统计数据解析与应用
了解数据分布类型对统计方法的选择至关重要。对于定量数据而言，不同分布的统计分析方法各有不同。本文主要介绍正态与偏态分布的定量数据的统计描述方法、SPSS操作以及统计表格的绘制。
定量数据的统计描述方法
正态与近似正态分布的描述
正态分布及近似正态分布的数据，可以采用均数来描绘数据的平均水平，标准差则用于描述数据的离散程度。这两种指标能帮助我们理解数据的中心趋势和波动范围。
偏态分布的统计描述
相较于正态分布，偏态分布，尤其是明显偏态的情况，更适合采用中位数（M）来反映数据的平均值。四分位数间距（IQR）作为另一种表现形式，可用于描述数据的离散程度。四分位数间距有直接写出25%和75%分位数的形式，也有P75减去P25的差值形式。
SPSS操作指南
SPSS是一款常用的统计分析软件，其“分析-描述统计-探索”功能可以提供分组描述和整体描述。在进行正态性检验时，软件会同时给出统计描述的相关结果。
单组整体描述：将因变量放入观察指标，软件会给出均数、标准差等指标。
分组描述：保持因变量不变，加入分组变量至因子列表中，可获得更多关于数据分布的信息。
获取百分位数：在特定操作步骤中，可以获取P25和P75等百分位数。
SPSS分析结果解读
单组分析结果呈现了均数、中位数、四分位数以及标准差等信息。而分组描述结果则更详细地展示了不同组间的数据特征及差异。
统计表格绘制要点
在医学研究论文中，统计表格的绘制至关重要。一般而言，定量数据包括正态分布和偏态分布，其描述通常涉及均数和中位数。而定性数据则多采用率和构成比进行描述。差异性的比较也是探讨不同组间是否具有统计学差异的重要手段。这些信息往往需要整合到同一张表格中呈现。
在绘制统计表格时，需注意以下几点：
1. 表格应包括总人群、病例组人群、对照组人群及P值等信息。正态分布数据可选用Mean±SD或Mean(SD)形式描述。
2. 对于偏态分布数据，应使用中位数和四分位数间距M(IQR)进行描述，或采用中位数（下四分位数P25、上四分位数P75）的形式。
3. 分类数据需同时列出绝对数和相对数，并使用n和%进行描述。相对数的小数点一般不超过两位。
4. P值作为差异性分析的结果，应在后期统计分析中予以关注，并在表格中保留三位小数。
5. 表格的对齐方式应基于美观考虑，可以以某数学符号如小数点、括号、±等为对齐标志。所有变量应注明度量单位及表格数据的含义。