在SCI论文写作中，数据处理与呈现是至关重要的环节，通过准确的数据处理和清晰的数据呈现，可以确保论文的准确性和可读性，提高论文的质量和影响力。以下是在SCI论文写作中数据处理与呈现的一些关键步骤和注意事项：

一、数据处理

　　1.数据收集：首先，需要收集实验或研究所需的数据。这些数据可能来自实验室实验、临床观察、调查问卷等。确保数据的来源可靠，并且收集过程符合伦理和法律规定。

　　2.数据清洗与筛选：对收集到的原始数据进行清洗，剔除重复、错误或无效数据。在剔除无效数据后，根据研究目的和问题，筛选出符合要求的数据，排除干扰因素。

　　3.数据整理与编码：将清洗后的数据按照一定的格式进行整理，使其具有可读性和可分析性。同时，可以采用合适的编码方式对数据进行编码，以方便后续的统计分析。

　　4.数据质量检验：在数据处理过程中，需要对数据的质量进行检验，确保数据的准确性和可靠性。可以通过检查数据的完整性、一致性和逻辑性等指标，发现并纠正潜在的问题。

二、数据呈现

　　1.图表的选择：根据数据的类型和特点，选择适合研究结果呈现的图表类型，如折线图、柱状图、饼状图、散点图等。确保图表能够清晰地展示数据的变化趋势、分布情况和相互关系。

　　2.描述性统计分析：使用描述性统计分析来呈现研究结果中的数据。这包括计算数据的中心趋势度量（如均值、中位数和众数）、离散程度度量（如方差、标准差）和分布形态度量（如偏度和峰度）。这些指标能够揭示数据的变异程度和分布形态。

　　3.P值与置信区间：在研究结果中，可以使用P值来评估研究结果的统计显著性。P值越小，说明研究结果越显著。同时，还可以使用置信区间来表示研究结果的可靠性。置信区间越窄，说明结果的可靠性越高。

　　4.表格与图表结合：在论文中，可以将表格和图表结合起来使用，以更全面地展示数据和分析结果。表格可以清晰地呈现数据的具体数值和比较结果，而图表则可以更直观地展示数据的变化趋势和相互关系。

　　5.清晰简洁的呈现：在呈现数据时，要注意保持清晰简洁。避免使用过多的文字和复杂的图表，以免让读者感到困惑。同时，要确保数据和图表的准确性和一致性，避免出现错误或矛盾的信息。