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matlab 和 origin两款软件，一般情况来说用到后者的机会大些，也比较好用。两款软件侧重点不同，‘没有功能多少’上讲没有可比性。前者偏向于数学计算，后者偏向作图和一些数据分析。
需要帮忙吗？
“工欲善其事，必先利其器”，学术绘图软件的选择与使用特别重要。不同学科的研究人员使用的软件有所不同，但是基础的绘图思想与理念是相通的 (这部分会在后面的章节讲解)。工科背景的人员常使用Matlab，计算机背景的人员常使用Python，统计学科的人员常使用R，医学背景的人员常使用Graphpad等。常用的论文图表绘制软件包括Excel、Origin、Sigmplot、Graphpad、Matlab、Python、R等，每个绘图软件的图表都有不同的图表风格。
医学论文格式及写作方法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。
医学论文写作格式
一。 题目 题目是文章最重要和最先看到的部分， 应能吸引读者， 并给人以最简明的提示。
1.应尽量做到简洁明了并紧扣文章的主题，要突出论文中特别有独创性、有特色的内容，使之起到画龙点睛， 启迪读者兴趣的作用。
2.字数不应太多， 一般不宜超过20个字。
3.应尽量避免使用化学结构式、数学公式或不太为同行所熟悉的符号、简称、缩写以及商品名称等。题目中尽量不要用标点符号。
4.必要时可用副标题来做补充说明，副标题应在正题下加括号或破折号另行书写。
5.若文章属于“资助课题”项目， 可在题目的右上角加注释角号(如 ※、#等)， 并在脚注处(该文左下角以横线分隔开)书写此角号及其加注内容。
6.为了便于对外交流， 应附有英文题名， 所有字母均用大写，放在中文摘要与关键词的下面。
二。 作者 署名是论文的必要组成部分， 要能反映实际情况。
1.作者应是论文的撰写者， 是指直接参与了全部或部分主要工作， 对该项研究作出实质性贡献， 并能对论文的内容和学术问题负责者。
2.研究工作主要由个别人设计完成的， 署以个别人的姓名; 合写论文的署名应按论文工作贡献的多少顺序排列; 学生的毕业论文应注明指导老师的姓名和职称。作者的姓名应给出全名。
3.作者的下一行要写明所在的工作单位(应写全称)，并注上邮政编码。
4.为了便于了解与交流， 论文的最后应附有通迅作者的详细通讯地址、电话、传真以及电子信箱地址。
三。 摘要 摘要是科研论文主要内容的简短、扼要而连贯的重述，必须将论文本身新的、最具特色的内容表达出来(重点是结果和结论)。
1.具体写法有“结构式摘要” 和“非结构式摘要”两种，前者一般分成目的、方法、结果和结论四个栏目，规定250字左右;后者不分栏目， 规定不超过150个字，目前国内大多数的医学、药学期刊都采用“结构式摘要”。
2.摘要具有独立性和完整性，结果要求列出主要数据及统计学显著性。
3.一般以第三人称的语气写，避免用“本文”、“我们”、“本研究”等作为文摘的开头。
四。关键词 关键词也叫索引词， 主要为了图书情报工作者编写索引， 也为了读者通过关键词查阅需要的论文。
1.关键词是从论文中选出来用以表示全文主题内容的单词或术语，要求尽量使用《医学主题词表》(MeSH) 中所列的规范性词(称叙词或主题词)。
2.关键词一般选取3～8个词， 并标注与中文一一相对应的英文关键词。每个词之间应留有空格以区别之。
3.关键词通常位于摘要之后，引言之前。
五。引言 引言(导言、序言)作为论文的开端， 起纲领的作用，主要回答“为什么研究”这个课题。
1.引言的内容主要介绍论文的研究背景、目的、范围， 简要说明研究课题的意义以及前人的主张和学术观点， 已经取得的成果以及作者的意图与分析依据，包括论文拟解决的问题、研究范围和技术方案等。
2.引言应言简意赅， 不要等同于文摘或成为文摘的注释。如果在正文中采用比较专业化的术语或缩写词时， 最好先在引言中定义说明。
3.字数一般在300字以内。
六。 正文 正文是科研论文的主体， 包括材料、方法、结果、讨论四部分内容， 其中某些部分(特别是方法和结果)还需列出小标题， 以使层次更加清晰。
1.材料 材料是科学研究的物质基础， 需要详细说明研究的对象、药品试剂、仪器设备等。
(1)如属动物实验研究， 材料中需说明实验动物的名称、种类、品系、分级、数量、性别、年(月)龄、体重、健康状态、分组方法、每组的例数等;如属用药的临床观察， 应说明观察对象的例数、性别、年龄、职业、病例种类、症状体征、诊断标准、分组方法、治疗措施、临床观察指标及疗效判定标准(如痊愈、显效、好转、无效的标准)等。
(2)说明受试药的来源、批号、配制方法等，中药应注明学名、来源，粗提物应标明有效部位或成分的含量和初步的质量标准，若是作者本实验室自行提取的应简述提取过程。
(3)标明主要仪器设备的生产单位、名称、型号、主要参数与精密度等。
(4)标明主要药品、试剂的名称(尽量用国际通用的化学名， 不用商品名)、成分、批号、纯度、用量、生产单位、出厂日期及配制方法等。
2.方法
(1)采用已有报道的方法只要注明文献的出处即可，不必详述其过程;若为有创意的方法， 要详细介绍创新之处，便于读者依此重复验证;若是对常规方法作出改进的， 应具体描述改进部分及改进的理由， 同时也要注明原法的文献出处。
(2)对于实验条件可变因素的控制方法(如放射免疫法的质量控制)要加以详细说明， 以显示本文结果的可靠性和准确性。
(3)实验研究论文要设立阴性对照组和阳性药物对照组，前者一般采用溶剂作为对照，后者选用被公认的、确有疗效的药物，以验证实验方法的可靠性。
