生物医学论文中统计结果的表达及解释
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
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
医学论文中的统计学表述
医学论文中的统计学表述医学文献中统计学的应用z 医学论文中，普遍使用统计分析。
如：NEJM 杂志1990年有89％的文章使用统计分析。
z 国外的生物医学杂志通常都有专门的统计学审稿人。
z 1996年，我国申报科技成果的4586篇科研论文中，统计使用率达76％，而数据分析误用率达55.7％。
国外生物医学杂志投稿统一要求Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical JournalsThe International Committee of Medical Journal Editors （ICMJE)， 第一版：BMJ 1991; 302: 338-41.第五版：N Engl J Med 1997; 336:309-316第六版：J Epidemiol Community Health. 2004; 58(9): 731–733.论文中的统计学表述论文结构：●引言(Introduction)明确阐述研究目的(objective)●方法（Methods ）阐述统计设计思路及所用统计方法●结果（Results ）表述实验（观察）数据的统计分析结果●讨论（Discussion ）根据统计分析结果展开论述（材料和）方法●研究对象(subjects)9来源9入选标准和排除标准9总例数9基本情况描述（如人的年龄、性别等；动物的种系、年龄、性别、体重等）●统计设计方法■调查设计•何种研究方法（前瞻性、回顾性、横断面研究等）•样本容量，抽样方法及过程•数据质量及偏倚（bias）的控制■实验设计•采用何种设计方法（如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计等）•随机化方法及各组样本容量（n）（材料和）方法■临床试验设计：•随机化方法及各组样本容量（n ）•纳入和排除标准•盲法•随访（失访情况的详细阐述）•处理标准（治疗或诊断标准）●实验效应的评价指标(outcome measures)•所用评价指标及其测量方法•测量误差的控制及评价（如多中心、多测量者、多测量仪器等问题）（材料和）方法●统计方法及统计软件（方法部分的最后一段）■一般采用双侧检验，单侧检验须特别说明，并阐述理由；■采用权威的统计软件并注明版次：SPSS 19.0, SAS 6.0, STATA 10.0, BMDP, SYSTAT, SPLM 等；■统计方法具体、确切；（材料和）方法计量资料的统计分析方法一组单样本t 检验两组多组配对设计配对t 检验成组设计两独立样本t 检验配伍组设计配伍组方差分析成组设计单因素方差分析重复测量重复测量ANOVA 多重比较：SNK, LSD, Scheffe, Duncan等级资料的统计分析方法两组多组配对设计Wicoxon 符号秩和检验成组设计Mann-Whitney 检验配伍组设计Friedman 检验成组设计Kruskall Wallis 检验计数资料的统计分析方法一组单样本率的u 检验两组多个率或构成比的比较χ2检验配对设计McNemar 检验成组设计χ2检验相关与回归分析方法相关: Pearson 线性相关（正态分布资料),Spearman 相关（偏态分布或等级资料）回归分析：线性回归/非线性回归logistic 回归:—条件logistic 回归—非条件logistic 回归Cox 回归结果●统计描述■计量资料：n, ±S ( ±SE),有的还给出min 、max 、CV 。
生物医学数据的统计分析方法
生物医学数据的统计分析方法随着科技的发展，生物医学领域的数据量也越来越大，如何有效地处理这些数据成为了亟待解决的问题。
在生物医学研究中，统计分析方法是一种重要的工具，可以帮助研究人员从数据中挖掘出有意义的信息和答案。
数据处理数据处理是研究生物医学数据之前必须要进行的步骤。
数据处理主要包括数据的收集、存储、清洗、整理等过程。
在数据处理过程中，需要注意数据的准确性、完整性、一致性等问题，因为不正确的数据会对后续的统计分析造成严重的影响。
统计描述统计描述是一种描述和总结数据的方法。
通过统计描述，可以清晰地了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度。
常见的统计描述方法包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。
假设检验假设检验（Hypothesis Testing）是生物医学研究中常用的一种推断统计方法。
假设检验可以用于判断两个或多个群体之间是否存在差异，也可用于判断某个群体中某个特征是否显著。
一般来说，在进行假设检验之前需要确定假设的零假设H0和备择假设H1。
常见的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。
回归分析回归分析是一种建立因变量与自变量之间关系的方法。
在生物医学研究中，回归分析可以用于探讨因素与疾病之间的关联。
