医学论文表格常见错误分析及规范

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医学论文表格的规范化标准

医学论文表格的规范化标准如下：1.表格的选择:作者来稿中,常常出现文字、表格、插图重复表述同一内容的现象.这样既未给作者提供最多、最新的信息,又浪费了宝贵的篇幅,实不可取.那么,作者在编制表格时,应首先判别它的必要性:1如表格栏目中的内容基本相同或为相同类型的表格,应尽量删除或合并.2如表的内容简单,仅少数几个统计数字,可用一两句话表达清楚的,应以简要文字叙述.3如同时使用插图和表格表述同一内容,应考虑选择那种表述形式更为合理.通常强调事物的形貌或参量变动的总体趋势时,以插图为宜;相反,对比事项的隶属关系或对比量的准确程度时,则以表格为宜.2.表格的种类:文字叙述表:表格以文字叙述为主,多见于临床研究论文中各种病症的比较.采用文字表时应注意归类总结,力求专业术语少而精,并根据需要加用表线.2 统计表:是医学论文最常用的一种,它在表达、积累、分析、比较资料方面都有着极为重要的作用.笔者在本文中将作重点介绍.3.制表原则:1自明性强:表格是完整的、可独立存在的形象化语言.表格的内容应简洁直观,以数字表达为主,避免夹杂过多的文字,给人以强烈的对比效果.2主谓清楚:作者在精心设计表格时,应力求科学、准确、一目了然.一个好的表格应具有语言学上的逻辑性,即主谓清楚、层次分明、标目合理.4.制表技巧即基本要求 :1结构完整:表格的组成要素如下所示.表格结构方面存在的问题常为表题不切、过简或转行时未注意语气的停顿;主谓语标目不准确或主语标目缺如;有的排列混乱,合计项或谓语纵标目分层时未加横线等.2内容突出:表格的排列应简单明了、内容突出.根据对主语标志处理的不同,可分为简单表、分组表、复合表.复合表应用最为广泛,但其自身对照表较难理解和编制.来稿中常见的问题是重点不突出、自明性差、重复或资料不全,令人费解.3逻辑排列:统计表中的主语一般指被说明的事物,多为文字如组别、类型等 .有时也可以是体现主语的时序如年份或数字组段如时间、分值 .谓语一般指用以说明主语的指标,多为数字以及体现谓语的成分如例数、百分数、标准差或标准误等 .通常主谓语标目合起来可以构成一句完整的话.来稿中常见的问题是主语或谓语缺如、或主谓颠倒,例数或动物数写在主谓语标目后等.4对比鲜明:作为分析用的表格,最主要的作用就是进行比较.为更好地达到此目的,应将对比事项组别、指标进行必要的准确的归类,按比较的需要靠近排列.来稿中有的表格虽列出了很多数据,但由于标目不合理或未给出标目,读者难以理解,使表格失去了应有的、清晰的逻辑对比功能.5表达准确:如比和率的运用,最常见的问题是不加区分,简单的以“%”代标目或将比误为率.而有的表虽列出了百分比或百分率的数值,但表题、表头、表身内均未列出总例数,给读者比较分析带来困难.5.表内数字:一律用阿拉伯数字,上下个位对齐.数字中如有“±” 或“～”号,则以其为中心对齐.数字为零的例数或百分数应分别写作0和0.0.未取得数据者以“…”表示;未做者则以“—”表示.表内有效数字应一致.表内数字常见的问题是: “…”与“—”用法混淆或一律以空白表示,不知其含义;还有的区间数缺乏连续性;同一指标的有效位数不一致等.6.表内单位:表格的单位有共用单位和特有单位.共用单位可直接写在表题后并加圆括号,特有单位可写在相应标目后并加圆括号,且表体内单位应与正文一致.单位中常见的问题是书写错误;计量单位列在表内数据后或不标示;体液检测值单位未换算成L而用ml或dl表示;时间单位用法不一,有的用中文,有的用符号.按中华医学会规定,表格中时间单位统一用符号表示,如伤后时间d ,而不写作伤后时间天 .用作分母时,原则上应与分子的计量单位表示法相同即分子、分母的计量单位同用中文或同用符号如次/日、r/min .7.表格的注释:表题、标目或某个数据需注释时,可在其右上角加注释符号,并在表下用相同的符号加注相应的文字.对表需作附加说明者,可在表下加“注:…﹍”,句末不用标点.个别作者投稿时由于未仔细核对,常常是表中数据标有 * ,表下却没有注释;或表下有注释,表内数据却无注释符号.8.表格中的统计符号:论文中的显著性检验,只在表下注释P值是不够的.应将检验方法、计算结果及P值均列出,以便读者进一步了解实际差异的大小.一般将统计结果的表示方法如x±s或x±sx写在表题后面或谓语标目处.t值或P值等作为标目词时不能只写“P”、“t” ,而应加“值” .表下注释P值结果时,应注明比较对象如××与××比较,t=××,*P<0.05.我们发现不少来稿中表内数据为××±××,却未注明是x±s还是x±sx;P、t作标目时未加“值”字;表下注释P值结果未注明比较对象.动物数或例数均以n替代,按中华医学会规定应一律用中文如鼠数、犬数、例数表示.9.表格的编排位置:表格的位置应紧随“见表×”或“表×” 之文字的自然段落之下,即先见文,后见表.如作者将所有表格另纸放在最后,正文中也应以“表×” 标示其所在位置。

