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医学论文统计学改错

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医学论文统计改错

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

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。

《河北省脑瘫患儿生存质量状况调查与经济负担评价_崔巍》文中 表计算错误。统计表核算“合计”结果是错的。按照表里的数据,计算一下就知道了。

呵呵~~~没事,查到也是学校的责任,学校会帮你的,没事放心吧!

医学论文统计学改错

一般都会过。一般盲审不过的论文多半都是违背学术道德规范,有造假和抄袭行为,不管是否盲审,这种论文铁定不通过。所以如果只是少量的方法用错,一般都会过。但是,针对论文中的问题评委会提出反馈意见供整改,也不能完全排除不通过的可能性,所以也要做好相应的准备应付这种情况。

《河北省脑瘫患儿生存质量状况调查与经济负担评价_崔巍》文中 表计算错误。统计表核算“合计”结果是错的。按照表里的数据,计算一下就知道了。

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

1 设计方面的问题

11 分组没有严格遵循随机化原则研究对象的分组与抽样离不开随机化原则,在足够样本的前提下,随机抽样,随机分组,明确交代随机方法,各组样本量、基本特征等。随机不等于随便,有的作者滥用随机,只要抽样或分组,一概冠以随机,不描述随机方法,把随意、随便当做随机,使研究结果不可信。

12 无对照组或不合理医务科技工作者开展研究的目的就是验证假设是否正确,没有对照,无法做出判断。有的论文无对照组,没有对比观察,所得结论没有说服力。有的论文虽设有对照组,但不是严格的随机分组,组间缺乏可比性,如非同期对照,组间性别、年龄、患病状况不一致等。在实验组和对照组的可比性方面,两组例数要基本一致,否则没有可比性。

13 样本含量过少抽取恰当的样本量,结果才有可靠性。有些文章例数太少,这样抽样误差大,导致结果不可靠。研究对象变量标准差小的,样本可以小一些。观察计数指标的样本一般不少于20~30例,计量指标的样本不少于5~10例。有的作者仅仅观察了数例患者,就得出百分之多少的有效率,显然是不恰当的。

对于对比分析,样本太少得出的结果不可靠,往往随着样本量的增大而发生变化。

2 统计学处理不恰当在进行统计学处理时,首先要明白研究资料是计数资料还是计量资料,尽管是一个常识性的问题,但仍有不少作者搞混了。先分类再计数的资料叫计数资料,如A组30例,B组32例,可根据研究目的计算出阳性率、治愈率等。测定某项具体数值的资料叫计量资料,如身高、体重、脉搏、血压等许多物理诊断和化验结果。在医学科研论文中,计数资料最常用的统计学方法是检验,计量资料最常用的是t检验。在研究设计时,就应根据研究资料的特点,决定假设检验的方法。在处理资料时,因均数和标准差是用来描述正态分布资料集中和离散趋势的指标,可否采用均数±标准差描述研究资料的分布特征,首先要看资料是否是正态分布,如果资料不是正态分布或者方差不齐时,应对资料进行转换处理,使其符合正态分布,方差齐性后采用t检验或方差分析,达不到上述要求,用秩和检验。来稿中,不少作者不考虑适用条件,盲目使用t检验。造成统计学方法使用不当,结果不可靠。更有甚者,有的作者不分计数资料还是计量资料,乱用检验或t检验,其结果可想而知。这是无统计学常识或极不负责任的表现。

有的研究资料数据庞大,只能在表格描述中用阿拉伯数字或特殊符号表示与比较对象的P值,如 P>005 , P<005, P<001,无法一一给出具体的P值。但有的作者既不交代使用的统计学方法,也不给出具体的P值,直接列出 P<005或 P>005,认为差异有统计学意义或无统计学意义,使读者对无法判断结果的可靠性。正确的做法是写明使用的统计学方法,使用了什么统计学软件,如进行了校正检验。亦应说明。这才有说服力。

3 描述不严谨日常生活中对差异的判断与统计学上差异是否有统计学意义是两个完全不同的概念。我们主观上感觉差异不大,而经统计学处理差异可能具有统计学意义;主观上感觉差别很大,但经统计学处理差异可能有统计学意义。有相当数量的作者,在描述统计学结果时,常用差异显着或差异非常显着,易与日常生活中差异的概念混淆,使用差异有统计学意义或差异无统计学意义更为确切。

