绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
医学论文是医学科学研究工作的文字记录和书面总结，是医学科学研究工作的重要组成部分。医学论文报道医学领域领先的科研成果；是医学科学研究工作者辛勤劳动的结晶，是人类医学科学发展和进步的动力。从事医学科研究工作的同志，经常撰写医学论文，不仅可以扩大视野，掌握国内、外医学动态，而且能提高科研设计能力和研究能力，以及教学能力和业务水平。反过来，如果科研能力、业务水平及教学能力提高了，工作成绩显著，又能写出高质量的医学论文。论文一经发表，即被社会所承认，也是该项目取得科研成果的必要途径。由此可知，医学论文像一面镜子一样，反映出一个国家、一个省、一个地区、一个单位的医学科学水平和工作风貌，更能反映出人才的多少和水平的高低。因此，如何撰写出高质量的医学论文是广大医务工作者应该掌握的基本技能，也是取得学历、学位、晋升职称的必要条件。故怎样写作出高水平的医学论文，是摆在每个医务工作者面前的一个重要课题。为了提高大家的医学论文写作水平，本文重点介绍医学论文写作的五大要素。第一大要素：思想性医学论文是专业性、探索性很强的文章，它的基本任务是探索未知，具体讲就是提出问题、解决问题，即提出前人从未提出过的问题，解决前人没有解决的问题。然而，医学论文同样要体现党和国家有关卫生工作的方针、政策，贯彻理论与实践、普及与提高相结合的方针，反映我国医学科学工作的重大进展，促进国内、外医学界的学术交流。同时，在医学科学研究工作中，必须理论联系实际，运用辩证唯物主义和历史唯物主义的观点分析问题。要遵守国家法令，执行著作权法、保密和技术专利等有关规定。做到尊重科学，讲究道德，反对作假，反对剽窃。让医学技术工作面向经济建设，为国家经济建设服务。因为在一定程度上讲，“文如其人”；所以，医务工作者有了好的思想才会有好的主题，有了好的主题才会有好的结论，最后才会有好的论文发表。第二大要素：创新性科学贵在创新，只有不断创新，人类社会才会进步，医学科学也不例外。所谓“创”，是指医学论文所报道的主要科研成果是前人没有做过或没有发表的“发明”、“创造”，而不是重复别人的工作。所谓“新”，是指医学论文所提供的信息是鲜为人知的，非公知公用，非模仿抄袭的，即指医学的研究性课题，包括基础医学、临床医学和医学边缘学科等三个领域。此外，即所谓推广性课题研究：在此类研究当中，如果是模仿和重复他人课题或研究，应仿中有“创”、推陈出“新”。作者应在别人研究的基础上有自己的新见解，产生出一种新的理论或技术，只有在一定程度上创新，才会从新的角度反映出新的成就。如国家级重大科研课题的推广应用，以及老药新用，古方今用等项目，亦包括基础医学、临床医学和医学边缘学科等三个领域的推广应用性课题。第三大要素：科学性衡量医学论文水平的首要条件是论文的科学性。在评价医学论文时，主要看科研设计是否严密合理，方法是否正确，资料是否完整可靠，依据是否准确并符合统计学要求，结果是否科学严谨，结论是否妥当并有充分依据等等。医学论文写作的科学性，具体包括“三严”和“五个体现”两个方面。第一方面：撰写医学论文，必须贯彻“三严”精神。众所周知，按医学论文来源分类：（1）、分为原著（包括论著、著术及短篇报道）和编著（包括教科书、参考书、专著、文献、综述、讲座、专题笔谈、专题讨论等）两类；（2）、按论文写作目的分类为：学术论文和学位论文两类；（3）、按医学学科及课题性质分为：基础医学、临床医学、预防医学、康复医学等四类；（4）、按论文的研究内容分：实验研究论文、调查研究论文、实验研究论文、资料分析论文、经验体会论文五类；（5）、按论文的论述体裁分为：论著、文献、综述、述评、讲座、技术与方法、个案报告和医学科普论文等。所以，作者必须根据自己研究工作和研究资料的内容，选择相应体裁的论文表达形式。1、坚持严肃的态度：有一种观点认为“态度决定一切”。医学工作者只有思想端正，对待科学严肃认真，不夸大其词，不掺杂水份，才可能写出高质量的论文。2、坚持严谨的学风：如果没有严谨的学风，心浮气躁，沉入不到你所从事的研究当中去；或者被别的议论轻易改变自己的观点或实验过程，均难以得出正确的结果，更谈不上写出高水平的论文。3、坚持严密的方法：每一项实验或者临床观察，均应有严密的计划和步骤。在应用严密的操作和相关的程序当中，更不允许随意更改自己的科研设计和论证。所以，一篇好的医学论文诞生，既要有好的选题，好的设计，又要有具体的实施和认真的总结，作者必须把握好每一个环节，做到“严肃、严谨、严密”。