在SCI论文中，数据描述与统计分析是论文的核心部分之一，它们共同构成了研究结果的基础。以下是关于SCI论文中数据描述与统计分析的一些关键方面：

一、数据描述

　　数据描述是SCI论文中展示数据的基础，其主要目的是让读者了解数据的来源、收集方式、样本特征以及数据的整体分布情况。在描述数据时，应注意以下几点：

　　1.数据来源：明确说明数据的来源，包括实验设计、调查方法、数据收集工具等。

　　2.样本特征：描述样本的基本特征，如样本数量、样本类型、样本分布等。

　　3.数据质量：简要介绍数据的质量控制方法，如数据清洗、异常值处理等。

　　4.数据分布：通过图表、表格等方式展示数据的分布情况，如均值、标准差、中位数、四分位间距等指标。

二、统计分析

　　统计分析是SCI论文中解释和推断数据的重要手段，它可以帮助读者了解数据的内在规律和潜在关系。在统计分析时，应注意以下几点：

　　1.统计软件及版本：明确说明所使用的统计软件及其版本，以便读者验证和复现分析结果。

　　2.统计检验方法：根据研究目的和数据特征选择合适的统计检验方法，如T检验、方差分析、回归分析等。

　　3.假设检验水准：设定合理的假设检验水准，如α=0.05或α=0.01，以控制犯第一类错误的概率。

　　4.统计分析结果：清晰地展示统计分析的结果，包括统计量、置信区间、P值等。

　　在描述数据和统计分析时，还需要注意以下几点：

　　1.客观性：确保数据和统计分析结果的客观性，避免主观臆断和偏见。

　　2.准确性：确保数据和统计分析结果的准确性，避免错误和误导。

　　3.完整性：提供足够的数据和统计分析细节，以便读者能够理解和验证研究结果。

　　4.可读性：使用清晰、简洁的语言描述数据和统计分析结果，避免使用过于复杂或专业的术语。

三、展示数据和统计结果

　　1.使用图表和图像：通过图表和图像直观地展示数据和统计分析结果，使读者更容易理解。

　　2.提供详细的图注和表注：在图注和表注中提供足够的信息，解释图表和表格中的数据来源、统计方法、假设检验水准等。

　　3.突出关键发现：在论文中突出展示关键的发现和结论，以便读者能够快速了解研究结果的重要性。

　　在SCI论文写作时，数据描述与统计分析是展示研究结果的关键部分，需要认真准备和详细描述。通过遵循以上建议和策略，可以确保数据和统计分析结果的客观性、准确性、完整性和可读性。