(4)在进行药效学和毒理学研究时，通常要设高、中、低三个剂量组，以体现出药物的量-效关系。
(5)实验设计时应考虑到每组有足够的样本数以满足统计学处理的需要，一般地说，小动物(如大、小鼠)每组至少8～10只，大动物(如狗)每组至少4～6只。同时应说明数据处理的统计学方法，统计学处理结果一般用P>、P<、P<三档表示。
3.结果 试验结果是论文的核心部分， 这一部分要求将研究中所得到的各种数据进行分析、归纳， 并将经统计学处理后的结果用文字或图表的形式予以表达。
(1)表格
①表格设计要清晰、简练、规范。每个表格除有栏头、表身外，还要有表序(如表1、表2、表3……)和表题， 表题与表序居中写， 中间空一格将两者分开。在正文中要明确提及见表×。
②表随文放， 一般应列在“见表×”文字的自然段落的下面。
③表格一般采用三线表。
④表题应有自明性。若表中数据均用“均数±标准差”表示，则在表题的后面注上( ±S);若表中各组的例数相等，则在表题后面统一注上(n=X)，若例数不等应另加一列，分别注上各组的例数;表中计量单位若一致， 可写在表题的后面，若不一致应分别写在每个栏头之下， 不加括号。
⑤表内阿拉伯数字上下各行的个位数对齐， 未发现的数据用“-”表示， 未测或无此项用空白表示， 实测结果为零用“0”表示。
(2)插图
①图包括示意图、曲线图、照片图等。
②图要求大小比例适中， 粗细均匀， 数字清晰， 照片黑白对比分明。与表一样图也要随文字放， 先见文字， 后见图。
③每幅图都要有图序和图题， 通常写在图的下方。图题要有自明性。
(3)结果处理时要尊重事实， 要求结果中的数据精确完整、可靠无误，同时要注意不应忽视偶然发生的现象和数据。
(4)药物的临床疗效研究结果，要注意交待与药物有关的全部信息， 如疗效、毒副作用及注意事项等。
4.讨论 讨论是结果的逻辑延伸，是全文的综合、判断、推理， 从感性提升到理性认识的过程， 也是作者充分运用自已对该领域所掌握的.知识， 联系本课题的实践， 提出新见解、阐明新观点之处。
(1)讨论应从结果出发， 紧扣题目， 不宜离题发挥。具体地说应对本实验所观察到的结果， 分析其理论和实践意义， 能否证实有关假说的正确性， 找出结果中的内在规律， 与自己过去的或其他作者的结果及其理论解释进行比较， 分析异同及其可能原因， 根据自己的或参考别人的材料提出新见解。
(2)讨论中应该运用一分为二的观点，正确地分析和评价自己工作中可能存在的不足之处和教训， 例如本研究所用方法是否有局限性等; 提出今后研究方向及本结果可能的推广应用的设想， 这往往对读者的思路有所启发。
(3)篇幅较长的讨论， 应分项目编写， 每个项目应集中论述一个中心内容，并冠以序码。讨论的中心内容应与正文各部分， 特别是结果部分相呼应。讨论中不应过细重复以上各部分的数据。
(4)为体现讨论的客观性， 写作时一般采用第三人称语气。
(5)讨论切忌写成文献综述，更不应简单地重复实验结果，而是从理论上有选择地对研究结果进行分析、比较、解释、推理， 对主要问题， 特别是本研究创新、独到之处加以充分发挥，提出新的假说， 揭示有待进一步研究的问题及今后的研究方向。
七。致谢 凡不具备前述作者资格， 但对本研究作过指导、帮助的人或机构，均应加以感谢，但必须得到被致谢人的同意后才能署其姓名。致谢一般单独成段，放在正文的后面。
八。参考文献 参考文献要求引用作者亲自阅读过的、最主要的文献， 包括公开发表的出版物、专利及其他有关档案资料， 内部讲义及未发表的著作不宜作为参考文献著录。
1.论文所列参考文献一般不超过10条， 综述不超过30条。
2.文内标注法： 著录时按文中引用文献出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编号， 直接引用作者全文的， 文献序号置于作者姓氏右上角方括号内。
3.文献序号作正文叙述的直接补语时， 应与正文同号的数字并排， 不用上角码标注。如： 实验方法见文献〔2〕或据文献〔2〕报道。
常用文体的写作格式目前医学论文基本上都按温哥华格式撰写，其正文部分的基本结构已形成相对固定的格式，但是这种模式并非一成不变，写作时可根据文章的内容和性质、体裁或类型作适当调整和变通，使其结构更趋合理，使编者或被读者更乐于接受。常用文体的格式有：①实验研究类：由标题、作者、摘要、关键词、引言、材料与方法、结果、讨论、致谢、参考文献等组成;②临床研究类：由标题、作者、摘要、关键词、引言、临床资料、结果、讨论、参考文献等组成;③病例(理)报告类：由标题、作者、关键词、引言、病例摘要、病例(理)分析或讨论、病理报告、总结、参考文献等组成;④专科护理类：由标题、作者、引言、临床资料、观察与结果、讨论(体会)等组成;⑤个案护理类：由标题、作者、引言、病例介绍、护理问题和措施、讨论(体会)组成;⑥文献综述类：主要有叙述性综述和评述性综述等两大类，一般由标题、作者、摘要、关键词、引言、正文、结语或总结、参考文献的组成。
在学习和工作中，大家都经常看到论文的身影吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？下面是我收集整理的论文中图表标题的格式要求及字体大小，希望能够帮助到大家。
中文题名
（二号宋体）
（中文题名一般不超过20个汉字；题名不得使用非公知公用、同行不熟悉的外来语、缩写词、符号、代号和商品名称。为便于数据库收录，尽可能不出现数学式和化学式。）
作者姓名
（小四号仿宋体）
作者单位 （包括英文摘要中）
（小五号宋体）
（如果作者为两位以上，之间用"，"隔开；如果多个作者为不同单位时，应在作者姓名上打上角标以区别，作者通讯地址应为详细的工作单位、所在城市及邮编和e—mail地址，必须用全称标注，不得简称。
