统计结果在论文中的正确表达
论文写作技巧如何写出精确的数据描述和分析
论文写作技巧如何写出精确的数据描述和分析在学术界，数据描述和分析是写作论文中至关重要的部分。
准确的数据描述和分析有助于支持研究结论，并增强读者对研究的信任和理解。
本文将介绍一些有效的技巧，帮助你写出精确的数据描述和分析。
一、选择正确的数据描述方式1. 使用图表：在描述大量的数据时，图表是最有效的方式之一。
可以使用柱形图、折线图、饼图等直观地呈现数据。
确保图表的标题清晰明了，坐标轴和标注信息准确无误。
2. 使用表格：对于需要呈现详细数据的情况，表格是最合适的形式。
确保表格排版整洁，标题清晰，并使用合适的单位和小数位数来表示数据。
3. 使用描述性文字：除了图表和表格外，还可以使用描述性文字来解释数据。
在撰写文字描述时，要清楚明了地陈述数据的来源、样本大小和度量单位，避免使用模糊的词汇和术语，尽量使用具体的数字和统计量来展示数据。
二、精确度量和误差范围的描述1. 描述准确的度量方法：在描述数据时，要清楚说明所使用的度量方法。
例如，如果使用问卷调查收集数据，要描述调查问题的具体内容和回答选项。
这样做可以确保读者对数据的理解和重现性。
2. 描述误差范围：任何数据都可能存在误差，要在论文中进行准确的误差范围描述。
例如，在实验中测量结果的标准偏差或置信区间，或者在调查研究中指出抽样误差的可能影响。
三、有效地解读和分析数据1. 使用统计方法：在解读和分析数据时，可以使用统计方法来提供有力的支持。
例如，计算平均值、标准差、相关系数、显著性水平等。
确保对统计方法的使用和结果的解读都清晰明了，不应该误导读者。
2. 提供文本解释：对数据进行分析时，要提供充分的文本解释，让读者能够理解数据的意义和背后的趋势。
表达时要简洁明了，使用简单易懂的语言，并从多个角度解读数据，以充实论点。
四、注意数据和分析的一致性1. 数据和分析的一致性：确保在论文中所描述的数据和对数据的分析是一致的。
避免矛盾和不完整的描述，确保数据和结论的一致性。
2统计结果在医学论文中的正确表达
讲座内容
一、“摘要”的统计表达
二、“引言”的统计表达 三、“材料与方法”的统计表达
四、“结果”的统计表达
五、“讨论”的统计表达
一、“摘要”的统计表达
报告研究结果的重要统计指标量（统计量的数值、
可信区间及假设检验结果）
均数，标准差，或中位数，最小值和最大值
率，或两组均数（率）之差 多个观察指标的相关系数等 统计量、P值、95%可信区间、OR值等
面对复杂的医学问题怎样处理?
“当人类科学探索者在问 题的丛林中遇到难以逾越的障 碍时，唯有统计工具可为其开 辟一条前进的通道”。
Francis Galton (1822.2.16~1911.1.17)
---英国著名遗传学家、统计学家Galton
经济学家、人口学家马寅初
学者不能离开统计学而研学；
政治家不能离开统计学而施政； 事业家不能离开统计学而执业；
医学论文的结构
一、文题
二、作者及其工作单位
三、摘要(Abstract) 四、关键词 五、前言(Introduction)
据粗略统计，在医 学期刊发表的研究论著 中，2/3以上存在统计 结果的表达和解释问题 。
六、材料与方法(Materials and Methods)
七、结果(Results)
八、讨论(Discussion) 九、其他
给出影响因素的均衡性分析结果，如年龄、性别、病情、病 程等的均衡性分析结果（统计指标）。
样本量估计的依据：参考文献、参数、公式或软件等。
实验设计中的统计设计
随机、对照、重复
采用何种设计模型
