(优选)统计结果在医学论文中的正确表达
第23章 统计结果的正确表达
Table 1 Clinical characteristics and fibroblast growth factor-21 (FGF-21) levels( x s )
T2DM (n=28) Age(years) BMI(kg/m2) WHR Body fat(%) HbA(%) FBG(mmol/L) logFINS(mU/L)# logHOMA-IR# 53.11±7.75 24.37±3.31 0.89±0.05 28.41±8.51 8.36±1.05 10.25±1.85 1.42±0.28 1.08±0.27 NGT (n=28) 50.14±9.20 23.70±4.20 0.85±0.08 29.86±7.77 5.56±0.28 5.58±0.83 0.94±0.22 0.33±0.23 Statistics 1.30 0.66 2.16 -0.66 13.60* 12.18* 7.17* 11.11 P 0.198 0.513 0.035 0.509 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001
5%~95%不能写成 5~95% (50.2 ± 0.6)% 不能写成50.2± 0.6%
数据精确度
定量资料统计指标结果
与原始数据的精确度一致 标准差或标准误可增加一个位数
定性资料统计指标结果
按惯例选择适当的比例基数
至少有1 位整数，保留1~2为小数
观察总例数过少时 ( 分母过小 ) ：宜采用分数并 报告可信区间
干预措施及其实施
测量指标及其测量方法，结果的判断标准
防止偏倚和干扰的对策 应用的统计学软件，统计分析方法、检验水准等
研究结果
一般情况或各组进入统计分析的例数及组 间是否具有可比性等
统计学方法在医学论文中的正常应用
统计学方法在医学论文中的正常应用统计学是一门广泛应用于各个学科领域的科学方法，而在医学领域中的应用尤为重要。
医学研究需要大量的数据支持，而统计学方法可以帮助研究者从数据中提取有意义的信息，并进行正确的分析和解读。
本文将探讨统计学方法在医学论文中的正常应用。
1. 数据收集与整理在医学研究中，数据的收集是非常关键的一步。
研究者需要确定数据的来源、样本的选择以及相关的变量等。
此外，还需要进行一些数据预处理的工作，如数据清洗、缺失值处理等。
统计学方法可以提供相应的技术支持，帮助研究者有效地收集和整理数据。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的方法包括均值、中位数、标准差、频数等。
在医学论文中，描述性统计分析通常用于描述研究样本的人口统计学特征、基线情况以及变量的分布情况等。
通过描述性统计分析，研究者可以直观地了解数据的特征，为后续的分析提供基础。
3. 参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学中常用的方法。
在医学研究中，研究者常常需要估计某种治疗方法的效果或者某个因素对某种疾病的影响程度。
参数估计可以通过建立合适的统计模型来对未知参数进行估计，常用的方法有最大似然估计、置信区间估计等。
而假设检验则可以用于判断某个假设是否成立，例如判断某个新药是否具有显著的治疗效果。
参数估计和假设检验的结果可以为医学研究提供科学的依据。
4. 相关分析和回归分析在医学研究中，研究者通常需要了解不同变量之间的关系。
相关分析可以帮助研究者评估变量之间的相关程度，常用的方法有Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
而回归分析则可以揭示自变量对因变量的影响程度，帮助研究者预测和解释结果。
相关分析和回归分析可以进一步深入理解研究对象之间的内在关系。
5. 生存分析生存分析是医学研究中的重要方法之一，主要用于评估患者的存活时间和事件发生的风险。
生存分析的方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等。
论文写作技巧准确解读统计分析结果
论文写作技巧准确解读统计分析结果统计分析是论文撰写过程中非常重要的一块内容。
准确解读统计分析结果不仅是提高论文质量的关键一步，也是确保读者对研究结果的正确理解的必要步骤。
本文将介绍一些论文写作技巧，帮助读者准确解读统计分析结果。
一、正确解读描述统计量描述统计量是对数据集的简要概括，通过描绘数据的中心趋势和离散程度来帮助我们理解数据的特征。
其中，常用的描述统计量包括均值、中位数、标准差等。
在解读时，需要将统计量与具体研究问题联系起来。
例如，如果我们通过描述统计量发现一个样本的均值比另一个样本更高，我们可以推断前者在该指标上具有更好的表现。
二、理解显著性水平和p值显著性水平是用于判断统计结果是否具有统计学意义的标准。
通常情况下，常用的显著性水平是0.05或0.01。
p值是指给定样本观测到某一统计量或更极端情况的概率。
在解读统计分析结果时，p值小于显著性水平意味着结果具有统计学意义。
而p值大于显著性水平则意味着结果不具有统计学意义。
