统计描述结果的主要表达方式
统计分析结果在论文中的正确表达
51
27.3
86
46.0
2
1.0
48
25.7
干预前(n=173)
人数
％
22
12.7
85
49.1
42
24.3
24
13.9
2
1.2
38
22.0
101 58.3
30 17.3
2
1.2
49
28.3
83
48.0
3
1.7
38
22.0
二、“结果”的统计表达
1、统计图表的应S、中位数等）要保
一、“材料与方法”的统计表达
1、“材料与方法”中应具体地描述研究对 象的来源和选择方法，包括观察对象的基本 情况、无随机分组(随机抽样)、样本含量估 计的依据等。
一、“材料与方法”的统计表达 ②研究者不能不顾具体情况只用一个固定的界值判断问题，应该根据自己对问题的认识程度，具体问题具体分析。
所以，统计学意义的所谓”显著“，不一定是实际意义上的”显著“。
外展服务干预前后女性从业人员的人口学社会学特征比较
指标
年龄（岁） <20 2025≥30
文化程度 文盲 小学 初中 高中或中专 大专及以上
婚姻状况 已婚 未婚 离婚 未婚同居
干预前(n=187)
人数
％
24
12.8
89
47.6
49
26.2
25
13.4
4
2.1
43
23.0
105
56.1
33
17.6
2
1.2
一、“材料与方法”的统计表达
5、 “材料与方法”统计表达常见的问题 (1)对研究对象的来源和选择方法不做任何说明
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
简述统计发布的4种主要表达方式
简述统计发布的4种主要表达方式
统计发布是指将数据和分析结果公开发布，以便其他人能够查看和使用这些信息。
有四种主要的统计发布方式，分别是：报告、数据可视化、表格和图表。
报告通常采用文字和图表的形式，展示研究的目的、方法、结果和结论。
报告的优点是可以详细说明分析过程和数据的背景信息，但缺点是可能会显得繁琐和难以阅读。
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现的方法。
数据可视化的优点是能够直观地展示数据的趋势和关系，但缺点是可能会忽略背景信息和细节。
表格是按照一定格式排列的数据。
表格的优点是可以清晰地呈现数据，但缺点是可能不够直观，需要读者进行进一步的分析和解释。
图表是用图形的形式表达数据和结果。
图表的优点是可以清晰地展示数据的趋势和关系，但缺点是可能会忽略背景信息和细节。
总之，统计发布的四种主要表达方式各有优缺点，要根据需要选择合适的表达方式，以便让读者更好地理解和使用数据。
- 1 -。
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
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干预前(n=173)
人数
％
22
12.7
关于统计学符号及统计结果的表述
关于统计学符号及统计结果的表述统计学符号是专门用于统计表达及其结果的一种通用语言，可以有效地传达统计学概念和数据的 E 。
一般而言，大多数的统计学符号是由一个或多个字母、数字、箭头和斜杠组成的。
统计学符号的用途：统计学符号可以用来表达统计学概念、建模数据、描述属性、建立运算公式以及展示结果。
统计学符号的说明：一般来说，统计学符号通常被用来描述总体数据，以及它们之间的相互关系和特性(比如均值、方差、离散度等)。
统计学常用变量记号：1.均值(平均数)：用μ(μ)来表示。
2.比值：用P来表示。
3.标准差：用σ(sigma)表示。
4. 极差：用D表示。
5. 计数：用N表示。
6. 概率：用符号P表示。
7. 成功率：用符号R表示。
8. 方差：用σ2(sigma的平方)表示。
9. 算术平均数：用A(arithmetic mean)来表示。
10. 方差均等比例：用Y表示。
11. 成绩：用X表示。
12. 中位数：用M（median)来表示。
13. 标准差/均数：用S表示。
