医学论文中的统计学处理与基本要求
论文撰写中常见的统计学问题及其处理
论文撰写中常见的统计学问题及其处理【摘要】统计学在论文撰写中扮演着至关重要的角色，它影响着论文的质量和可信度。
在撰写论文过程中常见的统计学问题包括样本量的确定、数据处理方法的选择、结果的解释和呈现，以及如何避免常见的统计学错误。
解决这些问题需要早期咨询统计学专家，并且重视统计学在论文中的作用和意义。
只有正确处理统计学问题，才能确保论文的科学性和准确性。
建议学者们在撰写论文前要深入了解统计学知识，提前咨询专家，以确保论文的统计学部分能够科学可靠地支撑研究结论。
【关键词】统计学、论文撰写、样本量、数据处理、分析方法、结果解释、统计学错误、解决方法、重视意义、咨询专家。
1. 引言1.1 统计学在论文撰写中的重要性统计学在论文撰写中扮演着至关重要的角色。
论文的质量很大程度上取决于统计学的严谨性和正确性。
统计学能够帮助研究者从大量的数据中提取有效信息，得出科学的结论，并验证假设和研究问题。
在论文中，统计学的应用不仅可以帮助读者更好地理解研究结果，还能提高研究的可信度和说服力。
统计学在论文撰写中的重要性体现在几个方面。
通过统计学分析，研究者可以对研究问题进行量化和定量的描述，使研究结论更加客观和可靠。
统计学可以帮助研究者有效地处理大量的数据，提取有用信息，并进行数据的比较和推导。
统计学还可以帮助研究者发现数据中的规律性和趋势，从而指导下一步的研究方向和决策。
1.2 统计学问题对论文质量的影响统计学问题对论文质量的影响非常重要，因为统计学是对数据进行收集、分析和解释的科学方法。
如果在论文撰写过程中出现统计学问题，可能会导致以下几个方面的影响：统计学问题可能导致数据分析结果不准确或者失真。
如果数据的收集、处理以及分析方法不正确，很可能会得出不准确的结论，从而影响论文的科学性和可信度。
选择错误的统计分析方法或者忽略样本量的影响都可能导致数据分析结果产生偏差。
统计学问题可能导致结论的不可靠性。
统计学问题可能使得对数据结果的解释产生误导或者错误的理解，从而影响读者对论文的信服度。
医学论文中常见的统计学问题分析及对策
文章编号:1005-619X (2021)02-0223-02D O I 编码:10.13517/m .2021.02.042作者单位:066104应急管理部北戴河康复院中国疗养医学编辑部通信作者:丛乃霞医学论文中常见的统计学问题分析及对策丛乃霞陈颂医学统计学在医学科学研究中应用比较广泛。
在文献研究设计、实验观察、数据收集、资料分析、结果表达与解释、论文写作和发表等环节无不涉及统计学问题。
如果统计学内容出了差错,就会造成实验设计不合理、实验方法错误、数据错误,导致结果和结论出现偏差等严重问题,因此,医学论文正确运用统计学是保证科学研究可信度的关键,也是确保医学论文质量的关键[1-2]。
程亮星发现[3],《肿瘤基础与临床》编辑部修回稿件的直观性统计学差错分析中,796篇修回稿件,直观性统计学差错率为85.93%。
郝丽洁等[4]发现,某医学期刊413篇论文中,255篇存在统计学差错问题,发生率为61.74%。
汪媛等[5]发现,24种肿瘤学期刊中,18种期刊在论文报告值时出现了值的误用情况,占75.00%。
近几年,作者和编辑越来越重视统计学问题,但从作者投稿和出刊情况来看,统计学差错问题依然很多。
本文通过整理常见问题加以分析,希望引起作者和编辑的重视,减少统计学常见差错问题。
1一般资料和方法在《中国疗养医学》杂志稿件库中,随机抽取某一年100篇连续编号的文章,其中有3篇文章未涉及统计学内容,97篇文章纳入统计学分析,通过直观审核和SPSS 26.0软件统计分析判断正误。
2结果通过对97篇文章的审核,发现统计学问题比较突出,主要表现在5个方面,见表1。
3统计学问题分析3.1统计学方法描述不全面统计学方法描述过于简单和笼统,不能很好地解释和概况研究方法,编辑人员也无法审核研究方法的正误,统计学方法应写的具体和详细。
比如,对于计量资料,只写采用检验,没有写清楚具体采用了何种检验,因为检验包括单样本检验、独立样本检验和配对样本检验。
医学论文中统计图表的正确使用
医学论文中统计图表的正确使用在医学研究中，统计图表是表达和分析数据的重要工具。
本文将介绍如何在论文中正确使用统计图表，以提高研究成果的可读性和可信度。
关键词：医学论文、统计图表、数据表达、数据分析医学论文中通常需要处理大量的数据，包括临床试验、流行病学调查、基因组学等多方面的信息。
统计图表作为一种直观的数据表达方式，能够清晰地呈现研究结果，从而帮助读者更好地理解数据分析的结论。
在选择统计图表时，应根据研究数据的类型、数量和所要呈现的信息进行选择。
例如，对于比较两组数据的均值差异，可以选择柱状图或线图；对于展示多组数据间的关系，可以选择散点图或饼图。
