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去知网找，那里肯定有你要的论文，自己可以先搜搜看，不知道怎样找的话，可以去我百度空间里，有如何在网络上找论文的文章介绍
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
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。
具体的统计学分析方法，我在网上看到过这方面的视频，是赵清波教授讲的，您可以去创新医学网上找他的视频。她从编辑、审稿的角度介绍避免此类错误的技巧,为医学论文的编审工作提供借鉴。
写医学论文如何用统计学软件，这个就看你对这个软件的掌握知识是多少了。
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。
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：（1）样本量估算及随访/数据收集情况；（2）数据录入和管理的软件和方法；（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；（6）检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….（6）检验水准：A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
写一些论文的过程当中，我们可以在论文里面选定所有的文字，然后在论文编程的这个文档当中点击左上角的工具，工具里面就有一些统计学的数字统计，不需要用其他特殊的软件。
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
一、统计方法在医学中的应用有：1、明确研究目的和研究设计正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象的某一指标按其数值大小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义3、分清楚指标（或变量）的性质和类型很多研究表明，掌握好统计分析的应用条件，正确选择统计分析方法是学习并应用统计学的一个突出难点。 对于医学论文作者而言，分清楚数据库中变量的性质（影响变量与结果变量）、类型（数值变量、多项有序分类变量、多项无序分类变量、二项分类变量）以及它们之间的降级转化关系（数值变量一多项有序分类变量一多项无序分类变量一二项分类变量）是学好用好应用统计分析的基础，可以有效避免张冠李戴、缺乏原则地选错统计分析方法；对于文章的编审和读者来说，这是判断作者正确选择统计学分析方法与否的一个简单有效的途径。二、常用的统计分析软件：统计分析软件是统计分析的必备工具，常用的统计分析软件有：统计分析系统 SAS、社会学统计程序包 SPSS、微软公司电子表格系统 Microsoft Office Excel 等。
工具书按内容分有综合性的、专科性的；按文种分有中文的，外文的；按编辑体例与功用分有辞书、类书、政书、百科全书、年鉴、手册、书目、索引、文摘、表谱、图录、地图、名录等。辞书。是以汇集和解说词语为目的的工具书，包括字典和词（辞）典。
1 类书。类书是辑录古籍中片断资料、整篇或整部著作，按类目或韵部编排，以供查检、征引、校勘或辑佚古典文献的工具书。
2 政书。是记载典章制度的沿革变化以及政治、经济、文化发展情况的专书，是历史著作的一个门类——典章制度专史。由于它具有资料汇编的性质，故一般也将它作为工具书的一个类型。
3 百科全书。是全面系统地介绍文比科学知识，收集各种专门名词、术语，按词典形式编排，解说详细的大型参考工具书，起着知识总汇的作用。
4 年鉴。是系统汇集一年度重要时事文献、学科进展与各项统计资料，并按年度出版的连续性出版物。包括年刊、年报等。
5 手册。是汇集某一万面经常需要查考的文献资料或专业知识，以供读者随时翻检的一种工具书。它通常是简明扼要地概述某一专业或某一方面的基本知识，以及一些基本公式、图表、数据、规章、条例等，其实用性较强。
6 书目。也称“目录”，即图书目录，是揭示与记录一批相关文献的工具，它著录文献的基本特征，并以一定的次序（主要是分类）编排而成。
7 索引。也称通检、引得、备检等，它是把一种或多种书刊中的具体内容，如字、词、句、人名、地名、篇名、书名、主题等进行摘录编排，注明出处，以便查阅的工具书。
拓展资料：
特点
1、从编辑目的而言，它主要供查考、检索而非通读。
2、从编排方法而言，工具书总是按某种特定体例编排，以体现其工具书性，易检性。
3、从内容而言，广泛吸收已有研究成果，所提供的知识、信息比较成熟可靠，叙述简明扼要，概括性强。
我国的工具书历史悠久，源远流长。据史籀记载，公元前8世纪周宣王就有字书《史籀篇》。如果说先秦是工具书的萌芽时期的话，那么两汉则是工具书的奠基时期。《方言》，《说文解字》《别录》《七略》等一批定型的字典、词典、书目，为以后工具书的发展打下了坚实的基础。
字典分类为两大类，一类普通字典，是按照读者对象的需求收录一定范围的汉字，能较直观地展示汉字的意义和用法。如小型、中型的《新华字典》、《古代语常用字字典》，大型的如《汉语大字典》；另一类则为特种字典，是指在某一方面具有一定特点的汉字，如异体字、俗字、形似字等，一般着重对汉字的某一方面特征作出解释，如《同源字典》、《汉语俗字字典》。