14. 偏度度量：用G表示。
15. 全有效率：用V表示。
16. t分布值：用t来表示。
17. 决策界限值：用L表示。
统计结果的表述：1. 统计结果的表述是使用统计数据、描述性统计和推断统计技术对主题进行描述的，概括了它的特征。
2. 对于名义变量，可以使用频率、比例和比率统计表达，它们可以有助于我们了解统计分布。
3. 对于度量变量，可以使用中心趋势及其方差描述它们，这包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等。
4. 回归分析后可以通过R方值/决定系数来衡量线性关系的程度，以及通过t值/p值来判断零假设是否拒绝。
5. 分组比较可以使用t检验、卡方检验、F检验等表达方法来衡量它们之间的统计学差异，也可以使用独立样本t检验来衡量它们的差异。
描述性统计分析方法
描述性统计分析方法描述性统计分析是指对收集到的样本数据进行整理、分析和总结的过程。
它旨在通过使用统计指标和图表来描述数据的特征和分布，以便更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
在进行描述性统计分析时，常用的方法包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形态描述和相关性分析等。
一、中心趋势测度中心趋势测度是用来表示数据集中趋向于某个中心的位置。
常用的中心趋势测度包括均值、中位数和众数等。
1. 均值：均值是以所有数据的数值和除以数据个数的统计量，用来表示平均水平。
均值对异常值敏感，容易受到极端值的影响。
2. 中位数：中位数是将数据按照顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不会受到极端值的影响，更能反映数据的普遍情况。
3. 众数：众数是一组数据中出现频率最高的数值，可用于描述具有离散分布的数据。
二、离散程度测度离散程度测度是用来表示数据集合中数据分散程度的方法。
常用的离散程度测度有范围、方差和标准差等。
1. 范围：范围是最大值和最小值的差值，可用来衡量数据的整体变化幅度。
范围对异常值敏感，易受到极端值的影响。
2. 方差：方差是各数据与均值差的平方和的平均数，用来描述数据的平均离散程度。
方差较大时，表示数据的离散程度较高。
3. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据相对于均值的离散程度。
标准差较大时，表明数据分散程度大。
三、分布形态描述分布形态描述是对数据分布形态特征进行描述的方法。
常用的分布形态描述包括偏度和峰度等。
1. 偏度：偏度描述了数据分布曲线相对于均值偏离的大小和方向。
偏度为正表示数据分布朝右偏，为负表示数据分布朝左偏，为0表示数据均匀分布。
2. 峰度：峰度描述了数据分布曲线的陡峭程度，反映了数据分布的尖峰与平顶程度。
峰度大于0表示数据分布曲线相对于正态分布更陡峭，小于0表示数据分布曲线相对于正态分布更平顶。
四、相关性分析相关性分析用来研究两个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法有协方差和相关系数。
统计学方法——统计结果的解释和表达
统计学⽅法——统计结果的解释和表达
想必⼤家都知道科研论⽂的结构：前⾔→研究⽅法→统计学处理→结果→讨论。
⼤家的关注点都是在研究⽅法、结果、讨论上，却往往忽略了⼀个最应该关注的点：统计学处理。
先看⼀下两个截图：
⼤家是不是都是这样的说明？
其实，这个统计学处理这样写会显得很简单，如果审稿严格的时候，这样是肯定要被退稿的，没有被退稿的也只是不跟你计较罢了。
严格的说，统计学处理部分是介绍本研究中的数据描述和数据分析⽅法。
数据分析是要在数据描述的基础上，不同的数据类型数据处理⽅法的选择不同，数据的不同分布数据处理也不相同，最好是写的详细⼀点。
⽐如下⾯的格式：
是不是这样介绍就显得很正式？所以，既然要做，那就要做好。
以下是杂志社附录中的统计学要求：