选择合适的图表后，需要正确设置图表的各项参数。
例如，坐标轴的标签、图例、标题等，以便清晰地表达图表的含义。
同时，还需注意图表的尺度，确保数据表达的准确性。
选择正确的数据分析方法对于统计图表的使用至关重要。
常用的统计分析方法包括描述性统计、方差分析、卡方检验等。
作者需根据数据的特点和研究目的选择合适的方法进行数据分析。
统计图表中的尺度应设置合理，确保数据的准确性。
例如，在柱状图中，各柱子的高度应与其所代表的数据成比例；在线图中，线条的起伏应能反映出数据的变化。
在展示实验数据时，通常会涉及标准误差。
标准误差反映了数据散布的范围，帮助读者更好地理解数据的波动情况。
在制作图表时，应正确计算和标注标准误差。
为了使图表更加完整和易于理解，通常需要提供一些补充数据。
例如，可以在图表下方列出数据的平均值、中位数等指标，以便读者对数据进行整体把握。
下面通过一个实例来说明如何正确使用统计图表。
在一项探讨高血压与年龄关系的研究中，研究者收集了500名患者的血压和年龄数据，并采用统计图表来呈现分析结果。
由于要探讨的是高血压与年龄之间的关系，可以选择散点图来展示数据点，同时绘制一条趋势线来反映二者的关系。
在散点图中，横坐标为年龄，纵坐标为血压。
为了便于观察，可以将数据点的大小和颜色进行调整，使其在图中更加突出。
论文写作中如何处理数据分析结果与统计学检验
论文写作中如何处理数据分析结果与统计学检验在论文写作过程中，数据分析结果及统计学检验是非常重要的一部分。
它们可以提供客观的证据和支持，帮助我们验证研究假设，得出准确的结论。
然而，如何正确处理这些数据分析结果和统计学检验，使其更加合理、可靠，并且完整地呈现给读者，是一项挑战。
本文将探讨在论文写作中如何处理数据分析结果与统计学检验的几个关键方面。
一、呈现数据分析结果数据分析结果的呈现通常包括表格、图表和描述性统计。
在处理和呈现数据分析结果时，需要注意以下几点：1. 选择合适的图表和表格形式：根据数据的类型和呈现的目的，选择合适的图表和表格形式。
常用的图表包括柱状图、折线图和散点图，常用的表格包括交叉表和统计摘要表。
2. 清晰简洁地标注和标题：图表和表格需要清晰地标注和标题，包括数据来源、变量名称和单位等信息。
这样可以让读者迅速理解图表和表格的含义。
3. 适度纳入必要的详细说明：对于一些重要的数据分析结果，如果可能的话，在图表和表格的下方适度纳入必要的详细说明。
这有助于读者更全面地理解数据分析结果，并避免对数据的错误解读。
二、正确解读统计学检验结果统计学检验在论文中常用来验证假设和推断总体参数，是衡量研究结果显著性的重要工具。
在解读统计学检验结果时，需要注意以下几点：1. 报告检验的统计量和p值：在结果部分清晰地报告统计检验的统计量和p值。
统计量可以是t值、F值或卡方值等，p值则是判断结果是否显著的依据。
一般来说，p值小于0.05被认为是显著的。
2. 解读效应大小：除了报告p值以确定显著性外，还需要考虑效应的大小。
在报告统计学检验结果时，可以同时给出效应大小的指标，如Cohen's d或相关系数。
这有助于读者更好地理解研究结果的实际意义。
3. 注意结果的限制和解释：统计学检验只能表明研究结果在统计学上是否显著，但并不能确定其实际意义或因果关系。
因此，在解读统计学检验结果时，需要注意结果的限制，并给出合理的解释，避免不当的断言或误导读者。
医学论文中的统计学处理与基本要求
［ Ｊ ］ ．Ｊ Ｉ ｍｍｕ ｎ ｏ ｌ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ， １ ９ ８ ７ ，１ ０ ０ （ １ — ２ ） ： １ ７ ３ — １ ７ ９ ． ［ ７ ］ Ｗａ ｎ ｇ Ｃ Ｗ， Ｋｌ ｉ ｏ ｎ ｓ ｋ ｙ Ｄ Ｊ ．Ｔｈ ｅ ｍｏ ｌ ｅ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｏ ｆ ａ ｕ ｔ ｏ ｐ ｈ ａ ｇ ｙ ［ Ｊ ］ ．Ｍｏ ｌ Ｍｅ ｄ ， ２ ０ ０ ３ ， ９ （ ３ ～４ ） ： ６ ５ — ７ ６ ． ［ ８ ］ Ｍｉ ｚ ｕ ｓ ｈ ｉ ｍａ Ｎ， Ｓ ｕ ｇ ｉ ｔ ａ Ｈ，Ｙ ｏ ｓ ｈ ｉ ｍｏ ｒ ｉ Ｔ， ｅ ｔ ａ １ ．Ａ ｎ ｅ ｗ ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ —
ｄｕ ｃ ｅ ｓ ａ ｕ ｔ ｏ ｐｈ ａ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｏ ｘ ｉ ｃ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｐ ｏ ｌ ｙ ｇ ｌ ｕ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｅ ｅ ｘｐ ａ ｎｓ ｉ ｏ ｎ ｓ
