论文查重-医疗 SCI论文的统计处理及方法选择
通过对大量数据进行必要的统计分析，将统计分析的结果显示在论文中，用来证明文章的观点和理论。在医学论文中这是最常见的统计应用案例。 免费查重
因此，在医学 SCI论文中统计处理和方法的选择方面，我们应该注意哪些方面？
它
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I.关于统计处理
做统计处理时，首先要弄清楚研究数据是计数数据还是计量数据，虽然这是一个常识性的问题，但是还是有很多作者混淆了。将 A组30例、 B组32例作为先分类后计数的数据，根据研究目的分别计算阳性率、治愈率等。测量一个特定数值的数据被称为测量数据，例如身高，体重，脉搏，血压等等很多物理诊断和分析结果。 免费查重
检验是统计数据最常用的手段，而医学科研论文中最常用的统计数据是 t检验。进行研究设计时，应根据研究资料的特点，确定假设检验方法。由于均值和标准差是描述正态分布数据集中和离散趋势的指标，可否采用均值±标准差来描述研究数据的分布特征，首先要看数据是否为正态分布，若数据不是正态分布或方差不齐，则应采用变换处理，使数据符合正态分布，方差后采用 t检验或方差分析，达不到上述要求，可采用秩和检验。
一些资料数据量很大，在表格描述中只能用阿.拉伯数或特殊符号来表示 P>0.05, P<0.05, P<0.01，无法一一列出具体的 P值。但是有些作者既不说明所用的统计方法，也不给出 P值，直接列出 P<0.05或 P>0.05，认为差异有统计学意义或无统计学意义，使读者难以判断结果的可靠性。 免费查重
统计方法选材
两组或多组计量资料之比较
一、两类数据：
1)大样本数据或小样本数据符合正态分布
(1)如方差齐性，则作分组 t检验
(2)如果方差不齐，则作 t’检验或 Wilcoxon组秩和检验
二、偏序分布数据，以分组 Wilcoxon秩和检验
2.多重资料：
当大样本数据符合正态分布或方差齐性时，作完全随机方差分析；若方差分析的统计检验具有统计学意义，则应进一步选择适当的方法(如： LSD检验、 Bonferroni检验等)进行两两比较。 免费查重
二是在小样本的偏态分布数据或方差不齐的情况下对 Kruskal Wallis进行统计检验。在 Kruskal Wallis的统计检验具有统计学意义的情况下，进一步选择适当的方法(例如： Wilcoxon秩和检验采用成组，而 P值采用 Bonferroni法修正，等等)进行两两比较。
2人
第二类数据的统计分析
1.单一样本数据与总体比较
1)第二类数据：
在小样本情况下：采用二项分布进行精确概率检验；
在大样本情况下：采用 U检验。
二是多分类数据：采用 Pearsonc2 (也称为拟合优度)进行检验。
2.四格数据
n>40，因此理论数大于5，则使用 Pearsonc2
如果 n>40且理论数大于1且至少有一个理论数<5，则可采用修正c2或 Fisher’ s精确概率法进行检验 免费查重
n£40或存在小于1的理论数，用 Fisher’ s检验
3.对2× C表数据的统计分析
1)列变量是效应指标，而行变量是有序的多分类变量，则行评分用 CMHc2或 Wilcoxon对其进行秩和检验
2)以影响指数形式二分类的列变量，以有序多分类的列变量，用趋势c2检验
3)行和列变量都是无序分类变量
n>40，且理论数小于5的格子数<行数列表中总格子数的25%时，使用 Pearsonc2
如果 n£40或理论数小于5的格子数>行数列表中所有格子的25%，用 Fisher’ s精确概率法检验
四、 R× C表中数据的统计分析 免费查重
1)列变量是效应指标，而行变量是有序的多分类变量，则 CMHc2或 Kruskal Wallis的秩和检验
2)作为效应度量的列变量和作为无序多分类变量的行变量和作为 none zero correlation analysis CMHc2的有序多分类变量
第三，列和行变量都是有序的多分类变量，可以用来做 Spearman相关性分析
第四，列和行变量都是无序的多分类变量，
n>40，且理论数小于5的格子数<行表中格子数总数的25%时，使用 Pearsonc2
如果 n£40或理论数小于5的格子数>行数列表中所有格子的25%，用 Fisher’ s精确概率法检验 免费查重
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两组或两组以上测量数据的比较
一、两类数据：
对大样本数据或配对差服从正态分布的小样本数据，作配对 t检验
对于小样本数据和差分布数据，采用 Wilcoxon的符号配对秩来检验
2.多重资料：
当大样本数据或残差满足正态分布且方差齐时，作随机区组的方差分析；若方差分析的统计检验具有统计学意义，则作进一步的统计分析：采用适当的方法(如： LSD检验、 Bonferroni检验等)进行两两比较。
当样本量较小时，对偏态分布或方差不齐的数据进行统计检验，以弗雷德曼为例。若弗雷德曼的统计检验具有统计学意义，则可作进一步的统计分析：选择适当的方法(例如： Wilcoxon的符号配对秩检验，而 Bonferroni法修正 P值等)，进行两两比较。 免费查重
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4.回归分析
1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时不需要正态性)，且残差与自变量之间没有趋势变化，则进行直线回归(单个自变量的线性回归，也就是简单回归)，否则进行适当变换，使之符合上述条件。
2.多重线性回归：应变量(Y)是连续型(即计量数据)，而自变量(X1,X2，…， Xp)是连续型，有序分类法，或二分类的。在回归分析中，若残差服从正态分布(大样本时不需要正态性)，且残差与自变量没有趋势性变化，则可进行多重线性回归。
1)观察性研究：通过逐步线性回归可以找到(拟)主要影响因素
(2)实验性研究：除了保留主要的研究因素变量(干预变量)之外，还可适当引入其他一些可能的混合变量，以纠正这些混合变量对结果的影响
3.二级分类的逻辑回归：应变量是二级分类变量，自变量(X1,X2，…， Xp)可以是连续型，有序分类变量，或者二级分类变量。 免费查重
1)非配对情形：使用非条件逻辑回归
(1)观察性研究：通过逐步线性回归可以找到(拟)主要影响因素
(2)试验性研究：除了维持主要的研究因素变量(干预变量)之外，还可适当引入其他一些可能的混合因素变量，以修正这些混合因素对结果的影响
2)配对情形：使用条件逻辑回归
(1)观察性研究：通过逐步线性回归可以找到(拟)主要影响因素
(2)试验性研究：除了维持主要的研究因素变量(干预变量)之外，还可适当引入其他一些可能的混合因素变量，以修正这些混合因素对结果的影响 免费查重
一场比赛，一场比赛
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