进行合理设计和统计学处理保障学术文科学性论文
大学论文中如何进行数据处理和统计分析
大学论文中如何进行数据处理和统计分析在大学论文中，数据处理和统计分析是非常重要的步骤。
准确、可靠的数据处理和统计分析可以帮助我们更好地支持研究假设、得出科学结论。
本文将介绍大学论文中进行数据处理和统计分析的基本步骤，帮助您逐步掌握这一技能。
一、数据处理1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步。
在进行数据采集后，往往会包含一些无效或不完整的数据。
我们需要对这些数据进行清理，去除重复项、缺失值和异常值，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转化为可操作的形式。
这可以包括重新编码分类变量、对数值变量进行标准化或归一化，以便在后续分析中使用。
3. 数据整合如果研究中涉及多个数据源，我们可以将它们整合在一起，以创建一个完整的数据集。
在整合过程中，需要确保不同数据源中的变量和观察对象的一致性。
二、统计分析1. 描述性统计描述性统计是对数据进行概括和描述的统计方法。
它可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和变异程度。
常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、频数和百分比。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是通过可视化和统计方法来探索数据之间的关系和趋势。
常用的方法包括散点图、柱状图、折线图和箱线图等。
通过探索性数据分析，我们可以初步了解变量之间的相关性，为后续的统计建模提供参考。
3. 假设检验假设检验是用来判断样本数据是否具有统计学上的显著差异或关联性的方法。
在进行假设检验时，我们需要明确研究的原假设和备择假设，并选择适当的统计检验方法，如t检验、方差分析和相关分析等。
4. 回归分析回归分析是用来描述和解释自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
通过回归分析，我们可以建立一个拟合数据的模型，并评估自变量与因变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
5. 因子分析因子分析是一种用于探索变量之间关系的方法，可以帮助我们理解潜在的变量结构。
通过因子分析，我们可以将多个指标归纳为几个综合因子，从而简化数据集和分析过程。
进行合理的研究设计和统计学处理保障学术论文的科学性
进行合理的研究设计和统计学处理保障学术论文的科学性[摘要] 目的减少科技论文中统计学错误，提高医学论文的科学性。
方法分析科技论文中常见的统计学错误原因，提出相应对策。
结果论文中有些统计学问题是实验设计问题，提出了正确实验设应遵循随机、对照、均衡、盲法、样本量和标准等几条原则。
针对统计学应用错误，列出了方差分析和t检验等参数统计的应用条件，不符合条件应选用非参数检验，如秩和检验。
分析了卡方检验与等级资料秩和检验的区别。
结论高质量的医学论文来源于正确的实验设计和合理的实验数据统计学处理。
[关键词]科技论文统计学错误实验设计统计学方法医学论文，特别是论著中常见错误不是专业问题，而是统计学方面的问题。
有学者对2000年以前我国多种重要学术期刊调查发现，论文中统计学应用错误率都超过50%[1-2]，胡良平教授指出全国各类医学期刊中有统计学错误的论著占到了80%[3]，其后果可想而知，统计学错误直接影响论文的科学性，严重影响了医学科技期刊的质量。
本文针对医学论文中常见的一般统计学错误，分析原因，提出了合理的统计学方法。
1.正确的实验设计实验设计是整个研究中最重要的一环，临床医学研究，实验设计一定要有统计专业人员指导，避免耗费时间和资金，得到不符合统计学要求的实验数据，影响研究结果的可靠性，甚至得出错误的结论。
应根据研究目的选用不同的设计方案，但都应遵循以下几条原则。
1.1 确定合格病例，要明确进入标准和剔出标准；观察指标尽量选用客观指标，要有明确的统一标准。
1.2 随机化分组与随机抽样。
随机抽样即从研究对象总体中随机抽取一定数量样本作为本次研究的对象，使样本有很好的代表性；随机化分组——如随机抽样形成两组样本，还要按随机化方法决定哪组用A方法处理，哪组用B方法处理，以减少人为因素的干扰。
随机分组方法（成组、配伍组、分层）要简述。
未事先分组，按单、双日或病例号分组等方法，不是完全的随机化方法（不能完全排除医生或患者的选择性）；对累计病例的回顾性分析，一般不可能事先随机化分组，各组病例的基本情况往往不均衡。
如何在论文中使用合适的统计分析方法
如何在论文中使用合适的统计分析方法统计分析是科学研究中不可或缺的一部分，它提供了对数据进行整理和解读的方法。
在撰写论文时，正确使用合适的统计分析方法可以增强研究的可信度和说服力。
本文将介绍如何在论文中使用合适的统计分析方法。
一、选择适当的统计分析方法在论文中使用统计分析方法之前，首先需要确定所研究的问题以及数据的性质。
不同的问题和数据类型需要使用不同的统计方法。
例如，如果我们想比较两组数据的平均值是否存在显著差异，可以使用t检验或方差分析；如果我们想探索变量之间的关系，可以使用相关分析或回归分析等。
因此，在选择统计分析方法时，需要对研究问题进行充分的理解，并参考相关的统计学原理和方法。
二、确保数据的准确性和完整性在进行统计分析之前，我们需要确保所使用的数据是准确和完整的。
数据的准确性保证了我们所得到的统计结果的可信度，而数据的完整性则能够提供更全面和准确的信息。
为了确保数据的准确性和完整性，可以采取以下几个方面的措施：1. 数据收集：在收集数据时，可以采用随机抽样或者分层抽样的方法，以保证样本的代表性和可靠性。
同时，需要记录数据的来源、收集时间、样本量等相关信息。
2. 数据清洗：在收集到数据后，需要进行数据清洗的工作，包括删除异常值、处理缺失值等。
这样可以避免因为数据异常而导致的统计结果出现偏差。
3. 数据验证：对于一些关键的变量或者指标，可以进行数据验证的工作，以确保数据的准确性。
例如，可以通过重复测量、对照组比较等方法来验证数据的一致性和可靠性。