ｉ ｎ ｆ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｕ ｓ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｏ ｆ Ｈｕ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｎ ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ［ Ｊ ］ ． Ｎａ ｔ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ，
是特 异性 识别该 抗原 决定 基 的。Ｗｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ｂ ｌ ｏ ｔ 和细 胞
好 的抗人 Ａｔ ｇ ５单 克 隆 抗体 ， 为进 一 步研 究 其 与 宫 颈
癌关 系及在 临床 上 的应用 奠定 了基础 。
【ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ参 考 文献 】
Ｅ １ ］ Ｍｉ ｚ ｕ ｓ ｈ ｉ ｍａ Ｎ， Ｌ ｅ ｖ ｉ ｎ ｅ Ｂ， Ｃ ｕ ｅ ｒ ｖ ｏ ＡＭ ， ｅ ｔ ａ １ ． Ａｕ ｔ ｏ ｐ ｈ ａ ｇ ｙ ｆ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ｄ ｉ ｓ —
医学论文的种类和撰写要求
医学论文的种类和撰写要求医学论文属于科技文献的重要组成部分,是医学发展的重要信息源,也是记录医学进步的历史性文件。
有统计资料表明,当今全世界每年通过各种刊物发表的科技论文达300～400万篇,其中约75%发表在期刊上。
可见科技期刊在传播科研成果、交流实践经验、启迪学术思想、推动社会进步方面起到了重要作用。
作为医学期刊,读者是主体,没有读者,期刊就失去了生命力;作者是源头,期刊的基本素材需要作者提供。
因此,欲成为医学期刊的优秀作者,必须了解和熟悉医学论文的种类及撰写规范,从而自如地撰写医学论文,积极地参与医学学术交流。
医学论文的种类较多,体裁各异,主要可分为七大类:(1)评论类;(2)论著类;(3)简报类;(4)病例报告类;(5)综述、讲座类;(6)会议纪要类;(7)消息动态类。
一、评论类常见栏目:述评、专论、编者的话、编者按、编后语等。
(一)述评和专论述评类文稿是作者或编者针对某一科研项目或研究专题进行较为广泛而深入的阐述和精辟的评论,也可对某一方面进行深入的专论。
要求观点鲜明、针对性强。
中华医学会系列杂志常见述评类栏目:述评、专家述评、专家专论、专家论坛、焦点论坛等。
(二)编者的话、编者按及编后语三者均是从编者的角度对某一刊物或某一组、某一篇具体文章的某个观点进行评论或阐述。
(1)编者的话一般涉及面较广,内容相对较全面。
可以是编者在新的一年开始时对刊物的设想、安排,或是对读者、作者的要求与希望;也可以是对一年工作的回顾与总结;或是对某一期文章的内容进行介绍和评论。
(2)编者按和编后语的针对性很强。
一般针对具体文章或文章中的某个观点或方法,提出编者明确的观点和见解;或者从具体文章引出带有普遍意义的问题,引导读者展开讨论。
编者按和编后语要求简明扼要、观点鲜明、语言精练、用词准确而慎重。
二、论著类医学论文的种类和体裁较多,但其中最基本、最具代表性的是论著(original article)或称为原著,医学论著又包括实验研究、临床研究、临床报告、现场调查研究等,均属于一次性文献,是报道基础、临床、预防等研究成果与实践经验的学术性论文,他们构成了各种医学学术性期刊的核心。
医学论文的基本要求
表 明 ，炎 性反 应标 志 物的水 平 与细 菌感 染存 在显 著相 关性 ，可 以 作 为 判断 细菌 感染 的 指标 。 目前可 用 于判 断炎性 反应 的标 志 物有 Ｐ Ｃ Ｔ、Ｌ Ｐ Ｓ 、ＷＢ Ｃ 等 。Ｐ Ｃ Ｔ 是 由位 于 ｌ １ 号染 色体 上 的Ｃ ＡＬ Ｃ ． Ｉ 基 因 编码 ，转 录后 在 甲状 腺滤 泡旁 细胞 粗 面 内质 网 翻译成 的降钙 素原
前体 ，Ｐ Ｃ Ｔ 由１ １ ６ 个氨 基 酸 分子 组 成 。在 生 理 情 况下 ，Ｐ Ｃ Ｔ 主要
整 抗生 素 的使用 ，改善并 评估 患者 预后 。 ４ 参 考 文 献 ［ １ １ ］ 张 立， 林 勇． 降钙 素原 在 呼吸 系统感 染性 疾病 诊 断及 治 疗 中 的 应用 ［ Ｊ ］ ． 东南 大学 学报 ・ 医学 版， ２ ０ １ １ ， ３ ０ （ ４ ） ： ６ ４ ３ ．