常用的回归分析方法有线性回归、逻辑回归、Cox比例风险模型等。
聚类分析聚类分析是一种将数据集中相似的对象归为一类的方法。
在生物医学研究中，聚类分析可以用于发现病人之间的相似性，从而为精准医疗提供有益的参考。
常用的聚类分析方法有层次聚类、k均值聚类等。
因子分析因子分析是一种将多个变量通过某种算法转化为少数几个因子的方法，从而发现变量之间的关系。
在生物医学研究中，因子分析可以用于挖掘影响因子的因素。
常见的因子分析方法有主成分分析、探索性因子分析等。
结语生物医学数据的统计分析方法多种多样，不同的方法适用于不同的研究目的。
在研究过程中，研究人员需要结合具体的问题选择合适的统计方法，以确保研究结果的可靠性和有效性。
学术论文中的统计分析方法与结果解读
学术论文中的统计分析方法与结果解读在学术研究中，统计分析是不可或缺的一部分，它能够帮助研究者对数据进行客观、全面的分析和解读。
本文将介绍学术论文中常用的统计分析方法和如何正确解读统计结果。
一、统计分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行总结和概括的方法。
通过计算平均数、标准差、中位数等指标，可以对数据的特征进行描述和比较。
此外，频数分布表、直方图和饼图等图表也是常用的描述性统计手段，它们可以直观地展示数据的分布情况。
2. 探索性因子分析探索性因子分析是一种通过统计方法发现潜在变量并检查它们之间的关系的方法。
它通过主成分分析、因子旋转等技术，可以帮助研究者提取出数据中的主要因素。
因子载荷矩阵是探索性因子分析中常用的结果解读工具，它能够告诉我们每个变量对应的因子的重要性。
3. 相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的关系强度和方向。
常见的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析结果通过相关系数和p值来表示，相关系数的绝对值越大，相关性越强；p值小于0.05通常认为结果显著。
4. 回归分析回归分析用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。
简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元线性回归适用于有多个自变量的情况。
回归分析的结果通常通过回归系数、显著性水平和决定系数来解读。
5. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。
单因素方差分析适用于只有一个因素的情况，而多因素方差分析适用于有多个因素的情况。
方差分析的结果通过F值和p值来判断差异是否显著。
二、结果解读正确解读统计分析结果是撰写学术论文的重要一环。
以下是一些解读结果的实用指导：1. 报告统计指标在描述性统计分析中，需要报告平均数、标准差等指标。
对于主成分分析和因子分析，需要解读因子载荷矩阵，说明不同变量与潜在因子的关系强度。
在相关性分析和回归分析中，需要报告相关系数、回归系数和决定系数。
医学论文中统计结果的解释和表达
１６ ・ ７
宁夏医科大学学报 ｍ ） ｏｋｙ【 ｒｈＯ ｈ ｙ ｉ ｎ ｅｓＪ Ａｃ ｐ￣ ｎｍ Ｊ
６ ７ ５．
３ 卷 ｌ ｌ１９ ，０ （ ）６ ５ ，９０ １８ ６ ：５ —
未 出现 ２ 级或 ２ 以上 的 Ｈ ｚ； 照组术后 １ 级 ａ 对 ｅ 年仍有 ３ ２ 例 级 Ｈ ｚ， ０５级以上 Ｈ ｚ 的发生率明显高于 Ｍ ａｅ而 ． ａｅ ＭＣ组 ， 说 明Ｍ ＭＣ对 Ｌ Ｓ Ｋ术后 Ｈ ｚ ＡＥ ａｅ的形成有 良好的抑制作用。为 ［］ ２ 了消除人眼本身屈光状态不稳定 的因素 ， 价屈光 回退 时， 评 我们采用了角膜 地形 图 ， 过对 比同一 眼术后 不同时期 的 通
ｔａｍｏｏ ｙ ａ ｄ Ｖｉ ａ ｃｅ ｃ ， Ｏ ４， ５ ２ ７ ｈ ｌ ｌｇ ｎ ｓ ｌＳ ｉ ｅ ２ Ｏ ４ ： ９ ８—２ ８ ｕ ｎ ９ ４．
时间的应用可以起 到抑制增殖能力而不产生细胞毒性的效 减少 ２ 个月 ， 亦减少 了术后激素 眼药使用带来的并发症。 综 上所述 ， 度近 视 Ｌ Ｓ Ｋ术中使 用 ＭＭ 高 ＡＥ Ｃ能有 效预 合适 的浓度和作用时间 ， 明显 的毒副作用 ， 无 增加 了手术医 生 的期望值和准确 度。Ｍ ＭＣ一 次性 用药 简单 、 经济 、 全 安 术后 Ｈ ｚ 发 生 的理想 方 法。但 是 作为 一种 抗 增殖 药 物 ， ａｅ Ｍ ＭＣ应用 于屈光手术 的长期安全性仍需进一步证实。
Ｃ— Ｉｄ ｃ ｄ Ｒ — ｕ ｆ ｎ ｏ ｅ ａｏ ｙｅ ｎ ｉｍｂａ ｔ ａ － — ｎ ｕ ｅ ｅ— ｄ ｅ ｏ Ｋ ｒ ｔ ｔ ｓａ ｄ Ｆ ｂ ｌｓ ｆ ｉ ｆ ｃ ｓ
高的 比度数低 的要容 易发生 ， 因此用药 时间（ 即药棉片覆盖 【 ］ Ｔｏ Ｋｍ，ｈｎＨ Ｐｋ Ｓｎ Ｙ ｕｇＬｅ ｅ ａ． ｉｍ ｃ ７ ａｉ ｉ Ｊａｇ ｏａ ，ｕ ｏｎ ｅ ，ｔ １ ｔ ｙｉ ｍ Ｍｏ ｎ
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。
统计结果在论文中的正确表达
两组均数（率）之差或者OR值，95%可信区间
（CI）；
多个观察指标的相关系数及其P 值等.
