统计分析结果在论文中的正确表达.ppt
如何在论文中正确解释和解读统计结果
如何在论文中正确解释和解读统计结果正文：在论文中，正确解释和解读统计结果是关键的一步。
统计结果提供了对研究数据的量化分析，帮助解答研究问题，验证假设并提取有价值的信息。
本文将探讨如何准确解释和解读统计结果，以确保研究的可靠性和有效性。
1. 描述统计结果在解释和解读统计结果之前，首先需要对研究数据进行描述性统计分析。
描述统计结果提供了对数据的整体概貌，包括平均值、标准差、频率等。
对于连续变量，平均值和标准差可以揭示数据的中心位置和变异程度。
对于分类变量，频率和百分比可以显示不同类别的分布情况。
2. 注意样本容量和代表性在解释和解读统计结果时，要考虑样本容量和代表性。
样本容量越大，统计结果的可靠性越高。
因此，在解释统计结果时，应该注意提及样本容量，以增加研究的可信度。
此外，样本的代表性也是关键因素。
如果样本不具备代表性，统计结果可能不具有普遍适用性。
3. 解释假设检验结果在许多研究中，假设检验被用于验证研究假设。
在解释假设检验结果时，需要关注以下几个关键点：a. 显著性水平：显著性水平（通常为0.05或0.01）决定了接受或拒绝研究假设的依据。
如果p值小于显著性水平，可以拒绝原假设，即存在显著差异。
如果p值大于显著性水平，无法拒绝原假设，即缺乏显著差异。
b. 效应大小：在解释统计结果时，还应关注效应大小。
效应大小表示不同组别或变量之间的实际差异程度。
例如，Cohen's d或相关系数可以用来表示效应大小。
较大的效应大小表明较强的关联或差异。
4. 使用可视化工具在解释和解读统计结果时，使用可视化工具可以更清晰地传达信息。
例如，柱状图、折线图、饼图等可以直观地展示数据的分布和趋势。
同时，配合文字说明，可以更准确地解释图表中的统计结果。
5. 提供统计结果的实际含义解释和解读统计结果时，不仅要提供冷冰冰的数字，还要给出其实际含义。
将统计结果与研究问题或背景知识联系起来，帮助读者更好地理解结果的重要性。
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
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。
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
毕业论文的数据分析与结果展示数据可视化和统计分析的方法
毕业论文的数据分析与结果展示数据可视化和统计分析的方法毕业论文的数据分析与结果展示数据可视化和统计分析的方法在撰写毕业论文时，数据分析和结果展示是一个至关重要的环节。
数据分析是为了从收集的数据中提取有关研究主题的有用信息，而结果展示则需要以清晰和有效的方式呈现这些信息，以便读者能够理解和评估研究的结论。
为了达到这一目标，我们需要采用适当的数据可视化和统计分析的方法。
本文将探讨毕业论文中数据分析和结果展示的关键方法和技巧。
**1. 数据收集与整理**在进行数据分析之前，首要任务是收集和整理数据。
数据可以是定量或定性的，取决于研究的性质。
对于定量数据，通常采用问卷调查、实验或观察等方法来获取数据，而定性数据可以通过文本分析或访谈等方式获得。
在数据整理方面，应确保数据的完整性，清洁性和准确性。
使用电子表格软件如Excel可以帮助您整理和清洁数据。
**2. 描述性统计分析**描述性统计分析是数据分析的第一步，它有助于了解数据的基本特征。
这包括计算均值、中位数、标准差和频率分布等统计量。
通过这些统计量，您可以获得关于数据的集中趋势和分散程度的信息，从而为后续的分析奠定基础。
**3. 统计推断分析**统计推断分析用于对总体进行推断，基于样本数据得出关于总体的结论。
常见的统计推断方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于检验研究假设是否成立，而置信区间估计提供了对总体参数的估计范围。
这些方法帮助您确定研究结果的可靠性和统计显著性。
**4. 数据可视化**数据可视化是将数据以图形方式呈现的过程。
它有助于将复杂的数据变得更加易于理解和解释。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、箱线图和饼图等。
选择合适的图表类型取决于您的数据和研究问题。
此外，为了确保图表清晰可读，应添加标签、图例和标题。
**5. 结果展示**在毕业论文中，结果展示是关键的一部分。
您应该以逻辑和连贯的方式呈现您的分析结果。
可以使用文字、表格和图表来展示主要发现。
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。
论文中的统计分析方法和结果解读
论文中的统计分析方法和结果解读在科学研究中，统计分析是一项重要的工具，用于对数据进行处理和解读。
本文将介绍论文中常见的统计分析方法，并探讨如何准确解读统计结果。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体概括和描述的方法。
它包括以下几个方面的内容：1.1 中心趋势测量常见的中心趋势测量指标有均值、中位数和众数。
均值是指将所有数值相加后除以总数，可以反映数据的平均水平；中位数是指按照大小顺序排列后处于中间位置的数值，可以减少极端值的干扰；众数是指出现次数最多的数值，可以反映数据的模式。
1.2 离散程度测量离散程度测量用于描述数据的变异程度，常见的指标有标准差、方差和极差。
标准差是指各数据点与均值之间的差异程度，数值越大说明数据的变异越大；方差指的是各数据点与均值的差平方和除以总数，是标准差的平方；极差是最大值和最小值的差。
1.3 分布形态描述分布形态描述用于表达数据的分布情况，常见的指标有偏度和峰度。
偏度反映数据分布相对于均值的偏斜方向和程度，当偏度为正时，说明数据右偏；当偏度为负时，说明数据左偏。
