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医学论文图表错误

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医学论文图表错误

修改医学论文的方法:1、修改语言:论文的语言要确保简洁、严谨、准确。对于文章中一些比较啰嗦的语句,要进行精简,以少、简洁的语言进行表述,同时要确保前后流畅通顺。2、修改材料:修改完语言问题,下面就是文章材料的问题,论文材料也是很重要的,是论文论点成立的依据。

算数据造假,但是已经毕业,应该不至于被取消学位。

硕士论文算错也就是数据造假。如果论文数据的确存在造假行为,那就存在被人发现的可能,一旦被查,将会受到相应的处罚。据统计,数据造假发生最多的领域,第一是医学, 其次是药理学。硕士论文一般是由学校保存,只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。

但是在论文答辩之前要经过审核的,还是要注意一些为好。 对论文的认真程度,要看你的答辩组的老师态度了,还有硕士论文在毕业之后,还会经历一次教育部的抽查, 如果到那时被发现出了问题,就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的,就避免使用虚假数据。

论文数据重要性:

虽然审稿专家没有发现,但是并不代表论文发表出去后,别人发现不了。要知道论文发表出去,面向的是与你方向相同的人员,肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文,若是发现错误,那么会质疑你的论文水平,也会怀疑杂志社及审稿专家的水平,对你今后在行业的发展并没有好处。

所以,一旦发现错误之后,就要及时联系杂志社或是审稿专家修改。尤其是医学方面的作者来说,任何一个小数的错误,可能都会影响整个研究实验,甚至会造成连锁反应。就拿药学论文来说,因为一个小数原则,可能导致某一项药品成分增加或是减少, 起到相反的作用,那么后果是非常严重的。

而对于一件机械零件的设计而言,可能因为一厘一毫的差别, 而导致一批零件无法投入使用。所以发现错误后要及时修改,这既是对自己,也是对他人负责的表现。

医学论文统计学方法应用的错误解析论文

摘 要: 统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性,在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案,基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用,提高单篇文献的质量和学术水平。

关键词: 统计学方法;医学论文;解析

一、引 言

医学由于其研究的复杂性和系统性,常需要应用严谨的统计学方法,由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解,在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此,正确应用统计学方法,并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高,现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。

二、医学论文统计学方法应用概况

医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1],主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。

(一)材料与方法部分

正文中,材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述,读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况,其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性,他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术,要具备可比较性和科学性,

方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法,必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验,多组间计量资料的F检验,计数资料的卡方检验,不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法,要在这里简要说明并给出参考文献,还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号,如基于家系资料研究的版本。

(二)论文结果部分

论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2],所采用的统计学指标较多时,往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度,除了与测量仪器的精密程度有关外,还与样本本身的均数有关,所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数,百分比一般保留一个小数。在统计软件中,分析结果往往精确度比较高,一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况,否则还会降低论文的可信度和可读性。

结果部分的统计表采用统一的“三线”表,表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置,要求整齐美观,不能出现错行现象。要明确标注观察的例数,得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果,如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出,描述的是67%的置信区间,不是95%,提倡在误差条图采用95%的置信区间。

关于统计量,一般采用均数与标准差两个指标,均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比,分母的确定必须要符合逻辑,过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化,可以采用卡方检验。

1.假设检验的结果中,常见只写P值的情况,有时候会误导读者,也会隐藏计算失误的情况,因此写出具体的统计值,如F值、t值,可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量,要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取与作为检验显著性,对于结果的计算要求具体的P值,如P=或P=。

2.在对论文进行讨论时,作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设,对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件,P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<;,表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联,当样本量小的时候,数据之间的差别即使很大,P值也可能很大;当样本量大时,数据之间的差别即使很小,P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联,有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此,有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大,错判的危险性很大,显著性的检验为定性的结果,结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。

变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关,统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析,当两变量间具有显著性关系,但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度,而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病,灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致,在疾病患病率很低时,出现假阳性也是正常的,要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此,这两个率的计算方法必须交待清楚。

