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医学论文统计数据的设计

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医学论文统计数据的设计

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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。

医学论文统计学分析的知识你可以登陆:创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等,统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料,都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法,而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中,经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论,对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验(显著性检验)获得P>时,认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生,因此接受假设,认为差异无显著意义(差异不显著)。

医学论文数据统计设计表格

统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式,通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外,其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此,统计表制作的合理与否,直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成,即标题、标目、线条、数字,必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单,使人一目了然,不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系,也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容,一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时,标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中,则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时,可写成附表,否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目,分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧,代表被研究事物的主要标志,即主语部分,用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方,用来说明事物的统计指标,即谓语部分,说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读,即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束,可以读出一个完整的句子。

一般用Excel做,它是专门做表格的软件。当然,也可以在Word/PS/CDR里绘制表格。1.首先,要设计统计表格的表头,设计好每列的标题,要简洁明了,调整好每列的宽度和各个统计项的顺序。2.完成上面的工作以后,设置每列单元格的数据格式,是文本还是数值或者是其他类型。3.为了表格的美观性,还可以进一步设置单元格的对齐方式,边框、字体颜色等。

1.表格的种类

表格是以行和列组合的形式来表示实验数据和统计结果的一种方式。学位论文使用表格,可以使数据、结果更加醒目,便于读者掌握重点,了解变化,对比异同。此外,表格将众多、繁杂的数据分集中在一起,使之系统化、简约化,可以节省文字和篇幅。

根据数据的来源,表格可分为两类:一类是直接观测、调查记录数据的表格;另一类是从原始数据演算出来的数据,称为导出数据的表格。如百分数、比值、总计、平均值等,便于作比较。

根据表格的作用,表格又可分为两种:一类是表达实验结果的,数据要求精确。另一类是显示某种变化趋势和某些因素相互关系的,一般数据不必十分精确。

2.表格编制的要求

第一,表格与图形一样,应有自明性,对读者无须解释、说明,便可了解表格的含义。

第二,表格的内容要突出重点,不要罗列无关的细节,一般分析运算过程中的中间步骤应删除。

第三,表格的设计要符合逻辑。即表格内容应与论文主题相一致;表格的排列要有逻辑性,或按时间先后、因果关系方案优劣的顺序排列,方便阅读和判断。

第四,论文中出现的表格应具有典型性。同类型的表格应合并。若某个表格内容简单,只有两种数据,可以改用文字叙述,不必列表。一般是出现三种或三种以上数据时才列表。

第五,每个表格是一个单元,表达一个中心内容,不可试图把几方面性质不同的结果列在一个表格内作比较。

第六,表与图不要同时表达一个内容,以免重复。

以上就是小编关于毕业论文中表格的绘制方法的分享,希望对你们有所帮助!想要了解更多论文写作相关内容,请关注本平台,小编将进行及时的整理并发布在本平台上,大家注意查看!

医学论文数据统计计划

医学统计论文

医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科,下面是我为大家收集整理的是医学统计论文,仅供参考。

摘要: 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件,研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计,选择恰当的统计分析方法,切记勿盲目套用。同时,还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用,是充分利用试验研究获得的数据,也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。

关 键词 :医学统计;方法;运用;原理;选择

一、统计学方法简介

统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α,它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别,犯这类错误的概率。实际工作中常取α=,当研究数据计算的P值小于时,组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型,选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验,是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析,非参数法常用的有秩和检验。

二、试验设计中的统计学原理

合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系,研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择,研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。

医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体,找出其共性,得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量,能反映出该事物的规律性特征,但又应注意例数不能太多,以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述,比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明,以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段,也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较,在进行组间比较时,应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致,这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受;而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。