在英文摘要中的作者姓名用汉语拼音，姓前名后，姓全大写，名首字母大写；作者单位，城市，邮政编码。如作者为两位以上，应指定联系人。）
中图分类号
（图书分类法是按照一定的思想观点，以科学分类为基础，结合图书资料的内容和特点，分门别类组成的分类表。采用《中国图书馆分类法》对论文进行中图分类的。）
中、英文摘要
（五号楷体）
（摘要的目的是向读者介绍论文的主要内容，传达重要的可检索信息，其主要内容包括被报导的研究项目的目的，研究方法、结果和结论。篇幅以300字左右为宜。英文摘要要用英语清楚、简明地写作，内容限制在150～180个英文单词以内。）
关键词 （5号楷体）
（关键词是便于读者从浩如烟海的书刊、论文中寻找文献，特别适应计算机自动检索的需要。论文应提供关键词3～8个，关键词之间用分号隔开。在审读文献题名、前言、结论、图表，特别是在审读文摘的基础上，选定能反映文献特征内容，通用性比较强的关键词。
首先要选项取列入《汉语主题词表》、《MeSH》等词表中的规范性词（称叙词或主题词）。对于那些反映新技术、新学科而尚未被主题词表录入的新名词术语，可用非规范的自由词标出，但不能把关键词写成是一句内容"全面"的短语。）
正文 （5号宋体）
文稿正文（含图、表）中的物理量和计量单位应符合国家标准或国际标准（GB3100—3102）。对外文字母、单位、符号的大小写、正斜体、上下角标及易混淆的字母应书写清楚。
文稿章节编号采用三级标题。一级标题（小4号黑体）形如1，2，3……；二级标题（5号黑体）形如：1，，……；，，，……；三级标题（5号宋体）形如：，，，……，，，……引言或前言不排序。若论文为基金项目，请在文章首页下角注明基金项目名称和编号。
图表要求
文中的图题、表题应有中英文对照（小5号黑体），并随文出现，图要精选，一般不超过6幅，请看具体要求。若图中有坐标，要求用符号注明坐标所表示的量（斜体），单位（正体）。若有图注，靠近放在图下部。照片应选用反差较大、层次分明、无折痕、无污迹的黑白照片，或提供*。tif格式的电子文档（分辨率不低于600线）。作者应自留底图。
文中表格一律使用三线表（祥见示例）（不划竖线）。表中参数应标明量和单位（用符号），若单位相同可统一写在表头或表顶线上右侧。若有表注，写在表底线下左侧。表中重复出现的文字，不可用"同前"、"同左"等表示，必须全部重复写出。
参考文献 （小5号宋体）
为了反映文稿的科学依据，尊重他人研究成果以及向读者提供有关信息的出处，正文之后一般应列出参考文献。列出的应确实是作者阅读过的、最主要的且发表在正式出版物上的文献；未公开发表的资料或协作成果，应征得有关方面同意，以脚注方式顺序表明。参考文献选用顺序编码制，按在文章中出现的先后顺序编号。
每条文献著录项目应齐全。文献的作者、编者、译者不超过3人时全部写出，超过者只写前3人，后加“等”或“etal”，作者之间用“，”隔开。外文作者或编者书写时，一律姓前名后，名用缩写，且省略“。”。由于Ei信息部进行收录论文中的参考文献（仅指英文）的录入工作，所以在稿件中参考文献中文期刊论文按中、英两种文字给出（英文参考文献不必给出中文）。
稿件处理
1、文稿要求打印作者也可提供Word文档，用A4幅面纸打印。稿件在书写格式上必须按照前述各项要求定稿，才可刊用。
2、审稿：来稿要经过有关专家2～3人（初、终）审定后才能录用。
3、版面费：对拟刊用的稿件将收取版面费。
4、录用通知：超过90天还未接到编辑部对稿件的处理通知，作者可以改投他刊。
5、稿酬：来稿一经发表，将支付作者稿酬，并赠送期刊2本。
6、版权：作者向学报投稿，编辑部视为得到了作者对该论文印刷版和电子版（包括网络、光盘）专有出版权的授权。对此有异议者，请投稿时向编辑部书面说明。
写论文，格式与样式可能用的不精到，但我想大部分人都是会用的。所以对于大多数人而言，写论文过程中，最痛苦的事情就是图表标题、公式以及参考文献的自动编号。
现在我的论文虽然还没写完，但今天上午也没什么事情，自己总结总结，都是菜鸟知识，精英人士就不用看了。
先说第一个，图表标题的自动编号。
1）插入图片之后，选中该图片，插入——引用——题注，蹦出对话框“题注”。
2）在“题注”对话框，从“标签”下拉菜单中选择合适的标签。写论文的时候，可能会用到诸如“图3—X”这样的情况，在标签下拉菜单中是没有的，那么就新建一个标签。
3）选择“新建标签”，在弹出的对话框中，写“图3—”，就完成了。这样，就可以回到第2步选择标签了。
4）选择完毕标签，要注意一下“标签位置”，图的话一般会在“所选项目下方”，表的话则会在“所选项目上方”，注意一下就OK。
5）单击确定。那么在插入图片的下方就会出现“图3—X”，在其后写入图名就行了。
6）那引用该图咋整呢？选中“图3—X”，插入—书签，在“书签名”中填写图的标题，单击“添加”。
7）需要引用的时候，插入—引用—交叉引用，“引用类型”为“书签”，“引用内容”为“书签文字”，单击“插入”，就可以在引用图表的位置见到诸如“图3—X”的文字了。
8）这就Over了！如果是插入的图片，右键就可以选择“题注”，如果在word中间自己绘制的'，就只能选择插入—引用—题注了！
再说第二个，公式的自动编号
1）装一个一个大家都在用的软件“MathType”！先装上它！
2）装上之后，不仅在标题栏多了“MathType”，在工具栏里面，也多了一行工具，把鼠标放在那里，会有“Insert Inline Equation”"Insert Dispaly Equation"， "Insert Dispaly Equation，Number on Right"，" Inser Equation Reference"，"Insert Chapter/section Break"，最常用的就是这几个了！
