论文中对数据进行统计学处理时需要注意的问题

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1、论文中对数据进行统计学处理时需要注意的问题1对基线资料进行统计学分析搜集资料应严密遵守随机抽样设计，保证样本从同质的总体中随机抽取，除了对比因素外，其他可能影响结果的因素应尽可能齐同或基本接近，以保证组间的齐同可比性。因此，应对样本的基线资料进行统计学分析，以证明组间的齐同可比性。2选择正确的统计检验方法研究目的不同、设计方法不同、资料类型不同，选用的统计检验方法则不同。例如：2组计量资料的比较应采用t检验；而多组（≥3组）计量资料的比较应采用方差分析（即F检验），如果组间差异有统计学意义，想了解差异存在于哪两

2、组之间，再进一步做q检验或LSD-t检验。许多对多组计量资料进行比较时采用两两组间t检验的方法是错误的。又如：等级资料的比较应采用Ridit分析或秩和检验或行平均得分差检验。许多对等级资料进行比较时采用检验的方法是错误的。3假设检验的推断结论不能绝对化假设检验的结论是一种概率性的推断，无论是拒绝H0还是不拒绝H0，都有可能发生错误（Ⅰ型错误和Ⅱ型错误）。因此，假设检验的推断结论不能绝对化。4P值的大小并不表示实际差别的大小研究结论包括统计结论和专业结论两部分。统计结论只说明有无统计学意义，而不能说明专业上的差异

3、大小。P值的大小不能说明实际效果的“显著”或“不显著”。统计结果的解释和表达，应说对比组之间的差异有（或无）统计学意义，而不能说对比组之间有（或无）显著的差异。P≤0.01比P≤0.05更有理由拒绝H0，并不表示P≤0.01时比P≤0.05时实际差异更大。只有将统计结论和专业知识有机地结合起来，才能得出恰如其分的研究结论。若统计结论与专业结论一致，则最终结论也一致；若统计结论与专业结论不一致，则最终结论需根据专业知识而定。判断被试因素的有效性时，要求在统计学上和专业上都有意义。5假设检验结果表达P值传统采用0.

4、05和0.01这2个界值，现在提倡给出P的具体数值和检验统计量的具体数值（小数点后保留3位有效数字），主要理由是：①以前未推广统计软件之前，需要通过查表估计P值，现在使用统计软件会自动给出具体的P值和检验统计量的具体值（t值、F值、χ2值等）。②方便根据具体情况判断问题。例如P=0.051与P=0.049都是小概率，不能简单地断定P=0.051无统计学意义而P=0.049有统计学意义。③便于对同类研究结果进行综合分析。6统计学符号的使用统计学符号的使用应按照GB3358-82《统计名词及符号》的规定，具体可参阅

5、本刊稿约中的有关要求。《风湿病与关节炎》编辑部：风湿病与关节炎2014年3期