三、统计学方法的选择

统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据,因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法,同时还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择。当定性资料正态分布时,研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标;当定性资料不符合正态分布时,则可选用中位数及级差来表示;当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法,反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本(n<50)的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下,可以检验样本平均数的显著性,大样本(n≥50)采用u检验;多个样本均数两两比较则用方差分析,如差异有统计学意义,可采用q检验;Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中,表现为互不相容的类别或属性,分为二分类和多类反应,如治疗结果为显著和好转的人数等,该种资料可选用字检验,大样本(n≥50)时采用u检验。如:患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之,不论论文中选用的是哪种统计学方法,都要计算出检验值,然后再根据统计量值来判定P值的大小,结论一般描述为“差异有(无)统计学意义”。

四、常见统计学方法的误用分析及对策

1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如:在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中,治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例,对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少,应选用等级比较的秩和检验,而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则,对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后,再来选择对应的统计方法。

2.选用检验方法错误。在有些论文中,作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本(n<50)定量资料且方差齐的两组数据之间的比较,而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较,几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如:在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时,两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义,比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验,但文中作者采用的是t检验,对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低,也增加了假阳性的概率,降低了试验结果的可信度。

五、结论表述中的统计学应用

资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的,而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此,在对统计资料进行分析后应把握统计学术语,对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则,就是统计结论都是概率性的,不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性,不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据,说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释;“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下,差异可能是因抽象误差引起的,在增加样本数量的情况下,差异可能变成“有统计学意义”。

参考文献:

[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志,2013(19):2563.

[2]关红阳,郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育,2013(30):114.

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。

医学论文统计学分析的知识你可以登陆:创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等,统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料,都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法,而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中,经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论,对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验(显著性检验)获得P>时,认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生,因此接受假设,认为差异无显著意义(差异不显著)。

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。

医学论文统计数据怎么统计

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秋风送爽,也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来,说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法,一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验,这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法(几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法),那到底该采用何种统计学方法呢?今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前,一定要进行数据类型的划分(图1),因为不同数据类型资料,描述的方式不一样,统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子(表1):表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析(描述与统计推断)1.计量资料特点:每个观察单位的观察值之间有量的区别,有单位;描述形式:最常见采用“X±S”(一般文献中经常见到),用算数均数描述其平均水平,用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”(特别是标准差大于算数均数),就采用Md(P25,P75)(Md为中位数,P25和P75为四分位数)(表2)。正态分布检验请大家复习:医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计量资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是满足正态方差齐性时采用t检验(注意t检验有三种形式哦!)或单因素方差分析,不满足时采用秩和检验(图2)。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点:① 如果样本数据不服从正态分布的话,那就只能用非参数检验(秩和检验),但其检验效能低于参数检验(t检验或方差分析)。所谓检验效能低就是本身有差异,却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时,不能采用t检验(会导致假阳性错误概率增加),应该采用方差分析。若方差分析的P<,需再进一步两两比较,常用的方法为LSD法或SNK法(注意依旧不能采用t检验)。在上两讲内容中我们已经学过t检验(医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗?)和方差分析(医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析)了,至于秩和检验,我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析,主要是线性回归分析,以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点:无序分类,同类别中各观察单位之间没有量的差别,但各类别间有质的不同,各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料(例如性别只有男/女之分,是否继发某种疾病只有继发/未继发之分),而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别,即为计数资料(例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶,就属于多分类,但各分类没有程度等级差别,因此为计数资料,尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++,属于具有程度等级差别的多分类资料,就不属于计数资料,属于等级资料了)。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),主要要分清构成比(结构相对数)和率(强度相对数)的差别(表3)。而且在应用时,分母(就是样本量啦)一般不宜过小,分母太小不足以反映数据的客观事实,也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说:1.某地肺癌患者中男性A例,女性B例,则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种,总株数为A+B+C,其中一种致病菌检出株数为A,那么A/(A+B+C)就是构成比,即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者(总例数为B)进行治疗,结果治愈的患者例数为A,则A/B即为率(可以理解为治愈率)。统计推断方法:一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点:一是划清数据类型(计数资料);二是明确试验设计类型(完全随机设计?几组样本?);三是注意所用方法的应用条件;四是多样本率比较,若卡方检验的P<,需再进一步两两比较,并进行Bonferroni校正,以控制假阳性(图3)。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点:① 构成比是以100作为基数,各构成部分所占的比重之和必须为100%,故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重;② 构成比和率在实际应用时容易混淆,主要区别在分母上,所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析,主要是Logistic回归分析,以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点:属于多分类资料,满足多分类在性质上有程度等级上的差别,各分类属性按一定顺序排列(有序),即为等级资料。描述形式:最常见采用“例数(%)”(一般文献中经常见到),这和计数资料的描述大体相同,主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行(从小到大或从弱到强)。统计推断方法:等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验(秩和检验),当然对于双向有序R×C资料,也就说分组变量和结局变量都是有序(等级)的情况,构成比的比较采用卡方检验,程度的比较采用秩和检验,趋势关联性的比较用秩相关(也称等级相关)。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意:分类变量(计数资料和等级资料)在软件分析操作时,要适当数量化处理(赋值),赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择(图4)。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里,同学们多多复习,有什么问题和不懂的可以在下面留言,我们会请刘岭教授一一解答。好了,让我们期待下一期吧!撰稿:刘岭 约稿编辑:刘芹排版:毕丽 审核:王东专家简介刘岭:陆军军医大学卫生统计学教研室副教授,主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员,重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员,并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说(四):统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说(三):你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说(二):你的t检验做对了吗? 医学科研课堂丨统计说说(一):样本量估算是个什么东东?

