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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。
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。
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
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
医学论文的基本格式及要求有一下几个方面:
一、文题
字左右,文字简洁。
2.不用客套话,如“浅谈、浅析、浅
3.尽量不用英文缩写
4.基金项目用*标注。
二、作者名
1.第一作者
2.通讯作者
3.尽量不罗列无关人员。
三、单位
1.写明仝称,不简写如“重医附一院 “大足县医院”,应写“重庆医科大学附属第一医院”、“重庆市大足县人民医院”。
2.注明6位数的邮编,甚至详细地址,如“第三军医大学西南医院重庆高滩岩”。
四、摘要
字左右,要简洁。
2.以填空方式“目的、方法、结果、结论
3.不用第一人称(我、我们),和引用参考文献
扩展资料:
医学论文的命题
医学论文题目应是文章内容的集中概括。作者写论文，一是传播科技经验，二是为晋升需要，因此,论文好坏与标题有很大关系。
由于论文题目首先映入读(编)者的眼帘，读(编)者浏览文章，多先看题目，然后才决是是否阅读(取舍)全文。所以，要求命题既能概括全文内容，又能引人注目，便于记忆和引用，做到恰当、确切、简短、鲜明，起到一种画龙点睛的作用，以引起读(编)者的注意与兴趣。
一般先定题目再写论文，但亦可先写论文再定题，也可将要写的内容列出提纲，根据提纲再定标题，文题贵新，切忌老生常谈。别人用过的题目不要再用。从来稿情况看，多为回顾性与前瞻性两大类。
一、医学论文课题设计的内容1.阐述背景。即阐述该课题研究的背景，包括理论背景和实践背景。理论背景主要是阐述该课题的研究是在什么样的意识形态环境下产生和进行的，理论依据是什么，将在什么样的理论指导下进行研究。实践背景主要是说明在什么样的实践环境中产生和进行，其中具有什么有利条件和不利因素，存在什么问题等。在阐述背景的时候要将理论背景和实践背景结合起来论述，单独的论述并不能体现课题的研究价值。2.研究的对象和内容。确定课题研究的对象和内容目的是让人明确该课题要研究什么，在什么范围内研究。这是课题设计中的重要内容，所以在撰写的过程中，要清楚明白的表述出研究的内容。3.研究的必要性和可行性。包括说明问题产生的原因、课题的理论和实践价值、前人的工作和经验教训、完成本课题已具备的条件、存在的困难和障碍，以及克服困难的主要措施等。4.研究的目的和意义。阐明该课题的研究有什么意义，要达到什么目的。这是开展此次课题研究的核心价值，所以在撰写的过程中，我们要突出这部分的内容。5.研究假设。确定和阐明研究的实验因子，提出对解决课题中问题的最初假设，即假设根据某种理论和条件，通过研究可以取得什么样的成果。假设部分要贴切实际，不要随意想象，要有理有据。6.研究原则、方法和手段。要规定课题研究的指导原则，并根据课题的类型和性质决定采用什么研究方法和手段。7.评价。阐明对研究成果将如何评价，包括评估的人员、原则、过程、方法等等。8.实施步骤和措施。确定整个研究过程的实施步骤，包括研究阶段划分，每阶段的具体任务，各位参与研究人员的工作范围和任务，各阶段各方面的负责人，研究成果的形式和要求，所需财力、物力及开支的预算计划与安排。二、医学科研课题设计要达到的指标：（1）技术指标和措施。包括动物质量及数量、病例数、研究手段、技术参数、操作程序和实施方案等。（2）效益指标，包括社会效益、经济效益和生态效益。效益高低是衡量医学科研课题设计价值的客观指标之一，所以要认真计算投入与产出的经济效益帐。（3）医学科研课题设计进度计划指标，要长计划短安排。对每一阶段应完成的指标，要有明确要求，以防课题无限期拖延。（4）医学科研课题设计的规模与选点，应根据研究内容来确定，但要事先作好调查研究。要考虑气候条件、地理环境、生态条件、人群分布和交通水电等条件。
每本期刊的格式要求都不一样哦，你最好是确定你想要哪本期刊的格式，我只知我之前投临床医学进展这本期刊的时候，直接是让他们编辑把格式发给我的
1、主要技术指标是：
“本科毕业论文的主要工作内容”。就应是你实习过程中那些与你所学专业技术主要相关的内容！“主要技术指标”。就应是你实习得到的正确反映事实的“数据”和结果。
2、论文的写法：
我们把某一学术课题在理论性、实验性、预测性上具有的科学研究成果的学术文章简称为论文。通常论文可以划分为两类,一类是职称论文,另一类是学位论文。
职称论文的作用是用来晋升职称的，所以它的分类可以按照不同的职称划分出不同的类别,比如会计人员的职称论文称作会计职称论文,医务人员的职称论文称作医学职称论文等。
