医学论文所用的分析方法

刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验

医学sci论文之做meta分析的7个方面

在各领域中，大家一定都接触过论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。你所见过的论文是什么样的呢？以下是我精心整理的医学SCI论文之做meta分析的7个方面，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

1 重大意义

通常情况下有较重大意义的临床案例问题才合适作meta分析。做Meta分析在保证质量的情况下最少需要两三个月的时间。如果分析一开始的选题就是错误的，那不但会浪费时间，发表成功的机率也不大。

2 具有争议

相较于通常问题，有争议存在的问题更合适做meta分析。通过汇总对比数个研究结果，获得更可靠的结论。具有争议性的问题可以通过文献检索或请教该领域专家而得之。

3 题材创新

想保证题材的创新，就要选还没有人做过的方面。可以通过文献检索了解国内外哪方面meta分析还没有人做，如果有人做了是不是质量偏低？

4 问题与结论

问题表述清楚，结论明确。

5 有明确的效应指标

对于危险因素，可以以OR/RR值为效应指标，如肿瘤病治疗，XX年生存率为效应指标等。

6 理想的原始论文

一个理想的原始论文，就会使meta分析成功一半。例：研究危险因素的就应当是病例对照研究和队列研究；需提供必要的信息。例：研究危险因素的就要能够提取出四格表资料；数目也不能太少。否则达不到汇总的效果，如果数目太多，当然没有什么不好，而且结果会更可靠，只是研究所需时间要增加而已。还有质量要高，设计要科学。

7 选题合适

纳入研究的文献太多，而且问题也不明确，研究难以完成。缺乏推广应用的代表性，而且纳入研究的文献也太少，达不到汇总的效果。通常纳入研究的文献以10至30篇比较合适做meta分析。

医学SCI论文发表的文献准备

一、首先需要确定课题

先确定选题，然后经过导师的指导，同行的启发，再去选择文献，可以迅速明确目标，有的放矢。

二、确定文献不同层次的要求标准

一个具体的科研课题，相关医学论文文献参照研究方向、研究领域、研究课题来确定。看文献时要分清属于哪个层次，以此确定对其掌握才程度。研究方向层次的文献只需要一般涉及，基础知识，学科水准，了解当前重大进展与趋势，进而达到专业人员水平；研究领域层次的文献则需要了解焦点与热点，争取达到专家水平；研究课题层次的文献务必要全面，全面了解历史、现状、展望、主要方法、手段，专家水平要求高。

三、对文献采用广义形式进行阅读

教科书、专着、会议摘要汇编、期刊、网页、甚至ppt文件都可以作为广义文献进行阅读。比如要了解免疫应答的基本形式，最好是看教科书；要参考大鼠脑立体定位图谱，最好是看专着；要知道最新进展，最好是查阅期刊；要了解别人的研究动向，最好是参会或看会议论文汇编。

四、因人而异采用不同的阅读方式

在阅读方式方面，新手要稳，老手要准，高手要狠，新手学习式阅读，需要逐字逐句，从掌握最基本的'知识点做起。最初的十几、几十篇要精读，精华的几篇要熟悉到诵读的程度。老手搜索式阅读，要迅速提取关键信息，把握思路，一目十行式阅读。高手批判式阅读，不浮于问题表面，更深层次剖析问题。

五、文献阅读不应以量为标准

要深入阅读注重思考，而且看文献也要重视实验证据的强度。发现矛盾，找出异同，思考解决，从相互矛盾的结论推导中发现矛盾的根源，抛开思维定势，从原始的科学问题出发，“无招胜有招”，争取超越到另外一种境界。

医学SCI论文修改最佳选择

1)英国人熟悉中文，属非生物基因科学领域。

2)英国人熟悉中文，属生物基因科学领域。

3)中国人,能发现错别字，但无文字编辑能力，属非生物基因科学领域。

4)中国人,不但能发现错别字，还有无文字编辑能力，属非生物基因科学领域。

5)中国人,能发现错别字，但无文字编辑能力，属生物基因科学领域。

6)中国人,不但能发现错别字，还有文字编辑能力，属生物基因科学领域。

个人认为最好先是“2”过堂，然后“6”精修。即从整体上说，对于中国人写的sci论文，最佳的选择是先精通英语，本专业内的中国编辑做第一轮修改，然后专业内“老外”编辑做第二轮修改。总之这些人必须有一定专业知识，而且有文字编辑和驾驭的能力。此外，作者与编辑的互动很重要，作者自己需要一定的付出，至少对自己的专业很熟悉，能提供一个英文初稿或者也得有一个像样的中文版本。

论文公司是做生意的，赚钱那是肯定的，评价一个公司的好坏要从整体上来看，如果仅看个案的负面报道，没有哪家公司不被投诉。每个人的文章细节和专业不一样，而且作者的期望值不一样，编辑的能力和知识面又有局限性。皆大欢喜的局面是文章能在短时间内被接收发表，审稿人没有提出文字问题。此时，作者认为这钱花的值，公司认为这钱挣的也容易。不过让作者老火的是审稿人提出了文字问题，这无疑是对公司信任度的极度摧残和蹂躏。此外更常见的是由于文章实验本身的问题而被拒稿了，此时作者钱已花钱但无果，对当事人来说也是灾难性的打击，毕竟很多人找代理公司的目的是让论文早点出来，为毕业，找工作和晋级做一块敲门砖，这些都有很强的时间要求。

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。

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。

可以找专业的医学论文辅导机构啊。或者楼主就去“死缠”你的老师或者有经验的作者、医生吧。其实，我个人认为楼上这位朋友的回答挺好的。