医学论文常见的统计错误

常见医学论文统计错误分析1．将配对设计的资料按成组设计的格式列表整理（资料整理错误）某临床医生比较B超与CT检测结果是否一致的研究论文中，对94例某病患者同时用B超与CT检查，将结果分为“正常、轻度、中度、重度”，列表如下：B超与CT检查结果比较检查方法例数检查结果正常轻度中度重度合计B超70 18 3 3 94CT 46 38 7 3 94 合计116 56 10 6 188使原来只有94例的患者资料，变成了188位患者资料，人为将样本量扩大了1倍。

表格应整理成配对设计定性资料表格，如下B超例数CT 正常轻度中度重度合计正常f11 f12 f13 f14 70轻度f21 f22 f23 f24 18中度f31 f32 f32 f32 3重度f41 f42 f42 f42 3如果按照第一种方式列表，统计方法只能够用秩和检验，来回答两种方法之间的差别是否有统计学意义，而不能回答两种方法的结果是否一致。

如果按照第二种方式列表，可以选用一致性检验kappa检验，可以正确回答设计者想要的答案。

2 错用t检验例子1：采用RT-PCR（逆转录聚合酶链反应）和实时PCR（荧光定量pcr）两种方法检测foxp3 mRNA和mosc1 mRNA，得到定量资料如下表，采用t检验比较两组差异。

是否正确哮喘患儿与正常儿童foxp3 mR NA和mosc1 mRNA PCR检测结果（x+-s）分组nRT-PCR 实时PCRfoxp3 mosc1 foxp3 mosc1哮喘组正常对照组20200.24＋-0.082.37＋-0.590.38＋-0.131.86＋-0.450.12＋-0.0566.32＋-9.250.39＋-0.1930.78＋-4.56表格正确的列表方式应该为：哮喘患儿与正常儿童foxp3 mR NA和mosc1 mRNA PCR检测结果（x+-s）分组nfoxp3 mosc1RT-PCR 实时PCR RT-PCR 实时PCR哮喘组正常对照组20200.24＋-0.082.37＋-0.590.12+-0.0566.32＋-9.250.38＋-0.131.86＋-0.450.39＋-0.1930.78＋-4.56可以看出这里有一个重复测量，两组中的每一位样品都被两种方法个检验了一次，实际上是一个具有重复测量的两因素设计，应该用重复测量的两因素设计定量资料方差分析。

医学论文表格标准化和规范化及其存在的问题

医学论文表格标准化和规范化及其存在的问题【摘要】本文主要探讨了医学论文表格标准化和规范化的重要性及存在的问题。

在首先介绍了背景情况，阐述了研究的目的，并对相关文献进行了综述。

在论述了医学论文表格在研究中的作用，强调了表格标准化的重要性和规范化的必要性。

分析了存在的问题并探讨了改进方法。

在提出了规范化和标准化的建议，展望了未来的发展方向，并对论文的结论进行了总结。

通过本文的研究，希望能够引起更多人对医学论文表格标准化和规范化的重视，促进学术研究的规范化和提高论文质量。

【关键词】医学论文、表格、标准化、规范化、问题、改进、建议、展望、结论1. 引言1.1 背景介绍医学论文是医学研究的重要形式之一，其中表格作为展示数据和结果的重要工具，在医学研究中起着不可忽视的作用。

