某类传染病患者数占总患者数的比例）当作发病率（新发病例数/同期平均人口数），导致结论错误。
综上所述，医学论文统计学中的常见误区多种多样，研究者在进行统计分析时应严格遵循统计学原则和方法，确保数据的准确性和结论的可靠性。