学位论文一般指的是毕业论文，按研究领域可以划分为自然科学论文、人文科学论文、工程技术论文，按照学位可划分为学士论文、硕士论文、博士论文三种。
1、论文标题
标题又称题目或题名。标题是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容逻辑组合。
论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。
论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：论文题目是文章的一半。对论文题目的要求是：准确得体；简短精炼；外延和内涵恰如其分；醒目。
2、论文摘要
论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文（多用英文）摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：从事这一研究的目的和重要性。
研究的主要内容，指明完成了哪些工作；获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；结论或结果的意义。论文摘要虽然要反映以上内容，但文字必须十分简炼，内容亦需充分概括，字数不可太多，一般论文摘要在150—300字数。
3、论文关键词
关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。关键词是标示文献的主题内容，但未经规范处理的主题词。
4、引言
引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。引言的文字不可冗长。
内容选择不必过于分散、琐碎，措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700~800字或1000字左右，短的可不到100字。
5、论文正文
正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。
为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分人成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。
每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。段落和划分，应视论文性质与内容而定。
6、参考文献
参考文献是指文章在研究过程和论文撰写时所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。参考文献作为文章最后涉及的内容一般也是容易引起老师关注的地方。
参考文献不仅仅在格式上有具体要求，同时在数量、种类、年份等方面也有相关要求。例如格式一般需要参照国标参考文献标准；数量上以硕论为例一般要求在50篇以上，其中英文不低于10篇。
在种类方面一般涉及到图书、期刊、硕论、会议论文、报纸等，一般要求期刊类作品不少于10篇；在年份上一般要求参考文献应是最近五年以内的。
二、论文写作基本步骤
在写作过程中，基本步骤一般分为"前奏——提纲——写作——收尾——校对"。
1、前奏
就是对资料的收集和遴选，并对文章需要的内容进行消化处理。
2、提纲
就是对文章的整体思路进行总体掌握，这样才能对论文写作质量有充分的保障。
3、写作
这个过程是比较重要的，也是核心，在论文的正是写作过程中需要整合各种资源以及各种优势资料，这样才能写出好文章。
4、收尾
开头和收尾都是文章不可缺少的组成部分，这样保持文章的高质量具有保障意义。
5、校对
校对工作是对文章的最终处理，这种校对包括文章写完后的校对以及对作者不满意地方的修改，这个很关键，也很重要，是对作者负责任的集中体现。
公式编辑器当然可以。方法1：利用WORD自带的公式编辑器（打开方法：菜单栏“插入”---“对象”---‘新建’的‘对象类型’中 选择“Microsoft 公式 ”）。打开Microsoft 公式 后就可以利用里面的工具输入相应的公式表达式了。使用方法：默认输入公式后会占用较大行间距，使得文档排版不怎么美观，你可以像调整word图片一样，设置其版式为“浮于文字上方”（方法：选中----右击----设置对象格式”----“版式”选用“浮于文字上方”），然后就可以随便放置其位置了。如果对于大小要调整，则选中选中》然后拖动公式对角控点就可以调整期大小了。方法2：下载一个Mathtype插件并安装，然后WORD里的工具栏会多出一个Mathtype工具，利用该工具输入公式。
医学论文的基本格式及写作方法
下面是我整理的医学论文的基本格式及写作方法，希望对大家有所帮助。
(一)标题(title)
标题要求：
1.阐述具体、用语简洁：一般不超过20个字。
2.文题相称、确切鲜明：标题体现内容，内容说明标题。
