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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。
提供分析后的数据就可以了
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。
这个他包括很多种的，那不知道你需要的是哪一种，你可以参考一下，也是可以的。
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。
自动识别为文本。根据查询论文相关信息得知，论文中结果推出原始数据自动识别为文本。文献很多时候是pdf，转换为文本分析难度很大，DiVoMiner平台推出了pdf识别功能，上传pdf后，自动识别为文本，就可以提取出原始数据了。
可以找人反推出来
能恢复部分论文。该女子由于和男朋友发生了争吵，一气之下将男朋友的论文删掉，因此部分论文能够恢复，少量论文已经被彻底删除。
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。
论文数据实在找不到可以参考一下我的建议：
1.️万能数据网：国家统计局各省份地区都有对应的统计局官方网站，一些地区也会有，如果写某省份的话，可以直接搜索xx省统计局进入官网之后直接点击数据查询就行啦。这个是基本上所有学科需要用的数据都会有的，含人口、国民经济、就业、人民生活、财政、资源、对外贸易、农业、工业等等。缺点：没办法细分品类，也就是只能是农产品，不能到大米。数据整理比较麻烦，需要下载统计年鉴，然后在那几十页里面去翻。
2.海关总署中国海关总署的数据库，这个数据查询的功能比较隐秘。鼠标放在统计服务，下面就有一个数据查询，点进去就能找到。数据更新是真的比较快，旁边就有数据查询指南，引导我们怎么去查。缺点：只能国对国、省份对国的进出口贸易数据查询，没办法查到具体地区的数据。只有近5年的数据，没有更找的数据。3.联合国数据库纯英文网站，看上图，给大家准备了具体的查询流程。有两种商品编码可以选择，有HS编码和SITC编码，可以按需选择，我比较喜欢用HS编码。查数据之前大家要先去查一下你要研究的商品/服务的商品编码。缺点：其实相比以上，我比较喜欢用这个，因为数据非常的全。10年前的数据都不落下的，但是真的比较麻烦。比如下载数据，是CSV格式，需要另存为Excel才能打开。因为是联合国的数据库，所以没有具体到国家的哪个省份或地区的数据。
那要看是怎么样删的，如果是简单的删除，可以恢复。但是如果是粉碎删除，并且还二次写入，只能说论文是被撕碎还撒入海中。你还想恢复？我想你可以报警了。
论文数据实在找不到可以参考一下我的建议：
1.️万能数据网：国家统计局各省份地区都有对应的统计局官方网站，一些地区也会有，如果写某省份的话，可以直接搜索xx省统计局进入官网之后直接点击数据查询就行啦。这个是基本上所有学科需要用的数据都会有的，含人口、国民经济、就业、人民生活、财政、资源、对外贸易、农业、工业等等。缺点：没办法细分品类，也就是只能是农产品，不能到大米。数据整理比较麻烦，需要下载统计年鉴，然后在那几十页里面去翻。
2.海关总署中国海关总署的数据库，这个数据查询的功能比较隐秘。鼠标放在统计服务，下面就有一个数据查询，点进去就能找到。数据更新是真的比较快，旁边就有数据查询指南，引导我们怎么去查。缺点：只能国对国、省份对国的进出口贸易数据查询，没办法查到具体地区的数据。只有近5年的数据，没有更找的数据。3.联合国数据库纯英文网站，看上图，给大家准备了具体的查询流程。有两种商品编码可以选择，有HS编码和SITC编码，可以按需选择，我比较喜欢用HS编码。查数据之前大家要先去查一下你要研究的商品/服务的商品编码。缺点：其实相比以上，我比较喜欢用这个，因为数据非常的全。10年前的数据都不落下的，但是真的比较麻烦。比如下载数据，是CSV格式，需要另存为Excel才能打开。因为是联合国的数据库，所以没有具体到国家的哪个省份或地区的数据。
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
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。
这名女生先将男友的电脑电源插头拔掉还是有可能恢复的，但是更坑爹的是因为争吵过后她竟然将论文以及文件全部删除并且点击了粉碎，这就基本上恢复无缘了。说实话经历过写论文那段时期的朋友肯定都知道，从找材料到着手写不知道要花费多少的精力，尤其是新闻中这位男主还是医学博士的论文，那更是难度蹭蹭上升。
根据女生闺蜜所发的文章中我们可以知道，该女生在后悔之后找过专业人士求助，但是已经没有办法找回。谁实话，我觉得女生生气拔电源时这件事情还能挽救，因为男友劳累女孩心疼，想要男友喝汤补身体这一初衷是好的，但是千不该万不该再已经拔掉电源之后又将文件全部删掉，这不是明摆着把爱情往绝路上推。
