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论文不足之处的写法：
要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。
论文写作技巧：
1、题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
2、为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个小逻辑段，一个小逻辑段可包含一个或几个自然段，使正文形成若干层次。论文的层次不宜过多，一般 不超过五级。
例文：
经过本次论文写作，本人学到了许多有用的东西，也积累了不少经验，但由于才疏学浅，能力不足，加之时间和精力有限，我感觉还是有一些不足之处：在许多内容表述、论证上存在着不当之处，与老师的期望还相差甚远。
我的论文指导老师是一位治学严谨 ，要求严格的良师益友，在我的论文形成过程中，从内容、结构、文字表达甚至标点符号上都严格，只不过在某些方面我还做的不够。许多问题还有待进行一步思考和探究，借此答辩机会，万分肯切的希望各位老师能够提出宝贵的意见。
多指出我的错误和不足之处，本人将虚心接受，从而不断进一步深入学习研究，使该论文得到完善和提高。以上是我对自己的论文简单陈述，请各位老师提问，谢谢！
扩展资料：
毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。
参考资料来源：百度百科-毕业论文
您好，论文不足之处主要从论文的论据方面来写，比如所选文献资料有限，理论方面还不够系统成熟，还处于初步研究阶段，实验方案还不够完善等等。此外，论文中的论据还有哪些存在疑问的，可以作为今后的研究方向。如果还有疑问，我可以继续提供帮助。
创新医学网整理编辑医学论文的常见问题科研设计的选题与立题问题标题太长，主题不突出。标题与内容不符，或题目太大而内容贫乏。标题单调，主题不明确。关于题目要求：⑴可检索性；⑵特异；⑶明确；⑷简短。命题方法：⑴方法；⑵结论；⑶探讨。关于把“构成比”当“率”的概念问题。在医学文献中，我们发现有些作者对患病率、发病率、死亡率、感染率等概念混淆不清。关于疗效的确切评价问题。只有观察组没有对照组：有比较才能有鉴别，医学研究结果如无适当的对照比较，就难结论。即使有了对照组，若两者之间没有可比性，同样不能得出确切的结论。以上可见，对照组与实验组一定在性别、年龄、病情、病期、病型、部位、疗程等条件大致相同的情况下，才有可比性，其结果才有科学价值。病例资料经过有意无意的挑选：有些论文，对所谓“资料不全”、“疗程未满”、“未随访到”的病例剔除不计，这样所得的结果往往比实际疗效高，因为若如此剔除，其结果的科学性必然成问题。更有甚者，对一些数据，主观臆断地以某种原因为理由加以剔除，完全失去了这次研究的意义。考核方法和考核指标的科学性不够。⑴无明确的客观指标、仅凭患者主诉进行考核；⑵观察、研究人员的主观偏面性；⑶考核标准过低；⑷数据未经统计学处理；⑸考核方法不够科学。统计学分析的差错。⑴对照组的设立（随机同期对照、历史性对照、不同地区或医院的对照交叉对照）；⑵随机化分组（简单、区组、分层）；⑶盲法（非盲、双盲）。以上资料，说明了在考核疗效时一定要注意：⑴病例资料的可比性；⑵客观数据要经统计学处理；⑶考核指标要有严格的科学性（可比性、指标不能过低，不能有主观偏面性等）。图表的应用问题：图表是表达研究数据，使之一目了然的最简洁方法。一般来说“图”是从“表”来的，可以使读者从图中看出一个大概趋势和实验内容。在图表应用上，可用文字表达的就尽可能不用图表，必需用的也不宜过多，一般在4幅以内。写作技巧问题论文要使读者喜爱就必须求“新”、“精”、“全”。文字简练达到“量体裁衣”的水平，力争达到“少一句不够，多一句嫌罗嗦”的要求。一般论著字数在2500～5000字左右，摘要在1500～2001字左右，病例报告在1000字左右。字迹要端正。简化字要规范，不用自选字及自选简化字。各种符号亦要符合规范。其他当有医学名词、药物名词、数字、统计学符号、缩略语、基金资助、著作权法等问题，一切均按国家及中华医学会规定的标准执行。计量单位请按法定计量单位书写。