随着医学研究的不断深入和发展，人们对医学论文表格的标准化和规范化要求也越来越高。

背景介绍部分将探讨医学论文表格标准化和规范化的现状及存在的问题，引起人们对该议题的关注。

在医学研究中，表格是展示实验数据、结果和统计信息的重要形式，能够直观清晰地呈现数据，有助于读者理解和分析研究结果。

目前医学论文表格存在着格式不统一、内容重复、排版混乱等问题，影响了研究结果的准确性和可读性。

通过对医学论文表格标准化和规范化的研究，可以促进医学研究的信息交流和传播，提高研究报告的质量和可信度。

本文旨在探讨医学论文表格标准化和规范化的重要性和必要性，分析存在的问题及改进方法，为建立规范化和标准化的医学论文表格提出建议，展望未来的发展方向。

1.2 研究目的研究目的是为了探讨医学论文表格标准化和规范化的重要性，分析当前存在的问题，并提出改进方法。

通过研究，我们希望能够深入了解医学论文表格在科研中的作用，以及表格标准化和规范化对提升科研质量和可信度的重要性。

通过对现有问题的分析和解决方案的探讨，为未来医学论文表格的标准化和规范化提供具体的建议和指导，进一步促进学术界对表格质量管理的重视和规范化实践的推广。

医学论文中表格的规范化运用及其存在的问题

平台软件与医院ＨＳ系统、Ｉ办公自动化系统均可接口，医院局域网上的所有工作站均可实现一对一、一对多的短信发送。使用者可在局域网上任意一台工作站上以自己的身份进行使用，大大增强了使用者的方便性与灵活性。
自动提取相关信息并通过短信平台发送消息。可以实现患者出院随访、院内信息发送、医院一日诊疗情况发送、院管理、医
参考文献
［］王春梅，丰义，白国．于三层结构的短信服务平台的解决方１邹郑基
案［］计算机应用研究，０６，４２７Ｊ．２０２６— ４．
（稿日期：０８１ —０收２０ —２１）
医学论文中表格的规范化运用及其存在的问题
主题的表格作适当的合并（但不同主题内容的表格不宜勉强合
并）。有的在一个表中包含的主题过于庞杂，不适当地把属两份甚至三份表的内容强拼在一起，这样主次不分既不易看清表
中各项关系，又违背了一个表只说明一两个主题的规则。
１３罗列原始记录数据．有的表内数据未进行统计学处理，罗列原始记录数据。医学论文中的表格一般应是经过统计学
西南军医
２００９年５月
第１卷第３期１
ＪｕｎｌｆｌａｙＳｒｅｎｉｏｔｅｔｈｎｙ２０；１３ｏｒａｏｉｒｕｇｏＳｕｗｓＣｉａＭａ，０９１（）Ｍｉｔｎｈ
３短信平台在我院的应用
３１短信平台所需设备．Ｆ３ＭＧＭＭｄｍ一台，ｑ８Ｓｏｅ同时提供

医学论文的基本要求与常见错误

第4页，共57页。
2．概念划分不当
■ 把一个概念分成若干个小类是常用的逻辑方法，如处置不当就会产生概念交叉。
■ 【例】
■ 关于VE，在补充适当剂量硒的情况下，本实验中未观察到有
明显差异，但与东北、河南、河北病区比较，含硒较高，与非病区及部分城市的水平接近……。 ■ 病区与非病区是一种划分方法，城市与农村又是一种划分方法，
两个互相矛盾的判断不能同时都否定，而是要做出不是这个就是那个的明确选择。 ■ 本句话的作者既否定有害，也否定有利，显然违反了思维规律的排中律。
第18页，共57页。
3．判断的质不恰当
■ 判断的质指的是判断的肯定和否定的问题。在医学论文中，使用单项否定较少出现错误。但是，在使用双重否定表示委婉或加重语气时，则容易将原意弄反。
■ 如果有另外一个或几个假说同样适用于解释一个现象，不要过分强调自己所提出的一个。
第24页，共57页。
2．人为错觉
■ 对实验结果进行解释、推理、做出结论时，会产生错觉。应该从以下几方面仔细考虑：
■ （1）数据记录是否有误差：实验操作或肉眼观察的误差，实验条件或环境改变的误差和计算的误差等。分析哪些误差是主要的，哪些误差对结果的影响最大。
三、内容结构的常见错误
■ 1．假说不当 ■ 2．人为错觉 ■ 3．夸大结论 ■ 4．因果关系不明确 ■ 5．主观臆断 ■ 6．逻辑混乱
第21页，共57页。
1．假说不当
■ 每当设计一个实验时，总得要提出一个假说，它就是
所要研究的问题和预期的结果。 ■ 假说是根据自己的实践经验或是别人的研究结果及已
■ 作者的本意也许是扩大到12岁，现在加了“以上”二字，
年龄范围实际上已没有上限；“范围”也就无从谈起了。

医学论文中的常见统计学错误ppt课件

1. 哑变量设置中的错误
下例是一个有关分类变量赋值的例子：
某个吸烟调查中一些自变量的意义及赋值
—————————————————————————————————————
变量名变量意义
变量可能取值
研究者对变量的赋值
—————————————————————————————————————
A 如果想要烟，你认为
—————————————————————————————
1.率与构成比某研究想了解筛查与自查相比发现的肝癌病例分期是否存在差异，是否筛查更能发现早期肝癌病人。
7
一、计数资料分析中的常见错误举例
1. 率与构成比（续）
8
一、计数资料分析中的错误举例
2. 样本量/阳性例数较少时的统计分析
某地区乙肝表面抗原阳性率
年龄别 123451015合计
样本人数 38 56 25 87 321 1245 1453 3531
19
二、统计图表的错误使用
错误的横坐标表示
正确的横坐标表示
20
三、 Logistic 回归中的主要统计学错误
1. 哑变量设置中的错误 2. 比数比与相对危险度的关系 3. 用哑变量表示的自变量各个水平之间的比数比的估计 4. 比数比与相对危险度的正确解释（因素之间作用大小
的比较）
21
三、 Logistic 回归中的主要统计学错误
3
表1 高血压患者治疗２周后的效果
序号
001 002
性别年龄职业治疗分组
男 23 工人 A
男 32 农民 B
收缩压舒张压心电图
(mmHg) (mmHg)
156
120
…

医学论文常见统计学错误与纠正

医学论文常见统计学错误与纠正一、设计与实施1.对象合格标准不明确●只报告来源与时间段,总体不清晰:大杂烩,得不到科学结论;●事前未规定合格标准与排除标准,事后排除;●不报告按照合格标准与排除标准筛选对象的过程。