有的人临时想写一篇论文，平时没有选题、没有设计、没有素材、更谈不上积累，怎么能临时写出论文呢？所以，医学论文来不得半点想当然、来不得半点虚假。第二方面：撰写医学论文必须具有“五个体现”1、体现真实性医学论文必须取材可靠，有原始资料和记录，实验结果务必忠于事实和主题，无夸大之处，更不能因实验数据与设计有出入而轻易改变程序和操作方法。当你做出的实验失败了，只要找出失败的真正原因，你同样可以总结出有价值的论文，同样可以发表。你的论文告诉后来的研究者，在此课题研究的某一个方面上道路不通；它的意义也就是为后来的研究者节约了大量的人力、物力以及宝贵的时间。2、体现再现性医学论文报道临床或实验观察所得出的结论，其所采用的实验对象、实验方法、实验器材和实验步骤，以及得出的结果，都必须经得起他人在任何时间、任何地点、相同条件下的重复，并能得出相同的结果。例如，我国有的医学论文虽然发表了，但别人重复不出你论文当中的结果，这样的医学论文没有任何价值。再如，我国医学工作者的医学论文寄到国外医学杂志发表时，其杂志社均有严格的审编过程，必要时有相应的机构再现你的论文结果，考察其可靠程度，然后再根据情况决定是否发表。3、体现准确性医学论文中，数据必须准确，必须反复探讨，特别是统计学处理。例如：有的论文作者演算数据错误，编辑也未严格把关，不知不觉中统计学出了差错，文章虽然发表了；但最后在评职称中，错误被评审的专家核查出来了，当事人未能晋升上职称还不知是什么原因，这样的教训值得引起大家注意和重视。另外，论文中的引文，必须是作者亲自阅读的文献资料，引用一定要准确，引文用词必须规范，术语必须准确；自己的论文推导出来的结论必须合乎逻辑，表达准确。因此，在你的论文完成之前，那怕是一个标点、一个字符、一个数据你都必须核对得准确无误。4、体现逻辑性我们写作医学论文，必须结构严谨，层次清楚，概念明确，判断恰当，推理合乎逻辑。不能概念不清，判断不当，更不能证据不足，论证不力，导致观点不明。目前，对医学论文的格式要求各家杂志社不尽相同；因此，作者在写作前，必须参阅你想投稿的医学期刊，每一种期刊都有它相应《投稿须知》或《稿约》。通常情况下，以中华系列杂志的《稿约》要求为标准，从文题、署名、摘要（目的、方法、结果、结论）主题词、正文、参考文献等多个方面把握全篇。5、体现公开性医学论文的作者要客观真实地评价自己和他人的研究成果，切忌片面性和说过头话。对临床实验结果要如实所映，不能任意取舍，不摒弃偶然现象。例如：某人做一项临床研究，对200例病人进行药物疗效观察，结果只有50例有效，有效率为25％；而作者若舍弃100例无效病例，只报道100例，仍保留50例有效，会导致有效率为50％的错误结果。此外，我们引用他人科研成果或文献资料时，必须亲自查阅，注明出处，以示对作者的尊重和公正。第四大要素：实用性医学论文发表后，对人类医学事业具有使用价值，是一种社会承认的劳动。发表论文最终目的就是给同行参阅，效仿使用，推动医学事业的向前发展。如读者用了你的论文中提供的方法，则必然有效，能取得良好的社会和经济效益。从现代需要的观点出发，医学论文有的能解决防病治病的实际问题，具有实用价值；有的着眼示来，能促进医学科学技术的发展，具有较高的理论价值和社会价值。如果一篇医学论文内容空洞，言之无物，不仅谈不上发表，更谈不上它存在的价值；即使这样的论文侥幸发表了，别人一看就知道没有水准，一看就知道是关系稿、凑数稿，更经不住时间和实践的检验，将对作者、编者、以及该医学期刊都是一个不少的负面影响。第五大要素：可读性撰写医学论文是为了交流、传播，存储新的医学信息，让他人用较少的时间和脑力就能顺利阅读，以解论文的内容和实质。这不仅要求论文结构严谨，层次清楚，用词准确；而且要求论文语言通顺，文风清新，可读性强。一般我们在阅读时，首先会参阅论文的摘要。摘要一般在300~500字之间，英文摘要则相对具体些（600个实词左右），内容包括目的、方法、结果、结论四个部分，它是全篇内容的高度浓缩和提炼；也是整个论文的精髓和灵魂。读者只有在参阅论文摘要，确定其价值后，才会更进一步去参阅详细的内容，再去进一步去应用，所以摘要与正文同样重要。如为论著虽标引2~5个主题词。正文语句结构多以主谓宾句为主，是一个有血有肉的实体；同时，必须让读者感受到文章的脉搏和灵气，体会到论文的思想和主题，有很强的可读性。正文中的医学名词，以1989年科学出版社出版的《医学名词》为标准。药物名称应使用1995年版药典（法定药物），英文药物名称则采用国际非专利药名，不用商品名。计量单位必须是1991年中华医学会编辑出版的《法定计量单位在医学上的应用》一书为蓝本。