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写文章投稿，审稿人给出的建议是五花八门。林子大了，什么鸟都有。同样，审稿意见多了，什么内容都有。虽然我们尊重审稿人及其意见，然而，总有一些审稿意见让人真的无法回答，又难以反驳。本文聊一下我个人遇到的一些让人真的难以回答的审稿意见，看看各位朋友有没有同感。

这是10多年前的一位审稿人给的意见，当时我还在读研究生。帮别人分析了一篇文章，分析护士满意度的影响因素，利用问卷调查，结局分为满意和不满意。分析方法采用了logistic回归进行多因素分析。投稿后，被审稿人拒稿，拒稿意见是：

logistic回归只能用于“发病”和“不发病”的分析，不能用于“满意”和“不满意”的分析。

看到这个审稿意见，第一反应是错愕、惊讶，然后才是无奈、无语。实在不明白审稿人怎么会有这种想法。当时作为一所三流医学院学生的我，第一次感到，原来我心目中觉得遥不可及的杂志，也并不是那么完美无瑕。

如果logistic回归只能用于“发病”和“不发病”的分析，那我实在想不出在经济学领域和社会学领域、心理学领域等为什么还要讲logistic回归？难道不怕被人质疑吗？

这是去年的一个审稿意见，也不是我的文章。一个朋友的文章，他用R做了数据分析，我也看了这个文章，中规中矩，没什么特别创新，但也没什么大的漏洞。

我真的怀疑，难道这位老师只能看懂spss给出的结果，看不懂R给出的结果？对于常规方法，你用什么软件，其实差别并不大，结果都是一致的。我这也是第一次遇到有人建议重新换个软件，重新给结果。然而你不敢说这句话，最后还得在回复里写：谢谢审稿老师的宝贵建议，我们已经改成了spss的结果。虽然其实并没改，因为结果完全一样。

我个人一直认为，用什么软件看自己习惯。虽然我个人习惯用SAS（毕竟用了十多年，都有感情了），然而我也会用SAS jmp、R、Stata，或者一些小众软件，如LISREL，MLwin等。没有人规定某种结果必须用某种软件，除了临床试验中，FDA会推荐某种软件。

统计方法更多的是适用与否，不同数据、不同目的都需要考虑相应的不同方法。尽管近几年机器学习、深度学习这些充斥着我们的学术领域，感觉好像在讲座上不提点人工智能都不好意思发言，似乎传统的这些回归方法都已经羞的应该躲到地缝里去。

然而我还是想说，方法始终是方法，软件始终也只是软件，所有的统计分析中，人才是第一位的。不要盲目相信方法、相信软件，更重要的是，要相信自己。

logistic回归是有自身的缺点，但所谓换种更高级的方法，我个人认为，不应该出自一个专业统计学家之口。也许，审稿人认为，像这些机器学习方法是高级方法，应该用这些，然而这些方法也并非尽善尽美。作为文章来说，结果和专业解释都没有问题，却让换种所谓“高级”的方法，确实有点匪夷所思。

某文章中，我做了一个分析，分了三组：小剂量、中剂量、大剂量，比较三组的一些指标，如性别、是否远处转移等，基本都是一些分类资料。如下图所示：

然后一位统计学家就不同意了：你这个数据，一个是等级资料（估计说的是分组变量），一个是计数资料（估计是指性别、年龄等分类资料），不能用卡方，这种数据应该用秩和检验。

我看了意见，不由得长叹一口气。都已经2020年了，竟然还有统计学家提这种意见（事实上，审稿人是不是统计学家我还真不确定）。我翻遍了所有的统计学课本，也没有人规定说：一个等级资料、一个计数资料（实际上是分类资料），要用秩和检验。

即便是一个等级资料、一个（无序）分类资料，也需要根据实际情况来考虑所用的方法。如果（无序）分类资料是分组变量，等级资料是结局变量，一般使用秩和检验；但如果等级资料是分组变量，（无序）分类资料是结局变量，那用秩和检验就严重错误了。实在搞不清审稿人为什么要逼良为娼，逼对改错。

某文章中，我帮一个朋友做了一个回归分析，大致样式如下（只显示了其中的3个变量，而且把具体的变量名改成了x1-x3）：

然后就是这个表格，审稿人提出了意见：这种表格有必要列吗？如果列的话，注意主谓倒置过来。

我看完这个意见，只觉得胸口一阵发闷，差点眼前一黑。我不知道审稿人到底有没有见过回归分析的结果，如果要转置过来，那就是下面这种样式：

说实话，这种样子的回归分析结果我还真的没在文章里见过。到底什么是主谓？我倒是想根据审稿人意见修改，然而真的下不了手。最后只能各种委婉解释，说明我们才疏学浅，能不能放我们一马。

我想实际中这种情况可能并不在少数，一旦遇到这种情况，我也会很郁闷，尤其是朋友把这些审稿意见给我，让我帮忙看看怎么回复。说实话，其实真的不知道怎么回复。真的很为难，这种为难的程度，借用friends里一个场景：

有个人批评monica在饭店做的汤很难喝，monica直接带着刚做好的一碗汤，和joey一起去找他，当场让那个人喝。那个人不想喝，joey说：

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