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缺失值的处理方法
对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。
1、删除含有缺失值的个案
主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的变量，那么这种方法可以有效减小偏差。如果解释变量和权重并不相关，它并不能减小偏差。对于存在多个属性缺失的情况，就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重，这将大大增加计算的难度，降低预测的准确性，这时权重法并不理想。
2、可能值插补缺失值
它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。
蛋白质组学数据中经常存在缺失值（missing values）,特别是对于非标记定量蛋白质学（DDA或者DIA），都存在相当一部分缺失值。首先说说缺失值的产生机制： 完全随机缺失（MCAR，Missing Completely At Random），指的是数据的缺失不依赖于自身或者其他变量，完全是随机的(例如质谱仪的扰动）。MCAR完全随机，所以它对你整个数据的影响没有任何的偏好性，呈现均一分布。 随机缺失（MAR，Missing At Random），指的是数据的缺失不是完全随机的，该类数据的缺失依赖于其他观测变量。比如时间梯度越长的采集越可能有缺失值的出现。这个时候，若是我们将时间变量进行控制，那么数据的缺失也就变成了完全随机的了。所以也有人认为MCAR和MAR二者没啥区别，或者认为MCAR是MAR的一个特例（doi:） 非随机缺失（MNAR，Missing Not At Random），指的是数据的缺失依赖于观测变量自身。比如在质谱检测的过程中，某些肽段的含量在仪器的检测限以下，这些肽段的定量信息就很有可能丢失。 很难真正辨别缺失值产生的确切原因。一般我们默认缺失值属于MCAR或MAR机制类的，除非有足够的证据表明是MNAR机制类的缺失值。 DDA label-free一般较多，10%-50% 的缺失值。过滤标准不定，如一个蛋白中三个重复，2个有值，建议保留，1个有值，严格一点考虑过滤掉。 不建议用均值、中位值或最小值来进行填充。 常用方法：KNN，Sequential KNN，MI，RandomForest， Impseq等，所有方法都是基于现有的数据来进行填充的。其中，KNN，s-KNN等依赖于局部基因共表达的假设，而Impseq依赖于全局基因共表达的假设。NAguideR可比较评估23种缺失值填充方法，帮助我们从中选择最好的一种。
建议：不同场景下的数据缺失机制不同，这需要工程师基于对业务选择合适的填充方法。
如何判断缺失值类型？ 缺失值的分类按照数据缺失机制可分为： 可忽略的缺失
不可忽略的缺失
平常工作中遇到的缺失值大部分情况下是随机的（缺失变量和其他变量有关）
这个就可以用estimator来做了，选其中一个变量（y），然后用其他变量作为X，随便选个值填充X的缺失部分，用X train一个estimator，再预测y的缺失部分（大致思路）
此外有些数据是符合某种分布的，利用这个分布呢也可以填充缺失的数据，如(EM算法)
处理缺失数据的三个标准： 1. 非偏置的参数估计 不管你估计means, regressions或者是odds ratios，都希望参数估计可以准确代表真实的总体参数。在统计项中，这意味着估计需要是无偏的。有缺失值可能会影响无偏估计，所以需要处理。 2. 有效的能力： 删除缺失数据会降低采样的大小，因此会降低power。如果说问题是无偏的，那么得到的结果会是显著的，那么会有足够的能力来检验这个效力（have adequate power to detect your effects)。反之，整个检测可能失效。 3. 准确的标准差（影响p值和置信区间）： 不仅需要参数估计无偏，还需要标准差估计准确，在统计推断中才会有效。
缺失值处理的方法大致分为这几类：1、删除法；2、基于插补的方法；3、基于模型的方法; 4、不处理; 5、映射高维
有些处理方法是基于完全随机缺失假设（MCAR），一般来说，当数据不是 MCAR 而 是随机缺失（MAR）时，这些方法是不适用的；而有些方法(如似然估计法)在 MAR 的假设下是适用的，因此，在进行缺失数据处理时，首先需要认真分析缺失数 据产生的原因，然后采取有针对性的补救措施，这样才能够获得无偏或弱偏估计。
