科研论文是呈现研究成果的一种最好的表现形式，其中数据分析的结果则是论文中最为核心的一部分。每当我们辛辛苦苦写好文章，自信满满投稿后，有时候却连Editor初审的第一关都过不了，甚至惨遭Editor“秒拒”。Editor虽然没有研究的原始数据，但是他们都有一双火眼金睛，常能发现很多平时我们没有注意到的错误和问题。

The International Journal of Occupational and Environmental Medicine（The IJOEM）杂志的主编Farrokh Habibzadeh教授发表了一篇名为《Statistical Data Editing in Scientific Articles》的文章[1]，针对在论文中进行数据编辑时常犯的错误和需要注意的地方，进行了详细的说明，让我们来一起看看Editor怎么说。

一、统计方法描述

一般情况下，在论文方法（Method）的最后一部分，要求作者对统计分析方法进行详细的描述。通常包括几个内容：

1、数据分析所使用的软件及其版本、所属公司、公司所属地等信息。例如：The data were analysed by SPSS version 24.0 for Windows (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).

2、数据结果的呈现和描述形式。例如：Continuous variables with normal distribution were presents as mean±standard deviation (SD); non-normal variables were reported as median (interquartile range).

3、数据分析时所用到的统计检验方法。例如：Mean of two continuous normally distributed variables were compared by independent samples Student's test.

4、设定的假设检验水准。例如：A value of P<0.05 was considered significant.

注意：在统计方法描述部分，有些作者不管什么类型的研究论文，都复制粘贴使用同一个固定的描述模板，这样很容易被Editor发现，统计方法必须要根据自己数据的实际情况，以及真正所使用到的统计方法来进行介绍，万不可张冠李戴。

二、数据的精确度

有些作者在结果描述中太过于追求数据的精度，例如一篇文章中这样描述：The mean work experience of studied participants was 20.365 (SD, 4.35) years。

其中有2个问题：首先，均数和标准差的小数位数在呈现时没有保持一致；其次，工作经验的均值精确到了3位小数，这就意味着在对工作经验这个变量进行调查时，精确到了以“小时”为单位，而在实际的调查过程中一般最多精确到以“月”为单位，因此建议此处的描述修改为20.4 (SD, 4.4) years。

一般情况下，在描述均值、标准差、中位数、四分位间距等指标时，建议小数位数不要超过原始测量数据的小数位数。

对于百分位数的描述，当分母小于100时，一般建议百分位数不保留小数，而当分母小于20时，就不再建议使用百分比来进行描述了。例如：Of 15 patients studied, 26.67% presented with fever，此处百分位数计算的分母为15<20，因此建议修改为：4 of 15 patients presented with fever。

但有时在不易获得分母具体数值的情况下，可以根据百分数和绝对数的大小来进行辅助判断。当百分数大于绝对数时，提示分母小于100，此时百分位数可以不用保留小数。例如：“31 (42.47%) patients……”，此时百分数42.47%大于绝对数31，提示分母小于100 （实际上分母为73），则此处建议修改为：“31 (42%) patients……”。