2.结局指标多而杂--就是事先规定的最重要的结局指标,通常以此为准来计算样本量。

常见错误:终点指标过多, 大海捞针临床试验时,不知道哪个指标在组与组间有差异;“确定某个指标后,万一组间没有差异,岂不被动?！”生理、生化、组织学、基因,都做; “内容丰富,显得水平高?！”许多仪器一下子可以做许多项目; “许多项目一一分析,哪个有意义,就报告哪个指标?！”哪些指标可能有组间差异,必须心中有数。

假说:预计将要得到的结论——假说就是科研的灵魂心中无数,不要“先上马再说”●指标多,实验工作量大。

大海捞针——碰运气,不就是科研！●指标多,翻来覆去分析,制造假阳性！Nature杂志统计学指南:➢常见错误之一。

仅分析1个指标时,P(假阳性)=0、05,P(1次分析不犯错误)=0、95 λ,同时分析2个指标时,P(2次分析均不犯错误) = [P(1 次分析不犯错误)] 2 P(假阳性)=1 - 0、952 ≈ 0、10, 同时分析3 个指标时, P(假阳性)=1 - 0、953 ≈ 0、14 λ同时分析10个指标时,P(假阳性)=1 - 0、9510 ≈ 0、40➢常见错误之一(Nature) ----多重比较不校正多重比较: 对一组数据作多项比较时,必须说明如何校正α水平,以避免增大第一类错误的机会---- Bonfferoni校正(α/k来校正,k为两两比较次数)3 不重视对照为何必需对照？●消除非研究因素的混杂实验组与对照组受非研究因素的影响尽可能相同,使两组的差异主要反映研究因素的效应。

●鉴别研究因素的效应与自然发展结果。

例如,研究某药物对口腔溃疡模型兔的疗效,口腔溃疡有自愈的倾向,必须有对照扣除自愈效应。

[整理后]医学科技论文中统计表的制作规范及常见错分析

主要缺点是：（1）标题太简单，不能概括统计表的内容；（2）主谓语安排不当，标目组合重复；（3）两种疗法的数据未能紧密对应，不便于互相比较；（4）线条太多。
例3：下表的主要目的是表达老年性慢性支气管炎患者的病情及疗效。
表3
分度及疗效分度
复方猪胆胶囊对403例不同类型老年性慢性气管炎病例近期疗效观察（原表）
三、医学科技论文中常见表格错误举例及分析
医学科技论文表格常见的错误主要有以下12方面的错误： 1.无标题：这是许多基层卫生工作者常犯的错误，如例4； 2.标题不明确：如例1中的标题为“第三组病人各年存活及死亡情况”，第三组病人是指什么？这也是作者常犯的错误； 3.标题太简单，不能概括统计表的内容：如例2中的标题为“两个治疗组对比”，治疗何种疾病、比较的内容是什么没有指示清楚； 4.标题过于繁琐：如例3(复方猪胆胶囊对403例不同类型老
医学科技论文中统计表的制作规范、常见错误及需要注意的几个问题
内容
引言
统计表制作的一般要求医学科技论文中常见表格错误举例及分析关于科技论文中选择和应用表格需要注意的
几个问题
一、引言
表格是简明、规范的语言,是医学论文的重要组成部分,具有对比鲜明、表达力强、易得要领等优点,已成为科技论文和报告不可缺少的表述手段。表格的种类: （1）文字叙述表:表格以文字叙述为主,多见于临床论文中各种病症的比较。采用文字表时应注意归类, 力求专业术语少而精,并根据需要加用表线。

举例：
表1 某地1980年男、女HbsAg 阳性率
性别
调查数
阳性数
阳性率
男
女合计
4234
4530 8764

医学论文中常用统计分析方法错误大全---副本PPT课件

1.1没有遵循随机原则
问题：某研究者人为地选择发病在5d以内的病人进入治疗组，而对照组则没此限制。
辨析：根据常识，早期治疗对疾病的预后具有重要影响，往往具有较高的治
愈率和较低的病死率。治疗组和对照组由于人为因素的干扰和影响，在 “病程”这一重要的非实验因素上并没有达到均衡，不具有可比性。
在制定实验设计方案时，应将重要的非实验因素考虑在内，用随机化法使各组病人在重要的非处理因素方面尽量达到均衡一致，以便提高组间的可比性。正确的做法：对病程不做限制或均选择发病在5d之内的病人，在实验分组时遵循随机的原则，减少人为因素的影响，使入选的任何一个病人有相同的机会进人治疗组和对照组。
辨析：
作者没有按照交叉实验设计的要求收集数据。没有将各组两阶段的数据分列出来，而是简单地将试验组第1周期的数据和对照组第2周期的数据合并成试验周期(A为：参芪扶正注射液联合化疗所得的数据)，将试验组第2周期的数据和对照组第1周期的数据合并成对照周期(B为：单纯化疗所得的数据)，并按照化疗后的5个时间点将数据列表。
表3 三组证型之间比较
例数
脾肺气虚
脾肾阳虚
心脾肺肾两虚阴虚
50 43 3
11
49 32 5
53
50 32 10
13
149 107 18
77
62.42 17.45 6.71 6.04
心肾阳虚 1 3 3 7 5.37
肝肾阴虚 1 1 1（0.98） 3 2.01
1.8 样本含量过少
辨析：
本实验实际上涉及了 “rhEGF用否”、“Cur用否” 两个实验因素。正确的实验设计应是这两个实验因素的全面组合，所以应设4个组（2×2 析因设计）。