处理因素及水平的设置
非处理因素的控制
实验效应的评价指标(outcome measures)：所用评价指标及
论文写作中如何合理解读统计分析的结果与显著性
论文写作中如何合理解读统计分析的结果与显著性在论文写作中，统计分析是非常重要的一环，它能够帮助研究者对数据进行客观的解读和分析。
然而，在解读统计分析的结果时，研究者需要注意一些问题，以保证结果的合理性和准确性。
首先，当研究者得到统计分析的结果时，需要仔细查看每个变量的具体数值，特别是均值、频率和标准差等。
这些数值能够反映样本的整体特征和离散程度。
通过了解数值的具体情况，研究者可以对自己的研究对象有一个全面的认识。
其次，研究者需要对统计分析的结果进行显著性检验。
在统计学中，显著性检验是一种评估样本数据是否代表总体数据的方法。
常见的显著性检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
通过显著性检验，研究者可以知道研究结果是否具有统计学上的显著差异。
要合理解读统计分析结果，研究者需要了解P值的含义。
P值是显著性检验的结果之一，它表示在零假设成立的情况下，得到与样本数据一样极端或更极端结果的概率。
一般来说，当P值小于0.05时，我们可以拒绝零假设，认为结果具有统计学上的显著差异；当P值大于0.05时，我们不能拒绝零假设，认为结果没有统计学上的显著差异。
所以，P值的大小可以帮助研究者对结果的显著性进行判断。
另外，对于某些研究，可能需要进行多重比较校正。
多重比较校正是指在进行多个统计假设检验时，为了控制整体错误率，需要对P值进行修正。
常见的多重比较校正方法有Bonferroni校正、False Discovery Rate校正等。
通过多重比较校正，可以减少由于多次比较造成的假阳性误差，增加研究结果的可靠性。
此外，在解读统计分析结果时，研究者需要注意结果的实际意义。
即使统计分析结果是显著的，也不能忽略其实际含义。
研究者需要对研究背景和实际情况进行综合分析，理解结果是否具有重要的实际意义。
因此，合理解读统计分析结果需要综合运用统计学知识和专业背景知识。
最后，为了使统计结果更具可信度，研究者可以考虑使用置信区间来解读结果。
统计分析结果在论文中的正确表达
二、“结果”的统计表达
4、假设检验结果的表达
（1）假设检验统计结论的表述，宜用“差异无统计 学意义”或“差异有统计学意义”，避免过去采用的 “差异无显著性”或“差异有显著性”表述方式。
保留的小数位数，应与原始数据记录的小数位数相同。 （2）计数资料的百分比保留一位小数，一般不超过两 位小数。 （3）检验统计量，如X2值、t值一般保留两位或三位 小数。
二、“结果”的统计表达
3、选择正确的统计描述指标
（1）计量资料常用 x s 描述研究结果的数据特 征，但必须注意前提是要求数据近似服从正态分布。 如数据明显偏态，应采用中位数和四分位数间距描述 数据特征。
4、论文中采用的统计分析方法和统计计算的软件名称 也要在“材料与方法”中说明。一般的常用统计方法简 单说明即可，如X2检验、t检验、单变量方差分析(ANOVA) 等，对一些特殊的统计方法，如多元回归分析、 Logistic回归分析、因子分析、生存分析、重复测量资 料方差分析等，要同时给出相应的参考文献。统计计算 软件一般给出名称即可，如EXCEL、SPSS、SAS等，但对 于一些特殊的计算，要给出软件的过程名，如重复测量 资 料 方 差 分 析 采 用 SPSS ／ GLM ， 曲 线 回 归 拟 合 采 用 SPSS/Nonlinear.