可以发《医学信息》《中外医疗》《吉林医学》《大家健康》
关于说论文的不足之处可以从论文的基本结构，取材，研究内容的现实性和可操作性，选题符合专业要求等方面进行评论，具体方法如下：
1、论文的基本结构：可以看论文是否符合基本的结构要求，框架是否完整，字体是否统一，是否有错别字，格式是否规范，层次是否清晰这些方面进行点评。
2、取材：论文的作者的取材是否具有时代性和现实性，观点表达是否准确，全文是否取材准确，参考资料是否和主题相结合。
3、研究内容的现实性和可操作性：是否精选社会热点问题，逻辑是否严谨，观点表达是否全面，在论证的过程中是否将专业知识原理和现实问题结合起来，论据是否充足。
4、选题符合专业要求：选题是是否紧贴自己的专业，案例论证是否充足，对于提出的问题是否给出很好的解决方案， 查阅参考的资料是否和本专业相关。
扩展资料：
论文的不足之处还可以从下面几个方面评论：
1、研究主题：是否充分体现时代特色，能否为社会相关研究作参考和借鉴作用。能否在全文结构中，调整基本概念提出问题，是否是问题进行深入分析；
2、论文立意是否新颖：是否结合各地的规范全面的分析主题和原因，论证的内容是否科学合理，创新点是否充足；
3、参考文献：参考文献是否符合论文的论题需要，能否运用专业知识，参考文献是否真实存在，并且权威合理。
（1)具体提出我们并不需要把所有的局限性全部罗列出来，也不需要大费周章，使用大篇幅介绍，具体字数可根据所属学科及所围绕研究的问题展开。有些可能是寥寥几笔带过（虽然少，但一定要有），有些则需要四平八稳地展开。体现具体的局限性，说明这些局限性对该研究的影响，并解释为何仍使用该研究方法论。切忌泛泛而谈。
（2）篇幅内容研究不足可以增加研究论文的可信度，但所占篇幅应控制在合理范围（500字左右)之内，不可喧宾夺主。局限性不应影响到论文的核心观点及其整体的论证过程，否则核心观点的存在性将会受到质疑，论文价值也将大打折扣。研究局限性应是研究者在现有条件下尽其所能，仍难以克服的问题。虽然也存在一定程度上的主观因素，但不要将其当成主体内容，这会影响论文的科学性、客观性、严谨性。通常，研究局限性应就某一细节问题而讨论，不应该涉及论证的整个逻辑框架，如果整体框架结构存在瑕疵，那么研究结果就会存在本质上的影响，论文可信度也会大幅度削弱。
写作思路：要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。
经过本次论文写作，本人学到了许多有用的东西，也积累了不少经验，但由于才疏学浅，能力不足，加之时间和精力有限，我感觉还是有一些不足之处：在许多内容表述、论证上存在着不当之处，与老师的期望还相差甚远。
我的论文指导老师是一位治学严谨 ，要求严格的良师益友，在我的论文形成过程中，从内容、结构、文字表达甚至标点符号上都严格，只不过在某些方面我还做的不够。许多问题还有待进行一步思考和探究，借此答辩机会，万分肯切的希望各位老师能够提出宝贵的意见。
多指出我的错误和不足之处，本人将虚心接受，从而不断进一步深入学习研究，使该论文得到完善和提高。以上是我对自己的论文简单陈述，请各位老师提问，谢谢！
http://www.stats.gov.cn/,上去看看。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜0.05，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
http://www.stats.gov.cn/,这是国家统计局的网站,你要找的书籍这里面基本上都可以查到统计的的内容很多,比如: 回归,方差分析,对应分析,时间序列,聚类分析,判别分析,生存分析,实验设计................... 学点SAS,SPSS等统计软件,可以使用统计软件进行上述分析. excel只是具有很初等的统计功能,如果要实现一些高级运算,还是要手动使用函数,超麻烦,基本没人去用它实现,直接用专门的统计软件就可以了.
