医学论文中的统计方法要求严格、准确和透明，以确保研究结果的可靠性和有效性。以下是医学论文中统计方法的一些基本要求：

1. 选择合适的统计方法：根据研究设计和数据类型选择合适的统计方法。例如，对于连续变量，可以使用t检验或方差分析；对于分类变量，可以使用卡方检验或Fisher确切概率法等。确保所选方法能够恰当地回答研究问题。

2. 描述统计方法：在论文中详细描述所使用的统计方法，包括假设检验、置信区间、效应大小等。对于复杂的统计方法，可以提供适当的公式或引用相关文献。

3. 样本量和幂计算：说明研究所需的样本量是如何确定的，以及幂计算（如果适用）的结果。这有助于读者评估研究的可靠性和推广性。

4. 数据处理和缺失值处理：描述数据的预处理步骤，包括异常值的处理、缺失值的填补方法等。确保数据处理过程透明且可重复。

5. 统计显著性水平：明确所使用的显著性水平（如α=0.05），并解释其含义。同时，避免过度解读统计显著性，结合效应大小和临床意义进行综合判断。

6. 多重比较校正：如果研究中涉及多个假设检验或比较，应考虑使用多重比较校正方法（如Bonferroni校正），以控制假阳性率。

7. 报告效应大小和可信区间：除了统计显著性外，还应报告效应大小（如相关系数、均值差异等）和可信区间。这有助于读者更全面地了解变量之间的关系和不确定性。

8. 图形和表格辅助说明：使用图形和表格直观地展示数据分布、变量关系和统计结果。确保图形和表格清晰、简洁，并遵循相关规范和要求。

9. 统计软件说明：说明所使用的统计软件及其版本，以确保结果的可复现性。如果可能的话，提供数据分析的代码或脚本。

10. 遵守伦理和法规：确保研究符合相关伦理和法规要求，特别是涉及患者隐私和数据保护方面的规定。遵守所在机构或国家的伦理审查程序。

总之，医学论文中的统计方法要求严谨、准确和透明，以确保研究结果的可靠性和有效性。遵守上述要求有助于提升论文的质量和学术价值。