在学术文章中正确使用统计资料的方法

无论是人文科学的访谈结果，或自然科学的实验数据，学术研究中经常会需要用到统计资料。然而，许多作者在整理资料时往往不知如何适当地使用资料，有些作者甚至选择直接把所有资料都放在文章内，造成内文过于冗长。

因此，本周文章将列举三点建议，让读者能在学术文章中正确使用统计资料。

在内文中讨论需要的数据

许多作者习惯把统计资料放在表格内，又在内文中重新整理一遍所有资料，造成读者在阅读文章时无法快速掌握作者想表达的内容。

建议可以将所有统计资料以表格方式呈现，但在内文中只要探讨能回答论文假说或与假说有关的统计资料即可，不需将所有资料都在内文中重新诵读一遍。

比方说，一篇学术文章探讨年纪与疾病的关联性，并统计不同年龄的病人有多少疾病。

在统计过程中，研究者可能会额外记录病人的性别、职业、居住地等其他信息，但除非这篇文章也要讨论这些因子是否会影响年纪与疾病的关联性，否则将这些额外统计的数据放在内文中的表格即可，不必在内文重复讲述所有的资料，如此既能减省篇幅，也能帮助读者快速掌握作者想强调的重点。

关联性与因果关系

学术研究常以相关系数来表达两组数据之间的关系，并用统计检定来证明两组数据之间的关联性具有显著性。然而，有些作者会把关联性误认为是两组数据之间的因果关系。

关联性和因果关系是不同的观念，这两组数据可能同时受第三组数据影响而有关联性，也有可能只是碰巧两组数据有关连性。

比方说，喜欢吃糖的小孩跟高蛀牙率高度相关，但这关联性可能是受小孩刷牙频率或糖果成分两种因素共同的影响，因此喜欢吃糖的小孩不一定会导致高蛀牙率。所以，在使用统计数据探讨关联性和因果关系时，要避免将两者混淆。

避免用百分比说明比较

有些学术文章在比较统计资料时，习惯用百分比来比较两份资料的差异，像是用百分比来比较两个群体中各自有多少比例的人支持某议题。

然而，百分比适合用来强调单一群体内的比例，用百分比来比较数据容易让读者对数据产生误会，因此百分比要有基数才适合拿来比较。

比方说，两份访谈分别有70%和20%的受访者赞成某议题，但第一份访谈总数只有20人，第二份访谈总数却有200人，总数落差很大。因此，如果单纯以百分比强调比例上的差距，便容易造成误导，误以为多数受访者赞成某议题。

百分比需要在有能比较的基数时才能比较差异，必须要能上下文中完整交代总体的情况，否则百分比不适合单独用来比较统计数据。

转自：“辑思科研资讯”微信公众号

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