峰度反映数据分布的陡峭程度，当峰度大于0时，说明数据较陡峭；当峰度小于0时，说明数据较平坦。
二、推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据推断总体特征的方法。
它包括以下几个主要内容：2.1 集中性检验集中性检验用于判断样本均值或中位数是否与总体均值或中位数有显著差异。
常见的集中性检验方法有t检验和非参数检验。
在进行集中性检验时，需要确定显著性水平（通常为0.05）和假设检验的方向（单侧或双侧）。
2.2 差异性检验差异性检验用于比较两个样本之间的差异是否显著。
常见的差异性检验方法有独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析等。
在进行差异性检验时，同样需要确定显著性水平和假设检验的方向。
2.3 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关性分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（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 xs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。
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
28.3பைடு நூலகம்
83
48.0
3
1.7
38
22.0
二、“结果”的统计表达
1、统计图表的应用（另述）
2、数据的精确度：
（1）计量资料的统计指标（ x、S、中位数等）要保
三、“讨论”中假设检验结果的解释
在论文的“讨论”部分，通常要引用P值，并对假设检 验结果做出专业上的解释。
P值是指在“无效假设” (如施加干预以前，组间无差 别，或观察对象来自同一总体)正确的前提下，说明实际观 察结果与“无效假设”吻合的概率。P值小则怀疑“无效假 设”的正确性， “有统计学意义，显著”；P值大则不能 拒绝“无效假设”，“无统计学意义，不显著”。
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、若进行了随机化分组，应说明具体的 随机方法。对于非随机化分组的观察性 研究(含调查研究)，除要明确说明观察对 象的选择方法外（是否配对、随机抽样)， 还应给出影响因素(如年龄、性别、病情) 的均衡性分析结果。
4、假设检验结果的表达
（2）P值的表达
要逐渐改变把P>0.05记为“NS”；P≤0.05记为“※” ；P≤0.01 记为“※※”的传统P值的表达方式，提倡报告P的具体数值，如 P=0.023或P=0.437等。
主要理由有3个：①选定0.05和0.01这两个界值，是由于没有 使用计算机以前，手工计算P值很困难，需要通过查界值表估计 P值。现在用统计软件处理数据，软件会自动给出P值大小。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。例如P二0.051 与P=0.049都是小概率，不能简单地断定P=0.051无统计学意义， P=0.049有统计学意义。③P值是循证医学最重要的“证据”之 一，一些meta分析方法必须根据P的实际值对同类研究结果进行 综合。
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
或只做非常简单的说明。例如，动物实验只说明 经随机化分组，未说明具体的随机化分组方法(如 完全随机、配对或分层随机分组等)
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
（2）观察对比的研究只说明组间均衡，未给出反映 均衡的统计学指标。
（3）临床试验的疗效评价只说明采用了“盲法”， 未说明是受试者遮蔽还是评价者遮蔽。
（4）对统计分析方法不做任何说明，尤其对一些特 殊的统计方法。
（5）实验或试验选取的样本量很小，如每组2例， 却不说明任何理由。
“材料与方法”关于组间均衡的比较，如因素比较多可用统 计表的形式给出。
一、“材料与方法”的统计表达
3、对于临床试验，还特别需要说明诊断 标准、疗效评价标准、病例入选标准、 病例剔除标准、有无失访及失访比例、 有无“知情同意”、评价疗效有无遮蔽 (“单盲”、“双盲”或“多盲”)等，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。
一、“材料与方法”的统计表达
（2）分类资料常用的统计描述指标有率和构成比。 医学文献中率与构成比应用主要问题：①分母太小。 分母太小时，率（构成比）的可靠性差，此时宜用绝 对数描述而不宜计算率（构成比）； ②将构成比误 用为率来说明事物发生的强度。
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。
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
统计分析结果 在论文中的正确表达
医学论文中的结构主要由摘要、前言、 材料与方法（资料与方法、或对象与方法）、 结果、讨论五个部分组成。据统计，在医学 期刊发表的研究论著中，三分之二以上涉及 统计结果的表达与解释问题。而重要的统计 表达与解释主要集中在论文的“材料与方 法”、“结果”和“讨论”三部分。
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.
因为有些研究者常将“差异”与“显著性”关联 起来！这是不妥的。“显著性是统计学概念，只是说 明假设检验结果的 P值有无统计学意义，不是说明 “差异”有无实际意义。假设检验结果的实际意义要 依靠专业知识判定。
另外，不能仅仅给出P值，还应给出检验统计量的 实际值，如u值、t值、X2值等
二、“结果”的统计表达