51
27.3
86
46.0
2
1.0
48
干预前(n=173)
人数
％
22
12.7
如何在论文中使用合适的统计分析方法
如何在论文中使用合适的统计分析方法统计分析是科学研究中不可或缺的一部分，它提供了对数据进行整理和解读的方法。
在撰写论文时，正确使用合适的统计分析方法可以增强研究的可信度和说服力。
本文将介绍如何在论文中使用合适的统计分析方法。
一、选择适当的统计分析方法在论文中使用统计分析方法之前，首先需要确定所研究的问题以及数据的性质。
不同的问题和数据类型需要使用不同的统计方法。
例如，如果我们想比较两组数据的平均值是否存在显著差异，可以使用t检验或方差分析；如果我们想探索变量之间的关系，可以使用相关分析或回归分析等。
因此，在选择统计分析方法时，需要对研究问题进行充分的理解，并参考相关的统计学原理和方法。
二、确保数据的准确性和完整性在进行统计分析之前，我们需要确保所使用的数据是准确和完整的。
数据的准确性保证了我们所得到的统计结果的可信度，而数据的完整性则能够提供更全面和准确的信息。
为了确保数据的准确性和完整性，可以采取以下几个方面的措施：1. 数据收集：在收集数据时，可以采用随机抽样或者分层抽样的方法，以保证样本的代表性和可靠性。
同时，需要记录数据的来源、收集时间、样本量等相关信息。
2. 数据清洗：在收集到数据后，需要进行数据清洗的工作，包括删除异常值、处理缺失值等。
这样可以避免因为数据异常而导致的统计结果出现偏差。
3. 数据验证：对于一些关键的变量或者指标，可以进行数据验证的工作，以确保数据的准确性。
例如，可以通过重复测量、对照组比较等方法来验证数据的一致性和可靠性。
三、正确解读统计结果在进行统计分析后，我们需要正确解读统计结果，并与研究问题进行对应。
以下是几个解读统计结果的原则：1. 显著性检验：当进行显著性检验时，需要关注所得到的p值。
如果p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为所研究的差异或者关系是显著的。
2. 效应大小：除了关注统计显著性外，还需要关注效应的大小。
效应大小反映了变量之间的差异或者关系的实际重要性。
论文写作中的数据分析与结果呈现技巧
论文写作中的数据分析与结果呈现技巧在学术论文中，数据分析是一个核心环节，它不仅需要准确地处理数据，还需要合理地呈现结果。
本文将介绍一些数据分析与结果呈现的技巧，帮助作者在论文写作中更好地展示数据和结果。
一、数据分析技巧1.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
这包括去除异常值、缺失值的处理、数据归一化等步骤，以确保数据的规范性和准确性。
2.数据可视化：在数据分析过程中，合理地运用图表可以更直观地展示数据的特征和趋势。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等，作者可以根据数据的性质选择最合适的图表进行展示。
3.统计分析：在数据分析中，统计分析是重要的手段之一。
通过对数据进行各类统计指标的计算和分析，可以揭示数据之间的关系和规律。
例如，可以使用均值、方差、相关系数等指标进行数据分析，以支撑论文主题的论证。
二、结果呈现技巧1.简洁明了：结果呈现应该尽可能地简洁明了，避免过多的文字描述和冗长的句子。
作者应该抓住关键点，用简练的语言准确地描述结果，以便读者能够迅速理解。
2.层次清晰：结果呈现需要有明确的层次结构，以便读者能够迅速找到所需信息。
可以使用标题、子标题、编号等方式来组织结果，使其结构更加清晰。
3.图表辅助：在结果呈现中，恰当地运用图表是非常重要的。
图表可以更直观地展示结果，帮助读者理解。
同时，作者还需要为图表添加清晰的标注和注解，以便读者正确理解图表。
4.对比分析：在结果呈现中，对比分析是一种有效的方式。
通过将不同组数据或不同条件下的数据进行对比，可以更好地体现结果的差异和变化趋势。
比如，可以使用多组数据柱状图来展示不同条件下的实验结果。
5.合理解释：结果的呈现需要有合理的解释和说明。
作者应该详细解释结果所代表的含义，并分析可能的原因。
避免对结果进行主观臆断，而应该依据事实进行客观的解释。
三、注意事项1.数据的可信性：在进行数据分析和结果呈现时，作者需要确保数据的可信性和准确性。
论文写作中的结果与讨论部分
论文写作中的结果与讨论部分一、引言在论文写作中，结果与讨论部分是非常重要且不可或缺的部分。
本部分主要用于呈现研究结果，对结果进行分析和解释，并与前人研究进行对比。
本文将探讨如何撰写出精确准确的结果与讨论部分。
二、结果部分结果部分是论文中最关键的一部分，其呈现了研究的实际数据和实验结果。
以下是一些编写结果部分的基本原则：1. 清晰明了地呈现数据：将实验结果以图表、表格或者文字的方式展示出来，确保数据的准确性和清晰度。
2. 避免重复：结果部分应该避免对已经在引言或方法部分中提到的内容进行重复说明，而是集中在表达实验结果和数据分析上。
3. 结果的统一性：结果部分应该按照逻辑顺序进行呈现，可以根据研究的不同方面或者实验的不同部分进行分段，帮助读者更好地理解和掌握结果。
三、讨论部分讨论部分是对结果进行分析、解释和讨论的地方。
一般来说，讨论部分包括以下几个方面的内容：1. 结果的解释：对结果进行解读和分析，指出结果的意义和价值，说明它们与研究目的的关系。