此处关于使用多重插补来处理非随机缺失（MNAR）的问题，它其实效果不一定，也可能出现效果倒退的情况，总的说多重更适合MAR
注：此处一元与多元指的是仅有一个特征有缺失值与多个特征有缺失值
对于不同类别的缺失值的处理方法如上图。
以下展开介绍各个方法：
注： k-means插补 与KNN插补很相似，区别在于k-means是利用无缺失值的特征来寻找最近的N个点，然后用这N个点的我们所需的缺失的特征平均值来填充，而KNN则是先用均值填充缺失值再找最近的N个点。
类似的还有 随机回归插补 ：也优于纯回归插补
其他单一插补法：
与单一插补方法相比较，多重插补方法充分地考虑了数据的不确定性。多重插补的主要分为三个步骤，综合起来即为：插补、分析、合并。插补步是为每个缺失值都构造出 m 个可能的插补值，缺失模型具有不确定性，这些插补值能体现出模型的这个性质，利用这些可能插补值对缺失值进行插补就得到了 m 个完整数据集。分析步是对插补后的 m 个完整数据集使用一样的统计数据分析方法进行分析，同时得到 m 个统计结果。综合步就是把得到的这 m 个统计结果综合起来得到的分析结果，把这个分析结果作为缺失值的替代值。多重插补构造多个插补值主要是通过模拟的方式对估计量的分布进行推测，然后采用不同的模型对缺失值进行插补，这种插补是随机抽取的方式，这样以来能提高估计的有效性和可靠性。 多重插补-python手册
多重插补法主要有以下几种：
（使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。）
基于已有的其他字段，将缺失字段作为目标变量进行预测，从而得到较为可能的补全值。如果带有缺失值的列是数值变量，采用回归模型补全；如果是分类变量，则采用分类模型补全。
常见能够自动处理缺失值模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN（基于密度的带有噪声的空间聚类）等。
处理思路： 自动插补 ：例如XGBoost会通过training loss reduction来学习并找到最佳插补值。 忽略 ：缺失值不参与距离计算，例如：KNN，LightGBM 将缺失值作为分布的一种状态 ：并参与到建模过程，例如：决策树以及变体。 不基于距离做计算 ：因此基于值得距离计算本身的影响就消除了，例如：DBSCAN。
ID3、、cart、rf到底是如何处理缺失值的？
最精确的做法，把变量映射到高维空间。 比如性别，有男、女缺失三种情况，则映射成3个变量:是否男、否女、是否缺失。连续型变量也可以这样处理。比如Google、 百度的CTR预估模型，预处理时会把所有变量都这样处理，达到几亿维。又或者可根据每个值的频数，将频数较小的值归为一类'other'，降低维度。此做法可最大化保留变量的信息。
前推法 （LOCF，Last Observation Carried Forward，将每个缺失值替换为缺失之前的最后一次观测值）与 后推法 （NOCB，Next Observation Carried Backward，与LOCF方向相反——使用缺失值后面的观测值进行填补）
这是分析可能缺少后续观测值的纵向重复测量数据的常用方法。纵向数据在不同时间点跟踪同一样本。当数据具有明显的趋势时，这两种方法都可能在分析中引入偏差，表现不佳。
线性插值 。此方法适用于具有某些趋势但并非季节性数据的时间序列。
季节性调整+线性插值 。此方法适用于具有趋势与季节性的数据。
总而言之，大部分数据挖掘的预处理都会使用比较方便的方法来处理缺失值，比如均值法，但是效果上并不一定好，因此还是需要根据不同的需要选择合适的方法，并没有一个解决所有问题的万能方法。
具体的方法采用还需要考虑多个方面的：
在做数据预处理时，要多尝试几种填充方法，选择表现最佳的即可。
总结来说，没有一个最完美的策略，每个策略都会更适用于某些数据集和数据类型，但再另一些数据集上表现很差。虽然有一些规则能帮助你决定选用哪一种策略，但除此之外，你还应该尝试不同的方法，来找到最适用于你的数据集的插补策略。
当前最流行的方法应该是 删除法、KNN、多重插补法 。
参考文献： 庞新生. 缺失数据处理方法的比较[J]. 统计与决策, 2010(24):152-155.