我们把检验水准设定为 a=005时就是以 P>005为界值,一般以 P>005, P<005, P<0O1 3个档次描述差异有无统计学意义即可,有的作者出现 P<0001,以强调差异的显着性。有的作者用 P>O01或 P<01来表示,是错误的, P>0O1既可能是 P>005,也可能是 P<005,二者有本质的不同。

4 统计符号使用不规范统计符号使用不规范是论文中经常出现的问题,把卡方检验中的 写成x或x2,丢掉平方或把希腊字母x写成英文字母x;把均数±标准差( ±s),丢掉z 上方的一横,既影响论文质量,又影响阅读效果。

5 统计表格不规范统计表格是论文的重要组成部分,表格是否符合统计学要求,对论文有重要影响。常见的问题有:

① 无表题;

② 表题过于简单或过于繁琐。不确切;

③ 横纵标目倒置,不符合语法规律;

④ 标目层次过多;

⑤ 线条太多。甚至左上角有斜线;

⑥ 表内同一栏目数字不对齐,小数点后位数不一致。

表题如同文章的题目,简明扼要,字数控制在15个字以内。表格左侧的标目叫横标目,相当于汉语的主语,表明相应横行内数字的涵义;纵标目位于表格的上方,相当于汉语的谓语部分,说明表格内相应纵行数字的'涵义。

主谓语倒置是统计表格最常见的错误,一般情况下主语做横标目,谓语做纵标目。统计表用三线表,即顶线、底线和隔开纵标目与表内数字的横线,必要时可在纵标目下加辅助线,其余线条一概省略。

统计表格和文字叙述相辅相成,互相补充,能用简洁的文字说明的,一般不用表格,文字描述不要和表格内容完全重复。表格要简洁明快,重点突出,让人一目了然,不要变成数字的堆彻。出现统计表前,要用简要文字描述或强调主要发现,不要把文字叙述放在表格后。

6 使用统计指标不当常见的问题是率与构成比、发病率与患病率、死亡率与病死率等的混淆。

61 把构成比当率构成比是说明事物或现象内部各构成部分的比重,构成比表示某事物内部各组成部分的比重或分布,单位为%,各组成部分之和应为100%。计算公式为:构成比=某组成部分的观察单位数/同一事物各组成的观察单位总数例如2011年某市围产儿死亡总数为18例,其中死胎7例、死产3例、新生儿死亡8例。其构成比分另0为3889%、1667%、4444%。

率为表示某种现象发生的频率或强度。常以%、/万或/lo万表示。计算公式为率=某时期内某现象实际观察单位数/同时期内可能发生该现象的观察单位总数,如共检测568名5~7岁儿童,患龋齿儿童314人,检出率5528%。

构成比和率都是相对数指标。有一篇题为某年某地区4种乙类传染病疫情分析。经数据处理后,作者认为,4种传染病的发病率依次为痢疾5453%(1546/2 835)、肝炎1619%(459/2 835)、乙脑921%(261/2 835)、流脑689% (569/28352007)。该资料是构成比,不是发病率。作者犯了以比代率的错误。

62 发病率与患病率发病率是指观察期内(年、季、月等)新发生某病的例数与同期平均人口数之比,强调在观察期内的新发病例数,常以‰、/7/或/lO万表示。其计算公式为:某病发病率等于某年(期)内所发生的新病例数除以同年(期)平均人口数乘1000%o。例如某地某年年平均人口数为2500人,白喉发病28人,该地白喉年发病率为1120%0。而患病率则指观察时点的某病的现患病例数与该时点人口数之比强调的是该观察时点上某病的现患(新、旧病例)情况,常以百分率表示。有人调查16 875人,其中男性8 674人,沙眼患者7 632人,发病率为8799%;女性8 201人,沙眼患者6 210人。发病率为7572%。这样的结论当然是错误的,其所描述的结果应该是患病率。

