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1.因子分析学术论文中常用的数据分析方法中因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析常见的作用（1）在回归分析中，解决共线性问题：如果回归分析中存在共线性问题，那么可以对有共线性问题的多个变量提取出一个有代表性的公因子，利用提取出的这个公因子替代原有的有共线性问题的多个变量，参与建模，可解决回归分析中的共线性问题。（2）变量精简：一般来说，纳入模型的变量越少越好，如果存在很多变量，我们可以先使用因子分析的方法，通过提取公因子的方式对变量进行精简，这样纳入模型的变量信息不仅没有大幅度衰减，还降低了模型的复杂程度。（3）问卷中的效度分析：对于问卷中的量表题，希望通过因子分析来进行问卷结构的发现，检验问卷的结构效度，将量表题目根据因子分析分成不同的评分维度。3.回归分析学术论文中常用的数据分析方法中研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，„，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析分类（1）一元线性回归分析只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。（2）多元线性回归分析多元线性回归分析的使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。（3）Logistic回归分析线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。（4）其他回归方法非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。由于回归分析的类型较多，在选择回归方法时，要根据数据的维数以及数据的其它基本特征来选择具体的回归类型，这对于接下来的数据分析是非常重要的。4.方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
论文的控制变量数据是需要自己找的。一些控制变量的数据是可以在别人的论文或文章报告中找到获取，有一些则需要自己去实验统计。
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论文怎么编辑
一般我们写论文的时候都需要很多的文献做参考，需要大量的文献资料，那么我们查找这些文献资料有哪些途径呢？在众多的查找文献方法中，比较常用的有以下几种方法。
最常见的就是学校的图书馆，图书馆的书籍很多，里面有很多纸质的文献，当我们需要写论文的时候，可以通过图书馆，这是一个不错的方法，如果学校的图书馆量不够，还可以去到附近的市里边的图书馆，里面的藏书是非常多的。
在我们用人工搜索图书馆的时候，还可以充分利用，电子阅览室，里面有很多的电子资源，我们可以进行相关的搜索和下载，这也是非常方便的。
但是以上两项他所需要的文献资料的量还不够的话，我们还可以有第三种方法。
利用网络上进行搜索一些文件也能获得论文的一些文献数据库，我们用的比较多的就是万方数据库中的论文，里面的论文，很多的经典都能找到，还收录了国际上基础学科和其它学科领域方面的科技期刊，工程领域及会议、国际会议发表的论文等等。
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自变量（Independent variable）和因变量（dependent variable）：一、解释：函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。二、几种简单函数中的举例1 一次函数：①正比例函数：y=kx，其中x为自变量，y为因变量，k为系数。②普通一次函数：y=kx+b，其中x为自变量，y为因变量，k为系数，b为常数项 （常数项即为恒定不变的数值）2.反比例函数：y=k/x，与正比例函数中各字母的含义相同。3.二次函数：y=ax²+bx+c，其中x为自变量，y为因变量，a为二次项系数，b为一次项系数，c为常数项。
自变量是指：研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。
因变量是指：在函数关系式中，某个量会随一个（或几个）变动的量的变动而变动。
在具体的生物学等实验领域中因变量的理解是：因变量是由于自变量变动而直接（由目的决定）引起变动的量。而在具体的实验中又有因变量与自变量一起建立的模型以得以观察其他情况的变化，也长有多个自变量互为补充来研究某一因变量的情况（生长素发现过程中达尔文父子实验），以上具体可体会数学中导数的含义。