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。
率或比
(Rate or Ratio)
关于 X S
应用条件：只有属于正态分布的数据才可以表示
为 X S ，虽属于正态分布，但 X S 出现负数 (即 x <s时，如血清 X S 出现负数)时不能用
X S
表示，此时宜用最大值、最小值、四分位间
距和中位数。
P 值的表达
传统表达
P >0.05 记为“NS”， P≤0.05 记为“*”，
统计表的应用：自明性
统计表的应用：自明性
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 (Normal Distribution) 非正态分布
(Non-normal Distribution)
计量资料 (Measurement Data) 计数资料 (Count Data)
X S
Md , ( P25 , P75 )
统计分析方法及软件 (Analysis Methods and Software)
常用统计方法简单说明:
如 检验、t 检验、单因素方差分析（ANOVA）、多 因素方差分析；
2
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;
如何解读和运用学术论文中的统计分析结果
如何解读和运用学术论文中的统计分析结果学术论文是科学研究中重要的成果之一，其中的统计分析结果是研究者对数据进行定量分析得出的结论。
正确解读和运用学术论文中的统计分析结果对于我们理解研究成果的可信度和应用的有效性至关重要。
本文将从几个方面介绍如何解读和运用学术论文中的统计分析结果。
首先，要了解统计分析的基本概念和方法。
统计分析是一种通过收集、整理和分析数据来得出结论的方法。
学术论文中的统计分析结果通常包括描述性统计和推论统计两种类型。
描述性统计主要用于对数据进行总结和描述，如平均数、标准差、频率分布等；而推论统计则是通过从样本中得出结论来推断总体的性质，如假设检验、置信区间等。
了解这些基本概念和方法可以帮助我们更好地理解学术论文中的统计分析结果。
其次，要注意统计分析结果的可信度。
学术论文中的统计分析结果往往是通过对一定数量的样本进行分析得出的，因此样本的选择和样本量的大小对结果的可信度有重要影响。
在解读学术论文中的统计分析结果时，我们应该关注样本的选择是否具有代表性，以及样本量是否足够大。
同时，还要关注研究者在进行统计分析时是否考虑了其他可能的影响因素，并进行了相应的控制。
只有在这些条件下，我们才能对学术论文中的统计分析结果有较高的信任度。
第三，要注意统计分析结果的实际意义。
学术论文中的统计分析结果往往是为了回答研究问题或验证研究假设而得出的。
因此，在解读学术论文中的统计分析结果时，我们应该关注结果对于研究问题的回答或研究假设的验证是否具有实际意义。
例如，如果一个研究发现某个因素对某个结果具有显著影响，但这个影响非常微小，那么这个结果对于实际应用的意义可能并不大。
因此，我们应该在解读学术论文中的统计分析结果时，不仅要关注结果的显著性，还要关注结果的实际意义。
最后，要学会运用学术论文中的统计分析结果。
学术论文中的统计分析结果往往是为了解决实际问题而得出的，因此我们可以根据这些结果来指导我们的实际行动。
论文中的统计分析和结果解读
论文中的统计分析和结果解读一、引言在科学研究中，统计分析是非常重要的一环。
通过对数据进行统计分析，可以揭示数据背后的规律和趋势，进而得出科学结论。
本文将探讨论文中的统计分析及其结果解读的方法和技巧。
二、数据收集和整理在进行统计分析之前，首先需要进行数据的收集和整理。
数据可以通过实地观察、问卷调查、实验设计等方式获得。
收集到的数据应具有一定的代表性，并且要确保数据的准确性和完整性。
在整理数据时，可以使用电子表格软件进行数据录入和清洗，以便后续的统计分析。
三、描述统计分析描述统计分析是对数据进行概括和描述的过程，旨在揭示数据集的特征和分布。
常用的描述统计方法包括平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些统计指标，我们可以对数据进行总体的把握，并初步了解数据之间的关系。
四、推论统计分析推论统计分析是基于样本数据对总体进行推断的过程，旨在估计总体参数、检验假设、构建置信区间等。
常用的推论统计方法包括假设检验、回归分析、方差分析等。
通过这些方法，我们可以对总体进行推断，并得出科学结论。
五、结果解读在将统计分析的结果呈现在论文中时，需要进行合理的结果解读。
首先，应该对结果进行简明扼要的概括，突出主要发现和结论。
其次，要对结果进行客观和准确的解释，阐述数据的含义和影响。
最后，应该注意将结果与已有研究结果进行比较和讨论，以增加结果的可信度和解释性。
六、图表设计在论文中使用图表可以更直观地展示统计分析的结果。
在设计图表时，应该注意图表的简洁性和美观性。