3）开始用。设置公式编号的格式。Mathtype—Formate Equation Numbers，到底是“章—节—序号”的格式还是“章—序号”的格式，看您自己了！因为默认的是“3。1。2”的格式，我们常用的是“3—1—2”，在Separator中将“。”修改为“—”，需要章序号呢，就选中“Chapter Number”，不需要呢就不选！设置完毕，OK！
4）插入公式，一般涉及编号的都是，公式居中，编号右对齐，那就在工具栏选择“Insert Display Equation， Number on right”的小图标（是一个连加的符号，上下有横线，右边有个“1”），写公式就可以了！
5）咋引用呢？在引用位置选择“Insert Equation Reference”小图标（一个带小括号的1，左下角有个小箭头）。引用位置会出现“Equation Reference goes Here”，然后选择要引用的公式编号，双击，搞定！
6）要在新的一章或一节写公式，就是要将“3—1—X”变成“3—2—X”或者“4—1—X”的形式，先“Insert Chaper/Secton Break”（它的小图标上边一个，下边一个，中间有个红线），接下来就一样了！
再说第三个问题，参考文献的自动编号
1）要是装了Endnote或者Noteexpress，而且会用，就不用看下面的东西了！
2）要是不会用，那就在引用文献的位置，插入—引用—脚注和尾注，选择“尾注”，选择“文档结尾”（如果一章一参考，那就改为“节的结尾”）。
编号格式改为“1，2，3”的形式，将更改应用于“整篇文档”，单击“插入”，就行了，接下来的工作，写参考文献，就不说了！格式先别管，人家咋样就先咋样！
3）遇到第2次引用该文献，咋整呢！第1遍引用，按照第2步来。第2次引用，插入—引用—交叉引用，引用类型“尾注”，引用内容“尾注编号”。
其缺点在于，一篇文献引用两次，第一次是尾注，第二次是交叉引用，要是把第一次引用文献的那段文字删除了，文献就没了，第二次引用就作废了。所以删除文字之前，要看清楚！我写大论文的原则是，文字可以删除，参考文献绝对不动，移到别处！haha！
4）改格式了！咱们通常用的以用都是[1]，[2]，怎么加这个中括号呢！查找—替换啊！查找和替换对话框，点开“高级”，查找内容：面板下面“特殊字符”，选择“尾注标记（E）”，在查找内容框中会出现“^e”。
替换为：面板下面“特殊字符”，选择“查找内容（F）”，框内会出现“^&”，在“^&”加个中括号，就成了“[^&]”。欧了，替换！交叉引用的，自己加个中括号！别太懒了！
5）继续修改格式！加了中括号，正文中是上标，这符合要求，尾注中可不行，咋办呢？选中，格式—字体，将“上标”勾掉，齐了！要是文献其他地方没有上标文字，全选尾注进行操作就OK，要是其他地方有，记着点，再改过来！文献中出现上下标的情况应该不多见！
6）还要修改格式。要是一处文字引用好几篇文献，就出现了“[1][2][3][4][5][6][7]”的情况，我们可是需要写成“[1—7]”的啊！咋整？将光标放在"[1"右边，按住shift，移动“—>”，就是将不希望看到的文字选中，格式—字体—隐藏文字！再加个“—”，妥了！
7）煞尾工作！文章写完了，不希望参考文献老在文档结尾呆着，咋整呢？复制到写字板，再复制到word中需要的位置，注意在此过程中调整一下空格啊之类的，把中括号也用替换的方法删除！自动编号，调整好格式！把尾注选中，隐藏掉！如果打算做这一步工作，第5步就可以省略了！
最后一个问题
不管咋修改，别忘了最后“更新域”！标题是中英文对照的，把英文标题记得修改好！
一、封面
题目：小二号黑体加粗居中。
各项内容：四号宋体居中。
二、目录
目录：二号黑体加粗居中。
章节条目：五号宋体。
行距：单倍行距。
三、论文题目：
小一号黑体加粗居中。
四、中文摘要
1、摘要：小二号黑体加粗居中。
2、摘要内容字体：小四号宋体。
3、字数：300字左右。
4、行距：20磅
5、关键词：四号宋体，加粗。词3—5个，每个词间空一格。
五、英文摘要
1、ABSTRACT：小二号 Times New Roman。
2、内容字体：小四号 Times New Roman。
3、单倍行距。
4、Keywords：四号加粗。词3—5个，小四号Times New Roman。词间空一格。
六、绪论
小二号黑体加粗居中。内容500字左右，小四号宋体，行距：20磅
七、正文
（一）正文用小四号宋体
（二）安保、管理类毕业论文各章节按照一、二、三、四、五级标题序号字体格式
章：标题小二号黑体，加粗，居中。
节：标题小三号黑体，加粗，居中。
一级标题序号如：一、二、三、标题四号黑体，加粗，顶格。
二级标题序号如：（一）（二）（三）标题小四号宋体，不加粗，顶格。
三级标题序号如：.标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字。
四级标题序号如：（1）（2）（3）标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字。
五级标题序号如：①②③标题小四号宋体，不加粗，缩进二个字。
医学、体育类毕业论文各章序号用阿拉伯数字编码，层次格式为：1×××（小2号黑体，居中）×××（内容用4号宋体）。×××（3号黑体，居左）×××（内容用4号宋体）。×××（小3号黑体，居左）×××（内容用4号宋体）。①×××（用与内容同样大小的宋体）a.×××（用与内容同样大小的宋体）
