以下指南是关于如何呈现数据和分析的有理有据的指南。当然，同时必须报告实验设计的细节，包括盲法和随机化。

总体

•每份统计文件均应完整地报告所有方法（包括用于处理和分析数据的方法），以便其他人可以准确地重现这些工作。

•每个图表均应清晰地呈现数据（不得夸大地强调结论）。

•应完整地报告所有结果，保证不存疑义。

分析前的分析

•是否已决定正态化？删除异常值？转换成对数？平滑？移除基线？证明这些决定的合理性，并报告足够的细节，以便任何人均可以开始利用您的数据并得到完全相同的结果。说明这些计算是预先计划的还是在看到数据后才决定。

•如果剔除异常值，请说明有多少异常值，用于识别异常值的标准是什么，以及这些标准是否作为实验设计的一部分预先选择。

样本量

•报告您如何选择样本量。

•报告样本量时，请确切解释将什么计算在内。当n = 3时，3是指三种不同的动物、对一种动物的组织进行三种不同的测定、对三种动物的组织进行一种测定，还是在γ计数器中对一次实验分析批制备的制剂进行三次重复计数...？

•请事先说明您是在选择样本量，还是在看到结果累积后以特殊方式调整样本量。

•如果各组的样本量不相等，则解释原因。

避免P值篡改

•对于每项分析（通常是每幅图和每张表），请说明数据分析中的每一步是否遵循了预先计划的方案。如果是在看到数据后才决定删除异常值，则如是说。如果是在看到数据后才决定使用非参数检验，则如是说。如果是在查看数据后才决定分析数据的对数，则如是说。

•如果不能展示所做的每项分析，则至少对其进行描述和列举。

•如果从一个样本量开始，以另一个样本量结束，则准确解释您是如何决定添加额外样本和/或剔除样本。请说明这些决定是基于预设的方案，还是在实验过程中所做的。

绘图数据

•清晰呈现数据。着重于让读者看到数据，而不仅仅是结论。

•如有可能，绘制单个数据的图表，而非数据的汇总。如果散点图中显示的值过多，则考虑盒须图或频率分布。

•如果选择使用误差条绘制平均值，则绘制可以显示变异度的标准偏差误差条，而非不能显示变异度的平均值误差条的标准误差。

统计方法

•说明检验的全名。不称“t检验”，而称“配对t检验”。

•识别进行计算的程序的程序（包括详细的版本号，GraphPad Prism可能是7.01）。

•说明所选择的所有选项。重复测量？是否纠正不相等的方差？稳健回归？约束参数？分享参数？报告完整的详细信息，以便任何人都可以开始利用您的数据，得到完全一样的结果。

报告效应量

•大多数实验最重要的结果是效应量。差值（或比率或增长百分比）有多大？或者两个变量的相关性有多紧密？几乎在所有情况下，您都可以用一个值来总结这种效应量，并且应该使用置信区间（通常是95%区间）来报告这种效应。迄今为止，这是在论文及其摘要中报告的最重要的发现。

•考虑以95%置信区间显示效应量（即差值或比率）的图表。

报告P值

•如有可能，请将P值报告为一个精确到有几位数的数值，而非一个不等式。例如说“P值为0.0234”，而非“P＜0.05”。

•如果存在任何可能的歧义，则清楚说明P值检验的零假设。如果不了解零假设，则不得报告一个P值（因为每个P值检验一个零假设）！

•比较两组时，说明P值是单侧还是双侧（与单尾或双尾相同）。如果为单侧，则说明您在收集数据之前预测的效应方向（以及记录的该预测）和记录的该决定和预测。如果在收集数据之前并未做出该决定和预测，则不得报告一个单侧P值。

报告统计假设检验（显著性）

•统计假设检验用于根据单个P值做出确切的决策。一种用途是在两种可选模型之间进行选择。如果P值小于预设阈值，则选择一个模型，否则就选择另一个模型。执行此操作时，说明两种模型、在两者之间选择的方法、预设的阈值P值以及所选择的模型。此外，也许还报告两个模型的拟合优度。

•比较各组时，不必始终根据结果做出决定。如果您 做 出果断决定，报告阈值P值、计算的P值是大于还是小于阈值，以及做出相应决定。如果您 未 做决定，则报告其置信区间的效应，也许是一个P值。如果您 未 根据该P值做决定，则P值是否小于阈值并不重要，而统计假设检验的整个概念也并不真正有用。

•“显著”该词有两个相关的含义，因此在科学上造成了许多混淆事件。以上两个要点表明，统计假设检验的结果可以（在我看来应该）不用“显著”该词来报告。如果您选择在这种情况下使用“显著”该词，请务必在其前面加上“统计”，这样便不会造成混淆。

•在讨论结果的临床或生理影响时，切勿使用“显著”一词。而是使用诸如“大”、“实质性”和“临床相关”等词。在这种情况下使用“显著”只会导致出现混淆情况。

多重比较

•必须谨慎处理多重比较，记录所有步骤。请注意，多重比较的问题很普遍，这不仅仅是方差分析后进行后续检验时的问题。

•说明是否计划了所有比较并报告了所有计划的比较。如果报告了计划外的比较或遗漏了一些比较，则必须将结果识别为初步结果。

•如果在多重比较中采用了任何纠正措施，请解释细节。

•如需报告多重调整后P值，则明确指出这些P值已作调整。

呈现统计结果的其他指南

1.Curtis，M. J.、Bond，R. A.、Spina，D.、Ahluwalia，A.、Alexander，S. P. A.、Giembycz，M. A.等人（2015）。实验设计和分析及其报告：BJP出版新指南。Br J Pharmacol，172（14），3461 - 3471。

2.Altman DG、Gore SM、Gardner MJ和Pocock SJ（1983）。医学杂志投稿者的统计指南。《英国医学杂志》286：1489-1493。