三、正确解读统计结果在进行统计分析后，我们需要正确解读统计结果，并与研究问题进行对应。
以下是几个解读统计结果的原则：1. 显著性检验：当进行显著性检验时，需要关注所得到的p值。
如果p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为所研究的差异或者关系是显著的。
2. 效应大小：除了关注统计显著性外，还需要关注效应的大小。
效应大小反映了变量之间的差异或者关系的实际重要性。
大学生论文写作中的数据处理与统计分析
大学生论文写作中的数据处理与统计分析在大学学习过程中，论文写作是一项不可或缺的任务。
而论文的数据处理与统计分析在其中起着至关重要的作用。
正确认识和运用数据处理与统计分析的方法，可以提高论文的质量和可信度。
本文将探讨大学生论文写作中的数据处理与统计分析，帮助读者理解并正确运用这一方法。
一、数据处理的重要性论文的数据处理是整个研究过程中的基础。
准确、全面地处理数据是确保研究结果可信的前提。
在数据处理中，首先需要收集相关的数据，包括问卷调查、实验数据等。
接着，需要对数据进行整理和清洗，去除异常值和错误数据，以保证数据的准确性和一致性。
最后，需要对数据进行分析和解读，得出相应的结论。
只有通过科学、严谨的数据处理，才能使研究结果具备说服力和可信度。
二、数据处理的方法1. 数据收集数据收集是论文研究中的重要一步。
可以通过问卷调查、实验观测、文献搜集等方式收集所需的数据。
在进行数据收集时，需要关注以下几个方面：（1）确定研究对象和样本容量：根据研究目的和范围确定研究对象，并选择合适的样本容量，以保证数据的代表性和可靠性。
（2）设计调查问卷或实验方案：根据研究目的和问题，制定合理的调查问卷或实验方案，确保所收集到的数据能够回答研究问题并具备可比性。
2. 数据整理与清洗数据整理与清洗是数据处理的重要环节。
在进行数据整理与清洗时，需要：（1）检查数据准确性：通过查看和核实数据，确保数据的准确性和完整性。
同时，可以根据需要进行数据融合和数据转换，以方便后续的分析和解读。
（2）去除异常值和错误数据：通过统计分析方法，检测和识别异常值和错误数据，并进行处理。
异常值和错误数据的存在，会对后续的统计分析结果产生干扰和误导。
3. 数据分析与解读数据分析是论文研究的关键步骤之一。
通过合适的统计方法，可以对数据进行深入的分析和解读。
常用的数据分析方法包括描述性统计、相关分析、回归分析、方差分析等。
在数据分析过程中，需要关注以下几个方面：（1）选择合适的统计方法：根据研究问题和数据类型，选择合适的统计方法进行分析。
论文的对策保障措施
论文的对策保障措施随着高等学历的普及，论文成为科研与学术交流不可缺少的一部分。
然而，近年来出现了一些论文丑闻，比如抄袭、诈骗、造假等问题，严重影响了学术的正常秩序。
为了保护学术诚信，确保论文的质量和权威性，各种对策保障措施被提出来。
加强论文管理论文管理是保证论文质量和防止不端行为发生的有效手段。
近年来，各个学术机构和科研部门都加强了对论文的管理。
其中，最简单的措施就是规定论文格式和标准化要求，以确保每篇文章的格式和内容都符合学术要求。
同时，论文管理机构还应该建立起独立的检查和审核机构，通过严格的审核流程，筛选出质量优良、真正有学术价值的论文，并及时发现和防止论文造假、抄袭等现象，从而保证论文的质量和可信度。
提高学者的学术水平学术水平是学者创造性研究和填补研究空白的重要保障。
为了提高学术水平，各种学术研讨会、学术会议、论文撰写培训课程等被举行和推广。
这些机会使学者全面了解研究进展和学术热点，提高自身的研究能力和水平，引导学者形成良好的学术道德、严谨的研究方法和思维习惯，从而保证学术的规范和准确性。
强化学术道德建设学术道德是学术文化的精髓，它体现了人类团结协作、创新创造、严谨求实和尊重知识的思想内涵。
对于论文而言，学术道德是保证其可信度和权威性的重要保障。
因此，学术机构要通过严格的学术道德建设和宣传，引导学者自觉遵守学术规范，坚守学术诚信，反对一切违反学术道德和伦理的行为，不断提高学术文化的整体水平和素质。
加强监管和惩戒力度近年来，各国纷纷出台了一系列论文管理法规和措施，以提高对论文和学者的监管力度。
同时，各种惩戒措施也被加强和完善，以维护学术权威和诚信。
如：明确抄袭、造假等行为是学术不端行为并制定相应的法规和处罚措施；要求各高校和学术机构必须建立学术不端行为的监测与处理机制；对学术不当行为进行严格的惩罚和制裁，以此来让更多的人知道，保障论文的质量和可信度是必须要认真推行的。
结论综上所述，论文是科学研究和学术交流的重要载体，其质量和权威性对研究和学术产生重要影响。
如何撰写一篇具有学术权威性的大学毕业论文
如何撰写一篇具有学术权威性的大学毕业论文一、引言撰写一篇具有学术权威性的大学毕业论文是每个大学生必须面对的重要任务。
一篇高质量的论文不仅能够展现学生的研究能力和学术水平，还能为其未来的学术生涯奠定基础。
本文将介绍一些撰写高质量学术论文的关键要点。
二、明确研究目的在开始写作之前，明确研究目的是非常关键的。
无论你选择的研究领域是什么，你都应该对你的研究问题有一个清晰的认识。
明确研究目的有助于你在整篇论文中保持焦点和逻辑一致性。
三、深入文献综述在写作论文之前，进行深入的文献综述是必不可少的。
通过阅读相关的文献，你可以对前人的研究工作有一个较为全面的了解，并找出与你研究主题相关的问题、争议点或尚未解决的问题。
基于文献综述，你可以确定论文的研究背景并提出你的研究问题。
四、合理设计研究方法研究方法是论文的核心部分之一，因此必须仔细选择和设计合适的方法。
根据你的研究问题和研究对象，选择最适合的研究方法，并确保方法的可行性和科学性。
合理的方法设计能够增加论文的可靠性和可重复性，从而增强你的论文的学术权威性。
五、严谨的数据收集和分析在进行数据收集和分析时，务必要保持严谨和准确。
选择适当的数据收集工具并明确数据收集的时间和范围。
确保收集到的数据真实可靠，并通过合适的统计分析方法进行数据分析，从而得出有力的结论。
六、清晰的论文结构一篇具有学术权威性的大学毕业论文应该有清晰的结构。
通常来说，论文可以分为引言、文献综述、方法、结果和讨论等部分。
每个部分应该有明确的标题，并且在内容上有严谨的逻辑连接。
七、准确引用参考文献在撰写学术论文时，引用参考文献是必不可少的。