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。

医学论文数据设计

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。

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。

医学论文是医学科学研究工作的文字记录和书面总结,是医学科学研究工作的重要组成部分。医学论文报道医学领域领先的科研成果;是医学科学研究工作者辛勤劳动的结晶,是人类医学科学发展和进步的动力。从事医学科研究工作的同志,经常撰写医学论文,不仅可以扩大视野,掌握国内、外医学动态,而且能提高科研设计能力和研究能力,以及教学能力和业务水平。反过来,如果科研能力、业务水平及教学能力提高了,工作成绩显著,又能写出高质量的医学论文。论文一经发表,即被社会所承认,也是该项目取得科研成果的必要途径。由此可知,医学论文像一面镜子一样,反映出一个国家、一个省、一个地区、一个单位的医学科学水平和工作风貌,更能反映出人才的多少和水平的高低。因此,如何撰写出高质量的医学论文是广大医务工作者应该掌握的基本技能,也是取得学历、学位、晋升职称的必要条件。故怎样写作出高水平的医学论文,是摆在每个医务工作者面前的一个重要课题。为了提高大家的医学论文写作水平,本文重点介绍医学论文写作的五大要素。第一大要素:思想性医学论文是专业性、探索性很强的文章,它的基本任务是探索未知,具体讲就是提出问题、解决问题,即提出前人从未提出过的问题,解决前人没有解决的问题。然而,医学论文同样要体现党和国家有关卫生工作的方针、政策,贯彻理论与实践、普及与提高相结合的方针,反映我国医学科学工作的重大进展,促进国内、外医学界的学术交流。同时,在医学科学研究工作中,必须理论联系实际,运用辩证唯物主义和历史唯物主义的观点分析问题。要遵守国家法令,执行著作权法、保密和技术专利等有关规定。做到尊重科学,讲究道德,反对作假,反对剽窃。让医学技术工作面向经济建设,为国家经济建设服务。因为在一定程度上讲,“文如其人”;所以,医务工作者有了好的思想才会有好的主题,有了好的主题才会有好的结论,最后才会有好的论文发表。第二大要素:创新性科学贵在创新,只有不断创新,人类社会才会进步,医学科学也不例外。所谓“创”,是指医学论文所报道的主要科研成果是前人没有做过或没有发表的“发明”、“创造”,而不是重复别人的工作。所谓“新”,是指医学论文所提供的信息是鲜为人知的,非公知公用,非模仿抄袭的,即指医学的研究性课题,包括基础医学、临床医学和医学边缘学科等三个领域。此外,即所谓推广性课题研究:在此类研究当中,如果是模仿和重复他人课题或研究,应仿中有“创”、推陈出“新”。作者应在别人研究的基础上有自己的新见解,产生出一种新的理论或技术,只有在一定程度上创新,才会从新的角度反映出新的成就。如国家级重大科研课题的推广应用,以及老药新用,古方今用等项目,亦包括基础医学、临床医学和医学边缘学科等三个领域的推广应用性课题。第三大要素:科学性衡量医学论文水平的首要条件是论文的科学性。在评价医学论文时,主要看科研设计是否严密合理,方法是否正确,资料是否完整可靠,依据是否准确并符合统计学要求,结果是否科学严谨,结论是否妥当并有充分依据等等。医学论文写作的科学性,具体包括“三严”和“五个体现”两个方面。第一方面:撰写医学论文,必须贯彻“三严”精神。