护理学研究性论文数据处理方法

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。

在讲解护理论文的写作要点及方法前，我们先来了解一下护理论文的分类：护理科研论文（论著）；护理经验论文；护理综述论文；个案论文。1、护理科研论文：指按照科研设计方案，通过实验性研究和观察获得的第一手资料（原始数据），并通过资料整理，统计学处理，分析而写的论文。格式要求：文题、作者署名、摘要、关键词、正文和参考文献等几部分组成。正文部份：引言：其纲领作用，介绍文章的来龙去脉，包括研究的背景与动向，目的、范围、历史及重要的研究结果和结论。材料和方法（或临床资料）：包括研究对象（人、动物或标本等）、实验材料、仪器设备、研究过程及统计学方法。结果：要求如实、具体、准确的交代用统计学处理后的实验观察资料，而不要求罗列原始资料。讨论：包括本实验观察的结论，与其他作者结论的比较，分析异同点；可能存在的缺点，教育；提出今后研究的方向及本结果可能的推广价值。参考文献2、 护理经验论文：指护理人员临床工作中将对其某一护理问题通过长期的护理实践积累而总结出来的护理经验和体会，汇成文字而写成的专业文章。3、 护理综述论文：指作者针对某一课题在阅读大量文献之后的综合评述，具有专题性和综合性，叙事多，评论少，以叙述各个作者的观点为主，但仍有综述者自己的观点。格式：文题；作者署名；摘要；关键词；正文：包括前言、中心部分、小结部分；参考文献。4、护理个案论文：是对罕见事例和个案病例进行的研究和报道，往往只有1例或2例，例如第一次发现的病例、采用新的或特殊的诊疗护理方法、特殊的临床表现或药物的毒副作用等等。二、在护理论文选题过程中，护理人员要不能犯的以下4个错误1、论题笼统空泛、概念模糊论题笼统空泛、概念模糊是护理论文选题中出现最多的问题。有的作者认为论题广、内容就多，就有东西可写。实际上论题大，写作难度也大，想面面俱到常常是面面俱不到、不深刻；还有的论题用词不准确，造成概念含糊，经不住推敲。2、论题过于肤浅、缺乏学术意义例如，对不具有普遍意义的细小环节进行肤浅层面的描述，没有尽力探究变量之间的相关关系和因果关系。护理论文的基本作者和读者群是护理人员，这就决定了在学科范围内进行的传播交流的热点问题应是学术问题。3、论点不当有的护理论文的论题尚有价值，但论点陈旧，或重复他人已经讨论的观点，或与教材等公论没有差异，读后让人感到索然无味。如果说，一个论题可以多方面反复论证，那么一个论点切不可反复使用。4、论点缺乏实用性护理研究的目的之一是能指导和帮助他人解决理论研究和实际工作中的问题。因此论点必须有实用性，才更值得推广。有的论点可能在情理之中，但缺乏实用价值，也是不可取的。找到选题后一定要再根据选题的科学性、实用性、创新性、可行性四大原则进行筛选，最终确定合适、优质的选题。三、论文书写前的准备工作1、查阅文献、专业著作等资料。2、查阅相关资料：如统计学知识以及论文中涉及到的理论、概念等。3、掌握熟悉的写作技巧：“议论文三要素”论文书写格式、写法以及文章中各部分的具体要求。4、参考资料的来源：医学期刊、参考书籍、医学网站。四、投稿注意事项1、稿件要仔细推敲，修改至满意为止，论文完成之前，哪怕是一个数据、一个标点、一个字符，你都必须核对准确无误。2、仔细浏览拟投稿杂志内容，了解：1）该杂志的宗旨、性质：如《中国实用护理杂志》的宗旨以突出实用，面向基层，传递护理学术信息等，护理经验论文占有较大比例；而《中国护理杂志》反映护理临床科研工作的重大进展等以护理科研论文较多。2）是否刊登护理类论文或刊登量如何？3）出刊频率：有季刊、月刊、半月等。4）拟投稿杂志是否有相同或相似的报道？这样一方面可以避免重复，增加投中率，另一方面又可以从以往作者的报道中有所借鉴。3、杂志社对论文的格式大体相同，但也有出入，应参照拟投稿的论文进行排布，避免因格式因素退回修改而耽误时间，每一期刊都有它相应《投稿须知》和《稿约》。五、个人感受整理完该篇护理论文写作的要点，尽管心里还是一头雾水，似懂非懂，依然对论文还是会犯如文中所说的这些问题，有时感觉护理中有很多话题可写、可论，可下笔时真所谓是“书到用时方恨少”，不是觉得话题不够新颖、过于肤浅、论点不当、或缺乏实用性，就是话题被人已经写过，改版过、议论过等等。但是通过自己最近时间的写作练习，发现护理文章并非是那么困难的事，就如我们完成的护管师理论和实训心得一样，只要你用心去观察、去体会、去反思、去发现，去行动，迈开第一步，敢写、多写，我相信每个人都会写出具有科学性，实用性、创新性和可行性的文章。（来源：学术堂）

论文数据处理方法

论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：

1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。

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。