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根据学术堂的了解，在动手书写学位SCI医学论文之前，首先要在头脑里详细构思SCI医学论文的整体结构，多参考其他的SCI医学论文的写法，列出详细的提纲，并尽可能的详细，这样在动笔开始写作以后就不会脱题。建议作者在序言部分参考外文期刊所发表的 SCI医学论文的序言部分，要充分认识到序言部分的难度和重要性。因为每个研究者对于自己的研究技术方案、技术路线、实验过程、技术成果等很熟悉，心中一般都有数，容易表现出来。而序言部分要概括、总结和分析他人的工作，还要论述自己的观点，难度相当大。国内刊物发表的SCI医学论文，一般不太注重序言部分，学位SCI医学论文的序言也是相互搬迁的较多。因此，要提高SCI医学论文质量和水平，一定要在认真参考外文期刊文章的基础上，充分思考，可以先尽量写详细，然后根据需要再精简。不要开始简单，后来再修修补补，就难以形成系统性。还需要注意的是SCI医学论文摘要是SCI医学论文的意义、内容、特点的高度概括，500字左右的摘要应该简明扼要。还有，SCI医学论文要尽可能多的利用图形、表格、公式、数据表达意思，说明原理、方案等，有助于读者理解内容。SCI医学论文在评论他人的研究工作时，一定要客观，避免引起纠纷。特别是谈论其不足和缺点时，一定要慎重，没有把握时，且不可凭感觉或印象随意发表评论。参考文献中列出的文献，应尽可能的标注在SCI医学论文中。另外，一般对SCI医学论文的创新性没有特别的要求，但特点总应该有的，即使利用现成的方法、原理、工艺解决了生产或研究中的某个问题，也算有实用的特点。作者应尽力将研究工作的特点或创新点暴露给读者，有的研究生为了显示SCI医学论文的重要性，也不管是不是特点和创新点，列出一大串的特点和创新点，而有的根本不是特点和创新点。实际上，作为SCI医学论文，只要选题有一定的意义和工作量，作者能够独立完成，没有错误，有特点就符合基本要求，创新点或特点有2-3个就相当不错了。
可以帮你写，有偿，可以的话回我
论文写作技巧：
一、写作前
1、要知道在引言中陈述论点。
2、用论文的剩余部分陈述理由和证据，使论点得到充分支持。
3、考虑一下呈现这些内容的顺序：怎样安排段落之间的结构才是最清晰、最有说服力。
二、论文结构安排技巧
1、相似的想法通常应该集中在一起，而不是四处分散。
2、每个段落应该在字体上有区别，比如缩进或在段落之间留出额外的行间距。
3、每一段只应该陈述一个要点。
4、每个段落都可以看作是一篇小短文。
5、每一段都应该使用过渡词或短语连接到下一段。
6、段落的顺序应该符合逻辑，前后一致。
7、一旦同学写好了初稿，试着用一句话总结每个段落的要点。
可以提供论文资料
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。p值的计算公式：=2[1-φ(z0)]当被测假设h1为p不等于p0时；=1-φ(z0)当被测假设h1为p大于p0时；=φ(z0)当被测假设h1为p小于p0时；其中，φ(z0)要查表得到。z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)最后，当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值统计学上规定的p值意义：p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义
你把各组30例原始数据拿来可以直接统计分析，你所给的数据不能分析。
统计中t值和p值的区别为：
1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。
扩展资料：
1、T检验的适用条件：
（1） 已知一个总体均数；
（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；
（3） 样本来自正态或近似正态总体
2、P值数据解释：
参考资料：百度百科_P值百度百科_t检验
t=(样本平均值-总体平均值)/[标准差/√n]~t(n-1)求出t值后，查t值表，就可得到p值。
统计学中，P值是用来判定假设检验结果的一个参数。
如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，且P值越小，表明结果越显著。
为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(ZC≤Z|μ=μ0)
右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(ZC≥Z|μ=μ0)
双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(ZC≥|Z||μ=μ0)
扩展资料：
t检验主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。
双总体t检验又分为两种情况，一是独立样本t检验（各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本），该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性；一是配对样本t检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。
参考资料来源：百度百科--t检验
P 值即概率,反映某一事件发生的可能性大小.统计学根据显著性检验方法所得到的P 值,一般以P < 为显著,P F,也可写成Pr( >F),P = P{ > F}或P = P{ > F}.下面的内容列出了P值计算方法.(1) P值是：1) 一种概率,一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率.2) 拒绝原假设的最小显著性水平.3) 观察到的(实例的) 显著性水平.4) 表示对原假设的支持程度,是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法.(2) P 值的计算：一般地,用X 表示检验的统计量,当H0 为真时,可由样本数据计算出该统计量的值C ,根据检验统计量X 的具体分布,可求出P 值.具体地说:左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率,即 = P{ X < C} 右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率 = P{ X > C} 双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍:P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) .若X 服从正态分布和t分布,其分布曲线是关于纵轴对称的,故其P 值可表示为P = P{| X| > C} .计算出P 值后,将给定的显著性水平α与P 值比较,就可作出检验的结论:如果α > P 值,则在显著性水平α下拒绝原假设.如果α ≤ P 值,则在显著性水平α下接受原假设.在实践中,当α = P 值时,也即统计量的值C 刚好等于临界值,为慎重起见,可增加样本容量,重新进行抽样检验.整理自：樊冬梅,假设检验中的P值.郑州经济管理干部学院学报,2002,韩志霞,张玲,P 值检验和假设检验.边疆经济与文化,2006中国航天工业医药,1999 P值是怎么来的 从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出,其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出,所以有所不同.如何判断是那种原因呢?统计学中用显著性检验赖判断.其步骤是：⑴、建立检验假设（又称无效假设,符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等,则假设两组样本来自同一总体,即A药的总体疗效和B药相等,差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的.⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大,概率用P值表示.⑶、根据选定的显著性水平（或）,决定接受还是拒绝H0.如果P＞,不能否定“差别由抽样误差引起”,则接受H0；如果P＜或P ＜,可以认为差别不由抽样误差引起,可以拒绝H0,则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设,符号为H1）,即两样本来自不同的总体,所以两药疗效有差别.统计学上规定的P值意义见下表 P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P＞ 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 P＜ 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P ＜ 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义 理解P值,下述几点必须注意：⑴P的意义不表示两组差别的大小,P反映两组差别有无统计学意义,并不表示差别大小.因此,与对照组相比,C药取得P＜药取得P＜并不表示D的药效比C强.⑵ P＞时,差异无显著意义,根据统计学原理可知,不能否认无效假设,但并不认为无效假设肯定成立.在药效统计分析中,更不表示两药等效.哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的.⑶统计学主要用上述三种P值表示,也可以计算出确切的P值,有人用P ＜,无此必要.⑷显著性检验只是统计结论.判断差别还要根据专业知识.样所得的样本,其统计量会与总体参数有所不同,这可能是由于两种原因
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
统计学P值检验数值含义如下：
理解P值，下述几点必须注意：
一、P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P<，D药取得P <并不表示D的药效比C强。
二、P>时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。那种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。
三、统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P <，无此必要。
四、显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。抽样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因。
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下不拒绝原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！