２ ２４ ０
吉林 医学２ ０ １ ３ 年４ 月第 ３ ４ ￣
１ ２ 期
正常值 ，阳性为 ＞１ ０ ｐ ｇ ／ ｍｌ ；￣Ｐ Ｃ Ｔ ／０ ＞ ． ５ ｎ ｇ ／ ｍ ｌ 为截 断点 观察 血清
ＷＢ Ｃ 计 数 、Ｌ Ｐ Ｓ 以及Ｐ Ｃ Ｔ 在 诊 断预测 Ｖ Ａ Ｐ 中 的灵敏 性 、特 异性 ， 并 计算 尤 登指 数 ，详见 表 ３ 。血 清 Ｐ Ｃ Ｔ 对于Ｖ Ａ Ｐ 的诊 断 预 测灵 敏 性 及 特 异 性 均 高 于Ｗ Ｂ Ｃ 及Ｌ Ｐ Ｓ，差 异 有 统 计 学 意 义 （ Ｐ ＝ ０ ． ０ １ ５
８ ３ ％、８ ５ ％、８ ８ ％，尤登指 数分别 为０ ． ５ 、０ ． ６ １ 、Ｏ ． ５ ５ 、０ ． ５ ３ ，可 以看 出 ，以Ｐ Ｃ Ｔ 为０ ． ５ ｎ ｇ ／ ｍ￣ 时尤登指 数最高 ， 说 明设 定Ｐ Ｃ Ｔ ＞０ Ｉ ． ５ ｎ ｇ ／ ｍｌ 为 阳性 值 时的 预测Ｖ Ａ Ｐ 的价 值最 大 。本 试验 还 观察 了不 同炎性 指 标 在Ｖ Ａ Ｐ 中的诊 断 预测 价值 ，以ＷＢ Ｃ＞ ９ ． １ ５×１ ０ 为 阳性 ，以Ｌ Ｐ Ｓ
医学论文中的数据处理
般指 标数 值 相 差 大 一些 ， 容 易 有 、 有 显 著 的统 也 或
因此 ， 在论 文 中经 常 可 以 见 到 的 “ 者 有 显著 差 两
计 学 意义一 些 。 别” “ 、 两者 差别极 其显著 ” “ （ ） 、 有 无 显著 性 差 别 ” 之类 说法 ， 就属 于 对假 设 检 验 意义 的理 解 不 准 确 ， 达不 表 正确 。故建 议用 “ 差异有 （ ） 计 学意 义 ” 来 取 代易 无 统 ， 于误解 的“ 异 有（ ） 著性意 义” 表达统 计结 果 。 差 无 显 来 同时 ， 统 计 结 果 推 断 出 的专 业 结 论 不 能 绝 对 从 化 。因为统计 结论 是概 率性 的 ， 是绝 对 的肯 定 或 否 不
差 异可 能就有 统计 学意 义 了。所 以 ， 计 结 论 是 Ｐ＞ 统
０ ０ ， 作 者 认 为 在 实 际上 可 能有 意义 时 ， 分 析可 ．５ 而 应 能原 因是不 是例 数 过少 、 究 深度 不 够 等 。 同样 ，统 研
计 学上 差异有 显著 意义 ， 并不 意 味着 在 实 际上 就 一定
当前 ， 医学论 文 的作 者 对 统计 学 方面 的问题 已普 遍引起 重 视。但 仍有 许 多论 文在 统 计 数 据 的处理 分 析方 面或多 或少地存 在着 一些 问题 ： 的仅 对研 究 结 有 果的 均数 、 准 差 、 标 频数 、 成 比或 率 进 行 描述 ； 的 构 有 对结 果进行 了 统计 学 处 理 ， 分 析 方 法 却 交 待不 明 ； 但 有 的使 用的统计 分析方 法不 当。 这既有 统计学理 论和 技术 问题 ， 涉及 科 学态 度 也 和作 风问题 。论 文 中 所 出 现 的有 关 统 计 学 方 面 的 问 题， 大部分并 非 是深 奥 的 数 理 统 计 问 题 ， 当部分 涉 相 及 的仅是一些 统计学基 础知 识 。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。
有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%[1]。
为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。
1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。
理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。
但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。
常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。
当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验[3]。
②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。
常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。
③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。
与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。
