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科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程

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描述统计描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。

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统计学是数学的一门，用来搜集、分析、演绎以及呈现数据。它被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。譬如自一组数据中，可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态，建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 [编辑] 统计学的历史统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及义大利文 statista (国民或政治家)。德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。因此，统计学的初衷是作为政府(通常是中央政府)以及管理阶层的工具。它大量透过国家以及国际统计服务蒐集国家以及本土的资料。另外依照各方面，普查则提供关母体的资讯。统计背后牵涉到更多数学导向的领域，如机率，或是从经验科学(特别在天文学)中获得的经验证据设定估计参数。在今日的世界里统计已经被使用在不仅仅是国家或政府的事务，更延伸到商业，自然以及社会科学，医疗等甚至更多方面。因为统计学拥有深厚的历史以及广泛的应用性，统计学通常不只被认为是数学所处理的对象，而是与数学本身的哲学定义与意义有密切的关联。许多知名的大学拥有独立的数理统计学系。统计学也在如心理学，教育以及公共卫生学系中被视为是一门主科。[编辑] 统计学的观念费舍尔鸠尾花数据集之中杂色鸠尾花萼片宽度数据的分布直方图为了将统计学应用到科学、工业以及社会问题上，我们由研究母群体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母群体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成;由这种资料蒐集所组成的母群体我们称它叫时间序列。为了实际的理由，我们选择研究母群体的子集代替研究母群体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所蒐集的样本叫做资料。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：是否可以摘要的说明资料的情形，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母群体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差等。图像的摘要则包含了许多种的表和图。主要是就说明资料的集中和离散情形。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群体的推论。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(time series analysis)，以及数据挖掘(data mining)。相关的观念特别值得被拿出来讨论。对于资料集合的统计分析可能显示两个变数(母群体中的两种性质)倾向于一起变动，好像它们是相连的一样。举例来说，对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。这两个变数被称做相关的。但是实际上，我们不能直接推论这两个变数中有因果关系;参见相关性推论因果关系(逻辑谬误)。如果样本足以代表母群体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母群体之上。最大的问题在于决定样本是否足以代表整个母群体。统计学提供了许多方法来估计和修正样本和蒐集资料过程中的随机性(误差)，如同上面所提到的透过经验所设计的实验。参见实验设计。要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。数理统计(通常又叫做统计理论)是应用数学的分支，它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母群体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。[编辑] 统计方法 [编辑] 测量的尺度根据Stevens(1951)对数字的尺度分类，统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量(名目，顺序，等距，等比)在统计过程中具有不等的实用性。等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的，等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）。（ Ordinal measurements）顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。[编辑] 统计技术以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序变异数分析(ANOVA) 费雪最小显著差异法（Fisher's Least Significant Difference test ）学生t检验(Student's t-test) 曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U）回归分析（regression analysis）相关性（correlation）皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 史匹曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient ）卡方分配（chi-square ） [编辑] 延伸学科有些科学广泛的应用统计的方法使得他们拥有各自的统计术语，这些学科包括:农业科学生物统计商务统计资料采矿（应用统计学以及图形从资料中获取知识）经济统计学电机统计统计物理学人口统计心理统计学教育统计学社会统计（包括所有的社会科学）文献统计分析化学与程序分析（所有有关化学的资料分析与化工科学）运动统计学，特别是棒球以及曲棍球统计对于商业以及工业是一个基本的关键。他被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对资料作出结论，并且完成资料取向的决策。在这些领域统计扮演了一个重要的角色。

