SCI论文需要的统计学其实并不难
统计学对科研工作者有多重要呢？只要是做科研，就需要进行科学研究的探索和撰写科研论文，在这其中，都离不了从实验设计、收集和分析数据的步骤，这些都必须要用到统计学方法。
然而，大家一想起统计学，脑海里免不了出现那些晦涩难懂的统计学原理和计算公式，还有各种试验数据的统计方法的选择，不免头痛。接下来，我们将对统计学的基本术语、各种统计方法和统计学的入门方法支招，帮你快速入门统计学。
第一部分：统计学的基本术语
①总体：
要研究的对象全体，例如一个社区，一个特定人群，一个血样。
②样本：
从总体中抽取的子集，即从总体中抽取的一部分有代表性的个体。
③个体：
每一个研究对象
④样本容量：
样本中包含的个体数量
⑤随机误差，也叫抽样误差。
这是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所造成
⑥系统误差，也叫片面误差。
这是由于试验条件控制不一致、测量仪器不准、试剂配制不当、试验人员粗心大意使称量、观测、记载、抄录、计算中出现错误等人为因素而引起的。
⑦准确性，也叫准确度。
指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
⑧精确性，也叫精确度。
指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
⑨正态分布：
若随机变量服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布，且其概率密度函数为则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正态分布。
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ^2）。当μ=0，σ^2 =1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）
⑩中心极限定理：
大量的独立随机变量之和具有近似于正态的分布。
第二部分：常见统计学统计方法的选择
1、两组资料：
举个例子：按规定苗木平均高达1.60m以上可以出圃，今在苗圃中随机抽取10株苗木，测定的苗木高度，想要检测苗木平均高是否达到出圃要求
1）大样本资料或服从正态分布的小样本资料
若方差齐性，则作成组t检验
若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验
2）小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验
2、多组资料：
例如，为研究郁金对低张性缺氧小鼠存活时间的影响，将36只小鼠随机分为A、B、C三组，每组12只，雌雄各半，分别以10g/kg, 20g/kg, 40g/kg三种不同剂量的郁金灌胃，各组小鼠均同时置于放有钠石灰的250ml密闭广口瓶中，观察小鼠存活时间。
1）若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2）如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
第三部分：如何学好统计学？
1、学习目标：
①熟悉每个统计学指标的定义概念；
②了解每种统计方法所适用的分析情景及所能解决的实际问题；
③能读懂各种统计指标在不同数值水平的含义；
④能应用统计学软件进行统计学分析；
⑤知道统计学公式的原理和由来，能自己推导公式（这一步不强求）。
2、学习进阶：
①手头上有一两本介绍统计学的书籍，了解基本的统计学概念；这里生物医学相关的科研工作者，推荐看《医学统计学》课本就足够了；当然，如果觉得统计学课本太过于枯燥，可以读一些类似于《深入浅出统计学》《白话统计学》《漫画统计学》《爱上统计学》这样趣味性较强的读物，主要对统计学概念足够熟悉，这一步的目的就达到了；
②如果能拿出大块的时间，建议去慕课上看一看《统计学》相关课程，比如中山大学、南京医科大学都出品了比较好的课程，或者网易公开课可汗学院的《统计学》，有较好的口碑，可以进行系统性学习；
③跟着统计学基础比较好的课题组成员一起进行实验设计、收集分析数据，不懂的多查资料多请教，跟着项目补充自己欠缺的统计学知识，印象更加深刻，对知识掌握得更牢固；
④善用统计学相关的论坛、公众号、博客等资源进行碎片化的学习，补充更新统计学知识要点；
⑤掌握两种以上的统计学软件，最常用的是SPSS软件，其次推荐掌握R语言，如果学有余力，可以再了解学习一下Stata，matlab等高级的统计学软件；
⑥再往上进阶，需要掌握一些高等数学、线性代数、概率论等基本的数理公式，了解统计方法公式的推导，知其所以然。
对于统计学的学习，了解了再多概念、看了再多书籍也只是开始。只有真的开始分析和设计一项内容，才能真正的学会统计。解决实验分析中的问题，你才能真正学会统计学。
发表了第一篇文章，后面你就能举一反三了！
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