作为一位已经走入婚姻多年的过来人，我也曾跟男友闹过许多小脾气，但是我觉得男女双方生气都要有一个度，知道什么该做什么不该做，这样才能给互相台阶让爱情长久下去。而故事中的女生无疑是过度了，她明明看到男友一个多月来为了论文多么的辛苦，但是还是一怒之下将男友的心血全部删除。
现在论文和文件已经找不回来了，而生气之下离开的男友可能也要以分手告终。这无疑给众多的情侣和夫妻提了个醒，日常的小打小闹可以促进感情的提升，但是在大是大非面前我们绝对不能意气用事，不然就可能造成无法挽回的后果。
一个多月的心血打了水漂，说实话还是非常同情这位男生，一切又要从头开始。而女生虽然现在已经无比后悔，但是这世上毕竟没有后悔药。对于琐事争端我觉得可以用不同的方式来化解，而不是采取极端的方式，希望这位男生的论文最后能够圆满完成。
文章的数据和分析有缺陷或者不足，一般这种文章编辑可能直接拒绝，但是也有编辑看中你文章的其他方面给你机会，那就需要做进一步的实验去获取更多数据或者阅读更多相关文献去找寻自己文章的不足之处并且加以修改。科研SCI文章的数据从何而来呢？自然是通过我们对课题探究的实验中获取，那么在获取实验数据的时候，如何整理才能有助于我们写作SCI文章呢？1.做实验前，尤其是新实验(哪怕是实验室其他人已经做了N遍的实验)先尽可能的写清楚实验步骤(protocol)， 这个protocol最好用英文写，并且做成电子版，存在自己的电脑中，打印一份贴在自己的笔记本中，以后再用该protocol， 只需写明：参见xx页(refer Pxx。这样到时候写论文时，就很方便了;2.新的实验结果一旦得到，要将数据尽快整理成图表，用Powerpoint做成PPT格式，质量和格式就和准备发表一样，哪怕是阴性结果，并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出，这样以后无论是开会做presentation还是写作论文都会方便很多;3.如果是阴性结果，和预测的不同，分析问题的可能原因，有无别的替代方法?是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计?;4.同样重要的是，在实验过程中，要经常查Pubmed(生物医学最着名的、最重要的摘要数据库)， 看相关领域是否有新的论文发表，如果相同思路的结果已经发表，就要及时调整实验方向。整理实验所得数据之后，如何在SCI文章中体现呢？常见的方式有直接引用或者表格列举。那么在表格列举中我们应该注意些什么呢？在SCI论文中数据(或资料)：除非要列举一定数量的精确数据,否则就不要使用表格.如果数据较少(如只有1行)或数据的变化规律明显,就在(SCI论文)正文中直接表述.为简洁并突出重点, 应忽略不必要的数据(如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等). 应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据, 以免误导读者在数据精度方面产生假象, 并且也使数据的比较变得困难。要确保表中数据的精确, 表中的算术错误(如“总和”的计算应准确)会影响到论文中假设的可信度. 如果涉及百分比时, 一定要倍加注意, 如果百分比或其总计不是100%, 应在脚注中加以解释, 否则不仅反映出作者的不严谨, 同时读者也无法判断数据的真实性。列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列(由上向下阅读), 以方便读者对比阅读. 只保留数字中小数点后面有效位数(保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解); 数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。表格的形式：表格的形式一般采取三线表(3条水平线, 没有垂直线). 不同期刊对表格中水平线的规定略有差异, 如The New England Journal of Medicine在表的开始使用双横线, 结束时则使用单横线; British Medical Journal则在通用的三线基础上, 在"总和"(overall)前再加一条横线如果表格过大, 也可考虑将其作为论文的附录列出, 以免打断行文的流畅性. 同一表格要尽量安排在同一版面上, 并使内容的布局清楚、合理, 并且一定要遵循相关期刊的排版习惯。我从事sci，中文写发，修改，润色，翻译，发表，基金申请咨询，课题设计，科研设计，标书设计，实验设计，实验外包，实验委托，专利申请，数据统计。看我个人资料加
如果只是普通删除的话，一般情况下是能恢复回来的。花钱找专业的技术人员处理，或者下载恢复大师，数据恢复精灵等这些恢复软件，试一下能不能恢复。
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