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
医学案例统计分析,应用SAS.
我来帮帮你大哥风范复合化肥 大哥你也真是，咋在这做广告来了，，你看你，这题目可是关于医学论文的。你怎么做广告也不看地方。真是浪费发帖者的心血。。哎！可悲啊！
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
去知网找，那里肯定有你要的论文，自己可以先搜搜看，不知道怎样找的话，可以去我百度空间里，有如何在网络上找论文的文章介绍
医院面试问文章少的原因一般来说，由于医院的考核要求比较严格，医院面试文章少的原因可能是：1、医院面试文章的内容要求比较高，考生们要求掌握更多的知识，考核要求也比较严格，因此考生们需要更多的准备，所以文章就会少。2、医院面试文章的考题要求也比较高，考生们要求掌握更多的知识，考核要求也比较严格，所以文章就会少。3、医院面试文章的时间要求也比较严格，考生们要求在更短的时间内完成文章，所以文章就会少。4、医院面试文章的文字要求也比较严格，考生们要求更多的正确性，所以文章就会少。
2015年德国施普林格出版集团先后两次大规模撤回论文，第一次是3月底该集团旗下的BMC出版公司，撤回43篇学术文章。第二次8月18日，施普林格出版集团撤回旗下10本学术周刊上发表的64篇科研论文，涉事论文的作者绝大多数来自中国。两次共撤回论文数量为107篇。两年后的今天，施普林格出版集团的一本杂志Tumor Biology《肿瘤生物学》一次性撤稿107篇，从斯普林格提供的名单看，涉及的作者全部来自中国，不乏上海交通大学、浙江大学、中国医科大学等名校，可谓成群结队。两个107篇显然是巧合，但这背后的原因是什么，值得我们深思。
所有这些被撤销的来自中国论文中，医学论文占大多数。为什么会这样，难道是因为医学，或中国的医学研究存在的问题最大，到底存在什么样的问题。能清楚解释这个问题非常重要，因为这反映出我国当今学术评价方面的一个特殊矛盾，集中反映到医生这个群体。
这背后的基本逻辑是，医生晋升需要论文，不同级别的医院有不同的要求，普通医院需要国内期刊，比较大的医院需要核心期刊，一些医科大学附属医院，则要求必须是SCI收录。可以到到，哪些被撤稿的杂志，都是SCI收录的，作者基本都是医科大学附属医院或三甲医院的医生。难道中文期刊就不存在这样的问题，肯定不是，有人说问题更严重，只是因为很少有人去追究。
根子是在学术评价方法的粗暴简单，只考虑杂志影响因子，不考虑论文的具体内容，导致许多跨专业，跨领域的论文出现，因为只要是SCI，只要是第一作者或通讯作者，就符合晋升条件，根本不看论文具体内容，这岂不是怪事。一些脑子灵活的人，利用这个评价缺陷，花钱购买论文。有更灵活的人，通过研究杂志审稿过程，利用某些杂志审稿要求作者推荐审稿人的漏洞，大肆伪造假审稿人，自己审自己的文章，但审稿过程都有记录，积累多了，如果进行调查，就很容易被鉴别出来。
所有医生都被逼迫发表论文，不同级别的医院有不同的要求，要求中文杂志的因为没有被核查，只能算侥幸。而SCI杂志相对要求高许多，尤其是出现系统性事件，更容易被识别和暴露。
SCI杂志有档次高低的区分，低档次SCI杂志一般对学术不端的容忍度比较高，整个学术社会的关注度也比较低，即使有一些问题，大部分也不会追究。整个国际学术界存在的问题可能非常大，真正被暴露和识别的比例肯定比较小。如果在非常有名的杂志上，存在问题的文章往往会引起更多人关注，被要求调查和撤回的几率就会增大，最典型的就是日本小保方被撤稿论文。每年《自然》和《科学》这类级别的杂志都会有一些文章被撤稿，就是非常典型的案例。
