发布时间：
在大数据时代，生物医学领域的发展受到了深刻的影响。大数据技术可以帮助生物医学研究人员更好地进行基因测序、疾病诊断、药物研发等方面的工作。同时，大数据技术也提高了生物医学研究的效率和速度，促进了医学研究的发展。然而，大数据时代也面临着数据质量、数据安全等方面的挑战。优化方向：1.建立高质量的数据集：生物医学研究需要大量的数据支持，因此，建立高质量的数据集是至关重要的。研究人员应该采用标准化的数据格式和规范的数据处理方法，确保数据的质量和可靠性。2.加强数据安全保护：生物医学研究的数据包含大量的个人隐私信息，因此，数据安全保护至关重要。研究人员应该采用安全的数据存储和传输方法，确保数据不会被非法获取和滥用。3.引入人工智能技术：人工智能技术可以帮助生物医学研究人员更好地处理和分析大量的数据。研究人员可以借助人工智能技术进行数据挖掘、模式识别等方面的工作，提高研究的效率和准确性。4.加强跨学科合作：生物医学研究需要多学科的交叉合作，大数据时代更需要跨学科的合作。研究人员应该加强与计算机科学、统计学等相关学科的合作，共同推进生物医学研究的发展。总之，大数据时代为生物医学研究带来了新的机遇和挑战。研究人员应该充分利用大数据技术，同时加强数据质量和安全保护，引入人工智能技术，加强跨学科合作，共同推进生物医学研究的发展。
在大数据时代，生物医学领域受到了前所未有的影响。大数据技术的应用，使得生物医学领域的数据量、维度和复杂度得到了极大的提升，这也带来了新的机遇和挑战。具体来说，大数据技术对生物医学领域的影响主要体现在以下三个方面：1. 数据的规模：大数据技术使得生物医学领域可以处理更加庞大的数据集，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等等。这为生物医学研究提供了更加全面和深入的数据支持。2. 数据的复杂度：大数据技术可以处理更加复杂的数据类型，包括图像数据、视频数据、自然语言数据等。这使得生物医学研究可以更加全面地了解生物体的结构和功能，从而更好地研究疾病的发生和治疗。3. 数据的价值：大数据技术可以挖掘出更加深入的数据信息，包括病人的个体化治疗、基因突变的发现、新药的研发等等。这使得生物医学研究可以更加高效地解决实际问题，提高治疗效果和药物研发效率。针对以上影响，生物医学领域可以采取以下优化方向：1. 加强数据隐私保护：随着数据的规模和复杂度增加，数据隐私保护变得越来越重要。生物医学领域需要制定更加严格的数据保护政策，确保数据的安全和隐私。2. 加强数据标准化：大数据技术可以处理各种类型的数据，但是不同的数据源和格式可能存在差异，这会影响数据的质量和可靠性。生物医学领域需要加强数据标准化工作，确保数据质量和可靠性。3. 加强数据分析能力：大数据技术需要强大的数据分析能力，生物医学领域需要培养更多的数据科学家和生物医学专家，提高数据分析和处理的能力。综上所述，大数据技术对生物医学领域的影响是显著的，但同时也需要采取相应的优化方向，确保数据的安全、可靠和高效处理，以更好地服务于生物医学研究和临床实践。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
一、Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。scienceDirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台，是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库，提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。
二、Embase数据库是Elsevier旗下综合医学信息检索平台。前身为“荷兰医学文摘”。包含源自8300种期刊的4200万条生物医学记录，来自每年7,000个会议的295万条会议信息（自2009年开始收录)，及已被确定接受但还未最终印刷出版的手稿（article-in-press）。覆盖各种疾病、药物和医疗器械信息。
特点：1.比Pubmed覆盖的期刊更多（欧洲，亚洲期刊覆盖率多30%）；2.检索主题词库远大于Pubmed，且更新迅速，检索最新医学文献信息更全面；3.检索界面便捷，文摘分类工具多样；4.更专业的循证医学类文献检索，PICQ分类检索等；5.更专业的医学，药学，医疗器械文献检索模块。
三、文献党下载器（）大型文献检索下载平台。几乎整合了所有中外文献数据库资源，覆盖全部学科，关于医学文献数据库的有：Web of Science、Elsevier（sciencedirect）、PubMed（生物医学）、Emerald（生物医学）、Ovid（医学库）、ClinicalKey、UpToDate、万方医学网、知网、中华医学期刊全文数据库等等，还有世界顶尖期刊《柳叶刀》The Lancet、《新英格兰医学期刊》NEJM、《美国医学会杂志》JAMA、《英国医学期刊》BMJ等等，特点：只要有互联网在哪里都可使用该网站下载文献。
四、ClinicalKey临床精钥是信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出的一个临床决策支持工具，帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。临床精钥包含了经本地专家参与审阅编辑的基于最新证据及实践指南的临床综述，并收录了如Braunwald’s心脏病、罗森急诊医学等经典图书，涵盖超过25000种中国临床用药信息，并有400多种医学评分工具等。ClinicalKey还有一优点提供中文界面，可以用中文关键词检索，系统自动匹配英文，从而检索到自己需要的英文文献。
五、Ovid隶属于威科集团的健康出版事业集团，与LWW、Adis等公司属于姊妹公司。Ovid发展到今天，已经成为全球最受欢迎的医学信息平台。Ovid在医学信息服务领域，无论在技术领先性、数据质量以及用户检索体验等等上，均为排在全球第一。
