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医学论文都是计算字符数，表格另行计算，乘以百分比。字数总计=字符数+表格所占字符数。
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。
是字符数，标点也算呢
不是字数 是字符数 ，计空格的，word是可以直接统计的
我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：1. 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；2. 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；3. 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；4. 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”，如“1.频数分析”、“2.因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；5. 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：1. 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份.序号.标题”；如“ ”、“ ”；2. 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。
一、毕业论文资料搜集的范围撰写毕业论文必须详尽地占有资料，一篇五千字左右的论文写成，可能要搜集到几万、甚至几十万字的资料。资料是毕业论文写作的基础，没有资料，“巧妇难为无米之炊”，研究无从着手，观点无法成立，论文不可能形成。所以，详尽地占有资料是毕业论文写作之前的另一项极重要的工作。毕业论文写作之前，至少应当占有如下五个方面的材料：第一，第一手资料。第一手资料包括与论题直接有关的文字材料、数字材料(包括图表)，譬如：统计材料、典型案例、经验总结等等，还包括自己在亲自实践中取得的感性材料。这是论文中提出论点、主张的基本依据。没有这些资料，撰写的毕业论文就只能成为毫无实际价值的空谈。对第一手资料要注意及早收集，同时要注意其真实性、典型性、新颖性和准确性。第二，他人的研究成果。这是指国内外对有关该课题学术研究的最新动态。撰写毕业论文不是凭空进行的，而是在他人研究成果的基础上进行的，因此，对于他人已经解决了的问题就可以不必再花力气重复进行研究，人们可以以此作为出发点，并可以从中得到有益的启发、借鉴和指导。对于他人未解决的，或解决不圆满的问题，则可以在他人研究的基础上再继续研究和探索。切忌只顾埋头写，不管他人研究，否则，撰写的毕业论文的理性认识会远远低于前人已达到的水平。第三，边缘学科的材料。当今时代是信息时代，人类的知识体系·呈现出大分化大融合的状态，传统学科的鸿沟分界逐渐被打破了，出现了令人眼花缭乱的分支学科及边缘学科。努力掌握边缘学科的材料，对于所要进行的学科研究，课题研究大有好处。它可以使我们研究的视野更开阔，分析的方法更多样。譬如研究经济学的有关课题，就必须用上管理学、社会学1JL、理学、人口学等学科的知识。大量研究工作的实践表明，不懂一些边缘学科知识，不掌握一些边缘学科的材料，知识面和思路狭窄是很难撰写出高质量的论文的。第四，名人的有关论述，有关政策文献等。名人的论述极具权威性，对准确有力地阐述论点大有益处。至于党的有关方针、政策既体现了社会主义现代化的实践经验，又能反映出现实工作中面临的多种问题，因此，研究一切现实问题都必须占有和清楚这方面的材料，否则会出现与党的方针、政策不一致的言论，使论文出现很大的缺陷。第五，背景材料。搜集和研究背景材料，这有助于开阔思路，全面研究、提高论文的质量。例如，要研究马克思的商品经济理论，不能只研究他的著作，还应该大力搜集他当时所处的社会、政治、经济等背景材料，从而取得深入的研究成果。二、资料搜集和分类的方法搜集资料的方法很多，常用的主要有以下方法：第一，做卡片。使用卡片搜集资料，易于分类、易于保存、易于查找，并且可分可合，可随时另行组合。卡片可以自己做，也可以到文化用品商店去购买。一个问题通常写在一张卡片上，内容太多时也可以写在几张卡片上，当然，在搜集资料的过程中，要不要做卡片，可根据各人习惯，不必有死板规定。第二，做笔记。做笔记这是任何一个毕业论文撰写者都必要的，好记性不如烂笔头，阅读书报杂志时，搞调研究时，要随身带笔和纸，随时记下所需资料的内容，或有关的感想体会，理论观点等。在做笔记时，最好空出纸面面积的三分之一，以供写对有关摘录内容的理解、评价和体会。第三，剪贴报刊。将有用的资料从报纸、刊物上剪下来，或用复印机复印下来，再进行剪贴。