发布时间：
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
医学论文格式范文
无论在学习或是工作中，大家总少不了接触论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。那么问题来了，到底应如何写一篇优秀的论文呢？以下是我为大家收集的医学论文格式范文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
1引言（前言）
是医学论文开篇的一段短文，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。
2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、诊断手断、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。
3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。
4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。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。
5医学论文的参考文献
只限于自己阅读过并引用的文献（必须是公开发行的刊物），按文内引用顺序排列写在文后，文内按1、2、3……顺序在引用处标出右上角码，如在右上角标注[1]或[1—3]或[1，4]最好是着重引用近年的（3—5年）期刊文献。医学论文参考文献的书写格式多采用温哥华式。
刊物：作者（两位作者可一并列上，中间加逗号；三位作者或以上，可只写第一作者，后加逗号及等），文题列于作者后（有的刊物略去文题），然后顺序列出刊物名称、年份、卷（期）：起迄页。
例杨亚辉。国内外胸心血管外科进展临床医学1995；15（6）：36
杨亚辉，等。国内外胸心血管外科进展临床医学1995；15（6）：36一38
书籍：依次顺序为作者，书名，版次，出版地：出版社，年份：起页～迄页
例张学礼主编，怎样撰写医学论文第一版，北京：中国医药科技出版社，1990：82—90
外文资料西文只用姓，不用全称，其它顺序同期刊。
参考文献不宜过多，论著8条、综述20条以内为宜。引用的文献必须具有价值，引用的论点必须准确无误。取其精华，引用部分要恰到好处，宁少勿滥。
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
一般用Excel做，它是专门做表格的软件。当然，也可以在Word/PS/CDR里绘制表格。1.首先，要设计统计表格的表头，设计好每列的标题，要简洁明了，调整好每列的宽度和各个统计项的顺序。2.完成上面的工作以后，设置每列单元格的数据格式，是文本还是数值或者是其他类型。3.为了表格的美观性，还可以进一步设置单元格的对齐方式，边框、字体颜色等。
1.表格的种类
表格是以行和列组合的形式来表示实验数据和统计结果的一种方式。学位论文使用表格，可以使数据、结果更加醒目，便于读者掌握重点，了解变化，对比异同。此外，表格将众多、繁杂的数据分集中在一起，使之系统化、简约化，可以节省文字和篇幅。
根据数据的来源，表格可分为两类：一类是直接观测、调查记录数据的表格;另一类是从原始数据演算出来的数据，称为导出数据的表格。如百分数、比值、总计、平均值等,便于作比较。
根据表格的作用，表格又可分为两种：一类是表达实验结果的，数据要求精确。另一类是显示某种变化趋势和某些因素相互关系的，一般数据不必十分精确。
2.表格编制的要求
第一，表格与图形一样，应有自明性，对读者无须解释、说明，便可了解表格的含义。
第二，表格的内容要突出重点，不要罗列无关的细节，一般分析运算过程中的中间步骤应删除。
第三,表格的设计要符合逻辑。即表格内容应与论文主题相一致;表格的排列要有逻辑性，或按时间先后、因果关系方案优劣的顺序排列，方便阅读和判断。
第四，论文中出现的表格应具有典型性。同类型的表格应合并。若某个表格内容简单，只有两种数据，可以改用文字叙述，不必列表。一般是出现三种或三种以上数据时才列表。
第五，每个表格是一个单元，表达一个中心内容，不可试图把几方面性质不同的结果列在一个表格内作比较。
第六，表与图不要同时表达一个内容，以免重复。
以上就是小编关于毕业论文中表格的绘制方法的分享，希望对你们有所帮助!想要了解更多论文写作相关内容，请关注本平台，小编将进行及时的整理并发布在本平台上，大家注意查看!