六、UpToDate临床顾问数据库是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。UpToDate覆盖了常见的 25 个临床专科，涵盖了诊疗全流程和全生命周期的绝大多数疾病及其相关问题，目前已收录11,000多篇临床专题，全部专题皆由 UpToDate在全球范围内招募的6700多位临床医师，浏览了高质量期刊、文献证据后加上个人专业经验和意见撰写而成。除了核心的临床专题外，UpToDate还提供多平台访问、智能搜索、图表导出生成PPT、重要更新、诊疗实践更新、患者教育、计算器和药物专论等多项功能。
七、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一，“Wiley Online Library”覆盖了生命科学、健康科学、自然科学、社会与人文科学等全面的学科领域。有1600多种经同行评审的学术期刊，20000本电子图书，170多种在线参考工具书，580多种在线参考书，19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南（Current Protocols），17种化学、光谱和循证医学数据库（Cochrane Library）。
八、PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
九、Cochrane library（考克兰图书馆）是the Cochrane Collaboration的主要产品，由美国Wiley公司出版发行，汇集了关于医疗保健治疗和干预有效性的研究。它是循证医学的黄金标准，可以帮助参与卫生保健决策人员及时了解最新证据，为他们提供有关现有治疗方法和新治疗方法的高品质信息。主要面向临床医生、决策者、研究人员、教育者和学生等用户。
十、Karger医学电子期刊是由瑞士Karger出版社出版，每年出版约80余种高质量的学术期刊，大部分以英文出版，内容涵盖了整个生物医学领域，包括传统医学以及最新的医学热门课题。Karger电子期刊被Google全文索引，并且被收录在所有著名的二次文献数据库，例如MEDLINE、CAS、Current Contents、Reference Update、让用户可以轻易的在网络上找到Karger出版的医学文献。
十一、BMJ Best Practice(BP)是英国医学杂志(BMJ)出版集团于 2009年2月出版的升级版循证医学数据库资源，它在BMJ Clinical Evidence（临床证据）中的治疗研究证据的基础上，增添了由全球知名学者和临床专家执笔撰写的，涉及个体疾病的诊断、预防、药物处方、国际临床指南和随访等重要内容。此外，BP中还提供了大量的病症彩色图像和数据表格等资料，有效解决了医生在临床工作流程的各个环节需要的关键信息和知识。
十二、世界医学顶尖期刊：《柳叶刀》The Lancet、《新英格兰医学期刊》NEJM、《美国医学会杂志》JAMA、《英国医学期刊》BMJ
查阅下载医学文献的网站：
1、万方医学网：网拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘（全文以电子邮件原文传递方式获得，核心期刊全部收齐）。
2、中华医学期刊全文数据库：中华医学会系列杂志是国内外医药卫生界数量最多、影响最大、权威性最强的医学期刊系列，是我国广大医药卫生科技人员不可缺少的重要信息源。中华医学期刊全文数据库支持用户一站式检索到中华医学会系列杂志的全部资源，获得更全面、准确、随时更新的检索结果，数据库收录中华医学会出版的中文医学核心期刊189种。此外，中华医学会杂志社倾力打造了“中华医学知识库”，包括精选指南库、视频库、科研与写作库、名师讲堂、临床诊疗知识库、全科教育库和医学人文库7个子库。
3、中国生物医学文献数据库（CBM）：学科涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学以及中药学等生物医学领域的各个方面，是目前国内医学文献的重要检索工具。
4、中国知网：国内最大的知识库，覆盖学科全面。
5、文献党下载器（）：主要服务于科研人员的文献下载需求。整合汇集海量中外文献数据库，涉及学科全面，资源庞大。中外各科文献基本都可以查找下载到，包括sci-hub和谷歌学术下载不了的文献。适合没有数据库权限的人群。
6、PubMed： 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
7、sciencedirect爱思唯尔（Elsevier）：是医学与其他科学文献出版社之一。爱思唯尔出版2500余种期刊，包括《柳叶刀》 、《四面体》、《细胞》。39000多种电子书籍以及诸多经典参考书如《格雷氏解剖学》等。
8、Embase：是爱思唯尔（Elsevier）推出的针对生物医学和药理学领域信息所提供的基于网络的数据检索服务。内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
9、OVID平台：包涵生物医学的数据库有临床各科专著及教科书、循证医学、MEDLINE、EMBASE以及医学期刊全文数据库等。提供60多个出版商出版的科学、技术及医学期刊1 000多种，与LWW、Adis等公司属于姊妹公司。
10、The Cochrane Library(考克兰图书馆)：是the Cochrane Collaboration 的主要产品，汇集了关于医疗保健治疗和干预有效性的研究。它是循证医学的黄金标准，并且提供有关最新医疗的最客观信息。
11、ClinicalKey临床精钥：是信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出的一个临床决策支持工具，帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。ClinicalKey拥有全球最大的医学信息资源库，涵盖所有医学专科。
