SCI论文是一种国际学术界通用的交流方式。在国际期刊上具有很高的影响力，在学术界作为检验学成研究成果的重要标志，还是学着研究相关领域可供参考的国际文献。正是因为它的权威性而导致了审核过程异常严格，在进行SCI论文写作之前学者们都会先对数据进行统计，他们都是如何处理数据的呢?又是怎么样筛选对论文有益的数据呢?
第一这里要说明的是：统计数据的是对SCI论文所需的资料进行一定的收集积累后，对数据进行归类统计，整理分析的过程总结。由于实验的不确定因素而导致数据也会随之发生变动，而学者们根据统计学的原理对这些变对的数据按照一定的步骤进行分析。而分析的步骤进程可以分为以下三步：
首先第一步。收集数据。了解自己的SCI论文需要补充的数据材料，面对复杂庞大的数据时你肯定也很头疼，但万事开头难。慢慢理清了头绪后期写作的过程也将顺利许多。因为一旦你开始写作，而数据准备错误或者不充分，则很难再进行修改了，并且再次修进行数据统计也是个繁琐的过程。
第二，寻找最有效的统计方法。合适自己的才是最好的，找到最合适SCI论文的统计检验方法进行会让你事半功倍，并且能保证论文数据的有效性，而不会因为错误的统计方法错失最有效的数据。而统计方法靠自己去选择了，毕竟你的论文主题未开公之前只有自己知道。
最后，得出结果进行解读。设想这个结果在学术界能引起什么作用，是否会得到学术界的重视或者同行是否会认可等等。包插数据的分布趋势进行解读，是集中还是分散，先自己捊顺了，摸透了，别人才有可能读懂。这样的SCI论文投稿接收机率也比较大。
还有一点是在写作SCI论文时统计与写作是密不开分的，合理运用统计学可以从数据中推断出有效的结果或得出不一样的观点。还有，它能为论文发表的成功率多一重保障。