在你的论文中引用相关的学术文献有助于支持你的研究观点，并对前人研究工作表示尊重。
确保对参考文献的引用格式准确无误，并遵守论文所要求的引用规则。
八、多次修改和润色写作是一个渐进的过程，通过多次修改和润色，你可以进一步完善你的论文。
检查论文中是否有逻辑错误、语法错误或者拼写错误，并进行必要的修正。
学术论文中的数据处理与统计分析方法
学术论文中的数据处理与统计分析方法在学术研究中，数据处理与统计分析是不可或缺的环节。
它们为研究者提供了一种客观、科学的方式来解释和验证研究假设。
本文将探讨学术论文中常用的数据处理与统计分析方法，并讨论它们的优缺点以及如何正确应用。
一、数据处理方法1. 数据收集与整理数据收集是学术研究的基础，它可以通过实验、调查、观察等方式获取。
在数据收集过程中，研究者需要注意确保数据的准确性和完整性。
此外，数据整理也是非常重要的一步，它包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值等操作，以确保数据的可靠性和可用性。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它可以通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，来揭示数据的分布、集中趋势和离散程度。
描述性统计分析可以帮助研究者对数据有一个整体的了解，并为后续的统计分析提供基础。
3. 数据转换与标准化数据转换与标准化是将原始数据转化为满足统计分析要求的形式。
常见的数据转换方法包括对数转换、百分比转换、标准化等。
通过数据转换与标准化，研究者可以消除数据之间的量纲差异，减小异常值对分析结果的影响，提高统计分析的准确性。
二、统计分析方法1. 参数估计与假设检验参数估计与假设检验是统计学中最常用的方法之一。
在参数估计中，研究者通过样本数据来估计总体参数的值。
常见的参数估计方法包括置信区间估计和最大似然估计。
而在假设检验中，研究者通过样本数据来判断总体参数是否满足某种假设。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
2. 相关分析相关分析是研究变量之间关系的方法。
它可以通过计算相关系数来度量两个变量之间的相关性。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的关联程度，从而为后续的因果分析提供依据。
3. 回归分析回归分析是研究因果关系的方法。
它可以通过建立数学模型来描述自变量与因变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括线性回归分析、逻辑回归分析等。
论文中如何使用适当的统计分析方法
论文中如何使用适当的统计分析方法在科学研究和学术领域中，统计分析方法是一种重要的工具，可以帮助研究者有效地分析和解释数据，得出科学结论。
在论文撰写过程中，合理运用适当的统计分析方法不仅可以增加研究的可信度和说服力，还可以提升论文的学术价值。
本文将介绍如何在论文中运用适当的统计分析方法，以帮助研究者在学术研究中取得更好的效果。
一、确定研究目的和研究问题在进行统计分析之前，研究者首先需要明确研究的目的和研究问题。
研究目的可以是验证假设、比较不同组别之间的差异、预测未来趋势等。
根据具体的研究目的，确定明确的研究问题，这将有助于选择适用的统计方法和分析策略。
二、选择适当的统计分析方法根据研究目的和研究问题，选择适当的统计分析方法是十分关键的。
常用的统计分析方法包括描述性统计、推论统计、相关分析、回归分析、方差分析等。
例如，在描述性统计中，可以使用均值、中位数、标准差等指标来描述数据的分布情况；在推论统计中，可以使用t检验、方差分析、卡方检验等方法来验证假设；在回归分析中，可以通过构建回归模型来探究变量之间的关系。
三、收集和整理研究数据在进行统计分析之前，研究者需要收集并整理研究所需的数据。
数据可以通过实验观察、调查问卷、文献分析等方式获取。
在收集数据时，研究者需要保证数据的准确性和可靠性，并注意数据的样本容量和数据类型。
同时，对于缺失值和异常值，需要进行适当处理，以保证分析结果的有效性和可靠性。
四、进行数据的描述性统计分析在进行推论分析之前，研究者通常会先进行数据的描述性统计分析。
描述性统计可以帮助研究者对数据进行初步的整理和总结。
例如，可以计算各项指标，如平均值、中位数、标准差、频数等，用于描述数据的分布情况和变异程度。
通过描述性统计分析，研究者可以对数据有一个直观的了解，并进一步选择适当的推论分析方法。
五、进行推论统计分析推论统计分析是统计学中常用的方法之一，用于从样本数据中推断总体的特征和变异。
在进行推论统计分析时，研究者需要根据具体的研究问题和数据类型选择适当的统计方法。
如何在毕业论文中合理运用统计分析方法
如何在毕业论文中合理运用统计分析方法在撰写毕业论文时，合理运用统计分析方法对于得出准确、可靠且有说服力的研究结论至关重要。
统计分析方法不仅能够帮助我们处理和解读大量的数据，还能揭示数据背后隐藏的规律和关系。
然而，要想在毕业论文中恰当地运用统计分析方法，并非易事，需要我们对研究问题有清晰的认识，对统计方法有深入的理解，并能够正确地实施和解释分析结果。
首先，明确研究问题和研究目的是合理运用统计分析方法的基础。
在确定研究问题时，要思考我们希望通过研究回答什么问题，是探究两个或多个变量之间的关系，还是比较不同组之间的差异，亦或是预测某个结果的发生概率？例如，如果我们想了解某种教学方法对学生成绩的影响，那么研究问题可能是“新的教学方法是否能显著提高学生的平均成绩”，研究目的就是检验新教学方法与学生成绩之间的因果关系。
一旦明确了研究问题和目的，接下来就要选择合适的统计分析方法。
常见的统计分析方法包括描述性统计、相关性分析、差异性检验、回归分析等。
描述性统计主要用于对数据的基本特征进行概括，如均值、中位数、标准差等，它能让我们对数据有一个初步的了解。
相关性分析则用于探究两个变量之间的线性关系，例如学生的学习时间和考试成绩之间是否存在正相关。
差异性检验常用于比较两组或多组数据之间是否存在显著差异，比如不同性别学生的数学成绩是否有差别。
回归分析则可用于建立变量之间的预测模型，例如根据学生的平时表现预测其期末考试成绩。