数字执行GB/T15835-1995《关于出版物上数字用法的规定》。统计学符号按GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写。文中缩略语尽量少用。参考文献，按BG7714-87《文后参考文献著录规则》，采用顺序编码制著录。综上所述，以上“五大要素”是我们撰写医学论文的基本要求，也是我们撰写医学论文的核心要素。总之，撰写医学论文时，我们必须客观地、真实地反映事物的本质，反映事物的内部规律，完成从感性认识到理性认识的过程，尽量反映我国医学科研工作的重大进展，促进国内外医学界学术交流。真正做一个发现医学真理、检验医学真理、实践医学真理、证实医学真理和发展医学真理的人。
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医学论文统计学分析的知识你可以登陆：创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等，统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料，都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法，而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论，对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验（显著性检验）获得P>时，认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生，因此接受假设，认为差异无显著意义（差异不显著）。
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
一般用Excel做，它是专门做表格的软件。当然，也可以在Word/PS/CDR里绘制表格。1.首先，要设计统计表格的表头，设计好每列的标题，要简洁明了，调整好每列的宽度和各个统计项的顺序。2.完成上面的工作以后，设置每列单元格的数据格式，是文本还是数值或者是其他类型。3.为了表格的美观性，还可以进一步设置单元格的对齐方式，边框、字体颜色等。
1.表格的种类
表格是以行和列组合的形式来表示实验数据和统计结果的一种方式。学位论文使用表格，可以使数据、结果更加醒目，便于读者掌握重点，了解变化，对比异同。此外，表格将众多、繁杂的数据分集中在一起，使之系统化、简约化，可以节省文字和篇幅。
根据数据的来源，表格可分为两类：一类是直接观测、调查记录数据的表格;另一类是从原始数据演算出来的数据，称为导出数据的表格。如百分数、比值、总计、平均值等,便于作比较。
根据表格的作用，表格又可分为两种：一类是表达实验结果的，数据要求精确。另一类是显示某种变化趋势和某些因素相互关系的，一般数据不必十分精确。
2.表格编制的要求
第一，表格与图形一样，应有自明性，对读者无须解释、说明，便可了解表格的含义。
第二，表格的内容要突出重点，不要罗列无关的细节，一般分析运算过程中的中间步骤应删除。
第三,表格的设计要符合逻辑。即表格内容应与论文主题相一致;表格的排列要有逻辑性，或按时间先后、因果关系方案优劣的顺序排列，方便阅读和判断。
第四，论文中出现的表格应具有典型性。同类型的表格应合并。若某个表格内容简单，只有两种数据，可以改用文字叙述，不必列表。一般是出现三种或三种以上数据时才列表。
第五，每个表格是一个单元，表达一个中心内容，不可试图把几方面性质不同的结果列在一个表格内作比较。
第六，表与图不要同时表达一个内容，以免重复。
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论文实证分析数据处理包括数据清洗、数据转换和数据分析。首先，进行数据清洗，包括检查数据质量、处理缺失值和异常值等。其次，进行数据转换，可以使用标准化、归一化等方法，使数据在同一尺度上进行比较。最后，进行数据分析，可使用统计方法、回归分析等进行实证研究。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
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一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。