三、深入分析置信区间置信区间给出了对总体参数的估计值范围，也反映了样本估计值的不确定性。
在解读统计分析结果时，除了关注点估计（比如均值）的具体数值外，还应该关注置信区间的宽度。
置信区间越窄，表明样本估计值的不确定性越小。
四、合理解释回归分析在回归分析中，需要关注回归系数和显著性检验。
回归系数表示因变量在自变量变化时的单位变化程度。
显著性检验用于判断回归系数是否具有统计学意义。
在解读回归分析结果时，除了关注回归系数的数值外，还需要关注回归系数的符号和显著性水平。
符号表示自变量对因变量的正向或负向影响，显著性水平则表示回归系数是否具有统计学意义。
五、注意解释实验设计与结果关系实验设计是分析统计结果的基础。
在解读统计分析结果时，需要将实验设计与结果关联起来进行分析。
例如，如果实验设计为双盲随机对照实验，那么通过统计分析得到的结果可以更可靠地推断因果关系。
六、避免过度解读统计分析结果虽然统计分析结果对研究结果的解释至关重要，但是需要注意避免过度解读。
医学统计分析结果的正确表达培训课件
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
表3.2 2006年红安、阆中、富顺3县新农合基本情况
指标
红安
阆中
富顺
新农合试点开始时间(年) 2006
2006
2005
基金金额(万元)
1873
2189
2633
筹资标准(元)
55
45
45
个人参合费(元)
15
10பைடு நூலகம்
10
参合率(%)
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
年龄组
表 23.2
大
2003 年调查地区居民两周患病率(‰)
城市
农村
中
小
一类 二类 三类
➢ 横0~ 标目2：20.位9 于表233头.7 左侧1，98.4
说5~ 明每1一67.行4 中数167字.6 的属1性41.，6
10~
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
表 23.2 2003 年调查地区居民两周患病率(‰)
城市
农村
年龄组 大
中
小
一类 二类 三类 四类
0~ ➢220纵.9 标目2：33.位7 于表19头8.4右侧19，3.0代表23研2.7究指18标0.9 163.7
5~
167.6
141.6
115.9 122.4 101.2 93.9
12➢4.8无数字77用.9 “－7”2.5表示7，1.8 59.6 66.5
87.2 122.3 193.9
11➢0.5缺失数62字.0 用“7…7.7”表示85.1 75.3 90.7
论文写作中的实验结果展示使用表和统计指标
论文写作中的实验结果展示使用表和统计指标在论文写作中，实验结果的展示是非常重要的一步。
为了让读者更清晰地了解实验结果并对其进行分析和讨论，使用表格和统计指标是非常有效的方式。
本文将讨论论文写作中使用表格和统计指标展示实验结果的重要性和技巧。
一、使用表格展示实验结果在论文中使用表格展示实验结果可以使数据更加清晰明了，方便读者进行比较和分析。
以下是一些使用表格展示实验结果的技巧：1. 标题和表头：表格应该有一个简明扼要的标题，并且每一列应该有相应的表头，以便读者能够理解表中数据的含义。
2. 编号和标注：每个表格应该有一个独立的编号，方便在正文中引用。
此外，对于表中的重要数据或指标，可以在表格下方进行相应的标注。
3. 单位和精度：在表格中，应该注明每个数据的单位，并且保持数据的合理精度，以避免对读者产生误导。
4. 排序和分组：表格中的数据可以按照一定的规则进行排序，并可以根据需求对数据进行分组，方便读者进行比较和分析。
二、使用统计指标展示实验结果在论文写作中，使用统计指标对实验结果进行总结和分析同样具有重要意义。
以下是一些使用统计指标展示实验结果的技巧：1. 平均值和标准差：在实验结果中，通常需要计算各组数据的平均值和标准差，并对其进行比较。
通过使用平均值和标准差，读者可以了解实验结果的集中趋势和数据的离散程度。
2. 相关性分析：对于涉及多个变量的实验结果，可以使用相关性分析来探索各变量之间的关系。
通过计算相关系数，读者可以了解不同变量之间的线性关系。
3. 饼图和柱状图：饼图和柱状图是常用的统计图表，可以直观地展示实验结果的分布和比较。
这些图表可以更好地帮助读者理解实验结果，并方便进行可视化分析。
4. 数值摘要：在论文中，可以使用数值摘要对实验结果进行简洁的总结。
例如，可以使用最大值、最小值、中位数等指标来描述实验结果的分布情况。
结论：在论文写作中，使用表格和统计指标展示实验结果是非常重要和有效的。
通过合理设计和使用这些工具，可以让读者更好地理解和分析实验结果，为论文的科学性和可信度增加保障。
医学论文中统计学处理相关要求
医学论文中统计学处理相关要求1.统计研究设计:2.资料的表达与描述:用x±s表达近似服从正态分布的定量资料、用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时,要合理安排纵横标目,并将数据的含义表达清楚;用统计图时,所用统计图的类型应与资料性质相匹配,并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时,分母不宜小于20,要注意区分百分率与百分比。
