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医学论文怎么写医学论文写作是一项严肃、意义重大的工作、是交流经验，传播科技成果，不断提高临床诊治和科研水平的重要组成部分。只有不断的总结，才能在总结的基础上不断的进步。因此，必须以科学的态度实事求是的去写，即不能夸大，也不能缩小，有一说一，有二说二，密切注意医学论文的科学性、实用性、先进性及可读性。不同的工作性质写出来的医学论文不尽相同，个性是主要的，但也不能没有共性，不是无章可循。但应尽可能避免写作时的千篇一律，千人一面。特别是医学论文的表达方式应该更科学一些,论文的布局和段落应分明，层次应清晰，推理应符合逻辑，条理性要强。下面就本人在编辑工作中的一些体会，重点谈谈医学论文写作的方法。1 医学论文题目的选择 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。我国《科学技术报告、学位论文、学术论文以及其它类似文件编写格式》提出:“题名应力求简短，一般不宜超过30个字。”应以20个字左右为宜，越简短(确切)越好。美国新英格兰医学杂志在稿约中规定“文题必要时给目录写一个限在75个字母空间之内的短题。”文题应与文章内容相符，一忌泛，二忌繁，同时还应具备可检索性、专指性、信息性，必要时可加副题，要给人一种“非看一下不可”的魅力。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。回顾性的稿件容易走进前人形成的模式，格局大体相同，多半是多少病例的临床分析，经过几次试验、观察结论与前一致，这样说明的问题很有限。如果能在回顾中找出经验教训；阐明需要注意的间题；论证你的某个新观点；或修正前人的某种错误，这样文章就有了新意，在设备、文献、实验条件较好的情况下，可以写综述、讲座、学术论文、病案讨论之类；条件差的单位或初学写稿者，结合不同的具体情况，可先从写临床报道、误诊教训、技术改进、心得体会等入手。尽量结合自己熟悉的内容，日常从事的工作。否则难免在症状、体征的描述上无中心、不准确、矛盾大、漏洞多，而且不了解进展，不熟悉近况，甚至只是道听途说，这样就很难成功。总之，题目是论文最重要的内容，以最恰当、最鲜明的词语组合，好的命题可以使读(编)者看过题目后，能够得知论文中的梗概和主要特点，能够吸引读(编)者使之产生阅理全文的兴趣，反复引用，经久不忘。 医学论文的署名医学论文署名要用真名(学术论文)而不用笔名，并写明工作单位和邮政编码，以便联系和供读者咨询。本刊编排顺序为工作单位、邮政编码，而后是作者。集体创作应在文末署上执笔人或整理者的姓名，以明责任，便于查考。署名不可过多，应本着实事求是的原则，必须参加全部或部分主要工作，或参加本文章撰写，对文章内容负责并能进行答辨的人。署名次序应按贡献大小依次排列，起主要作用的人列在前面。根据目前各省晋升掌握的情况看，署名太多也无意义，一般3-5人即可。指导者、协作者或列在姓名中，或在文末致谢中写出。不要出现一篇短文或临床报道出现十余作者的情况。署名本身是一件很严肃的、科学性很强的事，但由于近年来社会上一些不正之风也同样冲击着科学技术界，作者的署名也无例外的出现了一些问题:①署名过多；②署名过乱；③带名；④挂名。论文第一作者必须对全文负责，不能无原则的乱署名，尤其不能将与本文章无关的人员署上。决不能以署名做为替人晋升创造条件的手段。
这个建议楼主多看一些医学论文的范文。或者缠一下老师什么的，总之得靠自己..哈哈
要求 1．简明扼要（short and concise） （1）尽量控制在一行，但不是一个句子 （2）不超过25个单词或120-140个字母 （3）除DNA、RNA、CT等不用缩写 2．信息丰富(informative) 3．便于索引（indexing） 4．较长标题可采用副标题
1.围绕课题收集资料和研究资料。 收集资料分三步：①根据研究课题选择检索工具;②确定检索方法;③查阅原始文献。 收集资料时应注意下列内容：①在方法上沿用前人的，或在前人的基础上加以改进的;
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。
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。
论文中显著性p大写的。
表示差异的P，是要大写，同时要用斜体。主要是为了与P（磷）和P（功率）等有所区别。另外，在统计解释时一般不看F值，只需要看P值就可以了，但是在写论文时还是要将F值写出来，并把P值放在后面用括号括起来。
写论文注意事项：
结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。
您好！在论文中展示t检验的p值通常可以在结果部分中进行说明。您可以将您的统计分析结果列成表格或文字形式，并在其中包括t值和p值。通常，在t检验的结果中，您应该提供足够的信息，以便读者能够理解您所研究的变量之间的显著性差异。如果您的p值小于，则表明您的结果在统计学上是显著的。您可以在结果中使用类似“t(df)=, p < .05”或“t(df)=, p=.0XX”这样的格式来展示您的t检验结果。希望这可以帮到您！
计算过程如下：
为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)
右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)
双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0
P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)
X^2计算如下：
统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。
十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。
统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。
它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。
所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。
(1) P值是：1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2) 拒绝原假设的最小显著性水平。3) 观察到的(实例的)显著性水平。4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。(2) 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} 。计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。如果α ≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。整理自：樊冬梅，假设检验中的P值．郑州经济管理干部学院学报，2002；韩志霞，张玲，P值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药，1999
P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。
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} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
扩展资料：
假设检验理论的具体做法是：
假定某一参数的取值。
选择一个检验统计量(例如z 统计量或Z 统计量) ，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P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。
如果P<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
如果 如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 可是，那个年代，由于硬件的问题，计算P值并非易事，人们就采用了统计量检验方法，也就是我们最初学的t值和t临界值比较的方法。 统计检验法是在检验之前确定显著性水平α，也就是说事先确定了拒绝域。但是，如果选中相同的a，所有检验结论的可靠性都一样，无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量。 只要统计量落在拒绝域，假设的结果都是一样，即结果显著。但实际上，统计量落在拒绝域不同的地方，实际上的显著性有较大的差异。 因此，随着计算机的发展，P值的计算不再是个难题，使得P值变成最常用的统计指标之一。 参考资料来源：百度百科--概率 参考资料来源：百度百科--P值 P值是采用假设检验的方法来计算的。举个例子来说明：比较两个样本的均数有没有差别，采用反证法，首先建立假设检验，H0：假设两组没有差别，H1：假设两组有差别。通过假设两组没有差别计算出其没有差别的概率，一般取P＜作为临界值，若P＜则代表随机抽取的两组均数没有差别的概率小于，为小概率事件，此时拒绝H0，接受H1。P＞接受H0。但是P值的大小只能代表两者是否具有统计学差异，不能代表差异的大小。详细的计算方法要根据你采用的统计学方法具体计算，现在这步一般都采用统计软件SPSS、SAS等来完成。希望对你有所帮助。 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！医学论文怎么算p值