1 统计学方法的选择 对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件及分析目的，选用合适的分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析；对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件及分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识选用合适的回归类型，不应盲目套用直线回归分析；对于多因素、多指标资料，要在一元化分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标的内在联系作出全面、合理的解释和评价。

2 资料的表达和描述 用±s表达服从正态分布的定量资料，用M（P25，P75）表达呈偏态分布的定量资料；用统计表时，应合理安排纵横标目，数据的含义应表达清楚；用统计图时，所用统计图的类型应与资料性质相匹配，并使数轴上的刻度值的标法符合数学原则；用相对数时，分母不宜小于20，要注意区分百分率和百分比。

3 统计结果的解释和表达 当P＜0.05（或P＜0.01）时，应说与对照组间的差异有统计学意义，而不应说与对照组之间有显著性差异；应写明所用统计分析方法的具体名称（如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等）和统计量的具体值（如χ2=32.775，P＜0.01）；在用不等式表示P值的情况，一般情况下选用P＞0.05、P＜0.05、P＜0.01三种表达方式即可满足需要。当涉及总体参数（如总体均数、总体率等）时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间。统计学符号按GB3358-1982《统计学名词及符号》的有关规定书写。