63 死亡率与病死率这也是两个容易混淆的指标。某病死亡率是观察人群中某病的死亡频率。常以‰、/万或/10万表示;某病病死率是某病患者中因该病而死亡的频率。

一般以百分率表示。前者反映人群因该病而死亡的频率,后者反映疾病的预后。部分作者常将某病住院病死率误为某病死亡率。如重症监护室患者死亡情况分析一文中报道,颅脑损伤32例,死亡20例,死亡率为625%;严重心衰26例,死亡9例,死亡率为346%;严重肾衰竭18例,死亡11例,死亡率为611%。很明显,作者在这里是将住院病死率误作死亡率来讨论。

我们在编辑医学论文中经常会发现存在这样那样的统计学问题,致使文章质量下降,甚至无法刊用,十分可惜。提高统计学应用水平,减少统计学差错,是作者、审稿专家和编辑共同的责任。树立严谨的科学态度,选择正确的统计学方法,对提高科研水平,确保论文质量有着十分重要的意义。

医学论文统计学错误修改

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

“社会统计学与数理统计学的理论统一”的重大意义统计学家王见定教授指出:社会统计学描述的是变量,数理统计学描述的是随机变量,而变量和随机变量是两个既有区别又统计学家王见定教授著有联系,且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现,我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出,而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出,两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授,世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展;而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大,从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相应的转化的意义称为巨大、也就不视为过。下面我们回到“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量,数理统计学描述的是随机变量,这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围,以及在一定条件下可以相互转化的关系,这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面,使它们回到正确的轨道上来。由于变量不断地出现且永远地继续下去,所以社会统计学不仅不会消亡,而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是,对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多,而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平,且使用起来比较复杂;再从长远的研究来看,对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究,这与我们通常研究复杂问题研究转化为若干简单问题的研究的道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量,而变量描述的范围是极其宽广的,绝非某些数理统计学者所云:社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲,社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以统计学家王见定教授提出的“社会统计学与数理统计学统一”理论,从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说,并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。[2] [6][5]

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。

《河北省脑瘫患儿生存质量状况调查与经济负担评价_崔巍》文中 表计算错误。统计表核算“合计”结果是错的。按照表里的数据,计算一下就知道了。

医学论文统计错误

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。

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

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。

我可以把知道的告诉你,像我就是从事医学论文发表

医学论文实验设计改错

不算。硕士毕业论文中的学术不端主要是指抄袭,而高校一般是用知网学术不端检测工具来测的,如果你需要检测,可以来我们文天下论文检测网检测。学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气,或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果,败坏学术风气,阻碍学术进步,违背科学精神和道德,抛弃科学实验数据的真实诚信原则,给科学和教育事业带来严重的负面影响,极大损害学术形象的丑恶现象。研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上,因此论文中的数据必须是真实可靠的,不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据,不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因,而无法全面展示原始数据,但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问,或希望做进一步了解,论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此,在论文发表之后,有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间,一般至少要保存5年,而如果论文结果受到了质疑,就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查,却谎称做过,无中生有地编造数据,这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查,也获得了一些数据,但是对数据进行了窜改或故意误报,这虽然不像捏造数据那么严重,但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括:去掉不利的数据,只保留有利的数据;添加有利的数据;夸大实验重复次数(例如只做过一次实验,却声称是3次重复实验的结果);夸大实验动物或试验患者的数量;对照片记录进行修饰。人们已习惯用图像软件对图像数据进行处理绘制论文插图,因此又出现了窜改数据的新形式。例如,由于原图的阳性结果不清晰,就用图像软件添加结果。如果没有窜改原始数据,只是通过调节对比度等方式让图像更清晰,这是可以的,但是如果添加或删减像素,则是不可以的。

对于实验来说,没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误,会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢?或者说实验的步骤出错如何尽早发现?预习实验时,要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比,如果差很多,那就是实验出现了错误,须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。

(最好)不要某宝,不要个人,一定要选一个正规的润色机构——服‌务有保‌障,有售‌后,我们实验室都是找北京译‌科‌技

您好,根据您的问题,我觉得应该视情况是不是学术不端。诚心为您解答,希望不吝采纳。

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