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题目：学位论文题目要简明、确切，不罗唆，不冗长。评委或读者一看题目就知道你的主要工作。有些同学是在博士期间做了几个不同的内容，这样题目就很难表达准确题意。可以突出一点，但不要将不是很密切的几个内容都写在一个题目上。还有些论文是几个不相干的内容，这样题目就更难定了（这种设计本来就先天不足）。不管怎样，一个题目就是一个主题，只能有所舍取。如果都罗列上，实在是不伦不类。还有些论文是一个大主题下的一点点工作，如果需要，可以以副标题的形式给出更多的信息。特别提醒：注意论文题目可千万不要有错别字，尤其是在封面上。摘要：简明扼要是主要的。摘要是一篇论文的浓缩和精华。内行的人看摘要就知道你的主要发现和结论，外行的人也能了解你做了什么，得到了那些重要发现。因此，选题的意义（理论和应用），用什么方法（尤其是先进设备和技术）做了哪些工作？获得了哪些主要结果和结论？是摘要的主要内容，但不需要罗列很多。一篇学位论文不可能有很多重大发现，但是一篇学位论文没有一点闪光的地方也是不可能的。因此要下功夫挖掘自己结果的重要性和结论的重要性。特别提醒：一篇论文切忌没有结论。英文摘要：最基本的要求是要可读，没有语法错误 (readable and correct English)，如果语言地道那就最好了。一旦语法、拼写、时态、单复数、语态等等，出现多个不足，一般读者就没有欲望再读下去了。前言：有些学位论文有一个大前言。所谓大前言，就是相对每个章节而言，每个章节内往往还有一个前言。前言要讲清楚研究背景，论文涉及到的研究内容的相关进展，主要是学说、理论等方面的发展，国内外现在存在的争论，遗留的问题等等。然后要介绍所研究的对象，相关的研究积累，已经有的主要发现，还没有解决的问题或者值得进一步解决的问题。根据积累和国内外学科领域的发展，围绕感兴趣的科学问题，提出科学假说（Hypothesis），根据科学假说，提出预测 (Prediction)等。这也就是研究的目的了。选准了问题，目的就明确了。许多论文是没有问题，没有假说，只是说国内还没有相关资料，因此我就做了。现在的科学（尤其是生物科学），多数是以假说驱动的研究(hypothesis-driven)，达尔文时代的那种博物学(Natural history)式的研究还是很重要，但是已经不是主流了。因此，如果你从事的不是野外考察研究，不是需要经过大量的考察和积累后才能获得一些结论性的内容的研究的话，一定要注意当今这种“问题－假说－预测－设计－实验－数据分析”的流程思维的培养。材料和方法；这部分是相对容易写的。用什么设备，什么技术，什么配方，测定哪些指标等等。但是论文写作还是要有逻辑的，首先不要写成大学的实验报告，有些学生将使用的化学试剂列一个表，注明公司和产品信息等。这没有必要，也不能这样写。应该是将相关信息融在文字里面，如测定什么指标，用什么试剂，在什么设备上测定，这样就将参数、试剂、仪器、方法等连起来了。再者，生物学实验是有内在逻辑性的（其他学科不清楚），如生理学实验中，如果动物还没有处死，就不能先描述血液激素等的测定方法、组织线粒体的测定方法等，还是要按照常规逻辑进行，如实验动物来自哪里？如何饲养？饲养条件（温度、光照、食物成分、笼具规格… …），怎么进行实验处理？处理时间？收集哪些参数和指标？什么时间收集？什么时间处死动物？器官组织如何处理？… …这些信息都需要详细给出，不能简略，还有注意内在逻辑性。值得提醒的是，如果不是自己创立的方法，所采用的方法和技术的描述一定要列出相关的参考文献。生物学研究中当今特别关注数据统计。统计方法的描述要特别注意，不同的参数类型要使用不同的分析方法，要说明具体的分析方法。如行为学数据不是正态分布的数据，有些数据是同一批动物在不同时间取样（重复性测定数据），有些是季节采样（有不同动物，也有相同动物通过标记进行季节采样），有些数据是百分比… …具体的数据采用什么统计学方法是需要注意和描述清楚的。特别提醒：材料和方法切忌简化、他人不能重复。每个方法如果不是独创，都要有来源。结果：这是论文最精华的部分，是多年辛苦劳动的成果。有些同学喜欢按照不同的章节进行描述，这是可以的。每个章节可以独立成文，在每个章节内的前言就需要更加具体化，科学问题也就更直接和具体。方法介绍也是更具体细致。结果部分也要注意逻辑性，先说什么，后说什么，要层次清楚。基本要求是图表要美观，用图表表示结果的目的就是要将研究结果表述得一幕了然，如增加还是减少，变化趋势如何，相关关系等等。但要注意有些数据是不能用折线图的，只有连续的数据才能用折线图。图的设计和美化过程很重要，字体、线段粗细等等，这些都是要花费很大功夫的。统计学信息要详细给出来。要时刻记住：结果是针对问题来的，结果是经过相应的实验设计，经相关处理后获得的，收集数据的过程自然是要严格仔细，数据要确保真实可信，这才是好的结果。每个结论性的内容，只要是引自文献，一定要给出出处。文献引用要阅读原文，尽量不要转引，起码要看看原文的论文摘要。现在许多引用与论文中的内容不沾边，或者是错误引用。同时正确理解原文也是很重要的，一旦理解错误，也是很大的问题。在分析自己的结果的时候，在生物学中，还要注意掌握生物体的基本生物学特性，如分布在那里？食性？是否冬眠？分类地位？生境情况，气候情况等等，不注意这些信息，或者不了解这些信息，许多科学问题是理解不了的，也是解释不好的，即使有好的结果也很难得出好结论。这些可能适合宏观生物学领域。作为生物学研究，由于研究的哲学不同（生物有其特殊的生物哲学，著名科学家迈尔有过详细阐述），因此一个生物学现象应该力求给出近因（Proximate cause）和远因（Ultimate cause）。一个生物学现象，不从这两个方面进行阐述，会有很大的不足。生物哲学这一点是与物理哲学等不同的，也就是说，一个生物学现象我们给出导致这种现象的原因后（所谓的机理性研究，如分子生物学、基因组学研究等），还要解释为什么会有这种现象（进化上的解释）。我们测定的是一个瞬时的生态学、生理学、生物化学或者分子生物学指标，但是这个指标所反映可是无数个世代后的一个现象，这个无数个时代的进化过程中到底发生了哪些事情？是需要我们分析的。如果论文结果以多个章节进行展示，在每个章节中最好有个小结，总结本章的主要发现和结论。有时也可以指出实验的不足或需要补充的内容。特别提醒：讨论要有主次，切忌面面俱到、处处不深入、含含糊糊。结语：建议全文有个结语部分（不见得都需要）。结语是全文的总结，再次提醒读者你所研究所获得的主要结论，重要贡献，不足，以及建议可以进一步开展的相关内容。注意的是，结语不要与摘要重复，不要与每个章节的小结重复。太多的重复是非常忌讳的。文献综述：文献综述是反映学生掌握文献的情况，对国内外发展所掌握的情况，对文献的过滤和综合能力。特别提醒：不要涉及面太广、太大。要围绕几个主题展开。论文的研究内容是以文献综述为基础的。一定要注意引用：图表的出处，每个结论的出处。参考文献：这部分往往容易出问题，主要是由于不细心导致的。首先，在论文内引用的文献，在参考文献部分一定要列出来；反之，参考文献中列出的每篇文献，必须都是文内引用的。前后一定要一致。参考文献的引用要精，不是越多越好。实际上许多学生是根本没有阅读那些文献。既然没有阅读，列上干什么呢？你参考了吗？如果没有参考，怎么放到了参考文献中去？关于细节问题，只要细心就不会有作者姓名错误、刊物名称错误、动物名称错误、页码错误、大小写错误等等。我有个建议，参考文献中的中文文献最好列在英文文献的前面，且最好是按照姓氏笔画排序。有些同学说按照拼音排序不是一样吗？我的观点是我们的中国字，顺序是笔划，不是拼音。只是个人的爱好而已，至少我学生的论文都是建议他们这样排序的