三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析

(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误

“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为:对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如,临床入组病例分组只采用简单的随机分组,未描述随机分组的方法,未描述是否双盲双模拟,未设置空白对照组,分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验,对于特殊的统计学方法没有详细交代;动物实验分组的随机化原则描述过于简单,没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等;统计分析方法没有任何说明采用的分析软件,有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法;没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。

(二)“结果”统计学方法应用的常见错误

1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同;对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多;罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数,导致结果没有整数位;相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少;常用的一些检验统计量,如F值、t值保留的位数不符合要求。

2.对统计学指标进行分析和计算时,一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表,在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明,如果不符合正态分布时,可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布,否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算,影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标,常见样本量过小的问题,采用率进行描述会影响统计结果的可靠性,采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率,也是不可取的。

3.在判断临床疗效之一指标时,两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效,必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效,服药一周后,研究组和对照组的对血糖降低值分别为 ± 和 ± ( P = 1) 。按空腹血糖值低于的疗效判定有效率,研究组和对照组的有效率分别为和 ,尽管平均疗效相差较多,但也要注意到该药物对部分患者无效()。对假设检验结果的统计学分析结果,P 值的表达提倡报告精确P值,如P = 或P = 等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS,SPSS等,只要提供原始数据,就可以计算出t值、F值和相应的自由度,并可获得精确的P值。

四、小 结

提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3],医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否,不仅体现了论文的科学性和严谨性,而且对于提高期刊整体的学术质量,促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。

参考文献:

[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).

[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).

[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).

[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).

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医学论文统计图表错误

不论是什么错,还是谁提出的,一经核实,原刊物会在以后的期刊中,给出勘误表或更正。如果是作者本人,发现的最好尽快与杂志社联系,予以更正,并附一封对读者的致歉信。

呵呵~~~没事,查到也是学校的责任,学校会帮你的,没事放心吧!

算数据造假,但是已经毕业,应该不至于被取消学位。

硕士论文算错也就是数据造假。如果论文数据的确存在造假行为,那就存在被人发现的可能,一旦被查,将会受到相应的处罚。据统计,数据造假发生最多的领域,第一是医学, 其次是药理学。硕士论文一般是由学校保存,只有优秀的论文才能被知网等网络数据库收录。

但是在论文答辩之前要经过审核的,还是要注意一些为好。 对论文的认真程度,要看你的答辩组的老师态度了,还有硕士论文在毕业之后,还会经历一次教育部的抽查, 如果到那时被发现出了问题,就比较麻烦了。所以建议你如果数据可以得到真实的,就避免使用虚假数据。

论文数据重要性:

虽然审稿专家没有发现,但是并不代表论文发表出去后,别人发现不了。要知道论文发表出去,面向的是与你方向相同的人员,肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文,若是发现错误,那么会质疑你的论文水平,也会怀疑杂志社及审稿专家的水平,对你今后在行业的发展并没有好处。

所以,一旦发现错误之后,就要及时联系杂志社或是审稿专家修改。尤其是医学方面的作者来说,任何一个小数的错误,可能都会影响整个研究实验,甚至会造成连锁反应。就拿药学论文来说,因为一个小数原则,可能导致某一项药品成分增加或是减少, 起到相反的作用,那么后果是非常严重的。

而对于一件机械零件的设计而言,可能因为一厘一毫的差别, 而导致一批零件无法投入使用。所以发现错误后要及时修改,这既是对自己,也是对他人负责的表现。

你可以参考一下 《当代医学论文研究 》 里面很多这样子的文章

统计学图表错误的医学论文

不论是什么错,还是谁提出的,一经核实,原刊物会在以后的期刊中,给出勘误表或更正。如果是作者本人,发现的最好尽快与杂志社联系,予以更正,并附一封对读者的致歉信。

中国光大(集团)总公司:你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》(光京字[2003]67号)收悉。经研究,现批复如下:一、我局现行企业集团统计报表制度规定,国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团,因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队,具体执行时间从今年半年报开始。二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》(京统发[2003]85号)要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜,我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通,北京市企业集团统计的范围不再包括你公司,其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日