若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。
此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。
2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。
医学论文中的统计学处理与基本要求
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论 文 中应 明 确 陈 述 统 计设 计 的名 称 。 实验 设计 应 描 述 设 计 类 型 ： 组 如 成
设 、对 计随 区 设 、因 计 ｉ 计配 设 、机 组 计析 设 、
正 交 试验 设计 、 丁 方 设 计 等 ； 查 设 计应 描 述 前瞻 性 、 拉 调 回顾 性 、 述 性 研 究 ； 床 试 验 设 计应 描 述 属 于 第 几 期 临 床 试验 叙 临
（０ ９ ２ ６ 收 稿 ） ２ ０ －１ －１
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医学 论 文 中的统 计学 处 理 与 基本要 求
１ 统计 设计 应 科 学 、 范 、 规
多 指 标 用 多 元 分析 ， 多指 标 医 学参 考 值 范 围 用 确 定 医 学 参 考 值 范 围 的 多 指 标 统 计 方 法 ； 指 标 之 间 的 关 系 （ 浓 度 依 赖 两 如 效 应） 直 线 相 关 、 用 曲线 相 关 、 级 相 关 分析 ， 于 双 向 分 类 资 料 用 一 般 ｘ 检 验 ， 传 研 究 资料 要 用 医 学 遗 传 数 理 统 计 方 等 对 遗 法 ． 不 能 随 意 采 用普 通 统 计 方 法 。 而
ｉｖｓ ｅｌｗ ｔ ｓｙ ｕｒｓｕ ｄ Ｕ． ｔｏ ｓ ０ １ １ ｎ ａｖ ｏ ｉ ｅ ｉ ｌａ ｎ 】 ｒ ｐＲｅ２ ０ ；９ ｉ ｎ ｎｔ ｔ ｏ ｏｈ ，
（） １ ５ ２： ９
护理论文写作过程中常用统计学方法的描述和常见错误
护理论文写作过程中常用统计学方法的描述和常见错误医学统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，被广泛地应用到医学研究中。
在医学研究过程和医学论文的撰写过程中常常需要对数据进行统计学处理。
正确的统计学方法对说明研究问题、证明研究假设的成立具有重要意义。
统计学方法选择不当，对研究的科学性、逻辑性、合理性和严谨性都会产生严重影响。
本刊编辑部针对常见的护理统计学错误进行归纳总结，供读者参考。
一、统计描述在研究中，对每个观察单位的某项特征进行测量或者观察，该项特征称为变量。
根据变量值的特点，将研究资料分为两大类：定量资料和定性资料。
1．定量资料：又称为数值变量，分为连续型变量（如：身高、体重等）和离散型变量（如：每个病人就诊次数）。
当数据符合正态分布时，用（均数± 标准差，）来描述，当数据符合偏态分布时，用（中位数，四分位数间 ( M，Q)）来描述。
若样本数较少或者缺乏相关先验信息时，应对资料进行正态性检验。
精确判断一组数据是否呈正态分布，最好借助于SPSS、SAS 等统计分析软件。
2．定性资料：是指对每个研究对象的某些方面的特征和性质，进行表达或描述所得的资料，分为无序分类变量（如: 性别、血型等）和有序分类变量（如疗效: 显效、有效和无效）。
通常用率（百分率、千分率和万分率）和构成比（百分比）来描述。
二、统计分析1．定量资料的统计学分析主要考虑两个方面，一是正确辨析定量资料所选取的实验设计类型；二是检查定量资料是否具备参数检验（独立性正态性和方差齐性）的前提条件。
实际上很多科研人员不能正确判定其实验设计类型，导致大量统计学错误出现。
主要有以下两类错误：（1）不管定量资料对应的实验设计类型是什么，一律套用单因素两水平（或成组）设计资料的检验方法（如t 检验或秩和检验）或单因素多水平设计定量资料的分析方法（如单因素多水平设计定量资料的方差分析或秩和检验）。
（2）当定量资料不满足参数检验的前提条件时，盲目套用参数检验方法。
医学论文中统计学处理的有关要求
医学论文中统计学处理的有关要求医学论文中统计学处理的要求引言：医学研究的目的是为了揭示疾病的发生机制、评估治疗手段的疗效以及进行流行病学调查等。
而统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它可以通过数学的方法对实验数据进行处理和解释，帮助研究者得出可靠的结论。
本文将介绍医学论文中统计学处理的要求。
数据收集和处理：在医学研究中，数据的收集是非常重要的一步。