2. 结果与前人研究的对比：将研究结果与已有的文献进行对比，指出与前人研究的一致性或差异性。
3. 结果的局限性：讨论部分也需要提及结果的局限性和不足之处，包括研究设计的限制、方法的局限性、样本容量限制等，以提高研究的可信度。
4. 提出建议和展望：在讨论部分最后可以给出一些建议或者研究展望，指出当前研究需要进一步改进和完善的地方，为后续研究提供参考。
四、结果与讨论的整合结果与讨论是相互联系的，两者需要有机地结合在一起，形成一个完整的论述框架。
当写作结果与讨论部分时，可以按以下步骤进行：1. 首先总结结果：简要地呈现结果，包括主要的观察结果和主要的统计结果。
2. 解释结果：对结果进行解释和分析，指出其内在联系和可能的原因。
3. 分析差异：将结果与前人研究进行对比，讨论其差异和一致性，挖掘可能的解释和解决方法。
4. 展望未来：提出对于结果和研究领域未来发展的展望和建议，指出研究的局限性和改进的方向。
毕业论文写作中的统计分析结果
毕业论文写作中的统计分析结果在毕业论文写作中，统计分析结果是至关重要的一部分。
它们可以提供论文的可靠性和有效性，帮助读者理解研究的主要发现。
在本文中，我们将探讨毕业论文写作中如何呈现和解释统计分析结果。
【引言】在正式开始讨论统计分析结果之前，首先要明确研究目的和研究问题，以及所采用的研究方法。
此外，还需要说明数据的来源和收集方式，以及数据样本的规模和特征。
这些背景信息的提供可以帮助读者更好地理解后续的统计分析结果。
【描述数据特征】在进行统计分析之前，应该先对收集到的数据进行描述性统计分析。
可以使用各种描述性统计量，如均值、中位数、标准差等，来概括数据的特征。
此外，还可以绘制直方图、箱线图等图表来可视化数据的分布情况。
通过描述数据特征，读者可以对数据的整体情况有一个直观的了解。
【假设检验结果】在研究中，通常会提出一个或多个研究假设，并使用统计方法来检验这些假设的有效性。
在这一部分，应该明确研究假设，并详细描述所采用的统计检验方法。
可以通过展示检验统计量、自由度、显著性水平等信息来清晰地呈现假设检验的结果。
同时，也要对检验结果进行解读和解释，说明是否支持或拒绝了研究假设。
【相关性分析结果】在一些研究中，需要探究变量之间的相关性。
相关性分析可以通过计算相关系数来实现，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
同样，需要明确所研究的变量，并给出相关系数的计算结果。
在解释分析结果时，要注意强调相关性不代表因果关系，需结合研究问题和理论背景进行合理解释。
【回归分析结果】回归分析是研究中常用的一种统计方法，用于探究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
在这一部分，需要明确所采用的回归模型，并详细描述模型的参数估计结果、回归方程和拟合优度等。
解释回归分析结果时，需强调参数的显著性以及模型的可解释性，同时也要注意对结果的合理解读。
【其他统计分析结果】除了以上提到的统计方法外，还可以根据具体研究需求使用其他的统计方法，如方差分析、聚类分析、因子分析等。
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常用统计方法简单说明:
如 检验、t 检验、单因素方差分析（ANOVA）、多 因素方差分析；
2
特殊的统计方法给出相应的参考文献: 如聚类分析(Cluster)、生存分析(Survival Analysis)等;
定性资料 （计数或品质资料）
定量资料 （计量资料）
等级资料 （有序或半计量资料）
对每个观察单位测 将观察单位按某种属 将观察单位按某 量某项指标，并把测量 性的不同程度分成若干 种属性或类别分成若 概念 结 果 用 数 值 大 小 表 示 组，再清点各组例数得 干组，再清点各组例 出来的资料。一般带有 到的资料。各组间具有 数得到的资料。 度量衡或其它单位。 等级顺序。
随机分组问题
例1 我科采取随机原则,将2004 年3 —6 月间来我院呼
吸门诊看病的患儿归为治疗组, 将同年7 —10 月间来我院 呼吸门诊看病的患儿归为对照组 , 通过给予两组不同的处 理方法,最终得出治疗组疗效优于对照组的结论。
科研设计问题
随机分组问题
例2 某研究共有小鼠40 只,实验人员用手在笼中随机抓 取20 只作为实验组,剩下的20 只作为对照组,两组分别给予
完全随机分组 Completely
完全随机分组 Completely
临床随机分组 Completely
临
床
随
机
分 组
均衡性分析结果
表 三组观察对象的性别、年龄、病程的比较
观察例数 组别 总 正常对照组 29 男 15 女 14 59±10 — 年龄（岁） 病程（年）
糖尿病无微血管病变组 糖尿病有微血管病变组
172（ a ） 12（ c ） 184
Mc-Nemar检验、一致性检验
线性趋势检验、秩和检验
“材料与方法”统计表达的常见问题
统计方法问题
错误应用统计学方法 I — 将多个组比较的ANOVA 误用t检验处理 错误应用统计学方法 II — 将重复测量数据处理 误用t检验或ANOVA处理 错误应用统计学方法 III — 非参数检验 误用t检验或ANOVA处理
两组均数（率）之差或者OR值，95%可信区间
（CI）；
多个观察指标的相关系数及其P 值等.
