论文中统计学方法的正确使用规则

论文中统计学方法的正确使用规则

1.统计学符号：按GB 3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定,统计学符号一律采用斜体排印。常用：(1)样本的算术平均数用英文小写(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F;(6)卡方检验用希文小写χ2;(7)相关系数用英文小写r;(8)自由度用希文小写ν;(9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、χ2值、q值等)。

2.研究设计：应告知研究设计的名称和主要做法。例如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究)、实验设计(应告知具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等)、临床试验设计(应告知属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明,尤其要告知如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

3.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。

4.统计学分析方法的选择：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,选用合适的统计学分析方法,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及分析目的,选用合适的统计学分析方法,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,不应盲目套用直线回归分析;对具有重复实验数据检验回归分析资料,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做出全面、合理的解释和评价。

5.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统计学意义,而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)差异;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);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＜0.01三种表达方式即可满足需要,无需再细分为P＜0.001或P＜0.0001。当涉及总体参数(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%可信区间。

(本刊编辑部)