医学论文中的统计学方法是什么意思

医学论文中的统计学方法是什么意思

多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验 (多个均数两两之间的全面比较 )、LSD-t检验 (适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较 )。非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验）按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊 娠的精子参数比较：数据类型及变量的说明：y：计量拟采用的分析方法：卡方检验拟采用的分析软件：spss原始数据附件及格式：word表能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为05/N）。重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。

正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义

论文中的统计学方法是什么意思

相关分析 回归分析 参数估计 假设检验 判别分析 因子分析 聚类分析 主成分分析 对应分析 等等

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程

今天中午，妈妈给我剪了好多漂亮的彩色的花瓣，有红色的、橙色的、绿色的、紫色的、蓝色的、黄色的，我非常喜欢。吃完晚饭，我和妈妈一起用这些五颜六色的花瓣做数学游戏。妈妈把这些花瓣放在一起，让我数一数每种颜色的花瓣有几片？我想：可以把它们先按照颜色分开，每种颜色都摆成一横排，这样就能一下子看出来每种颜色的花瓣有几片了。然后，我就开始动手摆了。摆的时候，我又想：可以按照从多到少或从少到多的顺序来摆。我是按照从少到多的顺序摆的。摆完了以后，我一下就数出来了，数的结果是：绿色的花瓣有4片，红色的花瓣有5片，紫色的花瓣有6片，蓝色的花瓣有7片，橙色的花瓣有8片，黄色的花瓣有9片。妈妈说我的方法很好，一目了然。又让我想一想可以用什么方法来表示每种花瓣的数量呢？我们在数学课上学过统计，我觉得可以用统计的方法来表示每种花瓣的数量。我一共想出了三种方法。第一种方法是画表格，在表格里画花瓣。第二种方法也是画表格，不过要在表格里涂颜色第三种方法还是画表格，在表格里写数字。这三种方法都是我自己想出来的，妈妈说我的方法非常好，从表格里一看就知道每种颜色的花有几朵了。妈妈又让我看着表格提一些数学问题，我也想了好多呢！1、一共有多少片花瓣？2、什么颜色的花瓣最多？3、什么颜色的花瓣最少？4、橙色和绿色的花瓣一共有多少片？5、黄色的花瓣比蓝色的花瓣多几片？6、红色的花瓣比黄色的花瓣少几片？7、把这些花瓣按从多到少的顺序排一排。······我还能提出好多好多的问题呢！今天，我又学到了很多知识，我还会用三种方法统计数量了，数学游戏真好玩！

医学论文中的统计学方法是什么

医学课研究中常见的计算方法有哪些，这跟你开玩笑相关的老师或者相关的地方查一下专业的答案。

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。

常用的医学科研统计方法有：计量资料的统计方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和方差分析（ANOVN，即F检验）等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的；方差分析可用于两个以上样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性

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论文中统计学方法描述是什么意思

描述统计描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。

描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。

统计学是数学的一门，用来搜集、分析、演绎以及呈现数据。它被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。譬如自一组数据中，可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态，建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 [编辑] 统计学的历史 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及义大利文 statista (国民或政治家)。 德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。因此，统计学的初衷是作为政府(通常是中央政府)以及管理阶层的工具。它大量透过国家以及国际统计服务蒐集国家以及本土的资料。另外依照各方面，普查则提供关母体的资讯。统计背后牵涉到更多数学导向的领域，如机率，或是从经验科学(特别在天文学)中获得的经验证据设定估计参数。在今日的世界里统计已经被使用在不仅仅是国家或政府的事务，更延伸到商业，自然以及社会科学，医疗等甚至更多方面。因为统计学拥有深厚的历史以及广泛的应用性，统计学通常不只被认为是数学所处理的对象，而是与数学本身的哲学定义与意义有密切的关联。许多知名的大学拥有独立的数理统计学系。统计学也在如心理学，教育以及公共卫生学系中被视为是一门主科。[编辑] 统计学的观念 费舍尔鸠尾花数据集之中杂色鸠尾花萼片宽度数据的分布直方图 为了将统计学应用到科学、工业以及社会问题上，我们由研究母群体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母群体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成;由这种资料蒐集所组成的母群体我们称它叫时间序列。为了实际的理由，我们选择研究母群体的子集代替研究母群体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所蒐集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：是否可以摘要的说明资料的情形，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母群体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差等。图像的摘要则包含了许多种的表和图。主要是就说明资料的集中和离散情形。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母群体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现(假设检定)，对于数字特征量的估计(估计)，对于未来观察的预测，关联性的预测(相关性)，或是将关系模型化(回归)。其他的模型化技术包括变异数分析(ANOVA)，时间序列(time series analysis)，以及数据挖掘(data mining)。相关的观念特别值得被拿出来讨论。对于资料集合的统计分析可能显示两个变数(母群体中的两种性质)倾向于一起变动，好像它们是相连的一样。举例来说，对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。这两个变数被称做相关的。但是实际上，我们不能直接推论这两个变数中有因果关系;参见相关性推论因果关系(逻辑谬误)。如果样本足以代表母群体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母群体之上。最大的问题在于决定样本是否足以代表整个母群体。统计学提供了许多方法来估计和修正样本和蒐集资料过程中的随机性(误差)，如同上面所提到的透过经验所设计的实验。参见实验设计。要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。数理统计(通常又叫做统计理论)是应用数学的分支，它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母群体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。[编辑] 统计方法 [编辑] 测量的尺度 根据Stevens(1951)对数字的尺度分类，统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量(名目，顺序，等距，等比)在统计过程中具有不等的实用性 。等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的，等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）。（ Ordinal measurements）顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。[编辑] 统计技术 以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序变异数分析(ANOVA) 费雪最小显著差异法（Fisher's Least Significant Difference test ） 学生t检验(Student's t-test) 曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U） 回归分析（regression analysis） 相关性（correlation） 皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 史匹曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient ） 卡方分配（chi-square ） [编辑] 延伸学科 有些科学广泛的应用统计的方法使得他们拥有各自的统计术语，这些学科包括:农业科学 生物统计 商务统计 资料采矿（应用统计学以及图形从资料中获取知识） 经济统计学 电机统计 统计物理学 人口统计 心理统计学 教育统计学 社会统计（包括所有的社会科学） 文献统计分析 化学与程序分析（所有有关化学的资料分析与化工科学） 运动统计学，特别是棒球以及曲棍球 统计对于商业以及工业是一个基本的关键。他被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对资料作出结论，并且完成资料取向的决策。在这些领域统计扮演了一个重要的角色。

医学论文方法学是什么意思

医学论文写作技巧最好的方法就是和实验相关，做实验，得出实验数据，分析数据，最后得出某个结论，这是惯用的医学论文写作模式。你可以百度下：普刊学术中心，很多关于论文写作方面的知识和技巧，可以大大提升你的写作水平，当然，医学论文其实比较好发SCI或者EI级别的论文，如果你要发EI级别的论文，可以百度下：EI学术会议中心，不错

貌似是 医学论文写作技巧的啊

最佳答案列数字、举例子、打比方、分类别就这些了

你是要发表什么样的文章呢？是普通的散文还是学术论文呢？一般普通的散文只要投稿杂 志 3-10 天内就会给你打电话是否录用了，然后把稿费给你邮过来，但是学术期刊可以没有 什么稿费了，还要你自己付版面费用。目前国内绝大部分学术期刊都向作者