医学论文摘要统计学方法表述规范

中，统计学方法表述需规范，规范表述应包含研究设计类型、数据收集与分析方法、具体统计软件及版本、所采用的统计检验方法、显著性水平设定等关键信息，准确清晰的统计学方法描述，有助于读者理解研究过程与结果可靠性，确保研究可重复性，提升论文质量与学术价值，避免因方法描述不清导致的研究争议或误解。

中,统计学方法的表述需遵循规范、清晰、完整且准确的原则，以确保研究结果的科学性和可重复性，以下是具体的表述规范：

基本要素

1. 统计软件及版本：明确说明所使用的统计软件名称、来源厂家及版本号，所有分析均使用SPSS 26.0软件（IBM Corp.，Armonk，NY，USA）完成”。
2. 数据分布检验：描述是否进行了正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）或其他必要的数据分布特征检验。
3. 显著性水平：设定假设检验的显著性水准，通常为双侧P<0.05，若研究具有明确方向性，可使用单侧检验，但需在数据收集前确定并注明理由。

统计描述

1. 计量资料：

   • 正态分布数据：采用均值±标准差（mean±SD）描述。
   • 非正态分布数据：采用中位数（四分位数间距）[median（IQR）]描述。

2. 计数资料：采用频数或百分比[n（%）]进行描述，对于多分类变量，应分别列出每一类别的频数和百分比。

3. 效应量指标：报告效应量（如比值比OR、风险比HR、平均差MD等）及其95%置信区间（CI），以量化差异的大小和不确定性。

统计推断

1. 假设检验方法：

   • 明确说明所使用的假设检验方法,如t检验、方差分析、卡方检验、非参数检验等。
   • 对于多组比较,需说明事后检验方法（如Bonferroni校正）以控制总体Ⅰ类错误率。

2. 回归分析：

   • 若研究涉及回归分析,需说明回归模型的类型（如多元线性回归、Logistic回归、Cox回归等）。
   • 描述自变量和因变量的选择依据,以及模型构建的合理性（如变量筛选方法、多重共线性诊断、模型拟合优度评估等）。

表述规范与示例

1. 表述规范：

   • 使用第三人称进行撰写,避免使用“我”、“作者”、“本文”等主观性强的词汇。
   • 结构严谨、语义确切、表述简明，一般不分段落。
   • 避免使用套话和模糊表述,如“对有关问题进行了研究”、“获得了几点有益的结论”等。

2. 示例：

   • “连续变量采用Shapiro-Wilk检验进行正态性检验，正态分布数据以均值±标准差表示，采用独立样本t检验进行分析；非正态分布数据以中位数（四分位数间距）表示，采用Mann-Whitney U检验进行分析，分类变量采用卡方检验或Fisher确切概率法进行比较，所有分析均使用SPSS 26.0软件完成，双侧P<0.05视为具有统计学意义。”
   • “本研究采用多元线性回归分析评估影响因素与结局之间的关系，自变量包括年龄、性别、BMI等，因变量为血压水平，模型构建采用逐步回归法，并进行了多重共线性诊断和模型拟合优度评估，结果显示，年龄和BMI是影响血压水平的独立因素（P<0.05）。”