对大量的数据进行必要的统计学分析，并将统计的结果展现在论文中用于论证文章的观点和理论，这是一篇医学论文中统计学应用最常见的情况。

即使是同样数据，学好统计，写出来的论文质量会相差几个档次，也更容易被高分SCI期刊收录。???那么，关于医学SCI论文统计学处理与方法的选择，我们应该注意哪些内容？

01

关于统计学处理

在进行统计学处理时，首先要明白研究资料是计数资料还是计量资料，尽管是一个常识性的问题，但仍有不少作者搞混了。◥先分类再计数的资料叫计数资料，如A组30例，B组32例，可根据研究目的计算出阳性率、治愈率等。◥测定某项具体数值的资料叫计量资料，如身高、体重、脉搏、血压等许多物理诊断和化验结果。

?在医学科研论文中，计数资料最常用的统计学方法是检验，计量资料最常用的是t检验。

▌在研究设计时，就应根据研究资料的特点，决定假设检验的方法。在处理资料时，因均数和标准差是用来描述正态分布资料集中和离散趋势的指标，可否采用均数±标准差描述研究资料的分布特征，首先要看资料是否是正态分布，如果资料不是正态分布或者方差不齐时，应对资料进行转换处理，使其符合正态分布，方差齐性后采用t检验或方差分析，达不到上述要求，用秩和检验。

▌有的研究资料数据庞大，只能在表格描述中用阿拉伯数字或特殊符号表示与比较对象的P值，如P>0.05，P<0.05，P<0.01，无法一一给出具体的P值。但有的作者既不交代使用的统计学方法，也不给出具体的P值，直接列出P<0.05或P>0.05，认为差异有统计学意义或无统计学意义，使读者对无法判断结果的可靠性。

?关于统计学方法的选择

　两组或多组计量数据的比较

1.两组数据：

1)大样本数据或服从正态分布的小样本数据

(1)若方差齐性，则作成组t检验

(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验

2)小样本偏态分布数据，则用成组的Wilcoxon秩和检验

2. 多组数据：

1)若大样本数据或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步选择合适的方法(如：LSD检验，Bonferroni检验等)进行两两比较。

2)如果小样本的偏态分布数据或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步选择合适的方法(如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

02

分类数据的统计分析

　1.单样本数据与总体比较

1)二分类数据：

(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验;

(2)大样本时：用U检验。

2)多分类数据：用Pearson c2检验(又称拟合优度检验)。

2. 四格表数据

1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2

2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验

3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验

3. 2×C表数据的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验

2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验

3)行变量和列变量均为无序分类变量

(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2

(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验

4. R×C表数据的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验

2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2

3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析

4)列变量和行变量均为无序多分类变量，

(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2

(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验

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