自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。显然，这里刺激变量就是自变量。
受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制,得到的观测值并不完全反映因变量的实际。例如在某次流行病学调查中，我们将能够代表人体健康状况的某个指标作为因变量，从而研究影响人体健康状况的各种因素。
现要测量该指标的水平，但是由于仪器的检测极限问题,在某个水平之上或之下的值我们观测不到，在实际应用中通常就用这个极限水平的值来代替那些我们观测不到的值。
百度百科-自变量
百度百科-因变量
函数中的专业名词，函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。Y是因变量，X是自变量。
自变量是最初变动的量因变量是由于自变量变动而引起变动的量额..比如...开车用汽油``行驶路程是 X耗油量是 Y路程X越多。。耗油量Y越多``X就是自变量..Y就是因变量
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二、怎样分辨发表网站的质量——三个方面
1.专业程度：很多网站，页面乱七八糟，很多弹窗，一上来就问你老多问题，而你问他的时候，他却磨磨唧唧，总是回答不了你的问题，而且回答的也不在点子上，感觉沟通起来很累。沟通效率低，不专业，给他们文章看，他们也说不出个所以然，这样的，多钱也不能找他们，因为你不知道他们后把你的文章弄成什么样，到后期再沟通会很麻烦。
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在提高医学医学论文质量方面，每个人都会有自己的经验。首先临床资料的收集，尽量做到全面。关于手术的文章，有高质量的手术图片最好，如果没有，可以尝试自己画图，比如手术体位的图片。另外，影像资料要清楚，要有代表性，我第一篇文章的术前术后的影像资料逐一电话联系了三四个病人（随访时没有保存资料，大家没有认识到这个病种是可以写文章的），力求最漂亮的影像资料出现在文章里。相机翻拍的图片效果往往不理想。我选择好一个病人的影像资料后，第一次是用相机拍照的，但是效果不好，当时我嫌麻烦，想随便蒙混过关，但一个同学告诉我还是要认真对待，尽量完美。术前的 CT 是外院的，术后的 CT 是本院的，于是再次找老板帮忙，打通各关节，到外院和本院电脑系统里拷贝了高质量的 CT 片。要阅读大量的文献。实际上罕见病的文献不多，容易读全。通过阅读国外的文献，将大大有益于自己手术操作步骤方面的表达，同时也了解了国外对某些细节的处理和观点，不同的观点还可以 argue 一下，从而成为自己文章的亮点。美国的杂志对语言要求较低，欧洲的较高。应该首选美国的杂志。通过投稿，初审对语言的要求不是一个决定是否据高的因素，往往会给你修改的机会（我两篇文章均是这样）。但有一个前提，你初次的 manuscript 需要用最简单的语言让审稿人知道你在说什么，要表达什么观点，就好像一个初中生说话一样，要把事情说清楚。我觉得文章的 idea 才是决定命运的关键。另外，语言上应避免长句，尽量用短句，加以适当的副词或短语，使得文章层次很清楚。修改语言时尽量发挥自己的人际关系，多找些人修改，可以找到很多自己平时不注意的错误。要对自己本专业的杂志有个大概的了解，有些杂志是倾向临床，有些是偏基础的。杂志的选择也要有变通。可能一些专业杂志认为文章没有多大价值，但是却能在综合期刊找到突破。我现在手上有篇文章是本专业和其他专业存在交叉的，在投本专业杂志屡屡受挫后，改投别的杂志，情况有所转变，大修。另外，一些杂志已发表了与你文章内容相近的文章，投稿时尽量避免，不然会打折扣。其实国内很多教授不善于写文章或做基础科研，但是手术却做的很好，据我所知，我所读的医院就有很多这样的教授。他们身上的闪光点需要去发现，去总结，还是有东西可写的。临床或手术过程中很多技术上的改进，也许在国内的牛刊看来不算什么，但是一点即成文，只要你能把这种改进写成文章，还是有发表价值的。临床类型的文章还是比较适合具有一定临床操作经验或者一定年资的医生写，因为不同年资的人可能对手术的理解不同。经验丰富的人写出来的文章或发表的观点不会出现太大的偏差。大修的文章，如果根据审稿人的意见好好改，一般都能接受，因为临床的文章一般不存在补实验的情况，一审要么觉得行，要么觉得没新意，大修往往是对文章的结构，语言作修改调整；或者补充必要的手术图片、影像资料等；或者作者对审稿人关心的文章某一细节标明自己的观点。所以临床类得文章找医刊汇SCI编辑认真地大修后一般是没有问题的。
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