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中文医药核心期刊目录
看主管主办。除了国家级和省级之外，还分统计源期刊和中文核心期刊。
所谓核心期刊是指信息密度大、数量多、质量好、时效长的重点期刊。核心期刊的确定取决以下几个条件：①期刊内容的被摘率；②期刊内容的被引率；③期刊在流通中的借阅和利用率。世界卫生组织于1979年公布世界200种西文医学核心期刊，包括英国的《柳叶刀》和美国的《新英格兰医学杂志》等著名杂志。医学杂志属于自然科学的一类，核心期刊世界公认标准为SCI期刊，国内医学杂志以CSCD中国科学引文数据库（分为核心库（ C）和扩展库(E)）；北大中文核心期刊和科技核心期刊（统计源期刊），其中职称评定基本参照北大中文核心期刊和科技核心期刊。
最低分值是0~1分，高的到10分，甚至几十分。但是对于学sci影响因子多少算高并没有明确的划分，一般10分左右的医学期刊就算是相当优秀的期刊了，大多数作者投稿的sci医学期刊都是5分左右的刊物就够了，当然这只是个人的理解，对于理论水平高的作者来说，十几分的sci期刊投稿也是很常见的。SCI期刊一般是收录理工科的较多，以医学领域刊物为例，IF小于3的就很一般，5左右的算是小专业优秀的杂志了，10左右就是十分优秀的杂志，10以上的一般都是综述类杂志。在同专业同范围的期刊里，大于2的算高，大于1的可以算比较高，大多数情况我们发的都是零点几的。影响因子高的杂志，代表它的期刊的影响力较高，在SCI期刊众多领域中，把杂志按照影响因子排名，排在总数前 30%的期刊杂志影响因子的高低代表了学术期刊的质量，在期刊挑选上，挑选影响因子高的杂志，对展示作者的学术能力有更高的权威性。
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。p值的计算公式：=2[1-φ(z0)]当被测假设h1为p不等于p0时；=1-φ(z0)当被测假设h1为p大于p0时；=φ(z0)当被测假设h1为p小于p0时；其中，φ(z0)要查表得到。z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)最后，当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值统计学上规定的p值意义：p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！
P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。p值的计算公式：=2[1-φ(z0)]当被测假设h1为p不等于p0时；=1-φ(z0)当被测假设h1为p大于p0时；=φ(z0)当被测假设h1为p小于p0时；其中，φ(z0)要查表得到。z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）)最后，当p值小于某个显著参数的时候我们就可以否定假设。反之，则不能否定假设。注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的p值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在p值统计学上规定的p值意义：p值碰巧的概率对无效假设统计意义p＞碰巧出现的可能性大于5%不能否定无效假设两组差别无显著意义p＜碰巧出现的可能性小于5%可以否定无效假设两组差别有显著意义p＜碰巧出现的可能性小于1%可以否定无效假设两者差别有非常显著意义
明白论文查重率，对于我们撰写论文以及修改论文查重率而言都是极为有利的，下面我为大家解释一下，论文查重率怎么算。一般来说：重复率 = 论文中抄袭字数/论文中总字数，以知网为例，知网论文检测包括几个查重子系统，但是这些查重子系统的计算规则都是一致的，换言之，知网论文检测率的计算规则是统一的。以全文来看，一篇论文提交检测，知网系统会将你的论文内容进行分割，比如按照句子或者几个字为一个区，将这部分提取出来，跟论文检测系统的文献库内容进行比对，有多少相似的，就拿出来进行标注，一般7-8个字算作抄袭，当然这不是绝对的，每个系统多多少少都会有些不同。这个解释是是最浅显易懂的。以章节来看，知网除了全文查重率和去除引用文献查重率部分，还有每章节的查重率，每章节的查重率是指本章节的重复字数除以本章节的总字数，即显示每章节的查重率。目前，知网论文检测率既可以查文字部分，也可以查代码、公式、表格甚至外文的重复率，所以，知网查重的话这部分也包含在内。