医学论文中常用统计分析方法错误大全

医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域，准确合理地运用统计分析方法对于得出可靠的研究结论至关重要。

然而，在实际的医学论文中，却存在着各种各样的统计分析方法错误，这些错误可能会导致研究结果的偏差，甚至得出错误的结论。

下面，我们就来详细探讨一下医学论文中常见的统计分析方法错误。

一、数据类型判断错误数据类型的正确判断是选择合适统计分析方法的基础。

医学研究中常见的数据类型包括计量资料、计数资料和等级资料。

然而，很多研究者在数据类型判断上出现失误。

例如，将原本应该是计数资料的数据（如疾病的治愈、好转、无效等）当成计量资料进行分析，错误地使用了均值和标准差等统计指标，而应该使用频率和百分比等指标，并采用卡方检验等方法。

二、样本量计算不合理样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和准确性。

一些医学论文在研究设计阶段没有充分考虑样本量的计算，导致样本量过小或过大。

样本量过小，可能会使研究结果缺乏统计学意义，无法检测出真实存在的差异；样本量过大，则会造成资源的浪费，同时增加研究的难度和成本。

正确的样本量计算应该综合考虑研究的设计类型、预期效应大小、检验水准和检验效能等因素。

三、选择错误的统计方法这是医学论文中常见的错误之一。

例如，对于两组独立样本的均数比较，应该使用 t 检验，但如果两组数据的方差不齐，就需要使用校正的 t 检验或者非参数检验方法（如 Wilcoxon 秩和检验）。

然而，很多研究者在这种情况下仍然使用了普通的 t 检验，导致结果不准确。

再比如，对于多组均数的比较，如果方差分析结果有统计学意义，还需要进一步进行多重比较。

但有些研究在这一步没有进行恰当的多重比较方法选择，导致结论不够准确。

四、忽视数据的正态性检验在进行某些统计分析（如 t 检验、方差分析等）时，要求数据服从正态分布。

然而，很多研究者在使用这些方法之前，没有对数据进行正态性检验。

如果数据不服从正态分布，却仍然使用基于正态分布假设的统计方法，就会得出错误的结论。

医学论文写作中表格存在的问题

医学论文中一般采用三线表，包括表序、表题、
利于读者进行比较，寻找规律，引出结论，有时其作用远胜于文字。为了使作者正确使用和制作表格，提高论文质量，本文结合《山西医科大学学报》投稿文章中表格存在的问题，总结和分析了表格设计的原则和规范。１表格应用应该恰当篇优秀论文的表达，除文字叙述外，图表的运用不容忽视。但是有些情况下不使用表格更好。
述的内容与正文、摘要不一致的。如文字描述 “ 用药疗程＜４８ｈ占０．９０％，＜７２ｈ占１４．Ｏ３％，＜９６ｈ占７６．Ｏ２％，＜１２０ｈ占７．６９％，＜１４４ｈ占１．３４％” ，
ＪＳｈａｎｘｉＭｅｄＵｎｉｖ，Ｄｅｃ２０１３，Ｖｏｌ４４Ｎｏ１２
医学论文写作中表格存在的问题
阮爱萍，马艳霞，王沁萍，李军纪（山西医科大学学报编辑部，太原０３０００１）
摘要：为了提高作者对表格使用规范的认识，结合投稿文章中发现的一些错误或不规范，从表格的应用、表格内容要素、表格设计编排三方面来阐述表格设计要遵循如下原则： ① 表格应用应恰当； ② 表格的要素要齐全，内容要完整，并与正文一致； ③ 表格要有自明性； ④设计要简单明了、层次清楚，体现逻辑性、对比性。
（１）在数据不是太多，文字能表达的很清楚或比表格更能前后衔接时尽量使用文字表达。如检测指标都是阴性或两组单一指标的比较。或如： “ 取１ｍｌ的甲卡西酮标准溶液，同日连续进样７针，得到日内样本的保留时问和峰面积；分别计算日内和日间相对标准偏差（ＲＳＤ），结果见

浅议医学论文中统计学表格的规范化编制

浅议医学论文中统计学表格的规范化编制表格是记录数据或事物分类等的一种有效表达方式，因其具有简洁、清晰、准确、逻辑性和对比性强的特点，因此表格选择得当、设计规范，可使文章篇幅更紧凑、论述更清晰。