在选择统计分析方法时，需要考虑数据的类型和分布。
如果数据是连续型变量（如身高、体重），可以选择使用均值、标准差等描述性统计量，并进行相关性分析或回归分析。
如果数据是分类变量（如性别、民族），则适合使用频率、百分比等描述性统计量，并进行卡方检验等差异性分析。
此外，还需要考虑数据的分布是否符合正态分布，如果数据严重偏离正态分布，可能需要对数据进行转换或选择非参数检验方法。
收集数据是运用统计分析方法的重要环节。
数据处理与统计在大学生论文中的重要性
数据处理与统计在大学生论文中的重要性大学生论文是评价学生学术能力和研究水平的重要依据，在撰写论文的过程中，合理地使用数据处理与统计方法是至关重要的。
本文将探讨数据处理与统计在大学生论文中的重要性，并提供一些实用的建议。
一、引言在大学生论文中，数据处理与统计是整个研究过程中的关键环节。
合理、准确地处理和分析数据，能够提高研究的可信度和可靠性，从而增强论文的学术价值和说服力。
二、数据处理的重要性（1）数据的采集与整理数据采集是论文研究的第一步，正确选择和采集数据对于研究的可行性和结果的准确性具有决定性意义。
大学生在进行调查研究时，应注重选择合适的样本和采样方法，确保数据的代表性和有效性。
此外，数据整理也是不可或缺的一步，只有将数据进行规范、整理和归类，才能使数据清晰可读，便于后续的统计分析。
（2）数据的描述和解释数据处理是将海量的数据转化为可读、可懂的图表、图像或文字，以便更好地呈现研究结果。
数据的描述和解释要准确、简明、清晰，注意使用正确的统计指标和方法。
通过数据的直观展示，读者能够更好地理解和评估研究的结果，并为后续的讨论提供依据。
三、统计方法的重要性（1）统计分析的选择在大学生论文中，根据研究目的和数据特点，选择合适的统计方法是非常关键的。
常用的统计方法包括描述统计、推断统计和相关分析等。
通过合理地使用统计方法，能够进一步挖掘数据潜在的信息，揭示变量之间的关系，为论文的结论提供有力的支持。
（2）统计结果的解读统计结果的解读需要结合研究问题和数据特点，以科学的视角和方法进行分析。
在解读统计结果时，要注重概率解释和效应判定，避免武断地得出结论。
同时，要注意解释统计结果的实际意义，关注结果的可行性和实用性。
四、数据验证的重要性数据处理与统计不仅仅是为了完成一篇学术论文，更是为了验证研究的可信度和有效性。
数据验证包括检查数据的有效性、准确性和一致性等。
在论文中，数据验证的方法和结果应该被详细叙述和分析，以供读者、评审和同行参考。
论文写作中的实验设计和数据处理技巧
论文写作中的实验设计和数据处理技巧在科学研究中，实验设计和数据处理是论文写作中至关重要的环节。
一个良好的实验设计和合理的数据处理方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
本文将探讨一些实验设计和数据处理的技巧，帮助研究人员提高论文的质量。
一、实验设计技巧1. 确定研究目的和问题：在开始实验设计之前，研究人员应明确研究的目的和问题。
这有助于确定实验的范围和内容，避免无谓的实验和数据收集。
2. 控制变量：在实验设计中，研究人员应尽量控制其他可能影响结果的变量。
通过控制变量，可以更准确地评估所研究的因素对结果的影响。
3. 选择适当的样本大小：样本大小的选择对实验结果的可靠性有重要影响。
样本过小可能导致结果不具有代表性，而样本过大则可能浪费资源。
研究人员应根据研究问题和可行性进行合理的样本大小估计。
4. 随机分组：在实验设计中，随机分组是一种常用的方法。
通过随机分组，可以避免实验组和对照组之间的偏差，提高实验结果的可靠性。
5. 设计适当的对照组：在某些实验中，对照组是必不可少的。
对照组可以提供一个基准，用于比较实验组的结果。
在设计对照组时，研究人员应考虑到可能的干扰因素，并选择合适的对照条件。
二、数据处理技巧1. 数据清洗：在进行数据分析之前，研究人员应对数据进行清洗。
数据清洗包括删除异常值、处理缺失值和纠正数据错误等步骤。
通过数据清洗，可以提高数据的质量和可靠性。
2. 数据可视化：数据可视化是一种直观展示数据的方法。
通过绘制图表和图形，可以更好地理解数据的分布和趋势。
研究人员可以使用柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表来展示数据。
3. 统计分析：统计分析是对数据进行推断和判断的方法。
研究人员可以使用各种统计方法，如描述统计、方差分析、回归分析等，来分析数据并得出结论。
在进行统计分析时，应注意选择适当的方法和模型，并进行结果的解释和验证。
4. 结果解释和讨论：在论文中，研究人员应对实验结果进行解释和讨论。
毕业论文学术诚信保障措施
毕业论文学术诚信保障措施在现代社会，学术诚信已变得越来越重要，特别是在高等教育领域，诚信是任何学生必须具备的基本素养。
由于毕业论文对于一个学生来说非常重要，学术诚信问题在毕业论文撰写过程中应该被高度重视。
本文将从以下三个方面介绍毕业论文学术诚信保障措施：1.督导和监督首先，学校应建立完善的督导和监督机制，包括但不限于下列几点：•学术指导老师对学生的论文撰写过程进行监督和引导。
•学校对于论文的抄袭检查应建立完善的技术手段。
•学生应遵循学校的论文撰写规范，进行审查和筛选，杜绝抄袭等行为。
这些措施可以确保毕业论文的质量和原创性，同时促进学生的学术诚信。
2.提高学生的学术道德素养其次，学校需要更加注重提高学生的学术道德素养。
学生需要了解什么是学术诚信，及其对于个人、学校和整个社会的意义。
学校可以通过以下措施提高学生的学术道德素养：•通过课堂教学，引导学生正确认识和理解学术道德,鼓励学生主动采用正确的学术表达方式。
•在学校网站上发布相关学术诚信教育的宣传资料和相关法规，加强学术道德知识的普及和宣传。
这样可以帮助学生增强学术诚信意识, 从根本上杜绝论文抄袭等不良学术行为。
3.加强学生的自我监督和约束最后，需要加强学生的自我监督和约束，增强他们的责任意识和学术诚信观念。
学校可以通过以下几种措施加强学生的自我管理：•教师可以引导学生检查自己的论文。
•学校可以加强学生自律宣传，鼓励学生遵纪守法地撰写和提交毕业论文。
•强化学生考试和毕业论文抽检监管，将不合格论文进行清退，对学生进行惩罚。
