按理说，我们开展数据分析的常规操作是如果数据偏态分布，正态分布用算术均数来统计描述，用t检验和F检验开展差异性比较；偏态数据用中位数描述，用秩和检验来开展差异性比较。 但是，有些文章却很奇怪。 我的一个学生就问了：“亲爱的郑老师，为什么我看到一篇文献，他统计描述用的是
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“临床试验论文规范写作”系列 “郑老师，统计学中的P值到底大写还是小写？” 这是一个似乎非常普通的问题。不过，在一个星期内，居然有好两位毕业生问我。 的确，这也是个值得回答的问题。我来说两句。
有个微信朋友发了这么一篇中文的学术文章，是关于logistic回归分析影响因素的报告。我看了下，被逗乐了！这篇文章真是反映了中国当前非卓越期刊的普遍现象----到处是造假文，而且造假也没水平！ 我截取该文章的logistic回归分析结果来给诸位看一看：
经常地，有人咨询我“郑老师，论文杂志单位返修时，审稿人说我的数据呈偏态，用错了统计学方法”。怎么办呀？ 郑老师的第一反映是，你是不是又不分正态偏态，统统拿过来进行t检验了吧？这一点，确实该受到批评。这年头，秩和检验方法又不是什么难以通过SPSS实现的方法，你就不试试？ 但事已至此，我们还是应付审稿人
统计学最常见的统计学检验就是两组数据之间的差异性方法。比如两组均数、两组率、两组偏态分布数据的比较等。 常见的方法有t检验、卡方检验、z检验、LogRank检验。 其实这些方法，计算公式都挺复杂的。比如比较两组均数的t检验，公式可见下方所列，难以理解，比较复杂。
很多文章进行统计分析、撰写报告时，当P值比较小的时候（可能<0.000001 之类），由于软件的原因，把P值写成0.000（最常见的就是SPSS，一直都这么展现数据的）。 这样表达结果合适吗？ 不合适！ 关于P值，我在之前推
相对危险度你可能还不明白是什么？但是缩写RR值你恐怕在很多在文献中都看过，它全称是Relative Risk。 据相关教材介绍，相对危险度是医学研究的重要指标，特别是队列研究和随机对照研究，相对危险度是经常被计算的指标。 在队列研究中，RR=暴露组发病率（或死亡率）/对照组发病率（或死亡率）
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统计问题（29）： 当卫生当局引入了一个新的基于社区的疫苗推广团队时，MMR（麻疹、腮腺炎、风疹）疫苗的接种率在接下来的两年中有所提高。此项改变具有统计学意义，单侧检验 P
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统计问题（30）： 诊断出多发性硬化症后的平均生存期比诊断出宫颈癌后长得多。它们的发病率几乎相同，每年每 100000 人中有 5 人，尽管这因地理和人口统计而异。在大量人群中，多发性硬化症的患病率预计为：
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