在医学论文中正确呈现统计学分析结果需要注意以下几点：

一、文本描述部分

清晰说明统计方法

在方法部分，详细描述所使用的统计分析方法。例如，“采用独立样本 t 检验比较两组患者的年龄差异，方差分析用于比较三组治疗方法下患者的白细胞计数变化，卡方检验用于分析两组患者性别构成的差异。”

提及软件名称及版本号（如使用 SPSS 28.0 进行统计分析），以及在分析过程中所采用的任何特殊设置，如检验水准 α 设定为 0.05 等。

准确解释统计结果

在结果部分，对于假设检验的结果，要正确解释 P 值。例如，“两组患者治疗后的血压差值比较，t = 2.56，df = 48，P = 0.013，表明两组治疗后血压差异有统计学意义，治疗组血压低于对照组。”

除了 P 值外，还应报告统计量的值（如 t 值、F 值、χ2 值等）和自由度（df）等相关信息。对于相关分析和回归分析，要报告相关系数（如 Pearson's r）或回归系数（β）及其标准误、95% 置信区间等。例如，“线性回归分析显示，年龄与收缩压之间存在正相关关系（β = 0.25，SE = 0.08，95% CI：0.09 - 0.41）。”

结合临床意义阐述

强调统计结果的临床相关性。不能仅仅依赖统计显著性，还要考虑实际的临床重要性。例如，“虽然两组药物在降低血糖水平上差异有统计学意义（P < 0.05），但两组平均血糖下降幅度仅相差 0.5mmol/L，从临床角度看，这种差异可能并不足以改变治疗策略。”

二、表格和图表呈现部分

表格设计

制作简洁明了的表格来展示数据。表格标题应准确反映表格内容，如 “表 1 两组患者基线特征比较”。

在表格中，应包括统计描述的结果（如均数 ± 标准差、中位数（四分位数间距）、频数（频率））。对于组间比较的结果，可以在表格脚注中注明相应的 P 值和所使用的统计检验方法。例如，在表格脚注中注明 “*P < 0.05，采用 t 检验”。

表格中的数据单位要明确，避免混淆。例如，血压单位为 “mmHg”，血糖单位为 “mmol/L” 等。

图表制作

选择合适的图表类型。对于定量数据的分布，直方图或箱线图是合适的选择；对于展示组间比较，柱状图或折线图较为常用；对于关联关系，散点图是很好的工具。

在图表中，要清晰标注坐标轴的名称和单位。例如，在散点图中，x 轴标注为 “年龄（岁）”，y 轴标注为 “收缩压（mmHg）”。

对于图表中的统计显著性，可以使用不同的符号（如 *、**、*** 分别表示 P < 0.05、P < 0.01、P < 0.001）在图表中标注差异有统计学意义的组间比较。同时，在图例或图表说明中解释这些符号的含义。