那就不用改了,有时候会出现这种情况的,自己不确定的话问问老师或是带你的人

医学论文统计学方法应用的错误解析论文

摘 要: 统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性,在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案,基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用,提高单篇文献的质量和学术水平。

关键词: 统计学方法;医学论文;解析

一、引 言

医学由于其研究的复杂性和系统性,常需要应用严谨的统计学方法,由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解,在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此,正确应用统计学方法,并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高,现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。

二、医学论文统计学方法应用概况

医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1],主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。

(一)材料与方法部分

正文中,材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述,读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况,其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性,他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术,要具备可比较性和科学性,

方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法,必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验,多组间计量资料的F检验,计数资料的卡方检验,不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法,要在这里简要说明并给出参考文献,还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号,如基于家系资料研究的版本。

(二)论文结果部分

论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2],所采用的统计学指标较多时,往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度,除了与测量仪器的精密程度有关外,还与样本本身的均数有关,所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数,百分比一般保留一个小数。在统计软件中,分析结果往往精确度比较高,一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况,否则还会降低论文的可信度和可读性。

结果部分的统计表采用统一的“三线”表,表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置,要求整齐美观,不能出现错行现象。要明确标注观察的例数,得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果,如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出,描述的是67%的置信区间,不是95%,提倡在误差条图采用95%的置信区间。

关于统计量,一般采用均数与标准差两个指标,均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比,分母的确定必须要符合逻辑,过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化,可以采用卡方检验。

1.假设检验的结果中,常见只写P值的情况,有时候会误导读者,也会隐藏计算失误的情况,因此写出具体的统计值,如F值、t值,可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量,要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取与作为检验显著性,对于结果的计算要求具体的P值,如P=或P=。

2.在对论文进行讨论时,作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设,对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件,P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<;,表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联,当样本量小的时候,数据之间的差别即使很大,P值也可能很大;当样本量大时,数据之间的差别即使很小,P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联,有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此,有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大,错判的危险性很大,显著性的检验为定性的结果,结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。

变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关,统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析,当两变量间具有显著性关系,但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度,而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病,灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致,在疾病患病率很低时,出现假阳性也是正常的,要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此,这两个率的计算方法必须交待清楚。

三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析

(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误

“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为:对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如,临床入组病例分组只采用简单的随机分组,未描述随机分组的方法,未描述是否双盲双模拟,未设置空白对照组,分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验,对于特殊的统计学方法没有详细交代;动物实验分组的随机化原则描述过于简单,没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等;统计分析方法没有任何说明采用的分析软件,有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法;没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。

(二)“结果”统计学方法应用的常见错误

1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同;对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多;罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数,导致结果没有整数位;相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少;常用的一些检验统计量,如F值、t值保留的位数不符合要求。

2.对统计学指标进行分析和计算时,一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表,在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明,如果不符合正态分布时,可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布,否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算,影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标,常见样本量过小的问题,采用率进行描述会影响统计结果的可靠性,采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率,也是不可取的。

3.在判断临床疗效之一指标时,两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效,必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效,服药一周后,研究组和对照组的对血糖降低值分别为 ± 和 ± ( P = 1) 。按空腹血糖值低于的疗效判定有效率,研究组和对照组的有效率分别为和 ,尽管平均疗效相差较多,但也要注意到该药物对部分患者无效()。对假设检验结果的统计学分析结果,P 值的表达提倡报告精确P值,如P = 或P = 等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS,SPSS等,只要提供原始数据,就可以计算出t值、F值和相应的自由度,并可获得精确的P值。

四、小 结

提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3],医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否,不仅体现了论文的科学性和严谨性,而且对于提高期刊整体的学术质量,促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。

参考文献:

[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).

[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).

[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).

[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).