把应剪贴的资料分类贴在笔记本、活页纸或卡片上，这种方法的优点是可以节省沙写的时间。无论是用卡片收集资料，还是摘录资料，还是剪贴资料，都必须注明出处。如果是著作，则要注明作者、书名、出版单位、发行年月；如果是报纸，则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日；如果是杂志，则要注明作者、篇名、杂志名称、卷(期)号、页码等，以便附录在毕业论文的后面。该收集来的资料不要随手一放，置之不理，要认真阅读，仔细加以分类，进行研究。主要的分类方法有以下两种：第一种，主题分类法。按照一定的观点把资料编成组，这“一定的观点”，可以是综合而成的观点，也可以是自己拟定的观点。例如，为研究培育建筑劳动力市场的前提条件，作者拟定了自己的四个观点：一是市场经济体制的确定为建筑劳动力市场的产生创造了客观环境；二是建筑产品市场的形成对建筑劳动力市场的培育提出了现实的要求；三是城乡体制改革的深化为劳动力市场的形成提供了可靠的保证；四是建筑劳动力市场的建立是建筑行业用工特殊性的内在要求，并按这四个观点对资料加以分类，这样可以加深对资料的认识，进一步使认识条理化、系统化。第二种，项目分类法。即按照一定的属性，把收集的资料分项归类。下面介绍一下辽宁大学的王连山同志列的项目分类：-------------------------------------------------------------------------------- 1．经典作家、名人言论2．概念理论类项目3．科学的定义、定理、公式、法规4．一般公理、常识、成语、谚语、密句、名言5．资料作者本人的观点-------------------------------------------------------------------------------- 1．个别事例，包括资料作者所引用的古今中外的事实、人物活动、言论、诗词等事实类项目2．各种统计数字、图表3．资料作者的片断论述-------------------------------------------------------------------------------- 1．本人随时记下的感想2．观察所得随想类项目3．调查所得4．零星的文字记录-------------------------------------------------------------------------------- 三、对搜集到资料的整理对搜集到的资料如何进行整理呢?资料的整理过程实质上是资料的辨析过程，这里有几方面的工作是不可缺少的。一是辨析资料的适用性。选择资料的依据，只能是作者所要阐明的中心论点。什么资料可用，什么资料不能用，都要根据这个中心论点决定。毕业论文的中心论点一经确定之后，它就是统帅一切的东西，资料必须服从于中心论点的统帅。不能把一些不能充分说明问题的资料搬来作牵强附会的解释，也不能将所有资料统统塞进文章里，搞得文章臃肿庞杂，中心反而不突出，扩大了篇幅。比如《“城市更新”与园林绿化关系的几个问题》一文，作者搜集了大量的有关园林绿化的资料，却没有搜集城市建设与园林绿化关系的资料，这些不适用的资料塞入论文之中，导致论文中心被冲淡，降低了论文质量。
论文数据来源有：
1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据，同时注意记录各种数据源。
2、相关的新闻报导，或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。
3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据，这种数据相对来说比较宏观的数据，准确一点。
4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。
资料：
论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。 当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
如果你是学生，那就先在学校的图书馆去查找，每个学校都会购买一定数量的论文数据库，供本校师生来使用
一学生写论文都是从哪里找资料啊？这种资料也可以来自于临床，也来自于实践，在一个可以通过网络去试，嗯去学习学习。
可以帮你写，有偿，可以的话回我
指数的每个成分，加权后得到指数。以股票指数为例，一个指数只有2个成分股A和B。A的市值6亿元，B得市值4亿元。初始指数一般都为100点。那么当A股股价和股本不变，即市值依然为6亿元；B股涨了10%，股本不变，市值亿元时,指数也就相应得到达104点。原本占指数60%得A不变，贡献60点指数，占40%的B从原来40点增加10%，到44点，即总共104点。现实中的计算更复杂...