另外，对表格力求结构简洁。

目前科技论文中表格推荐使用三线表。

医学论文撰写要求表格在文中应紧接在第一次涉及它的相关文字段后面，或编排在同一页内，一般应先在文中叙述“见表1…”、“如表2…所示”，然后排表。

然而，达晋编译在工作中发现，有的论文中常出现“如下表所示”、“见左表”等的错误表述。

一、三线表。

未使用三线表或三线表中栏头加斜线、横竖分隔线是医学论文较常见的错误。

通常三线表的规范化要求是：表格只有三条线，即顶线、底线和栏目线，必要时可加辅助线，如表头项目栏分层时，可根据分层数加1～2条划分层次的横线。

当项目栏中相邻的两个项目都分层时，也可加分层次的横线，但分层线不宜连贯成一条直线，中间应断开。

二、表格内容取舍。

表格应具有自明性。

表格内容方面常见问题是内容过于复杂或过于简单，或与文字叙述的是相同内容。

一般统计学表格内容设计的原则是：一张表格最好只列入一个内容。

列入表内的有关资料应以能说明该内容为中心，如表中列出的几组反应均为阴性，则用简短文字概括叙述即可，不必采用表格。

如果仅用一两句话即可说明的问题，也不必列表；如果表和图叙述同一问题，当讨论的重点是对比事物的隶属关系或对比量的准确程度，则保留表格，删除插图；强调事物的形貌或参量变动的总体趋势，则保留插图，删除表格。

三、表题。

表题要求能够概括表格的主要内容。

其常见错误有：无表题、表题过于简单，或过于繁琐；表题与表格内容不符，或是使用泛指性的词语做表题，如“比较表”、“统计结果”等，而未使用具有专指性词语。

四、标目。

标目中常出现的问题是纵、横标目不分，造成主、谓倒置，使表格内容混乱、重复，不便阅读。

栏目设置应主谓分明，具有严格的语言逻辑。

表的左侧为主语，右侧为谓语，从左至右可读成一句话。

医学论文写作中表格的应用规范

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医学论文写作中表格的应用规范
【编者按】：精品学习网编者为您提供各类论文范文参考，以及论文写作指导和格式排版要求，解决您在论文写作中的难题。

医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式，借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来，使论文论述清晰准确，层次分明，篇幅紧凑，从而避免冗长繁复的文字叙述。

如果作者对表格的运用不熟悉，设计不当，制作不规范，不仅不能准确地表达统计数据的含义和分析结果，反而影响了论文的撰稿质量。

为此，笔者结合工作体会，在参考有关文献的基础上，就医学论文撰稿中表格的规范应用简要介绍如下，供作者参考。

1 医学论文表格的构成
在科技论文中目前普遍倡导和推荐使用“三线表”(是卡线表经简化和改造而成的)，它保留了传统卡线表的全部功能，使表格以其形式简洁、功能分明、阅读方便而被大多数期刊采用。

“三线表”通常只有三条线，即顶线、底线和栏目线。

其中顶线和底线为粗线，栏目线为细线，必要时可加辅助线。

“三线表”由表序(表号)、表题(表名)、表头(项目栏)、表身及表注等项目组成，其构成及绘制如表1[1]。

表1 ××××××表序、表题(略)
注：××××××表注
1.1 表序和表题表序即表格的序号，一篇论文中如只有1个表格，则表序编为表1，有两个及以上的表格，应按先后顺序标。

医学论文中常用统计分析方法错误大全

医学论文中常用统计分析方法错误大全在医学研究领域，准确和恰当的统计分析是得出可靠结论的关键。

然而，在众多医学论文中，却存在着各种各样的统计分析方法错误，这些错误可能会导致研究结果的偏差甚至错误解读，从而影响医学研究的质量和临床实践的指导价值。

接下来，我们就来详细探讨一下医学论文中常见的统计分析方法错误。

一、样本量计算错误样本量的合理计算对于研究的可靠性和有效性至关重要。

许多研究在设计阶段未能充分考虑研究的主要目的、预期效应大小、检验效能以及显著性水平等因素，导致样本量过小或过大。

样本量过小可能使研究无法检测到真实存在的差异，从而得出假阴性结论；样本量过大则会造成资源浪费，同时可能增加研究的复杂性和误差。

例如，在一项比较新药物与传统药物疗效的临床试验中，如果预期的疗效差异较小，而研究者没有充分考虑这一点，计算出的样本量不足，那么即使新药物实际上更有效，也可能由于样本量的限制而无法得出有统计学意义的结果。

二、数据类型错误医学研究中数据类型多样，包括计量资料（如身高、体重、血压等）、计数资料（如疾病的发生例数、治愈例数等）和等级资料（如疾病的严重程度分为轻、中、重）。

错误地判断数据类型会导致选择错误的统计分析方法。

例如，将原本属于计数资料的数据（如疾病的治愈与未治愈），错误地当作计量资料进行 t 检验，这样得出的结果是不准确的。

反之，将计量资料当作计数资料处理，也会造成同样的问题。

三、选择错误的统计检验方法不同的研究问题和数据类型需要相应的统计检验方法。

常见的错误包括：在多个组间比较时，错误地使用 t 检验而不是方差分析；在非正态分布的数据中使用参数检验方法；在不符合独立性假设的情况下使用独立样本检验等。

比如，在比较三种不同治疗方法对患者生存率的影响时，应该使用方差分析或非参数的KruskalWallis 检验，而不是多次进行两两t 检验，因为这样会增加一类错误（即假阳性）的概率。