图表的标题应该简明扼要，图表的标注和刻度应该清晰易读。
同时，要选择适当的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，以便更好地呈现数据和趋势。
七、结论统计分析与结果解读是论文中关键的一环，它不仅需要科学准确地进行统计分析，还需要对结果进行恰当的解读和呈现。
在撰写论文时，应该注重统计分析方法的合理性和结果解读的客观性，以提高论文的学术价值和科学性。
八、参考文献[参考文献列表](注：本文仅为示例，请根据实际需求进行修改)。
毕业论文中的统计分析与结果解读
毕业论文中的统计分析与结果解读在毕业论文中，统计分析部分是非常重要的一个环节。
通过统计分析，我们可以对研究对象的特征、变化趋势、相关性等进行客观而准确的描述和解读。
本文将介绍毕业论文中统计分析的步骤和常用方法，并重点关注结果的解读。
一、统计分析步骤在进行统计分析之前，我们需要先明确研究目的和问题，确定数据采集方法并进行数据收集。
接下来，可以按照以下步骤进行统计分析：1. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行初步清洗，包括去除异常值、缺失值的处理等。
这样可以保证后续分析的准确性和可靠性。
2. 描述性统计分析：通过计算均值、中位数、标准差等指标，对数据进行描述和总结。
可以使用表格、图表等形式展示。
3. 探索性数据分析：通过绘制散点图、箱线图、柱状图等图表，探索数据之间的关系和趋势。
4. 假设检验和推断统计分析：根据研究目的和假设，选择合适的假设检验方法进行统计分析。
常见的方法包括 t 检验、方差分析、相关分析等。
5. 回归分析：如果研究对象存在因果关系，可以使用回归分析方法进行建模和预测。
二、常用统计分析方法1. 描述性统计分析：主要包括中心位置指标（均值、中位数）、离散程度指标（标准差、方差）、分布形态指标（偏度、峰度）等。
2. 相关分析：用来研究两个或多个变量之间的关系。
包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
3. 假设检验：用来检验某个假设是否成立。
常见的方法有 t 检验、方差分析、卡方检验等。
4. 非参数统计方法：适用于数据不满足正态分布假设的情况，如Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U 检验等。
5. 回归分析：用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
包括简单线性回归、多元线性回归等。
三、结果解读在进行统计分析后，我们需要对结果进行解读，将统计分析结果与研究目的相结合，给出准确、有意义的解释。
以下是一些结果解读的注意事项：1. 结果描述：对于描述性统计分析结果，可以简单明了地描述主要的指标和特征。
论文中的统计分析方法与结果解读
论文中的统计分析方法与结果解读在科研领域中，统计分析是非常重要的环节，它可以帮助研究者解读数据，并得出科学的结论。
本文将介绍一些常见的统计分析方法，并对结果进行解读。
1. 描述性统计分析描述性统计分析主要用于对数据进行整体、直观的描述，包括中心趋势、离散程度、分布形态等。
常见的描述性统计指标有均值、中位数、标准差、频数分布等。
通过描述性统计分析，可以快速了解数据的分布情况和集中趋势，为后续的推断性统计分析提供基础。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据，通过对总体参数进行估计和假设检验，推断总体特征的一种统计方法。
常见的推断性统计方法包括t检验、方差分析、回归分析等。
通过推断性统计分析，可以从样本数据中获得总体参数的估计值，并判断两个或多个总体之间是否存在差异。
3. 相关性分析相关性分析用于探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Pearson相关分析、Spearman相关分析等。
通过相关性分析，可以了解变量之间的线性（或非线性）相关程度，为研究者提供变量之间关系的依据。
4. 回归分析回归分析用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系，并进行预测或解释。
常见的回归分析方法有简单线性回归、多元线性回归等。
通过回归分析，可以建立起因变量与自变量之间的数学模型，并用于预测或解释因变量的变化。
5. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值之间是否存在显著差异。
常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
通过方差分析，可以确定不同组别之间是否存在统计学上的显著差异，从而得出科学结论。
在解读统计分析结果时，需要注意以下几点：首先，应该明确统计分析的目的和问题。