材料与方法 Materials and Methods
研究设计方案 (Design of Research Methods) 统计表达 统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software) 目的：以使读者确认论文中所有统计分析结果的 可靠性和研究结论的合理性。
材料与方法 Materials and Methods
统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software)
一般统计计算软件给出名称
如SPSS、SAS、STATA等,EXCEL不能作为处理 软件 特殊的计算软件要给出软件的过程名
统计方法的正确选择
统计资料的类别
错误应用统计学方法 I — 将多个组比较的ANOVA 误用t检验处理
错误应用统计学方法 II — 将重复测量数 据处理 误用t检验或ANOVA处理
错误应用统计学方法 II — 将重复测量数 据处理 误用t检验或ANOVA处理
大豆黄酮对肿瘤细胞合成影响效应关系
数据不满足方差分析的条件，对于重复测量数据 应该采用重复测量数据的方差分析。
错误应用统计学方法 III — 非参数检验 误用t检验或ANOVA处理
错误应用统计学方法 III — 非参数检验 误用t检验或ANOVA处理
24 27
10 19
14 8
62±8 67±7
4.4±3.2 6.8±3.9
样本量估计的依据(Sample Size)
估计样本含量的条件： 第一类错误的概率α，即检验水准; 检验效能1-β。β为第二类错误的概率; 1-β 是指备择假设正确时将发现它的能力。
容许误差或差值δ;
总体标准差σ或总体率;
科研设计问题
医学期刊统计学审稿 应注意的问题
卫生统计学教研室 易 东
医学论著的基本结构
摘 要 Abstract
引 言 Introduction
1.
2.
结 果 Results
材料与方法
3.
Materials and Methods
讨 论 Discussion
摘
要 Abstract
对处理组和对照组的主要统计结果进行概述: 均数（中位数、率），标准差（标准误）, P 值；
表 5-1 两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效比较 方 法 肝炎灵注射液 常规 疗法 合 计 有效数 51 27 78 无效数 9 24 33 合计 60 51 111 有效率（%） 85.00 52.94 70.27
卡方检验
秩和检验或Ridit分析
表 5-3 A法 + + 合计
两种血清免疫学检测结果 B法 8（ b ） 68（ d ） 76 180 80 260 合计
材料与方法 Materials and Methods
科研设计涉及的方面 (Design of Research Methods)
研究对象的来源和选择方法，包括观察对象的基本 情况；病例入选标准、剔除标准; 对照的设置； 随机化分组情况； 样本量； 均衡性原则：影响因素（如年龄、性别、病情）
不同的药物治疗 , 最终得出实验组疗效优于对照组的结论。
试验的样本量非常小
试验的对照设计
例3 在一项探讨颈椎病疗效的研究中,给予一组患者电 针刺激及牵引治疗 ,经过半年治疗后 , 与治疗前进行比较， 发现患者颈椎功能及相关症状均较治疗前有明显好转,然 后得出电针刺激及牵引治疗颈椎病有效的结论。
材料与方法 Materials and Methods
方法
Chi-square 检验
T 检验，F 检验， 非参数检验
非参数检验， 其它方法
统计学方法问题
t检验不是处理计数资料的万能方法
卡方检验不是处理计数资料的万能方法
双向无序，两个分类变量皆为无序分类变量，一
般用卡方检验。
单向有目的通常是分析两种
检测方法的一致性，此时应用一致性检验。 双向有序属性不同，根据具体情况可选择秩和检 验，等级相关分析或者线性趋势检验。