如果是自己参考，那么首先要查的就是自己修改的部分必须查重。觉得哪里修改就查哪里。 高校里的论文查重肯定是比较规范的，一般是查中英文摘要正文和致谢部分。 其他封面、声明、目录、参考文献是不检测的，不会算重复率。
我相信每一个大学生，无论是刚入学还是即将毕业的大学生，都有自己的毕业论文想法和计划。随着高等教育的普及，每年都有成千上万的大学生毕业，成千上万的论文需要发表。为了避免抄袭、抄袭等学术不端行为，论文查重成为不可或缺的一部分，那么什么是论文查重呢？如何计算论文查重率？如何查重论文？paperfree小编给大家讲解。什么是论文查重？论文查重是指检查论文的重复率。我们都知道写论文需要阅读和参考大量的文献来帮助我们梳理自己的内容。正因为如此，文章中部分内容的重叠是不可避免的。论文检查是为了帮助我们避免因引用不当而导致重复率过高的现象。但是对于一些学生来说，论文重查是爱恨交加的。如果论文查重失败，论文将被驳回，导致毕业失败。什么是论文查重率？怎么计算？论文查重率，即论文重复率，是指论文中被认定为抄袭和重复的部分在全文中的比例。查重率=重复字数÷总字数。比如一万字的论文由一千字重复，查重率是10％。目前国家对论文查重率没有统一要求，不同高校或机构对论文查重率有不同要求。一般来说，本科毕业论文查重率要求在30％左右，严格的高校要求在20％左右。如何查重论文？大部分高校都会为学生提供几次免费查重次数，学生只需登录相应的查重系统网站，上传自己的文章即可。查重系统会自动检测，标记相同的字数和部分，一般一小时左右就能生成查重报告。
论文查重率对毕业生来说非常重要，它代表了毕业生论文的质量。然而，论文查重率没有统一的标准，不同的学校有不同的查重率。此时，您需要软件辅助。在这里，我推荐paperfree。 大学对研究生论文的检查率有不同的标准，但它们包括全国各地的大学和杂志，这些杂志也为他们如何解释学术写作设定了自己的标准。 论文查重率是判断毕业论文是否有剽窃的重要依据。如果重复检查率不符合学校规定的标准，它可能错过下一次毕业辩护，从而影响毕业。许多学生可能不理解这个问题。 目前，我国进行论文查重率没有一个唯一的标准和具体值，很多学生解释也不是很清楚。论文和在职研究生论文的重复率低于30%，全日制研究生论文的重复率低于20%甚至10个百分点。 一些大学规定研究生论文：一些大学将论文的查重检测率限制在20％以内；；然而，一些论文的重复检查率超过10％。如果10％的论文内容与其他文献相似，则直接判定为剽窃。对于论文拼接、引用标准等现象，一些大学认为这不构成剽窃。只要论文格式不规范，就存在论文质量问题，一些大学认为这是剽窃。 一般高校对本科论文有相关规定，查重率超过30%就会被判断为抄袭，我们需要修改后重新检测，否则不能满足正常使用毕业。 根据博士论文规定：论文查重检测标准较严格，重量校验率在10%～5%之间。 不同的学校，不同学历对论文查重率要求不一样。学生在撰写论文时，应严格按照学校的查重率标准。如果他们不了解具体的标准值，他们必须及时咨询导师，并且必须清楚地理解。
放到spss中，定义两个变量，第一个变量叫做：group，用1代表实验组，用2代表对照组，每个组两个数字；第二个变量叫分娩方式，分别用1、2、3代表阴道分娩、阴道助产和剖宫产。然后用描述性统计方法中的交叉列联表计算就ok了！希望对你有帮助！
论文中p值也叫检验p值是否定原假设的强度。
p值统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法,专业上P 值为结果可信程度的一个递减指标。
P 值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。 如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。 总之,P值越小,表明结果越显著。
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（或）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。