以某个时点作为基点，通过报告期市值除以基期市值再乘以基期指数得到报告期的指数，各个指数的编制都有点区别主要是市值的选择，如上证综合指数是使用总市值，而沪深300采用的是流通股。一上证综合指数为例：上证综合指数是指上海证券交易所从1991年7月15日起编制并公布的、以全部上市股票为样本、以股票发行量为权数，按加权平均法计算的股价指数。它以1990年12月19日为基期，基期指数定为100点。 以发行量为权数的加权综合股价指数。上证综合指数综合反映上交所全部 A股、B股上市股票的股份走势。该指数自l991年7月15日起开始实时发布。基期及基点： ＝100 指数计算：以样本股的发行股本数为权数进行加权计算，计算公式为：报告期指数＝报告期成份股的总市值 / 基 期 × 基期指数；其中，总市值 = ∑(市价×发行股数)。样本选择标准：上海证券交易所挂牌上市的全部上市股票。
一提起论文价值，恐怕首先想到的是影响因子。尤其是在中国，影响因子对于科研人员和工作者真是命根，晋级，升迁，申请基金，评奖等等无不与影响因子有关。但是除了影响因子，还有许多其它的评价论文价值的方法。本文就介绍一下常见和新兴的评价论文价值的指标。评价一个论文价值，无非从量化和质化两个方面来评价，或者期刊和论文的角度来评价。下面提到的指标，有的是从量化，有的是从质化，有的是从期刊角度，有的是从文章角度。影响因子影响因子确切说是针对期刊的，而并非直接针对论文的。影响因子应该是一个量化和半质化的指标。为何？这是因为高影响因子的期刊低水平的文章也并非没有，低影响因子高水平的论文也大有存在。当然，如果论文婆家找的好，自身的身份也就自然高了。正如以前的皇妃，可能整个素质比一般大众好，可以平民中也大有出类拨粹的人物存在。因此，现在影响因子也是饱受垢病。有的人戏称SCI是stupid chinese idea，其中的原因也就不多说了。查看影响因子的方法有多种，最经典的方法当然是Web of Science，但是收费，一般人用不起。简单方便的方法可以使用医学文献助手：利用医学文献助手筛查PubMed文献质量引用次数这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看，例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search，还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量H指数（H Index）H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为：一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H指数就是N。可以按照如下方法确定某人的H指数：将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序；从前往后查找排序后的列表，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。以上有关H指数的内容来自维基百科查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar，注意是英文版的，中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。I10指数（I10-Index）I10-index是由Google提出来的，指作者发表文章数被引用10次以上的个数。比如我发表了100篇文章（呵呵，有点大了啥），其中90篇被他人引用了10次以上，那么本人的I10-index就是90。如果说影响因子是针对期刊的话，那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高，只能说该论文找了一个好婆家，具体引用情况并不一定。而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。G指数（G-Index）G-Index（G指数）相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的， 评价作者论文数量的一个指标。G指数的计算方法如下把所有作者发表文章按照引用次数降序排列，序号为g把作者所有发表文章的序号进行平方，得到g2把作者所有文章的引用次数进行加法，得到∑TC最后一个∑TC仍大于g2的序号就是G指数。有点绕哈，没事举个例子更清楚一些，比如我发表了以下文章，按照引用次数进行排序如下引用次数（TC） 序号 （g） 文章引用 次数之和 （∑TC） g^2 47 1 47 1 42 2 89 4 37 3 126 9 36 4 162 16 21 5 183 25 18 6 201 36 17 7 218 49 16 8 234 64 16 9 250 81 16 10 266 100 15 11 281 121 13 12 294 144 13 13 307 169 13 14 320 196 13 15 333 225 12 16 345 256 12 17 357 289 12 18 369 324 12 19 381 361 11 20 392 400 … … … … 由上表可以看出我的H指数是13，g指数是19，因为第20个文献g2已经大于前面所有引用次数之和了。