3.重点突出、主题明确：突出论文主题，高度概括，一目了然。不足以概括论文内容时，可加副标题(破折号、括号或加序码)。
(二)作者署名(author)
1.作者署名的意义
(1)明确论文责任：文责自负
(2)获得应有的荣誉：载入科技发展的史册
(3)文献检索的需要：著者检索
(4)明确著作权：人身权和财产权
2.作者署名的原则
署名的个人作者，只限于选定研究课题和制定研究方案，直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献，以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)
3.作者署名的要求
(1)分为集体署名和个人署名。
(2)第一作者应是论文课题的创意者、设计者、执行者，是论文的执笔者。
(3)多人合写时，主在前，次在后;多单位合写时，用脚注标明。
(4)作者人数不易过多，一般不超过6人。
(5)指导、协作、审阅者可列入致谢中。
(三)摘要(abstract)
1.摘要内容和格式
一般格式：
(1)目的'(objective)：说明论文要解决的问题及其起源、由来。
(2)方法(methods)：说明研究时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。
(3)结果(results)：说明研究内容中主要结果，包括数据和统计学检验结果。
(4)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。
其它格式
(1)目的(objective， purpose， aim， background)：论文要解决的问题及其起源、由来、研究背景。
(2)设计(design)：论文基本研究设计。
(3)地点(setting)：研究地点、单位、等级。
(4)对象(subjects， patients)：论文研究的时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。
(5)处理(intervention)：论文的临床治疗和其它处理方法。
(6)检测(measures)：论文为评定结果而进行的主要测试项目。
(7)结果(results)：说明研究内容中主要结果和数据。
(8)结论(conclusions)：说明主要结论，包括直接的临床应用。
2.摘要的写作要求
(1)连续写出，不分段落，不加小标题，不举例证。
(2)格式规范化。
(3)简短、完整，一般占全文文字的10%左右。
(4)文字性资料，不用图、表、化学结构式。
(5)内容基本一致的英文摘要。
(四)关键词(key words)
关键词是表达科技文献的要素特征，是具有实际意义的词或词组。
主题词是规范化的关键词，关键词是具有灵活性和广泛性的自由语言。现阶段关键词和主题词都作为检索语言使用。由于关键词是自然语言，同义词、近义词、多意词未统一，造成检索误差，故目前多采用从医学主题词表(MeSH)中选择。
1.关键词格式
3-8个词或词组，之间空一格书写，不加标点符号。外文字符之间可加逗号，除专有名词的字首外，余均小写。
2.选择关键词的方法
(1)可从标题、摘要和全文内容中选择，以从标题中选择最常用。
(2)要严格筛选，充分、准确、全面地反映文章的中心内容。
(3)查阅医学主题词表确认。
(五)引言(introduction)
1.引言的基本内容
(1)简要叙述研究此项工作的起因和目的
(2)研究此项工作的历史背景
(3)国内外对研究此项工作的研究现状和研究动态
(4)强调此项工作的重要性、必要性和研究意义
(5)适当说明研究此项工作的时间、材料和方法
2.引言的写作要求
(1)简明扼要，重点突出：一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10。
(2)实事求是、客观评价：不能蓄意贬低前人，切忌妄下断言。
(3)少用套话：水平如何，自有共论。
(4)勿与摘要相同，避免与正文重复：不涉及结果或结论。
(5)一般不写“引言”字样标题。
(六)材料与方法(materials and methods)
1.材料与方法的主要内容
(1)实验对象：
①动物：名称、品种、数量、来源、年龄、性别、分组标准与方法。
②微生物或细胞：种、型、株、系、培养条件和实验室条件。
③临床病例：来源、数量、性别、年龄、病因、病程、病理诊断、分型标准、选择标准。
(2)实验仪器：仪器设备名称、生产厂家、型号、操作方法、改进之点。
(3)实验材料：药品和试剂的名称、成份、规格、纯度、来源、出厂时间、批号、浓度、剂量、给药方法、途径、用药总量。
(4)实验方法与条件：
①临床病例：观察方法、指标、治疗方法、药物名称、剂量、使用方法、疗程。
②手术与标本：手术名称、术式、麻醉方法、标本制备过程。
③实验室：实验与记录手段、观察步骤、指标、注意事项、方法改进及依据。
(5)统计学方法：
(七)结果(results)
