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医学论文统计图表错误

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医学论文统计图表错误

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。

呵呵~~~没事,查到也是学校的责任,学校会帮你的,没事放心吧!

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。

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

统计学图表错误的医学论文

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。

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

那就不用改了,有时候会出现这种情况的,自己不确定的话问问老师或是带你的人

医学论文统计学方法应用的错误解析论文

摘 要: 统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性,在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案,基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用,提高单篇文献的质量和学术水平。

关键词: 统计学方法;医学论文;解析

一、引 言

医学由于其研究的复杂性和系统性,常需要应用严谨的统计学方法,由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解,在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此,正确应用统计学方法,并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高,现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。

二、医学论文统计学方法应用概况

医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1],主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。

(一)材料与方法部分

正文中,材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述,读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况,其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性,他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术,要具备可比较性和科学性,

方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法,必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验,多组间计量资料的F检验,计数资料的卡方检验,不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法,要在这里简要说明并给出参考文献,还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号,如基于家系资料研究的版本。

(二)论文结果部分

论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2],所采用的统计学指标较多时,往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度,除了与测量仪器的精密程度有关外,还与样本本身的均数有关,所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数,百分比一般保留一个小数。在统计软件中,分析结果往往精确度比较高,一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况,否则还会降低论文的可信度和可读性。

结果部分的统计表采用统一的“三线”表,表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置,要求整齐美观,不能出现错行现象。要明确标注观察的例数,得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果,如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出,描述的是67%的置信区间,不是95%,提倡在误差条图采用95%的置信区间。

关于统计量,一般采用均数与标准差两个指标,均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比,分母的确定必须要符合逻辑,过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化,可以采用卡方检验。

1.假设检验的结果中,常见只写P值的情况,有时候会误导读者,也会隐藏计算失误的情况,因此写出具体的统计值,如F值、t值,可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量,要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取与作为检验显著性,对于结果的计算要求具体的P值,如P=或P=。

2.在对论文进行讨论时,作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设,对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件,P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<;,表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联,当样本量小的时候,数据之间的差别即使很大,P值也可能很大;当样本量大时,数据之间的差别即使很小,P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联,有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此,有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大,错判的危险性很大,显著性的检验为定性的结果,结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。

变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关,统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析,当两变量间具有显著性关系,但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度,而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病,灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致,在疾病患病率很低时,出现假阳性也是正常的,要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此,这两个率的计算方法必须交待清楚。

三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析

(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误

“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为:对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如,临床入组病例分组只采用简单的随机分组,未描述随机分组的方法,未描述是否双盲双模拟,未设置空白对照组,分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验,对于特殊的统计学方法没有详细交代;动物实验分组的随机化原则描述过于简单,没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等;统计分析方法没有任何说明采用的分析软件,有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法;没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。

(二)“结果”统计学方法应用的常见错误

1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同;对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多;罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数,导致结果没有整数位;相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少;常用的一些检验统计量,如F值、t值保留的位数不符合要求。

2.对统计学指标进行分析和计算时,一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表,在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明,如果不符合正态分布时,可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布,否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算,影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标,常见样本量过小的问题,采用率进行描述会影响统计结果的可靠性,采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率,也是不可取的。

3.在判断临床疗效之一指标时,两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效,必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效,服药一周后,研究组和对照组的对血糖降低值分别为 ± 和 ± ( P = 1) 。按空腹血糖值低于的疗效判定有效率,研究组和对照组的有效率分别为和 ,尽管平均疗效相差较多,但也要注意到该药物对部分患者无效()。对假设检验结果的统计学分析结果,P 值的表达提倡报告精确P值,如P = 或P = 等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS,SPSS等,只要提供原始数据,就可以计算出t值、F值和相应的自由度,并可获得精确的P值。

四、小 结

提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3],医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否,不仅体现了论文的科学性和严谨性,而且对于提高期刊整体的学术质量,促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。

参考文献:

[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).