当P＜0. 05 (或P＜0. 01)时，应说明对⽐组之间的差异具有统计学意义；应说明所⽤统计分析⽅法的具体名称，例如：成组设计资料的 t 检验、两因素析因设计资料的⽅差分析、多个均数之间两两⽐较的 q 检验等，给出统计量的具体值，例如：t= 3.45，χ2= 4.68，F = 6.79 等;在⽤不等式表⽰ P 值的情况下，⼀般情况下选⽤ P＞0.05、P＜0.05 和 P＜0.01。
3 种表达⽅式即可满⾜需要，⽆须再细分为 P＜0.001 或 P＜0.000 1。
当涉及总体参数 (如总体均数和总体率等)时，在给出显著性检验结果的同时，应给出 95%可信区间。
报告中如何描述和解读统计分析的结果
报告中如何描述和解读统计分析的结果统计分析是研究、描述和解释事物之间关系的重要工具，它可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和价值。
在报告中，描述和解读统计分析的结果是非常关键的一步，它可以帮助读者更好地理解分析的过程和结论。
本文将从以下六个方面展开详细论述。
1. 选取适当的统计方法在报告中描述统计分析的结果之前，我们需要先选取合适的统计方法。
根据研究问题的不同，可以选择描述统计方法、相关分析、回归分析、因子分析等多种方法。
选取适当的统计方法能够确保分析的结果的可靠性和有效性。
2. 描述统计结果在报告中，我们可以用文字、表格或图表等形式来描述统计结果。
文字描述应该准确清晰，包括所选变量的基本特征、分布情况、均值、标准差等统计指标。
表格可以更直观地展示数据，可以同时列出多个变量的统计指标。
图表的使用可以帮助读者更好地理解分析结果，例如直方图、饼图和折线图等。
3. 解读统计结果在解读统计结果时，我们需要将结果与研究问题联系起来进行解释。
我们可以根据结果来回答研究问题，探究变量之间的关系和影响。
解读结果时不仅要关注统计显著性，还要考虑实际意义和现实应用。
此外，还可以比较不同样本、不同群体或不同时间点的统计结果，进行进一步的深入分析。
4. 强调结果的可靠性在报告中，我们需要强调统计结果的可靠性。
这可以通过报告中所使用的数据来源和抽样方法来体现。
另外，还可以使用置信区间来评估结果的置信程度。
此外，如果有必要，还可以进行敏感性分析、稳健性检验等来验证结果的可靠性。
5. 指出统计结果的局限性在描述和解读统计分析的结果时，需要指出结果的局限性。
统计分析仅仅是对样本数据进行的分析，不能直接推知总体情况。
此外，还可能存在样本选取偏差、自变量选择不当等问题，因此需要注意结果的解释和应用的范围。
6. 结果的实际应用价值最后，在报告中描述和解读统计分析的结果时，需要强调结果的实际应用价值。
统计分析的目的是为了解决实际问题和提供决策依据。
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统计描述结果的主要表达方式
统计描述结果可以用以下主要表达方式：
1. 平均值：平均值是样本中所有数据的总和除以样本数据的数量，用来表示样本的集中程度。
例如，一个班级的平均分数为85分。
2. 中位数：中位数是将样本数据按大小排序后，位于中间位置的数值，用来表示样本的中心位置。
例如，某项调查中，年龄的中位数为35岁。
3. 众数：众数是样本中出现最频繁的数值，用来表示样本的典型值。
例如，一个班级中数学成绩最高的分数为92分，这就
是该班数学成绩的众数。
4. 方差：方差是样本数据与平均值之间的偏差平方的平均值，用来表示样本的变异程度。
方差越大，代表样本数据越分散；反之，方差越小，代表样本数据越集中。
5. 标准差：标准差是方差的算术平方根，用来表示样本数据的分布情况。
标准差越大，样本数据分布越分散；反之，标准差越小，样本数据集中程度越高。
6. 百分位数：百分位数是将样本数据按大小排序后，使得某一百分比的数据落在该数值以下的数值。
例如，某项考试中，90%的考生分数在80分及以上，这就是该考试的90%百分位数。
这些表达方式可以为我们提供针对数据的不同信息，帮助我们更好地理解数据的分布、特征等。