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。
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
论文研究对象那个表是论文研究对象基线资料。
通常医学科研论文的第一张表格汇总的是研究对象基线资料，也称为Table1，tableone命令也存在一定的缺陷，如不能提供组间比较的统计量，又如符合正态分布的变量。
会以均数（标准差）形式表示，这些对SCI文章来说，是比较正常的。国内杂志需要我们提供组间比较的统计量，而且符合正态分布的变量，通常是以均数±标准差的形式表示。
论文研究对象基线资料表示技巧
数值变量，符合正态性，用均数（标准差）表示，采用t检验比较组间差异；不符合正态性，中位数（四分位数间距）表示，采用Man-Whitney U检验比较组间差异。分类变量采用频数（百分比）表示，采用卡方检验或精确概率法进行比较组间差异。
多组比较，数值变量，符合正态性，用均数（标准差）表示，采用方差分析比较组间差异；不符合正态性，用中位数（四分位数间距）表示，采用 检验比较组间差异。分类变量采用频数（百分比）表示，采用卡方检验或精确概率法进行比较组间差异。
学术论文中的图表在表现数据、传达信息、补充和辅助文字叙述方面起着重要作用。介绍图、表的的特点及其在学术论文中的使用规则，探讨在学术论文中如何规范、有效、合理使用图表。规范使用三线表，以实现表格结构的简洁性；有效使用图形，以清楚、直观地表达数据信息，具体阐述从整理数据、明确信息、确定关系、选取图表到创建图表的方法和步骤；恰当使用 SmartArt 图形，以简便、快捷、轻松地创建表现各种层级关系、附属关系、并列关系或循环关系等。简明扼要地从数据分析中找出和论文主题相关的重要的发现，最好使用图表来帮助表达。学术进修课堂——聚焦学术提升，赋能科研成长。xsjxkt▌1 图表在学术论文中的使用规则在学术论文中，图表的使用规则可归纳为以下几点：①精选。一篇文章中的图表并不是越多越好，应根据其必要性进行精选，如果数据较少或相同，能用简短文字表达清楚，就不必使用图表。②结构简洁、直观、清晰。③可读性和自明性。图表中的各项内容应准确、清楚、完整、易读。④紧随文排，先见相应文字后见图表。图表应紧接在第 1 次提到它的文字段后面，以便于阅读。▌2 规范使用三线表三线表以其形式简洁、功能分明、排版方便等优势，在科技期刊中被推荐使用。三线表通常只有 3 条线，即顶线、底线和栏目线。但三线表并不一定只有 3 条线，必要时可在顶线和项目线之间添加辅助线，无论加多少条辅助线，仍称为三线表。在学术论文中，三线表的构成要素包括: 表序表题、表头(项目栏)、表身、表注。▌ 表序和表题学术进修课堂——聚焦学术提升，赋能科研成长。xsjxkt在学术论文中，表序和表题之间空 1 个字距，中间不加标点符号，居中排在表格顶线上方。表序即表格的序号，要按表格在文中出现的先后顺序以阿拉伯数字从“1”开始连续编号，为“表 1”“表 2”“表 3”等。即使全文只有 1 个表格也要提供表序，为“表1”。表题即表格的标题，用以表明表格的主要内容应简明准确地突出表格的核心信息，比如时间、地点和事项，但不能过于简单或笼统，也不能过于繁琐或冗长。▌ 表头（项目栏）和表身表头是顶线与栏目线之间的部分。项目栏一般要放置多个栏目（标目），栏目能反映表身中该栏信息的特征或属性，同一栏目下的信息具有某种共性，因而对于理解表中数据至关重要。三线表的规范编排原则是数据“竖读”,也就是说表身内同一栏各行的数值应纵向竖排于共同的标目下，便于读者从上而下阅读。表身是底线以上、栏目线以下的部分，它容纳了表格内的大部分信息（数据或文字），是表格的主体。表内的数字不带单位符号，百分数也不带百分号”%“，应把单位符号和百分号归并在栏目中。若所有栏目的单位相同，应将该单位标注在表的右上方不写“单位”二字。表内相邻行或列的数字相同时仍需重复填写，一一列出，不能用“同左”“同上”等字样代替。表内无数字的栏内，应区别情况对待。GB 7713一1987《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》中规定：表内“空白”代表未测或无此项，“-”或“···”（因“-”可能与代表阴性反应相混）代表未发现，“0”代表实测结果确为零。表内数字的小数点用“.”表示。大于 999 的整数和多于三位数的小数，一律用半个阿拉伯数字符的小间隔分开，不用千位撇。▌ 表注表注是对表中有关内容作补充说明或注释的文字，一般排在底线下面，多条注释采用阿拉伯数字顺序编码。必要时应将表格中的符号、标记、代码，以及需要说明事项，用最简练的文字作为表注。▌3 有效使用图表将数据用图表表示出来，可形象、直观、生动地描述数据大小、变动趋势、分布情况以及反映事物内在的规律性和关联性，以便阅读、比较和分析。图表是一种很好的将对象属性数据直观、形象地“可视化”的手段，可以达到两个目的：一是表现数据；二是传达信息。如何将表格中最初输入的数据转化成最终输出的图表？▌ 明确数据要表达的信息不同的数据可以传达不同的信息，甚至相同的数据也可以因不同的目标、立场和价值判断而传达不同的信息。因此，要明确数据所要传达的信息，确定主题和观点。▌ 确定数据的相互关系不同的信息意味着不同的数据相互关系，也将影响到最终图表的选取。确定数据关系是介于明确信息和选择图表之间的一个过程。数据的相互关系一般分为 5 类：成分、排序、时间序列、频率分布和相关性。▌ 选择适用的图表类型图表类型包括饼图、条形图、柱形图、折线图、面积图、圆环图、雷达图、气泡图、曲面图、股价图等。学术论文中用于数据表达的4种常用图表：饼图、条形图、柱形图、折线图。
看懂医学文献中的统计图通常并不需要大堆的统计知识（读者们大多不是统计专业啊）。如果只是想看懂数据，那么弄懂一些基本的统计概念和一些常用词汇如 significance,P-value等等，就应该足以看懂大部分的数据图。这些基本概念可以在网上如wiki很容易的查到。稍微系统一点的，可以看看类似于以及其他几个线上教学网站的生物统计学的初级介绍课程（大部分是英文，但也有中文的）。除非个人兴趣或者专业方向要求，个人觉得并不一定需要全面学习统计课程。因为题主没有说明是做什么图，做数据和统计类的图。