众所周知,按医学论文来源分类:(1)、分为原著(包括论著、著术及短篇报道)和编著(包括教科书、参考书、专著、文献、综述、讲座、专题笔谈、专题讨论等)两类;(2)、按论文写作目的分类为:学术论文和学位论文两类;(3)、按医学学科及课题性质分为:基础医学、临床医学、预防医学、康复医学等四类;(4)、按论文的研究内容分:实验研究论文、调查研究论文、实验研究论文、资料分析论文、经验体会论文五类;(5)、按论文的论述体裁分为:论著、文献、综述、述评、讲座、技术与方法、个案报告和医学科普论文等。所以,作者必须根据自己研究工作和研究资料的内容,选择相应体裁的论文表达形式。1、坚持严肃的态度:有一种观点认为“态度决定一切”。医学工作者只有思想端正,对待科学严肃认真,不夸大其词,不掺杂水份,才可能写出高质量的论文。2、坚持严谨的学风:如果没有严谨的学风,心浮气躁,沉入不到你所从事的研究当中去;或者被别的议论轻易改变自己的观点或实验过程,均难以得出正确的结果,更谈不上写出高水平的论文。3、坚持严密的方法:每一项实验或者临床观察,均应有严密的计划和步骤。在应用严密的操作和相关的程序当中,更不允许随意更改自己的科研设计和论证。所以,一篇好的医学论文诞生,既要有好的选题,好的设计,又要有具体的实施和认真的总结,作者必须把握好每一个环节,做到“严肃、严谨、严密”。有的人临时想写一篇论文,平时没有选题、没有设计、没有素材、更谈不上积累,怎么能临时写出论文呢?所以,医学论文来不得半点想当然、来不得半点虚假。第二方面:撰写医学论文必须具有“五个体现”1、体现真实性医学论文必须取材可靠,有原始资料和记录,实验结果务必忠于事实和主题,无夸大之处,更不能因实验数据与设计有出入而轻易改变程序和操作方法。当你做出的实验失败了,只要找出失败的真正原因,你同样可以总结出有价值的论文,同样可以发表。你的论文告诉后来的研究者,在此课题研究的某一个方面上道路不通;它的意义也就是为后来的研究者节约了大量的人力、物力以及宝贵的时间。2、体现再现性医学论文报道临床或实验观察所得出的结论,其所采用的实验对象、实验方法、实验器材和实验步骤,以及得出的结果,都必须经得起他人在任何时间、任何地点、相同条件下的重复,并能得出相同的结果。例如,我国有的医学论文虽然发表了,但别人重复不出你论文当中的结果,这样的医学论文没有任何价值。再如,我国医学工作者的医学论文寄到国外医学杂志发表时,其杂志社均有严格的审编过程,必要时有相应的机构再现你的论文结果,考察其可靠程度,然后再根据情况决定是否发表。3、体现准确性医学论文中,数据必须准确,必须反复探讨,特别是统计学处理。例如:有的论文作者演算数据错误,编辑也未严格把关,不知不觉中统计学出了差错,文章虽然发表了;但最后在评职称中,错误被评审的专家核查出来了,当事人未能晋升上职称还不知是什么原因,这样的教训值得引起大家注意和重视。另外,论文中的引文,必须是作者亲自阅读的文献资料,引用一定要准确,引文用词必须规范,术语必须准确;自己的论文推导出来的结论必须合乎逻辑,表达准确。因此,在你的论文完成之前,那怕是一个标点、一个字符、一个数据你都必须核对得准确无误。4、体现逻辑性我们写作医学论文,必须结构严谨,层次清楚,概念明确,判断恰当,推理合乎逻辑。不能概念不清,判断不当,更不能证据不足,论证不力,导致观点不明。