1. 醫學論文寫作中分析數據的統計方法有哪些
科學研究很早就已經從簡單的定性分析深入到細致的定量分析，科研工作者要面對大量的數據分析問題，科研數據的統計分析結果直接影響著論文的結果分析。在醫學科研寫作中，實驗設計的方法直接決定了數據採取何種統計學方法，因為每種統計方法都要求數據滿足一定的前提和假定，所以論文在實驗設計的時候，就要考慮到以後將採取哪種數據統計方法更可靠。醫學統計方法的錯誤千差萬別，其中最主要的就是統計方法和實驗設計不符，造成數據統計結果不可靠。下面，醫刊匯編譯列舉一些常見的可以避免的問題和錯誤：
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一、數據統計分析方法使用錯誤或不當。醫學論文中，最常見的此類錯誤就是實驗設計是多組研究，需要對數據使用方差分析的時候，而作者都採用了兩樣本的均數檢驗。
二、統計方法闡述不清楚。在同一篇醫學論文中，不同數據要採取不同統計處理方法，這就需要作者清楚地描述出每個統計值採用的是何種統計學方法，但在許多使用一種以上數據統計分析方法的醫學論文中，作者往往只是簡單地把論文採用的數據統計方法進行了整體羅列，並沒有對每個數據結果分析分別交代具體的統計方法，這就很難讓讀者確認某一具體結果作者到底採用的是何種數據分析方法。
三、統計表和統計圖缺失或者重復。統計表或者統計圖可以直觀地讓讀者了解統計結果。一個好的統計表或統計圖應該具有獨立性，即作者即使不看文章內容，也可從統計表或統計圖中推斷出正確的實驗結果。而一些醫學論文只是簡單地堆砌了大量的統計數字，缺乏直觀的統計圖或表；或者雖然也列出了統計表或統計圖，但表或圖內缺項很多，讓讀者難以從中提取太多有用的信息。
另外，也有作者為了增加文章篇幅，同時列出統計表和統計圖，造成不必要的浪費和重復。統計表的優點是詳細，便於分析研究各類問題。統計圖(尤其是條形統計圖)的優點是能夠直觀反映變數的數量差異。
醫學論文中對數據統計結果的解釋，最常見的兩個錯誤就是過度信賴P值(結果可信程度的一個遞減指標)和迴避陰性結果。前一個錯誤的原因是因為一些作者對P值含義理解有誤，把數據的統計學意義和研究的臨床意義混淆。所以醫學研究人員一定要注意不能單純依靠統計值武斷地得出一些結論，一定要把統計結果和臨床實踐結合在一起，這樣才會避免出現類似的錯誤。
至於迴避陰性結果，只提供陽性結果，是因為不少作者在研究設計時，難以擺脫的一種單向的思維定式就是主觀地先認定自己所預想的某種結果結論。在歸納某種結果原因時，從一個方向的實驗就下完美的結論，尤其是如果這個結論可能對實際情形非常有意義時。這樣的思維定勢過於強調統計差異的顯著性，有時會刻意迴避報道差異的不顯著結果，不思考和探究差異不顯著的原因和意義，反而會因此忽視一些重大的科學發現。
2. 論文中統計學分析怎麼寫
經常有人問到在論文或標書中應該如何寫作統計分析部分。標準的答案是：你怎麼做的就怎麼寫，每篇文章都是唯一的存在。好裝，汗……。如果我們嘗試去歸納和小結，這部分內容的寫作其實是有一定規律的。
我曾經聽過Thomas Allen Long教授關於論文寫作的課，人很和藹，他主編的書也不錯，操作性很強。在他的書稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154頁中他小結到，統計分析部分應該包括如下內容：統計描述部分、所有的基本統計方法以及分析方案（如ITT或PP等）、樣本量的說明、分組方法、檢驗水準的設定和所使用的統計分析軟體。
同樣在本書的第155頁中也寫得：統計分析人員可以幫助作者對數據進行合理的分析、對分析結果進行正確解讀，同時可以負責統計分析部分的撰寫。他建議將統計分析人員作為作者之一，也許這樣統計分析人員就不會粗枝大葉、不負責任了。
關於醫學統計分析的寫作，其實他還有一本書《How to Report Statistics in Medicine》，在統計分析的報告上寫得更專業。
言歸正傳，本文既然是要小結「統計分析」部分，那就小結吧。個人覺得「統計分析」部分寫作時應該包括以下幾個內容：
（1）樣本量估算及隨訪/數據收集情況；
（2）數據錄入和管理的軟體和方法；
（3）本研究所使用的統計分析軟體和分析方案；
（4）統計描述的方法，分計量和計數資料兩種；
（5）統計推斷的方法，分單因素和多因素兩種；
（6）檢驗水準的選取。
由於某些「你懂的」原因，很多普通的論文沒有進行樣本量估算和區分不同的分析方案（ITT/PP）。所以簡單舉例如下：
本研究採用……資料庫進行數據錄入和管理，數據錄入採用雙錄入核查方式進行。採用……軟體對研究數據進行統計分析。計量資料採用……對其進行正態性檢驗，符合正態分布的計量資料採用均值±標准差的形式進行描述，不符合正態分布的計量資料採用中位數（25%位數，75%位數）進行描述，計數資料採用例數（百分比）進行描述。符合正態分布的計量資料組間比較採用獨立樣本t檢驗或單因素ANOVA進行，不符合正態分布的計量資料組間比較採用非參數檢驗進行，計數資料組間比較採用卡方檢驗進行。在多因素分析上，採用多重線性/邏輯回歸分析……的影響因素。所有檢驗以雙側p<0.05為差異有統計學意義。
有人說我要寫英文的「統計分析」部分，該怎麼辦？同樣，你需要多閱讀別人的優秀文章，然後用它們的句式來構建屬於你自己統計分析內容。可供參考的句式有：
（1）數據採集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.
（2）統計軟體：All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).
（3）統計描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.
（4）單因素分析：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）檢驗水準：A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
3. 論文常用數據分析方法
論文常用數據分析方法
論文常用數據分析方法，對好的論文分析研究方法應該從哪些方面展開，如何表達才能顯得自己對該論文真的有所理解，應該看哪些書呢？下面我整理了論文常用數據分析方法，一起了解看看吧!
論文常用數據分析方法分類總結
1、 基本描述統計
頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。
描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。
分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的`數據進行匯總統計。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。
Cronbach α信度系數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。
折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。
重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：
4、 差異關系研究
T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。
當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。
如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。
如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。
5、 影響關系研究
相關分析用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。
回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。
回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇路徑分析。