统计结果在论文中的正确表达
关于论文统计学分析结果描述的规范:单因素分析
关于论文统计学分析结果描述的规范：单因素分析
本刊编辑部
【期刊名称】《中国康复理论与实践》
【年(卷),期】2012(000)011
【总页数】1页(P1079-1079)
【作者】本刊编辑部
【作者单位】本刊编辑部
【正文语种】中文
生物医学处理的对象多数是不确定事件，统计学是在不确定现象中寻找规律的数学工具，对统计学的正确运用是医学研究科学性的重要内容之一，也是提供临床循征依据的前提。
对统计学分析结果的正确描述，有助于同行对论文的评价、选择和利用。
单因素分析是临床研究主要采用的统计学分析方法，常用的t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验等均为或可用于单因素分析。
在对单因素分析结果的描述中，我们希望作者除提供计量资料的均数、标准差(xˉ±s)，计数资料的频次(率)，以及差
异显著性判断(P≤α)外，还要提供具体的统计检验值(t值、F值、χ2值、z值等)，并在统计表中列出具体的P值。
由于统计学分析涉及繁琐的计算，特别是针对较大样本时，人工计算无法保证质量。
我们希望统计分析能借助国际通用的统计软件(如SPSS、SAS等)完成。
编辑部感谢作者对本刊的大力支持！。
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
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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一般统计计算软件给出名称 如EXCEL、SPSS、SAS等
特殊的计算软件要给出软件的过程名
“材料与方法”统计表达的常见问 题 统计描述问题
对随机化分组方法不做任何说明。
试验的样本量非常小，但不说明任何理由。
组间例数相差很大，均衡性差，但不做任何说明。
观察对比的研究应给出反映均衡性的统计指标。
引 言 Introduction
1.
2.
结 果 Results
材料与方法
3.
Materials and Methods
讨 论 Discussion
r 值的解释
(Interpretation of r)
统计解释
因果的解释 (Interpretation of Causation) 关联的解释 (Interpretation of Association)
讨
论
Discussion
P 值的解释 (Interpretation of P)
P 值大小只能说明统计学意义的“显著”，不说明实际 效果的“显著”。对于P值的解释一定要结合专业知识。 临床疗效“显著”的处理：当观察例数很少时，P值可能 很大（统计“不显著”）。
医学论文中统计结果的恰当表述
The Appropriate Expression of Statistical Results in Medical Papers
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
X S
Md , ( P25 , P75 )
(Measurement Data)
计数资料 (Count Data)
非正态分布
(Non-normal Distribution)
率或比
(Rate or Ratio)
结
果
Results
P 值的表达 (Suitable Expression of P)
传统表达
准、病例剔除标准； 有无失访（失访比例）、有无“知情同意”； 评价疗效有无遮蔽（“单盲Single Blind”、“双盲 Double Blind”或“多盲Multiple Blind”）等。
材料与方法
Materials and Methods
统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software)
引 言 Introduction
简要说明研究背景和研究目的。 给出文献分析的综合结果： 如 组间差别（Difference Among Groups）
P值
(P-value)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。
讨 论 Discussion
统计结果恰当表达的重要性
据粗略统计，医学期刊发表的研究
论著，三分之二以上涉及统计结果的表
达和解释问题。
统计结果恰当表达的重要性
表. 某医学杂志649篇论著正文统计学表达情况
不恰当种类 材料与方法
研究对象的来源和选择方法交待不清 研究对象分组方法交待不清 样本量确定方法和依据不予说明 误用统计学方法
常用统计方法简单说明:
如
2
检验、t 检验、单变量方差分析（ANOVA）等；
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;
材料与方法
Materials and Methods
统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software)
P >0.05 记为
“NS”， P≤0.05 记为“*”，
提倡表达 提倡报告精确 P 值
P≤0.01 记为“**”
“结果”统计表达的常见问题
没有根据资料的分布特征， 选择合适的统计指标
医学论文中率与构成比应用的主要问题:
分母太小；误用 检验
2
讨
论
Discussion
P 值的解释
(Interpretation of P)
统计表达
P 值的表达
(Suitable Expression of P) 数据精度 (Numerical Precision)
结
果
Results
统计指标 (Statistical Indexes)
原则：选择最恰当的统计指标准确描述资料的特征。
正态分布
计量资料 (Normal Distribution)
材料与方法
Materials and Methods
研究设计方案 (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； 分组方法：
随机化分组(Random Grouping)：完全Completely、配对Paired、配伍Block； 非随机化分组(Non-completely Random Grouping) ：如观察性研究要明确说 明观察对象的选择方法（如是否配对Paired 、随机抽样Random Sampling）。
“材料与方法”统计表达的常见问 题
观察对比的研究只说明组间均衡，未给出反映均衡性的统计指标
表 三组观察对象的性别、年龄、病程的比较
观察例数 组别 年龄（岁） 病程（年）
总
正常对照组 糖尿病无微血管病变组 糖尿病有微血管病变组 29 24 27
男
15 10 19
女
14 14 8 59±10 62±8 67±7 — 4.4±3.2 6.8±3.9
篇 次
391
4 53 205 129 14 9
构成比(%)
94.45
0.96 12.80 49.54 31.15 3.38 2.17
结
果
图表错误 结果表述不当
5
9 9 414
1.21
2.17 2.17 100.00
讨 合
论
结果解释不当
计
摘
要 Abstract
对处理组和对照组的主要统计结果进行概述:
临床疗效“不显著”的处理（如新药比对照药有效率仅
提高了0.1%），当观察例数很大时，P值可能很小（统计 “显著”）。
讨
Байду номын сангаас
论
Discussion
r 值的解释 (Interpretation of r)
r 值的大小表示相关的密切程度； P 值的大小表示r 值的可靠程度；
总
结
摘 要 Abstract
“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
结
果
Results
统计图表 (Statistical Graphs & Tables) 统计指标 (Statistical Indexes)
均数（中位数、率），标准差（标准误）；
Mean(Median, Rate), Standard Deviation(Error); P 值，或两组均数（率）之差； P-value, Difference of Two Means(Rates); 95%可信区间（CI）、OR值； 95% Confidence Interval(CI)、OR-value; 多个观察指标的相关系数等； Correlation Coefficient of Indexes;
均衡性分析结果：影响因素（如年龄、性别、病情）； 样本量估计的依据(Sample Size) ；
材料与方法
Materials and Methods
研究设计方案 (Design of Research Methods)
临床试验(Clinical Trail)
需要特别说明诊断标准、疗效评价标准、病例入选标