論文撰寫中數據的處理及其注意事項23.摘要Text2.作者1.題目4,關鍵詞5.前言7.結果9.結論10.參考文獻8.討論6.材料與方法WhyHowWhat附錄：參考文獻及所有與論文有關的補充材料，如圖表或照片等論文包括前置、主體、附錄等三個部分1～4：前置部分5～10：主體部分好的、有價值的科研問題Aninnovative，WorthyResearchIdea優秀的科研ExcellentResearch真實準確的數據AccurateandWellPresentedData精練優美的文字表述WellPreparedManuscript數據的統計推斷計量資料顯著性檢驗：兩組比較：正態分布、方差齊—t檢驗偏態分布、方差不齊-秩和檢驗兩組以上：正態分布、方差齊—F檢驗偏態分布、方差不齊-秩和檢驗數據的統計推斷計數資料統計推斷兩組比較：卡方檢驗、u檢驗多組比較：卡方檢驗、秩和檢驗指標之間相關關系（計量資料）兩個變量間的關系—直線相關與回歸多個變量間的關系—多因素相關與回歸圖表是論文的重要部分結果是論文的核心和主要部分結果一般以圖表形式呈現圖表在論文手稿中的位置表格：排在正文中參考文獻的后邊，每個表格一頁圖注：圖注排在表格后面，另起一頁圖：在圖注后面，每個圖一頁GraphicExcellenceisthatwhichgivestheviewer:thegreatestnumberofideasGraphicExcellenceisthatwhichgivestheviewer:inthesmallestspacewiththeleastinkintheshortesttime表格的基本結構序號、標題項目欄表體腳注頂線、欄目線、底線（三線表）（一般沒有豎線）NotsogoodCell,Vol.112,257–269,January24,2003統計圖照片、其它紀實圖象等記錄性線形圖、條形圖、散點圖等定量示意圖、流程圖解釋性地圖圖的種類線形圖：二個變量之間的定量關系（趨勢、連續變化）條形圖：自變量為分類數據餅形圖：比例照片：真實、直觀、信息量大。要對比強烈、重點突出照片：真實、直觀、信息量大缺乏對比、重點不突出NATURE,VOL417,2MAY2002標記幫助突出重點MolecularandCellularNeuroscience18,13–25(2001)條形圖：自變量為分類數據圖注圖序和題目內容：用文字和符號表達圖中未能表達的必要信息，使讀者不必依賴正文而理解圖所要說明的問題。怎樣正確地使用圖表確定主題-你想表達什么觀點？圖表還是文字更有效？哪種圖表最適合你的目的？是否真實、有效地展示了數據？是否啟發讀者思考數據的本質和規律？是否表達了你的觀點？1.你想表達什么觀點？15.57.58808TheAmericanJournalofCardiologyVol77,April15,19963.哪種圖表？表：側重數字、描述。適用于很多數據，但缺乏趨勢。圖：側重表現關聯、趨勢、因果關系等。真實地、準確地展示數據N＝11，＝9.0，Y均值=7.5，Y=3+0.5X，r=0.82揭示規律應該為條形圖4、是否真實、有效地展示了數據？SYNAPSE50:67–76(2003)錯誤的圖表導致錯誤的分析NATUREMEDICINE,2002;8(10):1145badgood不簡潔，不清晰，重點不突出不能斷章取義、歪曲數據圖表修改舉例第一稿：圖案不易分辨、缺統計第二稿第一稿：沒有充分地顯示數據

第二稿：圖案的必要性？橫座標標題？第三（發表）稿好的圖表應該：巧妙地展示有意義的數據防止對數據的曲解鼓勵讀者比較不同的數據吸引讀者注意數據的實質，而不是其它與數據統計和文字描述有機地整合FigureitEarly!FigureitRight!FigureitOut！圖表幫助你分析數據的本質和內在規律實例：1854年Snow對倫敦霍亂的流行病學分析死亡人數（每天）與時間的關系死亡人數（累計）與時間的關系統計分析方法錯誤未能正確理解和運用統計結論統計學是在一定的α水準上做出推論，包含了推論錯誤的可能性。因此，不能推論為“有明顯差異”或“有顯著差異”，也不能說“差異非常顯著”，更不能說“差異明顯”。國內外統計學書籍上的英語表達為“significant”，它的正確意義應當是“有意義的、有重要性的”。正確的說法應當是“差異在α水準上有顯著的統計學意義”，即不能把統計意義和差別的大小混為一談描述研究結果時的統計學問題【例】

為了對比某種營養素的膠囊型(k＝1)和片劑型(k＝2)在體內的代謝速度，將16名受試對象隨機等分成兩組，每組8人。一組給予膠囊，另一組給予片劑，分別在服藥后1、2、4、6及8h測定血中的藥物濃度。測定結果見表1-2表1-2某藥兩種不同劑型在血中的濃度(μg/ml)受試對象(j)劑型(k)服藥后測定時間(h)(i)12468119.7354.6155.9146.8147.56215.5050.8779.9062.3755.03317.9623.4364.1056.0045.15412.3718.6573.1076.0560.80512.3755.2493.3565.4762.37616.5032.0873.4576.2760.23718.34132.10102.0097.8392.83811.805.4085.8073.9560.149214.6629.0048.8852.2431.651020.8425.0053.8044.2532.381120.6817.3464.5661.6055.801222.1414.1069.7766.6554.431322.3053.4073.8362.0057.311426.1725.8545.8053.2547.951522.4553.3058.8057.8071.101621.5844.0030.3070.2067.06正態性

處理因素各水平的樣本個體之間是相互獨立的隨機樣本，且其總體服從正態分布方差齊性

相互比較的各處理水平的總體方差相等球對稱性

球對稱性條件指各時間點組成的協方差陣(covariancematrix)具有球形性(sphericity)特征，即所有兩兩時間點變量間差值對應的方差相等。常用球形檢驗