[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).

[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).

[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).

医学论文统计表的错误

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。

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。

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

论文图表是论文的精要所在。在论文撰写的过程中,论文图表的“陷阱”也比比皆是,我们常常不知不觉就掉进坑里。下面为大家罗列总结了图表的常见“陷阱”,火眼金睛的你,看看这些错误你是否犯过? 一 图表格式问题 图表不符合页面比例 一张论文插图,需要照片和文字比例得当,图片的可读性高,不放大或缩小的情况下能清所有内容(组织结构除外) 。如果你的图表,需要用放大镜才能看清,那么糟糕的阅读体验将会让你的论文质量大打折扣。然而编辑们发现,图表比例不对的问题在论文中经常能看到:图文比例失调,图片中的字体大小不一致,系列图中不同图片的比例不协调...有时候一组照片,不同图片的放大倍数不一样,也会给读者造成误导。 图表设计缺陷 图表设计也值得注意。统计图、表设计不规范,表格中线条过多;或者是表格采用三线,而另一些地方,则是全部实线,格式不统一...这些图表都需要回炉“重造”。 二 图表质量问题 图表不清楚 清晰度是图表最重要的一点。大多数期刊都会在指南里注明图片的最低像素在300dpi,在制图中一定要符合要求。此外,还要注意图片的格式,大部分期刊所接受的图片格式为JPEG和TIFF,保险起见, 在将图片转换成期刊要求的格式外,自己也要记得保存原始格式图片。 图表不是原文件 有些同学为了省事,会直接将手机拍下的低分辨率图表数据放到论文中。在手机屏幕中虽可以看清,但在论文中,尤其在Word或PDF文档中,图片的大小将被压缩,从而变得模糊。还有的同学直接从Excel中拷贝图表,这样的后果是在word中显示不清楚,一定要用Word中“插入对象-excel图表”的功能来插入。这样,也能保证图表在后续可以直接通过Word来编辑,包括更改(坐标轴、标签、线条粗细)等。否则一旦修改表格中的内容,表格的对齐方式和框架就会改变。 三 数据质量问题 数据不全 图表中数据有空缺,是图表制作的大忌; 数值计算不精确 表格中的数据,往往经过原始数据计算得出,因此大多不是整数。在数据计算时,应该保留相同的小数位。同时,同一指标数字的有效位数应相同,不足者以“0”补足。针对百分数,应注意各百分比总和为100%。 数据排列不当 在数据处理时,应注意表中分组变量与观测指标的位置颠倒及排列不当的问题。数据应遵循同类数据纵排的原则,排列不当则将传达错误信息,影响数据对照。 四 图表标注问题 表题不确切 表题是表格的重要组成部分,是对表格中内容的概括,应主谓有序,简洁、准确。 表注不当 表注不应过简 ,从而导致表注不清楚,漏掉单位、特殊符号等;同时, 表注也不应过繁 ,表注是对表格中有关内容的必要补充和说明,应简明扼要。若需备注的内容较多,应在正文中利用文字介绍。表格中数据的计算公式,应在论文的“ Material and Method”部分介绍,不宜列入表注。 原始数据堆砌 图表是对结果的总结,而不是研究过程的罗列,不必将原始数据全部展示在论文中。 缩略语及量和单位不规范 表格中所列的指标名称,应使用固定的缩略语。特殊情况下使用不常用的单位和缩写词时,需在表注中说明。法定计算单位应一律使用符号,单位也应遵循国际标准命名原则。 五 图文一致 图表中的术语、符号、单位,都需要和文字叙述一致,并在文中相应提及,以显示整个论文的完整与统一。相同的叙述内容,应根据逻辑,在文字、表格和统计图中选择其中一种表达形式,以方便了解论文主旨和要义为方向。切忌重复叙述。

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。

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我可以把知道的告诉你,像我就是从事医学论文发表

统计错误医学杂志

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。

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