12、UpToDate临床顾问数据库：是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。UpToDate覆盖了常见的 25 个临床专科，涵盖了诊疗全流程和全生命周期的绝大多数疾病及其相关问题，除了核心的临床专题外，UpToDate还提供多平台访问、智能搜索、图表导出生成PPT、重要更新、诊疗实践更新、患者教育、计算器和药物专论等多项功能。
13、Karger医学电子期刊：是由瑞士Karger出版社出版，每年出版约80余种高质量的学术期刊，大部分以英文出版，内容涵盖了整个生物医学领域，包括传统医学以及最新的医学热门课题。
14、Web of Science：是获取全球学术信息的重要数据库，它收录了全球13000多种权威的、高影响力的学术期刊，内容涵盖自然科学、工程技术、生物医学、社会科学、艺术与人文等领域。
15、公共科学图书馆（PLOS）：是一家由众多诺贝尔奖得主和慈善机构支持的非赢利性学术组织，旨在推广世界各地的科学和医学领域的最新研究成果。
16、世界顶尖医学杂志的前四名：《柳叶刀》（The Lancet）、NEJM（新英格兰医学期刊）、JAMA 美国医学会杂志（The Journal of the American Medical Association）、BMJ《英国医学期刊》
17、世界四大名刊：《细胞》(Cell)、《自然》(Nature)、《科学》(Science)、《美国科学院院报》(PNAS)
18、谷歌学术：检索外文文献常用网站，包括了世界上绝大部分出版的学术期刊， 可广泛搜索学术文献。谷歌学术涵盖学科全面，可了解有关某一领域的学术文献；了解某一作者的著述，并提供书目信息（引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息）。部分文献可直接下载。
19、Wiley：成立于1807年，是全球最大的学术出版商之一，有1600多种经同行评审的学术期刊，20000本电子图书，170多种在线参考工具书，580多种在线参考书，19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南（Current Protocols），17种化学、光谱和循证医学数据库（Cochrane Library）。
专业的医学网络数据库有：中国生物医学文献数据库（CBM）、美国国立医学图书馆、荷兰医学文摘数据库（EMBase）、美国化学文摘（CA）、国际药文摘（IPA)、美国国立医学图书馆毒理学数据库（TOXLINE)。
常用的检索网络有:中国知网（CNKI)、维普网、万方数据库、超星电子图书馆、中文科技期刊数据库（NSTL）、国家科技图书文献中心、中国药学文献、以及你所在大学的图书馆、google、soopat、uspto、道客巴巴、豆丁网、小木虫、读秀账号网、免费资源网、科学引文索引、Elsevier science、CDER、FDA、SFDA等，这些都是比较好用的网站，大部分都是免费的。
以Pubmed搜索为例：
1、打开电脑上的浏览器，然后再浏览器地址界面里输入百度主页的地址（当然，如果大家能够将Pubmed数据库的网址默写出来也可以直接将地址输入到浏览器地址框里），因为这里不允许贴地址，所以就不放地址出来，大家按照后面流程获取。
2、在百度搜索框里输入Pubmed关键词，然后点击搜索按钮进行搜索，这里就可以看见搜索结果的前几个网站就是Pubmed网站的地址。
3、选择一个网站进入，然后进入到Pubmed网站主页，点击搜索框下面的Advance按钮进入到高级搜索界面。
4、进入高级搜索界面之后，点击搜索界面的All filed选择搜索范围，可以选择各种各样的范围进行搜索。
5这里选择title和Date两个范围进行搜索，在title后面的输入框里输入想要搜索的文献的关键词，第二行选择文献发表的时间，如果需要更多的范围限制的话，可以点击第二行后面的+号按钮添加搜索范围限制。
6、在搜索框里填写关键词的同时，上面的搜索框里会将整个搜索表达式展示出来，这里显示的是：(IT[Title]) AND ("2014"[Date - Publication] : "3000"[Date - Publication])
7、完成上述步骤之后，然后点击下面的Search按钮展示出搜索结果，跳转到搜索结果界面，在搜索框里展示了刚刚出现的检索表达式，下面就是搜索出来的文献。
论文数据查找方法如下：
第一、通过实验的方法：
化学、物理、医学等专业的论文，需要通过实验来获取自己的数据，因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。
第二、通过调查的方式：
同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。
第三、互联网查询：
通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据，这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。
第四、进行问卷调查：
很多大学毕业生在写毕业论文的时候，很多研究数据都来自于我们的生活调查，所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后，用户填写完之后就可以收集整理问卷，然后我们就可以得到我们需要的数据。
有很多人会问，一定要是准确的数据吗，答案是必须是准确的数据的。否则就涉及学术造假了。涉及学术造假这个问题就比较严重了，所以同学们也不要抱着侥幸的心理去捏造数据，这也是很容易就会被拆穿的。在我们论文完成之际，导师也会查阅你的论文，数据这一块肯定是会看的。
国内五大论文数据库如下：
一、中国知网提供的《中国学术期刊（光盘版）》
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。
收录1994年以来国内6 600种期刊，包括了学术期刊于非学术期刊，涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。
