第一，实验对象，实验对象一般都是人，动物以及一些组织。描述时候要完整清晰。但是这里要注意的是，有一些影响因子较高的期刊所在国家，会对实验对象有一些立法要求，比如在该国家在找个领域里不让用人体作为实验对象。如果偏偏你的实验对象又选择的是人体的话，那SCI论文被采纳的可能性就不高。所以事先都要先看看该期刊的一些实验要求和标准。第二，实验设备，实验设备这方面描述时，要对生产厂家，仪器名称型号，以及在实验过程中的用途都要进行详细描述，设备在实验过程中一些重要的用途步骤要记录详细，因为这些有可能导致结果不同。另外更重要的是实验设备的使用，连接，方法要科学规范，否则会认为操作不正规导致结果不可信。第三，实验材料，一般没有什么特别的问题，主要是要对你所选择的材料进行详细说明，说明为什么要选择这个材料以及相应的功效。第四，实验流程，这部分就是要对整个实验操作流程进行详细描述。一般来说SCI医学论文都要求有实验流程图，流程图一般有文字，图表，大多数论文都会采用文字和示意图并举的方式，如果你的流程图画的很好的话，给审稿编辑的印象就会很好，不要小视它。流程图描绘的时候，要有鲜明的层次感，流程之间的关系要表达清楚。
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
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。
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。
只要时间来得及，所有错误都要修改。 如果时间来不及，至少要把明显有错误的地方修改下，只放正确的内容，适当调整自己的讲述内容，避免涉及到错误上，也防止答辩老师提问你。如果真的被Que到了，就说自己会改正，承认自己的不足。
是正常的。做不出来的时候，可以模拟一个仿真实验，就跟研究药品药学一样，等到最后研究差不多的时候，再到一些个别人身上做实验。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
当然 不然结果怎么能得出
发过就没办法了，希望别人不会发现。一般除了高引的文章也不会那么容易被发现。你可以看看国内论文，很多数据都挺离谱
调查，分析 我， 。这，搞，定。
1 医学论文的命题医学论文题目应是文章内容的集中概括。作者写论文，一是传播科技经验，二是为晋升需要，因此,论文好坏与标题有很大关系。由于论文题目首先映入读(编)者的眼帘，读(编)者浏览文章，多先看题目，然后才决是是否阅读(取舍)全文。所以，要求命题既能概括全文内容，又能引人注目，便于记忆和引用，做到恰当、确切、简短、鲜明，起到一种画龙点睛的作用，以引起读(编)者的注意与兴趣。我国《科学技术报告、学位论文、学术论文以及其它类似论文编写格式》提出:“题名应力求简短，一般不宜超过30个字。”应以20个字左右为宜，越简短(确切)越好。美国新英格兰医学杂志在稿约中规定“文题必要时给目录写一个限在75个字母空间之内的短题。”文题应与文章内容相符，一忌泛，二忌繁，同时还应具备可检索性、专指性、信息性，必要时可加副题，要给人一种“非看一下不可”的魅力。3 医学论文摘要与关键词摘要是正文的高度浓缩，是医学论文内容不加注释的评论和简短陈述。便于读(编)者了解全文的要点，便于做文摘和检索。因此，摘要应力求简明扼要，字数一般为200字左右，如是特殊情况字数可以略多。摘要可以独立使用，不过简亦不过繁，不要一般的套套空活，但也不要照搬图表、公式，不可用非沿用编写符号。有的期刊要求列出关键词，即选出3－5个代表论文主要内容的单词或术语，另起一行列于摘要后。