根据研究目的，选择合适的统计方法进行分析。
其次，要全面准确地呈现统计结果。
可以利用表格、图表等形式，将统计结果清晰地展示出来，便于读者理解和比较。
再次，对统计结果进行合理解读。
要注意结果的显著性，即判断结果是否具有统计学意义。
论文中统计结果的表达及解释
论文中统计结果的表达及解释集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）《中华消化外科杂志》对P值规范化表述的要求根据中华医学会杂志社的要求，根据人民卫生出版社的全国高等学校教材《卫生统计学》第5版，报告统计学检验的结论时，对P值小于或等于检验水准(一般为0.05)的情况，一律描述为“差异有统计学意义”，同时写明P的具体数值或相应的不等式，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，无须再细分为P＜0.001或＜0.0001。
不再采用将P＜0.05描述为“差异有显着意义”(或差异有显着性)”，或将P＜0.01描述为“差异有非常显着意义(或差异有非常显着性)”的表达方式。
______________________________________________论文中统计结果的表达及解释【摘要】统计学是生物医学研究所必需的重要手段, 生物医学研究的实验设计、资料收集、数据处理分析以及结论都离不开统计学应用。
生物医学研究论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分都涉及统计结果的表达和解释, 统计学是专业结论成立与否的重要依据。
统计学应用不当不仅影响论文的科学性, 还有可能得出错误的专业结论。
【关键词】统计学科研论文统计分析统计表达近年来, 统计学在生物医学科研中的应用越来越受到重视, 统计分析结果的表达及解释已成为医学科研论文中不可缺少的重要组成部分。
除论文涉及的专业（如细胞与分子免疫学杂志为免疫学专业）和表述的文字2个方面外, 统计学是评价论文质量优劣的重要依据, 然而国内生物医学论文中统计学应用仍存在着较为严重的问题[1-4], 如2003年某大学学报拟发表论着中统计方法误用率为57%[3]。
细胞与分子免疫学杂志虽然在国内生物医学系列杂志中具有较高的学术地位[5], 但拟发表及刊出论文在科研设计、统计学分析、结果解释等方面也不同程度地存在一些问题, 作者的统计学应用水平有待进一步提高。
生物医学论文中统计结果的表达及解释
生物医学论文中统计结果的表达及解释【摘要】统计学是生物医学研究所必需的重要手段, 生物医学研究的实验设计、资料收集、数据处理分析以及结论都离不开统计学应用。
生物医学研究论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分都涉及统计结果的表达和解释, 统计学是专业结论成立与否的重要依据。
统计学应用不当不仅影响论文的科学性, 还有可能得出错误的专业结论。
【关键词】统计学科研论文统计分析统计表达近年来, 统计学在生物医学科研中的应用越来越受到重视, 统计分析结果的表达及解释已成为医学科研论文中不可缺少的重要组成部分。
除论文涉及的专业（如细胞与分子免疫学杂志为免疫学专业）和表述的文字2个方面外, 统计学是评价论文质量优劣的重要依据, 然而国内生物医学论文中统计学应用仍存在着较为严重的问题[1-4], 如2003年某大学学报拟发表论著中统计方法误用率为57%[3]。
细胞与分子免疫学杂志虽然在国内生物医学系列杂志中具有较高的学术地位[5], 但拟发表及刊出论文在科研设计、统计学分析、结果解释等方面也不同程度地存在一些问题, 作者的统计学应用水平有待进一步提高。
许多生物医学杂志, 如国外著名杂志JAMA、新英格兰医学杂志（NEJM）和英国医学杂志（BMJ）等, 以及国内中华医学会系列杂志及细胞与分子免疫学杂志等, 对来稿都有统计学表达的基本要求或统计学指导原则。
国际生物医学杂志编辑协会在其《生物医学期刊投稿的统一要求》中也包含了统计学表达的基本要求。
生物医学研究性论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分或多或少都涉及到统计结果的表达和解释问题。
例如在论文的“引言”部分需要给出文献复习的综合结果, 如文献报告的组间差别及P值等。
其他重要的统计表达和解释主要集中在论文的“摘要”、“材料和方法”、“结果”及“讨论”4个部分[6]。
1 摘要“摘要”中要有表示研究结果的重要统计指标（统计量）的数值、可信区间及假设检验结果（P值）。
毕业论文写作中的统计分析方法与结果解读
毕业论文写作中的统计分析方法与结果解读统计分析在毕业论文写作中扮演着至关重要的角色。
统计分析方法可以帮助研究者对所收集到的数据进行深入的解读和分析，从而为论文提供科学的结果和结论。
本文将探讨毕业论文写作中常用的统计分析方法以及如何正确解读结果。
