对于急于完成SCI论文的临床医生，寻找具有新意的切入点，进行临床回顾性研究、统计分析和论文撰写，不失为一条捷径。

　　掌握临床回顾性研究常见的统计学方法，对数据进行相关的统计分析，对于完成一篇回顾性临床研究论文的撰写起到至关重要的作用。

　　临床回顾性研究第一部分常常需要展示研究人群的基线资料，对于计量资料(例如身高、体重)，如果符合正态分布，常采用均数±标准差的方式展示数据，而对于不符合正态分布的计量资料，常采用中位数(第25位百分数、第75位百分数)表示。

　　如何评估计量资料是否符合正态分布，首先应该做数据的正态性检验。

　　在SPSS当中有图示法和计算法。其中图示法如Q-Q图和P-P图，由于主观性较强，统计分析时使用较少。

　　常用的是计算法，包括Kolmogorov-Smirnov检验和Shapiro-Wilk检验。第一种检验适用于大样本的研究，在SPSS当中，样本量大于2000的数据用Kolmogorov-Smirnov检验来分析数据是否符合正态分布。

　　而样本量小于2000的数据需要用到Shapiro-Wilk检验。SPSS中计算法的具体操作是“分析”“描述统计”“探索”，然后在“因变量列表”中选择相应的因变量。当正态性检验结果提示sig 值>0.05，表示数据符合正态分布。

　　对于符合正态分布的计量资料，比较两组数据差异时，常常采用t检验。

　　t检验的操作是：“分析”“比较平均值”“独立样本t检验”，在检验变量中选入所需要比较差异的变量，同时在分组变量处定义两组分别代表的数字。

　　选择“确定”，即可得出t检验的结果。在终确定t检验的P值，还需要根据莱文方差等同性检验，评估是否方差齐性。levene对应的F检验的结果，如果其sig值大于0.05，表明符合方差齐性假设，则选择相应的假定等方差的检验结果。

　　对于不符合正态分布的计量资料，采用非参数检验检验比较两组间的差异，临床上常用的是Mann-Whitney U检验。

　　具体操作为：“分析”“非参数检验”“独立样本”。设置具体的定制检验，即可选择相应的非参数检验方法进行统计分析。

　　此外，对于定性资料例如是否合并高血压、糖尿病，常常采用“例数(百分比)”表示。对于两组间的比较，常常采用卡方检验。

　　具体操作步骤为：“分析”“描述统计”“交叉表”，在行和列中分别输入相应的检验变量，“统计”处选择“卡方”和“相关性”，即可进行统计分析。

　　上述3种为临床回顾性研究常使用的基线表的统计描述和统计分析，在临床科研中应用较为广泛。基线资料表反映研究对象的一般情况，对于反应研究对象的异质性和普遍性，起着至关重要的基线作用。