美國生理學會相關期刊之統計報告指引

美國生理學會（American Physiological Society, APS）其相關期刊有650種。在2004年，由Curran-Ever與Benos兩位教授，撰寫一篇如何在學術期刊上針對統計分析進行報導。這份報告引起許多評論，因此在2007年又有一篇綜合意見。兩篇文章出處如下：

1. Guidelines for reporting statistics in journals published by the American Physiological Society , Adv,. Psysio. Edu. 28:85-87., 2004.

2. Last word on Perspectives” Guidelines for reporting statistics in journals published by the American Physiological Society “, Adv Psysio. Edu. 31:306-307, 2007

試驗設計，數據分析，結果討論此三份都是交互影響。在進行試驗設計十過程與統計學家可以協助定義實驗的問題。數據收集過程，統計學家可以評估統計之假設條件是否合乎要求。

對統計檢定而言，如果得到的顯著水準P值小於臨界值α，代表此試驗影響為顯著。

如果試驗目的是提出一個新發現，α=0.1比數適當。因為α=0.1，代表得新發現的機率增加。

指引3：確認統計方法，將引用的教科書或評論（reviews）於參考文獻中註明。

以ANOVA進行多因子之影響性檢定，如果某一影響因子為顯著。在此影響因子中各不同處理彼此是否顯著差異需要進行多重比較。多重比較的檢定方法需要控制。

一組觀察值的變異程度由其平均值與其標準差所表示。此標準差反映母群平均值的理論變異程度。

標準差量法適當的反應出觀察樣本的變異值。如果試驗數據為N個量很大的觀察值，其母群為常態分佈，標本的標準差即為母群的變異量。標準差在計算信賴區間時十分有用也十分重要。

母群與樣本的標準差表示符號不同，母群為SD（standard deviation），樣本為SE（standard error ）。如果對一常態分佈族群取樣點為無限，其變異量σ以SD表示。如果取樣數目數為n，樣本之標準差為SE=σ/√n。

醫學期刊要求以±標準差加以表示，例如血壓值為115mmHg（SD10）。

以信賴區間表示量測的不確定度。信賴區間之計算與可信賴水準（α）相關。α=0.01，信賴水準99%。信賴區間計算值為[-19,-3]，代表此量測值有99%的機率，範圍界於-19 與 -3之間。

精確的P值意義如下：P=0.057與P=0.57此種方式比P>0.05, P=NS*”更有意義。精確的P值對統計結果之解釋更有意義。

表1. P值之解釋
P值	解釋
P>0.1	試驗數據代表無影響
0.05~P~0.1	數據可能有真正的影響
0.01<P~0.05	數據代表有明顯意義，有真正的影響
P~0.01	數據有強烈的意義，真正有影響

在一項試驗中，有三種治療心臟病的藥劑，每組試驗共有25個對象，信賴度為99%。以血壓的改變作為藥效依據。統計之結果如下：

藥劑	樣本標準平均值	樣本	P值	信賴區間
A	-20	18	<0.001	-30 to -10
B	-0.2	18	<0.001	-0.3 to -0.1
C	-20	18	0.07	-50 to 10

對A藥劑，降低血壓20mmHg，P<0.001代表此改變為顯著。其信賴區間為10~30mmHg，代表此種血壓降低對治療具體有效。

B藥劑降低血壓0.2mmHg，在統計有顯著意義（P<0.001），信賴區間為0.1~0.3mmHg。對真正治療意義不大。

C藥劑減少血壓20mmHg，但是統計上不顯著（P=0.07）。信賴區間代表此藥劑血壓增加10mmHg至降低50mmHg。而且此信賴區間範圍大，代表統計量無意義。因此需要執行更多的試驗。

信賴區間的上下限與範圍其意義係應該由各領域專業進行判斷。

數據的位數往往來自儀器的解析度。但是這些解析度與科學意義如果不相關，則不需要有太多位數。

例如血壓計設值為115.73mmHg. 要如何報導此數據?例如115.73, 115.7或是116 mmHg? 解析度0.01或0.1mmHg有否實質意義?同樣地，pH值解析度0.001與0.01 pH有何差別?

指引9. 在摘要（Abstract）對每一個主要結果需報導信賴區間與P值。

2. 以SD （standard deviation）以報導樣本差，不要使用SE（standard error）。