医学论文中常见统计学错误案例分析怎么写

医学论文中常见统计学错误案例分析

我可以把知道的告诉你，像我就是从事医学论文发表的

中国光大（集团）总公司：　　你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》（光京字［2003］67号）收悉。经研究，现批复如下：　　一、我局现行企业集团统计报表制度规定，国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团，因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队，具体执行时间从今年半年报开始。　　二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》（京统发［2003］85号）要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜，我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通，北京市企业集团统计的范围不再包括你公司，其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日

不论是什么错，还是谁提出的，一经核实，原刊物会在以后的期刊中，给出勘误表或更正。如果是作者本人，发现的最好尽快与杂志社联系，予以更正，并附一封对读者的致歉信。

秩和检验这个是比较效果的卡方只是比较的构成差别两种方法有的时候结果可能会一样但是如果不一样结果会误导大家的正确的应该是秩和检验

医学论文中常见统计学错误案例分析怎么写

案例分析类型的论文是一种常见的论文研究方法，我们经常能从一些法律专业、教育专业甚至mba方向的论文里看到这种写法。常见的模式为：介绍案例通过案例找到要研究的问题分析问题出现的原因提出解决问题的对策，按照这个模式，论文的基本框架就出来了。本文从写作内容和格式着手，对案例分析类型的论文写作进行介绍。 1、案例分析论文来源 案例素材必须是学生亲身经历（如通过本人所从事的工作或深入实际的调查研究课题等）获得；案例素材所涉及的单位，建议原则上为某一企业，对特别有现实意义的案例，也可以是针对某一行业、某一科研院所、高等学校或政府的某一经济主管部门；案例素材应真实可靠，应取得所在单位负责人的支持与同意。应不违反有关的法律或损害所在单位的利益。必要时可对该单位的名称、有关人物的真实身份及姓名、相关数据等进行掩饰性处理。 2、案例分析报告内容组成 （1）情景描述--分析给出的案例中的情景（企业介绍，案情介绍） （2）原因分析--分析出现该问题的原因（企业现状问题，案情形成原因） （3）提出备选方案--分析问题的解决方法并提出可行的备选方案 （4）评估并加以选择--进行备选方案的评估及选择 3、案例正文案例正文是案例主体部分的核心，应介绍案例的人物、组织以及事件的经过。可以按照时间顺序或事情发展的逻辑顺序组织案例的主要内容。尽量加入一些数字和图表，以加深读者对案例的理解。（1）案例正文的叙述，要做到全面、周密、客观，避免加大作者的主观分析评价。同时，还要注重情节的真实感和生动性（2）案例正文中涉及的组织、人物和统计数据等，可以作适当的技术性处理。例如，隐去组织和人物的真实名称而采用化名，对真实的统计数据作同比放大（或缩小）处理。（3）案例正文中的内容也可根据编写需要进行适当标注。 4、进行案例分析案例分析是在案例介绍完以后，对案例进行系统且深入的分析。分析报告是只针对案例正文的，这就要求我们案例中出现的重要内容，需要在分析报告里得到充分的体现；分析报告中出现的素材，也必须是案例正文里包含的。在探讨案例中问题的过程中，不能脱离案例本身，不能过度地引申。