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，这种论文偏理论型也可以通过设计调查问卷，可针对身边某一热点问题进行调查，如消费观，就业观，来搜集数据，再写一篇调查报告

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。关键词: 统计学；发展趋势；统计教育改革随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。一、统计学的基本发展趋势纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。（一）统计学与实质性学科结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。（二）统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining，又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

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在毕业论文的写作过程中，指导教师一般都要求学生编写提纲。从写作程序上讲，它是作者动笔行文前的必要准备;从提纲本身来讲，它是作者构思谋篇的具体体现。所谓构思谋篇，就是组织设计毕业论文的篇章结构。因为毕业论文的写作不像写一首短诗、一篇散文、一段札记那样随感而发，信手拈来，用一则材料、几段短语就表达一种思想、一种感情;而是要用大量的资料，较多的层次，严密的推理来展开论述，从各个方面来阐述理由、论证自己的观点。因此，构思谋篇就显得非常重要，于是必须编制写作提纲，以便有条理地安排材料、展开论证。有了一个好的提纲，就能纲举目张，提纲挚领，掌握全篇论文的基本骨架，使论文的结构完整统一;就能分清层次，明确重点，周密地谋篇布局，使总论点和分论点有机地统一起来;也就能够按照各部分的要求安排、组织、利用资料，决定取舍，最大限度地发挥资料的作用。

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。