（该例子数值来源于Egghe. An Improvement of the H-Index: the G-Index）G指数相比于H指数和I10指数，更能反应论文整个引用情况。比如我发表的文章，总体都不高，可能H指数比较高，可是一算G指数立马原形毕露，原来是水货一枚。H5指数（H5-index）和H5中位数（H5-median）H指数、I10指数和G指数是针对个人论文引用次数的统计，而H5指数和H5中位数（H5-median）是针对杂志引用次数的一种评价体系。H5指数H5指数是过去5年之内某一杂志所发表的论文数相比于引用数的最小值，如Nature杂志过去5年之内发表了1000篇文章（当然实际数值比这个大），按照每篇论文的引用数进行降序排列第381位的文章的引用数是381，而382的文章引用数是300，那么Nature的H5指数就是381H5相较于IF，是反应杂志过去5年文章的引用情况，而IF是反应的杂志平均引用情况。H5相较于H指数，是针对杂志的总体情况，而H指数是针对于个人论文的引用情况。有时候不同影响因子的杂志，H5可能一样。如PLoS One和Nature Reviews Immunology的H5都是130，可是两者的影响因子相差可不止一个档次。H5中位数H5中位数（H5-median）是指所用文章引用次数的中位数。为毛不用平均数？因为资料不是正态分布。每一个杂志的文章引用次数肯定不会是平均分布的，正如我国居民收入一样。有的引用次数肯定很大，可是有的文献可能很水，引用次数少的可怜。如果平均无法反应真实的引用情况，中位数最佳的选择。F1000F1000(Faculty of 1000)是为生物学及医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库，是由英国BioMed Central出版的一种新型在线研究辅助工具，包括生物学（Biology）和医学（Medicine）两大系列。 其目前是给生命科学研究者一个新的评价体系，而不仅仅依赖于是否被SCI收录。医学F1000：由2400多位世界顶级的临床专家、学者收集和评价，提供目前世界上最重要的医学论文信息及发展趋势。它包括18个领域：麻醉和镇痛、心血管疾病、重症监护和急诊医学、皮肤病学、糖尿病和内分泌病学、循证医学、胃肠病和肝病学、血液病学、感染性疾病、肾病学、神经疾病、肿瘤学、心理学、公共卫生和流行病学、呼吸系统疾病、风湿和临床免疫、泌尿病学、女性健康。该网站文献与PubMed及PubMed Central进行了链接。生物学F1000：由2300多位专家学者的评价，提供目前世界上最重要的生物学论文信息及研究趋势。涵盖学科领域：生物学、生物化学、生物信息学、生物技术、癌症生物学、心血管生物学、细胞生物学、化学生物学、发育生物学、生态学、进化生物学、胃肠生物学、基因组学和遗传学、免疫学、代谢及内分泌学、微生物学、分子生物学、分子医学、神经科学、药理学与药物发现、生理学、植物生物学、肾生物学、呼吸生物学、结构生物学。主要特点主要对PubMed收录的重要论文的进行客观评估，评估依据是以学术成就而非该期刊是否被SCI收录；参加评议的成员分别由美国和欧洲等国际知名机构的著名专家组成。根据论文对当前世界生物和医学研究的贡献程度和科学价值，通过客观反映学术水平的指标（F1000因子）给予评分，每日将最近一个月内的极少数优秀论文推荐给读者，并提供Pubmed链接。F1000三个等级分别为9分（杰出）、6分（必读）和3分（推荐）。以上有关F1000的内容来自百度百科。因此F1000相比于影响因子，多人工挑选的干预，其分值高的研究意义就比较重大。F1000应该是一个质化的指标，最简单的实时查看F1000的方法也可以使用医学文献助手。聊完了传统的评价指标，再扒一扒新兴的论文评价指标AltmetricAltmetric是一个新兴的指标，虽然字面意思是替代指标，但是我认为「社会化影响力」或者「网络影响因子」或者「分享因子」更能反应其本质。Altmetric出现的背景可能大家遇到这么一种情况，有的论文发表以后，被大家广泛转载，网络新闻报道，Twitter或者G+上评论和分享。这时，影响因子和F1000就不能反应这些了。Altmetric就是在这种情况下出现的，Altmetric就是反应某一论文分享、下载、阅读的情况。但是现在Altmetric争议也比较大，关于名字都有争议。我个人认为InterMetric更好，简称IM，有点和实时通讯软件混了啥。SocialMetirc，简称SM，有点变态了哈。