词典从不同角度可划分不同类型。这里特讲解按照所收录词目的性质和释文内容的找重点，分为语文词典、专科词典和综合性词典。语文词典如《现代汉语词典》、《汉语大词典》，专科词典如《中华人民共和国地名词典》、《中华百科辞典》等，综合性词典如《辞海》等。
一分钟读懂《医学文献检索》
工具书按内容分有综合性的、专科性的；按文种分有中文的，外文的；按编辑体例与功用分有辞书、类书、政书、百科全书、年鉴、手册、书目、索引、文摘、表谱、图录、地图、名录等。辞书。是以汇集和解说词语为目的的工具书，包括字典和词（辞）典。
1、类书。类书是辑录古籍中片断资料、整篇或整部著作，按类目或韵部编排，以供查检、征引、校勘或辑佚古典文献的工具书。
2、政书。是记载典章制度的沿革变化以及政治、经济、文化发展情况的专书，是历史著作的一个门类——典章制度专史。由于它具有资料汇编的性质，故一般也将它作为工具书的一个类型。
3、百科全书。是全面系统地介绍文比科学知识，收集各种专门名词、术语，按词典形式编排，解说详细的大型参考工具书，起着知识总汇的作用。
4、年鉴。是系统汇集一年度重要时事文献、学科进展与各项统计资料，并按年度出版的连续性出版物。包括年刊、年报等。
5、手册。是汇集某一万面经常需要查考的文献资料或专业知识，以供读者随时翻检的一种工具书。它通常是简明扼要地概述某一专业或某一方面的基本知识，以及一些基本公式、图表、数据、规章、条例等，其实用性较强。
6、书目。也称“目录”，即图书目录，是揭示与记录一批相关文献的工具，它著录文献的基本特征，并以一定的次序（主要是分类）编排而成。
7、索引。也称通检、引得、备检等，它是把一种或多种书刊中的具体内容，如字、词、句、人名、地名、篇名、书名、主题等进行摘录编排，注明出处，以便查阅的工具书。
拓展资料
工具书是专供查找知识信息的文献。它系统汇集某方面的资料，按特定方法加以编排，以供需要时查考使用。
根据工具书的基本性质和使用功能，可以划分为检索性工具书和参考性工具书（美国工具书专家盖茨称其为控制-检索型工具书和资料型工具书，Information:control and access,Sources of information)。另外还可以根据语种、学科内容、规模大小等标准进行划分。
资料来源：百度百科：工具书
工具书：《XX年鉴》就可以查寻到历年的资料比如细分，历史年鉴，经济年鉴，统计年鉴，文艺年鉴，出版年鉴等扩展资料数据分析的核心是什么？是业务。通过业务的分析逻辑映射到数据分析的处理逻辑，而数据分析的工具则是帮我们实现结果的手段，在不同业务场景中都是通用的，所以我觉得有必要给大家推荐一下这篇硬核文章。一、《深入浅出统计学》网评说文科生都能看懂~如果你已经打算开始学习数据分析，统计学的知识必不可少，这本书浅显易懂，但知识点全面，包含了数据分析日常工作中，常用的技能点：统计量与概率分布、总体与样本、置信区间、假设检验、回归分析等等。二、《R语言实战》如果要用R语言做数据分析，建议读完我上期推荐的那本《深入浅出数据分析》之后，就开始读这本。从工具的安装，到具体分析方法在R语言中的实现，讲解详细，可操作性极强，是一本非常值得读的数据分析书。三、《利用Python进行数据分析》这本书的经典不用多说，稍有了解的人必然被推荐过。最经典的数据分析书之一。各种数据库的介绍详细全面，适合数据分析师进阶之前阅读，可以应对绝大多数的传统企业数据分析需要。四、《数据科学实战》这本书被誉为是“数据分析和机器学习间的桥梁”，对于做了一段时间数据分析工作的人，这无疑是进阶更高维度的好书，很难有一本书，能够让你从简单的数据分析平滑地过渡到机器学习和数据挖掘，这本书我认为是这方面做的最好的一本。五、《数据可视化》国内第一本数据可视化教材，如果你学习数据可视化，这本书正是刚需！是数据可视化的入门书籍，系统介绍了可视化的相关概念和常识，教材相对于工具书更为难读，但却能为你增长不少对可视化的认知。六、《数据可视化之美》这本书详细展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。为此，请到了20多位可视化专家，他们从艺术家、设计师、评论家，到科学家、分析师、统计学家等等等等，细致的介绍了他们如何在各自领域内利用可视化进行工作。七、《数据挖掘导论》最近几年数据挖掘教材中，比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，因为个人觉得这本书对于初学者来说不太易读，所以放在最后，难度：中上。以上，推荐的书籍都可以当成工具书来使用，不管你是初学者还是进阶者，都是可以反复阅读的，小封希望能够在你学习数据分析的道路上有所帮助。
常用的医学科研统计方法有：计量资料的统计方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析（ANOVN，即F检验）等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的；方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
您好。论文的分析工具有，微博足迹可视化， 语义分析系统，图表秀，数据观等等 是有很多的。