四、忽视方差齐性检验在进行 t 检验和方差分析时，通常需要先进行方差齐性检验。

医学论文表格中的常见错误及其修正

A 组 (40 例) 冶疗前
FEV1 (L) 1. 30 ±0. 73
最大呼气流速 (L/ s) 3. 21 ±1. 60
50 %肺活量最大呼气流量 (L/ s) 0. 65 ±0. 48
治疗后
1. 48 ±0. 70 3 ☆
3. 52 ±1. 42 3 ☆
0. 86 ±0. 60 3 ☆
C 7. 8 ±3. 0 4. 2 ±2. 0 P < 0. 01
修正 : 如果脱离正文 ,单看此表难以看懂要说明什么。看了正文得知 ,A 、B 、C 分别代表用不同药物治疗的 3 组患者 ,表中数据为按症状分评定标准评出的平均积分 ,根据治
疗前后症状积分差与治疗前的症状积分的比值大小来判定疗效。此表的缺陷一是主谓语位置不当 ;二是表题不完全 ; 三是缺表头。此表可修改为 :
表 × 816 名船员肝胆脾肾 B 超检查结果
疾病名称
例数
检出率 ( %)
脂肪肝
116
14. 22
肝囊肿
23
2. 82
肝内钙化灶
19
2. 33
肝内胆管结石
17
2. 08
胆结石
33
4. 04
慢性胆囊炎
27
3. 31
胆囊息肉
24
2. 94
肾结石
24
2. 94
″
″
″
″
格 ,或已用文字把数据表达过了 ,还要列出表来再表述一遍。导致弃简就繁 ,造成内容重复 ,浪费了版面。其实 ,如果表格中只有简单的几组数据 ,或除极个别数据外 ,其余都为一致性阳性或一致性阴性 ,则不必用表格表达 ,改用文字反而更为简单 (例 1) 。如果为了使读者便于对照比较和了解精确结果 ,则以表格形式表达为宜。 2. 2 未使用三线表科技论文目前通用的是三线表 ,即上、下各一条粗横线 ,表头下一条细横线 ,必要时可加少量的辅助线 ,表中不用竖线或斜线。但在来稿中 ,有的表格就像一个棋盘 ,横、竖、斜线俱全 ,有几行文字就有几条横线 ,有几个栏目就有几条竖线 ,显得非常杂乱 (例 2) 。 2. 3 表题不妥有的表无表题 (例 2) ,有的表题过于简单或过于繁琐 ,或与内容不符。如有一个介绍驻 3 个不同地域部队疾病谱顺位比较的表格 ,表题为“疾病谱顺位”,这个题目就过于简单了 ,如改成“不同驻地部队疾病谱顺位比较”则较为恰当。有一篇介绍用不同药物治疗胃肠疾病的论文 ,表题为“治疗前后的平均症状积分”,此表题未能全面反映表的内容 ,可改为“3 组患者用不同药物治疗前后胃肠道症状平均积分比较”,就一目了然了。 2. 4 表头设计不合理存在的问题主要有 : ①缺少表头 (例 3) , ②表头过多 ,交叉重复 ; ③不标注数据的计量单位 (例 3) , ④表头应对应纵向的内容 ,却对应横向内容 (例 4) 。 2. 5 主谓语位置和数据排列不当表中主语应列在左侧第 1 栏 ,谓语列在其右 ,但有的作者却将谓语置于第 1 栏 ,将主语置于其右 ;表中数据应是同一栏目纵向排列 ,而有的表格却横向排列 (例 5) 。 2. 6 数据不准确表中同一栏目的数据小数点后保留位数不一致 ,有的为整数 ,有的为 2 位甚至 3 位、4 位 ;表内数据有空位 ;还有的表内数据与文中不一致 ,甚至有的数据明显错误 ,如各个数据之和大于或小于总数 (例 6) 。 2. 7 其他问题 ①表注列在表内。 ②表注标志符号放置的位置不对。应标在实验组数据的右上方 ,而有的标在对照组。 ③多组数据比较时不说明比较对象。 ④表的位置没有

论医学论文中统计学错误数例

• 统计方法采用 SPSS 13.0分析软件进行统计分析,计量资料所有结果均用均数 ? 标准差表示。组间比较采用 t检验
•
•
•将整理后的数据输入SPSS，进行χ2分析
•
•结果显示χ2=0.320，P=0.714，与作者所得的结果χ2=12.033， P<0.001相不符。
•
假设检验方法
参数检验 (t检验和方差分析) 非参数检验(χ2检验和秩和检验)
•
例4：“中药治疗小儿病毒性心肌炎的临床观
察”研究，《中医中药》，2010年 5月，作者白晓秋。
•
•例1：“浙江省567名高考生身体状况的调查研
究”，来源于《健康心理学杂志》2004年第12卷第1期，作者张寿松、谢廷平。
•时间（h）
•表格中的第一栏缺少一个纵标目“时间”和单位“小时”
•
•例2：“1995年与2001年金坛市中小学生常见病调查比
较分析”，来源于《中国卫生统计》2003年12月第20卷第 6期，作者王敏玉
研究方法将近年收治的病毒性心肌炎患
儿分为中药治疗组及对照组，比较两组患儿的治愈率及无效率。
统计方法采用 SPSS 10.0 软件进行统
计学分析，计数资料采用 χ2检验，P＜0.05 为有显著性差异
•13
•
表1是单向有序列联表，这类资料属于等级变量资料。欲比较两组的疗效是否有差别，作者误用一般的行×列表的卡方检验，这显然是没有考虑到等级这个因素，可因此损失大量信息，检验效率不高，有时甚至得出错误结论。这是由于卡方检验只能说明各处理组结构是否均衡而不能检验效应是否有差别，如果对其中的两列不同疗效的数值进行调换，卡方值不会有变化，但秩和检验统计量有变化。所以，该资料应该采用利用等级信息较好的秩和检验或 Ridit分析。