一般地，作者会在文章正文中明确解释问题1，粗略地解释2，试图证明问题3。而问题2的相关细节会散落在正文的results、discussion、methods/experimental section中，以及图释和supporting information里。越是专业的人，越要读得细致，要思考方法上有没有不同于传统方法的地方，方法本身是否可信。图中的各种细节也要特别留心，比如轴、坐标、单位的意义，极值、拐点的意义，error bar的大小，scale bar的大小，等等等等。搞清楚方法，具体到各个细节，那么文章是否可信自然可以得到结论。如果感觉不可信，可以找其他专业人士乃至作者本人讨论。由于编辑和审稿人的精力、水平、研究经历等可以理解的原因，很多经受了同行评审的文章一样有大量疑点（虽然比未经同行评审的文章要可靠得多）。如果读的过程中有概念/方法不理解，最可靠但是也最耗时的方法是根据文中列举的参考文献按图索骥。不知道题主的专业领域是什么。如果不在相关领域，需要的知识基础是不太可能在一个晚上就建立起来的。如果是这种情况，我的建议是：找一个专业领域的靠谱朋友，请他/她吃顿饭，让他/她帮忙解释一下。如果是专业领域内的东西而暂时超出自己的知识范畴（如果没记错，题主现在上大二？），其实最省时省力高效的办法还是找该领域的高年级研究生师兄师姐或靠谱学霸解释一下。如果不方便，找其他有相关研究经验的同学讨论也好。对于自己专业内相关程度特别高的概念和方法，最好还是去读一下原文。
1. 全文的中心思想是什么2. figure legend：基本上能把图表的中心思想，各个panel是什么描述清楚3. 正文result中哪些地方应用了这个图，如（Figure1a blablabla）：这个就是作者从这些数据里得到了什么结论，支持哪个假设神马的；偷懒的话看result里的小标题4. 具体到每个图表的话，x axis，y axis是神马（注意某些作者会通过改变y axis的来达到视觉上dramatic，striking的效果，在比较前后panel的时候要注意），sample和control分别是神马，有没有significant之类的；偷懒的话就看下那些和control有significant difference
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
Topic: Dan red injection of unstable angina patients with vascular endothelial function and influence of inflammatory markersThe author units: nanjing university of traditional Chinese medicine clinical medical schoolObjective: to explore Dan red injection to unstable angina (UAP) patients with vascular endothelial dysfunction related factors, inflammatory factor leels influence. Methods: 72 cases according to the principle of 1:1 UAP patients were randomly divided into the treatment group (Dan red group) and control group (36 cases of conventional group) 36 cases and control; to conventional treatments. In treatment group based on conventional drugs to Dan red injection therapy (Dan red injection 30ml + physiological saline, 250ml ivgtt, qd), treatment for two weeks. Test before and after the treatment of serum endothelin - 1 (ET - 1), nitric oxide (NO), allergic c-reactive protein (hs) - the fibrinogen CRP), (Fg), tumor necrosis factor (TNF alpha (alpha) level changes. Results: treatment before two groups patients serum ET - 1, hs - CRP, Fg and TNF alpha levels were significantly increased, serum level is aubject are obviously decreased, the treatment group serum ET - 1, hs - CRP, Fg and TNF alpha level is more significant decline control group (P < ), serum level was elevated aubject to control more significant (P < ). Conclusion: Dan red injection can effectively reduce the UAP patients serum ET - 1, hs - CRP, Fg and TNF alpha level level, increase serum aubject level, can inhibit inflammation, improves endothelial function of good Dan red injection unstable angina endothelial function of proinflammatory factorTable - 1 two groups of patients before and after the treatment of serum ET - 1, NO level is (+ S)Note: Dan red group compared before and after treatment, P < ; u Conventional group compared before and after treatment, P < ); so The two groups after treating comparison, ▲ P < 2-2 groups before and after the treatment of serum hs - CRP, Fg and TNF alpha level is (+ S)Note: Dan red treatment group before-and-after, enables delta P < , Conventional treatment group before-and-after, a P < , The two groups after treating comparison, ☆ P < .
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。