儿童龋病预防进展毕业论文创新点可以这样写：1、研究方法：你可以使用一些新的研究方法来评估儿童龋病预防的效果，例如使用计算机模拟、大数据分析等技术。这些方法可以提供更准确的数据，从而更好地评估预防措施的有效性。2、预防策略：你可以提出一些新的预防策略，例如使用口腔清洁剂、定期洗牙、饮食调整等方法。这些策略可能会比传统的口腔卫生教育更加有效。3、预防效果评估：你可以开发一个新的评估系统，用于评估儿童龋病预防的效果。这个系统可以自动化地收集和分析数据，从而提高评估的准确性和效率。4、家庭参与：你可以探索如何让家长更好地参与儿童龋病预防工作。例如，你可以开发一些家长教育工具，帮助他们更好地了解儿童口腔健康的重要性，以及如何进行正确的口腔卫生保健。5、社会影响：你可以研究儿童龋病预防对社会的影响。例如，你可以分析预防措施对家庭经济负担、医疗资源利用等方面的影响，从而为政策制定提供参考。
【摘要】 目的 探讨龋病治疗过程中遇到的失误与处理措施。方法 龋病治疗中所遇到意外穿髓；充填物折裂与松脱；牙体折裂；牙髓性疼痛；牙周性疼痛；继发性龋等失误，采取不同的处理方法和材料进行弥补治疗。结果 采取直接盖髓术或牙髓干髓术或切髓术；去除充填物，修整洞形；全冠或环片固定牙冠再行牙髓治疗等措施；通过补救治疗后，达到了满意效果。结论 治疗过程中的失误通过及时弥补性治疗可以达到理想效果。 【关键词】 龋病治疗；穿髓；继发龋 龋病在治疗过程中若判断不当或技术不精细，都可能出现失误引起后遗症，给患者带来不必要的痛苦。充分认识这个问题并及时予以避免，是十分必要的。在临床工作中经常会遇到以下几种情况，分别谈谈笔者的体会和意见。 1 意外穿髓 在龋洞洞形制备过程中，本来不应穿通髓腔但因处理不当而使健康牙髓暴露称意外穿髓。穿髓给患者身心带来痛苦，同时使治疗变得更复杂。穿髓的常见原因有：（1）对患牙髓腔解剖知识掌握不足，髓腔状况与患者年龄和患牙牙龄有密切关系，一般年轻人髓腔大髓角高，尤以近中颊髓角高，术者应熟悉有关牙体解剖知识，手术时心中有数；（2）操作粗疏，不够仔细，对急性龋，龋坏软面呈大片状，宜用挖器，并逐层去除。对慢性龋，采用大号球钻慢速提磨，不宜用涡轮机去除深洞软龋。深洞不应把洞底制平而应把底垫平。制洞过程是很精细的手术，必须小心谨慎，以免穿髓；（3）髓角变异，一般说来，牙髓的髓角所居位置，约在釉牙本质界内4～5mm，偶尔有髓角在釉牙本质界内1～2mm，甚至接近釉牙本质界的情况，这种出于常规意外的变异则不易防范。穿髓的处理：意外穿髓所暴露牙髓多为正常牙髓，可根据患者年龄而决定治疗方案。青少年可做直接盖髓术；成年人可根据穿髓孔的大小而定，穿孔小者可试作直接盖髓，穿孔大者则失活牙髓作干髓术或切髓术，前牙作牙髓摘除术；老年人只能作干髓术或牙髓摘除术。 2 充填物折裂、松脱 充填物在口腔内经过一段时间后产生折裂或松脱，其原因有：洞制备因素，洞深度不够或垫底太厚，致充填体太薄，不能承担咀嚼压力而碎裂；承担力区制备不良；邻面鸠尾峡过窄过浅，轴髓线角过锐，龈壁倾斜而不能承力［1］;充填体固位不良，如洞口略大于洞底未成盒状，邻面洞无鸠尾固位形，无邻面梯形及其他附加固位形；材料制备因素：调拌中成分比例不当，银汞合金的汞过多，强度下降，汞过少，材料易碎。粉液中粉量加大，材料强度减弱，易碎裂［2］。另外洞内有血、唾液等水分接触材料，使其性能下降，也可断裂。填充材料的操作因素：材料未填入洞底倒凹区而无固位形使充填体脱落；粘结面不干燥或不清洁，也可脱落。凡遇充填物折裂、松脱，其处理方法是：去除充填物，修整洞形，重新按照正规操作完成洞的修复。 