目前,对医学论文的格式要求各家杂志社不尽相同;因此,作者在写作前,必须参阅你想投稿的医学期刊,每一种期刊都有它相应《投稿须知》或《稿约》。通常情况下,以中华系列杂志的《稿约》要求为标准,从文题、署名、摘要(目的、方法、结果、结论)主题词、正文、参考文献等多个方面把握全篇。5、体现公开性医学论文的作者要客观真实地评价自己和他人的研究成果,切忌片面性和说过头话。对临床实验结果要如实所映,不能任意取舍,不摒弃偶然现象。例如:某人做一项临床研究,对200例病人进行药物疗效观察,结果只有50例有效,有效率为25%;而作者若舍弃100例无效病例,只报道100例,仍保留50例有效,会导致有效率为50%的错误结果。此外,我们引用他人科研成果或文献资料时,必须亲自查阅,注明出处,以示对作者的尊重和公正。第四大要素:实用性医学论文发表后,对人类医学事业具有使用价值,是一种社会承认的劳动。发表论文最终目的就是给同行参阅,效仿使用,推动医学事业的向前发展。如读者用了你的论文中提供的方法,则必然有效,能取得良好的社会和经济效益。从现代需要的观点出发,医学论文有的能解决防病治病的实际问题,具有实用价值;有的着眼示来,能促进医学科学技术的发展,具有较高的理论价值和社会价值。如果一篇医学论文内容空洞,言之无物,不仅谈不上发表,更谈不上它存在的价值;即使这样的论文侥幸发表了,别人一看就知道没有水准,一看就知道是关系稿、凑数稿,更经不住时间和实践的检验,将对作者、编者、以及该医学期刊都是一个不少的负面影响。第五大要素:可读性撰写医学论文是为了交流、传播,存储新的医学信息,让他人用较少的时间和脑力就能顺利阅读,以解论文的内容和实质。这不仅要求论文结构严谨,层次清楚,用词准确;而且要求论文语言通顺,文风清新,可读性强。一般我们在阅读时,首先会参阅论文的摘要。摘要一般在300~500字之间,英文摘要则相对具体些(600个实词左右),内容包括目的、方法、结果、结论四个部分,它是全篇内容的高度浓缩和提炼;也是整个论文的精髓和灵魂。读者只有在参阅论文摘要,确定其价值后,才会更进一步去参阅详细的内容,再去进一步去应用,所以摘要与正文同样重要。如为论著虽标引2~5个主题词。正文语句结构多以主谓宾句为主,是一个有血有肉的实体;同时,必须让读者感受到文章的脉搏和灵气,体会到论文的思想和主题,有很强的可读性。正文中的医学名词,以1989年科学出版社出版的《医学名词》为标准。药物名称应使用1995年版药典(法定药物),英文药物名称则采用国际非专利药名,不用商品名。计量单位必须是1991年中华医学会编辑出版的《法定计量单位在医学上的应用》一书为蓝本。数字执行GB/T15835-1995《关于出版物上数字用法的规定》。统计学符号按GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写。文中缩略语尽量少用。参考文献,按BG7714-87《文后参考文献著录规则》,采用顺序编码制著录。综上所述,以上“五大要素”是我们撰写医学论文的基本要求,也是我们撰写医学论文的核心要素。总之,撰写医学论文时,我们必须客观地、真实地反映事物的本质,反映事物的内部规律,完成从感性认识到理性认识的过程,尽量反映我国医学科研工作的重大进展,促进国内外医学界学术交流。真正做一个发现医学真理、检验医学真理、实践医学真理、证实医学真理和发展医学真理的人。

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