医学论文关键词的选用应尽可能的用《医学主题词表》中的术语。讲座、综述、病案讨论、误诊教训、临床报道可以不使用。4 医学论文的正文医学论文由前言（引言）、临床资料(资料与方法)、结果、讨论等组成。各部分应妥善安排，即明确分工，避免重复，又互相配合，防止遗漏。正文内的小标题层次分配国内各刊使用不一，本刊要求为1,1、1、(1)、①，可以跳档使用。本刊正文亦主要分为前言、临床资料(资料与方法)、结果、讨论等四个层次，也即为四个段式的格式。相当一部分 医学论文都有参考文献，其附在全文结束后，顺序应以右上角码的形式标注在文内相印处(即引用文献处)。2 医学论文的内容要求 医学论文写作多是有感而发，多是自己亲身经历的熟悉工作。怎样写医学论文呢?基本要求应是客观地、真实地反映事物的本质，反映事物内部的规律性。要完成这样一项工作，就必须以严肃的态度、科学的方法、严谨的学风去认真对待。医学论文虽然都源于临床，但决不是临床工作的平铺直叙，应是从中取其精华，内容必须有材料、有概念、有判断、有观点，合乎逻辑，顺理成章，且材料确实(经得起考证)、概念明确、判断恰当，观点正确，不含水分。即应具有实用性、科学性、先进性(独创性)、可读性等内容。2:1 实用性科学发展迅速，知识不断更新。临床医学文要做到为医学科学的发展积累资料，又要指导临床实践，就得密切注视信息，才能使医学论文兼具实用性和先进性。医学是一门应用科学，除了少量纯理论研究，绝大多数医学论文应结合临床、预防的实际，也即是对临床工作有无实际的指导作用，实际指导作用越好，实用性越强，价值越大。前人多次观察、论证的数据可直接引用，但要结合自己的观察，从中找出变化的规律，从而在疾病和预防、治疗、转归上起到实际的指导作用。既可普及，又利于提高，既看得懂，又用得上，既有社会效益，又有推广价值。2 科学性、真实性从医学论文的命题起就一定要符合科学性的原则。取材可靠、客观真实，有计划、有设计、有对照，并通过计算，对象选择、分组处理，评定应是双盲、随机、客观。这样的结果有说服力，科学性强。科学本身不能想当然，也不能凭主观愿望，更不能臆想或编造。因此，从选题、设计、观察研究到结论，每一步都要有严肃的态度、严格的要求和严密的方法。选题要有足够的科学依据，设计要有充分的可靠性、可比性和必要的随机性，观察研究要真实、准确和全面，强调推理的逻辑性和结论的严谨性。结果应忠于事实和原始资料，讨论的内容不夸张、不失实。即数据准确、引文准确、用词准确，内容观点正确无误。避免概念不清、论据不足、自相矛盾、层次不合理、观点不明确。不任意取舍，不摒弃偶然现象。3 新颖性、先进性(也称创新性)科学的生命在于创新，没有创造就没有发展，一篇医学论文要有新意，有新内容、新观点、新方法、新经验等等。这样对别人(阅读者)才会有所启发，有所收获。所以要求论著的学术内容有别于过去已发表过的文献，应有所独创、有所发现或发明。例如在基础研究方面，选题新、方法先进，有新发现，新观点；在临床研究方面，病例更多，观察更深，诊断治疗方法有创新，效果更好，提出新见解等等。这样的论著才有刊出的价值。许多文稿投寄期刊后未被来纳，主要就因为它们只是重复了过去的文献或教科书的内容，缺乏新意或创见。创，多指前人没做过或没发表过的，即“有所发现，有所发明，有所创造，有所前进”。凡达到国际水平、国内首创，即符合创造性。新，指非公知公用，非模仿抄袭。如果是模仿和重复已有的，要仿中有创，推陈出新，即从新的角度阐明新的问题(如老药新用、古方今用)。有水平的医学论文必须是先进的经验或有新的见解。这样的论文投寄后被采用的机会就大的多。4 可读性言不在多，而在于精。