3 牙体折裂 牙体折裂见于以下原因：牙体缺损较大，出现脆弱牙尖，制洞未处理或修复时未能降低咬合力；洞制备，外形转变太尖锐或洞底线角太锐，引起应力集中。修复的牙尖太陡，侧向运动受力过大或有咬高点；死髓牙、牙体较脆，出现前两种情况更易折裂。其处理方法是：部分折裂可以考虑去除部分充填物后，重新充填，用附加固位或粘结修复；根据情况，考虑改用固定修复；完全牙裂至髓室底，可酌情用全冠或环片固定牙冠后，再行牙髓治疗；若不适合则只有拔除。 4 牙髓性疼痛 充填术后的近期疼痛，疼痛与温度密切相关，当考虑牙髓反应。激发痛：充填后，牙出现由过冷或过热温度引起的疼痛，刺激去除后，疼痛立即消失。其原因多为制洞时产热过多，激惹牙髓，深洞未垫底，导致银汞合金传导温度敏感，深洞消毒药物过敏［3］。对时痛，新充填的牙在与对牙接触时，出现短暂锐性疼痛，其原因为对有不同金属的修复体，咬合接触时唾液传导产生电位差，出现电流刺激牙髓。其处理方法应针对原因，并结合疼痛程度给予处理：因制洞产热或消毒药物刺激等所引起的疼痛，若情况逐渐好转，疼痛随时间增长而明显减轻，则可不予处理，只嘱患者暂避免温度刺激。若疼痛持续并不减轻，或甚至加重，应去除充填物，作安抚治疗，待症状消除后再重新作永久充填；因垫底不良或未垫底引起疼痛不严重，可去除原充填物，重新垫底充填。 若疼痛程度较重，则可先作安抚治疗，待症状缓解后再垫底充填；因对充填不同金属物，只有去除银汞合金充填体改换复合树脂类非传导体，或者改用同类金属固定修复体。自发痛：手术后出现，无任何刺激即可出现的阵发性尖锐疼痛，遇温度刺激可诱发或加重，刺激去除后疼痛继续存在，尤以夜间发作明显，应考虑急性牙髓炎。引起原因：引起激发疼痛的各项原因持续或严重，或未及时处理，引起牙髓反应加重，出现急性炎症；判断失误，深龋洞已有牙髓早期炎症或慢性牙髓炎，或已经有意外穿髓孔而未及时发现，充填后均可产生牙髓炎；充填材料的刺激作用，复合树脂充填洞未作垫底，其残余单体刺激引起牙髓炎症。其处理方法是：去除充填物，以抗生素作安抚治疗，若失败，按牙髓病的适应证处理。早期牙髓炎在青少年可试做活髓保存；除去充填物作切髓术或干髓术或牙髓摘除术。 5 牙周性疼痛 咀嚼痛：在咬合时引起钝痛，不咬合时则不痛，与温度变化无关。其原因多为：充填物过高引起患牙早接触，牙周膜的调节失去平衡，引起牙周创伤；粘结修复时酸蚀液过多。刺激牙颈部牙骨质、牙周膜引起；消毒药溢出，灼伤牙龈。处理方法有：用咬合纸检查有关复合树脂的高点，或银汞合金充填体上有无亮点。若发现早接触，及时磨除高点，症状可以消除；牙颈部用氟化钠糊剂脱敏，用塞治剂保护，轻度疼痛，随时间的推移可逐渐消除［2］；消毒药溢出灼伤牙龈，用盐水清洗或上塞治剂。持续性自发钝痛：可以定位与温度无关，咀嚼可以加重疼痛。 其原因有：充填物形成颈部悬突，压迫牙间乳突，易于形成菌斑，产生牙龈炎，长期可引起牙槽嵴吸收，牙龈萎缩出现牙龈炎症；食物嵌塞，由于邻面接触区恢复的凸度不够，接触点过松，咀嚼时食物会嵌入压迫牙间乳突引起疼痛，长期可引起牙槽骨吸收，出现牙周炎；邻面接触点恢复过凸，可见于复合树脂修复时牙间出现楔力，使牙周膜过度牵张出现疼痛。处理方法：已出现有悬突时应及时去除，用细长砂石尖试磨，若不成功，应去除邻面充填物而重新充填；因接触点过松出现食物嵌塞，只能重新充填，或者酌情做固定修复，已恢复接触点；邻面过凸引起牙周膜牵张者应以砂纸条修磨邻面，使恢复正常凸面。 6 继发龋 经充填治疗后，在洞边缘或洞内壁又再次出现龋坏。其原因有：原有龋坏未去净，在洞底或侧壁又继续发展成继发龋；治疗后在洞缘又出现新的龋坏。多由制洞不良，制备洞外形时邻近深窝沟或可疑龋未作预防性扩展或窝沟封闭，而在洞缘产生龋坏；洞缘未放在自洁区而在滞留区，再产生洞缘继发龋；无基釉未去净或制洞时又产生新无基釉，承力后碎裂，出现边缘裂缝，易滞留食屑，产生菌斑，而发展为继发龋；材料本身性能不良或材料调制不当，使充填物与洞缘出现微缝，或充填时手法不当使材料产生了菲薄边缘，承力后断裂，出现边缘缝隙逐渐龋坏；操作不当，填充材料未压紧或未与洞缘紧密贴合出现微缝；垫底不当，粘于洞缘侧壁的垫底材料被唾液溶解出现缝隙，逐渐龋坏。处理方法：去除充填物，去净继发龋，重新按正规操作完成修复窝洞。