收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。
但是收录的期刊不很全面，一些重要期刊未能收录。
二、中国生物医学文献数据库（CBMDISC)
数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制，收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。
范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。
三、中文生物医学期刊数据库（CMCC)
由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。
收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。
涉及的主要学科领域有：基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。
并具有成果查新功能医学全在线
四、万方数据资源系统（China Info)
由中国科技信息研究所，万方数据股份有限公司研制。
该数据库收录的期刊学科范围广，包括了学术期刊于非学术期刊，提供约2 000种的电子期刊的全文检索。
被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊（遴选）数据库来源期刊”的收录证书。
个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”，或者干脆去掉。
很多作者因此误以为这就是核心期刊。
五、维普数据库
也称中文科技期刊数据库，维普科技期刊数据库，由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。
收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊，包括了学术与非学术期刊。
收录期刊数量很大，但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。
一般的，学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。
期刊据数据库不是期刊的评价体系，对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义，故不宜作为期刊性质评价的依据。
另外还有：
1、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。
隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。
2、全国报刊索引
收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。
反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。
该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。
正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。
在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。
同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。
3、超星数字图书馆
为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300万篇论文，全文总量4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。
覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。
本馆已订购67万余册。
收录年限：1977年至今。
4、维普资讯
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。
目前已经成为中国最大的综合文献数据库。
从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。
5、中宏数据库
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。
是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
发展现状
在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，
即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，
这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，
它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
以上内容参考：百度百科——数据库