我来帮帮你大哥风范复合化肥 大哥你也真是，咋在这做广告来了，，你看你，这题目可是关于医学论文的。你怎么做广告也不看地方。真是浪费发帖者的心血。。哎！可悲啊！

我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！

去知网找，那里肯定有你要的论文，自己可以先搜搜看，不知道怎样找的话，可以去我百度空间里，有如何在网络上找论文的文章介绍

医学论文常见统计学错误

胡良平教授有一本书，<医学统计学基础与典型错误辨析> 可以看看

学好了数学或者成为了一个优秀的程序员绝对不等于对统计学有很好的了解。还有一些案例中显示有扎实的统计能力的优秀科学家也不一定总是在统计方面能做好——科学家也是人，他们也会在统计学领域犯错，这里有些例子： 非常草率的处理数据，例如：数据误读，错误标注，未能正确清理数据，合并不正确项，不存档等等。 对概率论的理解不足，过分依赖少数概率分布，如常态。 对取样理论和取样方法的无知：从一个小的自选择样本推广到一个大的异质群体就是一个例子。对数据加权的误解也很常见。第三个例子使用复杂抽样方法时，将数据视为一个简单的随机样本。 对统计推断的把握不严，如混淆统计意义和实际意义。另一个例子是对人口数据进行重要性测试。例如，如果我们对A国有五十年的季度GDP数据，这200个数据点是该时间段内国家的人口数据，而不是人口的样本。例如，进行t检验，看看线性趋势是否与零有统计学上的差异，在这种情况下是没有意义的。 利用机会寻找重大差异(p-hacking)，却不考虑已经进行的显著性测试的数量。 在学术期刊上，要获得学术期刊的认可，通常需要达到统计上的重要性，而出版偏倚是一个严重的后果。 Meta-Analysis (Borenstein et ) 和Methodsof Meta-Analysis (Schmidt and Hunter)这2本书中的对应方法很管用值得一看。 从一个没有被复制甚至交叉验证的单一研究中得出戏剧性的结论。 对贝叶斯统计，非参数统计，心理计量学和潜在变量模型的理解太表面。 对分析时间序列和纵向数据的方法，以及空间统计和多层次混合模型理解不充分。 许多工具，如支持向量机和人工神经网络，以及数据挖掘和预测分析中常用的Boosting和bagging等概念，对许多尚未开发的科学领域有潜在的实用价值。 没有对广义线性模型方程给予足够的关注，例如忽略交互术语。 在量化回归、回归样条、广义相加模型或其他方法时，对一组特定的数据进行线性化。 不理解（或忽略）重要的统计假设。回归分析被普遍滥用。 测量误差：统计显着性测试不考虑测量误差，但测量误差可能会对统计模型的解释造成很大影响。 忽略回归到平均值：一个非常古老而又非常危险的错误！ 出于各种动机对连续变量进行分类，以满足统计假设，但这样做是不对的。另一个原因是它是一种输出结果的方法——一些“效应”是年龄真正的代理或年龄大大缓和。连续年龄有时被故意地分组到广泛的年龄范围，使其效果减弱。这样，一个不负责任的研究者可以得出结论：他们试图建立的效果在控制年龄后是“显着的”。 已经知道结果后才提出假设:这个现象很普遍，以至于“人人都做，所以没关系”。 用数据子集支持一个假设：“调整”数据直到它支持一个假设。 混淆因果关系：对因果机制的误解并不罕见。 埋藏在评论里的错误：有成千上万的“学术”出版物，但很少有期刊审稿人是具备专业的统计知识。 将模拟数据当作实际数据处理，并将计算机模拟解释为使用真实数据的实验。 基于假设而不是数据来进行粗略的估计，这在学术文献中很常见，我们很少注意到。随机模型有时也被误解为确定性模型。 试图 “从石头里挤血” ：当数据越少，研究人员就越要 “填写空白”。有许多(通常是复杂的)方法来处理过少的数据量，但都增加了进入建模过程的主观性。反过来，这也为不负责人的科学家提供了更多的余地。 元分析和倾向分数分析的不当使用。 “从小见大”——用少量信息去证实假设。 不跟上统计数据的最新发展，不与专业统计人员交流。这是上面列出的许多问题的根本原因。

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。

论文摘要常见错误案例分析怎么写

首先 案例分析类论文是论文的一种，是给出一个具体的事例，然后综合多种分析方法对问题进行分析，最终得出结论或者给出建议的一种论文体裁　　案例性论文的基本结构　　论文题目、论文摘要、目录　　前言或引论　　选题意义、研究内容、论文结构、研究方法、贡献与不足等　　制度背景分析　　文献与理论综述　　案例介绍　　案例分析　　结论与启示　　参考文献、附录　　需要注意的是:　　准确目录必须与全文的纲目相一致 也就是说，本文的标题、分标题与目录存在着一一对应的关系　　2:清楚无误目录应逐一标注该行目录在正文中的页码: 标往页码必须清楚无说　　完整目录既然是论文的导读图，因而必然要求具有完整性也就是要求文章的各项内容，都应在目录中反映出来，不得遗漏　　(本回答由学术堂整理提供)