（一）意外穿髓原因 1、对患牙髓腔解剖知识掌握不足。 2、操作不仔细。 3、髓角变异。 （二）牙髓性疼痛 1、激发痛冷热痛：钻磨过程产热或酸蚀剂刺激致牙髓充血的表现。 咬合痛：可能与过高充填、金属电流作用有关。 2、自发痛：原因同上或诊断有误。 （三）牙周性疼痛 1、咀嚼痛：在咬合时引起钝痛，不咬物则不痛，与温度变化无关。 （1）原因：充填物过高、粘结修复时酸蚀液刺激牙颈部。 （2）处理：磨除高点，颈部用氟化钠糊剂脱敏，用塞治剂保护。 2、持续性自发钝痛：可以定位，与温度无关，咀嚼可以加重疼痛。 （1）原因：充填物悬突压迫牙间*，邻面接触区恢复的凸度不理想。 （2）处理：去除悬突、修整邻面或重新充填。 （四）继发龋经充填治疗后，在洞边缘或洞内壁，再次出现龋坏。 1、原因：龋坏组织未去净。 （1）制洞不良 （2）材料本身性能不良或材料调制不当或充填时手法不当 2、处理：去除充填物去净继发龋，重新按正规操作完成修复窝洞。 （五）充填物折裂、松脱充填物在口腔内经过一段时间后产生折裂或松脱。 1、原因 （1）洞制备因素 （2）材料制备因素 （3）填充材料的操作因素2.处理：去除充填物修整洞形，重新按照正规操作完成洞的修复。 （六）牙体折裂 1.原因 ①牙体缺损较大②洞制备时设计不佳③死髓牙，牙体较脆。出现前两种情况更易折裂。 2.处理 ①部分折裂可以考虑去除部分充填物后，重新充填，用附加固位或用粘结修复；②根据情况，考虑改用固定修复；③完全裂至髓室底，可酌情用全冠或带环片固定牙冠后，再行牙髓治疗；若不适合则只有拔除。
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。
多参考同类型论文，对其结果进行研究，选择结果一致并且可以和你论文里结果一致的，根据百分比对你的数据进行微调即可
需要缺失数据使样本量减少，会导致统计检验力的下降，此外，对于非随机的缺失机制，得到的统计结果可能是有偏的。
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。
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投稿半年，有如石沉大海，每次打电话都说7个工作日给结果，我现在都不敢打电话了。唉，官网上的审稿流程是假的
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
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医学科学研究的基本程序医学科学研究工作的基本规律就是提出问题，验证假说，得出结论。其基本程序包括：选题立题、课题设计、实验观察或调查、研究资料的加工整理与数据处理、总结分析、提出研究结论、撰写研究报告及其推广应用等。一、选题立题科学研究的第一步工作就是选择(select)和确立（decide）所要研究的题目（project），题目必须首先确定下来，否则就不可能有集中的研究目标和方向。（一）发现和提出问题在医学实践中，经常会遇到一些科学技术无法解释的现象和无法解决的问题，有的人总是留意它，在思想上形成一种想探讨问题的意念，称之为初始意念。