（三）表格
每个表格应有自己的表序和表题，表序和表题应写在表格上方正中。表序后空一格书写表题。表格允许下页接续写，表题可省略，表头应重复写，并在右上方写“续表××”。
（四）插图
每幅图应有图序和图题，图序和图题应放在图位下方居中处。图应在描图纸或在洁白纸上用墨线绘成，也可以用计算机绘图。
（五）论文中的图、表、公式、算式等，一律用阿拉伯数字分别依序连编编排序号。序号分章依序编码，其标注形式应便于互相区别，可分别为：图、表、公式等。
文中的阿拉伯数字一律用半角标示。
八、结束语
小二号黑体加粗居中。内容300字左右，小四号宋体，行距：20磅。
九、致谢
小二号黑体加粗居中。内容小四号宋体，行距：20磅
十、参考文献
（一）小二号黑体加粗居中。内容8—10篇，五号宋体，行距：20磅。参考文献以文献在整个论文中出现的次序用[1]、[2]、[3]……形式统一排序、依次列出。
（二）参考文献的格式：
著作：[序号]作者.译者.书名.版本.出版地.出版社.出版时间.引用部分起止页
期刊：[序号]作者.译者.文章题目.期刊名.年份.卷号（期数）.引用部分起止页
会议论文集：[序号]作者.译者.文章名.文集名.会址.开会年.出版地.出版者.出版时间.引用部分起止页
十一、附录（可略去）
小二号黑体加粗居中 英文内容小四号Times New Roman。单倍行距。翻译成中文字数不少于500字，内容五号宋体，行距：20磅。
十二、提示
论文用A4纸纵向单面打印。页边距设置：上，下，左，右。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
原文链接：
在r中看函数源代码：在R中，代码可以分为如下几个级别：首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, = TRUE){xna <- (x)if ()x <- x[!xna]else if (any(xna))return((NA, 5))x <- sort(x)n <- length(x)if (n == 0)(NA, 5)else {n4 <- floor((n + 3)/2)/2d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n) * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])}}
医学生有必要学r语言。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
诸位大概都知道，统计分析领域常用的语言包括SPSS、SAS、Stata，因素，它们统称为统计分析软件。R语言也是一种数据分析工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种交互式实现。
它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。
R语言其实就是一种环境平台。它提供平台，而统计分析研究和计算机研究人员可以将各自通过编程形成的统计分析方法以打包（package）的方式放在R语言平台上，供一般的统计分析者直接使用。
我们可以不懂统计分析原理，但是我们可以通过写一句命令就可以让软件调用统计分析包帮我执行某一个统计分析。
R语言的开放性， 它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。最新的统计分析方法，最复杂的方法都能在R语言上发现。
由于它比SPSS、SAS、Stata，注重于编程，相对来说学习起来具有一定难度，但它属于傻瓜式的编程。你能想到的所有统计相关的工作，R都可以非常简洁的用几行命令帮你完成。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
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关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
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做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS? 和 InfoSphere?，以及 Mathematica。本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。为什么选择 R?R可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更简单的包。政府、企业和制药行业中许多专业统计学家和方法学家都将其全部职业生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但却没有编写过一行 R 代码。所以从某种程度上讲，学习和使用 R 的决定事关企业文化和您希望如何工作。我在统计咨询实践中使用了多种工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下这些示例给出了我使用 R 的原因：R 是一种强大的脚本语言。我最近被要求分析一个范围研究的结果。研究人员检查了 1,600 篇研究论文，并依据多个条件对它们的内容进行编码，事实上，这些条件是大量具有多个选项和分叉的条件。它们的数据(曾经扁平化到一个 Microsoft? Excel? 