这些办法对于促进学生的自我约束、加强学术诚信观念是有帮助的。
总结作为一个合格的大学生, 具备学术诚信意识非常重要。
本文从督导和监督、提高学术道德素养、加强学生的自我监督和约束三个方面介绍了毕业论文学术诚信保障措施。
这些措施都为保证毕业论文质量和学生学术诚信发挥了积极作用。
只有在各方面共同努力的基础上，我们才能建立一个更诚信的学术环境。
如何保护毕业论文的学术水准
如何保护毕业论文的学术水准保护毕业论文的学术水准毕业论文是一项对学生在大学期间所学知识和能力的综合考验，同时也是对学术水平的一次检验。
为了保护毕业论文的学术水准，学生们应该采取一系列措施，包括认真选择研究课题、合理规划研究过程、注重文献综述、保持良好的学术道德以及审慎并准确引用参考资料等。
1. 选择合适的研究课题选择合适的研究课题是保护毕业论文学术水准的基础。
学生们应该选择自己感兴趣且有一定研究基础的课题，并与导师充分沟通，在论文的可行性、重要性和创新性等方面进行评估。
2. 合理规划研究过程有效的研究规划有助于保护毕业论文的学术水准。
学生们应该制定详细的研究计划，包括研究目标、方法、时间安排等，并与导师保持及时沟通，确保在规定的时间内按计划完成各项任务。
3. 注重文献综述文献综述是毕业论文的重要组成部分，它反映了学生对所研究领域的了解程度。
为了保护论文的学术水准，学生应该广泛阅读相关的文献，包括近期的研究成果、学术期刊和会议论文等，并以批判性的思维整理、分析和综述这些文献。
4. 保持良好的学术道德良好的学术道德是保护毕业论文学术水准的重要保障。
学生们应该遵守学术诚信原则，不抄袭他人的研究成果或观点，并正确引用和注明所有使用过的参考文献。
此外，学生们还应该尊重他人的知识产权，并在论文中注明相关内容的来源。
5. 审慎并准确引用参考资料引用参考资料是毕业论文的常见做法，但学生们在引用时要审慎并准确。
他们应该确保所引用的资料与自己的论点相关，并在论文中明确指出引用的来源。
为了避免与他人的想法混淆，学生们可以使用合适的引用格式，如APA、MLA等。
总结起来，保护毕业论文的学术水准需要学生们在课题选择、研究规划、文献综述、学术道德和引用参考资料等方面付出努力。
只有通过这些措施，学生们才能够确保毕业论文达到较高的学术标准，展示出自己在学术研究上的能力和成就。
学术论文中的数据处理与统计方法
学术论文中的数据处理与统计方法引言：在学术研究中，数据处理与统计方法起着至关重要的作用。
正确的数据处理和统计分析能够帮助研究者从大量的数据中提取有用的信息，并为研究结论的得出提供支持。
本文将探讨学术论文中常用的数据处理与统计方法，并分析其在研究中的应用。
一、数据收集与整理数据收集是学术研究的第一步，其质量直接影响后续的数据处理和统计分析。
为了确保数据的准确性和可靠性，研究者应遵循科学的数据收集原则，包括确定研究对象、设计合适的数据采集工具、选择适当的样本容量等。
此外，数据整理也是不可忽视的环节，包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值等，以保证数据的完整性和可用性。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体和个体特征的描述与总结。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、频数等。
通过描述性统计分析，研究者可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为后续的推断性统计分析提供基础。
三、推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体特征进行推断的方法。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验用于判断研究假设的可接受性，而置信区间估计则用于对总体参数进行估计。
推断性统计分析可以帮助研究者从样本数据中推断总体特征，并对研究结果进行可靠性评估。
四、相关性分析相关性分析用于研究变量之间的相关关系。
常见的相关性分析方法包括相关系数和回归分析。
相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系强度和方向，而回归分析则可以通过建立数学模型来预测一个变量对另一个变量的影响。
相关性分析可以帮助研究者揭示变量之间的内在关系，为研究问题的解答提供线索。
五、多变量分析多变量分析是研究多个变量之间关系的统计方法。
常见的多变量分析方法包括方差分析、主成分分析和聚类分析等。
方差分析用于比较多个样本均值之间的差异，主成分分析则用于降维和提取主要变量，而聚类分析则用于将样本划分为不同的类别。
多变量分析可以帮助研究者探索多个变量之间的复杂关系，提供全面的研究视角。
论文撰写中的数据处理和统计分析方法
论文撰写中的数据处理和统计分析方法在科学研究和学术论文撰写过程中，数据处理和统计分析是非常重要的环节。
本文将探讨论文撰写中常用的数据处理和统计分析方法，旨在帮助读者有效地应用这些方法以提高研究的可信度和科学性。
一、数据处理方法数据处理是指将采集到的原始数据进行整理、清洗和转换，以提高数据的准确性和可用性。
以下是常见的数据处理方法：1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，它涉及到删除或修复缺失值、异常值和重复值等。
数据清洗可以采用一些统计方法，如均值、中位数和众数进行缺失值填充，或使用插值方法估计缺失值。
对于异常值，可以使用离群值检测方法进行识别，然后根据实际情况进行处理。
重复值可以通过去重操作进行删除。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转换为可用于分析的形式。
常见的数据转换方法包括标准化、归一化、对数转换和差分转换等。
标准化和归一化可以将不同尺度的变量转化为相同的比例，以消除因变量之间的差异。
对数转换可以将偏态分布的数据转换为接近正态分布的数据。
差分转换可以将时间序列数据转换为平稳的数据，以便进行统计分析。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据进行整合，并消除冗余信息。