初始意念可能是局限的、粗浅的，但却是很可贵的，因它是科研工作者思想上的火花。（二）发现或提出问题的条件1、勤动手 实践出真知、熟能生巧等实例说明了亲自参与、反复实践的重要性。2、善观察 养成良好的观察习惯比拥有大量学术知识更重要。在科学研究中要培养积极探索的姿态，注意事物和变化规律的习惯，将有助于观察力的培养和发展。3、勤动脑 勤思维，善疑多思。 思维是人脑在表象、概念的基础上进行分析、综合、判断、推理等认识活动的过程。4、具有丰富的知识 研究工作者自己必须跟上学科的发展，使自己具备有关的知识甚至边缘学科的广博学识，只有这样才容易产生新的联想和独到见解，发现问题，提出问题。（三）认真查阅文献，做好情报调研有了初始意念，提出了问题，这才是刚刚迈出了第一步，并不等于已经确定了题目。还需要通过深入细致的国内外文献调研，摸清所提问题的理论依据、价值和意义、国内外研究动态和发展趋势。可通过国际互联网或光盘进行文献检索。做好这一步工作是避免低水平重复的关键。（四）建立假说，确立课题在发现和提出问题，并进行文献查阅和情报调研的基础上，对所获取的资料和信息进行分析对比，使所提问题系统化、深刻化，找出问题的关键所在，为立题提供理论上和实验上的科学依据，并提出假定性答案（亦称假设），建立科学假说。根据假说内容，进行科学构思，确立研究题目。二、 课题设计课题设计（project design）是指课题研究构思、技术路线、具体内容指标、方法步骤、时间安排、人员分工和经费预算等一整套研究方案。（一）课题设计的意义课题设计的意义：① 增强科研过程的科学性，使误差控制在最低限度，保证科研结果准确可靠；②保证科研结果准确回答科研题目所提出的问题，避免“文不对题”；③良好的科研设计可避免不必要的工作或重复工作；④保证实验数据的可统计性。（二）课题设计的主要内容课题设计包括技术方案设计和课题实施方案设计。1、技术方案设计的基本内容技术方案设计包括三大要素：即研究因素（或处理因素）、研究对象（处理对象）和结果效应三部分。2、技术方案设计的重点内容（1）立项依据立项依据是科研工作的关键。为什么要开展这项研究？开展这项研究的依据是什么？这是能否通过专家评审和主管部门、计划部门审批，能否列入科研计划并获得资助的首要问题。立项依据包括：课题的研究意义、国内外研究现状分析等。基础研究，应着重结合国际国内科学发展趋势，论述课题的科学意义；应用研究，应着重结合学科前沿，围绕国民经济和社会发展中的重要科学技术问题，论述其应用前景和价值。（2）研究方案研究方案是课题设计的重中之重，研究方案的设计水平是研究者科研水平的直接反映。研究方案包括：研究目标、研究内容和拟解决的关键问题，拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析，本研究的特色和创新之处，预期研究成果。研究目标一定要明确，研究内容必须具体。准备解决什么问题、采取什么方法要一一列出。技术路线要采取系统工程，具有可操作性。本研究创新之处是课题的生命力所在，应该充分阐述。预期研究成果是对本课题研究结果的预期，要实事求是，既要使专家们审查时增强信心，又要不至于因不适当的夸张而引起专家们不信任感。（三）课题实施方案设计的主要内容如果说技术方案设计主要是解决“做什么”的问题，那么课题实施方案主要是解决“何时做”、“由谁来做”的问题。实施方案主要内容包括：课题组的组成、任务分工，研究工作总体安排和年度进度计划，研究工作基础，已具备的研究条件包括实验条件、研究场地、仪器设备、病例来源、研究力量、协作条件等，尚缺少的条件以及解决的途径，经费预算包括科研业务费、仪器设备费、药品试剂材料费、动物及饲养费、协作费、课题组织实施费、成果鉴定费等。