一、描述性统计描述性统计是指对数据进行整体性的描述和分析，包括均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计，研究者可以了解数据的分布情况，并对数据进行初步的了解与分析。
例如，如果我在我的毕业论文中研究了学生的身高情况，我可以使用描述性统计来计算出样本的均值身高、标准差等指标，并通过图表的形式将数据进行展示。
二、t检验t检验是一种常用的假设检验方法，用于判断两个样本的均值是否存在显著差异。
在毕业论文中，研究者常常使用t检验来分析两组样本数据，例如男女学生在某一变量上的差异。
通过计算出t值和p值，研究者可以得出两组样本是否具有显著差异的结论。
如果结果显示p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，认为差异是显著的。
三、方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多组之间均值差异的统计方法。
在毕业论文中，研究者常常使用方差分析来分析不同组别之间的差异，例如不同年龄段学生在某一变量上的差异。
通过计算出F值和p值，研究者可以判断不同组别之间的差异是否显著。
如果结果显示p值小于设定的显著性水平，则可以拒绝原假设，认为组别之间的差异是显著的。
四、回归分析回归分析是一种用于探索因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
在毕业论文中，研究者可以使用回归分析来研究变量之间的关系，并进行预测与解释。
通过回归分析，研究者可以确定哪些自变量对因变量的影响最为显著，并通过回归方程来进行预测。
此外，回归分析还可以用于控制其他变量的影响，从而准确地判断变量之间的关系。
五、因子分析因子分析是一种用于探索多个变量之间的关系并寻找其内在结构的统计方法。
在毕业论文中，研究者可以使用因子分析来简化变量的分析，并将多个变量归纳为更少的几个因子。
医学统计学的结果解读
医学统计学的结果解读
医学统计学是一门研究医学数据收集、整理、分析和解释的学科。
在医学研究中，统计学起着重要的作用，它可以帮助我们理解
实验结果和研究结论的可靠性和推广性。
本文将介绍如何解读医学
统计学的结果。
1. 数据的分布和概括
在解读医学统计学结果之前，我们需要了解数据的分布和概括。
主要的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
这些指标能够帮助
我们对数据进行整体概括，同时也能够告诉我们数据的分布情况。
2. 假设检验和可信区间
医学统计学中常用的方法是假设检验和可信区间。
假设检验可
以用来判断研究结果是否具有统计学意义，而可信区间则可以帮助
我们确定估计结果的范围。
在解读医学统计学结果时，我们需要注
意研究结果的显著性水平和可信度。
3. 相关分析和回归分析
相关分析和回归分析是医学统计学中常用的分析方法。
相关分析可以帮助我们了解两个变量之间的关系，而回归分析可以用来预测和解释一个因变量和多个自变量之间的关系。
在解读医学统计学结果时，我们需要关注相关系数和回归方程的解释。
4. 结果的解释和推广性
最后，解读医学统计学的结果需要结合实际情况进行解释和推广。
我们需要考虑样本的特征以及研究的限制，避免过度解读和过度推广。
同时，我们也需要考虑结果的重要性和临床意义。
综上所述，解读医学统计学的结果需要对数据的分布和概括有清晰的了解，并结合假设检验、可信区间、相关分析和回归分析等方法进行解释。
同时，需要考虑结果的推广性和临床意义。
这样才能准确地理解和应用医学统计学的研究结果。
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生物医学论文中统计结果的表达及解释【摘要】统计学是生物医学研究所必需的重要手段, 生物医学研究的实验设计、资料收集、数据处理分析以及结论都离不开统计学应用。
生物医学研究论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分都涉及统计结果的表达和解释, 统计学是专业结论成立与否的重要依据。
统计学应用不当不仅影响论文的科学性, 还有可能得出错误的专业结论。
【关键词】统计学科研论文统计分析统计表达近年来, 统计学在生物医学科研中的应用越来越受到重视, 统计分析结果的表达及解释已成为医学科研论文中不可缺少的重要组成部分。
除论文涉及的专业（如细胞与分子免疫学杂志为免疫学专业）和表述的文字2个方面外, 统计学是评价论文质量优劣的重要依据, 然而国内生物医学论文中统计学应用仍存在着较为严重的问题[1-4], 如2003年某大学学报拟发表论著中统计方法误用率为57%[3]。
细胞与分子免疫学杂志虽然在国内生物医学系列杂志中具有较高的学术地位[5], 但拟发表及刊出论文在科研设计、统计学分析、结果解释等方面也不同程度地存在一些问题, 作者的统计学应用水平有待进一步提高。