数据集成可以通过关联操作、连接操作和合并操作来实现。
在数据集成过程中，需要确保数据字段的一致性和完整性，以避免不必要的错误和偏差。
二、统计分析方法统计分析是对数据进行量化和推断的过程，从而得出科学结论和研究结论。
以下是几种常见的统计分析方法：1. 描述性统计分析描述性统计分析用于对数据进行总结和概括。
它可以使用统计指标，如均值、中位数、标准差和频数等来描述数据的基本特征。
描述性统计分析可以帮助研究者对数据有一个整体的了解，并为后续的推论性统计分析提供基础。
2. 推论性统计分析推论性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的过程。
常见的推论性统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析和相关分析等。
假设检验用于检验研究假设的真实性，方差分析用于比较不同组之间的差异，回归分析和相关分析用于描述变量之间的关系。
如何撰写学术论文的数据处理与统计分析部分
如何撰写学术论文的数据处理与统计分析部分学术论文是科研工作者展示研究成果和推动学术进展的重要方式之一。
而数据处理与统计分析部分则是论文中至关重要的一部分，它能够帮助读者理解研究数据的来源、特征和结果，从而更好地评估研究的可靠性和科学性。
本文将介绍如何撰写学术论文的数据处理与统计分析部分，以帮助读者提高论文质量和学术水平。
首先，数据处理是数据分析的基础。
在论文中，我们需要清晰地描述数据的来源和采集过程。
例如，如果数据是通过实验获得的，我们需要详细说明实验设计、样本选择和数据采集的方法。
如果数据是通过调查问卷获得的，我们需要描述问卷设计、调查对象和调查过程。
通过清晰地描述数据的来源和采集过程，读者可以更好地理解数据的可靠性和适用性。
其次，统计分析是数据处理的重要环节。
在论文中，我们需要选择合适的统计方法来分析数据，并解释分析结果。
首先，我们需要选择合适的描述性统计方法来总结和展示数据的基本特征。
例如，我们可以计算数据的均值、标准差和百分位数，以揭示数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
其次，我们需要选择合适的推断统计方法来验证研究假设和推断总体特征。
例如，我们可以使用t检验、方差分析和回归分析等方法来比较不同组别或变量之间的差异和关联。
最后，我们需要解释统计分析的结果，包括统计指标、显著性水平和效应大小。
通过合理选择和解释统计方法，读者可以更好地理解数据的含义和研究结论。
此外，数据处理与统计分析部分还需要注意以下几点。
首先，我们需要提供足够的细节和信息，以便读者能够重复我们的数据处理和统计分析过程。
例如，我们可以提供数据处理和统计分析的软件和版本、参数和设置，以及相关的代码和脚本。
其次，我们需要注意数据处理和统计分析的可靠性和稳定性。
例如，我们可以使用交叉验证和重复实验来验证数据处理和统计分析的结果。
最后，我们需要注意数据处理和统计分析的适用性和局限性。
例如，我们需要讨论数据处理和统计分析的假设和前提条件，以及可能存在的误差和偏差。
学术写作中的数据分析技巧运用统计方法提升论文质量
学术写作中的数据分析技巧运用统计方法提升论文质量学术写作是研究者和学者交流研究成果的重要方式，而数据分析则是支撑学术写作的关键环节之一。
本文将讨论在学术写作过程中运用数据分析技巧和统计方法来提升论文质量的重要性以及具体应用。
一、引言在学术研究中，数据分析是理解研究现象、验证研究假设和支持结论的根本手段之一。
通过运用适当的统计方法，研究者可以更加客观地分析和解读数据，从而提高论文的可信度和说服力。
二、数据预处理在进行数据分析之前，数据预处理是必不可少的一步。
数据预处理包括数据清洗、变量选择和缺失值处理等。
通过数据清洗，我们可以剔除异常值和错误数据，保证数据的准确性。
变量选择则能够帮助我们筛选出重要的变量，减少不必要的分析工作。
而缺失值处理则可以解决数据集中存在的缺失值问题，以确保数据完整性和准确性。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展现出来，有助于读者更加直观地理解数据和研究结果。
在学术写作中，数据可视化可以用来呈现实证结果、趋势分析和比较分析等。
例如，使用柱状图、折线图或散点图来展示数据分布、变化趋势和相关性分析等，这样可以使读者更加清晰地理解论文中的数据。
四、描述统计分析描述统计分析是对数据集整体进行统计和描述的方法。
在学术写作中，描述统计分析用于总结和描述数据的基本特征，如均值、标准差和频数等。
通过描述统计分析，研究者可以对数据进行初步的分析和解读，并为后续的统计分析提供基础。
五、推论统计分析推论统计分析是通过对样本数据进行统计推断，来推断总体特征和相关关系的方法。
在学术写作中，推论统计分析常用于研究假设的检验和参数估计。
例如，通过假设检验来验证研究假设的有效性，或者使用回归分析来估计变量之间的关系和影响程度等。
通过推论统计分析，可以为研究者提供更加可靠和有说服力的结论。
六、回顾与讨论在学术写作的结尾，研究者需要对数据分析的结果进行回顾和讨论。
回顾和讨论部分应该与引言中提出的研究问题和目标相对应，并结合推论统计分析的结果进行分析和解读。
如何利用统计分析为毕业论文的结论提供支持
如何利用统计分析为毕业论文的结论提供支持毕业论文是研究生阶段的重要项目，它要求学生运用所学知识进行独立思考和研究。
在完成论文写作的过程中，提供结论的论据和证据是不可或缺的。
统计分析是支持论文结论的重要方法之一。
本文将探讨如何利用统计分析为毕业论文的结论提供支持。
一、确定研究假设在开始统计分析之前，需要明确研究假设。
研究假设是对研究问题进行预测或推测的陈述，是统计分析的基础。
通过明确研究假设，我们可以选择合适的统计方法来验证或推翻假设。
二、收集和整理数据统计分析的第一步是收集和整理数据。
可以通过问卷调查、实验观察、采访等方式收集数据。
收集到的数据应该准确、全面、有代表性，保证数据的可靠性和可信度。
在整理数据时，可以使用电子表格软件或统计软件进行数据输入和整理。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的基本特征和分布情况，为后续的推理统计分析提供基础。