有关Altmetric更多详情可以参阅此文：利用Altmetric评价系统了解论文的关注度分享情况类似的还有Plum Metrics （利用Plum Metrics评价系统了解论文的关注度分享情况）和Impactstory（这个可能要挂代理）RG ScoreRG Score（RG因子）是ResearchGate推出的一个评价作者的指标。RG Score推出的目的是为了帮助评价自己在科学圈内的处于一个啥水平。计算方法并不是自我发表了多少文章，而是自己的科研工作被同行认可以程度。RG Score不同于传统评价指标在于可以统计更多的信息，如下载，浏览、分享等。RG Score不同于Altmetric之处在于RG Score更测重于分享。如果和同行分享自己的Idea，并得到同行的认可和讨论，那么RG Score增长很快。更多有关RG Score的详情可以查看此文：ResearchGate科研人员自己的FaceBook
h指数可用于评估研究人员的学术产出数量与学术产出水平。如果作者的Np篇论文中的h篇至少被h引文，而另一篇（Np-h）篇论文被h引文，则科学家的索引为h，每个最多被引用一次。
g指数是h指数的衍生指数。首先需要绘制与图h指数相同的图表。将超过h分数限制的项目的引用总数加起来，然后找到该引用集的子集的平均值。如果作者在她列出的h个部分中有一些引用率很高的文章，那么他们就会使该人的g得分远高于其h得分。
如果h得分为5表示作者至少有5篇论文，且每篇论文至少被五次引文引用；如果h分数为10意味着他有10篇论文，且每篇论文至少被引用10次。
g指数的注意事项：
论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g，亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。
2006年, Egghe提出了g指数， g指数定义为:论文按被引次数排序后相对排前的累积被引至少g2次的最大论文序次g，亦即第(g+1)序次论文对应的累积引文数将小于(g+1)2。从定义可以看出，g≥h，而按被引量排序靠前的文章的被引次数越大，g指数越大。
论文原始数据制作方法如下：1、从学术期刊或研究网站找到想要获取的论文，如一般是通过搜索和参考其他文章的引用来找到目标论文。2、阅读论文，找到论文中的原始数据。可以在论文的方法部分、实验段落和描述段落中查找原始数据的来源。3、在原始数据的来源上寻找对应的数据源，可能是公共数据库或其它作者提供的报表。4、向作者询问，如作者一般会提供论文使用的原始数据以及数据库地址等信息。论文原始数据就是作者在写作过程中所用到的第一手资料，比如参考的文献资料、日常记录和统计的实验数据，最开始的公式计算，采用的图片等等。
数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。 01 审稿人如何识别数据真假？ 我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！ 实际案例： 验证： 在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。 操作： 打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。 录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。 如果方差齐性检验的 P ＞ ，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。 结论： 本例两组方差齐次性检验的 P ＞ （F test to compare variances，P ＝ ），且 t 检验的 P ＝ ，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手新功能教程 1、GraphPad 新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad 视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad 视频:多变量数据表 6、GraphPad 统计教程:如何做T检验 7、GraphPad 绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad 做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad 单因素方差分析 10、GraphPad 自动标注两两比较结果 11、GraphPad 双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad 、sas 最新版 Stata中文版、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）