科研评价体系的主要问题是三个，一是科研人员和科研管理人员没有发自内心爱护科学研究，二是过分看重量化指标，忽视主观或同行评价，三是对学术不端的容忍度太高。
中国的科研人员规模很大，但真正热爱科研，全身心投入科研的科研人员比例不高，许多科研人员都是用科研作为养家糊口的工作，没有真正的喜欢，被动科研的情况比较多。这方面尤其突出的是许多医院医生，本来他们真的职业是临床医生，做科研完全是为晋升职称，缺乏真正从事科研的内在动力，当然也缺乏从事科研的时间和平台条件，这样的情况下，出现一些打擦边球的论文，实在是一种必然的结果。我们可以注意到这样的现象，许多医生发表的论文都是基础研究，都纯粹是用动物模型，细胞和分子生物学的基础医学研究，和临床问题相距甚远。为什么会这样，因为这样的文章不需要太多条件，一个人都可以完成，许多临床研究则难以单兵作战。
量化评价指标对学术评价是非常重要的方法，但是量化评价并不能完全准确地评价学术质量，对少数高质量研究，量化甚至会出现笑话。因为真正特别创新的研究，往往只有少数人才能明白。只有哪些比较热门时髦的研究，才能容易获得比较好的量化评价。因此国际一般是把量化指标和主观指标结合起来使用，任何时候都不放弃同行评价的重要地位。同行评价虽然带有非常大的个人和主观因素，如果使用公平合理，能更准确地获得某个研究和某个学者在该学术领域的相对地位。
国际学术界对学术不端基本上都是零容忍，只要出现了学术不端问题，这个学者基本上失去在学术上的生命。但是在中国，这种情况非常少见，许多学者带病任职的情况非常普遍。导致这样问题的原因有两个方面，一是长期不重视学术品行的学术文化，二是学术不端有普遍性和多发性问题，有罚不责众的情况。中国的学术发展速度非常快，学术论文数量和质量双双提高，但是中国的学术内涵的提高速度相对不够，这其中一个关键的问题就是我们对学术不端的态度过于温和。
注明本文来自孙学军科学网博客
一、医学sci论文要求高，所有的论文写出来都并非易事，这并不比大学论文，只要是自己的导师通过了就没有问题了。医学论文后期是会在杂志刊登的，是会被大家看到的，特别是一些重点医学杂志，这里的论文代表的就是权威性，专业性，如果是出现了错误，后期会有很多的问题的。医学论文的要求之高是其他论文不能比拟的，我们见到过一些专家级别的作者，他们有着丰富的经验，但是在论文写作方面就是有一些问题，他们的语言组织能力并不是很好，虽然专业的名声在外，论文不合格就是不合格，不能因为专家级别论文就可以放松。
二、医学的权威性。医学是直接关乎人的健康，人的生死的。一篇论文可以让更多的医生从中学习到知识，让更多的医生从中受益，从而救助更多的患者。如果是论文不严谨，从作者开始就不严谨，后期的时候审核不严谨，就会出现大问题。小的来说这关乎到病人的健康，大的来说这就关乎到民生，关乎到医疗群体。
三、作者自身存在的问题。医学论文写作存在时间长，周期长的原因。现在的医生护士，每天都在超额加班，剩余的时间并不是很多。专门找出时间去写论文，去研究论文，这需要一个周期。很多的作者就是在前期的时候没有写好，后期的时候就需要自己去反复的修改。驳回的次数越多，信心也就越低，我们见到过太多的作者因为被反复驳回丧失信息，最终放弃的。
文章论点不符合或者是质量不过关啊，再就是涉及一些敏感的话题了吧，一般被拒是会告诉你原因的，你多跟编辑沟通一下，我之前在汉斯出版社的编辑给我解释的很详细