常用的描述性统计方法包括频数分布、均值、中位数、标准差等。
四、推理统计分析推理统计分析是通过从样本中抽取数据来推断总体特征的方法。
它有助于验证或推翻研究假设，并为结论提供支持。
在推理统计分析中，常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以判断样本数据与研究假设是否存在显著性差异；置信区间估计可以估计总体参数的范围。
五、解读统计结果在进行统计分析后，需要对结果进行解读和分析。
解读统计结果要注意结果的意义和可解释性。
可以通过图表、表格、文字等方式将统计结果直观地呈现出来，并对结果进行深入分析，解释其背后的原因和涵义。
六、讨论结论的可靠性和局限性在利用统计分析为毕业论文结论提供支持时，还应对结论的可靠性和局限性进行讨论。
结论的可靠性取决于数据的质量、统计方法的选择和样本的大小等因素。
结论的局限性取决于研究方法的限制、样本选择的局限和数据的不足等因素。
对结论的可靠性和局限性进行客观分析，有助于提高论文的科学性和可信度。
如何提高毕业论文的学术可信度与学术声誉
如何提高毕业论文的学术可信度与学术声誉毕业论文是在大学学业生涯的最后阶段，对学生学术能力和专业水平的一项重要考核。
一个高质量的毕业论文不仅能够展现学生的研究能力与学术素养，还对于未来的学术发展和职业发展起到了至关重要的作用。
本文旨在探讨如何提高毕业论文的学术可信度与学术声誉，帮助学生创作出更加优秀的毕业论文。
一、确立明确的研究目标与问题在撰写毕业论文前，首先要确立明确的研究目标与问题。
研究目标应该明确而具体，能够准确指导研究过程并解答研究问题。
研究问题应该具有学术意义和研究价值，并能够与现有的研究成果有所区别。
二、深入细致的文献综述在进行研究之前，进行深入细致的文献综述是十分必要的。
通过查阅相关文献，可以了解已有的研究成果，找到自己的研究空白点，并为自己的研究提供理论基础和参考依据。
在文献综述中，需要对前人的研究进行客观、全面、准确的总结和评价，同时也要注意对文献综述的引用格式，确保引用的准确性和规范性。
三、采用科学严谨的研究方法研究方法是毕业论文的核心部分，关系到研究结果的可信度和论文的学术价值。
在选择研究方法时，要根据研究目标和问题的特点，选取适合的方法进行实证研究。
同时，还要注意研究方法的科学性和严谨性，合理设计样本和实验，准确收集和分析数据，确保研究结果的可靠性和可信度。
四、精准全面的数据分析与结果呈现在进行数据分析和结果呈现时，应该采取精准全面的方法，确保研究结论的准确性和可靠性。
针对论文的研究目标和问题，选择合适的统计分析方法，对研究数据进行系统、科学的处理和分析。
同时，在结果呈现时，要注意结果的客观性和权威性，合理使用图表和文字，清晰有序地展示研究结果，帮助读者更好地理解和解读研究。
五、审慎诚信的引用和文献标注毕业论文的可信度和学术声誉与引用和文献标注密切相关。
在引用他人研究成果时，要注重审慎诚信，遵循学术规范和道德准则。
正确引用他人研究成果，同时通过文献标注清晰明确地指出引用的来源和出处，杜绝抄袭行为的发生。
毕业论文写作中的数据分析技巧如何运用统计学方法提高研究可靠性
毕业论文写作中的数据分析技巧如何运用统计学方法提高研究可靠性数据分析在毕业论文写作中扮演着至关重要的角色。
通过运用统计学方法，我们可以提高研究的可靠性，并为论文的学术性提供有力支持。
本文将介绍一些数据分析技巧，并探讨如何在毕业论文写作中运用统计学方法。
1. 确定研究目的和研究问题在开始数据分析之前，我们首先需要明确研究的目的和问题。
这有助于我们选择适当的统计学方法，并确保研究的焦点清晰明确。
2. 收集和整理数据数据的质量对于数据分析的可靠性至关重要。
在收集数据时，我们应该选择合适的样本，并确保数据的准确性和完整性。
同时，对数据进行整理和清洗是十分必要的，以保证数据分析结果的精确性和准确性。
3. 描述统计分析描述统计分析是数据分析的一个重要步骤。
我们可以运用平均值、频率分布、标准差等指标对数据进行描述和总结。
通过对数据的整体特征进行统计分析，我们可以获得更直观的数据展示，为后续的推论统计分析提供基础。
4. 推论统计分析推论统计分析是数据分析的核心部分，它能够通过样本（部分数据）来推断总体（全部数据）的性质。
我们可以运用假设检验、置信区间、方差分析等方法来进行推论统计分析。
通过这些方法，我们可以得出结论并对研究假设进行验证。
5. 运用多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计方法，可用于研究因果关系和预测模型的建立。
在毕业论文写作中，我们可以运用多元回归分析来探索变量之间的关系，并提出论文研究的主要结论。
通过运用多元回归分析，我们可以深入挖掘数据背后的内在联系。
6. 结果的解释和讨论在数据分析的最后阶段，我们需要对结果进行解释和讨论。
我们可以解释数据的意义和影响，探讨研究结果的限制，并对未来研究提出建议。
同时，我们还可以与已有研究进行对比和讨论，以验证研究结果的可靠性，并拓展研究的深度和广度。
数据分析是毕业论文写作中不可或缺的一环。
通过灵活运用统计学方法，我们可以提高研究的可靠性和学术性。
然而，在进行数据分析时，我们也需要注意方法的选择和数据的准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
进行合理的研究设计和统计学处理保障学术论文的科学性[摘要] 目的减少科技论文中统计学错误，提高医学论文的科学性。
方法分析科技论文中常见的统计学错误原因，提出相应对策。
结果论文中有些统计学问题是实验设计问题，提出了正确实验设应遵循随机、对照、均衡、盲法、样本量和标准等几条原则。
针对统计学应用错误，列出了方差分析和t检验等参数统计的应用条件，不符合条件应选用非参数检验，如秩和检验。
分析了卡方检验与等级资料秩和检验的区别。
结论高质量的医学论文来源于正确的实验设计和合理的实验数据统计学处理。
[关键词 ]科技论文统计学错误实验设计统计学方法
医学论文，特别是论著中常见错误不是专业问题，而是统计学方面的问题。
有学者对2000年以前我国多种重要学术期刊调查发现，论文中统计学应用错误率都超过50%[1-2]，胡良平教授指出全国各类医学期刊中有统计学错误的论著占到了80%[3]，其后果可想而知，统计学错误直接影响论文的科学性，严重影响了医学科技期刊的质量。