一般通过临床观察、实验实施或病例调查等方法来收集数据。
在收集数据时，应遵循一定的规范，如使用标准的问卷、记录详细的实验过程等，以确保数据的可靠性和准确性。
同时，必须保护受试者的隐私和权益。
数据的统计描述和展示：在医学论文中，对数据进行统计描述和展示是十分重要的。
一般可通过平均值、标准差、中位数等来描述数据集的集中趋势和离散程度。
此外，还应该利用图表来直观地展示数据的分布情况，如直方图、饼图、散点图等。
这些统计描述和展示方法有助于读者更好地理解数据。
假设检验和置信区间：在医学论文中，常常需要对数据进行假设检验。
假设检验是用来判断两个或多个数据集之间是否存在显著差异的统计方法。
在进行假设检验时，需设定原假设和备择假设，并选择适当的检验方法进行分析。
此外，还应计算置信区间，以提供数据估计的范围。
相关性分析和回归分析：在医学研究中，常常需要通过相关性分析来研究不同因素之间的关系。
相关性分析可以通过计算相关系数来衡量两个变量之间的相关程度。
此外，回归分析可以用来建立模型，预测变量之间的关系，并且可以用来控制其他因素的影响。
生存分析：在某些医学研究中，需要研究患者的生存时间或事件发生时间。
生存分析可以通过生存曲线、生存率和风险比等指标来描述。
常用的生存分析方法有Kaplan-Meier法和Cox比例风险模型。
统计学软件的使用：在医学论文中，经常需要借助统计学软件进行数据处理和分析。
如SPSS、SAS、R等。
因此，研究者应熟练掌握统计学软件的使用方法。
结论：统计学处理在医学论文中起到了不可或缺的作用。
要重视统计学方法在医学论文中的正确使用
１ 统计研 究设计
的。循证医学的内涵包括了阅读医学论文 ， 从中筛选具有持
久学术 价值 的论文 ， 通过系统地列 出可以回答 的相关 问题 ， 并
统 计研 究设计包 括 ； 调查设 计 、 实验 设计 和临床 试验设 计 。医学论文 中， 如果采用 了统计学 的方法 ， 中应 明确 交 在文
的论文 ， 统计学误用 率高达 ８ ％左右 ｌ ， 至更 高 ， 引起 广 Ｏ ２甚 Ｊ 应
大读者 、 作者以及编 者的高度重视 。 循证 医学理论是从大型临床试验和汇总分析 中总结出来
编辑针对医学论文需要重点审查的内容。下面结合实际工作
体会针对 医学 期 刊 中常见 的统计 学存 在 的问题 简要 归纳如
察 指标 ， 问的可 比性 和均衡性差 ， 组 结论 的可靠性 差等 等 Ｊ ２。
析和横断 面研究等 ， 目前这一类 描述性 的论文在 骨伤科 的医 学期刊 中占有大多数 ， 由于其论证 强度不高 ， 往往 存在低水 平 重 复的现象 。分析性研究包括病例一 对照研究 、 队列研 究及随 机对照 临床研究等 ， 这一类 的研究 论证强 度较高 。描述性 研 究在探讨疾病 的决定性 因素时经 常可提供 重要 的线 索 ， 由 但
于设 计本身 固有 的缺 陷， 描述性研 究主要用于建立假设 ， 而不
使我 国医学期刊中有 持久 学术价值 的医学论 文数 大打折扣 。
发表论文是科研工作 的一种 表现形 式 ， 一个侧 面可 以 从
反映出与论文相对应的科研工作本身是否具有很高的科学 性。传统评估论 文价值 的方法 主要看论 文的结论 。结论如 果
问题仍较严重。本期刊出的连智华的“ 中国骨伤》 《 论文中的
医学论文写作必备五大要素
医学论文写作五大要素医学论文是医学科学研究工作的文字记录和书面总结，是医学科学研究工作的重要组成部分, 也是取得学历、学位、晋升职称的必要条件。
医学论文一般分为药学论文,医学论文,临床医学论文。
医学论文报道医学领域领先的科研成果;是医学科学研究工作者辛勤劳动的结晶，是人类医学科学发展和进步的动力。
从事医学科研究工作的同志，经常撰写医学论文，不仅可以扩大视野，掌握国内、外医学动态，而且能提高科研设计能力和研究能力，以及教学能力和业务水平。
反过来，如果科研能力、业务水平及教学能力提高了，工作成绩显著，又能写出高质量的医学论文。
论文一经发表，即被社会所承认，也是该项目取得科研成果的必要途径。
由此可知，医学论文像一面镜子一样，反映出一个国家、一个省、一个地区、一个单位的医学科学水平和工作风貌，更能反映出人才的多少和水平的高低。
因此，如何撰写出高质量的医学论文是广大医务工作者应该掌握的基本技能，是摆在每个医务工作者面前的一个重要课题。
为了提高大家的医学论文写作水平，本文重点介绍医学论文写作必备的五个方面。
第一：思想性医学论文是专业性、探索性很强的文章，它的基本任务是探索未知，具体讲就是提出问题、解决问题，即提出前人从未提出过的问题，解决前人没有解决的问题。
然而，医学论文同样要体现党和国家有关卫生工作的方针、政策，贯彻理论与实践、普及与提高相结合的方针，反映我国医学科学工作的重大进展，促进国内、外医学界的学术交流。
