同⼀试验的同⼀指标，⼀组符合正态，⼀组不符合，那怎么描述呢？
导读
书上得来终觉浅，⼀个博⼠⽣，问松哥这么⼀个问题。他说对于同⼀试验的同⼀指标，⼀组符合正态，⼀组不符合，那怎么描述呢？
他说书上说，符合正态分布⽤均数±标准差，不符合正态分布⽤M（P25-P75），可是统计结果要放到同⼀张表中，难道⽤两种表达⽅法。
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松哥统计说
能问出这种问题，基本算已经⼊门并且遇到问题了。⾸先松哥给您⼀个基础知识作为铺垫。
统计变量(或者理解为研究指标)分为三种类型：数值变量、等级变量和分类变量。松哥分别称之为⽼⼤、⽼⼆和⽼三。
⽼⼤所包含的信息要⾼于⽼⼆，同理⽼⼆要⾼于⽼三。
本例所说的变量为数值变量，为让⼤家更容易理解，稍微具体点：⽐如某次研究选取受试对象100⼈，随机分成2组，每组50⼈，效应指标为BMI。其中⼀组的BMI符合正态，另⼀组不符合。统计分析结果表述，肯定不可以⼀个⽤均数±标准差，不符合正态分布⽤M（P25-P75）。
必须统⼀，因为不符合正态/对称是不可以⽤均数±标准差，⽽符合正态的既可以⽤均数±标准差，也可以⽤M（P25-P75）。
因此为了保持统⼀性，因此，两组数据的BMI，都⽤M（P25-P75）表⽰。
松哥统计说
有⼈会说，松哥，如果我想⽤图就⾏表⽰，该做何种图呢？
⾸先，采⽤带标准误的柱状图肯定就不合适了，因为不符合正态或对称。
⽽采⽤中位数和四分位数间距的，⾮常合适采⽤箱式图就⾏表述。
⼊下图，左为柱状图，有为箱式图。
柱状图作图，只⽤到2个统计量，均数与标准差。⽽箱式图反映的信息更多，包括5个信息，如果有可疑值，也会展⽰。如下图。
标准差怎么算
SCI论⽂时，甚⾄要求将原始数据添加到箱式图中进⾏展⽰，如下图：
个量，还包括每个值的点分布，对于展⽰数据的分布特征更加细腻！