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±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。