读研期间，很多同学会首次接触统计学的高阶知识。但要想真正掌握它可不容易，时间紧任务重，大家往往不知所措。今天就给大家分享一篇论文，里面总结了研究生入门统计学的十条规则，超级实用！
1.先有问题再收集数据：
开始研究前，一定要先确定研究问题。通过大量阅读文献，找准知识空白点，精心打磨问题。千万别边收集数据边想问题，更不能根据结果改假设，这是不科学的！如果研究课题或数据已给定，也要深入了解背景和问题，评估数据有效性。
2.分清实验类型：
常见的研究有描述性和操纵性实验两种。操纵性实验是推断的“金标准”，能确定因果关系；而描述性研究主要展示相关性。不过，描述性研究也很重要，很多情况下它是科学的基石。大家要清楚它们的区别，这样才能正确解读研究结果。
3.明确推断边界：
推断就是根据样本推测总体，但样本必须能代表总体。定义推断范围时，要综合考虑抽样方法、潜在偏差等因素，平衡好研究结果的适用范围。范围太窄或太宽都不好，可以多和同事交流，听听他们的看法。
4.趁早学习编程：
虽然有些统计软件无需编程，但学会一门编程语言好处多多，比如能加深对统计概念的理解、提高分析效率和可重复性。建议大家尽早开始，选一门常用语言（如R），多了解其优缺点，对未来发展大有裨益。
5.提前规划数据库：
数据处理往往耗时费力，所以在收集数据前，最好建立一个整洁的数据库。标准化数据录入，注明变量信息，采用“tidy data”格式（变量列、观测行、单位表），方便分析和重现结果，也利于数据共享和知识积累。
6.吃透数据形态：
拿到数据后，要了解其类型和分析方法。不同类型数据（如正态、二元、计数、比例等）适用不同分析技术，要确保所选方法的假设成立。同时，注意数据独立性，违反时需用特殊方法处理，避免错误结论。
7.正确解读P值：
P值常被过度解读，它其实是在零假设成立时获得观测数据的概率，受多种因素影响。P值小不代表效应一定强或重要，它只是衡量无效应的可能性。大家要参考专业指导，正确理解和运用P值。
8.重视统计功效：
统计功效与样本量和效应大小有关，它影响着研究结果的准确性。样本小或效应弱时，可能检测不到真实效应，要明白“没发现不代表不存在”，必要时可提前进行功效分析确定样本量。
9.关注效应大小：
效应大小反映变量关系或组间差异，通常用置信区间表示不确定性。它比P值更能说明问题，解释结果时要结合实际研究背景，不能只看统计显著性。
10.别独自作战：
学习统计学有挑战，别怕，要积极建立支持网络。可以和同学合作、向统计顾问请教，还能利用丰富的线上资源。记住，向统计学家求助要趁早，最好在数据收集前就行动。
更顺利，为未来学术道路打下坚实基础！希望这些规则能帮助大家在统计学的海洋里顺利起航！如果想了解更多详细内容，可以阅读原文哦！
原文链接：https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1010033
(注：本文由AI生成)