同时，在医学科学研究工作中，必须理论联系实际，运用辩证唯物主义和历史唯物主义的观点分析问题。
要遵守国家法令，执行著作权法、保密和技术专利等有关规定。
做到尊重科学，讲究道德，反对作假，反对剽窃。
让医学技术工作面向经济建设，为国家经济建设服务。
因为在一定程度上讲，“文如其人”;所以，医务工作者有了好的思想才会有好的主题，有了好的主题才会有好的结论，最后才会有好的论文发表。
第二：创新性科学贵在创新，只有不断创新，人类社会才会进步，医学科学也不例外。
医学科研论文中的统计学问题汇总分析
------------------------------------------ 最新资料推荐------------------------------------ 医学科研论文中的统计学问题汇总分析医学科研论文中的统计学问题汇总分析作者：郑华宾ARS医学统计学是一门帮助人们透过偶然现象，分析和判断事物内在规律的科学。
随着医学科研工作的深入，医学统计学的应用越来越广泛。
由于统计学的内容非常丰富，并且仍在不断发展，而医务工作者常因各种原因不愿花费许多精力钻研统计学知识，故医学论文中误用统计学的现象较为严重。
为了减少这一现象，提高论文的水平，现就论文中常见的统计学错误，分析讨论如下。
1 .文中未交待所用统计方法论文中应将所用的统计方法交待清楚，例如，是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit 分析还是卡方检验，是作相关分析还是作回归推断。
使用不正确的统计方法会得出错误的结论，所以统计方法交待不清或根本不予交待，会使读者对论文结论的正确与否无法判断。
有的作者只提一句经统计学处理后，就写出结论;有的甚至于直接用P值说明问题了事。
正确的做法应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，这样才有说服力。
严格地说，应写明精确的统计量值和P值,如t值、F值、2 值等,不应笼统地以P0.05或P0.05代替。
此外,最好能交待所使用的计算工具与统计软件名称。
因采用公认的统计软件（如SAS、SPSS等）或程序型计算器进行计算，与手工计算相比,既准确又快捷，其计算结果易于被人接受。
2.使用统计方法时不考虑其应用条件每一种统计方法都有其适用条件。
在表示数值变量资料（计量资料）的平均水平时常用到平均数。
然而平均数有算术平均数（均数）、几何均数和中位数，各有其应用条件。
应用均数时，必须首先确定数据为正态分布。
如果数据是偏态分布，仍用均数表示其平均水平势必导致错误的结论，不少作者没有注意到这一点。
常用医学统计方法及科研论文写作
设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分 析方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。
老少比 =
×
65岁及以上老年人口数 14岁及以下少年儿童人口数
100%
人口金字塔
人口金字塔是一种用几何图形来形象地表示 人口性别年龄构成的方法。其图形形如金字塔， 故称为人口金字塔 。
人口金字塔分型
增长型人口：人口金字 塔呈上尖下宽，多 为出生率大于死亡 率，表示人口不断 增长。 静止型人口：除高龄组 构成较小外，其它 各年龄组构成相近， 此类人口出生率基 本等于死亡率，人 口总数基本稳定。 缩减型人口：人口金字 塔呈现上下两头小， 中间大，一般多为 死亡率大于出生率， 人口总数不断减少。
解决方法
可避免 查明并去除原因
测量误差 （随机） 抽样误差 (随机)
测量变异
测值-真值
随机
不可避免 提高测量精度 不可避免 增加样本含量
个体变异
样本--总体 样本--样本
随机
4、概率和小概率事件
概率是反映某一事件发生的可能性的大小，常
用符号P表示。其值在0和1之间。概率等于1
的事件是必然事件（P=1），概率等于0的事
围生期死亡 新生儿 死亡
婴儿 死亡
新生儿死亡率 指某地某年平均每千名活产 数中未满28天的新生儿死亡数，其算式为：
同年未满28天的新生儿死亡数
新生儿死亡率=
某年活产总数
医学科研方法及统计学处理
2、指标使用不当：例如，使用灵敏度和特异度等指标来评估诊断性试验的 结果，而不考虑其是否适用于该研究；或者未对指标进行详细定义和说明。
为了避免这些问题，医学科研论文应该根据具体情况选择合适的统计学方法 和指标，并对方法和指标进行详细介绍和解释。此外，还要注意对数据的正态性、 方差齐性等进行检验，以确保所选择的统计学方法和指标的正确性。
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3、测量指标
