我们撰写论文，其实很大意义上就是得说服别人（尤其是审稿人），我们的结果是可信的，准确的。如果做不到这一点，基本上就等着被拒稿了。这也就是为什么很多审稿人喜欢看“材料与方法”部分，因为这部分就相当于把你的研究思路、如何做的过程简单介绍了一遍。有问题的话，很容易从这一过程中发现。

那么如何才能说服别人，证明自己结果是可靠的？在我的审稿过程中，经常发现，很多人并不是没有做工作，但却没有好好地表达出来。这种情况下，还是有必要来表达的更清楚一些，否则很容易做得不错，报告却不充分。

这篇文章是我个人总结的一些观点，不一定正确，如有不妥或考虑不周之处，欢迎各位老师指正。

我个人总结，想说明自己结果的可靠，至少要在三个层次上展示。

研究对象

也就是研究对象要可靠，要有代表性。如果研究对象本身就有问题，那后面基本上什么都不用看了。数据肯定有问题，结果更谈不上可靠了。

为什么呢？因为数据分析是根据样本推断总体的。如果样本选择都有问题，何谈总体可靠性？

例如：某研究调查某社区高血压患者的生存质量，研究对象选择采用方便抽样的方法，共调查300名研究对象。

这种样本选择可靠吗？方便抽样尽管方便，但选择的研究对象必然有偏。像体力较好、喜欢运动的老年人，肯定很容易被方便地调查到，而那些卧病在床、无法出屋活动的老年人，就没有这种“方便性”了。此时根据方便抽样调查的生存质量的可靠性如何，大家可想而知。

研究对象有偏，选择有问题的话，即使获得数据，做了统计分析，也无法推论总体，最终无法反应真正的实际情况。

所以，研究对象的选择，这是关键的一步。

获取数据

即使研究对象有代表性，抽样可靠，也不能保证从研究对象获得的数据是可靠的。数据是如何获得的，问卷调查、工具测量（如血压计、各种仪器等）都是各种获得数据的方式，你得保证这些数据的获得是可靠的。

数据和研究对象就像是毛和皮的关系，数据获取自研究对象。然而，数据获取需要一定的手段和方式。有一些相对容易，比如测量身高、体重，测血压、血糖等。一般只要仪器准确，测得数据也较为可靠。

有些则不是这么容易的，事实上，大多数的数据并不是通过仪器获得的，而是通过问卷和量表。比如吸烟、研究、行为、运动、饮食等各种因素，都需要利用问卷来获得。这就牵扯到一个问题，你如何保证调查的数据是可靠的。这里面涉及的问题较多，比如，如何设计一个合理的问卷，如何有效地进行调查。这都是有技巧的。

我个人做统计分析十多年，见过各种各样的数据，深知其中数据质量的重要性。获取一份可靠、真实的数据，实属不易，绝不是简单地问几个问题、测量几个指标这么容易。我给别人分析数据时，绝大多数情况下，总能在分析过程中，发现数据本身存在问题，比如缺失、异常、录入错误，等等。只能说，数据不易，且获且珍惜。