结果是论文价值所在，是研究成果的结晶。全文的结论由此得出，讨论由此引发，判断推理和建议由此导出。
1.结果的内容
(1)数据：不用原始数据，要经统计学处理。
(2)图表：用于显示规律性和对比性。
(3)照片：能形象客观地表达研究结果。
(4)文字：对数据、图表、照片加以说明。
2.结果的写作要求
(1)按实验所得到的事实材料进行安排，可分段、分节，可加小标题。
(2)解释客观结果，不要外加作者的评价、分析和推理。
(3)结果要真实性，不可将不符合主观设想的数据或其它结果随意删除。
(4)因图表和照片所占篇幅较大，能用文字说明的问题，尽可能少用或不用图表或照片。
(八)讨论(discussion)
讨论是论文的重要主体部分，是作者对所进行的研究中所得到的资料进行归纳、概括和探讨，提出自己的见解，评价其意义。
1.讨论的内容
(1)对实验观察过程中各种数据或现象的理论分析和解释。
(2)评估自己结果的正确性和可靠性，与他人结果比较异同，并解释其原因。
(3)实验结果的理论意义及对实践的指导作用和应用价值。
(4)作用机制或变化规律的探讨。
(5)同类课题国内外研究动态及与本文的关系。
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
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。
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。
这个问题的答案取决于具体的医学研究和论文要求。一般来说，医学论文中的观察指标应该包含以下几组：
实验组：接受特定治疗或干预的患者或被试者组成的组别。
对照组：未接受特定治疗或干预的患者或被试者组成的组别，旨在比较实验组与对照组之间的差异。
随机分组：实验组和对照组应该是随机分组的，以避免实验结果的偏差。
样本量：样本量应该足够大，以确保实验结果的可靠性和统计学意义。
在医学论文中，观察指标的选择和组别应该根据研究目的和研究问题进行合理的设计和选择。同时，需要遵循医学伦理和研究规范，确保研究的可靠性和可信度。
医学论文，尤其是科研性强、学术价值高的论文，必不可少“研究对象、处理因素、观察指标”三要素，论文的基本科学论点、结论，需要在中医药学术上和中医药科学技术上具有一定的理论意义和实践价值。毕业论文（学位学位论文）是研究生毕业时为申请学位而提交供是研究生毕业时为申请学位而提交供评审用的学术论文。
论文中公式的格式如下：
1、试题：应简洁、明确、有概括性，字数不要超越20个字（不一样院校可能要求不一样）。
2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字（不一样院校可能要求不一样）。
3、关键词：从论文标题或文章主体中挑选3～5个（不一样院校可能要求不一样）最能表达主要内容的词作为关键词。
4、目录：写出目录，标明页码。
5、文章主体：专科毕业论文文章主体字数大多数情况下可以在3000字以上（不一样院校可能要求不一样）。
当代，论文经常会用到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。它不仅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。它涵盖学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
论文可以用的公式：
1、第一，光标定位在公式需插入的地方。
2、然后，选择菜单栏里面的插入，找到公式。
3、在弹出的框里，进行编辑。编辑完成点右上角的退出就行了。
4、我们还要有对公式进行设置一下，找到菜单栏上的，启动。
5、找到段落，选择右下角的拓展功能按钮。
6、进入，设置行间距为，单倍。不然，公式是不可以正常显示的。
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。
这个问题的答案取决于具体的医学研究和论文要求。一般来说，医学论文中的观察指标应该包含以下几组：
实验组：接受特定治疗或干预的患者或被试者组成的组别。
对照组：未接受特定治疗或干预的患者或被试者组成的组别，旨在比较实验组与对照组之间的差异。
随机分组：实验组和对照组应该是随机分组的，以避免实验结果的偏差。
样本量：样本量应该足够大，以确保实验结果的可靠性和统计学意义。
在医学论文中，观察指标的选择和组别应该根据研究目的和研究问题进行合理的设计和选择。同时，需要遵循医学伦理和研究规范，确保研究的可靠性和可信度。
医学论文，尤其是科研性强、学术价值高的论文，必不可少“研究对象、处理因素、观察指标”三要素，论文的基本科学论点、结论，需要在中医药学术上和中医药科学技术上具有一定的理论意义和实践价值。毕业论文（学位学位论文）是研究生毕业时为申请学位而提交供是研究生毕业时为申请学位而提交供评审用的学术论文。