许多生物医学杂志, 如国外著名杂志JAMA、新英格兰医学杂志（NEJM）和英国医学杂志（BMJ）等, 以及国内中华医学会系列杂志及细胞与分子免疫学杂志等, 对来稿都有统计学表达的基本要求或统计学指导原则。
国际生物医学杂志编辑协会在其《生物医学期刊投稿的统一要求》中也包含了统计学表达的基本要求。
生物医学研究性论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分或多或少都涉及到统计结果的表达和解释问题。
例如在论文的“引言”部分需要给出文献复习的综合结果, 如文献报告的组间差别及P值等。
其他重要的统计表达和解释主要集中在论文的“摘要”、“材料和方法”、“结果”及“讨论”4个部分[6]。
1 摘要“摘要”中要有表示研究结果的重要统计指标（统计量）的数值、可信区间及假设检验结果（P值）。
如处理组和对照组的均数（中位数）、标准差（标准误）、率、P值, 或2组均数（率）之差、95%可信区间、OR值及多个观察指标的相关系数等。
这些数据是循证医学Meta分析的基本依据。
2 材料和方法“材料和方法”中的统计学描述包括以下两个方面。
2.1 描述研究设计的内容内容包括研究类型、观察对象类型、入选和剔除标准、观察方法和测量技术以及实验、试验或调查资料的搜集过程等。
尤其应具体地描述研究对象的来源和选择方法（如是否配对、随机抽样）, 包括观察对象的基本情况、有无随机分组（随机抽样）、随机化分组方法、样本含量及其估计的依据等。
对于非随机化分组的观察性研究（含调查研究）, 还应给出影响因素（如年龄、性别、病情）的均衡性分析结果。
对于临床试验, 还需要特别说明诊断标准、疗效评价标准、病例入选标准、病例剔除标准、依从性如何、有无失访及失访的比例、有无“知情同意”、疗效评价是否采用“盲法”（“单盲”、“双盲”或“多盲”）等。
2.2 描述统计分析方法与统计计算软件论文中用到的所有统计分析方法都要说明,且需指出在何处用了何种方法。
统计计算软件一般给出名称即可, 如SPSS、SAS等。
然而, 有些论文却把统计学当做“修饰物”, 论文中没有用到的统计分析方法也都一一罗列出来, 甚至有的形态学研究不需要统计学分析, 却也给出了“P值”。
在这里, 有些作者错误地认为, 只要给出了“P值”, 就标志用了统计学, 却不管统计学用得是否正确。
事实上, 误用或滥用统计学不仅不能提高论文的质量, 反而会大大降低论文的科学性！2.3 研究设计常见的主要问题(1)研究目的不分主次, 试图通过一次试验回答多个问题, 测量指标多, 样本小, 试验前未进行样本含量估计, 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, 统计分析方法没有任何说明, 尤其是一些特殊的统计方法。
例如, 动物实验没有随机化分组, 或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）; (2)观察对比的研究轻率使用“随机选择对照”、“随机抽取健康儿童××例”等用语, 对比组间的均衡性未交代或组间不做比较, 只说明组间均衡, 未给出反映均衡性的统计指标的具体数据以及所用的统计分析方法; (3)临床试验没有报告伦理学要求对随机化分组的限制与改动、受试者的代表性、依从性、是否有失访等, 疗效评价未说明是否采用“盲法”, 或只说明采用了“盲法”, 未说明是受试者遮蔽还是评价者遮蔽等;(4)实验或试验的样本量非常小, 如每组3例, 却不说明任何理由等等。
3 结果统计学分析结果主要用统计指标（统计量）表示。
统计指标比较多且需分组比较时, 常常须借助统计图表。
3.1 统计量在生物医学论文中, 对不同类型的研究资料需用不同的统计指标进行描述。
对细胞与分子生物学实验中的常见观测指标, 如TRAIL表达、mRNA表达水平、光密度值（OD值）、吸光度值（A值）、百分比含量及抑制率等, 常作为计量数据（计量资料）进行统计描述与分析。
对于计量资料, 当资料为近似正态（或对称）分布时, 可用算术均数x和标准差s描述; 在没有变异指标或精确性指标的情况下, 不宜单独使用均数。
在“±”后直接写具体数值而无标准误或标准差的符号表示, 如16.4±2.3, 容易引起混淆。
配对t检验, 应给出差数的均数及标准误（或标准差）。
当资料为偏态时, 应采用中位数Md和四分位数间距QR来描述, 而不宜用x和s。
用非参数统计分析方法处理的资料, 数据的中心位置用中位数表示, 散布范围（如95%的散布范围）用百分位数表示。
此外, 若对原始数据进行了变量转换, 则原始数据的均数及标准差不能很好地反映数据的中心位置及其散布范围, 不必将其列出。
对于计数资料, 常用的统计指标有率和构成比（百分比）。
使用百分比时, 分母要交待清楚。
小样本资料不宜计算百分比。
