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此篇文章來自網路版Thomas
A. Lang與Douglus
G. Altmas之合著，
「Basic
Statistical Reporting for Articles Published in Biomedical Journals：The
Sample Guidelines」。
對於生醫研究論文其內容中有關統計方法之敘述，在Lang的第一版內容如下：
描述的統計方法需求詳盡，使得讀者可以用以評估原始數據，以驗證其報導之結果。如有可能，量化發現的結果並且以適當的指標表示量測誤差或不確定性（度）。避免以單一統計量顯示統計假設檢定，例如只報導P值，而忽略樣本數目此重要知識。統計方法與實驗設計應該列出其參考文獻。使用之統計名詞，縮寫名詞與符號要加以定義。要列出使用的統計軟體。
第二版之內容如下：
提供足夠詳細之知識，因此研究結果能夠與其他分析相結合。敘述統計（descriptive
statistics）需要報導百分比之分子與分母，尤是風險比
(risk), 勝算比(odds)與危險比(hazards
ratios). 在進行再分析P值之資訊時並不足夠。必須報導每試驗族群的樣本數目與量測估計值之精密性。通常以95%之信賴區間表示。
最新版之內容如下：
Ⅰ、統計方法的報導
一、初期分析（preliminary
analyses）
1.
在進行分析之前，對於原始數據之處理都需要報導確認，例如對於數據進行數學公式轉換，以接近常態分佈，或是以比例值顯示數據，將連續性數據以分類數據表示，將分類數據加以結合。
二、主要分析（Primany
analyses）
1.
描述進行分析之目的。
2.
確認使用分析的每一變數（Variable），並且以敘述統計加以描述。
3.
對於診斷研究相當重要的變數，儘可能顯示其最小的差異性。
4.
對於研究目的所使用的分析方法加以完整性的報導。
5.
對於每項分析所使用的方法分別描述，避免以概括方式列出使用的統計方法。
6.
對於分析的方法，要驗證其假設之正確性，尤其是a.以非參數檢定法分析Skew數據，b.以成對檢定技術分析成對數據，c.執行線性迴歸，而其關係是否線性相關。
7.
以相同的數據群進行多重比較，要顯示其信賴水準是否調整與如何調整。
8.
有多少離群數據（outlying data），在分析過程中如何處理。
9.
使用單尾或雙尾檢定，如何判別使用單尾？
10.
對於統計顯示水準加以報導（例如α = 0.05）。
11.
說明使用的統計軟體與其版本。
三、補充說明（Supplementary
analyses）
1.
對於任何輔助（ancillary）分析的使用方法，例如敏感性分析（sensitivity），遺失數據之補遺（imputation
of missing values），對假設條件之檢定等。
2.
對於事後分析（post-hoc）要加以確認，包括非計劃之次族群分析等。
Ⅱ、統計結果之報導
一、敘述統計之報導
1.
數據，尤其是量測數據，要儘量精確（precision）。為了容易理解與簡單化，可以四捨五入。
2.
對於每個分析要報導所有樣本數目與分組數目。
3.
對所有百分比要報導分子與分母。
4.
對常態分配之數據，報導平均值與標準差（SD），其形式為 ±SD。
5.
非常態分佈之數據，要列出中數，四分之一位數，四分之三位數，說明內四分位距之上限與下限。
6.
不要使用標準偏差（Standard error of the mean, SE）用以表示數據之變異性。
7.
以表、圖顯示據。表格代表確實數值，圖形表示所有數據之評估。
二、風險，比例之比值（risk,
rates, ratios）
1. 確定數值
a.
比例：發生率 (incidence rates);
存活率
(survival rates)。
b.
比值：勝算比（odds ratio）,
相對風險比(hazards
ratios)。
c.
風險：絕對風險（absolute risks），相對風險差異（relative
risk differences）。
2.
確認報導數值之分子與分母
3.
每個試驗，比例值之時間週期要確認。
4.
比例之族群要加以報導（例如 x 100, x 10,000）。
5.