医学论文中统计学处理相关要求3.统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。
对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
4.统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时,应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(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),统计量的具体值(如:t=3.45,χ2=4.68,F=6.79等),应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%置信区间。
论文写作技巧如何展示精确的统计分析结果
论文写作技巧如何展示精确的统计分析结果在写论文时，展示精确的统计分析结果是非常重要的。
统计分析结果是研究者对数据进行整理和解读的产物，对于论文的可信度和说服力起着至关重要的作用。
本文将介绍一些论文写作技巧，帮助读者展示精确的统计分析结果。
一、选择合适的统计方法在展示精确的统计分析结果之前，我们首先要选择合适的统计方法。
不同的研究问题和数据类型需要不同的统计方法。
比如，如果我们研究两组样本的差异，可以使用t检验；如果需要研究多组样本之间的差异，可以使用方差分析。
正确选择统计方法可以保证分析结果的准确性。
二、清晰地描述数据特征在展示统计分析结果之前，我们需要清晰地描述数据的特征。
可以描述数据的样本量、均值、标准差等统计指标，同时也可以使用图表展示数据的分布情况。
例如，对于连续变量，可以使用直方图或箱线图展示数据的分布情况；对于分类变量，可以使用饼图或条形图展示不同类别的比例。
三、准确地呈现统计结果在展示统计分析结果时，应该准确地呈现统计结果。
可以使用文字描述统计结果，同时也可以使用表格或图表展示。
在呈现统计结果时，应该包括统计指标和对应的显著性水平。
例如，可以使用文字描述：“对照组和实验组之间的差异在统计上是显著的(p < 0.05)”或者使用表格展示不同组别的均值和标准差，并标注显著性水平。
四、注意报告显著性水平在呈现统计分析结果时，需要注意报告显著性水平。
显著性水平通常使用p值表示，它代表了观察到的差异在统计上是由随机因素引起的概率。
通常显著性水平设置为0.05或0.01，即p值小于0.05或0.01时，我们认为差异是显著的。
在呈现统计结果时，可以使用“p < 0.05”或“p < 0.01”表示显著性水平。
五、注意结果的解释展示统计分析结果时，需要注意对结果进行解释。
解释统计结果的含义和影响是非常重要的。
我们可以解释差异的大小、方向和实际意义。
同时，还要注意避免对结果的主观解释，要尽量客观地进行解释。
医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法
• 整群抽样法：先将总体按某个标志分成若干群，然后随机地
抽取若干群，并由抽中群中全部个体组成样本。
医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法
第8页
几个常见分布
• 分类变量分布类型
– 二项分布：观察单位含有相互对立一个结果，观察单 位观察结果相互独立（如：治愈/未治愈、传染/未传染）
Whitney秩和检验
• 成组设计多个样本比较秩和检验：H检验法（Kruskal-Wallis
法）
• 多个样本间两两比较秩和检验 • 配伍组设计多个样本比较秩和检验
医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法
第13页
Hale Waihona Puke 医学统计学方法• 利用统计学原理和方法研究医学领域中生物、理化、社会、心理等原因
可靠度，如x线对肺癌诊疗。
• 临床疗效分析比较 如几个药品疗效比较，视资料性质作显著性检验。 • 现象间关联情况分析如眼PSRT与屈光度关系，用线形相关和回归分析。 • 人群归类、评价，可选取判别分析、聚类分析、主成份分析等。
医学科研和论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法
第19页
样本含量
• 统计学是对研究样本进行抽象归纳科学，没有足够样本量就不可能得
– 四格表卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~>40，t>5)， 若不符合则用校正卡方检验或准确概率法。行x列表卡方检验要求理论数 均大于1且小于5者不超出表中数1／5，若不符合则改用其它方法(合理合 并)。
– 正常值范围确实定：观察数量应尽可能多于100例；需分组者，各组人数 也是如此(标本起源困难时酌情降低)。若为偏态分布，应以百分位数计算， 则例数应≥120例。