国内主要有5大期刊数据库一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)由数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。并具有成果查新功能医学全在线四、万方数据资源系统(China Info)由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。很多作者因此误以为这就是核心期刊。五、维普数据库也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。期刊据数据库[3]不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。1、万方数据万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。2、全国报刊索引收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。3、超星数字图书馆为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300 万篇论文，全文总量 4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。本馆已订购67万余册。 收录年限：1977年至今。4、维普资讯维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。5、中宏数据库中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
可以往数据分析方向写哦
大数据是:人类生命活动以数字方式呈现并记录的信息总和。大数据运用能力可分为：数据采集真实性、可用性能力。数据正确分析、比对能力。结果数据使用能力。一切大数据运用能力的基础是数据真实性。大数据利与弊：一个大数的产生可能对国家有一定威胁，但几个相关大数据的叠加、分析、比对后产生的大数据，对国家及行业都会带来巨大威胁。大数据的利与弊的产生，不是数据本身，而是数据使用者。任何行业新生事物的产生都会带来创新和毁灭，我们能做的是在问题出现前，提前做好相关准备。
在大数据时代，生物医学领域受到了前所未有的影响。大数据技术的应用，使得生物医学领域的数据量、维度和复杂度得到了极大的提升，这也带来了新的机遇和挑战。具体来说，大数据技术对生物医学领域的影响主要体现在以下三个方面：1. 数据的规模：大数据技术使得生物医学领域可以处理更加庞大的数据集，包括基因组数据、转录组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等等。这为生物医学研究提供了更加全面和深入的数据支持。2. 数据的复杂度：大数据技术可以处理更加复杂的数据类型，包括图像数据、视频数据、自然语言数据等。这使得生物医学研究可以更加全面地了解生物体的结构和功能，从而更好地研究疾病的发生和治疗。3. 数据的价值：大数据技术可以挖掘出更加深入的数据信息，包括病人的个体化治疗、基因突变的发现、新药的研发等等。这使得生物医学研究可以更加高效地解决实际问题，提高治疗效果和药物研发效率。针对以上影响，生物医学领域可以采取以下优化方向：1. 加强数据隐私保护：随着数据的规模和复杂度增加，数据隐私保护变得越来越重要。生物医学领域需要制定更加严格的数据保护政策，确保数据的安全和隐私。2. 加强数据标准化：大数据技术可以处理各种类型的数据，但是不同的数据源和格式可能存在差异，这会影响数据的质量和可靠性。生物医学领域需要加强数据标准化工作，确保数据质量和可靠性。3. 加强数据分析能力：大数据技术需要强大的数据分析能力，生物医学领域需要培养更多的数据科学家和生物医学专家，提高数据分析和处理的能力。综上所述，大数据技术对生物医学领域的影响是显著的，但同时也需要采取相应的优化方向，确保数据的安全、可靠和高效处理，以更好地服务于生物医学研究和临床实践。
帮你写，就这样。这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人，要求事情具体、生动，因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件，选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写，要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征，或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君 单位：河南大学
参考文献：
[1]冯巧根.
管理会计的理论基础与研究范式[J].
会计之友,2014(32).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].
会计之友,2014(21).
[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
在大数据时代，生物医学领域的发展受到了深刻的影响。大数据技术可以帮助生物医学研究人员更好地进行基因测序、疾病诊断、药物研发等方面的工作。同时，大数据技术也提高了生物医学研究的效率和速度，促进了医学研究的发展。然而，大数据时代也面临着数据质量、数据安全等方面的挑战。优化方向：1.建立高质量的数据集：生物医学研究需要大量的数据支持，因此，建立高质量的数据集是至关重要的。研究人员应该采用标准化的数据格式和规范的数据处理方法，确保数据的质量和可靠性。2.加强数据安全保护：生物医学研究的数据包含大量的个人隐私信息，因此，数据安全保护至关重要。研究人员应该采用安全的数据存储和传输方法，确保数据不会被非法获取和滥用。3.引入人工智能技术：人工智能技术可以帮助生物医学研究人员更好地处理和分析大量的数据。研究人员可以借助人工智能技术进行数据挖掘、模式识别等方面的工作，提高研究的效率和准确性。4.加强跨学科合作：生物医学研究需要多学科的交叉合作，大数据时代更需要跨学科的合作。研究人员应该加强与计算机科学、统计学等相关学科的合作，共同推进生物医学研究的发展。总之，大数据时代为生物医学研究带来了新的机遇和挑战。研究人员应该充分利用大数据技术，同时加强数据质量和安全保护，引入人工智能技术，加强跨学科合作，共同推进生物医学研究的发展。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。