Elsevier表格注释中，如何正确使用星号(*)标注统计显著性？

Question

在Elsevier表格注释中，如何正确使用星号(*)标注统计显著性是一个常见问题。许多作者不清楚星号的具体用法及层级定义。通常，*、** 和 *** 分别表示p<0.05、p<0.01和p<0.001的显著性水平。但需要注意的是，在实际应用中，必须在表格注释中明确说明每个星号所代表的确切p值含义，以避免读者误解。此外，有时会出现混淆星号与脚注符号（如†或‡）的情况，这些符号可能用于标注其他类型的信息，因此要确保符号使用一致且清晰定义。最后，如果研究涉及多重比较校正，则需额外注明调整后的显著性标准，例如Bonferroni校正后的p值。总之，合理规范地使用星号并准确解释其意义是保证数据透明性和科学严谨性的关键。

Answer 1

1. 星号(*)在Elsevier表格注释中的基础用法

星号是统计显著性标注中最常用的符号之一。通常情况下，*、** 和 *** 分别表示p<0.05、p<0.01和p<0.001的显著性水平。这种层级定义为读者提供了直观的理解方式。

然而，在实际应用中，必须明确说明每个星号所代表的确切p值含义。例如：

• * 表示 p < 0.05
• ** 表示 p < 0.01
• *** 表示 p < 0.001

如果未清晰定义这些层次，可能导致读者对结果的误解。

2. 星号与其他脚注符号的区别

在学术论文中，除了星号外，还有其他脚注符号（如†或‡）用于标注不同类型的信息。例如，†可能用于表示对照组，而‡可能用于标注特定条件下的数据。因此，确保符号使用的一致性和清晰定义至关重要。

以下是一个示例表格，展示如何区分不同符号的用途：

符号	用途	示例
*	统计显著性 (p < 0.05)	Group A vs Group B
**	更高级别的显著性 (p < 0.01)	Group A vs Group C
†	对照组标注	Baseline comparison

混淆星号与脚注符号可能导致信息传递不准确。

3. 多重比较校正的处理

当研究涉及多重比较时，需要额外注明调整后的显著性标准。例如，Bonferroni校正是一种常用方法，它通过调整p值阈值来控制假阳性率。在这种情况下，必须在表格注释中明确说明调整后的p值标准。

以下是一个流程图，展示如何正确处理多重比较：

graph TD;
    A[开始] --> B[检查是否有多重比较];
    B -->|是| C[选择校正方法];
    C --> D[Bonferroni校正];
    D --> E[调整p值并记录];
    E --> F[更新表格注释];
    B -->|否| G[直接标注显著性];
    G --> H[结束];

通过这种方式，可以确保研究结果的透明性和科学严谨性。