对可辅助诊断、疾病预防和治疗的多种材料的研究一直备受关注。医疗健康领域的工作责任重大，将这些材料从实验室转化到临床应用，需要可重复性和可靠性，这在很大程度上依赖于结果的正确报告，科学的所有领域都是如此。与此同时，“显著性”一词的负责任使用也至关重要，缺乏正确统计分析时应严格避免使用该词。尽管关于P值的意义和使用存在批评，科学写作中的黄金标准仍然是呈现您的研究时提供所有相关信息，并在解释数据时考虑正确的统计计算。

规范指南清单

Advanced Biosystems 和Advanced Healthcare Materials等期刊的编辑希望助力研究者以更规范的形式发表研究，并已采纳正确数据呈现的政策。为支持作者在这方面的工作，编辑们整理了以下注意事项：

• 为提高数据可信度，需在独立实验中重现结果

• 根据所做实验的变异性，确保采用合理的重复次数

• 详细报告实验流程，规范操作设置：体内实验应采用使用相同性别或年龄的动物，或在体外研究中使用相同传代数的细胞

• 实验须包含正确的阳性对照与阴性对照

• 尽可能同时提供定量数据和定性数据

• 正确评估实验设置，采用正确的统计测试：例如，比较超过两个组的均值时，避免使用t检验，应使用方差分析（ANOVA）。

• 数据图表中应包括误差条

• 考虑以箱线图或散点图替代条形图，以更好显示样本方差

• 在图例中提及：

👉使用了多少个重复实验

👉图表和误差条代表什么

👉采用何种统计测试

👉显著性符号的意义

例如，数据呈现为均值±标准误，n=6，P值通过单向方差分析（ANOVA）并进行Bonferroni修正计算，*P<0.05，**P<0.01。

• 在方法部分的统计分析小节中提及：

👉数据是如何呈现的

👉显著性是如何计算的（使用正确形式的👉统计测试及其假设）

👉何为显著性

👉使用了哪个软件进行显著性分析

例如，连续变量表示为均值±标准误。对于具有相等方差的正态分布数据集，使用单向方差分析（ANOVA）并进行Tukey事后检验。在所有情况下，显著性定义为p≤0.05。统计分析使用X软件进行。

我们希望这些信息能对您的科研工作有所帮助。

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