三、观察、实验与调查课题设计方案制定和批准后，就要进行实施，这是把计划设计方案付诸于行动的阶段，亦是运用科学的方法搜集感性材料的阶段。这一阶段是时间最长、工作最辛苦的阶段。如果说前两个阶段主要是课题负责人和部分主要研究人参与的话，而这一阶段则需要课题组全体人员共同行动。观察法、实验法与调查法等都是搜集和获取第一手客观事实材料的基本手段。（一）观察（observation） 医学科学研究始于观察。观察是医学研究最基本的方法。观察的基本要求：必须坚持全面、客观、实事求是的原则和一丝不苟的科学态度，不主观武断，不固执己见；要做好详尽、准确无误的观察记录，不能凭主观想当然，不能凭空捏造；要做好出色的创造性的观察，就不是仅仅注意排除其他，而同时要留神意外或反常现象。（二）实验（experiment） 实验是取得精确典型科研材料的重要手段之一。所谓“实验”是从人为地发生于实验条件下的现象中索取资料。实验的基本要求：制定好实验方案；先做预实验，再做正式实验；规范实验操作；做好实验记录；控制实验误差。衡量实验成功的标准是能够重复实验结果。（三）调查（investigation） 调查是认识疾病的人群现象、流行规律以及评价一个国家、一个地区居民健康水平的依据的重要方法。如居民健康状况调查、流行病学调查、地方病调查、病因学调查、职业病调查等方面。调查有现场调查、前瞻性调查、回顾性调查、追踪调查等类型。调查的基本要求：必须坚持客观性原则，实事求是，尊重客观事实；必须制定详细的调查方案和调查表格；系统搜集，全面记录，大处着眼，小处着手。四、研究资料的加工整理与数据处理观察、实验与调查等活动结束后，接下来便开始对所获取的研究资料进行加工、整理和数据处理。通过科学加工、去伪存真和统计学分析，以揭示各因素之间的相互关系。为最后总结分析、归纳推理、抽象概括和提出研究结论做准备。这一过程是排除偶然，发现必然；透过现象，发现规律的重要步骤。所获取的原始资料，一般量大杂乱，有的是数据，有的是图形，有的是切片，有的是照片等。首先要进行分类，原则上凡能数量化的尽可能用数字表示，切片、照片等结果不能数量化的，可用分级计分等方法表示。其次要进行资料核查，包括人工核查和计算机核查等。核查无误的资料重新按性质分组，然后将资料归纳汇总，最后分别进行统计学处理。五、总结分析，提出研究结论，撰写研究报告这一阶段主要是运用分析、综合、归纳和抽象概括等理性认识方法把感性材料上升为理性概念，从中得出科学的结论。达尔文说过：“科学就是整理实事，以便从中得出普遍的规律和结论”。总结分析，就是对所占有的实验、调查或观察到的感性材料，自觉地运用辩证观点，分析设计中哪些理论上成立，且又在实验中得到证实；哪些想法在实验中没有得到证实或未完全证实，需要修改。从而围绕假说的中心思想，按材料、表格、图片等，分清组别，综合提炼出材料所能说明的观点，明确各组材料所得结果，以及由此结果在理论上所得出的结论。研究报告是各类研究课题的最基本的、标志着课题完成的通用表现形式。无论是基础研究、应用研究还是发展研究，无论是动物实验、临床观察还是现场测试、流行病学调查，亦无论是药品、制剂、医疗器械研制还是医用计算机软件等，课题完成后都必须写出研究（研制）报告以办理结题、验收、鉴定和归档手续以及作为今后申请奖励等的主要技术资料。研究报告主要包括两个大部分，一是工作报告，二是技术报告。前者是工作总结性质的报告，主要是介绍课题的立项情况，研究背景，计划执行情况，研究结果情况和存在的问题，下一步的打算等。后者是成果的核心材料，反映的是课题研究的全部技术内容。