医学论文写作中统计学分析结论的相关表达

统计学分析是医学论文撰写的重要部分，往往也是出现问题比较多的部分。下面，编译结合工作经验谈谈医学论文写作中统计学分析结论的相关表达，以期为广大医学论文撰写者提供一定的帮助及提高论文写作质量。

一、P值的表达。在医学论文统计结论的表述中，P值的不当现象较为常见。其主要原因是作者不理解P>0.05、P<0.05及P<0.01的统计学含义，把结论表述为“无显著性差异”、“有显著性差异”及“有非常显著性差异”等。统计学上讲的“差异”是指比较的总体间有无差异，而非样本间有无差异。当P<0.05时，认为是比较的总体间无差异的概率为P<0.05，故可认为在统计学上比较的总体间有差异，表述为“差异有统计学意义”。

当P<0.01时，在统计学上更有理由认为比较的总体间有差异，仍表述为“差异有统计学意义”。通过统计学分析得出的结论必须结合专业知识综合分析，有统计学意义未必有专业意义；反之，没有统计学意义未必就没有专业意义。此外，因为统计学结论均是概率性的，根据统计结果得出专业结论不能太绝对化。

还有的论文中只给出P值，未给出统计量，也是常见的错误之一。规范化要求：正确的统计分析方法、具体的统计量值和P值是最终准确推断结论的重要依据，三者缺一不可。所以，统计量一定要在论文表格或文字描述中说明。

二、多变量分析结果的表达。随着多变量模型和统计学软件和应用，线型回归模型、Logistic模型、Cox模型等在医学论文中的应用越来越广泛，经常看到有些论文中对这些统计学分析结果的表达要么是非常简单，要么就是把计算机输出的原始数据全部列在表格中。一般的建议是需要给出变量名、变量分组或数量化、效应指标、检验统计量、P值等方面的信息。

三、统计学软件的表述。当前有许多统计软件，如SAS、SPSS、EpiData等用于医学资料的统计分析，从而省去了繁杂的手工计算。论文在使用统计软件时，常见问题是对所用统计软件的表述不完整。严格地说，在论文中表达所用统计学软件，需要包括软件名称、版本号、所用操作系统，一般同检验方法、检验水准以及检验的单、双侧一起在论文的“方法”部分注明。

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