對於風險，比例與比值要求報導其信賴區間。
三、統計檢定
1.
描述統計檢定之狀態。
2.
對於分析之變數（Variables）加以確認，對每一變數之數以適當的敘述統計加以描述。
3. 對於醫療（clinically）性的重要差異值加以確認。
4.
對於相等性（equivaleve）與非推論性（non-inferiories）之研究，報導族群間最大的不同。在生物相等性或許可以接受，但是在統計之差異也需要報導。
5.
對於檢定加以說明：單尾，雙尾，或成對試驗。
6.
對於數據之假設條件（例如常態分佈）需要加以檢定。
7.
對於統計顯著性（例如 α = 0.05）加以報導。
8.
對於主要之分析結果，例如族群中之差異，診斷敏感性（diagnostic
sensitivity），迴歸之斜率等，需要報導其精確性，例如其95%信賴區間。
9. 不能使用SE值表示估計值之精密性，單一之SE值只代表68%信賴區間。
10.
統計檢定之結果，列出P值時，儘可能有小數點兩位，例如P
= 0.03或P
= 0.22，不要只寫出P
< 0.05。也不要只使用”NS”。
太小的P值其表示方法為
“P < 0.001”。
11.
多重比較是否進行調整，需要報導。
四、相聯分析（Association
analyses）
1.
描述為何使用相聯分析。
2.
以敘述統計確變數與結果（Summary）。
3.
確認使用之檢定方法，單尾或雙尾。
4.
相聯檢定（例如卡方分析）需要報導P值。
5.
對於參值，例如 （Phi）係數，要報導其信賴區間。不能只用Low，Moderate與high描述其關連。要考慮其生物上的關聯性。
6. 對於Primary
compassions，以列聯表進行分析。
五、相關分析
1.
描述使用相關分析之目的。
2.
綜合報導每一變數的敘述統計結果。
3.
確認使用之相關分析係數，Pearson
或Spearman。
4.
確認分析之假設條件。
5.
說明信賴水準，以顯示相關係數是否有統計顯著性。
6.
進行相關係數報導，除非對其範圍已有定義，否則不要以Low
，Moderate,
high加以表示。對於生物上的意義加以考慮。
7.
不論是否顯著，報導相關係數（95%）信賴區間。
8.
可以以數據分佈圖表示相關性，樣本大小，相關係數，信賴區間與P值在圖上需要說明。
六、迴歸分析
1.
描述迴歸分析之目的。
2.
確認分析中的變數，以敘述統計加以描述。
3.
確認假設條件，例如線性要檢定其線性。
4.
對於離群值要加以報導。
5.
對於遺失數據之處理需要報導。
6.
對於多重迴歸，要報導a.使用之信賴區間，b.變數之評估結果，c.重合性，d.變數之選擇方法（例如t檢定）。
7.
每一迴歸變數之信賴區間與P值，最好以表格表示。
8.
對於線性迴歸，可以以圖形顯示，並且列出迴歸直線，但是直線不能超過數據群之最大與最小值。
七、變方分析與共變異數分析
1.
確認假設條件，例如是否常態分佈。
2.
離群值與遺失數據之處理。
3.
確認變數是否有交互效應，如何檢定其交互效應。
4.
以表格表示結果，每一變數之P值，統計量，自由度等。
八、存活分析
1.
解釋使用存活分析之目的。
2.
描述事件之起止時間。
3.
數據進行調查其環境背景。
4.
描述用以估計存活率之統計方法。
5.
確認假設條件。
6.
對每一族群，報導存活機率，包括信賴區間，參預之數目。
7.
報導存活時間之中數，包括信賴區間。
8. 以Kaplan-
Meier plot或表格顯示結果。
9.
說明二或多組存活曲線進行多重比較之統計方法，報導其統計檢定與P值。
10.使用迴歸模式報導，以說明變數與存活率之相關性。
11.
報導每一試驗之風險評估或相對風險比(hazard ratio)之信賴區間。 |
