在撰写医学论文时，统计学处理是一个至关重要的环节。以下是进行统计学处理时需要遵循的几个主要要求：

一、关于材料的表达与精确描述:

对于近似服从正态分布的定量材料，我们应使用 x±s 来进行表达；而对于呈偏态分布的定量材料，则应采用 M(QR) 进行描述。在制作计算表时，我们必须合理安排表格的纵横标目，确保数据的含义能够清晰明确地传达给读者。同时，在选择计算图时，我们应选择与材料性质相匹配的图形类型，并确保数轴上的刻度值标法严格遵循数学原则。此外，当使用相对数时，需要特别注意分母不应小于20，并且要清晰区分百分率与百分比的概念。

二、统计研讨的规划设计:

在进行统计研讨时，应明确告知所采用的计算研讨规划的名称以及主要的实施方法。例如，对于查询规划，我们需要说明是前瞻性、回顾性还是横断面查询研讨；对于试验规划，应详细阐述具体的规划类型，如自身配对规划、成组规划、交叉规划、析因规划或正交规划等。在临床试验规划中，还需说明属于哪一期临床试验以及采用了何种盲法措施等。在实施主要方法时，应围绕四个基本原则（重复、随机、对照、均衡）进行简要说明，特别强调如何有效控制重要非试验因素的干扰和影响。

三、计算成果的详细解说与表达:

当统计结果显示 P<0.05（或 P<0.01）时，我们应表述为“比照组之间的差异具有显著性（或非常显著性）的意义”，而非“比照组之间具有显著性（或非常显著性）的不同”。同时，应明确写出所使用的计算剖析方法的具体名称（例如：成组规划材料的 t 查验、两要素析因规划材料的方差剖析、多个均数之间两两比较的 q 查验等），并给出计算量的具体数值（如 t=3.45, χ2=4.68, F=6.79 等）。此外，应尽可能提供具体的 P 值（例如：P=0.0238）。在涉及整体参数（如整体均数、整体率等）时，除了给出显著性查验成果外，还应一并提供 95% 的置信区间。

四、合理选择统计分析方法:

对于定量材料，我们应根据所采用的规划类型、材料所具备的条件以及剖析意图来选择适当的计算剖析方法。不应盲目地套用 t 查验和单要素方差剖析。对于定性材料，同样需要根据规划类型、定性变量的性质、频数条件以及剖析意图来选择适宜的计算剖析方法，避免盲目使用 χ2 查验。在进行回归剖析时，应结合专业知识和分布图来选择合适的回归类型，而非简单地套用直线回归剖析。对于具有重复试验数据的回归剖析材料，也不应进行简略化处理。对于涉及多要素、多目标的材料，在一元剖析的基础上，我们应尽可能采用多元计算剖析方法，以便更全面、合理地解释和评价要素之间的交互作用以及多目标之间的内在联系。

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