医学论文错误图片

这里给你讲解一篇非常不错的写作方法,可以提高快速发表:

哪些内容是医学论文中不可或缺的部分

医学论文是通过研究病理或者医疗技术的实践而撰写的一类助于人们健康的学术论文,其论文特点便是实事求是、实用、科学与可读性,不能随意夸大,也不能缩小。同时论文对内容要求要严谨、必要的内容是不能缺少的,那么有哪些内容是医学论文中不可或缺的部分呢?

一、引言(前言)

是医学论文的第一部分,主要介绍本文的背景、理论依据、论文的范围目的与工作的收获、结果、意义等。可根据论文的需要或长或短。要求言简意赅,点明主题。如“我院内科1992年2月至1995年10月应用盐酸纳络酮治疗镇静催眠药急性中毒48例,与同期未用纳络酮治疗的42例对照比较,疗效满意,报告如下。”不可言过其实,尤其是诸如国内外罕见,未见报道,无先例,属最新水平之类,必须有充分证据,否则一般不用。引言是引导读者阅读全文的基础,所以在撰写的过程中,我们一定要表明论文的内容核心。

二、临床资料(资料与方法)

是论著的主要内容,包括实验对象、器具、采用什么方法、多少病例(男多少、女多少)、如何分组、诊断手段、依据、治疗方法(用药)、疗效标准、观察及随访时间等等。应说明资料来源的时限、年龄、性别、职业的可比性。在此需要特别提醒注意的是说明疗效或某种方法时需设对照组,条件同等、随机分组、用药或检测采用双盲法对照。共同的是使读者具体了解该研究的具体内容,一方面便于理解和评价,另方面便于验证和仿行。任何科学成果,必须能够在方法同样条件下重复出同样结果,方能得到公认。因此,描述材料和方法以使读者能进行重复为度,过分简略固然不行,过分详尽也无必要。

资料中如数字较多可用统计图表表示。统计表应有表题和序号(一个表不用序号,列为附表)。统计表应按统计学原则制作,表格两端开口,不用纵线,只用一条纵线说明主语与谓语,表格左上角不用斜线。表格内避免繁杂,更不能与正文重复。在对图表的使用的时候,要注意图表中的数据一定要和文本中的一致,且是真实的、正确的,不可出现图表与文本描述内容不一致的情况。

三、结果

医学论文的中心部分。即实验研究、临床研究、分析观察、调查的各种资料和数据,进行分析、归纳,经必要的统计学处理后所得的结果。这是决定论著质量是否严谨,数据是否准确可靠,要求高度真实和准确,实事求是的撰写。失败就是失败,成功就是成功,不要人为地夸大成功率,且要消灭统计方面的误差。对结果的撰写,我们还要注意的是,不要在这部分内容再去做引证的论述,只要实实在在撰写论文通过实验所得的结果便可以。

四、讨论

即将所得结论或研究结果,从理论上进一步认真分析。科学的推论和评价,证实所得结果的可靠性,阐明具有科学性、先进性的论据,从而取得大家的公认。通常讨论的问题有:阐述该文研究的原理与机制;说明该文材料与方法的特点及其得失;分析该文结果与他人的异同及优缺点;根据该文结果提出新假设、新观点;对各种不同学术观点进行比较和评价;提出今后探索的方向等等。在对于存在相反观点的理论和内容,我们也要在讨论部分给予中肯的论述,切不可为了体现自己论文的成果而去踩低他人的成果。当然,一篇文章通常只讨论其中的某些方面,不可能面面俱到。重要的是,讨论必须紧紧扣住该文的研究结果,突出自己的新发现与新认识。有的医学论文讨论部分只是重复过去的文献,甚至抄袭某些专著和教科书的内容,这就失去了讨论的意义。

讨论的深浅、正确与否,很大程度上取决于掌握文献的多少和分析能力。因此,必须了解本专业的近况及动向,才能比较客观的得出正确的结论。

五、医学论文参考文献

人们通常所理解文献是指图书、期刊、典章所记录知识的总和。对于医疗工作者来说,文献阅读的目的是了解一些本专业相关知识、了解学科前沿动态、或者仅仅是想看看前辈大牛们撰文时的思路或文章结构、实验的设计等等,为自己撰写论文打好基础。但不管怎样,知识的学习是循序渐进的,看文献也应该根据我们自身的知识储备以及学习能力一步步来。