药学论文在表格编排中经常遇到什么问题

药学论文在表格编排中经常遇到什么问题(1)表格使用时机不当。

有些简单的数据只需一两句话便可交待清楚，无需使用表格.如一篇文章只报道了3批药品的含量测定结果，却使用了表格，应用文字说明批样品的质量分数分别为何值，RSD值为多少即可。

如果资料比较复杂，且需要使问题或数据系列化、系统化，则可选用表格。

因为表格在展示实验数据和统计数据之间关系，以及不同组数据的对比关系上有明显优势。

(2)未使用辅助线。

很多作者不管表格如何复杂，表格均坚持采用3条横线，有时会使表格层次混乱、表意不清.科技期刊表格虽提倡使用三线表，但对于内容较多、数据较复杂的表格，可适当使用辅助线(不包括垂直线和斜线)，以使层次清晰，读者一目了然。

(3)栏头设计不正确。

有的作者将表格的竖项栏目设置为研究内容，横项栏目设置为研究对象，这种排法不太合适.编排表格时，数据应依竖排列，一般竖项栏目为研究对象，横项栏目为研究内容(测试指标)。

研究对象和研究内容(测试指标)由左至右横读，即竖项栏目为主语，横项栏目为谓语来排列，应能读出一句通顺的句子.如竖项栏目设置为“第x组”，横项栏目为“身高”、“体质量”、“血压”等，即可读成“第x组的身高、体质量、血压分别为……”。

(4)罗列过多的原始数据，而不是只列出能直接说明研究结果的各种测定指标.如含量测定类文章，常有作者将精密度、稳定性、重复性试验的每一峰面积积分值全部列出，既浪费版面，又未能突出重点，直接用文字分别叙述其RSD值即可。

(7)信息不全。

如药材的信息来源表未提供各药材的采收日期、采收地点;加样回收率表未列出样品量数值;正交试验结果表格中未提供K值和R值;未用注释形式说明表中的特殊之处如统计表中所使用的检验方法、统计量、P、F值、标有者的含义等。

(6)信息重复。

如样品的产地、来源、采收日期等信息已在样品来源表中说明，在含量测定结果表中却又再次列出。

实际只需在含量测定结果表格中列出与样品来源表相对应的样品编号，随后列出各自的质量分数值即可。

医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策

医学杂志论文中常见的统计学错误分析及对策随着医学科研的发展，统计学在医学杂志论文中扮演着重要的角色。

但是，由于研究者对统计学方法的理解不足或应用不当，常常会出现一些统计学错误。

本文将分析常见的统计学错误，并提出相应的对策，以帮助研究者提高论文质量。

2.样本量不足：样本量的大小对于统计结果的可靠性和代表性至关重要。

样本量不足可能导致结果不具有统计学意义。

因此，研究者在进行实验设计时，应该根据研究目的和预期效应大小，通过统计学方法计算出所需的最小样本量，并确保实际样本量达到或超过计算的结果。

3.忽略数据分布的假设：一些统计学方法要求数据满足特定的分布假设，例如正态分布。

然而，研究者在应用统计方法时往往忽略了这个前提条件，并未对数据的分布进行充分检验。

为了避免这个问题，研究者应该在应用统计方法之前，使用合适的统计检验或图表来检验数据是否符合假设的分布。

4. 未进行多重比较校正：当进行多组比较时，如果未进行多重比较校正，可能会导致假阳性结果的出现，即错误地认为存在差异或关联。

为了避免这种错误，研究者应该在进行多重比较时采用适当的校正方法，例如Bonferroni校正或Benjamini-Hochberg过程。

5.缺乏效应大小的解释：纯粹依靠显著性检验结果来判断研究结果的重要性是不足够的。

研究者应该解释效应的大小，例如使用点估计和置信区间来表示效应的大小范围，并进行实际意义和临床可应用性的讨论。

6.忽略混杂因素的校正：在观察性研究中，混杂因素可能会影响到统计分析的结果。

如果在统计分析中未对混杂因素进行校正，可能会引入偏差。

因此，研究者应该在进行统计分析之前，充分考虑可能的混杂因素，并使用适当的统计方法进行校正。

7.未进行复杂数据分析：对于复杂数据结构，例如多层次数据（例如医生-病人数据）或长期纵向数据，简单的统计方法可能无法提供准确的结果。

研究者应该使用适当的复杂数据分析方法，例如多层次回归分析或混合效应模型，以更好地处理这种类型的数据。