文字表达准确、简练、通顺，论点鲜明、论据充足、逻辑性强、术语规范、格式合适、结论可靠切题，并有一定的生动性，使读(编)者以最少的精力，获得最多的收获，且爱不释手。切不可因某种原因，文稿仓促求成，内容不多，于是表格加图，再加文字叙述，反复叠罗汉，使之看而生厌，投寄期刊后多被退稿，于人无益，于己无用，无功而返，造成无谓的劳动。23 医学论文的格式构成1 引言(前言)是医学论文开篇的一段短文，主要介绍本文的背景、理论依据、论文的范围目的与工作的收获、结果、意义等。可根据论文的需要或长或短。要求言简意赅，点明主题。如“我院内科1992年2月至1995年10月应用盐酸纳络酮治疗镇静催眠药急性中毒48例，与同期未用纳络酮治疗的42例对照比较，疗效满意，报告如下。”不可言过其实，尤其是诸如国内外罕见，未见报道，无先例，属最新水平之类，必须有充分证据，否则一般不用。2 临床资料(资料与方法)是论著的主要内容，包括实验对象、器具、采用什么方法、多少病例(男多少、女多少)、如何分组、诊断手断、依据、治疗方法(用药)、疗效标准、观察及随访时间等等。应说明资料来源的时限、年龄、性别、职业的可比性。在此需要特别提醒注意的是说明疗效或某种方法时需设对照组，条件同等、随机分组、用药或检测采用双盲法对照。共同的是使读者具体了解该研究的具体内容，一方面便于理解和评价，另方面便于验证和仿行。任何科学成果，必须能够在方法同样条件下重复出同样结果，方能得到公认。因此，描述材料和方法以使读者能进行重复为度，过分简略固然不行，过分详尽也无必要。资料中如数字较多可用统计图表表示。统计表应有表题和序号(一个表不用序号，列为附表)。统计表应按统计学原则制作，表格两端开口，不用纵线，只用一条纵线说明主语与谓语，表格左上角不用斜线。表格内避免繁杂，更不能与正文重复。3 结果医学论文的中心部分。即实验研究、临床研究、分析观察、调查的各种资料和数据，进行分析、归纳，经必要的统计学处理后所得的结果。这是决定论著质量是否严谨，数据是否准确可靠，要求高度真实和准确，实事求是的撰写。失败就是失败，成功就是成功，不要人为地夸大成功率，且要消灭统计方面的误差。4 讨论即将所得结论或研究结果，从理论上进一步认真分析。科学的推论和评价，证实所得结果的可靠性，阐明具有科学性、先进性的论据，从而取得大家的公认。通常讨论的问题有:阐述该文研究的原理与机制；说明该文材料与方法的特点及其得失；分析该文结果与他人的异同及优缺点；根据该文结果提出新假设、新观点；对各种不同学术观点进行比较和评价；提出今后探索的方向等等。当然，一篇文章通常只讨论其中的某些方面，不可能面面俱到。重要的是，讨论必须紧紧扣住该文的研究结果，突出自己的新发现与新认识。有的医学论文讨论部分只是重复过去的文献，甚至抄袭某些专著和教科书的内容，这就失去了讨论的意义。讨论的深浅、正确与否，很大程度上取决于掌握文献的多少和分析能力。因此，必须了解本专业的近况及动向，才能比较客观的得出正确的结论。
普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，因为图太多了、字数太多了，就不举例了。
正好刷到这个内容了，挺有感触，不请自来。Word强大是因为他不仅可以用来写论文。以前本科毕业论文的时候也有过这个想法，那时候愤青，觉得都是形式，干嘛非要拘泥于这些东西。后来硕士博士，慢慢的会发现其实这种外观上的形式真的很重要。字体大小，格式，行间距，中英文符号等等真的规范统一了以后读起来才会更有感觉。这里插一段，据我所认识的或者听说的数学家或者数学老师里，绝大部分推算都喜欢自己在黑板上算，为啥，因为有感觉，就像你听数学课或者物理课时推导一样，老师在黑板上一步一步来，就是比在PPT里给你点一下点一下出来的效果要好。另外，每个学科的论文格式其实是不一样的，或者说不完全一样，不说别的，至少我知道的很多期刊投稿要求参考文献的格式就不一样。最后，说下到底为什么不去开发一个专门的软件，反正我觉得，是因为word太通用了，而且最关键是真的不难啊，格式不会调的话哪里不会就去百度谷歌一下，弄两次就记住了啊。觉大部分人都觉得可以没必要的事情，就不会有人专门去为了少部分人开发新的东西了（除了那些残疾人用品）
