本刊對來稿中統計學處理的有關要求

1. 統計研究設計：應交代統計研究設計的名稱和主要做法。如調查設計（分為前瞻性、回顧性或橫斷面調查研究）；實驗設計（應交代具體的設計類型，如自身配對設計、成組設計、交叉設計、析因設計、正交沒計等）；臨床試驗設計（應交代屬于第幾期臨床試驗，采用了何種盲法措施等）。主要做法應圍繞4個基本原則（隨機、對照、重復、均衡）概要說明，尤其要交代如何控制重要非試驗因素的干擾和影響。

2. 資料的表達與描述：用±s表達近似服從正態分布的定量資料，用M（QR）表達呈偏態分布的定量資料；用統計表時，要合理安排縱橫標目，并將數據的含義表達清楚；用統計圖時，所用統計圖的類型應與資料性質相匹配，并使數軸上刻度值的標法符合數學原則；用相對數時，分母不宜小于20，要注意區分百分率與百分比。

3. 統計分析方法的選擇：對于定量資料，應根據所采用的設計類型、資料所具備的條件和分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用t檢驗和單因素方差分析；對于定性資料，應根據所采用的設計類型、定性變量的性質和頻數所具備的條件以及分析目的，選用合適的統計分析方法，不應盲目套用檢驗。對于回歸分析，應結合專業知識和散布圖，選用合適的回歸類型，不應盲目套用簡單直線回歸分析，對具有重復實驗數據的回歸分析資料，不應簡單化處理；對于多因素、多指標資料，要在一元分析的基礎上，盡可能運用多元統計分析方法，以便對因素之間的交互作用和多指標之間的內在聯系進行全面、合理的解釋和評價。

4. 統計結果的解釋和表達：當P＜0.05（或P＜0.01）時，應說明對比組之間的差異有統計學意義，而不應說對比組之間具有顯著性（或非常顯著性）的差別；應寫明所用統計分析方法的具體名稱(如：成組設計資料的t檢驗、兩因素析因設計資料的方差分析、多個均數之間兩兩比較的q檢驗等），統計量的具體值（如t=3.45，=4.68，F=6.79等）應盡可能給出具體的P值(如P=0.023）；當涉及到總體參數（如總體均數、總體率等）時，在給出顯著性檢驗結果的同時，再給出95%可信區間。