实验数据资料的处理

实验数据资料的处理

大量的调查和实验所得的原始资料，经过初步统计和处理，形成数据表格，拍摄成，成为论文撰写所需的原始材料。但是，许多材料不能原样纳入论文中来，需要应用正确的统计学方法进行处理、取舍和适当安排。在处理资料时，应注意以下几点：

1.围绕论文标题，集中取舍实验材料 尽管实验观察是按原定实验设计进行的，但当实验结束时，在资料上可能出现以下几种情况：①原设计选定的项目或指标，观察充分，数据完备；②项目或指标发生偏差、离散或不够充分；③有的项目或指标意义不大，有的出现原设计没有预料的数据和现象。因此，这些资料需要根据论文的中心思想，即所要阐明的科学假说及分段观点，重新加以集中取舍。凡与说明假说无关的资料，要割爱舍去，或备他用，使保留的材料以假说为主线，分层分段地组织起来，集中为论证假说的论据资料。

论文中的资料不宜庞杂或游离于假说之外。论文的水平体现在纸上，而不是在文字的数量上。不管原先设计和实验过程中涉取了多少资料，在撰写论文时，只要足以说明、验证假说的内容就可以，不必贪多求全。

2.保持分组材料之间的层次及内在联系。实验和观察到的数据、图表资料，要分成组别在论文中的不同段落中加以使用。材料分组要按论文的中心思想，有程序有逻辑地保持其间的内在联系，从不同角度或深度阐述论文的假说。

3.科学处理阴性和不显著的实验材料 有的实验数据经过统计学处理后，可能与原预期结果不符，甚至相反。此时，需认真处理和分析，切不可随意舍去或更改。

不论实验或观察的结果如何， 处理材料时不能有主观倾向，即使小数点后的数值，也不可任意取舍，要遵循原定的有效数字的位数，采取“4舍6入5看齐”的方法进行处理。假如把各个数据都向着期望的方向偏移，会人为制造显著效果，这是不科学的。当然，在医学上许多剂量、计数资料不宜用小数，而用整数。再者，材料的精确性不在于数据处理，而在于取得的原始数据是否精确。实验或观察的材料如需注明精确性时，在统计表中要列出均值、标准差和标准误等。如在实验组与对照组、实验组与实验组之间进行比较，必须选择和使用正确的统计学处理方法，注明其t值、P值、可信限等。

4.失访病例（dropout patients）的处理。举例说明，随访晚期口腔肿瘤患者 95 例，失访 5 例，随访率94.7%，因本病致死者 35 例，病死率为 38.9%。假定失访 5 例全部死亡，计算最高死亡率为 42.1%；假定失访 5 例全部存活，计算最低死亡率为 36.8%；两者均接近 38.9%，失访患者对病死率的影响不大。一般来说，失访率在 10%以内，结果基本可靠；失访率介于 10%～20%，可通过统计学处理；失访率超过 20%，则结果不可靠，需通过增加样本量或者调整科研设计进一步完善。

5.要善于废料回收，假说转移。在医学科研实践中，经常遇到这种情况， 即按设计进行实验或观察，结果没有完成，积累了许多不合假说的、可能要废掉的资料。这时，切不可灰心，把材料搁置了事，而要沙里淘金，充分研究这些资料，或把部分材料提取出来，浓缩集中，用以说明另一问题。

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