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时间:2024-08-11 12:57:10编辑:思创君

论文中统计学分析怎么写

经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是:你怎么做的就怎么写,每篇文章都是唯一的存在。好装,汗……。如果我们尝试去归纳和小结,这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课,人很和蔼,他主编的书也不错,操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到,统计分析部分应该包括如下内容:统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案(如ITT或PP等)、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得:统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读,同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一,也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作,其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》,在统计分析的报告上写得更专业。言归正传,本文既然是要小结“统计分析”部分,那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容:(1)样本量估算及随访/数据收集情况;(2)数据录入和管理的软件和方法;(3)本研究所使用的统计分析软件和分析方案;(4)统计描述的方法,分计量和计数资料两种;(5)统计推断的方法,分单因素和多因素两种;(6)检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因,很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案(ITT/PP)。所以简单举例如下:本研究采用……数据库进行数据录入和管理,数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验,符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述,不符合正态分布的计量资料采用中位数(25%位数,75%位数)进行描述,计数资料采用例数(百分比)进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行,不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行,计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上,采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<0.05为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分,该怎么办?同样,你需要多阅读别人的优秀文章,然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有:(1)数据采集:Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.(2)统计软件:All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).(3)统计描述:…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.(4)单因素分析:A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….(5)多因素分析:Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….(6)检验水准:A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.


统计学论文如何分析数据

数据可从网上搜索,统计年鉴及各大数据库都有,再通过统计软件作分析,例如相关分析和回归分析,这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化,计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现(假设检定)。对于数字特征量的估计(估计),对于未来观察的预测,关联性的预测(相关性),或是将关系模型化(回归)。其他的模型化技术包括变异数分析(ANOVA),时间序列,以及数据挖掘。为了实际的理由,我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料,这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象,并且被用做两种相关的用途:描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题:资料是否可以被有效的摘要,不论是以数学或是图片表现,以用来代表母体的性质?基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。

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