医学论文指标公式大全参考

采用spss软件，单因素分组对照计算。

t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法

假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。

在论文中写公式是一项非常重要的工作，因为公式是表达论文中科学思想和理论的重要方式。下面是一些写论文里的公式的基本方法：1. 选择合适的工具常见的数学公式编辑工具有LaTeX、Microsoft Word、MathType等。其中，LaTeX是一种专业的排版系统，可以生成高质量的数学公式；Microsoft Word和MathType则是一些常用的办公软件，也可以方便地编辑数学公式。2. 编写公式根据公式的类型和复杂度，可以采用不同的编写方式。例如，简单的公式可以使用键盘上的符号直接输入，如“+”、“-”、“=”等；复杂的公式需要使用专业的数学公式编辑器进行编辑。3. 格式化公式公式的格式化包括：字体、大小、对齐方式、公式编号等。在格式化公式时，需要根据所采用的学术规范进行调整，以保证公式的规范性和可读性。4. 引用公式在论文中引用公式时，需要给出公式的编号和出处，例如：“根据公式（1）可知……”。同时，也需要在论文末尾列出所有公式的编号和名称，以方便读者查阅。总之，在写论文时，公式是一项非常重要的内容，需要认真对待。正确、规范、美观的公式可以提高论文的可读性和学术水平。因此，在撰写论文时，应该选择合适的工具进行公式编辑，注意公式的格式化和引用，保证公式的准确性和严谨性。

CiteScore

影响因子是评价学术期刊的一项重要指标，曾被认为是学术界的金标准。但近年来由于在学术评价体系中被滥用受到各方人士的强烈抵制。2016年7月5日，几大顶尖级学术出版机构包括多家著名期刊也联合在预印本网站BioRxiv上发表文章呼吁期刊降低对影响因子计算的痴迷和依赖程度，并强调用引用分布曲线（Citation Distribution）来取代影响因子的简单算术平均。其他一些权威机构也纷纷提出多元化的文献计量评价指标，以期打破影响因子一家独大的局面。2016年12月8日，出版业巨头Elsevier重磅推出了他们基于Scopus数据库的全新期刊评价体系：CiteScore。Scopus数据库涵盖了世界上最广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献及索引，因此被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。与影响因子相比，Cite Score具有以下优势。

一，期刊涵盖数量众多，中文期刊显著增加。

CiteScore涵盖的期刊数量达到22256本，比影响因子的11000种期刊多了一倍。尤为重要的是，相比SCI数据库中的几十种中文期刊，Scopus收录了几百种重要的中文期刊。有学者表示，这对中文期刊会是一件好事。以往很多优秀的中文期刊由于不在SCI检索范围内，在高校职称评定时不被认可，因此稿源越来越少。如果将来国内认可CiteScore，那么对于被收录在Scopus数据库中的这些优秀的中文期刊又是一次极好的机会。

二，指标计算公式有所不同。

与影响因子的计算某期刊连续2年论文在第3年度的篇均引用次数类似，CiteScore计算的是期刊连续3年论文在第4年度的篇均引用次数。但两者有一个重要的区别，影响因子计算时的可引用内容只有论文和综述，剔除了编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等计入分母，但其引用数仍被计入分子。而CiteScore将所有文献内容都视作可能被引用的内容，包括编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等。这些内容的引用很少，因此会拉低期刊的得分。

三、影响因子没有学科领域的区分，而CiteScore有不同领域的相对排名。

大家都知道，把不同领域的文章混在一起谈影响因子，是没什么意义的。比如数学和工程的跟化学和生物领域的科研人员就没法说到一块去。一个是顶了天都不到2的影响因子，另一个是到10都很正常。CiteScore也是只有比较同一领域的期刊才有意义，对选择发表论文才具有专业引导作用。所以在查询网站中还有Highest CiteScore Percentile在CiteScore后面，这就能够看出期刊在不同领域的相对排名。

四、CiteScore是免费的。

与影响因子只对购买者开放不同，CiteScore对任何在线用户免费开放。任何人都可以通过官方网站来查看期刊CiteScore，也可以分析期刊的引用情况。

CiteScore一经推出，学术界人士普遍表示支持。多数人认为，影响因子是应该有个对手了，只要有进步，有比较都是好的，我们不要一家之言！本人也认为，影响因子已经在评价指标第一把交椅上坐得太久了，以致现在负面影响隐隐有超过积极影响的架势，也是时候有另一个因子取而代之了。但是影响因子毕竟在学术界还是影响深远，全盘否定而推出一个完全不同的指标有可能是操之过急。CiteScore在计算方法上与影响因子大同小异，虽然只是治标，但可能更加符合现在的需求。无论如何，有创新总是好的，多元化的计量评价指标才能让评价体系越来越趋于完善。