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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。 
用EXCEL对论文数据进行分析，不是不可以做。但是一定要把握几个原则，首先你得要走专业数据的标准，换句话说，假设你的某项指标的系数标准是5-8之间，你得要有标准，这样的话就可以进行分析！当然你得需要提供表格模板！让答辩者按照你的格式填写，你就可以用excel分析了！
1：excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。
多人写论文，可以先认清楚主题，再分为找素材，和相关资料完善，最后由素材和相关资料写成！
