基线数据，就是我们常说的年龄、体重、婚否、经济收入等数据。在科研的路上，我看到很多医生都喜欢用临床对照试验，而且在进行临床对照试验过程中，大家往往喜欢基线数据一致，并且经过治疗组和对照组的干预比较，发现治疗组明显优于或劣于对照组，得出结论，该治疗方法是有效或无效的。这是很多人用的最多的比较方式，也正是因为这样，在两组的基线数据不一致的情况下，很多人会去规避一些问题，而这，其实对科研是百害无一利，因为这样写出来的结果结论与实际是有偏差的，而后人极有可能会用这个有偏差的结果去进行进一步分析，导致错上加错，在科学研究的路上走上岔道，离真实越走越远。这样一想，大家心里是否如我一样，一丝寒意。
基线数据有多重要？我记得有科学家说过，“基线比较这个程序明显是多余的。”又一次颠覆大家的既往看法。
大家往往会为了避免偏倚采用随机的方式纳入对象入组，这个时候，我们必须认清一个事实，就是这种机遇的分组方式，就会带来机遇的不平衡，就有可能会使得两组基线数据不一致，也就是说，治疗组和对照组的基线数据存在统计学差异。又有人要嚷叫起来了，我的基线数据都不一致，两组人群的基线不在一个起跑线上，就算我的结果有统计学差异，又能说明什么呢？我接下来该怎么办？
曾经有人跟我抱怨说，自己的两组数据基线不一致，干预后就算有统计学差异也不能说明干预方式是有效的。我把她分析的数据拿过来仔细看了看，发现一个很有趣的现象，治疗组和对照组确实基线数据间存在差异，其中对照组的健康情况明显好于治疗组，而在干预实施6个月后，两组的健康情况无显著统计学差异，这同样也是能说明干预手段是有效的，通过干预实施，两组人群的健康水平差异消失了，更差的那组情况相比较而言变好了。而她最初所有的沮丧，其实都是来源于“万恶”的基线数据，被它蒙骗了。
其实，基线比较没有你想象中那么那么重要。况且，如果恰当地计划并实施试验，也许能产生一个更精确的结果。或者你也可以去进行校正分析，只需描述他们如何以及为何校正该变量即可。还是那句话，如实的描述自己的研究过程，这比什么都重要。
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