电子表格上)包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人员希望统计不同类别和标题下的总数。R 是一种强大的脚本语言，能够访问类似 Perl 的正则表达式来处理文本。凌乱的数据需要一种编程语言资源，而且尽管 SAS 和 SPSS 提供了脚本语言来执行下拉菜单意外的任务，但 R 是作为一种编程语言编写的，所以是一种更适合该用途的工具。R 走在时代的前沿。统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。自然模型是贝塔—二项分布。这从上世纪 50 年代就已知道，但将该模型与感兴趣的变量相关联的估算过程是最近才出现的。像这样的数据通常由广义估计方程式 (general estimating equations, GEE) 处理，但 GEE 方法是渐进的，而且假设抽样范围很广。我想要一种具有贝塔—二项 R 的广义线性模型。一个最新的 R 包估算了这一模型：Ben Bolker 编写的 betabinom。而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。这不是所有人都用得上，但如果您希望便携异步关于数据分析的书籍，或者只是不希望将结果复制到文字处理文档，最短且最优雅的路径就是通过 R 和 LaTeX。没有成本。作为一个小型企业的所有者，我很喜欢 R 的免费特定。即使对于更大的企业，知道您能够临时调入某个人并立即让他们坐在工作站旁使用一流的分析软件，也很不错。无需担忧预算。R 是什么，它有何用途?作为一种编程语言，R 与许多其他语言都很类似。任何编写过代码的人都会在 R 中找到很多熟悉的东西。R 的特殊性在于它支持的统计哲学。一种统计学革命：S 和探索性数据分析140 字符的解释：R 是 S 的一种开源实现，是一种用于数据分析和图形的编程环境。计算机总是擅长计算 — 在您编写并调试了一个程序来执行您想要的算法后。但在上世纪 60 和 70 年代，计算机并不擅长信息的显示，尤其是图形。这些技术限制在结合统计理论中的趋势，意味着统计实践和统计学家的培训专注于模型构建和假设测试。一个人假定这样一个世界，研究人员在其中设定假设(常常是农业方面的)，构建精心设计的实验(在一个农业站)，填入模型，然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。事实上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一个版本包含一些子例程，这些子例程可从一个(Fortran 或其他)程序调用来填入和测试一个模型工具箱中的一个模型。在这个规范化和渗透理论的框架中，John Tukey 放入了探索性数据分析 (EDA) 的概念，这就像一个鹅卵石击中了玻璃屋顶。如今，很难想像没有使用箱线图(box plot) 来检查偏度和异常值就开始分析一个数据集的情形，或者没有针对一个分位点图检查某个线性模型残差的常态的情形。这些想法由 Tukey 提出，现在任何介绍性的统计课程都会介绍它们。但并不总是如此。与其说 EDA 是一种理论，不如说它是一种方法。该方法离不开以下经验规则：只要有可能，就应使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。使用图形检查模型假设。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布假设。Tukey 的方法引发了一个新的图形方法和稳健估计的发展浪潮。它还启发了一个更适合探索性方法的新软件框架的开发。S 语言是在贝尔实验室由 John Chambers 和同事开发的，被用作一个统计分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一个版本(供贝尔实验室内部使用)于 1976 年开发，但直到 1988 年，它才形成了类似其当前形式的版本。在这时，该语言也可供贝尔实验室外部的用户使用。该语言的每个方面都符合数据分析的 “新模型”：S 是一种在编程环境操作的解释语言。S 语法与 C 的语法很相似，但省去了困难的部分。S 负责执行内存管理和变量声明，举例而言，这样用户就无需编写或调试这些方面了。更低的编程开销使得用户可以在同一个数据集上快速执行大量分析。从一开始，S 就考虑到了高级图形的创建，您可向任何打开的图形窗口添加功能。您可很容易地突出兴趣点，查询它们的值，使散点图变得更平滑，等等。面向对象性是 1992 年添加到 S 中的。在一个编程语言中，对象构造数据和函数来满足用户的直觉。人类的思维始终是面向对象的，统计推理尤其如此。统计学家处理频率表、时间序列、矩阵、具有各种数据类型的电子表格、模型，等等。在每种情况下，原始数据都拥有属性和期望值：举例而言，一个时间序列包含观察值和时间点。而且对于每种数据类型，都应得到标准统计数据和平面图。对于时间序列，我可能绘制一个时间序列平面图和一个相关图;对于拟合模型，我可能绘制拟合值和残差。S 支持为所有这些概念创建对象，您可以根据需要创建更多的对象类。对象使得从问题的概念化到其代码的实现变得非常简单。一种具有态度的语言：S、S-Plus 和假设测试最初的 S 语言非常重视 Tukey 的 EDA，已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的语言。举例而言，尽管 S 带来了一些有用的内部功能，但它缺乏您希望统计软件拥有的一些最明显的功能。没有函数来执行双抽样测试或任何类型的真实假设测试。