实际工作中统计指标应用常见的问题有: 计量资料不管是否近似服从正态分布, 统统用x±s描述研究结果的数据特征; 分子生物学或细胞实验（如ELISA法、MTT法、RT PCR法、免疫细胞化学法、蛋白质印迹分析法等）数据用x±s表示, 其样本量（例数）n在“材料和方法”或“结果”中未交代; 计数资料统计指标率和构成比（百分比）容易混淆, 常将构成比误用为率来说明事物发生的强度; 率和构成比的分母太小, 却计算相对数来进行描述和比较。
分母太小时, 率（构成比）的可靠性不能保证。
因此, 在这种情况下, 宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。
当计量资料符合正态分布条件时, 约有68%的观察数据在x±s的范围内, 约有95%的观察数据在x±2s的范围内。
当数据不符合正态分布时, 就没有这些特征了。
3.2 假设检验的结果表达不仅要给出P值, 还要给出检验统计量的实际值, 如u值、t值、χ2值等。
描述统计量, 如均数、率、相关系数, 无论检验结果是否有统计学意义, 均应列出。
0.05水平是常用的检验水准, 但P为0.04或0.06时, 与0.05并无太大差别, 得出的结论也理应一致, 不应有本质上的差别。
用P>0.05作为不“显著”（统计学意义）的表达方式容易使读者（也包括作者）误解, 由于统计软件的普及, 因此提倡报告P的具体数值（精确P值）, 如P=0.018或P=0.436等。
如果提供精确P值实在有困难, 应给出实际的χ2值、t值、F值和相应的自由度, 以便他人在Meta分析时转换为精确P值。
3.3 统计图表统计图表是研究结果统计表达的重要手段, 统计图便于读者直观了解研究结果, 并且提倡用图来显示个体值的散布情况, 如相关和回归分析的散点图。
同一个体值不同时间的重复测量值最好连成曲线, 不同组别的个体值（均值）随时间变化的曲线亦可标在同一个图上。
提倡采用误差条图（或线图）, 但由均数加减标准误绘出的误差条图, 仅能描述68%的可信区间, 不能误解为95%的可信区间。
医学论文中要求采用“三线”表。
数值结果按列（行）放置, 位数要对齐, 不要出现交叉换行的情况。
不同类型数据（如均数、标准误）要有标目, 表中应列出相应的观察例数。
大量统计结果的表达要运用统计表或统计图, 实际应用中统计图表还存在一些问题,主要有: (1)图形类别的选择与资料性质不符; (2)纵横两轴的等距离尺度不代表等差数据（算术尺度）或等比数据（对数尺度）; (3)无图例或标目; (4)条图的纵轴起点不为0、横轴的刻度为算术刻度、排列顺序未按指标值大小（或自然顺序）排列; (5)圆图各部分未按比例大小或自然顺序顺时针方向排列（其他项放最后）、起点位置不在12时或9时; (6)统计表的标目不明确, 主辞和宾辞倒置或混淆, 表中存在斜线或竖线, 数据为“0”、无数据或缺失数据时留有空白, 同一指标小数位数（精度）不一致、小数点（位）未对齐等图表不规范问题。
3.4 数据精确度一般来说, 数据精确度只要足以区分个体差异即可, 并非小数位数越多越好。
表示观测结果时, 2个数的小数位数应一致, 如5.4±0.62, 应写成5.4±0.6, 平均值(x)与标准差(s)的位数, 除取决于测量仪器的精密度外, 还取决于样本内个体的变异, 一般按s3而定, 例如(3825.3±610.6) g, 其中s3超过200 g, 平均值在百克的位上波动, 故应写成(3.8±0.6) kg。
与实际情况不符的精确度并不能增加论文的价值, 反而降低了论文的可读性与可信程度。
从计算器或计算机得到的计算结果需要四舍五入。
计量资料的统计指标（x、s、中位数、百分位数等）要保留的小数位数, 应该与原始数据记录的小数位数相同。
均数的有效位数通常不应比原始数据的有效位数多, 但标准差或标准误必要时需多增加一个位数。
计数资料的百分比保留1位小数, 一般不超过2位小数; 病死率、发病率按惯例选择比例基数, 如1000‰, 10000/万和10万/10万等, 或自行选择合适的比例基数, 使率的整数部分至少有1位有效数字; 相关系数保留2位小数; 精确概率P值一般没必要给出四位小数, 有时甚至保留两位小数也可以; 检验统计量, 如χ2值、t值保留2位小数即可。
当样本数小于100时, 小数位数的多少并不能增加精确度, 应避免取过多的小数位数。
注意, 以上要求仅适用于表达最终的统计结果, 数据在分析之前或分析过程中不能舍入。
在表达t值、χ2值或r值时, 有2位小数就足够了。
3.5 常用统计专业术语一些常用的统计专业术语, 要注意不能作为普通名词使用, 如参数（parameter）、可信区间（confidence interval）、相关(correlation)、发病率(morbidity)、患病率(prevalence rate)、非参数法(non parametric statistics)、百分位数(percentile)、灵敏度(sensitivity)、特异度(specificity)等。