本文针对医学论文中常见的一般统计学错误，分析原因，提出了合理的统计学方法。
1.正确的实验设计
实验设计是整个研究中最重要的一环，临床医学研究，实验设计一定要有统计专业人员指导，避免耗费时间和资金，得到不符合统计学要求的实验数据，影响研究结果的可靠性，甚至得出错误的结论。
应根据研究目的选用不同的设计方案，但都应遵循以下几条
原则。
1.1 确定合格病例，要明确进入标准和剔出标准；观察指标尽量选用客观指标，要有明确的统一标准。
1.2 随机化分组与随机抽样。
随机抽样即从研究对象总体中随机抽取一定数量样本作为本次研究的对象，使样本有很好的代表性；随机化分组——如随机抽样形成两组样本，还要按随机化方法决定哪组用a方法处理，哪组用b方法处理，以减少人为因素的干扰。
随机分组方法（成组、配伍组、分层）要简述。
未事先分组，按单、双日或病例号分组等方法，不是完全的随机化方法（不能完全排除医生或患者的选择性）；对累计病例的回顾性分析，一般不可能事先随机化分组，各组病例的基本情况往往不均衡。
对这类难以随机化分组的研究，要按实际分组方法描述。
1.3 设置必要的对照组，对实验结果加以比较。
根据需要可以是空白对照、安慰剂对照、标准最优法对照、相互对照（如a、b
两种方法治疗组互为对照）。
1.4 影响观察指标的主要因素要在各组均衡地分布，即均衡性。
如观察两种治疗方法对肺炎的疗效时，疾病严重程度、疾病部位、年龄、性别等影响疗效的情况，各组要均衡分布，使组间具有可比性。
1.5 双盲法观察结果，即病人和观察者（医生护士等）都不知道应用的具体是哪种治疗方法，避免人为因素干扰观察结果。
1.6 要有足够样本量。
样本量过少时抽样误差很大，统计推断
的可靠性差，统计结论的重现性差。
通过实验获得的原始数据如果很多，要通过专用软件建立数据库，采用双份输入，进行对比和逻辑检查，为以后的统计分析提供准确、可靠的原始数据。
反映实验设计的以上各项内容，要在论文中有具体的描述，让读者分析该研究选择指标是否恰当，获得的原始数据是否科学、准确。
论文中常见不合理现象：缺少必要的对照组、组间无可比性（影响因素不均衡）、样本例数过少、随机化分组交代不清楚等
2.正确选择统计学方法
一般根据研究目的、设计类型、变量个数、样本个数、分析目的选择统计学分析方法。
下面根据医学论文中常见的统计学错误，举例说明。
2.1 多组定量资料的比较（一）：单因素方差分析
例1某人研究北京某机关工作人员血脂水平，随机抽取不同年龄男性各20名受试者，检测他们的总胆固醇的含量(原始数据略)，请问：三个年龄组的总胆固醇平均含量之间的差别是否具有统计学意义？
解析：本例首先考虑单因素方差分析，但要符合参数检验的前提条件：①各样本是相互独立的随机样本；②各样本都来自正态总体；③各个总体方差相等。
本文用spss软件进行统计分析，经检验三组原始数据均为正态分布（p>0.05）、各组方差齐（在方差分析选项中test of homogeneity of variances，p>0.05），符合方
差分析要求。
可用±描述各组总胆固醇平均水平和离散程度，进行单因素方差分析，结果是三个年龄组的总胆固醇平均含量之间的差别有统计学意义（f =8.41，p =0.001）。
方差分析有统计学意义时，进一步做多个样本均数的两两比较（或称多重比较），在方差分析程序中带此功能（posit hoc multipel comparisons），有lsd-t检验、bonferroni法、s-n-k
法等。
本例的两两比较结果是：青年组与老年组差别有统计学意义（bonferroni法p0.05, 按α=0.05水准，认为两组疗效之间的差别无统计学意义。
可以认为两种药物疗效相同。
本类型在论文中常见统计错误：（1）采用行列表检验。
卡方检验的目的是检验几个率有无差别或几组构成比分布是否一致。
该例=9.79，p0.1，可以用重复测量资料的方差分析进行统计分析。
结果是处理效应与时间效应的交互作用无统计学意义（f＝0.54, p＝0.6540）；处理主效应也无统计学意义（f＝0.34, p＝0.5663）；时间主效应有统计学意义（f＝7247.94, p<0.0001），说明试验药和对照药效果相同，alt均数随着治疗时间延长而下降。
当存在交互作用时，一般不再关心两种处理的主效应是否相等，而是分别检验每个时点的两种处理的总体均数是否相等和分别检
验每种处理的两个时点的总体均数是否相等（称为简单效应检验）。
本类型在论文中常见统计错误：（1）用成组资料t检验进行各时间点的组间比较；（2）用成组资料t检验进行各时间点的比较。
3.讨论
医学论文中常的统计学问题，有些是分析之前收集的资料存在缺陷，这是研究设计缺陷造成的，仅靠统计分析方法选择无法弥补，因此作者强调广大作者（研究人员）应从研究已开始就树立科学严谨的态度，按统计学要求把课题设计好。
论文中统计学方法误用较多的情况是在资料不满足参数检验条件下采用了参数检验方法，本文指出可选用非参数检验。
非参数检验无严格的条件限制，应用范围很广，但对适用参数检验的资料应用非参数统计处理，常损失信息，降低检验效能。
因此对于满足参数检验条件的资料或经变量变换后能满足参数检验条件的资料，应最好用参数检验。
参考文献：
[1] 王倩.五种中华医学会系列杂志论著中统计方法的应用现
状[j].中华医学杂志,1998,78(3):230-233.
[2] 王宗福,叶金华,丁元林.临床期刊论著中统计推断应用缺
陷调查[j].湖北医科大学学报,1998,19(2):189-190.
[3] 胡良平,童新元,韩少梅,等. 医学统计应用错误的诊断与
释疑[m].北京：军事医学科学社,2000.
[4] 王玖,徐天和,祁爱琴,等.医学论文统计学误用及其防范
对策[j].编辑学报,2002,14(6)：417.
[5] 倪天辉,赵冬梅,蒋传岱,等.医学论文统计表常见错误及修正[j].中国科技期刊研究,2006,17(2):319.
[6] 李旭清.医学期刊编辑在解决论文统计学问题中的作用[j].科技情报开发与经济,2008,18(20):96-97.
[7] 刘英,廖玉华.医学论文统计学常见问题及对策[j].医学信息学,2010,23(6):1798-1799.。