但 Tukey 认为，假设测试有时正合适。1988 年，位于西雅图的 Statistical Science 获得 S 的授权，并将该语言的一个增强版本(称为 S-Plus)移植到 DOS 以及以后的 Windows? 中。实际认识到客户想要什么后，Statistical Science 向 S-Plus 添加了经典统计学功能。添加执行方差分析 (ANOVA)、测试和其他模型的功能。对 S 的面向对象性而言，任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 对象。合适的函数调用都会提供假设测试的拟合值、残差和 p-值。模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解(其中 Q 是对角线，R 是右上角)。有一个 R 包来完成该任务!还有一个开源社区大约在与发布 S-Plus 相同的时间，新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 决定尝试编写一个解释器。他们选择了 S 语言作为其模型。该项目逐渐成形并获得了支持。它们将其命名为 R。R 是 S 的一种实现，包含 S-Plus 开发的更多模型。有时候，发挥作用的是同一些人。R 是 GNU 许可下的一个开源项目。在此基础上，R 不断发展，主要通过添加包。R 包 是一个包含数据集、R 函数、文档和 C 或 Fortran 动态加载项的集合，可以一起安装并从 R 会话访问。R 包向 R 添加新功能，通过这些包，研究人员可在同行之间轻松地共享计算方法。一些包的范围有限，另一些包代表着整个统计学领域，还有一些包含最新的技术发展。事实上，统计学中的许多发展最初都是以 R 包形式出现的，然后才应用到商用软件中。在撰写本文时，R 下载站点 CRAN 上已有 4,701 个 R 包。其中，单单那一天就添加了 6 个 R 。万事万物都有一个对应的 R 包，至少看起来是这样。我在使用 R 时会发生什么?备注：本文不是一部 R 教程。下面的示例仅试图让您了解 R 会话看起来是什么样的。R 二进制文件可用于 Windows、Mac OS X 和多个 Linux? 发行版。源代码也可供人们自行编译。在 Windows? 中，安装程序将 R 添加到开始菜单中。要在 Linux 中启动 R，可打开一个终端窗口并在提示符下键入 R。您应看到类似图 1 的画面。 图 1. R 工作区在提示符下键入一个命令，R 就会响应。此时，在真实的环境中，您可能会从一个外部数据文件将数据读入 R 对象中。R 可从各种不同格式的文件读取数据，但对于本示例，我使用的是来自 MASS 包的 michelson 数据。这个包附带了 Venables and Ripley 的标志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus(参见 参考资料)。michelson 包含来自测量光速的流行的 Michelson and Morley 实验的结果。清单 1 中提供的命令可以加载 MASS 包，获取并查看 michelson 数据。图 2 显示了这些命令和来自 R 的响应。每一行包含一个 R 函数，它的参数放在方括号 ([]) 内。清单 1. 启动一个 R 会话2+2 # R can be a calculator. R responds, correctly, with (“MASS”) # Loads into memory the functions and data sets from# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in Sdata(michelson) # Copies the michelson data set into the () # Lists the contents of the workspace. The michelson data is (michelson) # Displays the first few lines of this data set.# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the# speed of light, less 299,000, in km/s.# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.# The data set contains indicator variables for experiment and (michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.图 2. 会话启动和 R 的响应 现在让我们看看该数据(参见 清单 2)。输出如 图 3 中所示。清单 2. R 中的一个箱线图# Basic boxplotwith(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))# I can add colour and labels. I can also save the results to an = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”,main=”Michelson-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))# The current estimate of the speed of light, on this scale, is Add a horizontal line to highlight this (h=, lwd=2,col=”purple”) #Add modern speed of lightMichelson and Morley 似乎有计划地高估了光速。