摘要由研究背景、研究的过程和研究结论三部分组成的，论文摘要的第一部分是介绍文章的研究背景，本科大约需要300字，硕士600字。第二部分需要把重点研究的内容讲述清楚，且讲解针对这些背景做了哪些研究。第三部分研究结论或实验部分，是介绍通过你的研究解决了什么问题。注意摘要需要写上出版社给出的文献编码。一、论文摘要怎么写1、论文摘要：需要对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要地说明研究工作的目的、研究方法和最终结论等，最重要的是结论，是一篇具有独立性和完整性的短文，按照内容的不同。2、论文一般需要有摘要，有些是为了国际交流，还有一些外文（多用英文）摘要，可以不用阅读论文全文来获得必要的信息。3、论文摘要如何写，可以参考以下建议。（1）摘要需要包含以下内容①包括从事这一研究的目的和重要性。②研究的主要内容是什么，指明完成了哪些工作。③获得的基本结论和研究成果，以及还要突出论文的新见解。④结论或结果的意义。（2）文字简洁①论文摘要不仅要反映出以上内容，文字也要简炼，将内容充分概括。②一般摘要的篇幅大小会受到限制，字数不可以超过论文字数的5%，比如一篇6000字的论文，其摘要就不可以超出300字。（3）论文摘要不需要列举例证，不讲研究过程，可以不用图表，不给化学结构式，所以也不要作自我评价。（4）撰写论文摘要的有很多常见毛病，比如照搬论文正文中的小标题（目录）或者是论文结论部分的文字，以及摘要的内容没有浓缩和概括，所以导致文字的篇幅过长。（5）需要高度概括力，语言要保持精练和明确，还要有中英文的对照，一般中文的摘要大约在300个汉字，英文的摘要一般需要在250个实词左右。二、摘要的分类1、报道性摘要（1）此类摘要可以部分取代阅读全文，也称信息性摘要或资料性摘要。（2）特点：全面简要地概括论文的目的、方法、主要数据和结论，还可以简要提炼段旨句，达到扼要并逻辑的揭示论文全貌的作用。2、指示性摘要（1）此类摘要可以帮助潜在的读者来决定是否需要阅读全文，也称说明性摘要、描述性摘要或论点摘要。（2）只需用二、三句话来概括论文的主题，不需要涉及论据和结论，它多用于综述、会议报告等。3、报道指示性摘要主要是以报道性摘要的形式，来表述一次文献中的信息价值较高的部分，可以用指示性摘要的形式来表述其余的部分。

铁路压力分析的话，当然应该是县级有关的案例，然后把它写出来，然后在后面对他进行一些追评和分析就可以了。这样就可以让这个论文写的更加完美，现在有理有据。

回答 论文摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要地说明研究工作的目的、研究方法和最终结论等，重点是结论，是一篇具有独立性和完整性的短文，根据内容的不同，摘要可分为以下三大类：报道性摘要、指示性摘要和报道指示性摘要。 提问 研究方法指的是什么 回答 “研究方法是指在研究中发现新现象、新事物，或提出新理论、新观点，揭示事物内在规律的工具和手段。论文的研究方法：规范研究法，实证研究法，案例分析法，比较分析法，思维方法，内容分析法，文献分析法，数学方法。” 提问 研究结论又是什么 回答 也就是论文的主体段落，虽然可能看起来没什么，但做起来可能还比论文内容还要麻烦许多。首先，写作要点允许稍微改变和操纵想法和评论，用证据支持每一个陈述。因为这是一篇研究论文，任何评论都不应该直接得到研究中的事实支持。为研究提供一个好的解释，和没有事实的陈述相反，陈述事实而不发表评论，可能你确实想提供一些证据，但要保证论文是独一无二的，需要尽可能的添加评论。不过要防止内容过长而直接使用引号，虽然论文是基于研究，但关键还是由自己提出了想法，除非打算使用的引用是非常有必要的，不然可以试着用自己的话来解释和分析 提问 上面提到的教学方法是什么意思？ 回答 升级一下服务吧，以便更好的咨询 更多5条 

医学论文中常见的统计学错误

你可以参考一下 《当代医学论文研究 》 里面很多这样子的文章

胡良平教授有一本书，<医学统计学基础与典型错误辨析> 可以看看

中国光大（集团）总公司：　　你公司《关于报送企业集团统计报表的请示》（光京字［2003］67号）收悉。经研究，现批复如下：　　一、我局现行企业集团统计报表制度规定，国家试点企业集团和中央管理的企业集团统计报表由我局企业调查总队负责布置、收集。由于你公司属于中央管理的企业集团，因此你公司填报的企业集团统计报表应直接报送给我局企业调查总队，具体执行时间从今年半年报开始。　　二、《北京市统计局关于完善企业集团统计报表制度的通知》（京统发［2003］85号）要求你公司向其报送集团2003年年报和半年报的有关事宜，我局企业调查总队已和北京市统计局企调队进行了沟通，北京市企业集团统计的范围不再包括你公司，其所需资料由我局企业调查总队予以提供。国家统计局办公室二○○三年九月十五日

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。