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医学论文统计学方法应用的错误解析论文

摘 要: 统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性,在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案,基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用,提高单篇文献的质量和学术水平。

关键词: 统计学方法;医学论文;解析

一、引 言

医学由于其研究的复杂性和系统性,常需要应用严谨的统计学方法,由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解,在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此,正确应用统计学方法,并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高,现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。

二、医学论文统计学方法应用概况

医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1],主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。

(一)材料与方法部分

正文中,材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述,读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况,其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性,他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术,要具备可比较性和科学性,

方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法,必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验,多组间计量资料的F检验,计数资料的卡方检验,不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法,要在这里简要说明并给出参考文献,还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号,如基于家系资料研究的版本。

(二)论文结果部分

论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2],所采用的统计学指标较多时,往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度,除了与测量仪器的精密程度有关外,还与样本本身的均数有关,所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数,百分比一般保留一个小数。在统计软件中,分析结果往往精确度比较高,一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况,否则还会降低论文的可信度和可读性。

结果部分的统计表采用统一的“三线”表,表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置,要求整齐美观,不能出现错行现象。要明确标注观察的例数,得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果,如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出,描述的是67%的置信区间,不是95%,提倡在误差条图采用95%的置信区间。

关于统计量,一般采用均数与标准差两个指标,均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比,分母的确定必须要符合逻辑,过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化,可以采用卡方检验。

1.假设检验的结果中,常见只写P值的情况,有时候会误导读者,也会隐藏计算失误的情况,因此写出具体的统计值,如F值、t值,可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量,要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取与作为检验显著性,对于结果的计算要求具体的P值,如P=或P=。

2.在对论文进行讨论时,作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设,对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件,P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<;,表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联,当样本量小的时候,数据之间的差别即使很大,P值也可能很大;当样本量大时,数据之间的差别即使很小,P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联,有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此,有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大,错判的危险性很大,显著性的检验为定性的结果,结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。

变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关,统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析,当两变量间具有显著性关系,但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度,而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病,灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致,在疾病患病率很低时,出现假阳性也是正常的,要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此,这两个率的计算方法必须交待清楚。

三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析

(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误

“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为:对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如,临床入组病例分组只采用简单的随机分组,未描述随机分组的方法,未描述是否双盲双模拟,未设置空白对照组,分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验,对于特殊的统计学方法没有详细交代;动物实验分组的随机化原则描述过于简单,没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等;统计分析方法没有任何说明采用的分析软件,有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法;没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。

(二)“结果”统计学方法应用的常见错误

1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同;对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多;罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数,导致结果没有整数位;相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少;常用的一些检验统计量,如F值、t值保留的位数不符合要求。

2.对统计学指标进行分析和计算时,一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表,在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明,如果不符合正态分布时,可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布,否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算,影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标,常见样本量过小的问题,采用率进行描述会影响统计结果的可靠性,采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率,也是不可取的。

3.在判断临床疗效之一指标时,两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效,必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效,服药一周后,研究组和对照组的对血糖降低值分别为 ± 和 ± ( P = 1) 。按空腹血糖值低于的疗效判定有效率,研究组和对照组的有效率分别为和 ,尽管平均疗效相差较多,但也要注意到该药物对部分患者无效()。对假设检验结果的统计学分析结果,P 值的表达提倡报告精确P值,如P = 或P = 等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS,SPSS等,只要提供原始数据,就可以计算出t值、F值和相应的自由度,并可获得精确的P值。

四、小 结

提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3],医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否,不仅体现了论文的科学性和严谨性,而且对于提高期刊整体的学术质量,促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。

参考文献:

[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).

[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).

[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).

[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).

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想问后来怎么解决的啊?我也是,毕业一年了发现其中一个结论中挺严重的理论错误,闹心、好纠结,怎么办啊?还不敢跟导师说

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