word中是图片格式导致不能编辑为啥呢？因为很多人写论文都是网上找的素材，有的根本就没有数据，可能只是一张图而已。直接拿来用，肯定是不符合老师要求的。这时候也分两种情况：一种是从图上可以看出源数据的比如有数据标签啊，我们就可以根据这个数值重新做一遍啦。另外一种就是看不出来源数据的（如上右图）很大几率上你是不可能找到源数据出处的。难道这个就死翘翘没得救了么？非也非也，我们可以大致模拟出来，反正图上不需要标注实际数据（who cares？），我们只需要将图表在word中做出来即可，怎么处理？可以参照我以前的一篇头条分享文章——《 如何依葫芦画瓢？论无数据源图表的制作》word中的图表可以编辑，但是修改不了源数据如下图所示：一般出现这种情况是由于word并不是'凶案'的第一发生地，即图表可能是在excel或者PPT中完成后复制到word中去的（office三件套很多功能是相通的），这个并不足以造成不可编辑，还有一步就是word文件发生了传递，而源文件却并没有同步传递。何以见得？其实word中可以查看图表的源数据的。Tips：所以碰到这种情况，如果我们是在其他工具里面作图的，最后复制后，我们最好把源文件和目标word文件打包一起传递，这样源数据不至于丢失。虽然不能编辑源数据，但是图表还在，修改格式什么的还是可以做到的。那么，今天的实战案例来了，对下面的图，如何去掉0值标签以及0和8之间的线条以及0对应的点和线， 即达到下面的效果：思路：假如我们知道数据从头开始做，这个问题就so easy，我们只需要：1）将前面几个数据留空即可，设置一下显示2）或者将前面几个数据设置为NA#，也能达到一样的效果直接在图上改造，我们应该怎么做？制作步骤：去掉0？删除数据标签双击定位单个数据标签后，按delete键即可自定义格式这招独辟蹊径，我们这里只是要不显示0而已，如果我懒得一个个点击删除，我可以一次性设置。将数据标签设置自定义格式为0;0;这个设置的意思是正、负数正常显示，不显示0值，关于自定义格式不属于我们这里要展开的知识点，大家可以私底下去复习了解一下这个机理。设置0的标签值字体颜色为背景白色去掉数据标记和线条？这里我们用的方法就是设置色彩为无或者不显示，原理很简单，大家直接看图。操作的诀窍就是双击选中某个点，然后设置线条为无以及标记点为无即可（也可以设置颜色为白色背景色，欺眼睛假装它不存在），每个点影响其本身的数据标记符号以及前面的一小段线的控制范围
组内配对有统计意义说明治疗有效果，组间无差异说明两组人之间治疗效果无差异
医学论文比较常用！需要根据T检验分布表查出p值，再比较是否存在p<05？
检验分析结果医院开个证明。
首先分析模型整体拟合程度，主要指标为R-squared 和Adjusted R-squared（二者差别主要在于后者加上了自由度，使结果更准确），通过观察我们可知整体拟合良好。F检验是针对整个模型所做的检验，说明模型整体显著，但是并不代表各参数显著。然后分析各个自变量对因变量的影响的显著水平，自变量对因变量的影响显著与否主要看P(Prob)值，一般而言P<05即可，当然有的研究p<1也是可以接受的。X1的P值为0001，X3的P值为0431，说明这两个变量对因变量影响显著。其他不显著。