1 统计学方法的选择 对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件及分析目的,选用合适的分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的,选用合适的统计学分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识选用合适的回归类型,不应盲目套用直线回归分析;对于多因素、多指标资料,要在一元化分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
2 资料的表达和描述 用±s表达服从正态分布的定量资料,用M(P25,P75)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时,应合理安排纵横标目,数据的含义应表达清楚;用统计图时,所用统计图的类型应与资料性质相匹配,并使数轴上的刻度值的标法符合数学原则;用相对数时,分母不宜小于20,要注意区分百分率和百分比。
3 统计结果的解释和表达 当P<0.05(或P<0.01)时,应说与对照组间的差异有统计学意义,而不应说与对照组之间有显著性差异;应写明所用统计分析方法的具体名称(如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等)和统计量的具体值(如χ2=32.775,P<0.01);在用不等式表示P值的情况,一般情况下选用P>0.05、P<0.05、P<0.01三种表达方式即可满足需要。当涉及总体参数(如总体均数、总体率等)时,在给出显著性检验结果的同时,再给出95%可信区间。统计学符号按GB3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定书写。