很多老师反映，论文中的统计方法好难写呀，然后就去找类似的论文去模仿其统计学方法的描述。
这确实是个好主意。在大家正确使用科研统计学方法的基础上，本文罗列几个常用的论文统计学方法在论文中的描述，供大家参考。
本文汇总八种常见的统计学方法描述。
一、样本量计算的表述
1.两独立组比较（样本量应该以主要结局指标来计算）
根据以往文献报道，两组主要结局指标均值和标准差分别为X±SD和 X±SD。（如果主要结局指标是二分类资料，一般需要知道试验组结局事件发生率，对照组结局事件发生率；或者知道某一组发生率及两组的率差等）;本例中我们是非劣效性设计，设定检验水准为α=0.05，把握度1-β=0.8（可设为0.9、 0.95），按照1∶1平行分组。根据上述参数，利用X软件的X方法（也可直接列出公式，此处需表明样本量计算的具体方法），计算试验组和对照组各需样本数为X例（如果可能有失访，需要考虑失访率，在原来计算的基础上加上可能失访的人数）。
2.诊断试验样本量计算
根据以往文献报道（或预实验的结果），已知待评价指标诊断某疾病的的灵敏度和特异度分别为0.8（也可以按照既往文献报道或预实验获得的待评价指标的ROC曲线下面积来计算样本量），设定检验水准为α=0.05，把握度1-β=0.8。根据上述参数，利用X软件X方法（也可直接列出计算公式，此处需表明样本量计算的具体方法），计算所需样本量共计X例。
二、两独立组比较（成组比较）
对于连续型资料，首先进行正态性检验，如果各组均满足正态性且两组间方差齐，我们采用t检验进行组间比较;若以上条件不满足则考虑非参数Mann- Whitney U检验。对于分类资料，无序分类资料采用卡方检验，等级资料采用非参数Mann-Whitney U检验。P<0.05认为有统计学意义。所有检验均为双侧检验。
三、多独立组比较（独立成组）
对于连续型资料如果服从正态分布，采用单因素方差分析（one-way ANOVA）进行组间比较，如果组间差异有统计学意义，进一步采用SNK方法进行两两比较（LSD-t或Tukey等方法；或者采用Bonferroni法对多重比较的检验水准进行校正）。若资料不服从正态分布，组间比较采用Kruskal-Wallis H检验，当组间比较有统计学差异时，进一步采用DSCF法进行多重比较（也可以使用其他校正方法）。多组比较时无序分类资料采用x检验，等级资料采用 Kruskal-Wallis H检验。P<0.05认为有统计学意义。所有检验均为双侧检验。
四、回顾性研究（多因素分析）
因本研究中影响结果的因素较多，我们首先采用单因素logistic回归（或单因素线性回归，或单因素Cox回归等）进行影响因素的初筛，变量筛选的检验水准设为α=0.1（根据实际情况，也可以设变量筛选标准为0.05、0.15或0.2等，一般不超过0.2），即我们把单因素logistic回归分析P<0.1的变量纳入多因素 logistic回归（或多元线性回归、多因素Cox回归等）。多因素分析中P<0.05认为有统计学意义。所有检验均为双侧检验。
五、诊断性试验
1.待评价诊断指标为连续变量。
如果你的论文是做诊断性试验的，且参考诊断标准是二分类资料，比如病理检查结果是恶性还是良性，待评价的诊断指标是连续型资料，可以参考以下写∶
本研究以X为参考诊断标准，然后进行ROC分析并绘制ROC曲线，计算 ROC曲线下面积（AUC）及其95%CI，如果AUC>0.5且与0.5相比差异具有统计学意义，则认为该诊断指标具有一定的诊断价值。在ROC曲线上以约登指数（敏感度+特异度-1）最大的点作为cut-off点。P<0.05认为有统计学意义。所有检验均为双侧检验。
2.待评价诊断指标为二分类变量。
如果你的论文是做诊断性试验的，且参考诊断标准是二分类资料，待评价的诊断指标也是二分类资料，可以参考以下写法∶
本研究以X方法为参考诊断标准（或参照），并计算待评价的诊断方法的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等指标。计算二者的Kappa值（一致性指数）。Kappa值越高，说明两者的一致性越强，一般认为Kappa>0.4即为两诊断方法具有一致性，Kappa>0.7即为两诊断方法具有较好的一致性。
3.待评价指标为等级资料时，当等级水平不小于4个，可以参照连续变量处理；当等级水平<4个，可参考分类变量处理。
六、含有重复测量因素的组间比较
本研究中含有X个实验因素，每个实验因素含有Y个水平，其中某因素包含多次重复测量，因此考虑采用重复测量方差分析或两因素方差分析方法（two-way ANOVA）进行统计分析。分别比较各处理组间、不同时间点之间是否具有统计学差异 同时对组间和时间因素进行交互分析，探索各组间的变化趋势是否有差异。如果交互检验差异具有统计学意义，提示各组随时间变化的趋势可能不同。P<0.05认为有统计学意义。所有检验均为双侧检验。
七、生存资料
若论文报告是生存分析结果可参考;本研究采用Kaplan-meier法对生存资料进行描述，并采用Log-rank检验（或 Breslow或Tarone-Ware）对生存曲线进行比较。生存资料的多因素分析，如果满足等比例风险假定，采用Cox回归; 如果不满足等比例风险假定，则考虑采用非等比例Cox回归分析研究预后因素的影响。采用单因素的Cox回归对预后因素初筛，变量筛选的检验水准设为α=0.1（根据实际情况，也可以将变量筛选标准设为0.05、0.15或0.2等，一般不超过0.2），即我们把单因素Cox回归分析 P<0.1的因素纳入多因素Cox回归等。P<0.05认为有统计学意义。所有检验均为双侧检验。
八、Meta分析的统计方法表达
采用X软件进行统计分析，计量资料采用加权均数差（MD）或标准化均数差（SMD）为统计指标;二分类资料采用风险比（RR）为统计指标，并计算其9s%CI 研究间异质性采用卡方检验并计算r统计量，当结果异质性可接受（P>0.10，r<50%）时，采用固定效应模型;如研究间存在显著异质性（P<0.10，r>50%）时，分析异质性产生的原因，若无临床异质性，采用随机效应模型;若有临床异质性可根据其来源作亚组分析或是敏感性分析;若异质性过大，则采用描述性分析。无法合并的指标采用描述性方法表示。
同时，大家也可以根据以上方法，检验自己在实际科研中使用的统计学方法的正确性。
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