各个实验之间似乎也存在一定的不均匀性。图 3. 绘制一个箱线图 在对分析感到满意后，我可以将所有命令保存到一个 R 函数中。参见清单 3。清单 3. R 中的一个简单函数MyExample = function(){library(MASS)data(michelson) = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”, main=”Michelsen-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))abline(h=, lwd=2,col=”purple”)}这个简单示例演示了 R 的多个重要功能：保存结果—boxplot() 函数返回一些有用的统计数据和一个图表，您可以通过类似 = … 的负值语句将这些结果保存到一个 R 对象中，并在需要时提取它们。任何赋值语句的结果都可在 R 会话的整个过程中获得，并且可以作为进一步分析的主题。boxplot 函数返回一个用于绘制箱线图的统计数据(中位数、四分位等)矩阵、每个箱线图中的项数，以及异常值(在 图 3 中的图表上显示为开口圆)。请参见图 4。图 4. 来自 boxplot 函数的统计数据 公式语言— R(和 S)有一种紧凑的语言来表达统计模型。参数中的代码 Speed ~ Expt 告诉函数在每个 Expt (实验数字)级别上绘制 Speed 的箱线图。如果希望执行方差分析来测试各次实验中的速度是否存在显著差异，那么可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式语言可表达丰富多样的统计模型，包括交叉和嵌套效应，以及固定和随机因素。用户定义的 R 函数— 这是一种编程语言。R 已进入 21 世纪Tukey 的探索性数据分析方法已成为常规课程。我们在教授这种方法，而统计学家也在使用该方法。R 支持这种方法，这解释了它为什么仍然如此流行的原因。面向对象性还帮助 R 保持最新，因为新的数据来源需要新的数据结构来执行分析。InfoSphere? Streams 现在支持对与 John Chambers 所设想的不同的数据执行 R 分析。R 与 InfoSphere StreamsInfoSphere Streams 是一个计算平台和集成开发环境，用于分析从数千个来源获得的高速数据。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目的是检测数据中不断变化的模式，基于快速变化的事件来指导决策。SPL(用于 InfoSphere Streams 的编程语言)通过一种范例来组织数据，反映了数据的动态性以及对快速分析和响应的需求。我们已经距离用于经典统计分析的电子表格和常规平面文件很远，但 R 能够应付自如。从 版开始，SPL 应用程序可将数据传递给 R，从而利用 R 庞大的包库。InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组(SPL 中的基本数据结构)中包含的信息。InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。R 需要主流硬件吗?我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。这是真的，但这通常与现代机器毫无干系，除非应用程序非常大(大数据)。R 的不足之处公平地讲，R 也有一些事做不好或完全不会做。不是每个用户都适合使用 R：R 不是一个数据仓库。在 R 中输入数据的最简单方式是，将数据输入到其他地方，然后将它导入到 R 中。人们已经努力地为 R 添加了一个电子表格前端，但它们还没流行起来。电子表格功能的缺乏不仅会影响数据输入，还会让以直观的方式检查 R 中的数据变得很困难，就像在 SPSS 或 Excel 中一样。R 使普通的任务变得很困难。举例而言，在医疗研究中，您对数据做的第一件事就是计算所有变量的概括统计量，列出无响应的地方和缺少的数据。这在 SPSS 中只需 3 次单击即可完成，但 R 没有内置的函数来计算这些非常明显的信息，并以表格形式显示它。您可以非常轻松地编写一些代码，但有时您只是想指向要计算的信息并单击鼠标。R 的学习曲线是非平凡的。初学者可打开一个菜单驱动的统计平台并在几分钟内获取结果。不是每个人都希望成为程序员，然后再成为一名分析家，而且或许不是每个人都需要这么做。R 是开源的。R 社区很大、非常成熟并且很活跃，R 无疑属于比较成功的开源项目。前面已经提到过，R 的实现已有超过 20 年历史，S 语言的存在时间更长。这是一个久经考验的概念和久经考验的产品。但对于任何开源产品，可靠性都离不开透明性。我们信任它的代码，因为我们可自行检查它，而且其他人可以检查它并报告错误。这与自行执行基准测试并验证其软件的企业项目不同。而且对于更少使用的 R 包，您没有理由假设它们会实际生成正确的结果。结束语我是否需要学习 R?或许不需要;需要 是一个感情很强烈的词。但 R 是否是一个有价值的数据分析工具呢?当然是的。该语言专为反映统计学家的思考和工作方式而设计。R 巩固了良好的习惯和合理的分析。对我而言，它是适合我的工作的工具。