选择正确的测量指标对于医学科研至关重要。应选择能够客观、准确地反映 研究对象的生理、生化、影像等方面变化的指标。同时，根据研究目的和实际情 况，合理运用统计学方法对指标进行分析。
二、统计学处理
1、描述性统计
描述性统计是统计学处理的基础，主要包括一般统计指标（如均值、中位数、 标准差等）和正态分布、方差分析等内容。这些方法可以帮助我们了解数据的分 布情况，为进一步的分析和推断提供依据。
随机分组和盲法是医学科研中常用的降低偏倚的方法。然而，一些论文在描 述实验方法时，未提及随机分组和盲法，导致无法判断其偏倚控制情况。
为了解决这个问题，医学科研论文应明确描述实验对象的随机分组方法和盲 法实施过程。
错误3：数据不完整或存在数据 异常
数据不完整或数据异常可能导致研究结果出现偏差。例如，一些论文可能只 报告了部分数据，导致读者无法全面了解研究结果；或者数据存在异常值，影响 整体结果的稳定性。
2、因果关系统计
因果关系统计用于探究变量之间的因果关系。常用的方法包括回归分析、协 方差分析和分层分析等。
回归分析是探究两个或多个变量之间因果关系的一种有力工具，可以用来预 测、解释和控制的变量之间的关系。例如，在医学研究中，我们可以通过回归分 析来探究血压和心率之间的关系。
如何在毕业论文中正确解读和分析统计数据
如何在毕业论文中正确解读和分析统计数据在毕业论文中，正确解读和分析统计数据是非常重要的一步。
统计数据可以为我们提供丰富的信息，从而支持我们的研究目的和发现。
然而，由于统计学的复杂性和数据解读的主观性，我们需要采取一些方法来确保我们对数据的解读和分析是准确和可靠的。
本文将介绍一些建议和步骤，帮助我们在毕业论文中正确解读和分析统计数据。
一、准备工作1. 数据收集与整理：在进行数据解读和分析之前，我们首先需要收集和整理相关的统计数据。
这包括确定相关的研究问题、确定适当的数据来源和采集方法，并进行数据整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据转化与可视化：有时，统计数据可能以原始形式呈现，例如数字或文本。
为了更好地理解和分析数据，我们可以考虑将数据转化为图表、图形或其他可视化形式。
这将帮助我们更直观地观察和比较数据，并发现数据之间的关系和模式。
二、了解基本统计概念在解读和分析统计数据之前，我们需要了解一些基本的统计概念。
这将有助于我们理解数据的特征和分布，并为进一步的解读和分析提供基础。
1. 中心趋势测量：中心趋势测量可以告诉我们数据的平均水平。
常见的中心趋势测量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的总和除以数据的个数，中位数是将数据按顺序排列后的中间值，众数是出现频率最高的值。
2. 变异性测量：变异性测量可以告诉我们数据的离散程度。
常见的变异性测量包括方差、标准差和范围。
方差和标准差衡量了数据与其平均值之间的差异程度，范围是最大值和最小值之间的差异。
3. 相关性分析：相关性分析可以帮助我们了解数据之间的关系。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间的相关性强度和方向（正相关还是负相关）。
三、数据解读和分析步骤1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行基本概括和总结的过程。
我们可以计算平均数、中位数、众数等中心趋势测量值，以及方差、标准差等变异性测量值。
这些统计指标将帮助我们了解数据的分布和特征。
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医 学 论 文 中 的 统 计 学 处 理 与 基 本 要 求
１ 统 计 设 计 应 科 学 、 范 规
双 向分类 资料 用一般 ｙ 检验 ， 传研究 资 料要 用 医学 。 遗
遗传 数理 统计 方法 ， 而不 能随 意采用 普通 统 计方 法 。
３ 统 计 分 析 结 果 解 释 应 合 理
论 文 中应 明确 陈述 统计 设 计 的 名称 ， 实验 设 计 如 应描述设计类 型 ： 组设 计、 成 配对 设 计 、 机 区组 设 随
计 、 因设计 、 交试 验 设 计 、 丁方 设 计 ， ； 查设 析 正 拉 等 调 计 应 描 述 前 瞻 性 、 顾 性 、 述 性 研 究 ； 床 试 验 设 计 回 叙 临
西部 医学 ２ １ ０ ０年 １ ２月 第 ２ 第 １ ２卷 ２期 Ｍｅ Ｗ ｅｔＣ ｉａＤ ｃｍｂｒ２ １ ， １２ ， ｏ １ ｄＪ ｓ ｈｎ ， ｅｅ ｅ ０ ０ Ｖｏ． ２ Ｎ ． ２
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